一.数据库生命周期结合软件生命周期、项目的开展,数据库的生命周期,大致可分为这么几个阶段。1.规划在立项后,对于数据库平台的软硬件选型,以及大致的数据库
一. 数据库生命周期
结合软件生命周期、项目的开展,数据库的生命周期,大致可分为这么几个阶段。
1. 规划
在立项后,对于数据库平台的软硬件选型,以及大致的数据库架构。
1.1 配置多少台服务器,服务器的内存大小/磁盘空间、IOPS/CPU核数/网络带宽等;
1.2 选择的操作系统与数据库产品,及相应版本;
1.3 整体架构,比如是否考虑:HA,Scale out, load balance, 读写分离等策略。
2. 开发
开发的工作,通常是在测试环境上进行的,开发结束后搬到生产环境。
2.1 数据库设计;
2.2 SQL编程及调试;
2.3 开发过程中的SQL优化。
3. 实施
开发的数据库程序到生产环境的部署。到这里,基本是项目上线了。后面就进入了运维阶段。
二. 运维做些什么
从上面的图来看,运维是项目上线后的工作。看看从项目上线开始,运维都做了什么。
1. 部署环境
1.1 数据库安装(如果服务器太多,可以选择静默安装);
1.2 参数配置(实例、数据库参数);
1.3 权限分配(登录、数据库用户权限)。
2. 备份/还原
对于数据库来说,有个可用的备份是非常重要的,防止有数据损坏,用户误操作等造成的数据丢失。保证了数据的存在,运维才有意义,否则其他工作做的再好也是白搭。
3. 监控
对于运维来说,首先要保证数据库的运行,然后就是运行中系统的性能。所以监控主要分为这两点:
3.1 数据库运行状态,有没有什么数据库中断或异常、错误或警告?
3.2 数据库性能,有没有什么性能问题或者性能隐患?
4. 故障处理
在监控过程中发现,香港服务器租用,或者系统用户反馈出来的数据库错误或者警告,进行诊断并修复。
5. 性能优化
在监控过程中发现,或者系统用户反馈出来的数据库性能问题,进行优化。
6. 容灾
容灾只是手段,香港空间,最终还是为了保证系统的可用性,通常选择的策略有:故障转移集群、镜像、日志传送、异地备份等。
如果在实施时,已经部署了容灾策略,那么这时只要做一些状态监视即可。
也有系统是在上线一段时间之后,才补充部署容灾策略的。
7. 升级/迁移
7.1 升级
通常是在本机进行,硬件不变,比如:更换操作系统、数据库的版本、打补丁;
7.2 迁移
通常是需要升级硬件,比如:更换新的服务器,所以把数据库搬到新的服务器上;
也有在本机“迁移”,只是为了移动数据库文件的位置。
7.3 迁移+升级
不过很多时候,都是在迁移中做升级,网站空间,也就是换了新的服务器,也换了软件版本。
8. 健康检查
通常叫做巡检或者HealthCheck。可能是每天、每月、每年的。
事实上如果把巡检的内容做到每天、每小时、甚至每X分钟,那就是一个准实时的系统监控。
9. 系统用户反馈的数据库问题
用户反馈出来的任何数据库问题,需要DBA去做处理,即便有时诊断出来并非数据库的问题。
从广义上来看,除去数据库开发外的其他任务,都应该算在运维职责之内。
问:那么数据库运维到底都有哪些日常任务?
答:把上面的每项任务要做的事情一个个罗列出来就可以了。
比如,数据库运行状态监控包括:数据库服务是否中断、磁盘空间、错误日志检查、数据库一致性检查、作业运行状态、索引碎片检查等等。
后面会逐个分解各项任务的详细清单。
三. 运维过程中的问题解决
运维过程中遇到问题时,如果能够通过自己/他人的经验解决,那么固然好;
但如果没有解决思路的话,通常是这样去查:
1. 查日志:操作系统/数据库/应用程序日志中,有没有相关的错误/信息提示;
2. 查错误号:官方文档/网友分享中,有没有解决方案;
3. 如果都没有找到,那么就中奖了,自己分析不出就团队分析,团队分析不出找官方支持,当然有的时候,官方支持也不是一定能解决。
注意:对于在线系统,这么慢慢查下去,时间可能消耗太久,会影响用户体验。通常是优先快速解决问题,那怕只是用临时应急方案,以保证系统的可用性,然后再去分析根本原因,彻底解决,以防止下次再发生。
本文出自 “SQL Server DBA” 博客,请务必保留此出处

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

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.


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