之前的文章谈到的事故原因,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度,那这个延迟就有可能成了小时级别。而且对于一个压力持续比较高的主库来说,备库很可能永远都追不上主库的节奏。
在上一篇文章中,我和你介绍了几种可能导致备库延迟的原因。你会发现,这些场景里,不论是偶发性的查询压力,还是备份,对备库延迟的影响一般是分钟级的,而且在备库恢复正常以后都能够追上来。
在hive的安装目录下,进入conf目录,创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数,拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/
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。
主备复制过程中有很大可能会出现各种问题,接下来我们就讨论一些比较普遍的问题,以及当遇到这些问题时,如何解决或者预防问题发生。
来源于客户的一个问题。客户对组复制的数据一致性保障机制非常困惑,一直不太明白,其实就是对组复制参数 group_replication_consistency 几个值的含义不太清楚。这里我举了几个简单的例子,来说明这个参数包含的几个选项的真实含义。
本文主要讲解在 Node.js 里如何连接 MySQL ,并分别操作一下 增删改查 。
使用MYSQL有一段时间了,由于公司使用SQLSERVER和MYSQL,而且服务器数量和数据库数量都比较多
同MongoDB,Redis这样的NoSQL数据库的复制相比,MySQL复制显得相当复杂!
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mysql> alter table skatetab add unique index(id, uid), drop primary key, add primary key(uid, id);
更详细的可以参考:http://www.tuicool.com/articles/rua2emE 和 《MySQL管理之道》
MySQL与其它的数据库一样,需要一个储存元数据的地方。在MySQL8之前,它们以各种文件的形式保存在不同的地方,例如 .FRM , .TRG ,.TRN等等。随着时间的推移,这些文件逐渐成为了各种环境中的瓶颈。MySQL8推出了支持事务的数据字典。
前面一篇,我们学习到了MySQL多版本并发控制(MVCC)实现原理,这一篇我们接着学习MySQL主从复制模式下的延迟解决方案。
上述单表物理复制的方法,核心在于cp命令,因为是通过物理拷贝,所以如果复制的表非常大,那么通过物理拷贝,就会比逻辑上的SQL写入快很多,比如insert into select语句。
如今随着互联网的发展,数据的量级也是成指数的增长,从 GB 到 TB 到 PB。对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候 NoSQL 的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升。
MySQL 里字段的属性很多,对性能来说,影响也是可大可小,所以针对其属性这一块有必要进行一次探究。
数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说,是必不可少的一个重要功能。
中移信息平台能力中心数据库团队成员,主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。
在MySQL8.0中重新设计了redo log,主要改进fsync,使得效率更高,减少锁,优化flush机制,不会频繁flush。同时,支持更高用户并发请求。
原文:http://www.monitis.com/blog/101-tips-to-mysql-tuning-and-optimization/ MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 Mysql 监控 MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问
MySQL 主从复制是指数据可以从一个MySQL数据库服务器主节点复制到一个或多个从节点。
网上已经有很多拿PostgreSQL与MySQL比较的文章了,这篇文章只是对一些重要的信息进行下梳理。在开始分析前,先来看下这两张图:
昨天花了点时间整理了下并行复制在5.6,5.7中的一些差别和测试,MySQL 5.6, 5.7并行复制测试(r12笔记第9天),当然只是一个开始,因为里面还有不少需要完善的部分,总体的感觉来看MySQL 5.7里的并行复制改进很大,能够极大提高效率,充分利用资源。 那我们来简单回顾一下MySQL的复制里的一些事情,然后继续展开测试。 首先借丁奇大师总结的一个经典的主从复制的流程图来展开。 整个复制的流程中,看似存在多个节点会存在延迟的可能,而如果把这些工作都细化,那么就会有一个很本质的原因,那
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库(MySQL)实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活,可以参考末尾的文章。
MySQL是一个强大的开源数据库。随着MySQL上的应用越来越多,MySQL逐渐遇到了瓶颈。这里提供 101 条优化 MySQL 的建议。有些技巧适合特定的安装环境,但是思路是相通的。我已经将它们分成了几类以帮助你理解。 MySQL监控MySQL服务器硬件和OS(操作系统)调优: 1、有足够的物理内存,能将整个InnoDB文件加载到内存里 —— 如果访问的文件在内存里,而不是在磁盘上,InnoDB会快很多。 2、全力避免 Swap 操作 — 交换(swapping)是从磁盘读取数据,所以会很慢。 3、使用电
