一般Mysql主从复制有三个线程参与，都是单线程：Binlog Dump(主) -> IO Thread (从) -> SQL Thread(从)。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
一、缘起 mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：
在MySQL的主从复制架构中，主库上经常会并发的执行很多SQL，只要这些SQL没有产生锁等待，那么同一时间并发好几个SQL线程是没有问题的。
最近公司的系统一点点的开始了拆分，从ORACLE 转移到 MYSQL 中，部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来，直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点，1 逻辑上移，数据库不在是承担你逻辑的第一选择，程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化，数据库将变得不再那么重要，而是仅仅是承载数据的地方，或者甚至高级的设计，数据库将变得可有可无，这当然也的和业务挂钩，不是放之四海都OK。
对于主从延迟，其实一直以来就是一个颇有争议的话题，在MySQL阵营中，如果容忍一定的延迟的场景，通过主从来达到读写分离是个很不错的方案，但是延迟率到底有多高可以接受，新版本中的并行复制效果怎么样，在不同的版本中是否有改变，我们能否找到一些参考的数据来佐证，这一点上我们可以通过一些小测试来说明。 首先来为了基本按照同一个参考标准，我们就在同一台服务器上安装了5.6，5.7的MySQL服务，另外一台服务器上搭建了从库。 数据库版本为5.6.23 Percona分支， 5.7.17 MySQL官
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
MySQL复制从问世到现在已经经历了多个年头，它的稳定性和可靠性也在稳步的提高。这是一个不停进化的过程，由于MySQL的很多重要功能都是依赖于复制，所以复制的快速发展也是很容易理解的。
MySQL 的主从同步应该是被各个 DBA 熟知的技术了，从 MySQL 3.23.15 开始一直迭代改进到 8.0 版本。经过这么多年的改进，目前 8.0 提供的复制技术是最新的 WriteSet 机制，这个功能也被合并到了 5.7.21 版本，解决了 5.7 并行复制的一些问题。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
杨奇龙，网名“北在南方”，7年DBA老兵，目前任职于杭州有赞科技DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？
MySQL5.6版本支持了并行复制，只是支持的粒度是按库并行。用于决定分发策略的hash表里，key是数据库名
之前的文章谈到的事故原因，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说，备库很可能永远都追不上主库的节奏。
其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
在之前的文章中，我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍，有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题，补充一些知识点。
题记： 文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。 本篇文章是 MySQL 学习课程中的一部分笔记。
在很多场景下，MySQL 的高可用都是借助主从复制实现的，而 MySQL 复制不断的演进，也使得她越来越受欢迎。这一节内容就来聊聊 MySQL 复制的演进。
爱可生 DBA 团队成员，会变身，主要负责 MySQL 故障处理和 SQL 审核优化。对技术执着，为客户负责。
前面一篇，我们学习到了MySQL多版本并发控制（MVCC）实现原理，这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
MySQL5.5及以前的复制 一般主从复制有三个线程且都是单线程： Binlog Dump（主） --> IO Thread（从） --> SQL Thread（从）。 1、master节点的Bin
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库，按照数据库类型来分类，可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？
MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。
相信 slave 延迟是MySQL dba 遇到的一个老生长谈的问题了。我们先来分析一下slave延迟带来的风险
在上一篇文章中，我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现，这些场景里，不论是偶发性的查询压力，还是备份，对备库延迟的影响一般是分钟级的，而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述搭建Mysql三高架构中的复制，Mysql的复制在实战中实现比较简单，但是Mysql针对复制的内部优化却是一直在进行，这样说明这是值得重视和学习的内容，所以本节针对复制这一特征介绍相关的理论内容。
