同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数(强调的是记录数,而不是记录本身,因为读锁的锁粒度是记录自身,而不是整张表)不一样。
日志就跟人们写的日记一样,记录着过往的事情。但是人的日记是主观的(记自己想记的内容),而数据库的日志是客观的,根据记录内容分为以下好几种日志:
1. general # 数据文件存放的目录 datadir=/var/lib/mysql # mysql.socket表示server和client在同一台服务器,并且使用localhost进行连接,就会使用socket进行连接 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock # 存储mysql的pid pid_file=/var/lib/mysql/mysql.pid # mysql服务的端口号 port=3306 # mysql存储引擎 default_storage_eng
在MySQL中,varchar和char都是可以存储字符串的类型,并且,在设计数据表时,必须明确的指定长度!
MySQL事务特性之一就是要保证原子性,一组SQL要么全部成功、要么全部失败。当事务进行过程中,如果出现失败或者异常情况要进行回滚,回到之前最初的样子,要这样实现就要需要把之前的数据记录下来。
Mysql慢查询和慢查询日志分析 众所周知,大访问量的情况下,可添加节点或改变架构可有效的缓解数据库压力,不过一切的原点,都是从单台mysql开始的。下面总结一些使用过或者研究过的经验,从配置以及调节索引的方面入手,对mysql进行一些优化。 第一步应该做的就是排查问题,找出瓶颈,所以,先从日志入手 开启慢查询日志 mysql>show variables like “%slow%”; 查看慢查询配置,没有则在my.cnf中添加,如下 log-slow-queries = /data/mysqldata/
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
对于MySQL数据库中,千万级别或者上亿级别的大表如何优化?首先需要考虑执行计划优化SQL语句和索引,然后再考虑前段加缓存memcached、Redis数据库,如果还达不到效果,就要使用MySQL数据库集群,配置读写分离架构,配置MySQL表分区,配置MyCat分表分库等。
那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢?
where是在分组(聚合)前对记录进行筛选,而having是在分组结束后的结果里筛选,最后返回整个sql的查询结果。
SELECT column, group_function,... FROM table
全表扫描成本作为参照物,用于和表的其它访问方式的成本做对比。任何一种访问方式,只要成本超过了全表扫描成本,就不会被使用。
此篇文章由浅入深介绍秒杀的简单设计。现在我们做的各种项目中不少场景会用到抢购、秒杀,在大流量的前提下,将带领大家一起去研究一下如何去设计一个简单的秒杀(技术实现)。
我们先下图看看MySQL整体逻辑架构(MySQL’s Logical Architecture)
当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
随着MYSQL 8 越来越成熟,未来MYSQL 将会开始替换 MYSQL 5.7X成为新的MYSQL 数据库在市面上的主力。
MySQL 临时表分为两种:外部临时表、内部临时表。用户通过 CREATE TEMPORARY TABLE 创建的是外部临时表。SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时表,explain 输出结果的 Extra 列出现了 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时表。
本文给出一些函数接口,末尾给出一些调用堆栈,为感兴趣的朋友做一个参考,也为自己做一个笔记。
大家还记得我们之前介绍过MySQL的执行顺序吗?MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法(二)。本节课我们将给大家介绍MySQL中常用的几个关键字SELECT/HAVING/DISTINCT/ORDER BY/LIMIT,接下来我们会按照MySQL中的执行顺序一一进行介绍。
我们的表经常使用的MyISAM、InnoDB存储引擎都是将数据和索引都存储到磁盘上的,当查询表中的记录时,需要先把数据或者索引加载到内存中,然后再进行操作。这个从磁盘到内存的加载过程损耗的时间称为I/O成本。
在 MySQL 中,COUNT 函数是一个非常常用的聚合函数,它用于计算某列或某表达式在查询结果中出现的次数。但是,在实际使用过程中,我们可能会遇到不同的 COUNT 函数写法,比如 COUNT(*)、COUNT(主键id)、COUNT(字段) 和 COUNT(1),这些写法在效率上有何差别呢?本文将详细探讨这个问题。
事务是数据库最为重要的机制之一,凡是使用过数据库的人,都了解数据库的事务机制,也对ACID四个基本特性如数家珍。但是聊起事务或者ACID的底层实现原理,往往言之不详,不明所以。所以,今天我们就一起来分析和探讨InnoDB的事务机制,希望能建立起对事务底层实现原理的具体了解。
在《MySQL 常见语句加锁分析》一文中,我们详细讲解了 SQL 语句的加锁原理并具体分析了大部分的简单 SQL 语句,但是实际业务场景中 SQL 语句往往及其复杂,包含多个条件,此时就需要具体分析SQL 使用到的索引,并了解 where 条件的判断逻辑。
