资源下载地址:https://download.csdn.net/download/dear_qin/15603147 如何获得MySQL最优性能?如何建立MySQL高可用集群?如何搭建稳定高效的MySQL环境?国内顶级电商公司数据库专家带你成为一名优秀的DBA。 第1章实例和故事. 决定电商11大促成败的各个关键因素。 1-1什么决定了电商双
01 | 基础架构:一条SQL查询语句是如何执行的? MySQL架构图 左侧图是丁奇老师原本的图,右侧是个人理解所画的,按照在文中的理论来说,个人认为应该是先查询缓存,如果查不到才会进行词法分析,比如有一条SQL:select * from T where ID = 10;,先去缓存中以该条SQL为key开始查询缓存,如果没查询
mysql修改密码 可以直接在服务里面找到MySQL双击点击登录,如图,可以直接在登录里面修改密码 navicat连接MySQL时出现1251异常 输入 ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '修改后的mysql密码'; (我修改的密码是root)输
1、docker安装 判断是否已安装docker。命令行输入docker -v,若打印出docker版本信息,表明已安装docker,否则执行sudo apt install docker.io,安装docker。 docker -v #查看docker版本 2、创建网络 docker network create --driver bridge --subnet=192.168.5.1/24 --gateway=192.16
【MySQL学习】分组数据,使用子查询 分组数据数据分组创建分组过滤分组分组和排序SELECT字句顺序 使用子查询使用子查询进行过滤作为计算字段使用 分组数据 介绍两个新的SELECT 语句字句,分别是GROUP BY 和 HAVING。 数据分组 之前我们介绍过使用聚集函数汇总数据,比如对100
目录 索引索引概念优势与劣势优势劣势 索引结构B-TREE结构B+TREE 结构 索引分类 索引 索引概念 MySQL官方对索引的定义为:索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,
Ubuntu 16.04sqli-labs安装避坑 lamp的搭建安装apache安装MySQL安装PHP安装sqli-labs lamp的搭建 安装apache sudo apt-get install apache2 安装MySQL // An highlighted block sudo apt-get install mysql-server mysql-client mysql -u debian-sys-maint -p use my
昨天下班回到家里之后,接到单位同事打过来的电话,描述的情况如下 “ 我们正在上一个系统,同样的数据,同样的sql,在总部的数据库环境里面查询获得的是正确的结果,结果集是五条,但在分部数据库里面,查出来的结果只有两条数据,跟预想的结果不一样,少了三条数据 ,然后特别的说明了一下环境差异
我们先来仔细看上面 这个图,4个sql的where条件完全一样,两个表关联,有两个sql有结果 ,两个sql没有结果 。按道理,应该是没有结果的. 所以,看来是严重的bug --------原因是使用了聚合函数min() 造成的 ?其实,上面的实验,是作者搜了一下官方的bug 表,然后发现了下面 这个 bug 号 。bug号73946
Mysql从5.7开始,支持原生的json, 也有不少的工程师建议采用mysql来取代文本数据库。下面将介绍json在mysql与国内的nosql文档数据库sequoiaDB的操作方式,存储,以及高可用性架构方面的不同,通过介绍之后,至于在什么情况下该使用seqoiaDB以及什么情况下使用Mysql,基本可以选择正确的方
作者在之前写的一篇关于mysql 5.6与mysql 5.7的半同步性能对比测试的文章中,提到mysql的半同步的一个bug . 当时提出了在mysql 5.6中并未曾遇到这个bug (作者确实未曾在5.6上遇到这个bug,回头看来,这个原因也很可能是性能上的差异导致),而事实上,这个bug在5.6就存在,周末在bug库里面找
我们都知道,mysql的表是以主键为索引列的索引,在理想的情况下,我们希望对表的插入,是按照主键的顺序进行的,这样在建立B+树的叶子节点的双向链表的时候,可以基本都在一个页上就完成了叶子节点连接的操作。 当表的行插入是完全无序的时候,性能是否会存在影响? 在什么情况下会急剧影响性能?
