问题描述 在做项目的过程中,由于写SQL太过随意,一不小心就抛了一个死锁异常,如下:
例如:select * from goods where id = 1 for update;
理由:在row中没有对应的主键Id字段,所有只做插入操作。这跟gorm.Create行为是一样的。
索引的优点:1. 天生排序。2. 快速查找。 索引的缺点:1. 占用空间。2. 降低更新表的速度。
在上一篇文章《MySQL next-key lock 加锁范围是什么?》中已经介绍了主键索引的加锁范围,现在来回顾一下:
近期有一个业务需求,多台机器需要同时从Mysql一个表里查询数据并做后续业务逻辑,为了防止多台机器同时拿到一样的数据,每台机器需要在获取时锁住获取数据的数据段,保证多台机器不拿到相同的数据。
Error updating database. Cause: com.mysql.cj.jdbc.exceptions.MySQLTransactionRollbackException: Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction
作为一个后端工程师,想必没有人没用过数据库,跟我一起复习一下MySQL吧,本文是我学习《MySQL实战45讲》的总结笔记的第三篇,总结了MySQL的索引相关知识。
Change Buffer是InnoDB为了提高非主键索引操作性能而引入的一种机制。它主要应用于非主键索引的更改操作,将即将应用到磁盘上的非主键索引页的更改暂存到内存中的缓冲区。
在创建表的时候,可以给表的字段添加相应的约束,添加约束的目的是为了保证表中数据的合法性、有效性、完整性。 常见的约束有哪些呢?
索引是为了提高数据查询效率的数据结构,类似于书的目录一样,可以根据目录而快速找到相关内容。
MySQL是一个开放源代码的关系数据库管理系统。原开发者为瑞典的MySQL AB公司,最早是在2001年MySQL3.23进入到管理员的视野并在之后获得广泛的应用。 2008年MySQL公司被Sun公司收购并发布了首个收购之后的版本MySQL5.1,该版本引入分区、基于行复制以及plugin API。移除了原有的BerkeyDB引擎,同时,Oracle收购InnoDB Oy发布了InnoDB plugin,这后来发展成为著名的InnoDB引擎。2010年Oracle收购Sun公司,这也使得MySQL归入Oracle门下,之后Oracle发布了收购以后的首个版本5.5,该版本主要改善集中在性能、扩展性、复制、分区以及对windows的支持。目前版本已发展到5.7。
实例:指定了锁定id=1的行且数据存在①,在更新1时lock wait超时②,但是更新id不为1的项目时可以直接更新③,释放锁后④,可以任意更新⑤
☆ 点击▲关注 腾讯云数据库 ☆ ---- 2019年9月,腾讯云数据库正式按地域发布TXSQL 5.7-201908版本,该版本主要实现写性能提升,新增功能特性和内核参数,为MySQL提供更稳定、高效的性能和服务能力。其中,新增特性包括DROP大表操作异步化、GTID复制功能扩展、隐藏主键功能、非 Super 权限用户 Kill 链接的功能等。另外,在最新的TXSQL内核版本中,可以通过内核参数来指定事务调度算法。下面将为大家详细解读。 TXSQL的演进之路 相信大家对腾讯云数据库Tence
多版本并发控制是mysql的innodb采用的并发控制方案,在可重复读下默认使用该并发控制方案 原理:
简单来说,索引的出现是为了提高查询效率,就像书的目录一样。MySQL 的索引是在「存储引擎」层实现的,因此没有统一的标准,同一种类型的索引,在不同存储引擎之间实现可能也不同。本文主要分析 InnoDB 存储引擎的索引结构。
左边的数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值,和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据,从而快速检索出符合条件的记录。
MySQL中每个表都有一个聚簇索引( clustered index ),除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引,又叫辅助索引( secondary indexes )。以InnoDB来说,每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果表上定义有主键,那么该主键索引是聚集索引。如果表中没有定义主键,那么MySQL取第一个唯一索引( unique )而且只含非空列( NOT NULL )作为主键,InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列,InnoDB就自己产生一个这样的ID值,它有六个字节,而且是隐藏的,使其作为聚簇索引。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引:而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息,您可以在索引中查找一个条目,该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中,B树(特别是InnoDB存储引擎使用的B+树)是索引的常用数据结构。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段,并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时,先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引,然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历,直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
mysql索引_效率测试(包含测试sql脚本300万条数据),可用作教学案例。_红目香薰-CSDN博客
