目前,在很多OLTP场景中,MySQL数据库都有着广泛的应用,也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移,不同的MySQL架构有不同的特点,适应一定的业务场景,或者解决一定的业务问题。
大部分数据库都有存储数据文件扩展的功能,ORACLE 可以扩展你的表空间,SQL SERVER 可以多建立几个 FILEGROUP, PostgreSQL 也可以建立相关类似的扩展。这些都是对付当前存储空间不足,将数据文件跨物理位置进行存储。
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”,我也一直把这句话当做自己的座右铭,这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统,以结构化表格格式存储数据。相比之下,MongoDB 以更灵活的格式将数据存储为 JSON 文档。两者都提供性能和可扩展性,但它们为不同的应用场景提供了更好的性能。
不少的书或博客,在介绍InnoDB引擎索引原理的时候,都会给出如下类似的两幅图(比如参考博客2和3):
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针,相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。
Transactions参数:表示是否支持事务处理,YES表示可以使用,NO表示不能使用。
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
如果一个表的字段较多,可以新建一个扩展表,将不常用或字段长度较大的字段拆分到扩展表中。
过去几年,使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。
0. 前言 1. 存储引擎查看 2. InnoDB存储引擎特性存储InnoDB历史 3. MyISAM存储引擎前言特性加锁与并发修复索引特性延迟更新索引键存储压缩表性能 4. InnoDB和MyISAM对比 5. MySQL其他存储引擎MEMORY存储引擎ARCHIVE存储引擎CSV存储引擎如何选择合适的存储引擎
1.创建数据库 create database database_name; 例:create database aa; show create database aa;(查看database aa) 2.删除数据库 drop database database_name; 3.mysql所支持的存储引擎: show engines\G(注意有defaut 是默认的引擎) InnoDB存储引擎:是事物型数据库的首选,支持事物安全表(ACID),支持锁定和外键,mysql5.5.5之后,InnoDB作为默认存
二、SQL基本知识 SQL 是一种典型的非过程化程序设计语言,这种语言的特点是:只指定哪些数据被操纵,至于对这些数据要执行哪些操作,以及这些操作是如何执行的,则未被指定。非过程化程序设计语言的优点在于它的简单易学,因此已经成为关系数据库访问和操纵数据的标准语言。 表是数据在一个 SQL 数据库中的存储机制,它包含一组固定的列。表中的列描述该表所跟踪的实体的属性,每个列都有一个名字及各自的特性。 列由两部分组成:数据类型(datatype)和长度(length)。 MySQL数据类型: 字符串值:字符串是类似
无论是大企业还是小公司,都有意无意的使用 mysql 来搭建数据存储服务,但是随着业务访问量、数据量的急剧膨胀,集中式数据存储越来越凸显出他的技术瓶颈,需要做读写分离。 而这恰恰也是 mysql 的一个优势所在,正是 mysql 的可扩展性,让 mysql 逐渐成为了企业的优先选择。
提示:公众号展示代码会自动折行,建议横屏阅读 一、问题描述 某业务CDB实例,每天在特地时间段内( 00:07:00 - 00:08:00左右)机器对应IO监控出现写入尖刺,且主从实例都有类似现象,从机器监控可以看到,问题确实存在。 不仅master,进行同步的slave上有相同的现象,业务方希望找到导致该IO尖刺问题稳定出现的原因。 二、问题分析 首先确定问题来源,上图所示监控为机器级别,机器IO写入负载是否来源于mysqld进程?如果来源于mysqld进程,是来自于mysqld进程的哪一部分
MySQL 是由 Oracle 公司开发,发布和支持的受欢迎的开源关系数据库管理系统(RDBMS Relational Database Management System)。在 WEB 应用方面,MySQL 是最好的 RDBMS。 与其他关系数据库管理系统一样,MySQL 将数据存储在表中,并使用结构化查询语言(SQL)来进行数据库访问。 在 MySQL 中,您可以根据需要预先定义数据库模式,并设置规则来管理表中字段之间的关系。 在 MySQL 中,相关信息可能存储在单独的表中,但通过使用关联查询来关联。通过使用这种方式,使得数据重复量被最小化。
最近公司业务系统中的死锁较多,比较担心,并且最近在群里面,经常听到有一些群友,提到为什么MYSQL的死锁监控上比较LOW,但还好的是MYSQL的死锁不是太多。这里触发了我关于死锁的一些看法,延伸到表设计,系统的设计。
随着MYSQL 8 越来越稳定,并且开始使用的人和公司越来越多起来,掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头,那就只能follower.
