MySQL中MyISAM引擎及InnoDB引擎的缓存优化设计_MySQL
MyISAM引擎中,为了提高io效率以及读取效率,将对磁盘频繁读取的索引数据加载至内存中操作。
MyISAM设计了一个在存放在内存中的索引缓冲池Key Cache。Key Cache只缓存索引数据,通过LRU算法将读取频繁的索引加载到Key Cache中来。
通过系统变量 key_buffer_size
来控制Key Cache的大小,这个变量关乎到缓存的性能。
InnoDB引擎中,同样设置了缓存池buffer pool,与MyISAM有所区别的是,buffer pool不仅仅缓存了索引数据,同时还缓存了表数据。
这样的缓冲池同时也带来了很多问题:缓存中的数据如何与磁盘上的数据保持一致,缓存中的数据支不支持修改更新操作,以及与日志记录模块的同步等等问题。
要解决这些问题带来的操作时繁琐的,但是相比于整体性能的提升,也是值得的:硬盘的存取速度与内存的速度更本不是一个数量级的,通过内存来读取数据,可以大大的提高数据库的整体性能。
MySQL官方文档这样建议,除了用于系统运行的内存外,剩余的内存建议尽可能大的设置buffer pool。这样一来有着大容量的buffer pool,在实际应用上的表现更像与一个in-memory database,相比于对磁盘的读写速度,读写性能简直就是巨大的提升。
这一切当然基于读取数据在buffer pool的命中率上面,修改更新等操作会改变buffer pool的一些数据,通过LRU算法更新,将buffer pool的命中率维持在一个比较高的水平。
还有一个问题就是怎么将buffer pool中的数据同步到磁盘。想想如果更新一次buffer pool就写一次磁盘,那这样子的效率和直接读写磁盘并没有提高多少,这里就需要设计出同步策略来解决这个问题。
InnoDB是事务安全的,修改buffer pool的数据后,同时还要将此操作记录在事务日志中去。这里对buffer pool的修改操作后,并没有直接将数据同步到磁盘,而是将此操作记录到事务日志文件中去。这里又有一个疑问,为什么不将数据写到磁盘的表数据文件里去,而是写到磁盘的事务日志文件去呢,同样是磁盘写操作,有何不同?
这里涉及到磁盘寻道读写问题,学过计算机组成原理的就知道了,磁盘读写可以分为两种:顺序读写以及随机读写,如果为随机读写,将要花一定的时间用于磁头寻址上,如果为顺序读写,则是连续的将数据写入磁面,磁头寻址操作很少。这两种读写方式的效率也可见区别甚大
事务日志文件是InnoDB引擎申请连续物理空间的固定大小的一个文件,对日志文件的读写基本上是顺序读写,寻址操作甚少。
而buffer pool中的表数据多而复杂:多个表的数据文件在磁盘中的存储空间是不同的,具有随机性,若每次更新buffer pool中的数据到磁盘,每次操作的表空间表现出随机性,对磁盘的读写也是随机的,这样以来频繁的寻址读写操作,将使磁盘处于一个繁忙随机读写状态。
所以buffer pool的策略也使得整体io性能得到了提升。
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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
