MySQL 的 InnoDB 存储引擎不仅可以缓存索引,而且还可以缓存数据,如果将其表和索引存储在裸设备(Raw Device)上,从而绕过了文件
MySQL 的 InnoDB 存储引擎不仅可以缓存索引,而且还可以缓存数据,如果将其表和索引存储在裸设备(Raw Device)上,从而绕过了文件系统的高速缓存和缓冲器而直接访问磁盘,,那么将大大降低Linux文件系统的负担,使系统性能获得显著改善。
另外,从裸设备在数据库应用的优化原理中,我们也可以看到优化数据库的一个基本方向,就是如何设法降低因数据库特有的 I/O 密集型访问所导致的文件系统的繁重负担。因此,即使在现有的基于文件系统的数据库存储引擎上,也可考虑使用特殊的文件系统挂载方式。
例如为存储数据库文件的分区使用 noatime 作为挂载参数,由于访问次数(access times)不再被记录 可以带来系统性能的一定程度的提升。
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本笔记最新配置之系统环境:
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OS: CentOS6
HDD: /dev/sdc /dev/sdd
RAW: /dev/raw/raw1 /dev/raw/raw2
MySQL: 5.1.61
USER: mysql:mysql
参考官方网站的配置指引:
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(1) 设置裸设备(Prepare the raw device)
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在使用裸设备之前,必须先将磁盘设备绑定到裸设备上:
# /bin/raw /dev/raw/raw1 /dev/sdc;
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/dev/raw/raw1: bound to major 8, minor 32
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再绑定另一个裸设备,然后还要让您的MySQL数据库的运行用户有权读写裸设备:
# /bin/raw /dev/raw/raw2 /dev/sdd;
# chown root:mysql /dev/raw/raw1 /dev/raw/raw2;
# chmod 0660 /dev/raw/raw1 /dev/raw/raw2;
# /bin/raw -qa;
# /bin/raw -q /dev/raw/raw1;
# /bin/ls -l /dev/raw/raw1;
# blockdev --report /dev/raw/raw1;
# blockdev --report /dev/sdc;
vi /etc/udev/rules.d/60-raw.rules;
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ACTION=="add", KERNEL=="sdc", GROUP=="mysql", MODE=="0660", RUN+="/bin/raw /dev/raw/raw1 %N"
ACTION=="add", KERNEL=="sdd", GROUP=="mysql", MODE=="0660", RUN+="/bin/raw /dev/raw/raw2 %N"
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Note: this make sure device /dev/sdc and /dev/sdd will bind automatically when server reboot.
# vi /etc/udev/rules.d/41-local-permissions-rules;
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(2) 如有需要,先备份旧有的InnoDB数据表
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如果您的数据库已经运行,并且现有数据存储于旧的InnoDB引擎之中,如果您需要迁移的话,
请在关闭数据库之前预先用mysqldump命令导出您的数据, 等新引擎配置好之后再导入即可。
可参考如下SQL命令查看和导出您的InnoDB数据表:
mysql> SELECT table_schema,table_name,engine FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES;
mysql> SELECT table_schema, table_name FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE engine='InnoDB';
如有需要,可用mysqldump导出数据,请参考如下格式(请用相应的数据库和表名称):
mysqldump -u root -p -h localhost [database].[table] > database.table.sql
注意:您必须逐个表导出旧的数据。
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(3) 初始化阶段MySQL的配置
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When you create a new data file, put the keyword newraw
immediately after the data file size in innodb_data_file_path:
# vi /etc/my.cnf;
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[mysqld]
innodb_buffer_pool_size=128M
innodb_data_home_dir=
innodb_data_file_path=/dev/raw/raw1:64Mnewraw;/dev/raw/raw2:64Mnewraw
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MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

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。


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