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    MySQL结构变更,不可不知的Metadata Lock

    一旦DDL操作因获取不到MDL阻塞,后续其它针对该的其它操作都会被阻塞。典型如下,如阻塞稍久的话,我们会看到Threads_running飙升,CPU告警。...减少DDL阻塞的概率。 MDL引入的背景 MDL是MySQL 5.5.3引入的,主要用于解决两个问题, RR事务隔离级别下不可重复读的问题 如下所示,演示环境,MySQL 5.5.0。...需要注意的是,MDL不仅仅适用于,同样也适用于其它对象,如下表所示,其中,"等待状态"对应的是"show processlist"中的State。...为了提高数据库的并发度,MDL细分为了11种类型。...这也就是为什么DDL操作阻塞时,后续其它操作也会被阻塞。 关于MDL的补充 1. MDL的最大等待时间由lock_wait_timeout参数决定,其默认值为31536000(365天)。

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    MySQL 分区?涨知识

    %'; 命令来查看: 我们进入到这个目录下,就可以看到我们定义的所有数据库,一个数据库就是一个文件夹,一个库中,有其对应的的信息,如下: 在 MySQL 中,如果存储引擎是 MyISAM,那么在...为了解决这个问题,我们可以利用 MySQL 的分区功能,在物理上将这一张对应的文件,分割成许多小块,如此,当我们查找一条数据时,就不用在某一个文件中进行整个遍历,我们只需要知道这条数据位于哪一个数据块...每张中的数据是不完整的,数据拆分到了不同的 DB 中去了。...从 MySQL5.6.1 开始,have_partitioning 参数已经去掉了,而是用 SHOW PLUGINS 来代替。...,我们进入到 /var/lib/mysql/test08 文件夹中,来看刚刚创建的文件: 可以看到,此时的数据文件分为好几个

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    看来,MySQL next-key lock 的 bug 并没有修复!

    前言 在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》...中已经介绍主键索引的加锁范围,现在来回顾一下: 加锁时,会先给添加意向锁,IX 或 IS; 加锁是如果是多个范围,是分开加了多个锁,每个范围都有锁;(这个可以实践下 id < 20 的情况) 主键等值查询...mysql> begin; select * from t where a > 110 and a < 114 for update; 诶??? 奇怪了! 我唯一能想到的原因就是前开后闭。...之前还说这个 bug 在 8.0.18 修复,并优化成了前开后开区间,这直接打脸,明摆着没有修复。...因为主键上的 next-key 的 bug 修复,同时优化了前开后闭区间为前开后开区间,而非主键唯一索引上这个 bug 没有修复,所以没有优化。 嗯~ 大概就是这样吧! - -

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    MySQL优化方案,收藏细看!

    具体的调优参数内容较多,具体可参考官方文档,这里介绍一些比较重要的参数: back_log:back_log 值指出在 MySQL 暂时停止回答新请求之前的短时间内多少个请求可以存在堆栈中。...同时目前很多拆分的解决方案同时也兼顾考虑读写分离。...缓存 缓存可以发生在这些层次: MySQL 内部:在系统调优参数介绍相关设置; 数据访问层:比如 MyBatis 针对 SQL 语句做缓存,而 Hibernate 可以精确到单个记录,这里缓存的对象主要是持久化对象...库内分,仅仅是单纯的解决单一数据过大的问题,由于没有把的数据分布到不同的机器上,因此对于减轻 MySQL 服务器的压力来说,并没有太大的作用,大家还是竞争同一个物理机上的 IO、CPU、网络,这个就要通过分库来解决...解决方案 由于水平拆分牵涉的逻辑比较复杂,当前也有不少比较成熟的解决方案。这些方案分为两大类:客户端架构和代理架构。

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    你好奇过 MySQL 内部临时什么吗?

    SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的是内部临时,explain 输出结果的 Extra 列出现 Using temporary 就说明 SQL 语句执行时使用了内部临时。...为了描述方便,本文后续内容中临时和内部临时表意思一样,都表示 SQL 语句执行过程中 MySQL 自行创建的临时。 本文内容基于 MySQL 5.7.35 源码。 1....得益于 MEMORY 引擎的记录长度固定,判断内存临时占用的空间是否超过阈值就很简单。...第 6 小节,介绍临时中会为 group by、distinct 字段建立唯一索引,如果 group by 或 distinct 索引字段数量、单个字段长度、索引记录长度超过了限制,就不建立唯一索引...第 7 小节,介绍 2 个系统变量 created_tmp_tables、created_tmp_disk_tables 可以用于查看 MySQL 临时的使用情况,以及可以通过调整 tmp_table_size

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    MySQL批量导入数据时,为何空间膨胀N倍

    本文目录 问题缘起 排查思路 问题发现 问题缘起 同事在客户现场利用DTS工具,从A实例将数据迁移到B实例过程中,发现几乎稍大点的在迁移完成后,目标端空间大小差不多都是源端的3倍,也就是说空间膨胀...排查思路 对这篇文章 《叶问》第16期 有印象的话,应该还能记得,数据迁移(导入导出)过程中,也包括主从复制场景,导致空间膨胀的原因有几种: MySQL默认是InnoDB引擎且目前索引只支持B+树索引...因素3、4、5,不存在,两边结构一致。 因素6,不存在,原因同2。 因素7,不存在,每个都有自增ID作为主键。 排查到这里,就显得有点诡异,似乎遇到了玄学问题。...并顺手给负责SQL优化器的同学提了个feature request(MySQL bug#109087),希望能在遇到上述倒序INSERT的情况下,自动完成SQL改写,改倒序为正序(或者说,INSERT的顺序和主键定义的顺序一致...,通常都是正序的INT),也就可以完美避开这类风险

