


Detaillierte Erläuterung des InnoDB-Optimierungscodes für die MySQL-Optimierung
InnoDB ist auf maximale Leistung ausgelegt, wenn Mysql große Datenmengen verarbeitet. Seine CPU-Effizienz wird wahrscheinlich von keineranderenfestplattenbasierten relationalen Datenbank-Engine erreicht. Innodb ist bei Websites oder Anwendungen mit großen Datenmengen sehr beliebt. Dann muss es nicht optimiert werden. Die Antwort liegt auf der Hand: Natürlich nicht! ! !
Studienpläne werden leicht unterbrochen und Durchhaltevermögen ist nicht einfach. Kürzlich gab es im Unternehmen ein Treffen zur Anpassung der Geschäftsrichtung. Es wird empfohlen, NodeJS zu lernen. Ich wusste schon ein wenig über NodeJS, habe es aber nicht eingehend studiert. Die Syntax von Node ist im Grunde die gleiche wie bei clientseitigen Js. In den letzten sechs Monaten wurden nur wenige clientseitige Dinge entwickelt. Obwohl meine Grundkenntnisse in JS ziemlich gut waren, war ich mit diesen Kenntnissen nicht vertraut. Es scheint, dass Wissen genutzt wird oder verloren geht, wenn es nicht häufig genutzt wird. Also habe ich die relevanten JS-Kenntnisse noch einmal überprüft. Erlernte die Server- und Socket-Kenntnisse von Node. Der MySQL-Plan wurde auf Eis gelegt, ich habe morgens gegessen, getrunken und geschlafen und bin bis zum Nachmittag wach geblieben. Lassen Sie uns ohne weitere Umschweife die MySQL-Optimierungsreihe fortsetzen und uns diesmal die Optimierungselemente von InnoDB ansehen.
Der Hauptindex von InnoDB ist ein Clustered-Index, und der Index und die Daten teilen sich einen gemeinsamen Tabellenbereich. Für InnoDB sind die Daten der Index und der Index die Daten. Der größte Unterschied zwischen dem Caching-Mechanismus von InnoDB und MyISAM besteht darin, dass InnoDB nicht nur Indizes, sondern auch Daten zwischenspeichert. 1. InnoDB-Cache-Pool
Der InnoDB-Pufferpool ist der Schlüssel zur Verbesserung der Leistung von InnoDB. Sogar andere Verwaltungsdaten (Metadaten). , Sperren auf Zeilenebene) usw. Sie können Show-Variablen wie „innodb%pool%“ verwenden, um verwandte Parameteroptionen anzuzeigen.
innodb_buffer_pool_size
mysql> show variables like 'innodb%pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_additional_mem_pool_size | 8388608 | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | OFF | | innodb_buffer_pool_dump_now | OFF | | innodb_buffer_pool_filename | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_instances | 8 | | innodb_buffer_pool_load_abort | OFF | | innodb_buffer_pool_load_at_startup | OFF | | innodb_buffer_pool_load_now | OFF | | innodb_buffer_pool_size | 134217728 | +-------------------------------------+----------------+
innodb_buffer_pool_size wird verwendet, um die Größe des InnoDB-Cache-Pools (InnoDBBufferPool) festzulegen Die Größe des InnoDB-Cache-Pools hat einen größeren Einfluss auf die Gesamtleistung von InnoDB. Wenn der aktuelle MySQL-Server ausschließlich als MySQL-Dienst verwendet wird, können Sie die Größe dieses Parameters so weit wie möglich erhöhen.
innodb_buffer_pool_instanceDer Standardwert von innodb_buffer_pool_instance ist 1, was bedeutet, dass der InnoDB-Cache-Pool in einen Bereich unterteilt ist, der die Parallelitätsleistung verbessern kann von InnoDB.
innodb_additional_mem_pool_sizeGibt die Cachegröße an, die InnoDB zum Speichern des Datenwörterbuchs und anderer interner Daten verwendet. Der Standardwert ist 2M. Je mehr Tabellen InnoDB hat, desto mehr Erhöhen Sie die Größe dieses Parameters entsprechend.
2. Interne Struktur des InnoDB-Cache-PoolsInnoDB verwaltet einen Cache-Pool im Speicher zum Zwischenspeichern von Daten und Indizes. Der Cache-Pool kann als lange verknüpfte Liste betrachtet werden (Liste). Die verknüpfte Liste ist in zwei unterverknüpfte Listen unterteilt, eine unterverknüpfte Liste speichert alte Seitendaten und die alten Seitendaten Eine Datenseite, auf die über einen längeren Zeitraum nicht zugegriffen wurde. In einer untergeordneten Liste wird die Seite
neugespeichert, und die neue Seite ist die Datenseite, auf die zuletzt zugegriffen wurde. Die alte Seite macht standardmäßig 37 % der gesamten Größe der verknüpften Liste aus, die über den Parameter innodb_old_blocks_pct angezeigt werden kann.
