分库分表就是我们把一个大表拆开分到不同的数据库实例上,比如将一个大表bt按照字段id(分区key)拆分成32个库中。分区key的选择尽量减少跨库和跨表查询。
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
作为DBA在日常维护数据库中关键的就是数据库性能问题,对于服务百万级活跃用户,保障性能才是核心,功能全面,产品好,性能扛不住都是扯淡。 这里简单分析导致MySQL慢的可能因素,以及一些处理技巧:
墨墨导读:经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。
前几篇文章我们讲了什么是 MySQL 索引,explain分析SQL语句是否用到索引,以及索引的优化等一系列的文章,今天我们来讲讲Show profiles。看看SQL耗时到底出现在哪个环节。
一、什么是 GTID GTID (Global Transaction Identifiers)是对于一个已提交事务的编号,事务的唯一编号,并且是一个全局唯一的编号。GTID 和事务会记录到 binlog 中,用来标识事务。 GTID 是用来替代以前 classic 复制方法,MySQL-5.6.2 开始支持 GTID,在 MySQL-5.6.10 后完善。 有了 GTID,一个事务在集群中就不再孤单,在每一个节点中,都存在具有相同标识符的兄弟们和它作伴,可以避免同一个事务,在同一个节点中出现多次的情况。 GTID 的出现,最直接的效果就是,每一个事务在集群中具有了唯一性的意义,这在运维方面具有更大的意义,因为使用 GTID 后再也不需要为了不断地找点而烦恼了,给 DBA 带来了很大的便利性。
但是,由于每一行的 id%100 的结 果是无序的,所以我们就需要有一个临时表,来记录并统计结果。
MYSQL 8 发布也是有些日子了,但使用的人数和单位都不多,原因大部分大企业,银行已经开始使用国内的自研的MYSQL 作为主力,同时MYSQL 5.7 在目前使用中并未出现什么重大的缺陷,并且周边的生态都是基于 5.6 5.7 的,所以更换MYSQL 8 是不是吃力不讨好的一件事情,另外网传,并且自己也测试了一些东西,发现MYSQL8 在某些方面尤其是查询的速度来说,并没有快到哪里去,反倒是有可能更慢。
我们已经写了很多 MySQL 的文章了,比如索引优化、数据库锁、主从复制等等。今天在来和大家学习一个优化方法:show processlist——查看当前所有数据库连接的 session 状态。帮助我们查看每个 SQL 线程的运行状态,是运行正常呀,还是 sleep 了,还是其他什么情况。
在使用MySQL数据库的时候,经常会遇到这么一个问题,就是“Can not connect to MySQL server. Too many connections”-mysql 1040错误,这是因为访问MySQL且还未释放的连接数目已经达到MySQL的上限。通常,mysql的最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。
今天看着MySQL的数据字典,突然想到一个问题:为什么MySQL数据字典 information_schema中的表名是大写,而performance_schema和其他库中的是小写? 带着这个问题,我开始了一些猜测和自我论证。 首先大小写的这个情况是相对不兼容的。 比如在performance_schema中,根据关键字user可以找到两个相关的表。 mysql> show tables like 'user%'; +--------------------------------------+ | T
DDL 操作一直是我们的 MYSQL 的一个软肋,从MYSQL 5.6 其实相关的alter 语句已经有了改变,也就是题目的的inplace 和 copy 。其实很多人都知道,但用的比较少,因为有pt-OSC 工具呀,还有另外一个工具gh-ost
读取顺序:/etc/mysql/my.cnf>/etc/my.cnf>~/.my.cnf
MySQL 8.0 对数据字典进行了重构,用户表、数据字典表、MySQL 其它系统表的元数据都统一保存到 mysql 库的数据字典表中了。
日常开发中,我们经常会遇到数据库慢查询。那么导致数据慢查询都有哪些常见的原因呢?今天田螺哥就跟大家聊聊导致MySQL慢查询的12个常见原因,以及对应的解决方法。
很多时候,我们的慢查询,都是因为没有加索引。如果没有加索引的话,会导致全表扫描的。因此,应考虑在 where 的条件列,建立索引,尽量避免全表扫描。
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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。
只听到产品又开始口若黄河:我需要要查询到city是“上海”的所有人的name,并且还要按name排序返回前1000人的name、age。
上期讲了 CLICKHOUSE 可以算是MYSQL生态闭环的一个关键的位置,OLAP的缺失让MYSQL 对比其他数据库,败的一塌糊涂。 CLICKHOUSE 作为MYSQL的OLAP的功能扩展,可以将对手甩的更远。实际上大数据处理的方式越来越多,但在处理方面也要考虑成本的问题,复杂的结构和简单的结构比起来, 可能简单的结构比传统的方式更有效,快速成本更低.