2、主从延迟常见的原因有哪些？ 1、大事务，从库回放时间较长，导致主从延迟 2、主库写入过于频繁，从库回放跟不上 3、参数配置不合理 4、主从硬件差异 5、网络延迟 6、表没有主键或者索引大量频繁的更新 7、一些读写分离的架构，从库的压力比较大 3、解决主从延迟有哪些方法 1、对于大事务，拆分成小事务 2、开启并行复制 3、升级从库硬件 4、尽量都有主键 4、什么是并行复制，参数有哪些？ 先回顾MySQL并行复制的路程 a. MySQL5.6 是基于数据库级别的并行复制 slave-parallel-type=DATABASE(不同库的事务，没有锁冲突)
摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
昨天花了点时间整理了下并行复制在5.6,5.7中的一些差别和测试，MySQL 5.6, 5.7并行复制测试(r12笔记第9天),当然只是一个开始，因为里面还有不少需要完善的部分，总体的感觉来看MySQL 5.7里的并行复制改进很大，能够极大提高效率，充分利用资源。 那我们来简单回顾一下MySQL的复制里的一些事情，然后继续展开测试。 首先借丁奇大师总结的一个经典的主从复制的流程图来展开。 整个复制的流程中，看似存在多个节点会存在延迟的可能，而如果把这些工作都细化，那么就会有一个很本质的原因，那
mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题，mysql从一开始不支持并行复制，到一步一步的优化改进多线程复制，下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程
同时处于执行状态的所有事务，是否可以并行？ 不可以。因为多个执行中的事务是由可能出现锁冲突的，锁冲突之后会产生锁等待问题。
POSTGRESQL 在 DDL DML DQL 都可以并行，之前MYSQL 在并行方面一直是软肋，MYSQL 8 已经提供了DQL的并行， DDL 的并行也支持了，从MYSQL5.X 升级到8 是必然了.
一、复制的意义 mysql的复制功能是构建基于MySql大规模，高性能应用的基础，我们可以通过为服务器配置一个或多个备库来进行数据同步；复制功能不仅有利于构建高性能的应用，同时也是高可用性，可扩展行，灾难恢复，备份以及数据仓库等工作的基础 二、复制的方式 Mysql支持3种方式：基于语句的复制、基于行的复制、混合复制。对应的binlog的格式也有三种：STATEMENT，ROW，MIXED (1)基于语句的复制（SBR） 每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。优点是不需要记录每一条sql语句和
在实际的生产环境中，由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的，无论是在安全性，高可用性以及高并发等各个方面
在使用MySQL中，我们对于执行时间过长的SQL想要放弃的方法就是kill这个SQL。在MySQL中kill有两个命令：
MySQL复制是MySQL成功的最重要原因之一，前东家某公司内网上有相关资料，低下评论戏称"核心科技"，今天将核心科技分享给大家
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
至此可以确认消费能力不足导致，那就使用增加资源大法，调大任务并行度，看似一起都非常完美，
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL（Data Definition Language）是用来修改数据库和表结构的一类操作，是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作，常见的DDL操作包括：加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构，尤其是在云数据库场景下，表的数据量急速上涨，DDL操作的效率受到了极大的挑战，一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成，在这期间DDL操作持续持有锁，意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况，几天的等待对于业务来说是
某日，群友反馈问题对大表COUNT(*)很慢，但却不会记录到slow log中，这是为什么呢？ 我自己根据他提供的信息，复现了这个问题：
1. 简介 MySQL 5.6引入了基于schema的并行复制，即如果binlog events操作的是不同schema的对象，不是DDL，且操作的对象没有对其他schema的foreign key关联，则这些binlog events在slave上做重放的时候可以并行。slave上依然还是有一条IO线程负责从master拉取binlog并写入relay log，之前负责重放relay log的SQL线程现在作为coordinator线程，根据读取到的relay log里的binlog event，决定是
MySQL5.7并行复制初理解 我们知道MySQL5.7并行复制引入了两个值last_committed和sequence_number。last_committed表示事务提交的时候，上次事务提交的编号，在主库上同时提交的事务设置成相同的last_committed。如果事务具有相同的last_committed，表示这些事务都在一组内，可以进行并行的回放。这个机制也是Commit-Parent-Based SchemeWL#6314中的实现方式。不过之后，官方对这种模式做了改进，所以最新的并行回放机制
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
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