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MYSQL の基礎となる原則を理解するのに役立つ記事

coldplay.xixi転載: 2020-11-10 17:12:493393ブラウズ

mysql ビデオチュートリアルコラムでは、基礎となる原則を紹介します。

#MYSQL

SQL 実行プロセス

最初にクエリ SQL を見てみましょう

更新 SQL の実行

更新の実行は # から始まります。 # #Client=> ··· => 実行エンジン

プロセスは同じですが、まずこのデータを見つけてから更新する必要があります。 UPDATE プロセスを理解するために、まず Innodb のアーキテクチャモデルを見てみましょう。 Innodb アーキテクチャ

最後の MYSQL 公式 InnoDB アーキテクチャ図:

内部モジュール

コネクタ (JDBC、ODBC、など) =>

[MYSQL Internal

[Connection Pool] (授权、线程复用、连接限制、内存检测等)
=>

[SQL Interface] (DML、DDL、Views等) [Parser] (Query Translation、Object privilege) [Optimizer] (Access Paths、 统计分析) [Caches & Buffers]
=>

[Pluggable Storage Engines]复制代码

]

=> [ファイル]

メモリ構造

データをクエリするときは、まず現在クエリしている

page

を取得し、バッファプール に移動して、現在のページ は バッファプール にあります。ある場合は、直接入手してください。そして、

更新操作

の場合、Buffer の値が直接変更されます。現時点では、バッファプール内のデータは実際にディスクに保存されているデータと矛盾しており、ダーティページと呼ばれます。時々、Innodb ストレージエンジンは ダーティページデータ をディスクにフラッシュします。一般に、データを更新するときは、変更のためにデータを バッファ に読み取り、それをディスクに書き戻して disk IO 操作を完了する必要があります。 update

の動作パフォーマンスを向上させるため、Mysqlがメモリ内で最適化されており、

アーキテクチャのバッファプールに領域があることがわかります。ダイアグラムの名前:バッファを変更。名前が示すように、 は変更されたデータ用のバッファを作成するために使用されます。一意のインデックス を持たずにデータを更新する場合、変更されたデータは change バッファ に直接配置されます。その後、merge 操作を通じて更新が完了するため、その ディスクドロップに対する IO 操作が削減されます。 上で述べたことには条件があります: 一意のインデックスのないデータが更新されるとき

、なぜ

直接配置できます changebuffer と入力してみてはいかがでしょうか? 一意制約のあるフィールドの場合、データを更新すると、更新されたデータが既存のデータと重複する可能性があるため、ディスクからすべてのデータを読み取って比較することしかできません一意性を判断するため。したがって、データの書き込みが 多くなり、読み取りが少なくなる 場合、
の割合を増やすことで、 の changebuffer を調整できます。バッファプール、デフォルトは 25 (つまり 25%)です。マージがどのように機能するかという質問がまた出てきます。

他のアクセスがある場合、現在のページのデータはディスクにマージされます

バックグラウンドスレッドのスケジュールされたマージ

システムが正常にシャットダウンする前に、一度マージします
redo ログ
いっぱいになったら、ディスクにマージします
1. redo ログとは

クラッシュセーフ

、WAL メソッドを使用します (ログの書き込み、書き込み前にログを記録します)

この方法では、データベースがクラッシュしたときに、redo から直接ログにデータを復元しますデータの正確性を確保するため、

REDO ログはデフォルトで 2 つのファイルに保存されますib_logfile0

ib_logfile1

、両方のファイルは固定サイズです。なぜ固定サイズが必要なのでしょうか? これは、redo ログ の

シーケンシャル読み取り

機能が原因で発生します。この機能は、継続的なストレージスペースである必要があります 2. ランダムな読み取りと書き込み、およびシーケンシャルな読み取りと書き込み画像を見てください

通常、データはディスク上に分散しています:

メカニカルハードディスクの読み取りと書き込みのシーケンスは次のとおりです。

トラックを見つけます

対応するセクターへの回転を待ちます

読み取りと書き込みの開始
ソリッドステートの読み取りと書き込み:
1. フラッシュメモリチップを直接見つけます (これが、ソリッドステートが機械式よりも高速である理由です)
2. 読み取りと書き込みを開始します
実際には、機械式かどうかに関係なく、ソリッドステートの場合、ストアに行くとき、それらはすべて ファイルシステム を通じてディスクを処理します。それらを処理する方法は 2 つあります。 ランダム読み取りおよび書き込み および シーケンシャル読み取りおよび書き込み
1. ランダム読み取りおよび書き込みで保存されたデータは、異なる ブロックに分散されます (デフォルトは 1 ブロック = 8 セクター = 4K)
2. シーケンシャルストレージに関しては、名前が示すように、データが 一連の連続したブロック に分散されるため、読み取り速度が大幅に向上します
3. アーキテクチャ図に戻ります

