索引主要是用于提高数据检索速度的一种机制,通过索引数据库可以快速定位到目标数据的位置,而不需要遍历整个数据集,它就像书籍的目录部分,有它的存在,可以大大加速查询的效率。
MySQL Online DDL 功能从 5.6 版本开始正式引入,发展到现在的 8.0 版本,经历了多次的调整和完善。本文主要就 Online DDL 的发展过程,以及各版本的区别进行总结。其实早在 MySQL 5.5 版本中就加入了 INPLACE DDL 方式,但是因为实现的问题,依然会阻塞 INSERT、UPDATE、DELETE 操作,这也是 MySQL 早期版本长期被吐槽的原因之一。
在数据库中,除传统的计算资源的争用以外,数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要的因素。
锁表的原因: 当多个连接(数据库连接)同时对一个表的数据进行更新操作,那么速度将会越来越慢,持续一段时间后将出现数据表被锁的现象,从而影响到其它的查询及更新。 例如: 存储过程循环30次更新操作(cycore_file_id 为唯一标识)
数据库如下图所示,所有字段都是int(方便测试),id为主键索引,name为普通索引(唯一索引),age没有索引
Online DDL是从mysql5.6版本后引入的新功能,可以实现在线DDL操作不锁表。但是MySQL5.6的Online DDL不是真正的Online DDL,针对部分操作还是有局限性。 5.6之前的DDL处理方式: 1、创建临时表 2、将原表加S锁(只能读,不能DML) 3、将原表数据导入临时表 3、删除原表 4、把临时表重命名成新表 这种情况会对表加一个S锁,其他用户只能访问,不能执行DML操作,如果数据量越大,锁时间越长,对业务影响也越长。 5.6之后的DDL处理方式: innodb_online
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
上周一篇关于MySQL 拜托加个索引能和PG一样简单吗?只能gh-ost了 烦人,的帖子引起争议,主要因为我提到 POSTGRESQL 在线添加索引是非常方便的,MySQL 在这方面不咋地,首先说结果,我对MYSQL的知识需要更新,针对高版本得MYSQL是支持online ddl index,所以写这篇来纠正一下,但是有一些同学发了一些MYSQL 支持online ddl index 的绝对论甚至有人说mysql 5.x就可以onine ddl index,这点咱们也的纠正,对就是对,错就是错。
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。
在上文我们曾小小的提到过,在索引失效的情况下,MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上,我们称之为锁表,或叫行锁升表锁.
前段时间阿粉在公司开发的时候,不慎导致了数据库产生了锁表的操作,因为阿粉之前从来没有遇到过,之前只是了解过一点,所以导致了锁表,于是阿粉为了解决问题,研究了一下这一部分的内容,于是决定把这一块的知识分享给大家。
死锁是指由于每个事务都持有对方需要的锁而无法进行其他事务的情况,形成一个循环的依赖关系。因为这两个事务都在等待资源变得可用,所以两个都不会释放它持有的锁。
最近在灰度环境中遇到一个问题:某项业务在创建数据时耗时异常长,但同样的代码在预发环境中并未出现此问题。起初我们以为是调用第三方接口导致的性能问题,但通过日志分析发现第三方接口的响应时间正常。最终,我们发现工单表的数据入库SQL一直处于等待状态。深入分析后,问题的核心暴露出来:另一业务流程中对工单表执行更新(UPDATE)操作的SQL,其where子句中涉及的字段缺少必要的索引,导致其他业务在操作表中的数据时需要等待该更新完成。今天就和大家分享一下这个经验。
2021-01-19:mysql中,一张表里有3亿数据,未分表,其中一个字段是企业类型,企业类型是一般企业和个体户,个体户的数据量差不多占50%,根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作?
oracle官方发布的基准测试声明:In benchmark tests using SysBench Read-only Point-Selects, at 1,024connections, MySQL 5.7 delivered 1,600,000 queries per second (QPS)-- 3x faster than MySQL 5.6.
MySQL 大表数据添加新字段 有时候我们在测试环境给一个表添加字段,但是在线上环境添加一个字段,却极其的慢。原因是线上的数据库一般会存有大量的数据(百万级,千万级),基本的添加字段方式在线上数据库已经不太合适了。 > alter table user add column flag tinyint(1) default 0; 基本添加方式,大量数据的表不推荐。执行加字段操作就会锁表,这个过程可能需要很长时间甚至导致服务崩溃。 解决方案 扩展新表方案 创建一个新表user_ext(id,user_id,f
偏向MyISAM存储引擎,开销小,加锁快,无死锁,锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度低
删除一条记录,首先锁住这条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片。
Error updating database. Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
近期开发与钱相关的项目,在高并发场景下对数据的准确行有很高的要求,用到了for update,故总结一波。
并对等值查询 是 3类索引 时,结合案例 说明了 都加了哪些锁 以及 为什么加这些锁的分析:
究竟哪些东西可以影响到我们服务器的性能呢? 无非就是:CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据 TPS: 服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) 并发量: 同一时间处理请求的数量,注意不要和同时连接数搞混,连接数要比并发量多的多的多 如果存
事务(TRANSACTION)是作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作 多个操作作为一个整体向系统提交,要么都执行、要么都不执行 事务是一个不可分割的工作逻辑单元
注意这里/* !12345 */ 不是注释 (/* */ 是MySQL的多行注释符)
MySQL锁系列文章已经鸽了挺久了,最近赶紧挤了挤时间,和大家聊一聊MySQL的锁。
1、master上的binlog dump线程负责把binlog 事件传到slave
导语 | 本文是MySQL谬误集系列文章的第二篇,该系列旨在纠正一系列似是而非的说法。比如关于MySQL DDL操作,有很多同学认为会锁表,那是不是一定会锁表呢?是锁读还是锁写呢?锁多长时间?不同的DDL操作有差别吗?MySQL从5.5到8.0,对这个问题有什么改进呢?本文做了一个简单的总结。
