通过sql分组查询数据时,一般通过group by来完成,group by默认取相同的分组列(一列或者多列)中第一个数据。
上一篇文章对InnoDB的行格式进行了解析,但是却把记录头信息抛到这里来讲,那么开始吧,注意本片需要有一点数据结构和算法基础,如果基础薄弱,请先确保自己会二分查找和链表再来食用
上篇文章介绍了innoBD会有若干索引页,每个索引页的两个虚拟列,infimun最小虚拟行记录,supremun最大虚拟行记录,这两个存在innoDB的头部信息,里面还有delete_mark,next_record等。free space空间会给user records存储的数据申请,直到用完则会申请新的页。
文章开头的面试场景不是我编出来的,兄弟们,刚毕业一两年面试的我就出现过这种问题。仅仅问你失效场景,只要准备过面试的人都能答出来。但是再往下问问,就不知道怎么答了。
从InnoDB存储引擎的逻辑结构看,所有数据都被逻辑地存放在一个空间内,称为表空间(tablespace),而表空间由段(sengment)、区(extent)、页(page)组成。在一些文档中extend又称块(block)。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构,了解了B+树的设计思想、原理,并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
hello,小伙伴们下午好。俗话说的好,一时拖更一时爽,一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警,为了还债,特地写了篇长文。
对于 SQL 语句的执行来说,定位 B-TREE 索引中的一条记录,是个举足轻重的能力。
排序是计算机内经常进行的一种操作,其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序,若整个排序过程不需要访问外存便能完成,则称此类排序问题为内部排序。反之,若参加排序的记录数量很大,整个序列的排序过程不可能在内存中完成,则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
上篇文章介绍了行溢出,表中最多创建65535个字节,而null值列表占用一个字节,变长字段长度列表占用两个字节,所以最长是65532个字节。而varchar(M)填写多少,要根据不同的字符集来规定,比如ascii一个字符是一个字节,gbk最大是2个字节,utf8最大是3个字节。数据也会溢出,数据溢出,则是会分成若干页存储,而compact行格式,真实数据列表会780左右字节,然后存页的地址值,方便查找剩余的真是数据。Mysql5.7后默认用dynamic行格式,而dynamic行格式在行溢出的情况下真实数据列表只存储页码地址值。Redundant则是会有压缩算法压缩页码分页,更节省空间。
同学, 还记得上一回说的回龙观大叔面试的故事嘛? 回龙观大叔狂磕mysql(第一回) 经过上一回合的学习, 这位大叔终于找回了点自信, 这次又投了几家公司, 不过现在还没有公司去联系他. 大叔的电脑桌
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列,来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶,可以检验你有多么了解 pandas。
Mysql索引的实现是在存储引擎层完成的,因此本文所讲内容是以Innodb存储引擎为基础展开的,核心是讲清楚Innodb的数据存储结构。
周末没啥计划,把大佬的<MySQL是怎样运行的>又翻了出来,重新学习一下页的概念。
不管是啥业务,最终数据都要落地,数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展,并发越来越高,数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步,都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题,才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
Innodb存储引擎在读取一条数据的时候,是将数据记录从磁盘中取出来,然后在内存中进行处理的,当我们写入一条数据时,是将内存中的数据进行修改,然后再刷新到磁盘上,简称"数据落盘"。用一张图来表示就是:
我的博客: https://www.luozhiyun.com/archives/273
其中Next key锁是Gap锁和Record锁的结合,他锁定的是一个范围,并且锁定记录本身。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
上篇文章说了,mysql可以指定行格式,compact,dynamic,他结构有变长字段长度列表,null值,头部和真实数据存储,compact真实数据会存一定量的页,后面指向页的页码,dynamic全部存的页码,char会根据字符集来变换存储,行溢出是65535个字节,其中null值占一个,数据长度占两个,所以实际65532个字节,也会根据不同字节来变换。Index页存储这标记是否删除,删除的数据会组成垃圾链表,也叫可重用链表,而页里的数据,会根据next_Records来组成链表方便查询,二分查找法查找不同组的槽点。
