MySQL Thread Pool: Problem Definition
A new thread pool plugin is now a part of the MySQL Enterprise Edition.
In this blog we will cover the problem that the thread pool is solving
and some high-level description of how it solves this problem.
In the traditional MySQL server model there is a one-to-one mapping between
thread and connection. Even the MySQL server has lots of code where thread
or some abbreviation of thread is actually representing a connection.
Obviously this mapping has served MySQL very well over the years, but there
are some cases where this model don't work so well.
One such case is where there are much more connections executing queries
simultaneously compared to the number of CPUs available in the server. The
MySQL Server also have scalability bottlenecks where performance suffers
when too many connections execute in parallel.
So effectively there are two reasons that can make performance suffer in
the original MySQL Server model.
The first is that many connections executing in parallel means that the
amount of data that the CPUs work on increases. This will decrease the
CPU cache hit rates. Lowering the CPU cache hit rate can have a significant
negative impact on server performance. Actually in some cases the amount
of memory allocated by the connections executing in parallel could at times
even supersede the memory available in the server. In this case we enter a
state called swapping which is very detrimental to performance.
The second problem is that the number of parallel queries and transactions
can have a negative impact on the throughput through the "critical sections"
of the MySQL Server (critical section is where mutexes are applied to
ensure only one CPU changes a certain data structure at a time, when such
a critical section becomes a scalability problem we call it a hot spot).
Statements that writes are more affected since they use more critical
sections.
Neither of those problems can be solved in the operating system scheduler.
However there are some operating systems that have attempted solving this
problem for generic applications on a higher level in the operating system.
Both of those problems have the impact that performance suffers more and
more as the number of statements executed in parallel increases.
In addition there are hot spots where the mutex is held for a longer time
when many concurrent statements and/or transactions are executed in
parallel. One such example is the transaction list in InnoDB where each
transaction is listed in a linked list. Thus when the number of concurrent
transactions increases the time to scan the list increases and the time
holding the lock increases and thus the hot spot becomes even hotter
as the concurrency increases.
Current solutions to these issues exist in InnoDB through use of the
configuration parameter --innodb-thread-concurrency. When this parameter
is set to a nonzero value, this indicates how many threads are
able to run through InnoDB code concurrently. This solution have its
use cases where it works well. It does however have the drawback that
the solution itself contains a hot spot that limits the MySQL server
scalability. It does also not contain any solution to limiting the
number of concurrent transactions.
In a previous alpha version of the MySQL Server (MySQL 6.0) a thread
pool was developed. This thread pool solved the problem with limiting
the number of concurrent threads executing. It did nothing to solve
the problem with limiting the number of concurrent transactions.
It was also a scalability bottleneck in itself. Finally it didn't
solve all issues regarding long queries and blocked queries.
This made it possible for the MySQL Server to become completely
blocked.
When developing the thread pool extension now available in the MySQL
Enterprise Edition we decided to start from a clean plate with the
following requirements:
1) Limit the number of concurrently executing statements to ensure
that each statement execution has sufficient CPU and memory resources
to fulfill its task.
2) Split threads and connection into thread groups that are
independently managed. This is to ensure that the thread pool
plugin itself doesn't become a scalability bottleneck. The
aim is that each thread group has one or zero active threads
at any point in time.
3) Limit the number of concurrently executing transactions
through prioritizing queued connections dependent on if
they have started a transaction or not.
4) Avoid deadlocks when a statement execution becomes long or
when the statement is blocked for some reason for an extended
time.
If you are interested in knowing more details of how the new
thread pool solves these requirements there will be a
webinar on Thursday 20 Oct 2011 at 9.00 PDT. Check here
for details on how to access it.
If you want to try out the thread pool go here.
参考:
http://mikaelronstrom.blogspot.ae/2011/10/mysql-thread-pool-problem-definition.html

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











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.

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.

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.

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.

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.

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.
