머리말:
이 장에서는 MySQL 서버 아키텍처, 다양한 스토리지 엔진 간의 주요 차이점, 차이점의 중요성을 간략하게 설명합니다.
MySQL의 역사적 배경과 벤치마크를 검토하고, 간단한 세부 사항과 데모 사례
텍스트 :
MySQL 아키텍처는 다양한 시나리오에 적용될 수 있으며 데이터 웨어하우스, 콘텐츠 인덱스, 배포 소프트웨어, 고가용성 중복 시스템, 온라인 트랜잭션 처리 시스템 등을 지원하는 응용 프로그램에 포함될 수 있습니다.
MySQL의 가장 중요한 기능은 쿼리 처리 및 기타 시스템 작업을 데이터 저장 및 검색과 분리하는 스토리지 엔진 아키텍처입니다.
잠금 전략: 오버헤드와 데이터 잠금 보안의 균형을 유지하면서 각 스토리지 엔진은 지정된 잠금 전략과 세분성을 구현할 수 있습니다.
테이블 잠금: 테이블 잠금 전체 테이블을 잠그는 가장 기본적이고 최소한의 오버헤드
행 수준 잠금: 행 잠금 동시성에 대한 최대 지원 가장 큰 잠금 오버헤드는 스토리지에 있습니다. 엔진 계층은 (자체 방식으로)
독립적인 작업 단위, 원자 SQL 쿼리 세트
4개, 각각 규정 트랜잭션 수정, 낮은 격리로 더 높은 동시성 및 낮은 오버헤드 실행 가능
READ UNCOMMITTED 커밋되지 않은 읽기
트랜잭션의 수정 사항은 시간 내에 커밋되지 않으며 트랜잭션이 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수도 있습니다. dirty read; 매우 적게 사용
READ COMMITTED
거의 데이터베이스 기본 격리 수준, 트랜잭션 시작부터 끝까지 커밋된 트랜잭션에 의해 이루어진 수정 사항만 표시됩니다. 비반복 읽기 : 동일한 쿼리를 두 번 실행하면 결과가 다를 수 있습니다(다른 트랜잭션의 수정)
REPEATABLE READ 반복 읽기
: 거래할 때 특정 범위의 레코드를 읽는 중이고 다른 트랜잭션이 해당 범위에 새 레코드를 삽입하고 현재 트랜잭션이 해당 범위의 레코드를 다시 읽습니다. 팬텀 행 SERIALIZABLE: 직렬화 가능 최적화
최고 수준으로, 트랜잭션 강제 실행 순차적으로 실행됨, 팬텀 읽기 문제 방지, 읽을 때 데이터의 각 행 잠김(많은 시간 초과 및 잠금 경합이 발생할 수 있음), 거의 사용되지 않음
deadlock
1, 두 개의 여러 트랜잭션이 동시에 서로 점유 2. 여러 트랜잭션이 서로 다른 순서로 리소스를 잠그려고 시도하여 교착 상태가 발생할 수 있습니다. 3. 여러 트랜잭션이 동시에 동일한 리소스를 잠급니다. 잠금의 동작과 순서는 동일한 명령문 실행 순서로 일부 스토리지 엔진에서는 교착 상태가 발생하고 일부는 발생하지 않습니다. 교착 상태가 발생하는 두 가지 이유: 실제 데이터 충돌로 인해(하드 피함) 교착 상태가 전송된 후 트랜잭션 중 하나를 부분적으로 또는 완전히 롤백해야만 교착 상태를 해결할 수 있습니다. InnoDB는 최소 행 수준 독점 잠금을 보유한 트랜잭션을 롤백합니다. 1.3 .4 MySQL의 트랜잭션: 스토리지 엔진 구현 MySQL에는 InnoDB, NDB 클러스터라는 두 가지 트랜잭션 스토리지 엔진이 있습니다. 자동 제출 AUTOCOMMIT 기본값은 자동 제출 모드입니다. 커밋 작업을 수행하는 트랜잭션으로 간주됩니다. AUTOCOMMIT 변수 =1 =ON 및 비활성화 =0 =OFF를 통해 활성화할 수 있습니다(트랜잭션이 종료되고 새 트랜잭션이 발생할 때까지 모든 쿼리가 하나의 트랜잭션에 있음). 이 변수를 비트랜잭션 테이블로 수정하면 아무런 영향이 없습니다. MySQL은 트랜잭션 격리 수준 설정을 통해 격리 수준을 설정할 수 있습니다. 새 수준은 다음 트랜잭션이 시작될 때 적용됩니다. 라이브러리 또는 현재 세션의 격리 수준만 변경할 수 있습니다set session transaction isolation level read committed;
