中间件与数据库:MySQL

MySQL多表关联同步到ES的实践

业务系统查询,涉及多表关联查询,条件维度较大且有模糊匹配需求,索引无法覆盖,导致查询性能较低。

关于Mysql数据存储,你了解多少?

本文通过对InnoDB存储逻辑分析,了解到mysql中是怎样对数据进行存储的。并且对索引树的结构进行分析,帮助我们在工作中更加合理的使用索引。

携程MySQL迁移OceanBase最佳实践

分布式数据库OceanBase在携程的实践之路。

MySQL MVCC实现原理

MVCC没有正式的标准,在不同的DBMS中MVCC的实现方式可能是不同的,也不是普遍使用的。本文讲解InnoDB中MVCC的实现机制。

MySQL 8.0 Atomic DDL

MySQL 8.0 DDL 是一个复杂的过程,涉及比较多的模块,例如:MDL 锁,表定义缓存,行格式,Row Log,DDL Log,online 属性,表空间物理文件操作等。本文主要通过与5.7版本的对比讲述原子性相关的实现。

【走进RDS】之MySQL内存分配与管理(中篇)

InnoDB 是 MySQL 默认的存储引擎,而提到InnoDB的内存,就绕不开Buffer Pool,该结构对性能的影响重大。但事实上InnoDB的内存消耗并不只有BP而已,其内部还有许多重要的结构(如AHI、Change Buffer、Log buffer等)也占据着不可忽视的内存空间。了解InnoDB的内存结构和使用特点对于MySQL运行期间的内存选型和使用有很大帮助。

MySQL 多版本并发控制「MVCC」

在 InnoDB 引擎下,运行同一行内容在不同事务之间读写互不干扰,这是我们经常会碰到的业务场景,它也被认为是理所当然的。而这一特性的实现其实会比描述起来复杂得多。

MVCC 就是允许在特定隔离级别的 InnoDB 引擎下,对事务执行一致的读操作。避免了并发事务下对一般类型查询的锁竞争,也是一种增强并发事务读写能力的功能。

就像一位称职的摄像师,在你每个人生的高光点都会按下快门记录当下与之前的影像。

它本质上就是一个链表,每一行内容的版本都指向上一个版本,其中除了数据本身,还包含了事务可见性的信息在内,这些可见性信息用于判断哪个版本才能对当前的查询可见。

MYSQL-INNODB索引构成详解

对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引,大家是不陌生的,都能想到是 B+树结构,可以加速SQL查询。但对于B+树索引,它到底“长”得什么样子,它具体如何由一个个字节构成的,这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起,层层递进,包括数据页,B+树聚簇索引,B+树二级索引,最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。

mysql中业务系统可借鉴的设计

本短文大致介绍了一下mysql的wal机制,一些内部结构和算法,锁和状态机的视角,以及程序员经常碰到的“删除”。

一次 Mysql 慢查询引发的故障

近日订单履约系统发生了一起故障,导致下发的订单积压。究其原因是慢查询导致的,现在痛定思痛看看为什么发生了慢查询。

MySQL 索引知识点总结

介绍索引的数据结构、查找算法、常见的索引概念和索引失效场景。

Mysql数据库全局分析及太极后端优化实战

腾讯机器学习平台太极后端数据库是自己运维的Mysql,历史原因没有用公司CDB、TDSQL等,之后还是要进行数据库迁移把db维护交给专业的人去运维,这块太极平台没有专门的dba运维出现了不少问题,如Mysql主节点硬盘故障,备机切主导致系统中断半小时;后端接口调用不合理导致循环调用数据库致使数据库cpu持续维持在高位以及前端接口数据返回缓慢等问题。这块Mysql优化就需要开发自己去多了解Mysql系统架构、性能调优相关问题,监控Mysql 机器运行状态,本文就简单介绍下Mysql系统分析思路和采用的工具。

深入理解 MySQL 索引底层原理

Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。

我们知道,索引的作用是做数据的快速检索,而快速检索的实现的本质是数据结构。通过不同数据结构的选择,实现各种数据快速检索。在数据库中,高效的查找算法是非常重要的,因为数据库中存储了大量数据,一个高效的索引能节省巨大的时间。比如下面这个数据表,如果 Mysql 没有实现索引算法,那么查找 id=7 这个数据,那么只能采取暴力顺序遍历查找,找到 id=7 这个数据需要比较 7 次,如果这个表存储的是 1000W 个数据,查找 id=1000W 这个数据那就要比较 1000W 次,这种速度是不能接受的。

UNDO LOG的演进与现状

数据库与普通文件系统的一个重要的区别就是;数据库可以在多种故障下仍然可以正确运行,保证系统以及数据的正确性;这些故障包括但不限于数据库系统本身故障,操作系统故障,以及存储介质故障等。那么数据库是如何在这些故障下面还能保证系统和数据的正确性的呢?主要靠Redo Log和Undo Log日志与WAL(Write Ahead Log)机制的配合来支持,其理论支持在论文《ARIES: a transaction recovery method supporting fine-granularity locking and partial rollbacks using write-ahead logging》中介绍的非常详细。

系统性能排查方略及大型银行MySQL性能管控

金融企业在生产安全的前提下,如何确保MySQL的开发合规和性能管控?

MySQL主从复制引发的这个问题,99%的人都不知道

通过本文这个案例你会发现整个数据库体系还有很多内容值得去学习,试想一下,如果平时对主从复制的原理比较熟的话,问题排查起来也会简单很多。

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