MySQL MVCC의 원리와 구현에 대한 심층 분석
MySQL은 현재 가장 널리 사용되는 관계형 데이터베이스 관리 시스템 중 하나이며 효율적인 동시 처리를 지원하는 MVCC(다중 버전 동시성 제어) 메커니즘을 제공합니다. MVCC는 높은 동시성과 격리성을 제공할 수 있는 데이터베이스에서 동시 트랜잭션을 처리하는 방법입니다.
이 글에서는 MySQL MVCC의 원리와 구현에 대한 심층 분석을 제공하고 코드 예제를 통해 설명합니다.
1. MVCC 원칙
MVCC는 데이터베이스의 행 수준 잠금 메커니즘을 기반으로 구현됩니다. 각 트랜잭션은 실행 시 트랜잭션 ID(줄여서 TID)라고 하는 고유한 트랜잭션 ID를 생성합니다.
MVCC에서는 각 데이터 행이 여러 버전을 저장합니다. 트랜잭션이 데이터 행을 수정하면 새 데이터 행 버전이 생성되고 이 버전은 트랜잭션 ID를 저장하여 해당 버전이 트랜잭션에 의해 생성되었음을 나타냅니다.
데이터를 읽을 때 각 트랜잭션은 시작 시간 전에 커밋된 트랜잭션에서 생성된 데이터 행의 버전만 볼 수 있으며, 다른 트랜잭션에서 아직 커밋되지 않은 수정 사항은 볼 수 없습니다.
데이터를 삭제할 때 MySQL은 삭제 표시를 생성하지만 실제로 데이터 행을 삭제하지는 않습니다. 이는 읽기 작업이 진행 중인 삭제 작업의 영향을 받지 않도록 하기 위한 것입니다.
2. MVCC 구현
MySQL에서 각 데이터 행에는 버전 정보를 저장하는 세 가지 필드가 있습니다: 버전 번호 생성(Create Version), 버전 번호 삭제(Delete Version), 이전 버전 번호(Previous Version).
생성된 버전 번호는 거래가 시작된 시간을 기록하는 데 사용되고, 삭제된 버전 번호는 거래가 제출된 시간을 기록하는 데 사용되며, 이전 버전 번호는 이전 버전의 데이터 행을 가리킵니다.
다음은 샘플 코드를 사용하여 MVCC 구현 방법을 보여줍니다.
-- 创建测试表 CREATE TABLE `student` ( `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL, `age` INT NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; -- 插入测试数据 INSERT INTO student (name, age) VALUES ('Alice', 20), ('Bob', 21); -- 打开事务1,插入一条数据 START TRANSACTION; INSERT INTO student (name, age) VALUES ('Charlie', 22); -- 打开事务2,读取数据,此时只能看到事务1之前的数据 START TRANSACTION; SELECT * FROM student; -- 输出:(1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 21) -- 提交事务1,释放事务1的锁 COMMIT; -- 在事务2中再次读取 SELECT * FROM student; -- 输出:(1, 'Alice', 20), (2, 'Bob', 21), (3, 'Charlie', 22) -- 关闭事务2 COMMIT; -- 删除数据,实际上是生成一个删除标记 START TRANSACTION; DELETE FROM student WHERE id = 2; -- 打开事务3,读取数据,此时只能看到事务3之前的数据 START TRANSACTION; SELECT * FROM student; -- 输出:(1, 'Alice', 20), (3, 'Charlie', 22) -- 提交事务3,数据行被删除 COMMIT; -- 在事务4中再次读取 SELECT * FROM student; -- 输出:(1, 'Alice', 20), (3, 'Charlie', 22)
위의 예에서 트랜잭션 1은 데이터 조각을 삽입했으며 트랜잭션 2는 트랜잭션 1이 커밋되기 전에 트랜잭션 1 이전의 데이터만 볼 수 있습니다. 트랜잭션 3은 데이터 행을 삭제하고 삭제 표시를 생성합니다. 트랜잭션 4는 트랜잭션 3이 커밋되기 전에는 트랜잭션 3 이전의 데이터만 볼 수 있습니다.
MVCC 메커니즘을 통해 다양한 트랜잭션이 데이터베이스를 동시에 읽고 수정할 수 있으므로 동시성 성능과 데이터베이스 격리가 향상됩니다.
3. 요약
MVCC는 MySQL이 높은 동시성과 격리를 달성하는 핵심 메커니즘 중 하나입니다. 데이터 행의 버전 정보를 기록함으로써 MySQL은 서로 다른 트랜잭션 간에 격리된 읽기 및 쓰기 작업을 제공할 수 있습니다. 동시에 MVCC를 구현하면 추가 버전 정보 저장 및 삭제 작업 처리와 같은 추가 오버헤드도 발생합니다.
MVCC의 원리와 구현을 이해하면 개발자가 MySQL의 동시성 제어 메커니즘을 더 잘 활용하고 고성능 데이터베이스 애플리케이션을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위 내용은 MySQL MVCC 원리 및 구현에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

산성 속성에는 원자력, 일관성, 분리 및 내구성이 포함되며 데이터베이스 설계의 초석입니다. 1. 원자력은 거래가 완전히 성공적이거나 완전히 실패하도록합니다. 2. 일관성은 거래 전후에 데이터베이스가 일관성을 유지하도록합니다. 3. 격리는 거래가 서로를 방해하지 않도록합니다. 4. 지속성은 거래 제출 후 데이터가 영구적으로 저장되도록합니다.

MySQL은 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 일뿐 만 아니라 프로그래밍 언어와 밀접한 관련이 있습니다. 1) DBMS로서 MySQL은 데이터를 저장, 구성 및 검색하는 데 사용되며 인덱스 최적화는 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) SQL과 같은 ORM 도구를 사용하여 Python에 내장 된 SQL과 프로그래밍 언어를 결합하면 작업을 단순화 할 수 있습니다. 3) 성능 최적화에는 인덱싱, 쿼리, 캐싱, 라이브러리 및 테이블 부서 및 거래 관리가 포함됩니다.

MySQL은 SQL 명령을 사용하여 데이터를 관리합니다. 1. 기본 명령에는 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제가 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수가 포함됩니다. 3. 일반적인 오류에는 구문, 논리 및 성능 문제가 포함됩니다. 4. 최적화 팁에는 인덱스 사용, 선택*을 피하고 한계 사용이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장 및 관리에 적합한 효율적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 장점에는 고성능 쿼리, 유연한 트랜잭션 처리 및 풍부한 데이터 유형이 포함됩니다. 실제 애플리케이션에서 MySQL은 종종 전자 상거래 플랫폼, 소셜 네트워크 및 컨텐츠 관리 시스템에서 사용되지만 성능 최적화, 데이터 보안 및 확장성에주의를 기울여야합니다.

SQL과 MySQL의 관계는 표준 언어와 특정 구현의 관계입니다. 1.SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 운영하는 데 사용되는 표준 언어로, 데이터 추가, 삭제, 수정 및 쿼리를 허용합니다. 2.MySQL은 SQL을 운영 언어로 사용하고 효율적인 데이터 저장 및 관리를 제공하는 특정 데이터베이스 관리 시스템입니다.

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


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