很早前就想写篇文章介绍一下互联网DBA需要干的一些事情,但苦于没有时间,忙于平台建设,最近,各个模块都初具规模,故有时间静下心来,介绍一下。 众所周知,互联网DBA与传统行业DBA有很大的不同,那就是管理的机器多,新技术更新快,面对的开发多、网络环
很早前就想写篇文章介绍一下互联网DBA需要干的一些事情,但苦于没有时间,忙于平台建设,最近,各个模块都初具规模,故有时间静下心来,介绍一下。
众所周知,互联网DBA与传统行业DBA有很大的不同,那就是管理的机器多,新技术更新快,面对的开发多、网络环境复杂、要求7*24待机;这样就 导致互联网DBA的工作在传统DBA工作之上,增加了更多的复杂性,我们必须考虑如何大批量部署,如何集中化监控、如何解决单点故障而保障7*24,而为 了做到这些,不是靠堆人力,我们必须有一个完整的平台作为支撑,那么数据库平台到底要建成什么样子呢?
1、强有力的监控系统(监 控):
监控是我们的眼睛,我们不可能7*24个小时盯着我们的DB,所以,我们需要监控系统来帮我们盯着,一旦异常,监控不仅仅通知我们,而必须要有控 制,例如:MySQL 从库宕机了我们通过监控自动让其下线;从库同步状态失效了,可以自动修复同步等;并且,随着机器的增加、实例daemon的增加,我们会发现我们的手机报 警会急剧增加,为了我们自己晚上能睡一个安稳觉,我们怎么去降低我们的报警,例如:哪些该短信,哪些该邮件;所有机器的磁盘空间报警是否可以整合后在报 呢?这就是我们监控系统必须考虑的,
2、自动审核系统:
开发很多,项目很多,但是开发的习惯都不一致,可能会导致我们审核表结构的时头都看大了,为了保证线上的统一,为了保证不被开发的神奇SQL搞伤, 不被N多的项目审核压垮,我们必须有一个自动建表审核系统,我们定义一些规则,如:不能用预留字段、主键必须为INT,BIGINT等,然后开发填写准备 上线的表结构,通过系统自动审核,审核通过的,自动上线,审核不通过的,给出建议;
3、慢日志分析系统:
随着自动审核系统的上线,我们可能会漏掉一些索引使用不太好的SQL,那么我们就需要慢日志分系统帮助我们,在设计该系统时候,我们需要考虑是实时 抓取慢日志,还是每天定期推送慢日志、慢日志抓取后是立即推送给开发还是自动分析完以后给出建议给开发、慢日志还要考虑一些SQL是否需要过滤,因为他可 能是每天的统计,当然这些都是自动的,设计完后,不需要人工介入;
4、统计系统:
我们必须清晰的知道线上DB的整体运行情况,访问量的变化、写入量的变化、图是死的,他不会欺骗任何人;我们能通过访问统计知道是否有恶意访问、是否需要优化,是否需要增加节点抗住更大的压力;
5、备份系统:
不管你信不信,我是信了,冷备份总是我们的救命草,不管我们做的多么好,故障总会有,drop database也会发生,所以,一个完整的备份系统,势在必行,我们的备份是否正常,备份的数据是否能恢复,恢复需要多少时间,都是我们备份系统需要考虑的;
6、管理系统:
我们机器少则上百台,多则可能好几千,如何清晰知道每台机器跑了多少daemon,DB Proxy下面有哪些机器,如何能对主库机器、从库机器进行脚本分别分发等;都需要管理系统来帮我们完成;
7、中间层:
是把双刃剑,他能给我们带来好的扩展,例如:动态添加从库、主库失效检测等;但是他带来了DBA管理的复杂性、带来了更多的故障点、带来了更多的 bug、如果DB Proxy性能不好的话,那就更糟了,并且为了解决client透明,我们必须考虑很多,例如:连接保持,如:字符集、last_insert_id、 use dbname等;如果我们有人力开发维护,那么我相信Proxy会带给我们欢乐;
以上各个系统都是为我们管理DB提供支持,如果没有这些系统支持,那么数据库管理就谈不上平台,谈不上批量管理,谈不上承载百亿访问量,百T数据量 的数据库;当然在涉及这样的系统时候,我们也要考虑新技术的引进,例如:如果能快速的打造NoSQL 平台等;当然在部署这些模块的时候,我们时时刻刻记得,所有的模块都是会变的,我们需要不停的学习,不停的改进,才会打造宕机时间更低的数据库服务。
原文地址:互联网DBA需要做那些事(装载), 感谢原作者分享。

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。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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