今天在线上遇到一个问题,是由于replace语法导致的主从自增主键不一致问题,这里我模拟了一下,问题能够稳定复现。希望大家后续过程中,不要踩坑
简单地将数据文件从一个节点复制到另一个节点通常不够。主要因为客户端仍不断向DB写新数据,数据总在变化,因此常规的文件拷贝方式会导致不同节点上呈现出不同时间点的数据,这显然非我所欲也。
一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
一个顾客可以使用顾客编号列,而订单可以使用订单ID,雇员可以使用雇员ID 或 雇员社会保险号。
前面说了redo日志为了保证系统宕机的情况下,能够恢复数据,恢复数据是在以checkpoint_lsn为起始位子来恢复,在该值之前的都是已经持久化到磁盘的,可以为了提升效率而放弃,而之后的数据,也可能在checkpoint之后,被后台异步运行的线程刷新到磁盘,这时候如果file header里file_page_lsn值大于checkpoint_lsn值,代表已经持久化,也可以跳过。还有会吧同一个页的space id和page number放入一个hash表,这样避免同一个页反复I/O插入。
之前聊过,事务需要保证原子性,要么全部完成,要么什么也不做,但是经常会出现事务在执行到一半时会出现情况,例如:
我们都知道innoDb刷新数据到磁盘是通过页为单位来刷新的,那么总不能每次修改一条数据或者几条,就把整个页刷新到磁盘上,所以这时候redo日志的作用就是记录每条新增或者修改后的数据,在以后特定的时间flush到磁盘上。
随着企业规模的扩大,对数据库可用性要求越来越高,更多企业采用两地三中心、异地多活的架构,以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域,我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢? “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下,两个地域的三个数据中心互联互通,当一个数据中心发生异常,其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心, 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性,抗风险能力极强。 不
昨天发了一篇文章讨论的是关系型数据库的变化数据如何同步到数据仓库层面,类似于 MySQL 的 binlog 日志同步到数据仓库进行 OLAP 分析。OLTP环境下的数据库数据同步到OLAP环境下的数据仓库,解决方案逃不过三种类型:
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。
我们之所以常常把 DB 等价位 DBMS,是因为我们使用 DBMS 来访问 DB,DB 对我们来说是透明的。
2.表是一种结构化的文件,可用来存储某种特定类型的数据。表可以保存顾客清单、产品目录,或者其他信息清单;
主键(primary key),一列 (或一组列),其值能够唯一区分表中的每个行。唯一标识表中每行的这个列(或这组列)称为主键。主键用来表示一个特定的行。没有主键,更新或删除表中特定行很困难,因为没有安全方法保证只涉及相关的行而不误伤其他行!
在执行update语句时,InnoDB对更新主键和不更新主键这两种情况有截然不同的处理方式。
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。
背景:最近在迁移表数据,需要向一张业务关联表批量写数据,所以需要批量生成uuid和时间等等数据
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序,这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始,Uber 的架构已经发生了巨大变化,变成了微服务,并采用新的数据平台模型。具体地说,之前使用 Postgres 的地方,现在改用 Schemaless,一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中,我们将探讨 Postgres 的一些缺点,并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
大部分的游戏数据库都是使用mysql ,开源,免费是他的法宝,虽然没有oracle 牛逼,但是对于日常的使用,完全够用,所以大多的公司都是使用mysql 作为数据的落地选择,因为之前一直使用的InnoDB 引擎,所以今天今天大概聊一下对数据库的优化原则问题,都是基于InnoDB 引擎,希望你能在遇到同样的问题时能解决问题。OK,我们开始吧。
索引按照物理实现方式,索引可以分为 2 种:聚簇(聚集)和非聚簇(非聚集)索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
Failed to execute query: Duplicate entry '0' for key 'PRIMARY' 今天在做php登陆和登出会插入数据到log表中,,结果报错了:如下: Failed to execute query: Duplicate entry '0' for key 'PRIMARY' SQL: INSERT INTO log set LOGID = 'IN', LOG01 ='test', LOG02 ='127.0.0.1', DT999 = now() 这说明每
在 InnoDB 中如果没有定义主键,会选择第一个非空唯一索引来代替。如果没有这样的索引,InnoDB 会自动生成一个不可见的列名为 ROW_ID,索引名为 GEN_CLUST_INDEX 的聚簇索引,该列是一个 6 字节的自增数值,随着插入而自增。
和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。
在前面的第24、25和26篇文章中,介绍了 MySQL 主备复制的基础结构,但这些都是一主一备的结构。
2.设置外键约束的两个表之间会有 父子关系 ,即字表中外键字段的取值范围 取决于 父表
从历史上看,GitHub 对影响服务可用性的重大事件会发表事后评论。无论我们是分享新的基础设施投资,还是详细的网站停机时间,我们的信念是,可以通过相互学习共同成长为一个行业。这个月,我们很高兴介绍下 GitHub 可用性报告。
最近的学习内容是数据库相关的一些知识,主要以MySQL为主,参考书籍——《MySQL必知必会》