バッファプール の ログバッファを参照してください。 REDO ログの前に存在していたバッファを書き込むために使用されます。

ここでは、REDO ログの具体的な実行戦略が 3 つあります。
1. Log Buffer を書き込む必要はありません。 1 秒ごとに書き込むだけで済みます。REDO はディスクデータを 1 回だけログに記録するため、高いパフォーマンスを発揮しますが、1 秒以内にデータの一貫性の問題が発生します。 強いリアルタイムパフォーマンス、弱い一貫性に適用されます。たとえば、コメント領域のコメント
2. 書き込み ログバッファ と同時にディスクに書き込みます。パフォーマンスは最悪ですが、一貫性は最高です。 弱いリアルタイム、強い一貫性に適用可能(支払いシナリオ
3. writeログバッファ、書き込みなど) os バッファ に転送します (毎秒 fsync を呼び出してデータをディスクにフラッシュします)。優れたパフォーマンスと高いセキュリティを備えています。これは、中程度のリアルタイム 中程度の一貫性 (注文タイプなど)です。
実行ポリシーは、innodb_flush_log_at_trx_commit を通じて設定できます。デフォルトは 1

メモリ構造の概要
1. 変更バッファは、非一意のインデックスを使用せずに書き込みを高速化するために使用されます
2. ログバッファは、REDO ログの書き込みを高速化するために使用されます
4. アダプティブハッシュインデックス主にクエリを高速化するために使用されますページ。クエリを実行するとき、Innodb はインデックス検索メカニズムを監視することによって、現在のクエリが ハッシュインデックス を通過できるかどうかを判断します。たとえば、LIKE 演算子と % ワイルドカード文字は使用できません。
1. システムテーブルスペース

は、
ibdata1
というファイルに保存され、次の内容が含まれます。 #InnoDB データディクショナリは、テーブル構造情報、インデックスなどのメタデータを保存します。
Doublewrite Buffer
1. がデータページを書き込むとき、データページはファイルに直接書き込まれません。代わりに、最初にこの領域に書き込まれます。この利点は、オペレーティングシステム、ファイルシステム、または mysql がハングしたときに、この
2. からデータを直接取得できることです。変更バッファ Mysql がシャットダウンすると、変更はディスクに保存されますUndo ログはトランザクション変更操作を記録します
3. 2. テーブルごとのファイルテーブルスペース
4. 各テーブルには、データとインデックスを保存するファイル
.ibd
があります。

file-per-table tablespace
を使用すると、
1. および TRUNCATE TABLE のパフォーマンスを大幅に向上できます。たとえば、ALTER TABLE では、共有テーブルスペースに存在するテーブルと比較して、テーブルを変更するときに テーブルコピー操作 が実行され、テーブルスペースの数が増加する可能性があります。占有ディスク容量。このような操作では、テーブル内のデータとインデックスと同じくらいの追加スペースが必要になる場合があります。この領域は、file-per-table tablespace のようにオペレーティングシステムに解放されません。 File-per-table テーブルスペースデータファイルは、I/O の最適化、スペース管理、またはバックアップのために別のストレージデバイス上に作成できます。これは、テーブルのデータと構造を異なるデータベース間で簡単に移行できることを意味します。データ破損が発生した場合、バックアップやバイナリログが利用できない場合、または MySQL サーバーインスタンスを再起動できない場合、テーブルを単一のテーブルスペースデータファイルに保存すると時間が節約され、リカバリが成功する可能性が高まります。
2. もちろん、利点と欠点があります:
3. 1. ストレージスペースの使用率が低いため、断片化が発生し、テーブルを削除するときにパフォーマンスに影響します (断片化を自分で管理しない場合)
  2. 各テーブルが分割されているためそれぞれのテーブルファイルにデータを書き込むと、オペレーティングシステムは fsync ファイルへのデータの 1 回限りのフラッシュを実行できません。
  3. mysqld は各テーブルファイルの ファイルハンドル を維持し続けます。ファイルへの継続的なアクセスを提供します
  3. 一般テーブルスペース
  1. 一般テーブルスペースは共有テーブルスペースとも呼ばれ、 データを保存できます。複数のテーブルから
  2. 同じ数のテーブルを保存する場合、消費されるストレージは テーブルあたりのテーブル領域
  3. より小さくなります。 MySQL 通常のテーブルスペースにテーブルパーティションを配置するためのサポートは 5.7.24 で非推奨となり、将来の MySQL バージョンではサポートされなくなります。
  4. 一時テーブルスペース
  
