In MySQL 5.7, we have improved the scalability of DML oriented workloads in InnoDB. This is the result of a number of changes, which I will outline below.
(1) Fix index->lock contention
This RW lock protects all indexes, both the cluster and the secondary indexes.
Before 5.7, every modifications to non-leaf pages (every modifications for the tree structure) required to exclude the other threads’ access to the whole index by X-lock, and every concurrent accessing the index tree were blocked. This was the major reason of the index->lock contention in concurrent DML workloads.
In MySQL 5.7 concurrent access is now permitted to the non-leaf pages (internal nodes of the B+Tree) as long as they are not related to the concurrent tree structure modifications (WL#6326). This change reduces the major point of contention.
(2) Page cleaner thread optimizations
In MySQL 5.6, weintroduced a dedicated page cleaner threadto handle background operations including flushing dirty pages from the buffer pool to storage and keeping number of free pages. By separating this task to its own thread, user threads are freed from doing this additional work. This has improved the CPU cost and should solve some cases of CPU bound problems. However, there still existed a scenario where in some DML oriented workloads there were too many tasks for a single page cleaner thread to keep up with. This could result in a reduction in performance as user threads were required to flush and keep sufficient pages free.
In MySQL 5.7, there have been two improvements in this area:
- The buffer pool list scans (e.g. flush_list, LRU) for flushing have been optimized and reduced in cost (WL#7047). This also improves the user threads’ flush/evict page operation (to obtain free page), which is necessary in the scenario that the page cleaner thread is too far behind. This change lowers the performance risk when the page cleaner is not able to perform enough work due to sub-optimal configuration settings.
- Multiple page cleaner threads are now supported, allowing these operations to occur in parallel.WL#6642.
(3) log_sys->mutex optimization
MySQL 5.7 reduces the impact oflog_sys->mutex, which is held to control access to the log buffer and log writing. The impact of this change is most visible wheninnodb_flush_log_at_trx_commit=2, because the log writing without sync is not blocked waiting for a sync by the change.
(4) Avoiding the ‘read-on-write’ during transaction log writing
The InnoDB transaction log is written in block sizes of 512 bytes, which is often smaller than the block-size of the underlying device or file system. In the event that the transaction log is not memory-resident in an OS cache, a read may be required to be able to load the remainder of the underlying device’s block, write in place the InnoDB transaction log page, and then write out the underlying page. We refer to this problem as a read-on-write to save the contents of the transaction log which is not needed to save.
In MySQL 5.7 we address this problem by adding a new option ofinnodb_log_write_ahead_size. This allows the user to effectively pad write operations to complete the full block of the underlying device or file system, negating the need for a read-on-write modification. This change results in better stability of log throughput as there will no longer be a situation where some writes are effectively cached and others will not be cached.
We continue to investigate other ways of addressing this problem. For example, on an SSD, deallocation likeFALLOC_FL_PUNCH_HOLEmight be better if it is supported.
(5) Future improvements
We are continuing to focus on improving DML performance for 5.7. Some of our next areas of research include:
- Implementing improvements to the adaptive flushing algorithm (suggestion by Dimitri Kravtchuk)
- Setting a thread priority for the page_cleaner (in Linux for now)
- Addressing an issue where an overload of flushing can occur when the oldest modification reaches max_modified_age_sync. (lowers risk to reach max_modified_age_sync; proper throughput along with flushing around max_modified_age_sync)
- Introducing page fill factor to control frequency of merge/split of the index pages
Important Change in Behavior: MySQL 5.7 will be more sensitive for flushing related options
As the result of the above improvements (including the future works), MySQL 5.7 has will respect configuration settings much closer and adjusting settings to reflect underlying hardware device(s) IO capabilities will be more important to optimize throughput. For example: settings that are too conservative may prevent the page cleaner thread from competing enough work.
innodb_io_capacity_max≤ [actual max write pages/s]
As the result of the adjustments, 5.7 will always try to respectinnodb_io_capacity_maxfor flush_list flushing. If the amount of outstanding work is too large, the page cleaner might spend too much time performing flush_list flushing and not complete some of the other tasks required of it. The actual maximum “write pages/s” can be confirmed by watching PAGES_WRITTEN_RATE value ofINFORMATION_SCHEMA.INNODB_BUFFER_POOL_STATS, for example.
innodb_buf_pool_instances×innodb_lru_scan_depth≥ [actual max read page/s]
The settinginnodb_lru_scan_depthcan now be considered as the target of free pages for each buffer pool instance at flushing operation of the page cleaner. A single round of page cleaner tasks is also intended to be completed within one second. So, “read page/s” is affected byinnodb_buf_pool_instances×innodb_lru_scan_depth. Settinginnodb_lru_scan_depthto a very high high value is not recommended, because the free page keeping batch might take too long. (* The actual maximum “read pages/s” can be confirmed by watching PAGES_READ_RATE value ofINFORMATION_SCHEMA.INNODB_BUFFER_POOL_STATS, also for example.)

