问题描述: MySQL 5.5.15 原sql如下: select constraint_schema,table_name,constraint_name,constraint_type from information_schema.table_constraints where table_schema not in ('information_schema', 'mysql', 'test',‘performance_schema’); 不
问题描述:
MySQL 5.5.15 原sql如下:
select constraint_schema,table_name,constraint_name,constraint_type from information_schema.table_constraints where table_schema not in ('information_schema', 'mysql', 'test',‘performance_schema’);
不只是上面提到的table_constraints,information_schema库下的一下几个表,访问时候都会触发这个“顺手”操作。
information_schema.TABLES
information_schema.STATISTICS
information_schema.PARTITIONS
information_schema.KEY_COLUMN_USAGE
information_schema.TABLE_CONSTRAINTS
information_schema.REFERENTIAL_CONSTRAINTS
show table status . .
show index from ...
当innodb_stats_on_metadata=on 都会触发自动更新统计信息。
问题:
5.6 开始默认innodb_stats_on_metadata=off,why??? 答:为了防止自动更新统计信息在DB高峰时导致BP的swap;查询性能大幅度抖动。
没有定期更新统计信息了么??答:有啊,而且可以是持久化的。
我看到的MySQL 5.5.15 这个版本还是条件是====>
counter > 2000000000 || ((ib_int64_t)counter > 16 + table->stat_n_rows / 16)
下面做了对MySQL 收集统计信息做了扩展:
一.下面针对MySQL community(5.5.15、5.5.36、5.6.16)源代码分析:
1.下面是对MySQL-5.5.15 的源代码的分析:
./storage/innobase/row/row0mysql.c
/*********************************************************************//** Updates the table modification counter and calculates new estimates for table and index statistics if necessary. */ UNIV_INLINE void row_update_statistics_if_needed( /*============================*/ dict_table_t* table) /*!< in: table */ { ulint counter; counter = table->stat_modified_counter; table->stat_modified_counter = counter + 1; /* Calculate new statistics if 1 / 16 of table has been modified since the last time a statistics batch was run, or if stat_modified_counter > 2 000 000 000 (to avoid wrap-around). We calculate statistics at most every 16th round, since we may have a counter table which is very small and updated very often. */ if (counter > 2000000000 || ((ib_int64_t)counter > 16 + table->stat_n_rows / 16)) { dict_update_statistics(table, FALSE /* update even if stats are initialized */); } }
从上面可以看出更新统计信息的条件是:
counter > 2000000000 || ((ib_int64_t)counter > 16 + table->stat_n_rows / 16)
2.下面是对MySQL-5.5.36 的源代码的分析:
---------------------------------------------------------------------------
#通过更新统计信息stat_modified_counter,每个表都有这个表里来维护:
./storage/innobase/row/row0mysql.c
/*********************************************************************//** Updates the table modification counter and calculates new estimates for table and index statistics if necessary. */ UNIV_INLINE void row_update_statistics_if_needed( /*============================*/ dict_table_t* table) /*!< in: table */ { ulint counter; counter = table->stat_modified_counter; table->stat_modified_counter = counter + 1; if (DICT_TABLE_CHANGED_TOO_MUCH(table)) { dict_update_statistics( table, FALSE, /* update even if stats are initialized */ TRUE /* only update if stats changed too much */); } } /*********************************************************************/
规则:每一次DML操作导致1 行更新,stat_modified_counter加1,直到满足更新统计信息的条件,stat_modified_counter的值自动重置为0。
#更新统计信息的条件:(有超过1/16的row被更改过会更新表的条件信息)
./storage/innobase/include/dict0dict.h
/** Calculate new statistics if 1 / 16 of table has been modified since the last time a statistics batch was run. We calculate statistics at most every 16th round, since we may have a counter table which is very small and updated very often. @param t table @return true if the table has changed too much and stats need to be recalculated */ #define DICT_TABLE_CHANGED_TOO_MUCH(t) \ ((ib_int64_t) (t)->stat_modified_counter > 16 + (t)->stat_n_rows / 16) /*********************************************************************/
* 这样有个性能问题,若有多个线程同时检测到阈值,也即是并发调用会多次,,会导致dict_update_statistics函数多次的调用,浪费了系统资源。
解决方法:在dict_update_statistics{}函数对stat_modified_counter加锁,避免并发执行。
#统计新跟更新函数:dict_update_statistics
./storage/innobase/dict/dict0dict.c
