DBA的一块主要的工作是后台系统维护, 当你在一家高速增长的网络公司做这个职位时, 已经不能光做些事后故障处理的事了, 需要对数据容容量(Capacity)作了一些有效的预测, 否则当业务高峰来临时, 就会手忙脚乱. 要将高可用性当成第一目标, 也不能光看目前的系统
DBA的一块主要的工作是后台系统维护, 当你在一家高速增长的网络公司做这个职位时, 已经不能光做些事后故障处理的事了, 需要对数据容容量(Capacity)作了一些有效的预测, 否则当业务高峰来临时, 就会手忙脚乱. 要将高可用性当成第一目标, 也不能光看目前的系统可用性, 要结合业务增长速度来看系统可用性, 这样容量预测的工作就势在必行.
从数据库的角度来的看, 可以先去分析下面几个因素和系统负荷的关系.
1, Execute Count
2, Logical Read
3, Physical Read
4, Physical Write
5, Transactions
当了解了上面的因素和系统负荷之间的变化关系后, 需要再分析资源和上面这些因素的关系, 以及资源的限制. 有那些方面资源呢?
1, CPU
2, IOPS & IO Time & Storage Space
3, Transaction Process
再从业务上来分析, 分析一下完成你的一笔交易需要产生多少次数据库的活动, 再根据业务发展的速度就可以初步评价出, 目前的系统可以支持多少的事务量了, 从而知道现有的系统可以再支持多少时间, 有了这些预测, 就可以提前作出一些行动, 进行相关的升级或改造了.
很想做一个比较好的预测模型, 由于不能用真实的数据去检验一下模型的有效性, 因此永远局限于理论模型, 目前还没有很好的很准的模型, 正在思考中......

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB

MySQL/InnoDB支持四种事务隔离级别:ReadUncommitted、ReadCommitted、RepeatableRead和Serializable。1.ReadUncommitted允许读取未提交数据,可能导致脏读。2.ReadCommitted避免脏读,但可能发生不可重复读。3.RepeatableRead是默认级别,避免脏读和不可重复读,但可能发生幻读。4.Serializable避免所有并发问题,但降低并发性。选择合适的隔离级别需平衡数据一致性和性能需求。

MySQL适合Web应用和内容管理系统,因其开源、高性能和易用性而受欢迎。1)与PostgreSQL相比,MySQL在简单查询和高并发读操作上表现更好。2)相较Oracle,MySQL因开源和低成本更受中小企业青睐。3)对比MicrosoftSQLServer,MySQL更适合跨平台应用。4)与MongoDB不同,MySQL更适用于结构化数据和事务处理。

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。


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