  は、ibtmp1 というファイルに保存されます。通常の状況では、Mysql は起動時に一時テーブルスペースを作成し、停止時に一時テーブルスペースを削除します。そしてそれは自動的に拡張することができます。
  
  5. 元に戻すテーブルスペース
  1. 変更操作の 原子性 を提供します。つまり、変更の途中で例外が発生した場合、それをロールバックできます。元に戻すログを介して。
  2. トランザクションとこの変更操作の開始前の元のデータが保存されます。
  3. アーキテクチャに示すように、UNDO ログはロールバックセグメント (ロールバックセグメント) に存在し、ロールバックセグメントは システム表スペース「UNDO 表スペース」一時表スペース に存在します。ダイアグラム。
  Redo Log
  
  前述のとおり、
  
  要約すると、更新 SQL ステートメントを実行すると何が起こるかについてです。
  1. お問い合わせください。変更されるデータの一部 (ここでは origin と呼びます) は、実行プログラム
  2. に返されます。実行プログラムでは、データの変更は modification
  3. 変更をメモリにフラッシュし、#バッファプールのバッファを変更します
  4. エンジンレイヤー: REDO ログを記録 (クラッシュリカバリに使用)
  5. サービスレイヤー: bin ログを記録 (DDL を記録)
  6. 更新成功結果を返す
  7. データ待機中ワーカースレッドによってディスクにフラッシュされました
  Bin log
  は
  Undo、Redo## と言いました# ちなみに Bin ログ .
  このログは
  1. エンジンとはほとんど関係がありません。前述の 2 つのログはどちらも innodb エンジンです。層。そして、Bin log は サービス層 にあります。そのため、さまざまなエンジンで使用できます。その主な機能は何ですか?まず、
  2. は、各 DDL DML ステートメントをイベントの形式で記録するもので、論理的な意味でのログです。
  3. を実現できます。サーバーから main サーバーの bin log ログを取得します。を選択して実行します。データリカバリ
  4. SQL ステートメントに従ってグローバルプレビューを完了したら、SQL を振り返ってリッチにしてみましょう。
  Try
  ## を追加しましょう # ゴージャスな分割線#インデックス記事
  ##InnoDB のインデックス
  が何であるかを完全に理解したい場合は、その
  ファイルストレージレベルを理解する必要があります
  
  Innodb はファイルストレージを 4 つのレベルに分割します
  ページ、エクステント、セグメント、テーブルスペースそれらの関係は次のとおりです:
  
  デフォルトの
  エクステント
  サイズは
  1M、つまり
  64
  - 16KB Page です。通常、ファイルシステムで参照されるページサイズは 4KB で、512Byte の 8 セクターが含まれています。 ストレージ構造 B ツリーバリアント B ツリー
  page
  に 1 つずつ順番に保存し、1 ページがいっぱいになると新しいページに適用して保存を続けます。
  
  ただし、フィールドが順序付けされていない場合、保存場所は別のページになります。データが full
  である
  ページ に保存されると、 ページ分割
  が発生し、
  フラグメント が形成されます。
  
