读书笔记 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》_MySQL
bitsCN.com
缘由
在微博上看到李嘉诚自述的视频中有这么一句话,大意是:我很喜欢读书,我通常读完一本书,把它记到脑子里,再去换另一本书。当时我突有感想,这些年工作,买过的书也不少,有80余本,基本上每本都是经典的好书,也算是有点收藏的味道吧。但是很多书我都是翻一翻,满足自己对某一方面知识的渴望,但自己真的能记在脑力里的却不多,于是在2012年的年尾,伴随着自己的失业,我也打算好好的选择一些书继续阅读,争取读完了,能记住一些,再换下一本。
状态
首读 —— 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》 At 2012/12/20
前言
我不是DBA,我是一名开发者,所以站在开发者的角度来读这本书对自己还是有不少收获的,至少以后在项目中设计和使用数据库的过程中,可以考虑到如何更好的和DBA进行有效的沟通。
获取的知识
InnoDB存储引擎 master thread 的问题?
InnoDB的主线程的代码,在每秒执行的任务中:存在固定的只刷新100个脏页到磁盘、合并20个插入缓冲。在写密集的App中,每秒中可以能产生大于100个的脏页,或是产生大于20个插入缓冲,此时的master thread似乎会忙不过来,或者说它总是做得很慢。即使磁盘能在1秒内处理多于100个页的写入和20个插入缓冲的合并,由于hard coding(硬编码)master thread也只会选择刷新100个脏页和合并20个插入缓冲。同时,当发生宕机需要恢复时,由于很多数据还没有刷新回磁盘,所以可能会导致恢复需要很快的时间,尤其是对于insert buffer。
解决办法
InnoDB Plugin提供了一个参数,用来表示磁盘IO的吞吐量,参数为 innodb_io_capacity,默认值为200。对于刷新到磁盘的数量,会按照 innodb_io_capacity的百分比来刷新相对数量的页。规则如下:
* 在合并插入缓冲时,合并插入缓冲的数量为 innodb_io_capacity 数值的5%。
* 在从缓冲区刷新脏页时,刷新脏页的数量为 innodb_io_capacity。
如果你使用了SSD类的磁盘,或者将几块磁盘做了RAID,当你的存储拥有更高的IO速度时,完全可以将 innodb_io_capacity 的值调得再高点,知道符合你的磁盘IO的吞吐量为止。
慢查询日志
MySQL允许用户通过 long_query_time 参数来设置,默认值是10,代表10秒。默认情况下,MySQL数据库并不启动慢查询日志,需要我们手工将这个参数(log_slow_queries)设为ON,然后启动。
* 注意1
当设置了long_query_time后,MySQL数据库会记录运行时间超过该值的所有SQL语句,但对于运行时间正好等于long_query_time的情况,并不会被记录下。
* 注意2
从MySQL5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间。
另一个和慢查询日志有关的参数是 log_queries_not_using_indexes,如果运行的SQL语句没有使用索引,则MySQL数据库同样会将这条SQL语句记录到慢查询日志文件。
使用 mysqldumpslow 命令可以分析慢查询日志文件
mysqldumpslow nh122-190-slow.log
MySQL5.1开始可以将慢查询的日志记录放入一张表中,这使我们的查询更加直观。慢查询表在MySQL数据库中,名为slow_log。
参数log_output指定了慢查询输出的格式,默认为FILE,你可以将它设为TABLE,然后就可以查询mysql数据库的slow_log表了。
set global log_output='TABLE';
分区表
MySQL 5.1 后添加对表分区的支持,当然支持的分区类型为水平分区(一表中不同行的记录分配到不同的物理文件中)。此外,MySQL数据库的分区是局部分区索引,一个分区中既存放了数据又存放了索引。
show variables like '%partition%'/G;
MySQL目前支持的分区类型有:
* RANGE分区:行数据基于属于一个给定连续区间的列值放入分区。MySQL5.5开始支持RANGE COLUMNS的分区。
* LIST分区:和RANGE分区类似,只是LIST分区面向的是离散的值。MySQL5.5开始支持LIST COLUMNS的分区。
* HASH分区:根据用户自定义的表达式的返回值来进行分区,返回值不能为负数。
* KEY分区:根据MySQL数据库提供的哈希函数来进行分区。
* 不论创建何种类型的分区,如果表中存在主键或者是唯一索引时,分区别必须是唯一索引的一个组成部分。唯一索引可以是允许NULL值的,并且分区列只要是唯一索引的一个组成部分,不需要整个唯一索引列都是分区列。
* 当建表时没有指定主键,唯一索引时,可以指定任何一个列为分区列。
B+树索引
B+树索引其本质就是B+树在数据库中的实现,但是B+的索引在数据库中有一个特定就是高扇出性,因此在数据库中,B+树的高度一般都在2-3层,也就是对于查询某一键值的行记录,最多只需要2到3次IO,而对于当前的硬盘速度,2-3次IO也就意味着查询时间只需要0.02-0.03秒。
什么时候使用B+树索引
* 访问高选择性字段并从表中取出很少一部分行时,对这个字段添加B+树索引是非常有必要的。
聚集索引和辅助索引
InnoDB存储引擎是索引组织表,即表中数据按照主键顺序存放。而聚集索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树,并且叶节点中存放着整张表的行记录数据,因此也让聚集索引的叶节点成为数据页。
每张表只能拥有一个聚集索引。
辅助索引(非聚集索引),叶级别不包含行的全部数据。叶节点除了包含键值以外,每个叶级别中的索引行还包含了一个书签,该书签用来告诉InnoDB存储引擎。
事务的隐式提交
不好的事务习惯
* 在循环中提交
create procedure load1(count int unsigned)begindeclare s int unsigned default 1;declare c char(80) default repreat('a',80);while s <p>* 使用自动提交</p><p>自动提交并不是好习惯,因为这对于初级DBA容易犯错,另外对于一些开发人员可能产生错误的理解,如我们在上面提到的循环提交问题。MySQL数据库默认设置使用自动提交。可以使用如下语句来改变当然自动提交的方式</p><pre class="brush:php;toolbar:false">set autocommit=0;
* 使用自动回滚
create procedure sp_auto_rollback_demo()begindeclare exit handler for sqlexception rollback;start transaction;insert into b select 1;insert into c select 2;insert into b select 1;insert into b select 3;commit;end;
bitsCN.com