/*********************************************************************//** Calculates new estimates for table and index statistics. The statistics are used in query optimization. */ UNIV_INTERN void dict_update_statistics( /*===================*/ dict_table_t* table, /*!< in/out: table */ ibool only_calc_if_missing_stats,/*!< in: only update/recalc the stats if they have not been initialized yet, otherwise do nothing */ ibool only_calc_if_changed_too_much)/*!< in: only update/recalc the stats if the table has been changed too much since the last stats update/recalc */ { dict_index_t* index; ulint sum_of_index_sizes = 0; DBUG_EXECUTE_IF("skip_innodb_statistics", return;); -----------------------------------------------------------------------------
可以优化成:
---------------------------------------------------------------------------
1) 加x锁
2) 索引统计
3) stat_modified_counter 置0
4) 解锁
---------------------------------------------------------------------------
3.下面我们来看下对MySQL 5.6.16 的源代码的分析:
MySQL版本:MySQL 5.6.16-log。
./storage/innobase/row/row0mysql.cc
void row_update_statistics_if_needed( /*============================*/ dict_table_t* table) /*!< in: table */ { ib_uint64_t counter; ib_uint64_t n_rows; if (!table->stat_initialized) { DBUG_EXECUTE_IF( "test_upd_stats_if_needed_not_inited", fprintf(stderr, "test_upd_stats_if_needed_not_inited " "was executed\n"); ); return; } counter = table->stat_modified_counter++; n_rows = dict_table_get_n_rows(table); if (dict_stats_is_persistent_enabled(table)) { if (counter > n_rows / 10 /* 10% */ && dict_stats_auto_recalc_is_enabled(table)) { dict_stats_recalc_pool_add(table); table->stat_modified_counter = 0; } return; } /* Calculate new statistics if 1 / 16 of table has been modified since the last time a statistics batch was run. We calculate statistics at most every 16th round, since we may have a counter table which is very small and updated very often. */ if (counter > 16 + n_rows / 16 /* 6.25% */) { ut_ad(!mutex_own(&dict_sys->mutex)); /* this will reset table->stat_modified_counter to 0 */ dict_stats_update(table, DICT_STATS_RECALC_TRANSIENT); } } /*********************************************************************/
从上面的代码看可以看出:
1.对InnoDB表统计信息持久化时,表的row发生变化大于10%(counter > n_rows / 10 /* 10%)并且<span style="color:rgb(79,129,189);">innodb_stats_auto_recalc</span><span style="color:rgb(79,129,189);">=on,统计信信息会更新(虽然</span><span style="color:rgb(79,129,189);">innodb_stats_auto_recalc</span><span style="color:rgb(79,129,189);"><span style="color:rgb(2,103,137);font-family:'Courier New', Courier, fixed, monospace;font-size:13.63636302948px;font-weight:bold;line-height:25.2000007629395px;background-color:rgb(255,255,255);">=on是自动重新计算,但是也是异步的,可能会延时,比如当瞬间的DML批量操作就可能有延时</span>)</span>
2.统计信息非持久化还是和5.5 一致的(表的row发生变化大于1/16时更新统计信息)
3.切记:不能完全依赖于MySQL本身的机制来更新统计信息,线上一些表不及时更新统计信息的我遇到过多次,针对这样的表,我在夜间定期analyze table xxx;
二.MySQL 5.6的改进:
可以配置统计信息的持久化和非持久化(非持久化:5.6之前都是这种)
相关参数:
持久化:
innodb_stats_persistent:on(1)
innodb_stats_persistent_sample_pages:20
非持久化:
innodb_stats_sample_pages:8
相关表:
mysql.innodb_index_stats
mysql.innodb_table_stats
From 5.6.6 开始,统计信息默认是持久化的(即innodb_stats_persistent=on),使用参数innodb_stats_persistent_sample_pages的值,来采样,此时非持久化的参数innodb_stats_sample_pages就无效。
From 5.6.6 开始,使用非持久化的统计信息:
1.set innodb_stats_persistent=0;
2.create|alter table stats_persistent=0;
对单个表开启:
create|alter table...STATS_PERSISTENT [=] {DEFAULT|0|1}
DEFAULT:table的统计信息是否持久化由参数 innodb_stats_persistent 决定。\
总结:From 5.6.6 开始,要么开启统计信息持久化,要么是还用以前的非持久化,二者选一。
参考相关参数:
innodb_stats_method: nulls_equal
, nulls_unequal
, and nulls_ignored
myisam_stats_method:nulls_equal
, nulls_unequal
, and nulls_ignored
<span style="font-size:19px;">--------------------------------------------------------------</span>
<span style="color:#488CF2;">基数即value group=N/s (N:表行数 S:average group size)<br>基数(VG)|值组为不重复的值的个数<br></span>
<span style="color:#488CF2;">nulls_equal:所有的NULL都相等,算作一个值组,这样一旦null值很多的情况下,<span style="font-size:13.6000003814697px;line-height:25.2000007629395px;">average group size偏大,导致基数偏小。</span></span>
<span style="color:#488CF2;">nulls_unequal:<span style="font-size:13.6000003814697px;line-height:25.2000007629395px;">每一个NULL都相等,算作一个值组,这样一旦null值很多的情况下,如果non-null值组大,而null的值组过多,导致average group size偏小,导致基数偏大,可能导致误走索引</span></span>
<span style="color:#488CF2;">nulls_ignored:所有的null都忽略,不记录索引。</span>
<span style="font-size:19px;">--------------------------------------------------------------</span>
参考:
# http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_stats_method

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


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