  いくつかの異なるインデックス構成形式
  1. 上の B ツリー図に示すように、クラスター化インデックスでは、 行のデータが子ノードに保存されます。 , そして、インデックス の並び順 とインデックスのキー値の順序 が一致していれば、クラスター化インデックス になります。主キーインデックスはクラスター化インデックスです。主キーインデックスを除き、その他はすべて 補助インデックス
  2. 補助インデックスを作成すると、そのインデックスはリーフノード 自身の値 と 主キーインデックスの値 のみが保存されます。これは、補助インデックスを通じてすべてのデータをクエリする場合、まず 補助インデックスで 主キー値を見つけてから、主キーインデックス#に移動することを意味します。 ## 内部で、関連する data が見つかりました。このプロセスは テーブルに戻る
  3. と呼ばれます。 主キーインデックス がない場合はどうすればよいですか? 主キーはありませんが、一意のキーがあり、それが null ではない場合、このキーに基づいて
    1. が作成されます。上記のいずれも持っていない場合でも、心配する必要はありません。innodb は
    2. と呼ばれるものを維持し、この id# に基づいて クラスター化インデックスを作成します。
    ##インデックスの仕組み
  インデックスとは何か、その構造が何であるかを理解した後。インデックスを使用する必要がある場合を見てみましょう。これらを理解すると、正しく効率的なインデックスを作成するのに役立ちます。
  
  分散が低い場合、つまり、インデックスは構築されません。データに大きな違いがない場合は、インデックスを作成する必要はありません。 (インデックスの作成により、クエリを実行すると innodb 内のほとんどのデータが同じになります。インデックスとテーブル全体に違いがない場合は、直接
  1. を実行します)。たとえば、性別フィールドです。これにより、多くの保管スペースが無駄になります。
    ジョイントフィールドインデックス (
  2. select * from stu where class_name の実行時= xx および name = lzw
    1. name = lzw および class_name = xx# に最適化するため、インデックス idx を使用することもできます。 #select ··· where name = lzw
    2. name インデックスを作成する必要はなく、idx に直接移動します。インデックスカバーインデックス
    3. すべてのデータ がインデックスに含まれている場合、クエリのために テーブルに戻る必要はありません。例: select class_name from stu where name =lzw
  3. このようなものがあります。記事 SQL、
    select * from stu where name = lzw and class_name like '%xx'
    1. インデックス条件がない場合は、 を押します。
    2. クエリ条件が続くため、ここではまず name に基づいて idx ジョイントインデックス に移動します。いくつかのデータをクエリした後、 テーブルクエリ全行データに戻り、サーバー層でフィルタリングと同様に実行してデータを検索しますこれは、サーバー層のフィルタリング操作
    3. にプッシュすることと同じです。図に示すように:
  On where, order, join When頻繁に使用されるインデックス
  離散性の高いフィールドを追加してインデックスを作成できます。
  
  結合インデックスは離散性が高いことを優先します (最初のフィールドに基づいて最初に照合されるため、迅速に検索できます)
  1. ページ分割が発生します
  2. replace、sum、count などの
  3. 関数を使用する場合、インデックスは使用されないため、追加の関数を構築する必要はありません。 int への文字列変換などの処理が発生し、
  4. 特に長いフィールドにインデックスを付ける必要はありません。最初の数ビットをインターセプトしてインデックスを作成できます (select count(distinct left( name, 10))/count(*) へ分散の程度を見て、上位のいくつかを抽出することを決定します)
  5. ヒント: SQL を実行するとき、次のことができます。インデックスを使用できるかどうかを正確に言うことはできません。結局のところ、それはすべてオプティマイザーです。決定した
  6. Cost Base Optimizer
  7. インデックスを理解した後、ロックの章のコピーを開くことができます。
  もう 1 つのゴージャスな分割線
  - ロックの章 4 つの主要な機能
  1. 原子性 (Undo ログによって実装)
  2. 一貫性
  3. 分離
  4. 永続性 (クラッシュリカバリ、REDO ログの二重書き込み)
  読み取り一貫性の問題は、データベースのトランザクション分離レベル (SQL92 標準) によって解決する必要があります。
  
  トランザクション内の前提条件:
  1. ダーティリード (データが読み取られていない)まだ他の人によってコミットされ、その後他の人がそれをロールバックします)
  2. 反復不可能な読み取り (データが初めて読み取られ、その後、他の誰かがコミットを変更し、再度読み取り、データを読み取ります)データ)
  3. ファントム読み取り (範囲クエリ中に他の人が新たに追加したデータを読み取る)
  SQL92 標準規則: (同時実行性は左から右に減少します)
  - #ヒント: Innodb では、Repeatable Read のファントム読み取りはそれ自体で解決されるため、存在できません
  Innodb のRepeatable Read (RR) でのファントム読み取りの問題を解決する方法
  
