MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页(简称数据页或者索引页)的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大;数据页的这类操作越多,对 InnoDB 表数据写入的影响越大。
表数据单独存放成一个文件更容易管理,在我们执行drop table命令的时候,系统会直接删除这个文件,但如果是放在共享表空间中,即使表删掉空间也不会回收。
mysql只支持一种join算法:Nested-Loop Join(嵌套循环连接),但Nested-Loop Join有三种变种:
表数据既可以存在共享表空间里,也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的:
TXSQL Parallel DDL 功能建设 DDL(Data Definition Language)是用来修改数据库和表结构的一类操作,是数据库所有操作中最高危也是最重要的一类操作,常见的DDL操作包括:加减列、修改列类型、加减索引等。由于DDL操作涉及到数据库表结构、表数据的重构,尤其是在云数据库场景下,表的数据量急速上涨,DDL操作的效率受到了极大的挑战,一条慢速的DDL操作甚至需要花费几天的时间来完成,在这期间DDL操作持续持有锁,意味着业务可能会面临长时间等待锁的情况,几天的等待对于业务来说是
MySQL中DDL语句,即数据定义语言,用于创建、删除、修改、库或表结构,对数据库或表的结构操作。常见的有create,alter,drop等。这类语句通常会耗费很大代价,特别是对于大表做表结构变更。本篇文章会揭露各类DDL语句执行的详细情况。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入,更新,删除;甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。
http://172.16.16.164:8000/courses/81 最新的实验 前5章 理解下,能完成对数据库的操作。
SQL-1:select a.name from tabler a Left Join gtable1 b on a.name = b.name and a.id = 2; (tabler、gtable1分别为分片表、全局表,其中tabler.id 为分片列;两个表配置的节点均为dn1~4)
上一节咱们了解了元数据锁,但在 Online DDL 操作中具体是怎样加锁的呢?加几次锁呢?带着这些疑问,我们一起来学习 DDL 三阶段。
左连接查询:以左表为主表,右表为从表,查询符合条件的数据 1.当右表中数据匹配不到时展示为空 例: 左表两条数据,按条件匹配到右表一条数据且匹配左表第一条,结果展示两条数据,且第二条数据右表中的字段全部为null 2.当匹配到右表的数据为多条时,左表数据会重复展示,不会自动合并 例: 左表数据一条,按条件匹配到右表数据三条,结果展示三条数据,左表数据均相同,右表数据不同
在InnoDB内部会维护一个redo日志文件,我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时,InnoDB会检查数据文件和事务日志,并执行两个步骤:它应用(前滚)已经提交的事务日志到数据文件,并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
上篇文章简单的实现了基于LSM数据库的初步版本,在该版本中如数据写入到内存表后但还未持久化到SSTable排序字符串表,此时正好程序崩溃,内存表中暂未持久化的数据将会丢失。
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write,可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
这里之前一直没有写,主要原因觉得好多东西比较基础,没想都写,但是后来觉得,学习的话应该是扫盲和汇总的阶段,所以这里也单独写一下
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库,实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。
一、mysql默认安装的4个库: 1.information_schema:保存关于mysql服务器所维护的所有的其他数据库的信息,例如:数据库名、数据库中的表名; 2.mysql:记录数据库用户,权限,关键字等。mysql自己需要使用的控制和管理信息; 3.performance_schema:5.5版本新增一个库,用于手机服务器性能参数,且该库中所有的表的存储引擎均为performance_schema; 4.test:测试库,所有用户再test库里都有root权限(一般不会存储有用的信息再test库里) 二.1.创建数据库:create database databasename; databasename是指数据库名称 2.移动到指定的数据库里:use databasename; 3.