文章公号 首发!连载中~ 欢迎各位大佬关注, 回复:"抽奖" 还可参加抽活动 文末有二维码 一.知识回顾 回顾一下之前和大家分享的知识点 看了前面的文章,想必你肯定了解了什么是Buffer Pool.LRU-List.Free-List.Flush-List,你也知道了当MySQL增删改查时,内存中发生了什么,以及这几个双向链表是如何配合工作的. 通过阅读上一篇文章你也一定了解了:你create出来的table其实是属于一个表空间的,而所谓的表空间其实对应着一个真实存在于物理磁盘上的文

预备知识了解,索引页,数据页,b+tree 页是innoDB中管理储存空间的基本单位,页有很多中,存放数据的叫做索引页.

http://blog.csdn.net/dba_waterbin/article/details/9669929       ㈠ HugePages简介             HugePages是kernel 2.6引入以便适应越来越大的物理内存        在Linux下.page size默认是4K.如果使用HugePages.默认是2M             再看2个术语:        page table 映射表:物理内存和swap的对应关系.访问内存是先读page table

create table t( a ) not ) default null,primary key(a)); mysql> select * from t; +----+------+ | a | b | +----+------+ | | aaa | | | bbb | | | ccc | | | ddd | | | eee | | | fff | | | ggg | | | hhh | | | iii | | | jjj | +----+------+ rows in set (0.00

现象:启动MySQL服务时报1067错误,服务无法启动. 查看xxx.err错误日志发现有数据页损坏信息: InnoDB: Database page corruption on disk or a failed InnoDB: file read of page 200. 出现上述现象是由于突然断电.强制关机.强制杀死MySQL进程等操作所导致的. 首先修改my.ini中的innodb_force_recovery参数(4-6),使mysqld跳过恢复步骤,将mysqld 启动,将数据导出来然

分页查询在网页中随处可见,那原理是什么呢?下面简单介绍一下基于MySql数据库的limit实现方法. 首先明确为什么要使用分页查询,因为数据庞大,查询不可能全部显示在页面上,如果全部显示在页面上,也会造成查询速度慢的情况,所以分页查询解决了①数据查询:②性能优化,等(其他问题欢迎补充)的问题. 分页查询也分为真分页和假分页: 真分页:基于数据库查出的数据直接分页显示,优点是改变数据库数据不会影响查询结果,缺点是速度稍慢. 假分页:将所有数据查询出的数据,封装到list集合缓存中,表现层方法调用执

在查询大量数据库,一般都会采用翻页.自然会想到offset跟limit. 今天知道了一个技巧,用id查询.因为id是主键,查起来很快. 思路是:给id一个区间做where条件,将数据分隔成几份,然后每次查询之后将id置为下一个取值区间. 这样做速度快,而且对数据库压力也较小.

用python向MySQL插入值.并取出被插入行的主键. #!/usr/bin/python #!coding:utf-8 import mysql.connector from mysql.connector import errorcode def insert_data(**kwargs): config={ 'host':kwargs.get('host','127.0.0.1'), 'port':kwargs.get('port',3306), 'user':kwargs.get('u

前言:python如果想要连接到MySQL要安装上相关的驱动才下:好在驱动程序在mysql的官网可以下载的到. 以下是我自己保存的一个conetos7版本 http://yunpan.cn/cLACS7VurfaE4  访问密码 2e26 例子: #!/usr/bin/python #!coding:utf-8 import mysql.connector from mysql.connector import errorcode ',database='studio'): config={ '

事故的起因是因为当我访问某个数据库的某个表的时候,MySQL 立即出现崩溃并且去查看 MySQL 的错误日志出现类似信息 --09T05::.232564Z [ERROR] InnoDB: Space id and page no stored , page number=], should be [page id: space=, page number=] --09T05::.232613Z [ERROR] InnoDB: Database page corruption on disk o

