4:MySQL 分区技术(是mysql 5.1以版本后开始用->是甲骨文mysql技术团队维护人员以插件形式插入到mysql里面的技术)
目前,针对海量数据的优化主要有2中方法:
1:大表拆成小表的方式(物理上)
一:垂直分表->一张垂直切成几张
二:水平分表(一般重点)->横切,意思就是一张表有100个数据横切10张表,一张表存10条(字段一致)
2:SQL语句的优化(可以通过增加索引等来调整,但是数据量大的增大会导致索引的维护代价增大)
水平分区技术将一个表拆成多个表,比较常用的方式是将表中的记录按照某种hash算法进行拆分,简单的拆分方法如取摸
方式。同样,这种分区方法也必须对前端的应用程序中的SQL进行修改方可以使用。而且对于一个SQL,它可能会修改两个
表,那么你必须地写出2个SQL语句从而可以完成一个逻辑事务,使得程序的判断逻辑越来越复杂,这样也导致程序的维护代价
高,也就失去了采用数据库的优势。
*因此:分区技术可以有力地避免如上的弊端,成为解决海量数据存储的有力方法。
分区技术:
->>有效解决了:物理上拆分多个表,逻辑上操作一个表表明不变
->>MySQL分区技术介绍(*主要用的是range 和 list 分区*):
-----分区在逻辑上是一张表,在硬件/物理上是多张表,就是拆分表索引和数据-----
MySQL的分区技术不同与之前的分表技术,它与水平分表有点类似,但是它在逻辑层进行的水平分表,
对与应用程序而言它还是一张表,
MySQL5.1版本后有4中分区类型:
一:RANGE分区(用的最多):基于属于一个给定连续区间的列值(字段),把多行分配给分区 -->基于女字段为参考点来进行分区
--将一个表拆分成:索引文件,数据文件分片存储
二:LIST分区:类似于按range分区,区别在于list分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择(列里面的值是固定值时候来进行分区,而且是枚举类型的值适合用list分区 -->比如说 性别:男,女)
三:HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,改表达式使用将要插入到表中的这些行的列值计算,这个函数可以包含MySQL中有效的、产生负整数值的任何表达式
--->把每次插入的数据随机的平均的分配到多个分区里面,最终多个分区里面的数据时平均分配的,但是每个分区里面的数值肯能不太一样,因为是随机分配的(一般可以用来做MySQL分区的测试来使用)
四:KEY分区:类似于按hash分区,区别在于key分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数
测试一下(测试用hash类型的):->myisam增删改查的速度快
create table t2(id int)engine=myisam
partition by hash(id)
partitions 5; ->能后当你插入数据的时候就会随机分配插入个个分区中
建立一个存储
\d // ->修改结束符号 之前是;号改成 //
create procedure p5()
begin
set @i=1;
while @i
insert into t4 values(@i);
set @i=@i+1;
end while;
end //
执行刚才建立的存储
call p3() ->表p3就插入了9999条数据
innodb的数据结构:
分为:共享表空间及其独占表空间
一:innodb表结构共享表空间不能做成分区表:
所有文件的数据和索引都在ibddata1(比如你建了2个表会对应生成frm文件,但是2个表的所有数据和索引全部在这个文件里面共用,所有不能对表做正真的分区,初始值是10M)
原因:数据和索引全都是放在一个文件里面 .ibddata1文件
二:innodb表结构要想做出分区表必须是“独占表空间”
原因:数据和索引全都是独立的一个文件
开启独占空间:(*必须配置文件中开启文件才能做出独占表空间,才能做成分区表*)
innodb_data_home_dir = C:\mysql\data\
innodb_data_file_path = ibdata1:10M:autoextend
innodb_log_group_home_dir = C:\mysql\data\
innodb_file_per_table=1 ->配置文件中innodb下方加上
重启:MySQL -->pkill mysqld 关闭进程 重新启动MySQL-bin/mysqld_safe --user=mysql &
测试:
create table t4(id int)engine=innodb
partition by RANGE(id)(
partition p0 values less than(10000),
partition p1 values less than(20000),
PARTITION p2 VALUES less than MAXVALUE);
能后你在创建innodb类型的数据表后,你会发现建一个x表就有x.frm x.ibd文件,就不会和其他表放到一起从而做表分区
*重点总结:只有把innodb设置成独立的表空间后,才能创建innodb表引擎的表分区
相关命令:
/s; 查看详细信息版本啊编码啊 什么的。。。
show engines; 查看默认表引擎
show plugins; 查看当前MySQL的所有插件,可以查看是否支持分区partition
show index from from tabName; 查看索引
show procedure status; 查看简历的存储

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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