在不少公司的mysql的开发规范中,会表中对blob ,text字段的情况,进行严格的审核。对含有大字段的表,有些公司的dba甚至需要开发总监级别以上的领导同意,才会在生产环境创建含大字段的表。 但大字段是否真的是洪水猛兽?大字段到底是如何存储在数据页中,以及大字段到底影响了哪些性能? 估
表的数据与结构如下: mysql> select * from unlockt;+----+------+------+| a | b | c |+----+------+------+| 1 | 1 | 1 || 2 | 2 | 2 || 5 | 5 | 5 || 7 | 7 | 7 || 8 | 8 | 8 || 9 | 9
之所以进行这块内容的研究,主要针对之前遇到的两个未解的疑惑:a. 线上有个系统,半同步状态经常从半同步变成异步,然后又马上恢复为半同步,具体原因未明,虽然之前也猜得八九不离十,但还是未完全确定。b. 前段时间因为有业务场景需求,做了跨机房异步复制测试。当mysql写qps非常高的时候,发现
5月13日,作者在中国数据库大会开源专场上以“ MySQL核心参数含义的源码解析”为题目对Mysql的innodb buffer pool的工作机制从源码层面进行了详细了解析,因此也对buffer pool的相关参数进行了透彻的解析。现在将ppt分享给大家下载. 如ppt的内容不便理解,请查看下面的解
5月11-13日在北京国际会议中心举行数据库大会,有幸得友人推荐在大会上讲了一场。源于自己曾经参加一些技术大会的感受------抱着学习的目的,非常兴奋非常饥渴的过去了,但往往也是相当饥渴的回来了,并不是老师分享的内容没有营养跟价值,而往往是老师讲得内容太高大上,太丰富,营养价值过
今天配置了一下group replication,第一次配置,不熟悉,所以是边配边学边解决问题的过程,供未配置过但准备配置group replication的朋友参考。大致过程如下:需要在配置文件中增加以下参数。例如,对于192.168.153.153机器,设置my.cnf中的有关group replication的参数如下:# for use gtidgtid_
曾道听途说,mysql的缓存池,"一个是young的,一个是old ,young池缓存的是最近使用的页,old池是存放老旧的页,也就是一段时间没有使用的页,假如存在全表扫描的时候,大量的数据页要占据缓存池,但不会把热点页( 也就是young的缓存页)换出去,这样以来,的确是个完美的解决方案”。但未曾知道听说的
Mysql有后台线程,是专门用来刷新缓冲池的脏页与LRU列表中的数据页,理想状态下,刷新数据页的协调进程每1秒钟执行一个循环,将所有需要刷新的页或者需要从lru列表中换出的页进行刷新或者换出。 但每个循环,需要刷新多少个page, 则由下面的函数page_cleaner_flush_pages_recommendation计算
Mysql 5.7.17 发布鸟,pig很激动,因为前段时间在mysql 5.7上遇到的一个半同步的bug , 即当连接数超出1024的时候,因为select 函数的fd size限制,可能导致从库发送ack之后,主库接收不到,详细请见作者之前的文章------mysql5.7 semi-sync的bug--semi-sync slave net-flush() reply f
mysql的group commit的概念以及实现很久就出来 ,组提交,即一组事务一起提交?为什么要组提交?是怎么实现组提交的? 组提交跟单个事务提交的区别是什么?当组提交的时候,某个事物要回滚了怎么办?有没有可能出现同一个组提交的事物,因为某个事务commit失败,而导致回滚,该怎么回滚?组提交,是否改变主
作者:犬小哈来源:小哈学Java作为一名后端Java程序员,小哈是极力推荐大家拥有一台属于自己的云服务器的,什么?有些童鞋肯定说:我用虚拟机玩得很转,花那冤枉钱干啥玩意!为什么要用云服务器使用云服务器好处大致如下:更好的了解项目是如何在线上环境是如何运行的?(可以说,国内大部分中小企业的服务
A、mysql事务 事务:Transaction 1、一个最小的不可再分的单元; 2、一个完成的业务需要批量的DML(insert、update、delete)语句共同联合完成; 3、事务只和DML语句相关,或者说DML语句才有事务。这个和业务逻辑相关,业务逻辑不同,DML语句的个数也不
一、隔离性与隔离级别 提到数据库事务,你肯定会想到 ACID(Atomicity、Consistency、Isolation、Durability,即原子性、一致性、隔离性、持久性),今天我们就来说说其中的 “I”,也就是隔离性。 当数据库上有多个事务同时执行的时候,就可能出现脏读、不可重复读、幻读的问题,为了解决这