  Lock Model
  1. LBCC (Lock Based Concurrency Control) 読み取り前にロックを追加するただし、これによりパフォーマンスの問題が発生する可能性があります => 読み取り中にロックすると、他のトランザクションの読み取りと書き込みができなくなり、パフォーマンスが低下します
  2. MVCC (Multi Version Concurrency Control) スナップショットの読み取り時に現在時刻を記録し、他のユーザーは読み取りだけを行うことができますスナップショット => パフォーマンス消費、ストレージ消費
  これら 2 つのソリューションは Innodb で一緒に使用されます。 RR の MVCC 実装について簡単に説明します。図中のロールバック ID の初期値は 0 ではなく NULL にする必要があります。便宜上、0
  
  # と記述します。
  - ##RC の MVCC 実装は、同じトランザクションの複数の読み取りのバージョンを作成します。一方、RR は、同じトランザクションのいずれか 1 つのバージョンを作成します
  MVCC と LBCC を組み合わせることにより、InnoDB は、ロックなし条件下でのファントム読み取りの問題を解決できます。 Serializable の代わりに、トランザクションは 同時実行 なしで シリアル 化される必要があります。
  InnoDB ロック
  がどのように実装されるかを詳しく見てみましょう RR トランザクション分離レベルロック Innodb での MVCC の詳細な実装
  
  1. Innodb のロック
  
  共有ロックと排他ロック共有ロックと排他ロック=> (S, X)
  1. インテンションロックインテンションロック=> これは何ですか「2 つのロックがあり、実際には
  2. => (IS, IX)
  4 つのロック
  」を参照します。 最も基本的なロックの種類
  レコードロックレコードロック
  1. ギャップロックギャップロック
  2. ネクストキーロック
  3. これら 3 つのロックは、上記の
  4 つのロック
  に対して実装された 3 つのアルゴリズムメソッドとして理解されます。ここでは、それらを一時的に次のように呼びます: 高次ロック #Intention Locks 挿入ロック
  1. 空間インデックスの述語ロック特別に使用される空間インデックス
  3. 上の 3 つは追加の拡張ロックです。
  2. 読み取り/書き込みロックの詳細な説明
  
  共有ロックを使用するには、
  lock in share mode
  1. Insert、Update、および Delete によって使用されます。ステートメントの後に for update を使用して表示します。 意図ロックはデータベース自体によって維持されます。 (主な機能は、テーブルがロックされているかどうかを記録するためにテーブル をマークすることです) => そのようなロックがない場合、他のトランザクションがテーブルをロックしたいとき、テーブル全体にアクセスする必要があります。ロックのスキャンも面倒です。非効率的な。それが、意図ロックが存在する理由です。
  2. 補足: Mysql では何がロックされていますか?
  上でインデックスの存在について説明しました。ここで復習してみましょう。次のような状況がいくつかあります。
  
  クラスター化インデックス (クラスター化インデックス) である主キーを作成しました。
  完全なデータ
  )
  1. 主キーはありませんが、一意のキーがあり、それがnullではない場合、このキーに基づいてクラスター化インデックスが作成されます
  2. その場合、上記 2 つのどちらでもありません。心配しないでください。innodb は rowid と呼ばれるものを維持し、この ID
  3. クラスター化インデックスを作成します。 #したがって、テーブルにはインデックスが必要です。したがって、ロックをロックするためのインデックスが常に存在します。明示的に
  を作成していないテーブルに対して
  ロッククエリ
  を実行したい場合、データベースは実際にはどのデータをチェックすべきかを知りません。テーブルを使用することもできます。したがって、単純に
  テーブル全体をロックします。
  - たとえば、補助インデックスに書き込みロックを追加する場合は、select * from where name = 'xxx' for update 最後に、returnテーブルチェック主キーの情報を確認するため、この時点では、補助インデックスをロックすることに加えて、主キーインデックス
  もロックする必要があります。 ##3. 高次ロックの詳細な説明
  ##最初に、上記の 3 つの概念について、次のようなデータのセットがあります: 主キーは 1、3、6、9 です。保存時は、 x 1 x 3 x x 6 x x x 9 x....
  
