insert buffer 是InnoDB存储引擎所独有的功能。通过insert buffer,InnoDB存储引擎可以大幅度提高数据库中非唯一辅助索引的插入性能。
数据库对于自增主键值的插入是顺序的,因此插入能有较高的性能。但是实际生产环境中,用户表中主键仅有并且只能有1个,然而表中可能存在多个辅助索引。
为了阐述非聚集索引写性能问题,我们先来看一个例子:
mysql>create table t (
id int auto_increment,
name varchar(30),
primary key (id));
我们创建了一个表,表的主键是id,id列式自增长的,即当执行插入操作时,id列会自动增长,页中行记录按id顺序存放,不需要随机读取其它页的数据。因此,在这样的情况下(即聚集索引),插入操作效率很高。
对于上一张表t,业务上还需要按非唯一的name字段查找,则表定义改为:
mysql>create table t (
id int auto_increment,
name varchar(30),
primary key (id),
key (name));
这时,除了主键聚合索引外,还产生了一个name列的辅助索引,对于该非聚集索引来说,叶子节点的插入不再有序,这时就需要离散访问非聚集索引页,插入性能变低。
插入缓冲技术机制
为了解决这个问题,InnoDB设计出了插入缓冲技术,对于非聚集类索引的插入和更新操作,不是每一次都直接插入到索引页中,而是先判断插入的非聚集索引叶子是否在缓冲池中,若在,则直接插入;若不在,则先将插入的记录放到insert buffer中,然后根据一些算法将insert buffer 缓存的记录通过后台线程慢慢的合并(merge)回辅助索引页中。这样做的好处是:(1)减少磁盘的离散读取;(2)将多次插入合并为一次操作。
例如name字段的插入顺序为:
('Maria',10), ('David',7), ('Tim', 11), ('Jim', 7), ('Monty', 10), ('Herry', 7), ('Heikki', 7)
后面的数字表示原先插入的辅助索引的page_no,可以看到页的访问是完全无序的,然而当插入到insert buffer中时,上述记录可能在一个页中,因此减少了离散读取。在insert buffer中,记录根据应插入辅助索引的叶子节点page_no进行排序,故上述记录在insert buffer中的状态应为:
('David',7), ('Jim', 7), ('Herry', 7), ('Heikki', 7) , ('Maria',10), ('Monty', 10), ('Tim', 11)
当要进行合并时,页page_no为7的记录有4条,可以一次性将这4条记录插入到辅助索引中,从而提高数据库的整体性能。
insert buffer的使用需要满足以下两个条件:
1)索引是辅助索引(secondary index)
2)索引是非唯一的
若是唯一索引,那么在插入时需要判断插入的记录是否是唯一,这需要读取辅助索引页,而insert buffer 的设计就是避免读取insert buffer,这会导致失去insert buffer 的设计意义。
插入缓冲带来的问题
任何一项技术在带来好处的同时,必然也带来坏处。插入缓冲主要带来如下两个坏处:
1)可能导致数据库宕机后实例恢复时间变长。如果应用程序执行大量的插入和更新操作,且涉及非唯一的聚集索引,一旦出现宕机,这时就有大量内存中的插入缓冲区数据没有合并至索引页中,导致实例恢复时间会很长。
2)在写密集的情况下,插入缓冲会占用过多的缓冲池内存(innodb_buffer_pool),默认情况下最大可以占用1/2,这在实际应用中会带来一定的问题。
插入缓冲的内部实现
insert buffer的数据结构是一棵B+树。全局只有一棵insert buffer B+树,负责对所有的表的辅助索引进行 insert buffer。这棵B+树存放在共享表空间中,默认也就是ibdata1中。因此,试图通过独立表空间ibd文件恢复表中数据时,往往会导致check table 失败。这是因为表的辅助索引中的数据可能还在insert buffer中,也就是共享表空间中。所以通过idb文件进行恢复后,还需要进行repair table 操作来重建表上所有的辅助索引。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。


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