Der Schnittpunkt der alten Seite und Die neue Seite heißt Mittelpunkt.
mysql> show variables like 'innodb_old_blocks%'; +------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +------------------------+-------+ | innodb_old_blocks_pct | 37 | | innodb_old_blocks_time | 1000 | +------------------------+-------+3. Aufwärmen des InnoDB-Cache-Pools.
Nachdem der MySQL-Server für einen bestimmten Zeitraum gestartet wurde, legt InnoDB häufig abgerufene Daten (Geschäftsdaten, Verwaltungsdaten) in den InnoDB-Cache, d. h. der InnoDB-Cache-Pool speichert häufig abgerufene Daten (Wird als Hot Data bezeichnet). Wenn die Größe des InnoDB-Cache-Pools mehrere Dutzend Gigabyte oder Hunderte von Gigabyte beträgt und Sie MySQL neu starten, was passiert, wenn Sie die Hot-Daten im vorherigen InnoDB-Cache-Pool in den InnoDB-Cache-Pool laden? Wenn Sie sich beim Aufwärmen des InnoDB-Cache-Pools ausschließlich auf InnoDB selbst verlassen, dauert es lange. Bei Systemen mit hoher Auslastung ist ein längerer Stillstand ein schwerwiegender Produktionsunfall und kann nicht toleriert werden. Glücklicherweise unterstützt MySQL Version 5.6 das Speichern heißer Daten auf der Festplatte, wenn MySQL neu gestartet wird, indem zuerst die heißen Daten auf der Festplatte in den InnoDB-Cache geladen werden, was die Aufwärmzeit verkürzen und die Parallelität bei Auslastung verbessern kann Geschäft. Zeiteffizienz.
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown
mysql> show variables like '%innodb%pool%'; +-------------------------------------+----------------+ | Variable_name | Value | +-------------------------------------+----------------+ | innodb_additional_mem_pool_size | 8388608 | | innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown | OFF | | innodb_buffer_pool_dump_now | OFF | | innodb_buffer_pool_filename | ib_buffer_pool | | innodb_buffer_pool_instances | 8 | | innodb_buffer_pool_load_abort | OFF | | innodb_buffer_pool_load_at_startup | OFF | | innodb_buffer_pool_load_now | OFF | | innodb_buffer_pool_size | 134217728 | +-------------------------------------+----------------+
Der Standardwert ist deaktiviert. Wenn der Parameter aktiviert und der MySQL-Dienst gestoppt ist, wird der Wärme im InnoDB-Cache wird gespeichert. Die Daten werden auf der Festplatte gespeichert.
innodb_buffer_pool_load_at_starup默认是关闭的,如果开启该参数,启动MySQL服务时,MySQL将本地硬盘的热数据加载到InnoDB缓存池中。
innodb_buffer_pool_dump_now
默认关闭,如果开启该参数,停止MySQL服务时,以手动方式将InnoDB缓存池中的热数据保存到本地硬盘。
innodb_buffer_pool_load_now
默认关闭,如果开启该参数,启动MySQL服务时,以手动方式将本地硬盘的数据加载到InnoDB缓存池中,
innodb_buffer_pool_filename
如果开启InnoDB预热功能,停止MySQL服务是,MySQL将InnoDB缓存池中的热数据保存到数据库根目录下,默认文件名是这个参数的值。
开启InnoDB缓存后,可以使用如下命令查看当前InnoDB缓存池预热的状态信息:
show status like 'innodb_buffer%'; +---------------------------------------+-------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------------+-------------+ | Innodb_buffer_pool_dump_status | not started | | Innodb_buffer_pool_load_status | not started | | Innodb_buffer_pool_pages_data | 218 | | Innodb_buffer_pool_bytes_data | 3571712 | | Innodb_buffer_pool_pages_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_bytes_dirty | 0 | | Innodb_buffer_pool_pages_flushed | 1 | | Innodb_buffer_pool_pages_free | 7973 | | Innodb_buffer_pool_pages_misc | 0 | | Innodb_buffer_pool_pages_total | 8191 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted | 0 | | Innodb_buffer_pool_read_requests | 1497 | | Innodb_buffer_pool_reads | 219 | | Innodb_buffer_pool_wait_free | 0 | | Innodb_buffer_pool_write_requests | 1 | +---------------------------------------+-------------+
这里面的英语都比较简单,就不解释了。
四、InnoDB实时监控
mysql> show engine innodb status\G
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung des InnoDB-Optimierungscodes für die MySQL-Optimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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