删除数据库:drop database databasename; 其它用法 1、使用SHOW语句找出在服务器上当前存在什么数据库: mysql> SHOW DATABASES; 2、创建一个数据库MYSQLDATA mysql> CREATE DATABASE MYSQLDATA; 3、选择你所创建的数据库 mysql> USE MYSQLDATA; (按回车键出现Database changed 时说明操作成功!) 4、查看现在的数据库中存在什么表 mysql> SHOW TABLES; 5、创建一个数据库表 mysql> CREATE TABLE MYTABLE (name VARCHAR(20), sex CHAR(1)); 6、显示表的结构: mysql> DESCRIBE MYTABLE; 7、往表中加入记录 mysql> insert into MYTABLE values (”hyq”,”M”); 8、用文本方式将数据装入数据库表中(例如D:/mysql.txt) mysql> LOAD DATA LOCAL INFILE “D:/mysql.txt” INTO TABLE MYTABLE; 9、导入.sql文件命令(例如D:/mysql.sql) mysql>use database; mysql>source d:/mysql.sql; 三,数据库的存储引擎: 1.什么是存储引擎:数据库的存储引擎是数据库的底层软件组件,数据库管理系统(Dbms)就是依赖存储引擎来对数据表进行创建,查询,更新和删除操作的。不同的存储引擎提供了不同的存储机制,索引技巧和锁定水平等功能。还可以获得某些特定的功能。现在不同的数据库的管理系统都支持多种不同的存储引擎。mysql的核心就是存储引擎。 2.MySQL的存储引擎,包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中不需要所有的表都使用同一种引擎,针对具体的需求每一张表都可以选择不同的存储引擎。 MySQL5.5支持的存储引擎有:InnoDB,MyiSAM,Memory,CVS等。 查看mysql中所有的存储引擎的命令:show engines\G Engine: PERFORMANCE_SCHEMA #引擎名称 Support: YES #mysql是否支持这种引擎 Comment: Performance Schema #mysql对它的评价 Transactions: NO #是否支持事务 XA: NO #是否支持事务的分布式 Savepoints: NO #事务的保存点 1.myisam存储引擎的特点: (1)myisam引擎读取速度快,占用资源少,不支持事务,不支持外键约束,但支持全文索引 (2)读写相互阻塞,也就是说读数据的时候就不能写数据,写数据的时候就不能读数据; (3)myisam引擎只能缓存索引,而不能缓存数据; (4)mysql5.5之前的默认引擎。 使用场景: (1)不需要事务支持的业务,例如银行转账就不适合用myisam引擎; (2)适用于读数据比较多的业务,不适用于读写频繁的业务; (3)并发相对较低的业务(纯读或者纯写的高并发也可以),数据修改相对较少的业务; (4)硬件资源比较差的机器可以考虑多使用myisam引擎。 2.InnoDB存储引擎的特点: (1)事物类数据表的首选引擎,支持事物安全表,支持行级别锁定和外键,mysql5.5之后的默认引擎; (2)具有提交,回滚和崩溃恢复能力的事物安全存储引擎,能处理巨大的数据量,性能及效率高,完全支持外键完整约束条件; (3)具有非常高的效的缓存特性,能缓存索引也能缓存数据,对硬件要求高, (4)使用InnoDB时,将在mysql数据目录创建一个名为ibdata的10M带大小的自动扩展文件,以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5M带大小的日志文件。 使用场景:
前提:所有实验操作是基于mysql5.6,其他版本可能有差异,届时以具体的情况为准。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别,相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join),而PG是都支持的,而且mysql是往简单化方向去设计的,如果多个表关联查询(超过3张表)效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ,更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
TiDB-DM(Data Migration)是用于将数据从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB 的工具。该工具既支持以全量备份文件的方式将 MySQL/MariaDB 的数据导入到 TiDB,也支持通过解析执行 MySQL/MariaDB binlog 的方式将数据增量同步到 TiDB。特别地,对于有多个 MySQL/MariaDB 实例的分库分表需要合并后同步到同一个 TiDB 集群的场景,DM 提供了良好的支持。如果你需要从 MySQL/MariaDB 迁移到 TiDB,或者需要将 TiDB 作为 MySQL/MariaDB 的从库,DM 将是一个非常好的选择。