增加字段相信大家应该都不陌生,随手就可以写出来,给 MySQL 一张表加字段执行如下 sql 就可以了:
结论 如果不清楚自己应该用什么引擎,那么请选择InnoDB,Mysql5.5+的版本默认引擎都是InnoDB,早期的Mysql版本默认的引擎是MyISAM ---- MyISAM 和 InnoDB的适用场景 MyISAM适合:(1)做很多count 的计算;(2)插入不频繁,查询非常频繁;(3)没有事务。 InnoDB适合:(1)可靠性要求比较高,或者要求事务;(2)表更新和查询都相当的频繁,并且表锁定的机会比较大的情况。 ---- MyISAM 和 InnoDB的区别 1)MyISAM类型不支持事务处理等
在PHP+MYSQL架构网站运行过程中,往往会遇到各种性能问题影响,如MySQL、PHP、CPU、磁盘IO、缓存等,其中MySQL瓶颈就是最常见也最难解决的一种影响网站性能的因素;通常,我们会使用redis、memcached等缓存软件来缓存内容,这确实是最优的解决方案之一,但这需要网站程序的支持,然而多数常用网站程序并不支持或者不能完美支持这些缓存软件,今天我们就来谈谈如何通过MySQL自身的配置调整来优化MySQL性能,以缓解MySQL瓶颈问题。
我们来备份test数据库中的innodb_table表和isam_table表中id为10的数据
软件行业唯一不变的就是变化,比如功能上线之后,客户或 PM 需要对已有的功能增加一些合理的需求,完成这些工作必须通过添加字段解决,或者某些功能的实现需要通过增加字段来降低实现的复杂性等等。这些问题都会改动线上的数据库表结构,一旦改动就会导致锁表,会使所有的写入操作一直等待,直到表锁关闭,特别是对于数据量大的热点表,添加一个字段可能会因为锁表时间过长而导致部分请求超时,这可能会对企业间接造成经济上的损失。
1.库名、表名、字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割。 a)MySQL有配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,Linux系统默认为 0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是1,以小写存储,大小写不敏感。如果是2,以实际情况存储,但以小写比较。 b)如果大小写混合使用,可能存在abc,Abc,ABC等多个表共存,容易导致混乱。 c)字段名显示区分大小写,但实际使⽤用不区分,即不可以建立两个名字一样但大小写不一样的字段。 d)为了统一规范, 库名、表名、字段名使用小写字母。
MySQL 有很多存储引擎(也叫数据引擎),所谓的存储引擎是指用于存储、处理和保护数据的核心服务。也就是存储引擎是数据库的底层软件组织。在 MySQL 中可以使用“show engines”来查询数据库的所有存储引擎,如下图所示:
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
[MySQL学习笔记] 3.mysqldump命令详解 Part 2 -备份全库
首先通过搜索词匹配倒排表得到一个只有id的结果集,然后通过id匹配正排索引拿到对应的文档字段,最后返回结果,这样的好处是:
MySQL中的alter table操作对于大表来讲,是一个比较严重的问题,MySQL执行大部分alter table的操作步骤是:
最近公司业务量有点大,服务器I/O访问频率过高,之前单节点MySQL有点扛不住压力了,于是我找老板又搞了一台服务器,准备上MySQL的主从复制和读写分离,做多库的存储,提高单个机器的性能,老板欣然同意!
经常会遇到这种情况,我们的业务已经稳定地运行一段时间了,并且流量渐渐已经上去了。这时候,却因为某些原因(比如功能调整或者业务扩展),你需要对数据表进行调整,加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …,轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ,对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器,都可能引起锁表,而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训,在一次业务上线过程中没有评估好数据规模,导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级,让该表对用户透明无感呢?下面我们一个个来讨论。
CREATE TABLE slow_log ( start_time timestamp(6) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(6), user_host mediumtext NOT NULL, query_time time(6) NOT NULL, lock_time time(6) NOT NULL, rows_sent int(11) NOT NULL, rows_examined int(11) NOT NULL, db varchar(512) NOT NULL, last_insert_id int(11) NOT NULL, insert_id int(11) NOT NULL, server_id int(10) unsigned NOT NULL, sql_text mediumblob NOT NULL, thread_id bigint(21) unsigned NOT NULL ) ENGINE=CSV DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='Slow log'
表锁是MySQL中最基本的锁策略,并且是开销最小的策略。表锁会锁定整张数据表,用户的写操作(插入/删除/更新)前,都需要获取写锁(写锁会相互阻塞);没有写锁时,读取用户才能获取读锁(读锁不会相互阻塞)。
我们开的的各式各样系统中,系统运行需要CPU、内存、I/O、磁盘等等资源。但除了硬资源外,还有最为重要的软资源:数据。
下面只讨论delete场景,首先,delete后面是支持limit关键字的,但仅支持单个参数,也就是[limit row_count],用于告知服务器在控制命令被返回到客户端前被删除的行的最大值。
在高并发下,为了解决带宽问题,全站必须做前后分离操作,所有前端资源都可进行cdn代理,进行缓存静态资源,分散服务器带宽压力.
数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈,这对于Web应用尤其明显。关于数据库的性能,这并不只是DBA需要关心的,而更是后端开发需要去关注的事情。
A 窗口开启事务,B 窗口以非事务的形式运行,修改一条记录,id 为 1 的数据在运行完毕后 X(排他锁)就已经释放了,A 窗口再次查询发现还是原来的数据。这里保证了事务之间的隔离性,如果未保证的话就会有高并发引起的不可重复读问题。最终这个问题由 MVCC 方法解决。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云