从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
我们现在已经知道了,mysql客户端到服务器字符集是如何编码解码的,但表中数据到底存在哪里?以什么格式存放?mysql以什么方式访问这些数据?这些我们都会在下面一一解答。
文章末尾有他著作的《深入理解 MySQL 主从原理 32 讲》,深入透彻理解 MySQL 主从,GTID 相关技术知识。
在开发当中,经常看见有些字段长度是varchar(20)或者varchar(32),但是在自己建表的时候,navicat基本上都是默认的varchar(255)的长度。 所以带着疑问来学习一下数据库表字段长度的设计。
1、MYSQL配置参数lower_case_table_names,不可动态更改,LINUX系统默认为0,即库表名以实际情况存储,大小写敏感。如果是 1,以小写存储,大小写不敏感。如果是 2,以实际情况存储,但以小写比较。
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。
在MySQL的查询中常常会用到 order by 和 group by 这两个关键字
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
对于从事互联网开发的同学来说,mysql可谓是再熟悉不过的了。无论是DBA、开发或测试,基本上天天要跟它打交道,很多同学可能已经身经百战了。但是,笔者遇到过的这些坑不知道你们都经历过没?
在上一篇:MySQL原理 - InnoDB引擎 - 行记录存储 - Compact格式 中,我们介绍了什么是 InnoDB 行记录存储以及 Compact 行格式,在这一篇中,我们继续介绍其他三种行格式。
很明显,不同的类型存储的长度有很大区别的,对查询的效率有影响,字段长度对索引的影响是很大的。
上篇文章介绍了InnoDB的compact列类型,存储数据分为真实数据,和额外信息,而额外信息分为变长字段长度列表,null值列表,记录头信息,而变长字段长度列表是要记录varchar,text等长文本,char这种则不存储,当数据为null也不存储,ascii的字节长度为1,乘以varchar(m)的最长字符创长度,1*M若小于255,则用一个字节存储字段长度,若大于255,当真实数据长度小于127,则一个字节存储,大于则两个字节存储最长字段长度。
数据库的管理是一个非常专业的事情,对数据库的调优、监控一般是由数据库工程师完成,但是开发人员也经常与数据库打交道,即使是简单的增删改查也是有很多窍门,这里,一起来聊聊数据库中很容易忽略的问题。 字段长度省着点用 先说说我们常用的类型的存储长度: 列类型存储长度tinyint1字节smallint2字节int4字节bigint8字节float4字节decimal(m,d)0-4字节datetime8字节timestamp4字节char(m)m个字节varchar(m)可变长度text可变长度 很明显,不同的类
最近接受了深圳开源中国(也就创作和运营马云中国gitee网络的公司)科技公司面试官的电话面试,面试过程中面试官要求我谈一谈Mysql的数据结构。笔者当时只记得Mysql数据库的InnoDB存储引擎底层用到了B+树,对于什么是B+树以及InnoDB数据页结构的了解也不多,所以当时面试回答得很肤浅。很明显结果凉凉了,所以决定写篇文章系统地总结这个问题给自己加深印象,下次面试官再问这一块的问题,保证绝对不再翻车!
今天技术讨论群里 “一切随遇而安”同学看书时出现一个疑问,一个MySQL的表中到底可以有多少个字段?带着这个疑问,我们展开了探讨,也接着讨论了一个单字段长度的问题。
原因很简单,因为我使用了字段[system],上线报错了.又有人问为啥测试的时候没暴露出来呢?原因也很简单,测试环境使用的是MySQL5,生产环境使用的是MySQL8.而 system 字段在MySQL5不是保留字,在MySQL8 是,一个简单的错误告诉我们,生产和测试使用的组建信息版本一定要一致,不然莫名其妙的问题就会出现.