在InnoDB中,数据会存储到磁盘上,在真正处理数据时需要先将数据加载到内存,表中读取某些记录时,InnoDB存储引擎不需要一条一条的把记录从磁盘上读出来,InnoDB采取的方式是:将数据划分为若干个页,以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位,InnoDB中页的大小一般为 16 KB,也就是说,当需要从磁盘中读数据时每一次最少将从磁盘中读取16KB的内容到内存中,每一次最少也会把内存中的16KB内容写到磁盘中。
记录是按照行存储的,但是数据库的读取不是以行为单位,否则一次读取只能处理一行,效率很低。因此数据库,无论是读一行,还是读取多行,都是将这些行所在的页进行加载。数据管理存储空间的基本单位是页(Page)
(3) 索引列处于不同的位置对索引影响比较大。比如在WHERE子句中,对索引字段进行计算会造成索引失效。
在MySQL的limit中:limit 100,10MySQL会根据查询条件去存储引擎层找到前110条记录,然后在server层丢弃前100条记录取最后10条
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,比如当我们要查 “mysql” 这个单词,我们肯定需要定位到 ‘m’ 字母,然后从下往下找到 ‘y’ 字母,再找到剩下的 “sql”。如果没有索引,那么我们可能需要把所有单词看一遍才能找到想要的。
上篇文章说了,mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
规则1:一般情况可以选择MyISAM存储引擎,如果需要事务支持必须使用InnoDB存储引擎。 注意:MyISAM存储引擎 B-tree索引有一个很大的限制:参与一个索引的所有字段的长度之和不能超过10
通过上篇文章《MySQL的体系结构与SQL的执行流程》了解了SQL语句的执行流程以及MySQL体系结构中「连接器」、「SQL接口」、「解析器」、「优化器」、「执行器」的功能以及在整个流程中的作用。不过上篇文章留了个尾巴,在执行器调用存储引擎后,存储引擎内部做了什么事没有进一步说明,本文会对此展开介绍,使得我们对SQL整体的执行流程有更加清晰的认识。
文件的存储结构包含了系统大量的实现细节,比如 java 的 class 文件结构,rocksdb 的存储结构。MySQL InnoDB 的存储格式比较复杂,但确实我们理解 MySQL 技术内幕不必可少的一环。传统的分析的方法有下面这两个
众所周知,在mysql5以前,默认的存储引擎是:myslam。但mysql5之后,默认的存储引擎已经变成了:innodb,它是我们建表的首选存储引擎。
根据 Kafka 消息大小规则设定,生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小,Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。
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。
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制,这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
记录头信息里面有很多属性,最容易理解的就是next_record指针,单链表都会有next指针,这样才会找得到下一个结点,这对于页中的每条记录也是一样,上一条记录需要知道下一条记录在哪里。
上篇文章我们说了,索引页分为7个部分,其中free space会给user recoreds分配空间存储真实数据,直到用完申请新的页。查询拥有page directory,会分成不同的槽点,最小槽点有一个值,最大槽点有1~8个值,查询的时候用二分查找法定位id的槽点,然后遍历当前槽点就好。
大家背八股文的时候,都知道 MySQL 里 InnoDB 存储引擎是采用 B+ 树来组织数据的。
我们平时都是以记录为单位向MySQL的表中插入数据的,这些记录在磁盘中的存放的格式就是InnoDB的行格式。
项目中使用mysql作为数据存储,需要定期将库表中的数据按照给定格式生成报表。根据导出周期的不同分为:日报、周报、月报、季报、年报等格式。
众所周知,在mysql8以前,默认的存储引擎是:myslam。但mysql8之后,默认的存储引擎已经变成了:innodb,它是我们建表的首选存储引擎。
在现代数据库系统中,MySQL的InnoDB存储引擎通过精巧的数据结构设计和高效的索引算法,为海量数据提供了稳定、快速且持久化的存储服务。
老婆急的直挠头:冬,冬,冬...,它跟天气有什么关系啊,那春天来了不应该是小草绿了吗
Mac电脑必备专业的数据库管理软件Valentina Studio Pro Mac激活版分享给大家,Valentina Studio Pro 支持连接所有主要数据库,可以帮助用户轻松创建、管理、查询和浏览Valentina DB、MySQL、MariaDB、PostgreSQL和SQLite数据库
打开知行之桥 EDI 系统,在工作流界面右侧可以看到端口选项卡下有众多端口,我们打开数据库分类,可以看到知行之桥 EDI 系统中支持的数据库端口如下:
“老板你好,我叫小M,不是叫 007 ,007 是我对公司的热爱,是我的毕生....”
人和人交流需要语言,人和数据库交流也需要语言,而这个专门特定为程序员和数据库打交道的语言就是 SQL 语言。
索引是数据库提供的利于快速查询的机制,索引类似于书籍目录,当查询条件那一列建立了索引之后,那么数据库会去硬盘索引文件中找到满足查询条件的(数据的)物理位置, 根据位置就可以定位并获取到数据。
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