스냅샷
을 보고 쓰기 작업은 보이지 않습니다. [출처] 업데이트할 때 기존 데이터를 오래된 것으로 표시하고 다른 곳에서 데이터의 새 버전을 추가하여(여러 버전의 데이터 중 하나만 최신 버전임) 이전 데이터를 읽을 수 있도록 합니다특징:
1. 데이터의 각 행에는 버전이 있으며, 이 버전은 데이터가 업데이트될 때마다 업데이트됩니다. 2 수정 시 각 트랜잭션을 방해하지 않고 마음대로 수정합니다.3、保存时比较版本号,成功commit则覆盖原纪录,失败则放弃rollback
4、只在REPEATABLE READ 和READ COMMITTED两个隔离级别下工作
mysql将每个数据库保存位数据目录下的一个子目录,创建表示,mysql在子目录下创建与表同名的.frm文件保存表的定义,不同存储引擎保存数据和索引的方式不同,但表的定义在MySQL服务层同一处理;
处理大量短期事务;其性能和自动崩溃恢复特性、非事务型存储的需求中也很流行
数据存储在由InnoDB管理的表空间中,由一系列数据文件组成;
使用MVCC支持高并发,并实现了四个标准的隔离级别,默认是REPEATABLE READ可重复读,通过间隙锁next-key locking防止幻读,间隙锁使得InnoDB锁定查询设计的行还锁定索引中的间隙防止唤影行;
当使用范围条件并请求锁时,InnoDB给符合条件的已有数据记录的索引项加锁,对应键值在条件范围内但是不存在的记录(间隙)加锁,间隙锁:【源】
//如emp表中有101条记录,其empid的值分别是 1,2,...,100,101 Select * from emp where empid > 100 for update;
InnoDB对符合条件的empid值为101的记录加锁,也会对empid大于101(这些记录并不存在)的“间隙”加锁;
1、上面的例子,如果不使用间隙锁,如果其他事务插入大于100的记录,本事务再次执行则幻读,但是会造成锁等待,在并发插入比较多时、要尽量优化业务逻辑,使用相等条件来访问更新数据,避免使用范围条件;
2、 在使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁时,也会使用间隙锁,当我们通过参数删除一条记录时,如果参数在数据库中不存在,库会扫描索引,发现不存在,delete语句获得一个间隙锁,库向左扫描扫到第一个比给定参数小的值,向右扫描到第一个比给定参数大的值,构建一个区间,锁住整个区间内数据;【源】
全文索引、压缩、空间函数,不支持事务和行级锁,崩溃后无法安全恢复
存储:
将表存储在两个文件中:数据.MYD、索引文件.MYI
表可以包含动态或静态(长度固定)行,MySQL据表定义来决定采用何种行格式
表如是变长行,默认配置只能处理256TB数据(指向记录的指针长度6字节),改变表指针长度,修改表的MAX_ROWS和AVG_ROW_LENGTH,两者相乘=表可到达的max大小,修改会导致重建整个表、表all索引;
特性:
1、对整张表加锁,读、共享锁,写、排他锁,但在读的同时可从表中插入新记录:并发插入
2、修复:可手工、自动执行检查和修复操作,CHECK TABLE mytable检查表错误,REPAIR TABLE mytable进行修复,执行修复可能会丢失些数据,如果服务器关闭,myisamchk命令行根据检查和修复操作;
3、索引特性:支持全文索引,基于分词创建的索引,支持复杂查询
4、延迟更新索引键Delayed Key Write,如果指定了DELAY_KEY_WRITE选项,每次修改完,不会立即将修改的索引数据写入磁盘,写入到内存的键缓冲区,清理此区或关闭表时将对应的索引块写入到磁盘,提升写性能,但是在库或主机崩溃时造成索引损坏、需要执行修复操作
压缩表:
表在创建并导入数据后,不再修改,比较适合,可使用myisampack对MyISAM表压缩(打包),压缩表不能修改(除非先解除压缩、修改数据、再次压缩);减少磁盘空间占用、磁盘IO,提升查询性能,也支持只读索引;
现在的硬件能力,读取压缩表数据时解压的开销不大,减少IO带来的好处大得多,压缩时表记录独立压缩,读取单行时不需要解压整个表
性能:
设计简单,紧密格式存储;典型的性能问题是表锁的问题,长期处于locked状态:找表锁
Archive:适合日志和数据采集类应用,针对高速插入和压缩优化,支持行级锁和专业缓存区,缓存写利用zlib压缩插入的行,select扫描全表;
Blackhole:复制架构和日志审核,其服务器记录blackhole表日志,可复制数据到备库 日志;
CSV:数据交换机制,将CSV文件作为MySQL表来处理,不支持索引;
Federated:访问其他MySQL服务器的代理,创建远程mysql的客户端连接将查询传输到远程服务器执行,提取发送需要的数据,默认禁用;
Memory:快速访问不会被修改的数据,数据保存在内存、不IO,表结构重启后还在但数据没了
1、查找 或 映射 表 ,2、缓存周期性聚合数据, 3、保存数据分析中产生的中间数据
支持hash索引,表级锁,查找快并发写入性能低,不支持BLOB/TEXT类型的列,每行长度固定,内存浪费
Merge:myisam变种,多个myisam合并的虚拟表
NDB集群引擎:
OLTP类:
XtraDB基于InnoDB改进,性能、可测量性、操作灵活
PBXT:ACID/MVCC,引擎级别的复制、外键约束,较复杂架构对固态存储SSD适当支持,较大值类型BLOB优化
TokuDB:大数据,高压缩比,大数据量创大量索引
RethinkDB:固态存储
面向列的
列单独存储,压缩效率高
Infobright:大数据量,数据分析、仓库应用设计的,高度压缩,按照块(一组元数据)排序;块结构准索引,不支持索引(量大索引也没用),如查询无法再存储层使用面向列的模式执行,则需要在服务器层转换成按行处理
社区存储引擎:***
除非需要用到某些InnoDB不具备的特性,且无办法可以替代,否则优先选择InnoDB引擎
不要混合使用多种存储引擎,如果需要不同的存储引擎:
1、事务:需要事务支出,InnoDB XtraDB;不需要 主要是select insert 那MyISAM
2、备份:定期关闭服务器来执行备份,该因素可忽略;在线热备份,InnoDB
3、崩溃恢复:数据量较大,MyISAM崩后损坏概率比InnoDB高很多、恢复速度慢
4、持有的特性:
ALTER TABLE:最简单
ALTER TABLE mytable ENGINE=InnoDB
此会执行很长时间,MySQL按行将数据从原表复制到新表中,在复制期间可能会消耗掉系统all的I/O能力,同时原表上加读锁;会失去和原引擎相关的all特性
导出与导入:
mysqldump工具将数据导出到文件,修改文件中CREATE_TABLE语句的存储引擎选项,同时修改表名(同一个库不能存在相同的表名),mysqldump默认会自动在CREATE_TABLE语句前加上DROP TABLE语句
创建与查询:CREATE SELECT
综合上述两种方法:先建新存储引擎表,利用INSERT……SELECT语法导数
CREATE TABLE innodb_table LIKE myisam_table ALTER TABLE innodb_table ENGINE=InnoDB; INSERT INTO innodb_table SELECT * FROM myisam_table; 数据量大的话,分批处理(放事务中)
早期MySQL破坏性创新,有诸多限制,且很多功能只能说是二流的,但特性支持和较低的使用成本,使受欢迎;5.x早起引入视图、存储过程等,期望成为“企业级”数据库,但不算成功,5.5显著改善
遵循GPL开源协议,全部源代码开发给社区,部分插件收费;
mysql分层架构,上层是服务器层的访问和查询执行引擎,下层存储引擎(最重要)
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