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聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据,也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分,每张表只能拥有一个聚簇索引。
我没想到她会来这一出,我从我爸碗里夹回我的鸡腿,对女儿说道:不是,你这样问问你爷爷
InnoDB: 支持事务,行锁及无锁读提高了并发的效率,为了数据的完整性,支持外键
索引类似书本的目录,查询书中的指定内容时,先在目录上查找,之后可快速定位到内容位置。在数据库中通常通过 B 树 / B + 树数据结构实现。
在 FreeWheel 的核心业务系统中,我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加,原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研,我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
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小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章?喏 → MySQL江湖路 | 专栏目录 干饭人,干饭魂,吃饭干饭要拿盆 上周三中午和公司另一个部门的春哥一起干饭,就在公司门口杏坛路上的丰源包子铺~ 不得不说和我在老家小时候吃的蒸包真是一个味儿,天天吃都不腻,唯一缺点就是老家包子一块钱个,这家2块5一个🙃。不得不说,真吃不起。。。 📷 饭桌上春哥问我面试时会不会问数据库的三大范式,回答的都咋样? 因为在他最近面试问这问题时,发现很多同学对范式概念很模糊,有人倒是准备了,直接背起标准答案来。。他
InnoDB 行锁是通过对索引数据页上的记录(record)加锁实现的。主要实现算法有 3 种:Record Lock、Gap Lock 和 Next-key Lock。
MySQL5.5及更高版本,默认存储引擎使用InnoDB,它提供了事务安全表(兼容ACID),支持外键引用的完整性约束。支持事务的提交,回滚和紧急数据恢复。它支持行级锁定。可以将数据存储在集群索引中,从而减少了基于主键查询的I/O次数。
数据库三范式(Normalization)是数据库设计中的一种规范标准,旨在减少数据冗余并建立结构合理的数据库,以提高数据存储和使用的性能。三范式是按照数据依赖性的程度来划分的,包括第一范式(1NF)、第二范式(2NF)和第三范式(3NF)。
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
共享锁也称为读锁,相互不阻塞,多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不相互干扰。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
上一章(第15期:索引设计(索引组织方式 B+ 树))讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的原因:适合磁盘存储,能够充分利用多叉平衡树的特性,磁盘预读,并且很好的支持等值,范围,顺序扫描等。这篇主要介绍 MySQL 两种常用引擎,MyISAM 和 InnoDB 的索引组织方式,了解这些存储方式,对数据库优化很有帮助。
索引按照物理实现方式,索引可以分为 2 种:聚簇(聚集)和非聚簇(非聚集)索引。我们也把非聚集 索引称为二级索引或者辅助索引。
MySql一般使用自动增长类型,在创建表的时候只要指定表的主键为auto increment,插入记录时就不需要再为主键添加记录了,主键会自动增长。Oracle中没有自动增长,主键一般使用自动增长序列,插入记录时将序列号的下一值付给该字段即可,只是ORM框架只是需要native主键生成策略即可。
索引的作用就是为了加快搜索,计算机要处理的数据非常复杂,为了快速检索多种多样的数据,聪明的程序员们就发明了各种类型的索引。
create database sina default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci; 使用utf8mb4而不是utf8 ,应为utf8的长度不确定,utf8编码占用3个字节,utf8mb4能保证长度的够用, 5.5.3 版本以后的mysql版本开始支持utf8mb4
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【数据库】MySql性能监控 如何定位并优化慢查询Sql? 具体场景具体分析,只提出大致思路。
前一段时间好兄弟找工作,面试 Java 资深研发工程师岗位,接到了不少大厂的面试邀请,有顺利接到 offer 的,也有半道儿面试被卡掉的。但最想去的企业却因为 MySQL表存储引擎 InnoDB ,与 offer 失之交臂。
然后,就需要提到一个概念,innodb_page_size。InnoDB引擎读取数据,是一页一页读取的,这是InnoDB读取一页数据的大小。 innodb_page_size 是一个初始化数据库实例的参数,在目前的版本中(>=5.7.6),可以选择的值有4096, 8192, 16384, 32768, 65536。默认是16KB
事务更新 comment_subject,comment_index,comment_content 三张表,其中 content 属于非强制需要一致性考虑的。可以先写入 content,之后事务更新其他表。即便 content 先成功,后续失败仅仅存在一条 ghost 数据。这样做虽然性能没有提升多少,但是content表是有可能替代为KV数据库的。
主键:primary key 唯一键:unique 非空:not null 缺省:default 外键:foreign key
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