数据库设计规范 命名规范 基本设计规范 索引设计规范 字段设计规范 SQL开发规范 操作行为规范 命名规范 对象名称使用小写字母并用下划线分割 禁止使用MySQL保留关键字 见名识义,最好不超过32个
一、我们要解决什么问题 二、排序,排序,排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
前面几天给大家分享了MySQL数据库知识,没来得及看的小伙伴可以前往:Mysql查询语句进阶知识集锦,一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作,关于数据库的安装可以参考:手把手教你进行Mysql5.x版本的安装及解决安装过程中的bug。
MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比方我想要删除一个用户(销户)以及这个用户的个人信息、订单信息以及其他信息,这里会涉及到很多SQL语句的执行来满足我们的业务需求,我们要一次性删除这些数据,这些数据库操作语句就构成了一个事务。
看完这篇文章,你能搞清楚以下问题: 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 2、varchar能存多少汉字、数字? 3、varchar的最大长度是多少呢? 4、字符、字节、位,之间的关系? 5、mysql字段类型存储需要多少字节? 接下来请仔细看,整理不易啊。 1、varchar(100)和varchar(10)的区别在哪里? 一般初学会认为,二者占用的空间是一样的。比如说我存储5个char,二者都是实际占用了5个char了【不准确的想法:varchar在实际存储的时候会多一个b
基础准备: 在 school 数据库下建立student、course、sc 三个表: create table student( Sno char(9) primary key, Sname char(20) unique, Ssex char(2), Sage int, Sdept char(20)); create table Course( Cno char(4) primary key, Cname char(40), Cpno char(4), Ccredi
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务,那么他由一系列子任务组成,每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询,实际上要优化其子任务,要么消除其中一些子任务,要么减少子任务的执行的次数,要么让子任务运行得更快。
1 select * from goods where goods_id = 最大的gooods_id;
CentOs7.3 安装 MySQL 5.7.19 二进制版本 参考官网 - 使用通用二进制文件在Unix / Linux上安装MySQL MySQL社区版 下载地址 1.准备工作 依赖环境 关闭防火墙 $ systemctl stop firewalld.service MySQL依赖于libaio 库 $ yum search libaio $ yum install libaio 下载,解压,重命名 通常解压在 /usr/local/mysql 把mysql-5.7.19-linux-glibc2.1
在MySQL中,查询操作通常会涉及到联结不同表格,而JOIN命令则在这一过程中扮演了关键角色。在JOIN操作中,我们通常会使用三种不同的方式,分别是内连接、左连接以及右连接。
情景摘要 今天写了个非id 的group by,结果提示1055 sqlalchemy.exc.InternalError: (pymysql.err.InternalError) (1055, "Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'heanny.map_cameras.id' which is not functionally dependent on colum
随着数据库数据越来越大,数据单表存在的数据量也就随之上去了,那么怎么样让我们的脚本查询数据更快呢?
今天小伙伴手一抖,就把开发环境里一张表给删了。因为是开发环境,又有关联数据,所以最终影响不大,还是恢复了。即便如此,小伙伴手心里已经全是汗了~~ 由此想到,生产环境下,总会有DBA和生产库打交道,其中也免不了更新和删除。借此机会总结一下一些常规招数。 避免混淆开发环境的DB和生产环境的DB 这在小公司小团队尤其常见。一个人即负责开发,又管DB。桌面上开了一坨终端,有的是开发的DB,有的是生产的DB。一不留神,就写串了,或者粘贴串了。更郁闷的是,有时候粘贴会顺便粘贴SQL最后的回车,这样一贴就执行了。稍有不慎
其实网上有很多写的很好的sql优化文章,全面细致,但是都遗漏了一个问题,只教了大家怎么治病,没教怎么看病,这就好比一个饱读医书的大夫,病人往这一坐,望闻问切全都不会,一身的本事不知道该用哪个?
官方下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/
备份mysql数据库一直是一个比较恶心的工作,主要就是备份的数据库比较大实在是慢。最近开始使用xtrabackup来备份数据库,速度上快了很多,尤其还原速度要快的多。下面我将从安装开始简要介绍一下如何使用xtrabackup来备份数据库。
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。
在像 Web 服务这样需要快速响应的应用场景中,SQL 的性能直接决定了系统是否可以使用;特别在一些中小型应用中,SQL 性能更是决定服务能否快速响应的唯一标准
一条SQL被一个懵懂的少年,一阵蹂躏,扔向了MySQL服务器的尽头,少年苦苦等待,却迟迟等不来那满载而归的硕果。于是少年气愤,费尽苦心想从度娘那边寻求帮助,面对执行计划EXPLAIN,却等来的是无尽的折磨与抓狂。
MySQL EXPLAIN详解:http://www.jianshu.com/p/ea3fc71fdc45
今天,我们通过模拟案例以及原理分析,去弄清楚MySQL中DDL的风险,以及如何避免事故发生。
我们用 explain 分析包含 group by 的 select 语句时,从输出结果的 Extra 列经常可以看到 Using temporary; Using filesort。看到这个,我们就知道 MySQL 使用了临时表来实现 group by。
SQL调优这块呢,大厂面试必问的。最近金九银十嘛,所以整理了SQL的调优思路,并且附几个经典案例分析。
这两天事情稍微有点多,公众号也停止更新了几天,结果有读者催更了,也是,说明还是有人关注,利己及人,挺好。
☆ 点击▲关注 腾讯云数据库 ☆ ---- 2019年9月,腾讯云数据库正式按地域发布TXSQL 5.7-201908版本,该版本主要实现写性能提升,新增功能特性和内核参数,为MySQL提供更稳定、高效的性能和服务能力。其中,新增特性包括DROP大表操作异步化、GTID复制功能扩展、隐藏主键功能、非 Super 权限用户 Kill 链接的功能等。另外,在最新的TXSQL内核版本中,可以通过内核参数来指定事务调度算法。下面将为大家详细解读。 TXSQL的演进之路 相信大家对腾讯云数据库Tence
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