MySQL是世界上最流行的开源关系型数据库管理系统之一。本文将深入探讨MySQL数据库的进阶实战,重点关注性能优化、高可用性和安全性方面的最佳实践。通过详细的代码示例和技术解析,读者将获得有关如何更好地配置、管理和保护MySQL数据库的知识。
如果 SQL 在执行过程中读到的数据无法直接得到结果,那么就需要额外的内存来保存中间结果,得出最终结果,这个额外的内存就是内部临时表。比如 group by 执行时,就需要构建一个临时表,需要额外的字段保存聚合函数的结果,当然为了防止内存使用过大,一般超出某个限制后就会放到磁盘上。关于哪些操作会产生内部临时表,可以查看官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/internal-temporary-tables.html,下面主要介绍 MySQL 8.0 内部临时表存放方式的变化。
MySQL有9种存储引擎,不同的引擎,适合不同的场景,我们最常用的,可能就是InnoDB,应该是从5.5开始,就成为了MySQL的默认存储引擎。
数据库存储引擎: 是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是插件式存储引擎。
几十年来,关系型数据库已经成为企业应用程序的基础,自从MySQL在1995年发布以来,它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增,非关系数据库技术如MongoDB应运而生,以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序,以及扩充或替换现有的关系型基础设施(关系型数据库)。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景
之前一直没有去关心Zabbbix服务器存储空间问题,最近Zabbix报警提示/根目录磁盘空间不足,于是登录Zabbix看了一下,发现根目录只有1.3MB了,这怎么办了?第一个想到的是扩展根目录,结果发现不是用的LVM,采用的是标准的,心想也还可以救,就和Windows一样将D盘、E盘删除,再将D盘的空间扩展给C盘就OK啊,于是开始着手操作(注意提前备份虚拟机,最好做一个快照,出问题了好恢复)
MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统,它支持多种存储引擎,每种存储引擎都有其特点和适用场景。了解MySQL的存储引擎对于选择合适的存储引擎和优化数据库性能至关重要。本文将详细介绍MySQL中的常见存储引擎,这也是面试中常见的一种基础我问题。
2、 确保表中的每列都和主键相关(不然东一句西一句就乱了) 每张表中只有一个主键 建立在第一范式之上的,一个表中只能保存一种数据 不可以把多种数据保存在同一张数据库表中~
数据库中的表也应该有不同的类型,表的类型不同,会对应mysql不同的存取机制,表类型又称为存储引擎
为什么要分表和分区? 日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
墨墨导读:数据是以表空间来维护和存放的。在表空间中包含数据,结构,索引等信息,如何有效使用表空间对于MySQL来说非常重要。
在MySQL 5.1之前的版本中,默认的搜索引擎是MyISAM,从MySQL 5.5之后的版本中,默认的搜索引擎变更为InnoDB。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统,它们各有优劣,适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析:
InnoDB和MyISAM是很多人在使用MySQL时最常用的两个表类型,这两个表类型各有优劣,5.7之后就不一样了
分区表是MySQL中一种将数据分散存储在多个物理子表中的技术,但从逻辑上看,它们仍然被当作一个表来对待。这种技术可以极大地提高大型数据库的性能、管理和可维护性。
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
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普通索引: 即针对数据库表创建索引; 唯一索引: 与普通索引类似,不同的就是:MySQL数据库索引列的值必须唯一,但允许有空值; 主键索引: 它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引; 组合索引: 为了进一步榨取MySQL的效率,就要考虑建立组合索引。即将数据库表中的多个字段联合起来作为一个组合索引。
北冥有 Data,其名为鲲,鲲之大,一个 MySQL 放不下。千万量级的数据,用 MySQL 要怎么存?
数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建,查询,更新和删除数据 不同的存储引擎提供不同的存储机制,索引技巧,锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以获得特定的功能,现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针,使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
千万级大表如何优化,这是一个很有技术含量的问题,通常我们的直觉思维都会跳转到拆分或者数据分区,在此我想做一些补充和梳理,想和大家做一些这方面的经验总结,也欢迎大家提出建议。
推荐阅读 微服务:springboot系列教程学习 源码:Javaweb练手项目源码下载 调优:十五篇好文回顾 面试笔试:面试笔试整理系列 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排
当 mysql 的一个大表总数达上亿时,mysql 性能变的很差,且新增或修改字段、索引也需要花费很长时间,至少十几个小时。这种情况,一般的做法是分库分表,这种方法需要业务层根据规则,物理分库分表,比如按照时间分表,业务代码需要兼容。Tidb 是分布式 newsql 数据库,兼容了大部分 mysql 协议和操作,业务不需要调整,数据库性能也能保证。
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