  レコードロック、つまり 1、3、6、9 の各レコードをロックします。ギャップロック、各 #xx
  、(-∞,1)、(1,3)、(3,6)、(6,9)、(9, ∞) のレコードギャップをロックします。ロックする場合、ロックされるのは (-∞,1]、(1,3]、(3,6]、(6,9]、(9, ∞]) です。左開きと右閉じの区間
  まず、この 3 つのロックはすべて 排他ロック
  であり、一時キーロック = レコードロックギャップロック
  when
  select * from xxx where id = 3 for update
  1. select * from xxx where id = 5 for update, a gap lock is generated => (3,6) is locked. ここで特に注意してください。 : 競合はありません
  2. に select * from xxx where id = 5 を選択すると、一時的なキーロックが生成されます => locked (3,6] 、mysql は次の方法で一時的なキーロックを使用します条件 1 と 2 が満たされない場合、すべての行ロックは一時的なキーロックです
  3. 元の質問に戻ります。ここでレコードロック行ロック
  Gap Lock ギャップロック
  - ギャップロックとレコードロック を組み合わせて Next- キーロックを形成します。共同で解決します。 RR レベル データ書き込み時のファントム読み取り問題。ロックに関しては逃れる方法はありませんが、デッドロックについて話しましょう後で確認してくださいデッドロックが発生しました
  #「innodb_row_lock_%」のようなステータスを表示
  
  Innodb_row_lock_current_waits 現在待機しているロックの数
  1. Innodb_row_lock_time 合計の時間waitInnodb_row_lock_time_avg 平均待機時間
    1. Innodb_row_lock_time_max 最大待機時間
    2. Innodb_row_lock_waits 合計で発生した待機数
    5. 現在実行中のトランザクションとロックされたトランザクションを表示できます
  2. = select * from information_schema.processlist どのトランザクションをクエリできますかユーザー
  3. はどのマシンホストとどのポート上にありますかどのデータベースが接続されていますかどの命令が実行されるか #ステータスと時刻デッドロックの防止データへのアクセス順序を確保するwhere を使用する場合はインデックスの使用を避けてください (これによりテーブルがロックされ、デッドロックが発生する可能性が高くなるだけでなく、ただし、パフォーマンスは低下します)
  非常に大規模なトランザクションを複数の小さなトランザクションに分割します
  同等のクエリを使用してみます (範囲クエリを使用する場合でも) 単に開いたり閉じたりするのではなく、範囲を制限しますたとえば、id > 1 の場合、次のすべてをロックします)
  1. 最適化の章
  2. サブデータベースとサブテーブル
  3. データソースの動的選択
  4. エンコーディング層 -- AbstractRoutingDataSource の実装 => フレームワーク層 -- Mybatis プラグインの実装 => ドライバー層 - シャーディング JDBC (複数のデータソースを構成し、カスタム実装戦略に従ってデータを個別のデータベースとテーブルに保存) コアプロセス、SQL 解析 => 実行最適化 => SQL データベースルーティング => SQL 変更 (例:テーブルの分割とテーブル名の変更)=>SQL 実行=>結果のマージ) => プロキシ層 -- Mycat (データベースへのすべての接続から独立しています。すべての接続は Mycat によって行われ、他のサービスは Mycat にアクセスしてデータを取得します) => サービス層 - 特別な SQL バージョン
  MYSQL を最適化する方法
  
