在InnoDB内部会维护一个redo日志文件,我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时,InnoDB会检查数据文件和事务日志,并执行两个步骤:它应用(前滚)已经提交的事务日志到数据文件,并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。
MySQL存储引擎有MyISAM、InnoDB、MEMORY、CVS、MRG_MyISAM、BLACKHOLE、SEQUENCE、ARCHIVE等,常用的有InnoDB、MyISAM和MEMORY,可以通过命令:
利用Linux的LVM技术来实现热备份,将MySQL的数据目录放到LVM逻辑卷上,然后通过LVM快照技术备份逻辑卷的内容。第一次备份是全量备份,之后的备份都是增量备份。在还原时,将快照中的数据目录恢复到ySQL的数据目录即可。
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。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域,用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里,几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的:
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。
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
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现在xtrabackup版本升级到了8.0,但是只对mysql8.0才有支持, 我们这还是使用2.4, 但是2.4相比之前的2.1有了比较大的变化:innobackupex 功能全部集成到 xtrabackup 里面,只有一个 binary,另外为了使用上的兼容考虑,innobackupex 作为 xtrabackup 的一个软链,即 xtrabackup 现在支持非Innodb表备份,并且 Innobackupex 在下一版本中移除(8.0已经移除了),建议通过xtrabackup替换innobackupex。还有其他的一些新特性,更多的说明可以看xtrabackup新版详细说明。
操作系统:CentOS 7 Mysql版本:Mysql 8.0.x Docker版本:Docker version 20.10.10
MySQL从5.5版本开始将InnoDB作为默认存储引擎,该存储引擎是第一个完整支持事务ACID特性的存储引擎,且支持数据行锁,多版本并发控制(MVCC),外键,以及一致性非锁定读。 作为默认存储引擎,也就意味着默认创建的表都会使用此存储引擎,除非 使用ENGINE=参数指定创建其他存储引擎的表。
我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构,如B树LSM树,不过为什么要用这些结构呢?
🧑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😉😉
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。
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在MySQL中有大表需要清理,该表超过100GB,不敢直接delete或者truncate、drop,怕影响业务。
官网下载:https://www.percona.com/downloads/XtraBackup/LATEST/
内存结构主要包括 Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index和 Log Buffer 四大组件
虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构,但具体实现方式却与MyISAM截然不同。 第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree(B 树)或其变种 B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree 是数据库系统实现索引的首选数据结构。
分区表是数据库中一种用于优化大型表数据管理和查询性能的技术。它将一个表的数据根据特定的规则或条件分割成多个部分,每个部分称为一个分区。每个分区可以独立于其他分区进行存储、管理和查询,这样可以提高数据处理的效率,尤其是在处理大量数据时。
今天楼主给大家列一下关于数据库几个常见问题的要点,如果大家对其中的问题感兴趣,可以自行扩展研究。
共享表空间,又称系统表空间,在数据目录中,存储多张表的索引和数据文件,以ibdata1,2,3的形式,可以跨多个数据库使用
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。MyISAM索引实现MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。下图是MyISAM索引的原理图:image.png这里设表一共有三列,假设我
物理备份是指直接复制包含数据的文件夹和文件。这种类型的备份适用于大数据量且非常重要,遇到问题需要快速回复的数据库。
我们上一篇讲了MySQL索引背后的数据结构及算法原理,我们知道了为什么使用索引查询数据效率那么高的原理了,我们接着看看MySQL的索引是如何实现的。
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。
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
聚集索引和非聚集索引以及MySQL的InnoDB和MyISAM经常遇到有人向我咨询这个问题,其实呢,数据库
「MySQL存储引擎最大的特点就是【插件化】,可以根据自己的需求使用不同的存储引擎,innodb存储引擎支持行级锁以及事务特性,也是多种场合使用较多的存储引擎。」
MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,我们这里主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表,及插入表的SQL语句。
在上一章我们了解到,物理文件层在MySQL架构位于最底层,将数据库的数据存储在文件系统上,并完成与存储引擎的交互。存储数据包括日志文件,数据文件,配置文件等。本章将介绍linux环境下MySQL的各类文件。
开始和数据库玩耍以后,我们将一直与SQL和数据打交道。在日常的操作中,我们只需要对指定的数据库进行操作,执行增删改查,权限管理等。但有些时候由于项目的升级,或者服务器的更换,我们要将数据从一个地方转移到另一个地方,准确的说是从一个数据库服务转移到另一个数据库服务中,因为我们还要继续使用这些数据。
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面,即配置了innodb_file_per_table参数
mysql 数据库作为现在互联网企业首选的数据库,我们程序员就应该对它多一些了解,我在拉勾训练营学到第五阶段啦,了解了mysql 整体架构,记录下来。
一、mysql默认安装的4个库: 1.information_schema:保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息,例如:数据库名、数据库中的表名; 2.mysql:记录数据库用户,权限,关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息; 3.performance_schema:5.5版本新增一个库,用于手机服务器性能参数,且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema; 4.test:测试库,所有用户再test库里都有root权限(一般不会存储有用的信息再test库里) 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构: mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中(例如D:/mysql.txt) mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令(例如D:/mysql.sql) mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三,数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件,数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建,查询,更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制,索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎,包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎,针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB,MyiSAM,Memory,CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快,占用资源少,不支持事务,不支持外键约束,但支持全文索引 (2)读写相互阻塞,也就是说读数据的时候就不能写数据,写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引,而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景: (1)不需要事务支持的业务,例如银行转账就不适合用myisam引擎; (2)适用于读数据比较多的业务,不适用于读写频繁的业务; (3)并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以),数据修改相对较少的业务; (4)硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点: (1)事物类数据表的首选引擎,支持事物安全表,支持行级别锁定和外键,mysql5.5之后的默认引擎; (2)具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎,能处理巨大的数据量,性能及效率高,完全支持外键完整约束条件; (3)具有非常高的效的缓存特性,能缓存索引也能缓存数据,对硬件要求高, (4)使用InnoDB时,将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件,以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
本文以MySQL InnoDB引擎为基础,讲解索引相关概念以及优化手段,很适合开发以及业务同学参考,避免工作中因为DB性能导致的一系列雪崩问题。
1. MySQL 锁定机制简介 各存储引擎使用三种类型锁定机制 行级锁定(row-level) 表级锁定(table-level) 页级锁定(page-leve) : 页级锁定介于行级锁定与表级锁定之间。 2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎,使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎,页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎 3. MyISAM 表级锁定主要分为两种类型 读锁定,一个新客户端在申
2. MySQL数据库中 表级锁定主要是 MyISAM、Memory、CSV 等一些非事务性存储引擎,使用行级锁定主要是 InnoDB 存储引擎和 NDB Cluster 存储引擎,页级锁定主要是BerkeleyDB存储引擎
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念,是近年来大数据领域热度最高的词汇,在各大互联网公司掀起了一波波的热潮,各家公司纷纷推出了自己的技术方案,其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云,在探索数据湖架构的早期,就调研并选用了Iceberg作为基础框架,在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造,在这个过程中,我们积累出了一些经验和探索实践,希望通过本篇文章与大家分享,也欢迎大家一起共同讨论。
在 5.1 版本之前,MyISAM 是 MySQL 的默认存储引擎,MyISAM 并发性比较差,使用的场景比较少,主要特点是
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