如果对 Innodb 数据表有大量的写入操作,那么选择合适的 innodb_log_file_size 值对提升MySQL性能很重要。然而设置太大了,就会增加恢复的时间,因此在MySQL崩溃或者突然断电等情况会令MySQL服务器花很长时间来恢复。
过去几年,使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
1、网页版:Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端:spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成:pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
Golang 后台服务使用 GORM 实现与 MySQL 的交互,在实现一个通过 Excel 导入数据的接口时,使用 Save 方法一次性插入大量记录(>1w)时报了如下错误:
在刚刚OOW19会上的《python and mysql 8.0 document store》topic中,终于看到了MySQL即将在8.0.18中支持hash join,自从被Oracle收购后,又一特性被引入到MySQL中,有了Hash Join,SQL的性能将得到显著的提升,同学们期盼已久,迫不及待的等待测试,BTW:Oracle数据库在1996年7.3版本中就已经推出了hash join功能。
B+树是一种在非叶子节点存放排序好的索引而在叶子节点存放数据的数据结构,值得注意的是,在叶子节点中,存储的并非只是一行表数据,而是以页为单位存储,一个页可以包含多行表记录。非叶子节点存放的是索引键值和页指针。
资深数据库专家,专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生,为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
您可以使用find()方法查询并返回模式中集合中的文档。MySQL Shell 提供额外的方法与find()方法一起使用,以过滤和排序返回的文档。
统计一张表的总数量,是我们开发中常有的业务需求,通常情况下,我们都是使用 select count(*) from t SQL 语句来完成。随着业务数据的增加,你会发现这条语句执行的速度越来越慢,为什么它会变慢呢?
performance_schema 是 MySQL 数据库中的一个内置的系统数据库,最早从MySQL5.5版本产生,这个数据库主要用于收集和存储与数据库性能相关的统计信息和指标。
本来打算table_map_event和row_event一起写的. 但table_map_event的信息还是太多了, 就先写一部分. 其实之前有提过的 https://www.modb.pro/db/1763358489816174592
MySQL是一个更好的NoSQL数据库。当考虑到NoSQL的使用案例,比如对Key/Value键值存储来讲,MySQL在性能、易用性和稳定性方面更有意义。MySQL毕竟是一款成熟稳定的产品,在互联网上有大量的在线教程,范围从操作到失败案例,从主从复制到其它不同模式的应用,不一而足。基于这个原因,MySQL相比其他新兴并没有经过多年洗礼的NoSQL来讲,确实有一定的优势。
Dream big dreams. Small dreams have no magic.
查询优化1.1 最大值和最小值的优化1.2 优化 limit 分页1.2.1 使用关联查询优化1.2.2 使用范围查询1.2.3 利用唯一自增序列进行查询防止被优化参考
MySQL 数据库在 5.1 版本时添加了对分区(partitioning)的支持。分区的过程是将一个表或索引分解成多个更小、更可管理的部分。就访问数据库的应用而言,从逻辑上来讲,只有一个表或一个索引,但是在物理上这个表或索引可能由数十个物理分区组成。
MySQL count() 函数我们并不陌生,用来统计每张表的行数。但如果你的表越来越大,且是 InnoDB 引擎的话,会发现计算的速度会越来越慢。在这篇文章里,会先介绍 count() 实现的原理及原因,然后是 count 不同用法的性能分析,最后给出需要频繁改变并需要统计表行数的解决方案。
经过上一篇 where field in (...) 的开场准备,本文正式开启子查询系列,这个系列会介绍子查询的各种执行策略,计划包括以下主题:
最近学习极客时间的MySQL45讲,补充下对于MySQL方面的知识,也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来,从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎,以下分期默认都是InnoDB场景。
上一篇文章介绍了数据库中锁的起源,今天将介绍数据库中常用的锁。还是以MySQL为例,MySQL中有表锁、行锁、共享锁、互斥锁、意向锁、间隙锁、记录锁、Next-Key锁、插入意向锁、AUTO-INC锁、隐式锁。看完本篇文章,再多的锁都难不倒你。
1、innodb_trx表提供了当前innodb引擎内每个事务的信息(只读事务除外),包括当一个事务启动,事务是否在等待一个锁,以及交易正在执行的语句(如果有的话)。查询语句:
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