作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
很多小伙伴工作很长时间了,对于MySQL的掌握程度却仅仅停留在表面的CRUD,对于MySQL深层次的原理和技术知识了解的少之又少,随着工作年限的不断增长,职场竞争力却是不断降低的。很多时候,出去面试时,被面试官吊打的现象成了家常便饭。
统计数据的需求在我们日常开发中是非常容易遇到了,MySQL也支持多种的计算的函数,
count(*) 和count(1) 都是统计行数,而count(col) 是统计col列非null的行数
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
提起MySQL,其实网上已经有一大把教程了,为什么我还要写这篇文章呢,大概是因为网上很多网站都是比较零散,而且描述不够直观,不能对MySQL相关知识有一个系统的学习,导致不能形成知识体系。为此我撰写了这篇文章,试图让这些底层架构相关知识更加直观易懂:
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。
我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。
提到mysql查询优化,很多人脑海里可能会想到NOT NULL、合理索引、不使用select *、合适的数据类型等等,可是这些优化技巧是怎么来的?
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~
这是因为即使是在同一个时刻的多个查询,由于多版本并发控制(MVCC)的原因,InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。这里,用一个算 count(*) 的例子来为你解释一下。
弄懂了 MySQL 的基本 CURD 操作之后,下一个必须掌握的知识就是 MySQL 的索引。
首先,MySQL必须要运行一个服务,监听默认的3306端口。在我们开发系统跟第三方对接的时候,必须要弄清楚的有两件事。
上篇文章我们介绍了mysql的安装目录和 数据存储目录是不同的,当create database时,会在数据存储目录下新建一个同名的数据库文件,进入指定数据库文件会有db.opt文件记录数据库的特点,字符集,比较规则等。当create table时,会在指定数据库目录下,建立同名的子表目录,里面有表结构文件表名.frm和表数据文件。
最近一直在写《手撕MySQL系列》文章,我发现自己的切入点有一些问题,虽尝试深入探究MySQL中的一些关键特性,但对于MySQL的知识掌握不太能够形成较好的体系化的知识网络。我感到在对全局了解不够清晰的时候,去深究一个知识点往往会事倍功半。所以打算通过这篇文章,分析SQL语句从头到尾的执行,串连一下MySQL当中的基础知识点。
https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle
需要从数据库检索某些符合要求的数据,我们很容易写出 Select A B C FROM T WHERE ID = XX 这样的SQL,那么当我们向数据库发送这样一个请求时,数据库到底做了什么?
MySQL用了很久,但是一直也是工作的使用,对于MySQL的知识点都比较零散碎片,一直也没有整体梳理过,趁着最近不忙,梳理一下相关的知识点。
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。
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
1千万,2千万,或者上亿条数据?具体的答案不重要,当然肯定也不会是一个固定的数目,今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
最近有个上位机获取下位机上报数据的项目,由于上报频率比较频繁且数据量大,导致数据增长过快,磁盘占用多。
1 分库分表,我们使用业务逻辑 + 业务程序的方式来进行,并期根据实际的环境将系统中的一些表分割到不同的MYSQL 服务器上存储,达到以下两个关键问题的解决。
网上都说学会mysql需要学会两个部分,索引和事务,其实在最近的Mysql学习过程中,我觉得应该是有三个部分的,索引,查询,事务.其中的查询主要是指查询优化即编写高效率的SQL语句.
