这周阿里集团DBA内部分享时,支付宝的黄忠同学提了一个问题,关于InnoDB索引page 的利用率。 page 利用率 主要是指btee里面每个page的使用被使用的空间大
这周阿里集团DBA内部分享时,支付宝的黄忠同学提了一个问题,关于InnoDB索引page 的利用率。page利用率
主要是指btee里面每个page的使用被使用的空间大小。我们知道InnoDB默认一个page大小是16k。但实际使用情况不会总用满
我们定义为所有page的总使用字节除以总字节数。
在理论分析之前,我们要先弄个工具,查一下。
实例统计
写了一个简单的工具,读ibd文件上的每个page,算出每个page的实际使用字节,可以得到利用率。
我们找了线上一个库来模拟。表中有1个自增主键和3个非聚簇索引。不影响结论地简化为如下:
CREATE TABLE `ctu_factor_risk_99_03` (
`a` varchar(32) DEFAULT NULL, `b` varchar(32) DEFAULT NULL, `c` varchar(32) DEFAULT NULL, KEY a (a), KEY bc (b,c), KEY cb (c,b), ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; |
插入数据中a,b,c均为长度为30字节的随机字符串。
显然主键和其他索引应该分开统计。统计结果发现,主键page利用率71%,其他索引利用率约52%。
简单分析 上面的结果很好理解。因为按照主键递增顺序插入数据,因此主键上数据“紧凑”。 而其他三个索引,则都是随机更新,需要不停地作索引节点分裂。
如何提升磁盘空间利用率
回到最开始的问题。其实我们关心的,是InnoDB为了保存相同的数据,用了多少空间。所以我们的问题变成,存储相同的数据,如何让占用的磁盘空间更小。 有一个很直观的结论。把这些索引删了重建,必然会减少空间消耗。因为这个操作之后,在新的数据插入之前,这些索引也变成“紧凑的”。 再建了一个与cb相同的索引,再跑,利用率居然高达98%。这个原理大家应该都知道了,只是量化一下而已。 工具附后, 用法 ./ibd_used tb.ibd N1 N2 >/tmp/r 最后几行为各个索引的利用率统计值

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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