Der folgende Editor bringt Ihnen einen Artikel über die Wertmethode innodb_flush_method (Erklärung mit Beispielen). Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb werde ich es jetzt mit Ihnen teilen und es allen als Referenz geben. Folgen wir dem Editor, um einen Blick darauf zu werfen
Mehrere typische Werte von innodb_flush_method
fsync: InnoDB uses the fsync() system call to flush both the data and log files. fsync is the default setting. O_DSYNC: InnoDB uses O_SYNC to open and flush the log files, and fsync() to flush the data files. InnoDB does not use O_DSYNC directly because there have been problems with it on many varieties of Unix. O_DIRECT: InnoDB uses O_DIRECT (or directio() on Solaris) to open the data files, and uses fsync() to flush both the data and log files. This option is available on some GNU/Linux versions,FreeBSD, and Solaris.
So erhalten Sie den Wert, MySQLDas offizielle Dokument empfiehlt dies
How each settings affects performance depends on hardware configuration and workload. Benchmark your particular configuration to decide which setting to use, or whether to keep the default setting. Examine the Innodb_data_fsyncs status variable to see the overall number of fsync() calls for each setting. The mix of read and write operations in your workload can affect how a setting performs. For example, on a system with a hardware RAID controller and battery-backed write cache, O_DIRECT can help to avoid double buffering between the InnoDB buffer pool and the operating system's file system cache. On some systems where InnoDB data and log files are located on a SAN, the default value or O_DSYNC might be faster for a read-heavy workload with mostly SELECT statements. Always test this parameter with hardware and workload that reflect your production environment
Das Der spezifische Wert hängt von der Hardwarekonfiguration und der Arbeitslast ab. Um dies zu ermitteln, führen Sie am besten einen Stresstest durch. Aber im Allgemeinen ist o_direct in einer Linux-Umgebung mit Raid Controller und Write-Back-Write-Strategie die bessere Wahl, wenn das Speichermedium SAN ist, dann ist es möglicherweise besser, den Standard-fsync oder osync zu verwenden.
Im Allgemeinen scheinen die meisten Leute den Wert o_direct festzulegen, es gibt eine Raid-Karte auf der unteren Ebene und die Lese- und Schreibrichtlinie ist auf Zurückschreiben eingestellt. Bei der Verwendung von sysbench zum Stresstest des oltp-Typs habe ich festgestellt, dass die Leistung von o_direct tatsächlich für die meisten Szenarien geeignet ist. Allerdings bin ich kürzlich auf ein solches SQL gestoßen, und das Feedback der Kunden war sehr langsam Bei gleichem Speicher war die Leistung des von mir selbst erstellten Cloud-Hosts viel schneller. Später stellte ich fest, dass der Hauptgrund der große Leistungsunterschied war, der durch die unterschiedlichen Einstellungswerte von innodb_flush_method verursacht wurde.
Testszenario 1
innodb_flush_method ist der Standardwert, nämlich fsync, Cache Pool 512M, Tabellendatenvolumen 1,2G, ohne die Auswirkungen des Cache-Pools, stabile Ergebnisse
mysql> show variables like '%innodb_flush_me%'; +---------------------+-------+ | Variable_name | Value | +---------------------+-------+ | innodb_flush_method | | +---------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +--------------------------+ | SUM(outcome)-SUM(income) | +--------------------------+ | -191010.51 | +--------------------------+ 1 row in set (1.22 sec) mysql> SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +--------------------------+ | SUM(outcome)-SUM(income) | +--------------------------+ | -191010.51 | +--------------------------+ 1 row in set (1.22 sec) mysql> explain SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | journal | ref | account_id | account_id | 62 | const | 161638 | Using index condition | +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ 1 row in set (0.03 sec)
Testszenario 2
innodb_flush_method Wechsel zu o_direct, Ausschluss der Auswirkungen des Cache-Pools, stabile Ergebnisse
mysql> show variables like '%innodb_flush_me%'; +---------------------+----------+ | Variable_name | Value | +---------------------+----------+ | innodb_flush_method | O_DIRECT | +---------------------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +--------------------------+ | SUM(outcome)-SUM(income) | +--------------------------+ | -191010.51 | +--------------------------+ 1 row in set (3.22 sec) mysql> SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +--------------------------+ | SUM(outcome)-SUM(income) | +--------------------------+ | -191010.51 | +--------------------------+ 1 row in set (3.02 sec) mysql> explain SELECT sql_no_cache SUM(outcome)-SUM(income) FROM journal where account_id = '1c6ab4e7-main'; +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ | 1 | SIMPLE | journal | ref | account_id | account_id | 62 | const | 161638 | Using index condition | +----+-------------+---------+------+---------------+------------+---------+-------+--------+-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
Ergebnisvergleich:
Die Ausführungspläne der beiden sind genau gleich, aber die Leistung ist sehr unterschiedlich. In der Datenbank sind die Ergebnisse der Abfrage beim ersten Start ebenfalls sehr unterschiedlich, und auch o_direct ist sehr unterschiedlich (Test Ergebnisse weggelassen). Ich verstehe nicht ganz, warum in diesem Fall mit einer zusätzlichen Schicht des Betriebssystems die Leseeffizienz viel höher ist. Die Einstellungen der Produktionsumgebung müssen auf dem Stresstest basieren Tatsächlich wird die Wirkung überwiegen und man kann nicht blind auf den Erfahrungswert vertrauen.
Verbesserungsmaßnahmen:
Ohne Änderung der innodb_flush_method kann dieses SQL tatsächlich weiter optimiert werden, indem ein kombinierter Index hinzugefügt wird account_id,outcome,income), sodass die Abdeckung des Index-Scans die Antwortzeit erheblich verkürzen kann
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetailliertes Beispiel der Methode innodb_flush_method in MySQL. 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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