  結局のところ、MYSQL をより良く使用するために多くの知識を学びましたので、実際にそれを実行して完全な最適化システムを確立しましょう
  
  #クエリのパフォーマンスを向上させたい場合は、この
  クエリ実行プロセス
  
  、クライアント接続プール
  から開始できます。毎回接続を作成したり破棄したりすることを避けるために、接続プールを追加します。
  では、接続プールは多ければ多いほど良いのでしょうか? 興味のある方はこの記事を読んでください: プールのサイジングについて
  大まかに要約します:
  1. SQL の同時実行は、接続数が増加しても高速化されません。なぜ？ 10,000 の接続を同時に実行している場合、10 の接続よりもはるかに高速ではないでしょうか? 答えは「ノー」で、高速ではないだけでなく、ますます遅くなります。
    1. コンピュータでは、CPU だけが実際に スレッドを実行できることを誰もが知っています。オペレーティングシステムは タイムスライシング テクノロジを使用しているため、1 つの CPU コア が 複数のスレッド を実行していると考えられます。
    2. しかし、実際には、以前の CPU は、一定の 期間中に 1 つの スレッド しか実行できないため、同時実行性をどのように高めても CPU は、この期間内にまだ限られた量のデータしか処理できません。
    3. CPU がそれほど多くのデータを処理できない場合でも、どのようにして速度が低下するのでしょうか? タイムスライシング のため、複数のスレッドが 「同時に実行」しているように見えても、実際にはスレッド間での コンテキストの切り替え に非常に時間がかかりますしたがって、スレッドの数が CPU コアの数を超えると、スレッドの数を増やしてもシステムは遅くなるだけで、高速になることはありません。
    もちろん、これは主な理由にすぎません。ディスクは速度にも影響し、接続数の構成にも影響します。
  2. たとえば、私たちが使用している機械式ハードディスクの場合、ディスクを回転させ、特定の場所にアドレス指定してから、
    1. 操作を実行する必要があります。このとき、CPU は、他の スレッドに時間をスライスして、処理効率と速度を向上させることができますしたがって、機械式ハードドライブを使用している場合は、通常、高い同時実行性を維持するために接続を追加できます。
    2. ただし、SSD を使用している場合は、
    3. 待ち時間が非常に短いため、あまり多くの接続を追加することはできません
    一般的に言えば、の場合は、次の式に従う必要があります:
  3. 。たとえば、i7 4 コア 1 ハードディスク マシンは 4 * 2 1 = 9 この式をご存知でしょうか?これはデータベース接続だけでなく、任意の
  4. 例: 最大スレッド数の設定など
  3 番目-パーティキャッシュ
  
  同時実行性が非常に大きい場合、それらすべてをデータベースにヒットさせることはできません。クライアントがクエリのためにデータベースに接続するときに、
  Redis
  # などのサードパーティキャッシュを追加します。 ##データベースをクラスターモードでデプロイする
  データベースの 1 つでは大規模な同時実行に耐えられないため、さらにいくつかのマシンを追加してみてはいかがでしょうか? マスター/スレーブレプリケーションの概略図
  
  この図から、Mysql のマスター/スレーブレプリケーション読み取り/書き込み分離
  
  非同期レプリケーション# が簡単にわかります。＃＃特性。 ヒント: バイナリログ
  を
  - に書き込んだ後、スレーブは最新の バイナリログ位置##を読み取ります。 # は master info に記録され、次回はこの位置から直接取得されます。 マスター/スレーブレプリケーションのさまざまな方法上記の
  マスター/スレーブレプリケーションの明らかな問題は、更新が適時に行われないことです。データが書き込まれ、ユーザーがすぐに読み取る場合、読み取られるデータはまだ前のデータであるため、遅延が発生します。遅延の問題を解決するには、トランザクションモードで実行される
  トランザクション
  
  完全同期レプリケーションを導入する必要があります。マスターノードが最初に書き込みを行い、その後、すべてのスレーブが許可されます。すべてのスレーブは書き込み成功を返す前にノードがデータの書き込みを完了する必要があります。これは書き込みパフォーマンスに大きな影響を与えます。準同期レプリケーションでは、書き込みデータが 1 つある限り、それが考慮されます成功。 (半同期レプリケーションが必要な場合は、マスターノードとスレーブノードの両方で semisync_mater.so プラグインと semisync_slave.so プラグインをインストールする必要があります)
  1. フェイルオーバー
  3. クラスター高可用性ソリューション
  NDB
  1. MHA (MySQL のマスター-マスターレプリケーションマネージャー)、MMM (MySQL マスターハイアベイラブル)
  2. MGR (MySQL グループレプリケーション) => MySQL クラスター
  4. 分割テーブル
  5. データを分類して別のテーブルに分割し、単一のテーブルへの過度の影響を軽減します
  影響を受けるパフォーマンス
  
  テーブル構造
  1. 合理的なフィールドタイプの設計
  2. 合理的なフィールド長の設計
  3. オプティマイザーと実行エンジン
  
  遅いlog
  
  をオンにすると、show_query_log が実行され、実行時間が変数 long_query_time を超える SQL ステートメントが記録されます。 mysqldumpslow /var/lib/mysql/mysql-slow.log を使用できます。これよりも洗練された分析を提供できるプラグインが多数あるため、ここでは詳しく説明しません。
  
