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缘由
在微博上看到李嘉诚自述的视频中有这么一句话,大意是:我很喜欢读书,我通常读完一本书,把它记到脑子里,再去换另一本书。当时我突有感想,这些年工作,买过的书也不少,有80余本,基本上每本都是经典的好书,也算是有点收藏的味道吧。但是很多书我都是翻一翻,满足自己对某一方面知识的渴望,但自己真的能记在脑力里的却不多,于是在2012年的年尾,伴随着自己的失业,我也打算好好的选择一些书继续阅读,争取读完了,能记住一些,再换下一本。
状态
首读 —— 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》 At 2012/12/20
前言
我不是DBA,我是一名开发者,所以站在开发者的角度来读这本书对自己还是有不少收获的,至少以后在项目中设计和使用数据库的过程中,可以考虑到如何更好的和DBA进行有效的沟通。
获取的知识
InnoDB存储引擎 master thread 的问题?
InnoDB的主线程的代码,在每秒执行的任务中:存在固定的只刷新100个脏页到磁盘、合并20个插入缓冲。在写密集的App中,每秒中可以能产生大于100个的脏页,或是产生大于20个插入缓冲,此时的master thread似乎会忙不过来,或者说它总是做得很慢。即使磁盘能在1秒内处理多于100个页的写入和20个插入缓冲的合并,由于hard coding(硬编码)master thread也只会选择刷新100个脏页和合并20个插入缓冲。同时,当发生宕机需要恢复时,由于很多数据还没有刷新回磁盘,所以可能会导致恢复需要很快的时间,尤其是对于insert buffer。
解决办法
InnoDB Plugin提供了一个参数,用来表示磁盘IO的吞吐量,参数为 innodb_io_capacity,默认值为200。对于刷新到磁盘的数量,会按照 innodb_io_capacity的百分比来刷新相对数量的页。规则如下:
* 在合并插入缓冲时,合并插入缓冲的数量为 innodb_io_capacity 数值的5%。
* 在从缓冲区刷新脏页时,刷新脏页的数量为 innodb_io_capacity。
如果你使用了SSD类的磁盘,或者将几块磁盘做了RAID,当你的存储拥有更高的IO速度时,完全可以将 innodb_io_capacity 的值调得再高点,知道符合你的磁盘IO的吞吐量为止。
慢查询日志
MySQL允许用户通过 long_query_time 参数来设置,默认值是10,代表10秒。默认情况下,MySQL数据库并不启动慢查询日志,需要我们手工将这个参数(log_slow_queries)设为ON,然后启动。
* 注意1
当设置了long_query_time后,MySQL数据库会记录运行时间超过该值的所有SQL语句,但对于运行时间正好等于long_query_time的情况,并不会被记录下。
* 注意2
从MySQL5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间。
另一个和慢查询日志有关的参数是 log_queries_not_using_indexes,如果运行的SQL语句没有使用索引,则MySQL数据库同样会将这条SQL语句记录到慢查询日志文件。
使用 mysqldumpslow 命令可以分析慢查询日志文件
mysqldumpslow nh122-190-slow.log
MySQL5.1开始可以将慢查询的日志记录放入一张表中,这使我们的查询更加直观。慢查询表在MySQL数据库中,名为slow_log。
参数log_output指定了慢查询输出的格式,默认为FILE,你可以将它设为TABLE,然后就可以查询mysql数据库的slow_log表了。
set global log_output='TABLE';
分区表
MySQL 5.1 后添加对表分区的支持,当然支持的分区类型为水平分区(一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中)。此外,MySQL数据库的分区是局部分区索引,一个分区中既存放了数据又存放了索引。
show variables like '%partition%'/G;
MySQL目前支持的分区类型有:
* RANGE分区:行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。MySQL5.5开始支持RANGE COLUMNS的分区。
* LIST分区:和RANGE分区类似,只是LIST分区面向的是离散的值。MySQL5.5开始支持LIST COLUMNS的分区。
* HASH分区:根据用户自定义的表达式的返回值来进行分区,返回值不能为负数。
* KEY分区:根据MySQL数据库提供的哈希函数来进行分区。
* 不论创建何种类型的分区,如果表中存在主键或者是唯一索引时,分区别必须是唯一索引的一个组成部分。唯一索引可以是允许NULL值的,并且分区列只要是唯一索引的一个组成部分,不需要整个唯一索引列都是分区列。
* 当建表时没有指定主键,唯一索引时,可以指定任何一个列为分区列。
B+树索引
B+树索引其本质就是B+树在数据库中的实现,但是B+的索引在数据库中有一个特定就是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2-3层,也就是对于查询某一键值的行记录,最多只需要2到3次IO,而对于当前的硬盘速度,2-3次IO也就意味着查询时间只需要0.02-0.03秒。
什么时候使用B+树索引
* 访问高选择性字段并从表中取出很少一部分行时,对这个字段添加B+树索引是非常有必要的。
聚集索引和辅助索引
InnoDB存储引擎是索引组织表,即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,并且叶节点中存放着整张表的行记录数据,因此也让聚集索引的叶节点成为数据页。
每张表只能拥有一个聚集索引。
辅助索引(非聚集索引),叶级别不包含行的全部数据。叶节点除了包含键值以外,每个叶级别中的索引行还包含了一个书签,该书签用来告诉InnoDB存储引擎。
事务的隐式提交
不好的事务习惯
* 在循环中提交
create procedure load1(count int unsigned)begindeclare s int unsigned default 1;declare c char(80) default repreat('a',80);while s <p>* 使用自动提交</p><p>自动提交并不是好习惯,因为这对于初级DBA容易犯错,另外对于一些开发人员可能产生错误的理解,如我们在上面提到的循环提交问题。MySQL数据库默认设置使用自动提交。可以使用如下语句来改变当然自动提交的方式</p><pre class="brush:php;toolbar:false">set autocommit=0;
* 使用自动回滚
create procedure sp_auto_rollback_demo()begindeclare exit handler for sqlexception rollback;start transaction;insert into b select 1;insert into c select 2;insert into b select 1;insert into b select 3;commit;end;
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要优化MySQL慢查询,需使用slowquerylog和performance_schema:1.启用slowquerylog并设置阈值,记录慢查询;2.利用performance_schema分析查询执行细节,找出性能瓶颈并优化。