索引分为主键索引和辅助索引,辅助索引又分为唯一性索引,普通索引,复合索引,覆盖索引。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样,但显然要复杂的多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
InnoDB 存储引擎是 MySQL 5.5 版本后的默认存储引擎,支持事务 ACID,回滚,系统崩溃恢复能力及多版本并发控制的事务安全,主要用于 OLTP 数据库业务场景;支持自增长列(auto_increment);支持外键约束(foreign key);支持 MVCC 的行级锁;使用 Btree 索引;如果你还没有看到前面一文介绍 MySQL 体系结构,那么推荐戳此查看[MySQL 体系结构详解],介绍完 MySQL 体系结构,下面来一起学习 InnoDB 体系结构。
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等。
上篇文章说了,索引的b+树,聚簇索引 和 二级索引,以及如何使用索引,索引对空间和时间的影响,所以索引并不是越多越好。
当我们的工具或者程序连接到数据库之后,实际上发生了什么事情?它的内部是怎么工作的? 就像我们到餐厅去吃饭,点了菜以后,过一会儿菜端上来了,后厨里面有哪些人? 他们分别做了什么事情?这个就是MySQL的整体架构和工作流程了。 先贴个整体流程,大家大概有个印象:
索引在关系型数据库中,是一种单独的、物理的对数据库表中的一列或者多列值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或者若干列值的集合,还有指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录,可以根据目录重点页码快速找到所需要的内容,数据库使用索引以找到特定值,然后顺着指针找到包含该值的行,这样可以是对应于表的SQL语句执行得更快,可快速访问数据库表中的特定信息。
一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询,就不得不提到索引了。
MySQL Server架构自顶向下大致可以分网络连接层、服务层、存储引擎层和系统文件层。
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL,它的知识点结构图如下所示。
MySQL5.5版本开始,默认使用InnoDB存储引擎,它擅长事务处理,具有崩溃恢复特性,在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图,左侧为内存结构,右侧为磁盘结构。
随着项目用户量的快速增长,前期可能由于应用程序设计、数据库设计及架构不当,大多项目会在用户量百万、日志/流水等表过千万、乃至过亿时,出现写入卡顿、查询缓慢、各种业务瘫痪的场景。
前面了解过,MyISAM存储引擎的行数据都存放在MYD文件中,索引文件存放于MYI文件中。由于索引与行记录分开存储,所以MyISAM的索引都是辅助索引,也就是非聚集索引(UnClustered Index)。
MySQL数据库自己用了也有两三年了,基本上只是掌握增删改查的sql语句,从没有思考过MySQL的内部到底是怎么根据sql查询数据的,包括索引的原理,只知道加了索引查的就快,不知道为什么加上索引效率就会提升,包括索引的限制和优化也知之甚少,所以决定开一专题来学习与记录MySQL。
使用 select count() from t。计算一个表的行数,比如一个交易系统的所有变更记录总数。随着系统中记录数越来越多,这条语句执行得也会越来越慢。然后你可能就想了,MySQL 怎么这么笨啊,记个总数,每次要查的时候直接读出来,不就好了吗。那么今天,我们就来聊聊 count() 语句到底是怎样实现的,以及 MySQL 为什么会这么实现。然后,我会再和你说说,如果应用中有这种频繁变更并需要统计表行数的需求,业务设计上可以怎么做。
如何加快查询,最直接有效的办法就是增加索引,在不使用索引的情况下试图采用其他方式加快查询就是在浪费时间。本文先介绍下MySQL索引的基本数据结构,再对索引的基本规则做下总结。
| 作者:陈俊熹,腾讯云数据库研发工程师,主要负责腾讯云MySQL数据库研发工作。 ---- 外存数据结构,或者说磁盘数据结构 ( On-Disk Structures ),记录的是需要进行持久化存储的元数据和数据。在存储体系中,访问外存数据带来的系统问题很多,比如如何快速找到数据,如何加速对元数据的频繁访问,如何进行数据一致性存储和灾难恢复等。本文介绍了 InnoDB 主要的外存数据结构,包括表和表空间 ( Table & TableSpace ),索引 ( Index ) 和恢复日志等。理解这些外存数
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
日常开发中,获取数据的总数是很常见的业务场景,但是我们发现随着数据的增长count(*)越来越慢,这个是为什么呢,
InnoDB 是通用的存储引擎,在高可用和高性能之间做了折中。在MySQL8.0中,InnoDB是默认的存储引擎。除非你需要配置一个不一样的存储引擎,则在create table语句时添加ENGINE=存储引擎来指定其他的存储引擎。
MySQL的服务器,本质是在内存中的,所有的数据库的CURD操作,全都是在内存中进行的,所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
或许你还能想到 Redis、Zookeeper,甚至是 Elasticsearch ……
规范化模型分层、数据流向和主题划分,从而降低研发成本,增强指标复用性,并提高业务的支撑能力。
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