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리, 쿼리 및 보안에 적합한 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1. 다양한 운영 체제를 지원하며 웹 응용 프로그램 및 기타 필드에서 널리 사용됩니다. 2. 클라이언트-서버 아키텍처 및 다양한 스토리지 엔진을 통해 MySQL은 데이터를 효율적으로 처리합니다. 3. 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성, 데이터 삽입, 쿼리 및 업데이트가 포함됩니다. 4. 고급 사용에는 복잡한 쿼리 및 저장 프로 시저가 포함됩니다. 5. 설명 진술을 통해 일반적인 오류를 디버깅 할 수 있습니다. 6. 성능 최적화에는 인덱스의 합리적인 사용 및 최적화 된 쿼리 문이 포함됩니다.

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

InnoDB의 잠금 장치에는 공유 잠금 장치, 독점 잠금, 의도 잠금 장치, 레코드 잠금, 갭 잠금 및 다음 키 잠금 장치가 포함됩니다. 1. 공유 잠금을 사용하면 다른 트랜잭션을 읽지 않고 트랜잭션이 데이터를 읽을 수 있습니다. 2. 독점 잠금은 다른 트랜잭션이 데이터를 읽고 수정하는 것을 방지합니다. 3. 의도 잠금은 잠금 효율을 최적화합니다. 4. 레코드 잠금 잠금 인덱스 레코드. 5. 갭 잠금 잠금 장치 색인 기록 간격. 6. 다음 키 잠금은 데이터 일관성을 보장하기 위해 레코드 잠금과 갭 잠금의 조합입니다.

MySQL 쿼리 성능이 좋지 않은 주된 이유는 인덱스 사용, 쿼리 최적화에 의한 잘못된 실행 계획 선택, 불합리한 테이블 디자인, 과도한 데이터 볼륨 및 잠금 경쟁이 포함됩니다. 1. 색인이 느리게 쿼리를 일으키지 않으며 인덱스를 추가하면 성능이 크게 향상 될 수 있습니다. 2. 설명 명령을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 Optimizer 오류를 찾으십시오. 3. 테이블 구조를 재구성하고 결합 조건을 최적화하면 테이블 설계 문제가 향상 될 수 있습니다. 4. 데이터 볼륨이 크면 분할 및 테이블 디비전 전략이 채택됩니다. 5. 높은 동시성 환경에서 거래 및 잠금 전략을 최적화하면 잠금 경쟁이 줄어들 수 있습니다.

데이터베이스 최적화에서 쿼리 요구 사항에 따라 인덱싱 전략을 선택해야합니다. 1. 쿼리에 여러 열이 포함되고 조건 순서가 수정되면 복합 인덱스를 사용하십시오. 2. 쿼리에 여러 열이 포함되어 있지만 조건 순서가 고정되지 않은 경우 여러 단일 열 인덱스를 사용하십시오. 복합 인덱스는 다중 열 쿼리를 최적화하는 데 적합한 반면 단일 열 인덱스는 단일 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.


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