页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.也就是在一般情况下,一次最少从磁盘中读取16KB的内容到内存中,一次最少把内存中的16KB内容刷新到磁盘中. InnoDB数据页的7个组成部分,各个数据页可以组成一个双向链表,而每个数据页中的记录会按照主键值从小到大的顺序组成一个单向链表,每个数据页都会为存储在它里边儿的记录生成一个页目录,在通过主键查找某条记录的时候可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽,然后再

文章目录 摘要 索引 索引概述 索引优势劣势 索引结构 BTREE 结构 B+TREE 结构 页 索引分类 索引语法 索引设计原则 聚触索引 & 非聚触索引 你的鼓励也是我创作的动力 Posted by 微博@Yangsc_o 原创文章,版权声明:自由转载-非商用-非衍生-保持署名 | Creative Commons BY-NC-ND 3.0 摘要 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数据库索引的数理基础. 第二部分结合MySQL数据库中MyISAM和InnoDB数据存储引擎中索

摘要 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很大

转载说明:http://www.nyankosama.com/2014/12/19/high-performance-index/ 1. 引言 随着互联网时代地到来,各种各样的基于互联网的应用和服务进入了人们的视线.然而这些各种各样的应用都是由成千上万的后端服务所支撑起来的,这些服务每天处理着海量的请求承载着巨大的压力.随着用户量的增加,逐渐地这些后端服务的某一个部分就会成为整个应用水平扩展的瓶颈,然而往往这个瓶颈就是存在于数据库.为此,对设计并维护一个高性能的数据库服务就成为了当今海量高负载服

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则

摘要: 本篇介绍下Mysql的InnoDB索引相关知识,从各种树到索引原理到存储的细节. InnoDB是Mysql的默认存储引擎(Mysql5.5.5之前是MyISAM,文档).本着高效学习的目的,本篇以介绍InnoDB为主,少量涉及MyISAM作为对比. 这篇文章是我在学习过程中总结完成的,内容主要来自书本和博客(参考文献会给出),过程中加入了一些自己的理解,描述不准确的地方烦请指出. 1 各种树形结构 本来不打算从二叉搜索树开始,因为网上已经有太多相关文章,但是考虑到清晰的图示对理解问题有很

创建高性能的索引 1. 索引(在MySQL中也叫做"键(key)")是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构. 2. 索引可以包含一个或多个列的值.如果索引包含多个列,那么列的顺序也十分重要,因为MySQL只能高效低使用索引的最左前缀列. 3. B-Tree索引:当人们谈论索引的时候,如果没有特别执行索引类型,那多半说是B-Tree索引,它使用B-Tree数据结构来存储数据.     1). 可以使用B-Tree索引的查询类型:          a. 全职匹配:全值匹配指的是和索引中

文/何登成 导读:   来自网易研究院的MySQL内核技术研究人何登成,把MySQL数据库InnoDB存储引擎的多版本控制(简称:MVCC)实现原理,做了深入的研究与详细的文字图表分析,方便大家理解InnoDB存储引擎实现的多版本控制技术(简称:MVCC). 基本知识 假设对于多版本控制(MVCC)的基础知识,有所了解.MySQL数据库InnoDB存储引擎为了实现多版本的一致性读,采用的是基于回滚段的协议. 行结构 MySQL数据库InnoDB存储引擎表数据的组织方式为主键聚簇索引.由于采用索引

一.测试篇 1.测试目的,就是量化找出短板(基础参数配置) 2.测试三大指标 IOPS:每秒处理的IO请求数,即IO响应速度(注意和IO吞吐量的区别) QPS:每秒请求(查询)次数 TPS:每秒事务数 3.测试工具 mysqlslap(略) sysbench tpcc-mysql 二.mysql性能调优的思路 1.确定问题范围 a.是周期性的变化还是偶尔问题? b.是服务器整体性能的问题, 还是某单条语句的问题? c.具体到单条语句, 这条语句是在等待上花的时间,还是查询上花的时间. 2.定位问

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.