In diesem Artikel erfahren Sie mehr über MVCC, stellen die Beziehung zwischen MVCC und der Isolationsstufe vor, sprechen aus gestalterischer Sicht darüber, warum MVCC entworfen wurde und was der Unterschied zwischen den Isolationsstufen von RC und RR ist.
Die Rolle von MVCC
MVCC ermöglicht es den meisten Transaktions-Engines, die Zeilensperren unterstützen, nicht mehr einfach Zeilensperren für die Datenbank-Parallelitätskontrolle zu verwenden, sondern die Datenbank-Zeilensperren mit den nicht sperrenden Lesevorgängen zu kombinieren kann mit sehr geringem Aufwand erreicht werden. Dadurch wird die Parallelitätsleistung der Datenbank verbessert.
MVCC löst das Problem des Lese-/Schreibkonflikts auf sperrenfreie Weise. Der Lesevorgang bezieht sich hier auf den Snapshot-Lesevorgang. Das heißt, von MVCC implementiertes Snapshot-Lesen! ! !
Was ist MVCC?
Multi-Version-Parallelitätskontrolle (MVCC) ist eine sperrenfreie Parallelitätskontrolle, die Lese-/Schreibkonflikte löst.
Jede Datensatzzeile verfügt über zwei ausgeblendete Spalten: Erstellungsversionsnummer und Rollback-Zeiger. Nach dem Start der Transaktion gibt es eine Transaktions-ID. Mehrere gleichzeitige Transaktionen bearbeiten eine bestimmte Zeile gleichzeitig. Die Aktualisierungsvorgänge verschiedener Transaktionen für die Zeile erzeugen mehrere Versionen und verwenden dann den Rollback-Zeiger, um eine Rückgängig-Protokollkette zu bilden. Das Snapshot-Lesen von MVCC erfolgt über die Transaktions-ID und die Erstellungsversionsnummer.
Die Beziehung zwischen MVCC und Isolationsstufe
MVCC soll das Lese-/Schreibproblem lösen. Und durch unterschiedliche Konfigurationen kann auch das Problem des nicht wiederholbaren Auslesens von Snapshots nach dem Start der Transaktion gelöst werden.
- Nicht wiederholbares Lesen: Einige in derselben Transaktion gelesene Daten haben sich geändert oder einige Datensätze wurden gelöscht.
- Phantomlesung: Eine Transaktion liest zuvor abgerufene Daten gemäß denselben Abfragebedingungen erneut und stellt dann fest, dass andere Transaktionen neue Daten eingefügt haben, die die Abfragebedingungen erfüllen. Dieses Phänomen wird als Phantomlesung bezeichnet.
Sowohl RC als auch RR implementieren MVCC, aber warum löst RR das Problem nicht wiederholbarer Lesevorgänge in RC?
Sie können denken, dass der Grund, warum RC das Problem des nicht wiederholbaren Lesens hat, nur darin liegt, dass die Entwickler es absichtlich festgelegt haben (durch das Festlegen mehrerer Isolationsstufen kann der Benutzer es je nach Situation festlegen). Ursprünglich wurden die Daten an die Datenbank übermittelt, sodass es beim RC-Lesen kein Problem gibt? Darüber hinaus ist die Isolationsstufe der Oracle-Datenbank selbst RC.READ-COMMITTED (Read Committed)Read Committed RC Unter dieser Isolationsstufe kann ein konsistentes Lesen auf SQL-Ebene erreicht werden, und jede SQL-Anweisung generiert eine neue ReadView. Dies bedeutet, dass zwischen den beiden Abfragen weitere Transaktionen übermittelt wurden und inkonsistente Daten gelesen werden können.
REPEATABLE-READ (Repeatable Read)Repeatable Read RR: Nachdem ReadView zum ersten Mal erstellt wurde, bleibt dieses ReadView bis zum Ende der Transaktion erhalten, dh die Sichtbarkeit ändert sich während der Ausführung nicht die Transaktion, wodurch wiederholbare Lesevorgänge innerhalb einer Transaktion erreicht werden.
MVCC und Gap Lock
MVCC Lock-Free löst das Problem von Lese-/Schreibkonflikten. Und löst das Problem des nicht wiederholbaren Lesens. Dadurch werden zwei Isolationsstufen erreicht, RC und RR.
UndGap Lock ist im Wesentlichen immer noch eine Sperre, die die Ausführung von zwei gleichzeitigen Transaktionen blockiert.
Warum tritt RR also in die Lückensperre ein, um das Problem des Phantomlesens zu lösen?
注意:只有RR隔离级别才存在间隙锁。
Die Master-Slave-Replikation der MySQL-Datenbank basiert auf Binlog. Vor MySQL5.0 hatte der Binlog-Modus nur ein Anweisungsformat. Die Merkmale dieses Modus: Die Aufzeichnungsreihenfolge von Binlog entspricht der Reihenfolge der Festschreibungsreihenfolge der Datenbanktransaktionen.
Wenn es keine Lückensperre gibt, gibt es das folgende Szenario: Die Master-Bibliothek verfügt zuerst über die Lösch-ID Dann die Hauptbibliothek Zu diesem Zeitpunkt gibt es einen Datensatz mit der ID = 3 in der Tabelle, aber die Slave-Datenbank wird zuerst eingefügt und dann gelöscht, und es gibt keinen Datensatz in der Slave-Datenbank.
Dies führt zu Inkonsistenzen zwischen Master- und Slave-Daten.
Um diesen Fehler zu beheben, wird im RR-Level eine Lückensperre eingeführt.
MySQL-Video-Tutorial
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Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

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