业务系统通过一个数据库连接发给MySQL,经过SQL接口、解析器、优化器、执行器,解析SQL语句,生成执行计划,接着由执行器负责执行该计划,调用InnoDB的接口去实际执行。
提交事务的时候,redo日志必须是刷入磁盘文件里的。这样可以严格的保证提交事务之后,数据是绝对不会丢失的,因为有redo日志在磁盘文件里可以恢复你做的所有修改。如果要是选择0的话,可能你提交事务之后,mysql宕机,那么此时redo日志没有刷盘,导致内存里的redo日志丢失,你提交的事务更新的数据就丢失了;如果要是选择2的话,如果机器宕机,虽然之前提交事务的时候,redo日志进入os cache了,但是还没进入磁盘文件,此时机器宕机还是会导致os cache里的redo日志丢失;所以对于数据库这样严格的系统而言,一般建议redo日志刷盘策略设置为1,保证事务提交之后,数据绝对不能丢失。
上篇文章《InnoDB在SQL查询中的关键功能和优化策略》对InnoDB的查询操作和优化事项进行了说明。但是,MySQL作为一个存储数据的产品,怎么确保数据的持久性和不丢失才是最重要的,感兴趣的可以跟随本文一探究竟。
4.更新操作为什么不直接更新磁盘反而设计这样⼀个复杂的InnoDB存储引擎来完成?
首先,InnoDB会判读缓冲池里是否存在 id = 1 这条数据,如果不存在则从磁盘中加载到缓冲池中,而且还会对这行数据加独占锁,防止多个sql同时修改这行数据。
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一、MYSQL数据库密码找回: 密码错误: 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回 1.vim /etc/my.cnf 进入配置文件,写入 skip-grant-tables 关于MYSQL数据库管理员密码丢失找回
是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全地执行,要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务,必须满足所谓的ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)属性。事务是数据库运行中的一个逻辑工作单位,由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。
redo log也叫做重做日志,它是基于磁盘的数据结构,也有内存中的buffer,他的作用是在崩溃恢复期间用于纠正不完整事务写入的数据。
我们的系统在和 MySQL 数据库进行通信前,需要先和数据库建立连接,而这个功能就是由MySQL驱动底层帮我们完成的,建立完连接之后,我们只需要发送 SQL 语句就可以执行 CRUD 了。如下图所示:
日志文件中记录的到底是什么呢?mysql支持了两种日志格式,这两种日志格式也体现了各自的复制方式
学习计划的第四天,仍然是对数据库事务方面进行学习。毕竟数据库操作在后端开发中有着举足轻重的作用。 那么,今天的学习内容是:事务丢失更新问题及乐观锁、悲观锁机制。 话不多说,进入正题。 什么是事务的丢失更新问题? 两个或多个事务更新同一行,但这些事务彼此之间都不知道其它事务进行的修改,因此第二个更改覆盖了第一个修改 。 这样说太抽象,举个例子:在数据库表中存在一条数据
这是一条很简单的更新SQL,从MySQL服务端接收到SQL到落盘,先后经过了MySQL Server层和InnoDB存储引擎。
这些数据最终会持久化到文件中,那么这些数据在文件中是如何组织的?难道是一行一行追加到文件中的?其实并不是,「数据其实是存到页中的,一页的大小为16k,一个表由很多页组成,这些页组成了B+树」,最终的组织形式如下所示,具体的构建过程我就不详细介绍了,可以看我之前的文章《10张图,搞懂索引为什么会失效?》
通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的?》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言,除了数据的持久性、不丢失之外,一致性也是非常重要的,不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时,数据不一致的情况也可能出现,所以,本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。
今天来和大家分享MySQL的三个日志文件,可以说 MySQL 的多数特性都是围绕日志文件实现,而其中最重要的有以下三种:
事务是由一系列SQL组成的逻辑处理单元,要么全'部'执行,要么全'不'执行。事务具有四个属性,也就是常说的ACID属性,分别代表原子性,一致性,隔离性和持久性,再重新巩固一下吧:
我们在平时工作中,使用最多的数据库就是 MySQL 了,随着业务的增加,如果单单靠一台服务器的话,负载过重,就容易造成宕机。
解决并发问题,当然锁最靠谱,所以MySql也提了共享锁、排它锁等。但是一个并发性能良好的系统一旦加锁,不可避免的造成访问的串行化,影响并发性能。所以MySql提供了一种乐观锁的实现:MVCC(多版本并发控制),来解决读-写并发不加锁。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?这篇文章就将带你走进 MySQL 的世界,让你彻底了解系统到底是如何和 MySQL 交互的,MySQL 在接受到我们发送的 SQL 语句时又分别做了哪些事情。
update语句也需要经过连接器、分析器、优化器、执行器,但是update语句相比select语句还是有很大不同的,更新流程设计两个重要的日志模块:
如果两个事务操作的是不同的数据, 即不存在数据依赖关系, 则它们可以安全地并行执行。但是当出现某个事务修改数据而另一个事务同时要读取该数据, 或者两个事务同时修改相同数据时, 就会出现并发问题。