从表面意思上看,MySQL分表就是将一个表分成多个表,数据和数据结构都有可能会变。MySQL分表分为垂直分表和水平分表。
当我们业务数据库表中的数据越来越多,如果你也和我遇到了以下类似场景,那让我们一起来解决这个问题
网络上有不少Kettle的文章,但实际上都大同小异,都是些非常基础的文章,实际上在使用过程中还有遇到不少的坑,这部分在网上资料比较少,这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题,属于难得的实践经验。
本文以安能物流作为案例,探讨了在数字化转型中,企业如何利用 TiDB 分布式数据库来应对复杂的业务需求和挑战。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章,之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错,到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题,我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣,可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的,奈何手说啥也不干活,就一直拖到了现在。
表空间(Tablespace):一个mysql实例,及一个数据库实例,可以对应多个表空间(ibd文件),用于存储记录,索引等数据。
想合并两个结果集,并将它们转置为两列,另外还想给各组添加列“标题”。
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集,等同于将一个表追加到另一个表,从而实现将两个表的查询结果组合到一起,使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并,字段数不变,多个查询的结果合并。
以交友平台用户中心的user表为例,单表数据规模达到千万级别时,你可能会发现使用用户筛选功能查询用户变得非常非常慢,明明查询命中了索引,但是,部分查询还是很慢,这时候,我们就需要考虑拆分这张user表了。
阅读建议:本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」,偏知识总结类文章,欢迎「收藏」「分享」哦。
我们遇到的最容易引起困惑的问题就是索引列的顺序。正确的顺序依赖于使用该索引的查询,并且同时需要考虑如何更好地满足排序和分组的需要(顺便说明,本节内容适用于B-Tree索引;哈希或者其他类型的索引并不会像B-Tree索引一样按顺序存储数据)。 在一个多列B-Tree索引中,索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序,其次是第二列,等等。所以,索引可以按照升序或者降序进行扫描,以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求。 所以多列索引的顺序至关重要。在“三星索引”系统中,列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则:将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗?在某些场景可能有帮助,但通常不如避免随机IO和排序那么重要,考虑问题需要更全面(场景不同则选择不同,没有一个放之四海皆准的法则。这里只是说明,这个经验法则可能没有你想象的重要)。 当不需要考虑排序和分组时,将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。在这种情况下,这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行,对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。然而,性能不只是依赖于所有索引列的选择性(整体基数),也和查询条件的具体值有关,也就是和值的分布有关。这和选择前缀的长度需要考虑的地方一样。可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序,让这种情况下索引的选择性最高。
表的生成参考《 3. SQL–数据库基础查询操作》。 前几节所总结的查询,都是基于单张表格进行的,如果单张表格的信息不足以达到查询的目的,就需要将他们组合到一起形成多张表格。
buffer pool 是主内存中的一块儿存储区域,用于存储访问的表及索引数据。这样从内存中直接访问获取使用的数据可以极大的提升访问效率。在一些特殊专用的服务里,几乎 80% 的内存区域都被赋于 buffer pool。
通过关联两个数据流后CoFlatMap 后生成实体类—— ElectricFenceModel
编辑手记:前面我们介绍常用的子查询优化方法,但总有一些情况时在规律之外。谨慎处理方能不掉坑。 前文回顾: 性能优化之查询转换 - 子查询类 将SQL优化做到极致 - 子查询优化 作者简介: 韩锋
最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中,避免繁琐的ETL流程,借助Hudi的upsert, delete 能力,来缩短数据的交付时间.