redo log 事务的支持是数据库区分文件系统的重要特征之一,事务的四大特性: 原子性:所有的操作要么都做,要么都不做,不可分割。 一致性:数据库从一种状态变成另一种状态的的结果最终是一致的,比如A给B转账500,A最终少了500,B最终多了500,但是A+B的值始终没变。 隔离性:事务和事务之前相互隔离,互不干扰。 持久性:事务一旦提交,它对数据的变更是永久性的。 本篇文章主要说说持久性相关的知识。 当我们在事务中更新一条记录的时候,比如: update user set age=11 where u
外键其实很好理解,简单的说就是两张表建立一个连接关系。这里我们那主表A和副表B举例,我A表中有用户信息,B表中有用户订单信息。要是数据完整对应起来,肯定是需要把两张表关联起来,我们因此会在B表中村一个A表的字段,常见的我们存的是A表的主键ID外键。
我们可以在表中使用 auto_increment(自动增长列)关键字,自动增长列类型必须是整型,自动增长列必须为键(一般是主键)。
在MySQL中,索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以没用统一的索引标准,不同存储引擎的索引工作方式并不相同。
盘面号:扇区所在的磁头(或盘面) 柱面号:磁道,确定磁头的径向方向。扇区号:在磁道上的位置。也叫块号。确定了数据在盘片圆圈上的位置。
关于发号器的使用,其实有一个大背景,那就是关于主键的一些设计问题,在MySQL中如果一张表没有主键,实际的数据处理就有点麻烦了。
图中,虚线箭头表示的是主备关系,也就是A和A’互为主备,从库B、C、D指向的是主库A。一主多从的设置,一般用于读写分离,主库负责所有的写入和一部分读,其他的读请求则由从库分担
前面介绍了主从复制,这一篇我将介绍的是主主复制,其实听名字就可以知道,主主复制其实就是两台服务器互为主节点与从节点。接下来我将详细的给大家介绍,怎么去配置主主复制! 一、主从复制中的问题 1.1、从节点占用了主节点的自增id 环境: 主节点:zyhserver1=1.0.0.3 从节点:udzyh1=1.0.0.5 第一步:我们在主节点中创建一个数据库db_love_1,在创建一个表tb_love(里面有id自增和name属性)。 create database db_love_
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
上篇文章说了redo日志是为了保证持久化,提高效率而产生的的,buffer pool有一个inndb buffer poll size来控制大小,并且默认128m,大于一个1g可以设置多个,但是每次同步持久化是随机I.O,redo log也有日志池,把随机io优化为顺序io,并且占用的地方小。
最近在开发需求的时候,用到了select......for update。在代码评审的时候,一位同事说 ,唯一索引+一个非索引字段,是否可能会锁全表呢?本文田螺哥将通过9个实验操作的例子,给大家验证select......for update到底加了什么锁,是表锁还是行锁。
MySQL约束 <1> 概念 是一种限制,它是对表的行和列的数据做出约束,确保表中数据的完整性和唯一性。 <2> 使用场景 创建表的时候,添加约束 <3> 分类 default: 默认约束, 域完整性 not null: 非空约束,域完整性 unique: 唯一约束,实体完整性 primary key: 主键约束,实体完整性 foreign key: 外键约束,参照完整性 check: 检查约束(MySQL不支持),域完整性 auto_increment: 自增长约束 unsigned: 无符号约束 zer
在实际业务场景中,经常会有这样的需求:插入一条记录,如果数据表中已经存在该条记录则更新它的部分字段,比如更新update_time或者在某些列上执行累加操作等。参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法,本文将在简单介绍这三种用法的基础上,深入分析这其各自存在的问题,最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。
MySQL为什么如此流行的原因是因为它很早就有了非常成熟的高可用方案,这个方案就是mha,很多互联网公司都是基于mha做的高可用,所有受众面非常广。其实还有个小原因就是我们从上大学学习数据库原理这门课的时候老师就是拿mysql数据库作为例子,使得我们大部分人对它更加熟悉。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
那么怎样在I/O 块大小 的限制下快速利用二分查找找到目标值呢?我们得引入新的数据结构,B+树正好可以解决上述I/O块大小的限制,解决限制不是说增大了限制范围,而是我们在此限制上改变了数据的存储结构,即在同等限制条件下,快速检索到目标数据,如下是B+树的原理讲解:
索引是存储引擎中一种用于快速找到数据的存储结构,他就像《新华字典》的目录,可以使我们查每个字的速度大大提升。
索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构。MySQL在进行数据查找时,首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引查找相关数据,如果不符合则全表扫描,建索引目的就是为了减少磁盘I/O次数,加快查询效率。
网上也经常看到一些段子,某公司程序员对工作不满,删库跑路,老板损失惨重,欲哭无泪。这不最近又爆出一例,京东到家程序员离职当天删库跑路!
在 MySQL 中,IGNORE 是一种在插入或更新数据时处理冲突的选项。具体来说,在 INSERT | UPDATE 语句中,IGNORE 的作用是在插入或更新数据时忽略特定的错误,而不导致整个操作失败。另外,IGNORE 选项还可以在非空约束、写入的字段内容超过字段长度时进行截断处理等,下面是几个具体的例子。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
有时候我们会不小心对一个大表进行了 update,比如说写错了 where 条件......
问题1:char、varchar的区别是什么? varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
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