1、doublewrite buffer(mysql官方的介绍)
InnoDB uses a novel file flush technique called doublewrite. Before writing pages to the data files, InnoDB first writes them to a contiguous area called the doublewrite buffer. Only after the write and the flush to the doublewrite buffer have completed, does InnoDB write the pages to their proper positions in the data file. If there is an operating system, storage subsystem, or mysqld process crash in the middle of a page write, InnoDB can later find a good copy of the page from the doublewrite buffer during crash recovery.
Although data is always written twice, the doublewrite buffer does not require twice as much I/O overhead or twice as many I/O operations. Data is written to the buffer itself as a large sequential chunk, with a single fsync() call to the operating system.
To turn off the doublewrite buffer, specify the option innodb_doublewrite=0.
2、partial page write
InnoDB 的Page Size一般是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘是以Page为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统,在极端情况下 (比如断电)往往并不能保证这一操作的原子性,16K的数据,写入4K 时,发生了系统断电/os crash ,只有一部分写是成功的,这种情况下就是 partial page write 问题。
很多DBA 会想到系统恢复后,MySQL 可以根据redo log 进行恢复,而mysql在恢复的过程中是检查page的checksum,checksum就是pgae的最后事务号,发生partial page write 问题时,page已经损坏,找不到该page中的事务号,就无法恢复
所以说,当page 损坏之后,其实应用redo是没有意义的,这时候无法使用redo来恢复,因为原始页已经损坏了,会发生数据丢失。
3、doublewrite
在InnoDB将BP中的Dirty Page刷(flush)到磁盘上时,首先会将(memcpy函数)Page刷到InnoDB tablespace的一个区域中,我们称该区域为Double write Buffer(大小为2MB,每次写入1MB)。在向Double write Buffer写入成功后,第二步、再将数据拷贝到数据文件对应的位置。
当第二步过程中发生故障,也就是发生partial page write的问题。恢复的时候先检查页内的checksum是否相同,不一致,则直接从doublewrite中恢复。
1)如果写dw buffer失败。那么这些数据不会写到磁盘,innodb会载入磁盘原始数据和redo日志比较,并重新刷到dw buffer。
2)如果写dw buffer成功,但是刷新到磁盘失败,那么innodb就不会通过事务日志来恢复了,而是直接刷新dw buffer中的数据。
4、对性能的影响
系统需要将数据写两份,一般认为,Double Write是会降低系统性能的。peter猜测可能会有5-10%的性能损失,但是因为实现了数据的一致,是值得的。Mark Callaghan认为这应该是存储层面应该解决的问题,放在数据库层面无疑是牺牲了很多性能的。
事实上,Double Write对性能影响并没有你想象(写两遍性能应该降低了50%吧?)的那么大。在BP中一次性往往会有很多的Dirty Page同时被flush,Double Write则把这些写操作,由随机写转化为了顺序写。而在Double Write的第二个阶段,因为Double Write Buffer中积累了很多Dirty Page,所以向真正的数据文件中写数据的时候,可能有很多写操作可以合并,这样有可能会降低Fsync的调用次数。
基于上面的原因,Double Write并没有想象的那么糟。另外,Dimitri在测试后,发现打开和关闭Double Write对效率的影响并不大。
5、doublewrite参数
mysql> show variables like "%double%"; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+-------+ | innodb_doublewrite | ON | +--------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SHOW STATUS LIKE "%innodb_dblwr%"; +----------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +----------------------------+-------+ | Innodb_dblwr_pages_written | 447 | | Innodb_dblwr_writes | 38 | +----------------------------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec)
从上面可以看出, Flush了447次到doublewrite buffer中,写文件共38次,则每次write合并了447/38次flush

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.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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