MySQL 5.6为什么关闭元数据统计信息自动更新统计信息收集源代码探索
MySQL 5.6为什么关闭元数据统计信息自动更新统计信息收集源代码探索
问题描述:
MySQL 5.5.15 原sql如下:
select constraint_schema,table_name,constraint_name,constraint_type from information_schema.table_constraints where table_schema not in ('information_schema', 'mysql', 'test',‘performance_schema’);
不只是上面提到的table_constraints,information_schema库下的一下几个表,访问时候都会触发这个“顺手”操作。
information_schema.TABLES
information_schema.STATISTICS
information_schema.PARTITIONS
information_schema.KEY_COLUMN_USAGE
information_schema.TABLE_CONSTRAINTS
information_schema.REFERENTIAL_CONSTRAINTS
show table status . .
show index from ...
当innodb_stats_on_metadata=on 都会触发自动更新统计信息。
问题:
5.6 开始默认innodb_stats_on_metadata=off,why??? 答:为了防止自动更新统计信息在DB高峰时导致BP的swap;查询性能大幅度抖动。
没有定期更新统计信息了么??答:有啊,而且可以是持久化的。
我看到的MySQL 5.5.15 这个版本还是条件是====>
counter > 2000000000 || ((ib_int64_t)counter > 16 + table->stat_n_rows / 16)
下面做了对MySQL 收集统计信息做了扩展:
一.下面我们来看下对MySQL 5.5.36 的源代码的分析:
---------------------------------------------------------------------------
#通过更新统计信息stat_modified_counter,每个表都有这个表里来维护:
./storage/innobase/row/row0mysql.c
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/*********************************************************************//**
Updates the table modification counter and calculates new estimates
for table and index statistics if necessary. */
UNIV_INLINE
void
row_update_statistics_if_needed(
/*============================*/
dict_table_t* table) /*!
{
ulint counter;
counter = table->stat_modified_counter;
table->stat_modified_counter = counter + 1;
if (DICT_TABLE_CHANGED_TOO_MUCH(table)) {
dict_update_statistics(
table,
FALSE, /* update even if stats are initialized */
TRUE /* only update if stats changed too much */);
}
}
/*********************************************************************/
规则:每一次DML操作导致1 行更新,stat_modified_counter加1,直到满足更新统计信息的条件,stat_modified_counter的值自动重置为0。
* 这样有个性能问题,若有多个线程同时检测到阈值,也即是并发调用会多次,,会导致dict_update_statistics函数多次的调用,浪费了系统资源。
解决方法:在dict_update_statistics{}函数对stat_modified_counter加锁,避免并发执行。
#统计新跟更新函数:dict_update_statistics
./storage/innobase/dict/dict0dict.c
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/*********************************************************************//**
Calculates new estimates for table and index statistics. The statistics
are used in query optimization. */
UNIV_INTERN
void
dict_update_statistics(
/*===================*/
dict_table_t* table, /*!
ibool only_calc_if_missing_stats,/*!
update/recalc the stats if they have

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

InnoDB의 전체 텍스트 검색 기능은 매우 강력하여 데이터베이스 쿼리 효율성과 대량의 텍스트 데이터를 처리 할 수있는 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 1) InnoDB는 기본 및 고급 검색 쿼리를 지원하는 역 색인화를 통해 전체 텍스트 검색을 구현합니다. 2) 매치 및 키워드를 사용하여 검색, 부울 모드 및 문구 검색을 지원합니다. 3) 최적화 방법에는 워드 세분화 기술 사용, 인덱스의 주기적 재건 및 캐시 크기 조정, 성능과 정확도를 향상시키는 것이 포함됩니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

클러스터 인덱스와 비 클러스터 인덱스의 차이점은 1. 클러스터 된 인덱스는 인덱스 구조에 데이터 행을 저장하며, 이는 기본 키 및 범위별로 쿼리에 적합합니다. 2. 클러스터되지 않은 인덱스는 인덱스 키 값과 포인터를 데이터 행으로 저장하며 비 예산 키 열 쿼리에 적합합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 B-Tree, Hash, Full-Text 및 Spatial의 4 가지 인덱스 유형을 지원합니다. 1.B- 트리 색인은 동일한 값 검색, 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 2. 해시 인덱스는 동일한 값 검색에 적합하지만 범위 쿼리 및 정렬을 지원하지 않습니다. 3. 전체 텍스트 색인은 전체 텍스트 검색에 사용되며 다량의 텍스트 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 데이터 쿼리에 사용되며 GIS 응용 프로그램에 적합합니다.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