  分析 SQL の説明
  
  SQL を作成した後は、explain
  を行う必要があります。
  1. ドライバーテーブル - たとえば、left/right join の乱用はパフォーマンスの低下につながります
  1. left/right join を使用すると、直接指定されます。 MYSQL では、テーブルの関連付けにデフォルトで Nest ループ結合 が使用されます (つまり、 駆動テーブル の結果セットがループの基本データとして使用され、次に、次に関連付けられたテーブルが、このセット内のデータの各部分でフィルター処理され、最後に結果がマージされて、よく 一時テーブル ) と呼ばれるものが得られます。
  2. 駆動テーブル のデータが 100 万 レベルの場合、この結合テーブルのクエリがどれほど遅くなるか想像できるでしょう。しかし、その一方で、小さいテーブルを駆動テーブルとして使用すると、数千万のテーブルのindex の助けを借りてクエリが非常に高速になる可能性があります。 。誰を
  3. として使用すべきかわからない場合は、オプティマイザに決定させてください。たとえば、次のようになります。 select xxx from table1, table2, table3 where ... ·、オプティマイザは、少数のクエリレコード行を含むテーブルを駆動テーブルとして使用します。ドライバーテーブル
  4. Explain 武器を入手してください。Explain の結果のうち、最初の 1 つは Basic driver tableSort です。同様に、異なる テーブル
  5. 一時テーブルではなく、 ドライバーテーブル をソートしようとします。＃分類する。つまり、実行計画に usingtemporary が表示され、最適化を実行する必要があります。 2. 実行プランの各パラメーターの意味
  select_type (クエリの種類):
  通常のクエリ
  および
  1. (ユニオンクエリ、サブクエリなど) SIMPLE、クエリにサブクエリまたはUNION
    1. PRIMARYが含まれていない場合、クエリに
    2. サブ構造が含まれる場合は、主キークエリ SUBQUERY を使用し、
    3. select# に含める必要があります。 ## または where クエリ DERIVED、from にサブクエリ
    4. UNION RESULT が含まれます、union からの
    5. table 使用するテーブル名
    高速化
  3. const または system 定数レベルのスキャン、テーブルをクエリする最速の方法、system は const の特殊なケースです (テーブル内データは 1 つだけ）
    1. 一意のインデックススキャン
    2. 非一意のインデックススキャン
    3. between、などのインデックス範囲スキャン、およびその他の範囲クエリ
    4. (インデックスフル) すべてのインデックスツリーをスキャン
    5. テーブル全体
    6. をスキャンします。テーブルまたはインデックス
    7. #possible_keys にアクセスする必要はありません。どのインデックスにアクセスするかを指定します。テーブル内のレコードを検索するために使用します。ここにリストされているインデックス は、必ずしも
    キーを使用しているわけではありません。実際に使用されるインデックス
  4. です。そうでない場合は、NULLkey_len: 使用されるインデックスによって占有されるバイト数
  5. ref: index (キー) と一緒に使用されるフィールドまたは定数
  6. rows: 合計でスキャンされた行数
  7. filtered (percentage): サーバー層でフィルターされたデータの量 Extra: 追加情報
  8. インデックスのみ
  9. 情報はインデックスから取得するだけで済みます。カバーインデックスを使用することもでき、クエリは非常に高速です。
  10. 1. If the queryインデックスは使用しません。 サーバー レイヤフィルタリングで使用され、結果セットをフィルタリングするために
    2. を使用します。impossible where 何もありませんでしたfound
    3. (インデックスによる並べ替えがなく、他の並べ替え方法が使用される場合に限ります)、filesort
    4. (結果セットは、一時テーブルを介して一時的に保存してから計算する必要があります。) 一般に、この場合、DISTINCT、並べ替え、およびグループ化
    5. インデックス条件を使用します プッシュダウンされます。前述したように、インデックスはプッシュダウンされます。サーバー層このフィルタリング操作
    6. #4. ストレージエンジン
    挿入とクエリ
  MyISAM
  ストレージエンジン
  1. memory挿入、更新、クエリなどの同時操作が多数ある場合は、
  3. 各レベルでの MYSQL 最適化に関する 5 つの回答 (上から下まで)SQL とインデックス
  ストレージエンジンとテーブル構造
  データベースアーキテクチャ
  MySQL 構成
  1. ハードウェアとオペレーティングシステム
  2. さらに、データクエリが遅い場合は、データベースをただやみくもに「最適化」するのではなく、ビジネスアプリケーションレベルから分析する必要があります。たとえば、データのキャッシュ、リクエストの制限などです。
  3. また次の記事でお会いしましょう
  4. 関連する無料学習の推奨事項: mysql ビデオチュートリアル