在前面的两篇文章,我们分析了 MySQL InnoDB 引擎的两种行记录存储格式:
MySQL 服务器上负责对表中数据的读取和写入工作的部分是存储引擎,比如 InnoDB、MyISAM、Memory 等等,不同的存储引擎一般是由不同的人为实现不同的特性而开发的,目前OLTP业务的表如果是使用 MySQL 一般都会使用 InnoDB 引擎,这也是默认的表引擎。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
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。
删除一条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片,要想减少存储碎片,可以通过重建表来实现(例如对于高并发大数据量表,除了归档,还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能)。
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或者表结构的性能瓶颈
计算机网络就是把各个计算机连接到一起,让网络中的计算机可以互相通信。网络编程就是如何在程序中实现两台计算机的通信
上篇文章说了,innoDB除了会记录真实数据外,会存储额外数据,额外数据就是描述真实数据的数据,额外数据分为超长字段长度列表,null列表,头部信息,null列表主要存储字段为null的数据,mysql规定是一个字节,8个字节为存储,当只有三个字段的时候,高位默认0填充。变长字段长度列表要看实际情况存储的字符集和定义的varchar最大长度。
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上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
1、今天发生了一件有意思的事情,传输的数据大于标准定的字段长度了,我把字段长度调大了,把数据传输过来了。谁知道,人家的数据不符合标准,要删除了重新搞,那么你如何将超长的数据删除呢,或者将超长的数据查询出来。
在设计 mysql 表字段时,int(5) 表示是该字段长度为 5 吗?如果你觉得是,那请你继续往下看,相信你会有新的收获的。
因为看到开发在mysql表里面某个字段长度设置的是2048,有其他开发提出了疑问,会不会有这么长,然后我就查了一下现有数据去确认一下大概字符长度。
作为产品DBA,经常被开发问,修改字段长度锁表吗?然后凭借"经验"给出回答:如果字段长度超过256个字符就会锁表。
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的,而一个页中又包含多个行数据,那么对应地就会有不同的行格式来存储数据,innodb 中的行格式有四种:compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式,这里就不记录了。
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
Hive也有decimal类型,并且可以指定长度,最好指定长度吧。刚开始以为Hive的decimal类型和MySql一致。后来发现想错了,还是个大坑!
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。
今天一个错误反馈到我这边,我还是第一次遇到这种错误,然后就分析了一下,因为以前曾经做过filesort流程分析,新书《深入理解MySQL主从原理》中也有一节专门介绍这部分。这里简单做了一下debug后分析出原因。
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。
在对Mysql进行分库分表的时候,经常会遇到一个问题:如果查询的数据分散在多张表中,因为涉及到组合多种表的数据,将会非常麻烦;对于有些分页场景,更是一个灾难,所以对Mysql分库分表的时候经常会基于查询维度来尽量避免跨表查询的场景。 ElasticSearch也是分布式的,当数据分散与多个节点或者分片上时,他是如何解决数据聚合问题的呢?另外,搜索基本都需要排序,如何解决排序问题呢?
工作中我们基本上都是用MySQL的InnoDB存储引擎,但是大家有去了解过它的底层存储结构吗,想必绝大部分人不知道,或者说不知道怎么查相关知识,刚好来看这篇文章就对了!
一、我们要解决什么问题 二、排序,排序,排序 三、索引优化排序 四、排序模式 4.1实际trace结果 4.2排序模式概览 4.2.1回表排序模式 4.2.2不回表排序模式 4.2.3打包数据排序模式 4.2.4三种模式比较 五、外部排序 5.1普通外部排序 5.1.1两路外部排序 5.1.2多路外部排序 5.2MySQL外部排序 5.2.1MySQL外部排序算法 5.2.2sort_merge_passes 六、trace 结果解释 6.1 是否存在磁盘外部排序 6.2 是否存在优先队列优
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。
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。
我们日常工作中写 SQL 语句,经常会使用 order by 对记录进行排序。如果 order by 能够使用索引中记录已经排好序的特性,就不需要再借助内存或磁盘空间进行排序,这无疑是效率最高的。然而,还是有各种情况导致 order by 不能够使用索引,而是要进行额外的排序操作。MySQL 把需要借助内存或磁盘空间进行的排序操作统称为文件排序,而没有在概念上进一步分为文件排序和内存排序。
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
动态规划是求解最优化问题的方法,这类问题有很多可行解,每个解都有一个值,我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解,而不是最优解,因为可能有多个解都达到最优值。 钢条切割问题 Serl
Mysql隔离级别默认是repeatable read,他是不可以解决不可重复读,不可重复读是用mysql里面的mvcc解决,mvcc全称是mulit-version Concurrent Controller多版本并发控制,里面有个版本链readView。
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