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"
--------------------------------------------------------------------------------
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 Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.

MySQL의 SQL 명령은 DDL, DML, DQL 및 DCL과 같은 범주로 나눌 수 있으며 데이터베이스 및 테이블을 작성, 수정, 삭제, 삽입, 업데이트, 데이터 삭제 및 복잡한 쿼리 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1. 기본 사용에는 CreateTable 생성 테이블, InsertInto 삽입 데이터 및 쿼리 데이터 선택이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 테이블 조인, 하위 쿼리 및 데이터 집계에 대한 GroupBy 조인이 포함됩니다. 3. 구문 검사, 데이터 유형 변환 및 권한 관리를 통해 구문 오류, 데이터 유형 불일치 및 권한 문제와 같은 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 4. 성능 최적화 제안에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장하는 것이 포함됩니다.

Innodb는 잠금 장치 및 MVCC를 통한 Undolog, 일관성 및 분리를 통해 원자력을 달성하고, Redolog를 통한 지속성을 달성합니다. 1) 원자력 : Undolog를 사용하여 원래 데이터를 기록하여 트랜잭션을 롤백 할 수 있는지 확인하십시오. 2) 일관성 : 행 수준 잠금 및 MVCC를 통한 데이터 일관성을 보장합니다. 3) 격리 : 다중 격리 수준을지지하고 반복적 인 방사선이 기본적으로 사용됩니다. 4) 지속성 : Redolog를 사용하여 수정을 기록하여 데이터가 오랫동안 저장되도록하십시오.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

InnoDB는 팬텀 읽기를 차세대 점화 메커니즘을 통해 효과적으로 방지합니다. 1) Next-Keylocking은 Row Lock과 Gap Lock을 결합하여 레코드와 간격을 잠그기 위해 새로운 레코드가 삽입되지 않도록합니다. 2) 실제 응용 분야에서 쿼리를 최적화하고 격리 수준을 조정함으로써 잠금 경쟁을 줄이고 동시성 성능을 향상시킬 수 있습니다.


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