While at Percona Live this year I was reminded about ZFS and running MySQL on top of a ZFS-based storage platform.
Now I’m a big fan of ZFS (although sadly I don’t get to use it as much as I used to after I shutdown my home server farm), and I did a lot of different testing back while at MySQL to ensure that MySQL, InnoDB and ZFS worked correctly together.
Of course today we have a completely new range of ZFS compatible environments, not least of which are FreeBSD andZFS on Linux, I think it’s time to revisit some of my original advice on using this combination.
Unfortunately the presentations and MySQL University sessions back then have all been taken down. But that doesn’t mean the advice is any less valid.
Some of the core advice for using InnoDB on ZFS:
- Configure a single InnoDB tablespace, rather than configuring multiple tablespaces across different disks, and then let ZFS manage the underlying disk using stripes or mirrors or whatever configuration you want. This avoids you having to restart or reconfigure your tablespaces as your data grows, and moves that out to ZFS which can do it much more easily and while the filesystem and database remain online. That means we can do:
innodb_data_file_path = /zpool/data/ibdatafile:10G:autoextend
- While we’re taking about the InnoDB data files, the best optimisation you can do is to set the ZFS block size to match the InnoDB block size. You should do this *before* you start writing data. That means creating the filesystem and then setting the block size:
zfs set recordsize=8K zpool/data
- What you can also do is configure a separate filesystem for the InnoDB logs that has a ZPool record size of 128K. That’s less relevant in later versions of ZFS, but actually it does no harm.
- Switch on I/O compression. Within ZFS this improves I/O time (because less data is read/written physically from/to disk), and therefore improves overall I/O times. The compression is good enough and passive to be able to handle the load while still reducing the overall time.
- Disable the double-write buffer. The transactional nature of ZFS helps to ensure the validity of data written down to disk, so we don’t need two copies of the data to be written to ensure valid recovery in the case of failure that are normally caused by partial writes of the record data. The performance gain is small, but worth it.
- Using direct IO (O_DIRECT in your my.cnf) also improves performance for similar reasons. We can be sure with direct writes in ZFS that the information is written down to the right place.
- Limit the Adjustable Replacement Cache (ARC); without doing this you can end up with ZFS using a lot of cache memory that will be better used at the database level for caching record information. We don’t need the block data cache as well.
- Configure a separate ZFS Intent Log (ZIL), really a Separate Intent Log (SLOG) – if you are not using SSD throughout, this is a great place to use SSD to speed up your overall disk I/O performance. Using SLOG stores immediate writes out to SSD, enabling ZFS to manage the more effective block writes of information out to slower spinning disks. The real difference is that this lowers disk writes, lowers latency, and lowers overall spinning disk activity, meaning they will probably last longer, not to mention making your system quieter in the process. For the sake of $200 of SSD, you could double your performance and get an extra year or so out the disks.
Surprisingly not much has changed in these key rules, perhaps the biggest different is the change in price of SSD between when I wrote these original rules and today. SSD is cheap(er) today so that many people can afford SSD as their main disk, rather than their storage format, especially if you are building serious machines.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

InnoDB secara berkesan menghalang pembacaan hantu melalui mekanisme utama. 1) Kekunci seterusnya menggabungkan kunci baris dan kunci jurang untuk mengunci rekod dan jurang mereka untuk mengelakkan rekod baru daripada dimasukkan. 2) Dalam aplikasi praktikal, dengan mengoptimumkan pertanyaan dan menyesuaikan tahap pengasingan, persaingan kunci dapat dikurangkan dan prestasi konkurensi dapat ditingkatkan.

MySQL bukan bahasa pengaturcaraan, tetapi bahasa pertanyaannya SQL mempunyai ciri -ciri bahasa pengaturcaraan: 1. SQL menyokong penghakiman bersyarat, gelung dan operasi berubah -ubah; 2. Melalui prosedur, pencetus dan fungsi yang disimpan, pengguna boleh melakukan operasi logik yang kompleks dalam pangkalan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang sesuai untuk penyimpanan data, pengurusan, pertanyaan dan keselamatan. 1. Ia menyokong pelbagai sistem operasi dan digunakan secara meluas dalam aplikasi web dan bidang lain. 2. Melalui seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan yang berbeza, MySQL memproses data dengan cekap. 3. Penggunaan asas termasuk membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan dan mengemas kini data. 4. Penggunaan lanjutan melibatkan pertanyaan kompleks dan prosedur yang disimpan. 5. Kesilapan umum boleh disahpepijat melalui pernyataan yang dijelaskan. 6. Pengoptimuman Prestasi termasuk penggunaan indeks rasional dan pernyataan pertanyaan yang dioptimumkan.

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Mekanisme kunci InnoDB termasuk kunci bersama, kunci eksklusif, kunci niat, kunci rekod, kunci jurang dan kunci utama seterusnya. 1. Kunci dikongsi membolehkan urus niaga membaca data tanpa menghalang urus niaga lain dari membaca. 2. Kunci eksklusif menghalang urus niaga lain daripada membaca dan mengubah suai data. 3. Niat Kunci mengoptimumkan kecekapan kunci. 4. Rekod Rekod Kunci Kunci Rekod. 5. Gap Lock Locks Index Rakaman Gap. 6. Kunci kunci seterusnya adalah gabungan kunci rekod dan kunci jurang untuk memastikan konsistensi data.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)