1、doublewrite buffer(mysql官方的介绍)
InnoDB uses a novel file flush technique called doublewrite. Before writing pages to the data files, InnoDB first writes them to a contiguous area called the doublewrite buffer. Only after the write and the flush to the doublewrite buffer have completed, does InnoDB write the pages to their proper positions in the data file. If there is an operating system, storage subsystem, or mysqld process crash in the middle of a page write, InnoDB can later find a good copy of the page from the doublewrite buffer during crash recovery.
Although data is always written twice, the doublewrite buffer does not require twice as much I/O overhead or twice as many I/O operations. Data is written to the buffer itself as a large sequential chunk, with a single fsync() call to the operating system.
To turn off the doublewrite buffer, specify the option innodb_doublewrite=0.
2、partial page write
InnoDB 的Page Size一般是16KB,其数据校验也是针对这16KB来计算的,将数据写入到磁盘是以Page为单位进行操作的。而计算机硬件和操作系统,在极端情况下 (比如断电)往往并不能保证这一操作的原子性,16K的数据,写入4K 时,发生了系统断电/os crash ,只有一部分写是成功的,这种情况下就是 partial page write 问题。
很多DBA 会想到系统恢复后,MySQL 可以根据redo log 进行恢复,而mysql在恢复的过程中是检查page的checksum,checksum就是pgae的最后事务号,发生partial page write 问题时,page已经损坏,找不到该page中的事务号,就无法恢复
所以说,当page 损坏之后,其实应用redo是没有意义的,这时候无法使用redo来恢复,因为原始页已经损坏了,会发生数据丢失。
3、doublewrite
在InnoDB将BP中的Dirty Page刷(flush)到磁盘上时,首先会将(memcpy函数)Page刷到InnoDB tablespace的一个区域中,我们称该区域为Double write Buffer(大小为2MB,每次写入1MB)。在向Double write Buffer写入成功后,第二步、再将数据拷贝到数据文件对应的位置。
当第二步过程中发生故障,也就是发生partial page write的问题。恢复的时候先检查页内的checksum是否相同,不一致,则直接从doublewrite中恢复。
1)如果写dw buffer失败。那么这些数据不会写到磁盘,innodb会载入磁盘原始数据和redo日志比较,并重新刷到dw buffer。
2)如果写dw buffer成功,但是刷新到磁盘失败,那么innodb就不会通过事务日志来恢复了,而是直接刷新dw buffer中的数据。
4、对性能的影响
系统需要将数据写两份,一般认为,Double Write是会降低系统性能的。peter猜测可能会有5-10%的性能损失,但是因为实现了数据的一致,是值得的。Mark Callaghan认为这应该是存储层面应该解决的问题,放在数据库层面无疑是牺牲了很多性能的。
事实上,Double Write对性能影响并没有你想象(写两遍性能应该降低了50%吧?)的那么大。在BP中一次性往往会有很多的Dirty Page同时被flush,Double Write则把这些写操作,由随机写转化为了顺序写。而在Double Write的第二个阶段,因为Double Write Buffer中积累了很多Dirty Page,所以向真正的数据文件中写数据的时候,可能有很多写操作可以合并,这样有可能会降低Fsync的调用次数。
基于上面的原因,Double Write并没有想象的那么糟。另外,Dimitri在测试后,发现打开和关闭Double Write对效率的影响并不大。
5、doublewrite参数
mysql> show variables like "%double%"; +--------------------+-------+ | Variable_name | Value | +--------------------+-------+ | innodb_doublewrite | ON | +--------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SHOW STATUS LIKE "%innodb_dblwr%"; +----------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +----------------------------+-------+ | Innodb_dblwr_pages_written | 447 | | Innodb_dblwr_writes | 38 | +----------------------------+-------+ 2 rows in set (0.00 sec)
从上面可以看出, Flush了447次到doublewrite buffer中,写文件共38次,则每次write合并了447/38次flush

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI


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