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MySQL Replication常用SQL、应用、文件、流程、模式
无聊时写的,算科普吧,毕竟内置的Replication是MySQL的骄傲
㈠ SQL语句篇
管理主库部分
show master logs
列出主库二进制日志
show master status
列出当前主库二进制日志状态
show slave hosts
列出连接到主库的备库信息
show binlog events in 'log_name'
列出二进制日志中的事件
reset master
置空二进制日志索引文件,并创建一个新的二进制日志
purge master logs to 'log_name'
purge master logs before 'date'
删除主库的二进制日志
建议删除流程:
① 目标日志确认如下:
在主库:show master logs
在备库:show slave status[每个备库都执行,抓取延迟最大的备库]
② 备份
③ purge
管理备库部分
change master to master_**
告诉备库如何连接到主库并重放其二进制日志
参数较多较杂,请自行参阅手册
reset slave
删除master.info、relay-log.info以及所有中继日志,并新建一个中继日志
show slave status
查看当前备库状态
输出较多,下面捡几个重要的谈谈
Slave_IO_State、Slave_IO_Running、Slave_SQL_Running:表示IO线程和SQL线程健康状况
Master_Log_File:IO线程当前正在读取的主库的二进制日志的名称
Read_Master_Log_Pos:当前主库的二进制日志中,IO线程已经读取的位置
Relay_Log_File:SQL线程当前正在读取和执行的中继日志的名称
Relay_Log_Pos:当前中继日志中,SQL线程已经读取和执行的位置
Exec_Master_Log_Pos:同步到备库的二进制日志的位置
能借助该输出来计算复制延迟:
Read_Master_Log_Pos-Exec_Master_Log_Pos:表示SQL线程延迟,进而表示了主备是否同步
顺道提一点,二进制日志坐标:Position,减去Read_Master_Log_Pos:表示IO线程延迟
start slave
启动备库SQL线程/IO线程
stop slave
停止备库SQL线程/IO线程
㈡ 应用篇
数据分布
→给地理上互相隔离的IDC分发数据
热备份
→复制是备份的技术补充,但不能代替备份
读扩展
→负载均衡
报表分析
→在不影响主库业务的情况下,月底的审计和报表分析可放到备库上做
升级测试
→用最新版本的mysql做备库
故障转移
→提升备库为主库,最小化宕机时间
㈢ 文件篇
master.info
记录备库连接主库所需要的信息,如:主机、用户名、密码、当前二进制日志坐标等
同时,他也能告诉主库:"我需要某个日志的某个位置之后的内容,请发给我"
relay-log.info
记录当前备库正在复制的二进制日志和中继日志的坐标
binlog index
记录主库磁盘上二进制日志文件
relay log
存储IO线程从主库复制的二进制日志事件
relay log index
作用同binlog index
㈣ 流程篇
⑴ 主库记录二进制日志:按事务提交的顺序记录事件
⑵ 备库将主库的二进制日志复制到本地中继日志
启动IO线程
发起TCP/IP连接
在主库启动binlog dump线程
读取主库二进制日志
IO线程记录到relay log和master.info
⑶ 备库读取并重放二进制日志事件
㈤ 模式篇
复制模式可分:STATEMENT和ROW,通过binlog_format控制
没有哪种模式能胜任任何场景,谓之:存在即是合理
MySQL能在这两种模式动态却换(binlog_format='MIXED')
缺省以STATEMENT运行,当无法正确复制时则以ROW运行
下面列出他们各自的优缺点
ROW模式
优点
几乎没有基于行的复制无法处理的场景
更少的锁竞争,因为对强串行化的需求降低
更低的CPU花费,因为没有必要在构造SQL上下文信息
更好的保证了复制到备库的数据的品质
更快的定位和解决数据不一致,如当找不到修改的行时,ROW模式会使整个复制过程停止而STATEMENT不会
缺点
无法确定执行了什么SQL
黑盒子,很难定位出故障的地方
占用更多的磁盘空间
更多的网络带宽开销
STATEMENT模式
优点
基于行的复制整个过程基本上就是执行SQL
这很容易定位问题
缺点
无法正确复制,特别是当涉及到存储过程、触发器、函数等
这会失去复制的意义
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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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