MySQL和SQL是开发者必备技能。1.MySQL是开源的关系型数据库管理系统,SQL是用于管理和操作数据库的标准语言。2.MySQL通过高效的数据存储和检索功能支持多种存储引擎,SQL通过简单语句完成复杂数据操作。3.使用示例包括基本查询和高级查询,如按条件过滤和排序。4.常见错误包括语法错误和性能问题,可通过检查SQL语句和使用EXPLAIN命令优化。5.性能优化技巧包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和提升代码可读性。

MySQL异步主从复制通过binlog实现数据同步,提升读性能和高可用性。1)主服务器记录变更到binlog;2)从服务器通过I/O线程读取binlog;3)从服务器的SQL线程应用binlog同步数据。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统。1)创建数据库和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。3)高级操作:JOIN、子查询和事务处理。4)调试技巧:检查语法、数据类型和权限。5)优化建议:使用索引、避免SELECT*和使用事务。

MySQL的安装和基本操作包括:1.下载并安装MySQL,设置根用户密码;2.使用SQL命令创建数据库和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.执行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.创建索引和存储过程以优化性能和实现复杂逻辑。通过这些步骤,你可以从零开始构建和管理MySQL数据库。

InnoDBBufferPool通过将数据和索引页加载到内存中来提升MySQL数据库的性能。1)数据页加载到BufferPool中,减少磁盘I/O。2)脏页被标记并定期刷新到磁盘。3)LRU算法管理数据页淘汰。4)预读机制提前加载可能需要的数据页。

MySQL适合初学者使用,因为它安装简单、功能强大且易于管理数据。1.安装和配置简单,适用于多种操作系统。2.支持基本操作如创建数据库和表、插入、查询、更新和删除数据。3.提供高级功能如JOIN操作和子查询。4.可以通过索引、查询优化和分表分区来提升性能。5.支持备份、恢复和安全措施,确保数据的安全和一致性。

全表扫描在MySQL中可能比使用索引更快,具体情况包括:1)数据量较小时;2)查询返回大量数据时;3)索引列不具备高选择性时;4)复杂查询时。通过分析查询计划、优化索引、避免过度索引和定期维护表,可以在实际应用中做出最优选择。


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