企业里随着数据量的增加,以及日趋复杂的分析性业务需求,主要适用于OLTP场景的MySQL压力越来越大。多年前还能免费试用的infobright社区版也早就销声匿迹,infinidb被MariaDB收入囊中之后改头换面变成ColumnStore,但最近几年发展的平平淡淡,都不是理想的OLAP方案。
我们接着上一个文档继续做!由于还要用到上面装的mysql数据库,在这个进行一些配置
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今天我们来借助若依来快速的搭建一个springboot+vue3的前后端分离的的Java管理后台,后台网页使用vue3和 Element Plus来快速搭建。
读写分离的场景应用 随着业务增长,数据越来越大,用户对数据的读取需求也随之越来越多,比如各种AP操作,都需要把数据从数据库中读取出来,用户可以通过开通多个只读实例,将读请求业务直接连接到只读实例上。使用RDS云数据库的读写分离功能,用户只需要一个请求地址,业务不需要做任何修改,由RDS自带的读写分离中间件服务来完成读写请求的路由及根据不同的只读实例规格进行不同的负载均衡,同时当只读实例出现故障时能够主动摘除,减少对用户的影响。对用户达到一键开通,一个地址,快速使用。 MySQL内核为读写分离的实现提供了支持,包括通过系统variable设置目标节点,session或者是事务的只读属性,等待/检查指定的事务是否已经apply到只读节点上,以及事务状态的实时动态跟踪等的能力。本文会带领大家一起来看看这些特征。说明一下,本文的内容基于RDS MySQL 5.6与RDS MySQL 5.7。
本来想着分区表在上一篇后就不续写了,最近又有同学咨询我分区表的新问题:无主键的分区表建议使用吗? 在此基础上的索引该如何设计? 基于这两个问题,我们来简单探讨下。
背景和相关配置如下: 结构:简单的master -> slave 复制方式:auto_position=0 (file position based replication) 数据库版本:MySQL 5.6.20 (5.6的高版本应该也有这个问题) 关键配置:
在很多场景下,MySQL 的高可用都是借助主从复制实现的,而 MySQL 复制不断的演进,也使得她越来越受欢迎。这一节内容就来聊聊 MySQL 复制的演进。
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。 ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制。不过,它只能支持一个实例下多个 databa
MGR是MySQL Group Replication的缩写,即MySQL组复制。
MySQL声称自己是最流行的开源数据库,它属于最流行的RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统)应用软件之一。LAMP中的M指的就是MySQL。构建在LAMP上的应用都会使用MySQL。
这是为数据开发人员使用的辅助工具,用于数据库之间的表同步,说同步并不严谨,因为不是实时更新的,更确切的说法是复制,可以方便的从一个数据库复制表到另一个数据库,以下遇到同步的词请理解为复制。
Maxwell允许您将数据“引导”到流中。这将执行 select * from table和将结果输出到您的流中,从而允许您从头开始播放流来重新创建整个数据集。
mysql 建立联合索引后,是按最左匹配原则来筛选记录的,即检索数据是从联合索引的第一个字段来筛选的。如果 where 里的条件只有第二个字段,那么将无法应用到索引。
千万不要在docker里装mysql,因为docker容器停了以后,里面的数据就没有了,即使有一些操作可以使得docker映射到操作系统上,但是还是十分不建议用docker存数据、日志等,因为你能保证你就配置的没问题吗。
本测试主要用来做灾难恢复测试,即集群中某个分片对应的两个节点挂了一个,需要新增一个节点,存量数据同步情况和效率。
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据,即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式,实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化,而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行,目标是要满足高负载、低延迟,难点正在于此,所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后,就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理,不论是Greenplum、Hive或是其他软件,这些处理往往只需要使用其中一种,相对来说简单一些。
基于语句statement的复制、基于行row的复制、基于语句和行(mix)的复制。其中基于row的复制方式更能保证主从库数据的一致性,但日志量较大,在设置时考虑磁盘的空间问题
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发。简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master。
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