1. 概述 相信很多同学看过 MySQL 各种优化的文章,里面 99% 会提到:单表数据量大了,需要进行分片(水平拆分 or 垂直拆分)。分片之后,业务上必然面临的场景:跨分片的数据合并。今天我们就一
Hive可以管理HDFS中的数据,可以通过SQL语句可以实现与MapReduce类似的同能,因为Hive底层的实现就是通过调度MapReduce来实现的,只是进行了包装,对用户不可见。 Hive对HDFS的支持只是在HDFS中创建了几层目录,正真的数据存在在MySql中,MYSQL中保存了Hive的表定义,用户不必关系MySQL中的定义,该层对用户不可见。Hive中的库在HDFS中对应一层目录,表在HDFS中亦对应一层目录,如果在对应的表目录下放置与表定义相匹配的数据,即可通过Hive实现对数据的可视化及查询等功能 综上所述,Hive实现了对HDFS的管理,通过MySQL实现了对HDFS数据的维度管理 Hive基本功能及概念 database table 外部表,内部表,分区表 Hive安装 1. MySql的安装(密码修改,远程用户登陆权限修改) 2. Hive安装获取,修改配置文件(HADOOP_HOME的修改,MySQL的修改) 3. 启动HDFS和YARN(MapReduce),启动Hive Hive基本语法: 1. 创建库:create database dbname 2. 创建表:create table tbname Hive操作: 1. Hive 命令行交互式 2. 运行HiveServer2服务,客户端 beeline 访问交互式运行 3. Beeline 脚本化运行 3.1 直接在 命令行模式下 输入脚本命令执行(比较繁琐,容易出错,不好归档) 3.2 单独保存SQL 命令到 文件,如etl.sql ,然后通过Beeline命令执行脚本 数据导入: 1. 本地数据导入到 Hive表 load data local inpath "" into table .. 2. HDFS导入数据到 Hive表 load data inpath "" into table .. 3. 直接在Hive表目录创建数据 Hive表类型: 1. 内部表: create table 表数据在表目录下,对表的删除会导致表目录下的数据丢失,需要定义表数据的分隔符。 2. 外部表: create external table 表目录下挂载表数据,表数据存储在其他HDFS目录上,需要定义表数据的分隔符。 3. 分区表:与创建内部表相同,需要定义分区字段及表数据的分隔符。在导入数据时需要分区字段,然后会在表目录下会按照分区字段自动生成分区表,同样也是按照目录来管理,每个分区都是单独目录,目录下挂载数据文件。 4. CTAS建表 HQL 1. 单行操作:array,contain等 2. 聚合操作:(max,count,sum)等 3. 内连接,外连接(左外,右外,全外) 4. 分组聚合 groupby 5. 查询 : 基本查询,条件查询,关联查询 6. 子查询: 当前数据源来源于 另个数据执行的结果,即当前 table 为临时数据结果 7. 内置函数: 转换, 字符串, 函数 转换:字符与整形,字符与时间, 字符串:切割,合并, 函数:contain,max/min,sum, 8. 复合类型 map(key,value)指定字符分隔符与KV分隔符 array(value)指定字符分隔符 struct(name,value) 指定字符分割与nv分隔符 9. 窗口分析函数 10. Hive对Json的支持
思考:如果有以下两个列表,如何快速合并为一个字典? list1 = ['name', 'age', 'sex'] list2 = ['Python自学网', '30', '女'] 答: 使用字典推导式 字典推导式的作用: 快速合并列表为字典或提取字典中目标数据 一、字典推导式快速体验: 1、创建一个字典,字典key是1-5数字,value是这个数字的2次方。 代码体验: # dict1 = {k:v for i in range(1, 5)} dict1 = {i: i**2 for i in ran
对于千万级的表数据存储,删除大量记录后,表文件大小并没有随之变小。好奇怪,是什么原因导致的?不要着急,接下来,我们来深入剖析其中原因
继续上篇博客 事务特性及隔离问题。 我们来做一个关于隔离级别的实验,将演示各个级别导致的隔离问题。 我们先打开两个MySQL窗口,来模拟并发操作。
上文讲到,查询分离的方案存在三大不足,其中一个就是:当主数据量越来越大时,写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢?可以考虑分表分库。
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