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    头大Mysql写入数据十几秒后自动删除了

    背景事情是这样的,在公司内部新开发了一个功能还没有上线,目前部署在测试环境,Node服务会开启一个定时任务,每5分钟会处理好一部分数据写入到mysql数据库中。...此时的天都已经黑了,可是问题还没解决,只能继续面向百度编程,此时搜索到也有同一个人遇到这样的问题,他的解决方案是修改名称,这时候也只能死马当作活马医。...结果出意外的恢复正常写入以及更新。为什么更改了名称后就正常呢,思来想去也想不出为什么。结果今天在重新部署服务的时候看了一眼历史部署记录,发现端倪。...基本就可以断定和此次部署有很大的关系,由于公司内部的部署方案有docker和虚拟机两种方式,导致每个时间段都会有两个定时任务同时执行,由于数据处理的过程中需要查询第三方数据,最后两边写入的时间会存在一定的延时,导致写好的数据另一边执行了删除的逻辑...这也是为什么修改了名称后就正常,因为那台服务器上面还是旧的代码,新增删除不能读到之前的那张,问题到此终于是告一段落

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    MYSQL 8 从锁开始 监控你的锁,死锁,死锁的详细信息

    MYSQL 中有一个重要的特性就是锁,如何认识到锁的概念对于使用MYSQL有着重要的意义,针对与锁的认识,以及发现我们需要通过MYSQL本身的performance_schema 中的来了解,不熟悉这一个系列的同学可以去从之前的...MYSQL的锁可以从 metadata 和 锁开始。...,这里就不在网下扩展。...那么除此以外,我们在MYSQL的操作中的死锁的问题,怎么分析在MYSQL8 中祭出了 1 data_lock_waits 2 data_locks 两个 查询当前中是否有死锁或锁的block,需要从...data_lock_waits中获取信息,我们模拟一个死锁的场景,下面可以直接通过data_lock_waits 来获取到当时的一个信息,这个信息就是最后KILL掉的那个查询的信息。

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    这篇MySQL主从复制与分库分读取分离稳!

    这就是半同步复制,第一次超时就切换成了异步,如下: insert into tab_user(id, name) values(5, 'BNTang5'); 图片 这时查看主数据库的数据如下: 图片...MMM 优点,提供读写 VIP 的配置,使读写请求都可以达到高可用工具包相对比较完善,不需要额外的开发脚本,完成故障转移之后可以对 MySQL 集群进行高可用监控。...垂直分的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表,非热点数据放在一起作为扩展。这样更多的热点数据就能缓存下来,进而减少了随机读 IO。...拆之后,要想获得全部数据就需要关联两个来取数据。但记住,千万别用 join,因为 join 不仅会增加 CPU 负担并且会将两个耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。...使用场景 系统绝对并发量并没有上来,只是单的数据量太多,影响了 SQL 效率,加重 CPU 负担,以至于成为瓶颈。的数据量少了,单次 SQL 执行效率高,自然减轻 CPU 的负担。

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    使用雪花 id 或 uuid 作为 MySQL 主键,老板怼一顿!

    这将导致大量的随机 IO ②:因为写入是乱序的, innodb 不得不频繁的做页分裂操作, 以便为新的行分配空间, 页分裂导致移动大量的数据,一次插入最少需要修改三个页以上 ③:由于频繁的页分裂,页会变得稀疏并不规则的填充...并发插入会导致间隙锁竞争 ③:Auto_Increment 锁机制会造成自增锁的抢夺, 有一定的性能损失 附:Auto_increment 的锁争抢问题,如果要改善需要调优 innodb_autoinc_lock_mode...的配置 ### 三、总结 本篇博客首先从开篇的提出问题, 建到使用 jdbcTemplate 去测试不同 id 的生成策略在大数据量的数据插入表现,然后分析 id 的机制不同在 mysql 的索引结构以及优缺点...,深入的解释为何 uuid 和随机不重复 id 在数据插入中的性能损耗,详细的解释这个问题。...在实际的开发中还是根据 mysql 的官方推荐最好使用自增 id,mysql 博大精深,内部还有很多值得优化的点需要我们学习。

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    使用雪花id或uuid作为Mysql主键,老板怼一顿!

    ---- 前言 在mysql中设计的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment...本篇博客的目录 mysql程序实例 使用uuid和自增id的索引结构对比 总结 一、mysql和程序实例 1.1.要说明这个问题,我们首先来建立三张 分别是user_auto_key,user_uuid...因为所有的插入都发生在这里,并发插入会导致间隙锁竞争 ③Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失 附:Auto_increment的锁争抢问题,如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode...的配置 三、总结 本篇博客首先从开篇的提出问题,建到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现,然后分析id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点,深入的解释为何...uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗,详细的解释这个问题。

    2.2K10

    四面阿里MySQL底层如何实现order by的,瞬间懵!

    resultSet只是个逻辑概念,实际上MySQL服务端从排序后的sort_buffer中依次取出id,然后到原查到city、name和age这三字段的结果,无需在服务端再耗费内存存储结果,而是直接返给...5 小结 若MySQL认为排序内存太小,会影响排序效率,就会采用rowid排序 这样排序过程中一次可以排序更多行,但最后需要回取数据 若MySQL认为内存够大,会优先选择全字段排序 把所需字段都放入sort_buffer...,这样排序后就直接从内存返回查询结果,无需回 所以MySQL就是:若内存够,就多利用内存,尽量减少磁盘访问。...对于InnoDB,rowid排序会要求回,多造成了磁盘读,因此不会被优先选择,所以MySQL排序其实是个高成本操作。 是否所有order by都需排序呢?...MySQL之所以需要生成临时,并在临时上做排序,是因为原来的数据都是无序的。 若能保证从city索引上取出来的行,天生就是按name递增排序的,是不是就不用再排序? 是的!

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