在现代关系型数据库中,事务机制是非常重要的,假如在多个事务并发操作数据库时,如果没有有效的机制进行避免就会导致出现脏读,不可重复读,幻读。
我: 这个题目太简单的吧,他们两个最大的区别,B+ 树数据存储在叶子节点,B 树的节点在所有的节点上。
在上一篇《面试官:你说说一条查询SQL的执行过程?》中描述了Mysql的架构分层,通过解析器、优化器和执行引擎完成一条SQL查询的过程,那这一篇续上继续说明一条更新SQL的执行过程。
谁也不能保证计算机系统能够永远无故障的执行下去。网络波动、磁盘损坏等现网高频故障,机房掉电、服务器硬件失效等低频却又致命的故障,时刻考验着我们的系统。
本文探讨innodb如何使用mvcc和各种锁机制,保障mysql的四层隔离等级的。
天天和数据库打交道,一天能写上几十条 SQL 语句,但你知道我们的系统是如何和数据库交互的吗?MySQL 如何帮我们存储数据、又是如何帮我们管理事务?....是不是感觉真的除了写几个 「select * from dual」外基本脑子一片空白?金三银四读者福利:整理好的MySQL实战笔记,金三银四面试资料集锦。
看过我之前文章《一条Update语句的执行过程是怎样的?》的朋友都基本知道【点击文章传送门~🙌】,在整个Update更新语句中会涉及到三种日志,分别是undo log(回滚日志)、redo log (重做日志) 、binlog (归档日志),也有两阶段提交,没看过的不要紧,可以结合本篇文章一起看,会有1+1>2的效果。
我的网站上一直有好多人留言催更 MySQL 日志(undo log、redo log、binlog)的文章。
事务(transaction)是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功,则认为事务成功,即使只有一个操作失败,事务也不成功。如果所有操作完成,事务则提交,其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败,则事务将回滚,该事务所有操作的影响都将取消。
一直以来对数据库的事务隔离机制的理解总是停留在表面,其内容也是看一遍忘一边。这两天决定从原理上理解它,整理成自己的知识。查阅资料的过程中发现好多零碎的概念如果串起来足够写一本书,所以在这里给自己梳理一个脉络,具体的内容参考引文或在网上搜一下。由于平时接触最多的是MySQL,所以文章中某些部分是MySQL特有的特性,请读者注意。 数据库并发操作会引发的问题: 多个事务同时访问数据库时候,会发生下列5类问题,包括3类数据读问题(脏读,不可重复读,幻读),2类数据更新问题(第一类丢失更新,第二类丢失更新): 脏读
爱可生开源社区的 DTLE ,自开源起一直定位于一款针对 MySQL 使用特点、支持多种使用场景的数据传输组件,希望能够解决当前 MySQL 应用中保障数据传输质量、能够适配复杂场景、提供多样功能的问题。
哈喽,我是狗哥。小伙伴都知道我最近换工作了,薪资、工作内容什么的都是我比较满意的。五月底也面试了有 6、7 家公司,应该拿了有 5 个 offer。这段时间也被问了很多面试题,我打算写一个专题分享出来,希望对你们有所帮助~
RC和快照隔离级别主要都是为解决 只读事务遇到并发写时可以看到什么(虽然中间也涉及脏写),还没触及另一种情况:两个写事务并发,而脏写只是写并发的特例。
主从复制,是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境,称为从数据库;主数据库一般是准实时的业务数据库。
InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的, 我们的增删改查操作本质上都是在访问页面, 如读取一条数据, 会把这个数据所在的页加载到内存中, 而不仅仅是这条数据本身, 这个页的默认大小是 16KB.
主备复制过程中有很大可能会出现各种问题,接下来我们就讨论一些比较普遍的问题,以及当遇到这些问题时,如何解决或者预防问题发生。
还是先在粉板上记一下方便。如果掌柜没有粉板,每次记账都翻账本,效率是不是低死啦? MySQL也有这个问题,若每次更新操作都写进磁盘,然后磁盘也要找到对应记录,然后再更新,整个过程IO成本、搜索成本都很高。 何解?采用类似酒掌柜粉板的思路。
源自星球同学的提问:es如何与hive或mysql结合使用?es不支持事务有什么好的弥补方案吗?
MySQL主从复制涉及到三个线程,一个运行在主节点(log dump thread),其余两个(I/O thread, SQL thread)运行在从节点:
主要是解决读数据从Redis缓存,一旦涉及到数据更新:数据库和缓存更新,就容易出现缓存(Redis)和数据库(MySQL)间的数据一致性问题。
他们有一个共同的字段, 叫做xid, 崩溃恢复的时候, 会按照顺序扫描redolog:
对这个问题的思考起源于一篇文字,文字中针对 MYSQL的隔离级别中的实现的问题进行了说明 MySQL Repeatable-Read 隔离级别一些误解 - 知乎 (zhihu.com) ,里面写的很详细,这里就不在详述了,感兴趣的同学可以去看,很涨知识,例如我,因为读了这篇文字,对于 PG MYSQL 在MVCC 的实现的问题,有了更深的认知。顺便说一句,写这篇文字的同学是阿里云POLARDB 的数据库开发者。https://zhuanlan.zhihu.com/p/402008512
之前你可能经常听DBA同事说,MySQL可以恢复到半个月内任意一秒的状态,惊叹的同时,你是不是心中也会不免会好奇,这是怎样做到的呢?
最近一段时间,在使用mysql通过logstash-jdbc同步数据到es,但是总是会有一定程度数据丢失。logstash-jdbc无非是通过sql遍历数据表的所有数据,然后同步到es。
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