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Kertas StableDiffusion3 akhirnya di sini! Model ini dikeluarkan dua minggu lalu dan menggunakan seni bina DiT (DiffusionTransformer) yang sama seperti Sora. Ia menimbulkan kekecohan apabila ia dikeluarkan. Berbanding dengan versi sebelumnya, kualiti imej yang dijana oleh StableDiffusion3 telah dipertingkatkan dengan ketara Ia kini menyokong gesaan berbilang tema, dan kesan penulisan teks juga telah dipertingkatkan, dan aksara bercelaru tidak lagi muncul. StabilityAI menegaskan bahawa StableDiffusion3 ialah satu siri model dengan saiz parameter antara 800M hingga 8B. Julat parameter ini bermakna model boleh dijalankan terus pada banyak peranti mudah alih, dengan ketara mengurangkan penggunaan AI

Kertas kerja ini meneroka masalah mengesan objek dengan tepat dari sudut pandangan yang berbeza (seperti perspektif dan pandangan mata burung) dalam pemanduan autonomi, terutamanya cara mengubah ciri dari perspektif (PV) kepada ruang pandangan mata burung (BEV) dengan berkesan dilaksanakan melalui modul Transformasi Visual (VT). Kaedah sedia ada secara amnya dibahagikan kepada dua strategi: penukaran 2D kepada 3D dan 3D kepada 2D. Kaedah 2D-ke-3D meningkatkan ciri 2D yang padat dengan meramalkan kebarangkalian kedalaman, tetapi ketidakpastian yang wujud dalam ramalan kedalaman, terutamanya di kawasan yang jauh, mungkin menimbulkan ketidaktepatan. Manakala kaedah 3D ke 2D biasanya menggunakan pertanyaan 3D untuk mencuba ciri 2D dan mempelajari berat perhatian bagi kesesuaian antara ciri 3D dan 2D melalui Transformer, yang meningkatkan masa pengiraan dan penggunaan.

Beberapa pemikiran peribadi pengarang Dalam bidang pemanduan autonomi, dengan pembangunan sub-tugas/penyelesaian hujung-ke-hujung berasaskan BEV, data latihan berbilang paparan berkualiti tinggi dan pembinaan adegan simulasi yang sepadan telah menjadi semakin penting. Sebagai tindak balas kepada titik kesakitan tugas semasa, "kualiti tinggi" boleh dipecahkan kepada tiga aspek: senario ekor panjang dalam dimensi berbeza: seperti kenderaan jarak dekat dalam data halangan dan sudut arah tepat semasa pemotongan kereta, dan data garis lorong. . Ini selalunya bergantung pada sejumlah besar pengumpulan data dan strategi perlombongan data yang kompleks, yang memerlukan kos yang tinggi. Nilai sebenar 3D - imej sangat konsisten: Pemerolehan data BEV semasa sering dipengaruhi oleh ralat dalam pemasangan/penentukuran sensor, peta berketepatan tinggi dan algoritma pembinaan semula itu sendiri. ini membawa saya kepada

Tiba-tiba menemui kertas 19 tahun GSLAM: Rangka Kerja SLAM Umum dan kod sumber terbuka Penanda Aras: https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM Pergi terus ke teks penuh dan rasai kualiti karya ini~1 Teknologi SLAM Abstrak telah mencapai banyak kejayaan baru-baru ini dan menarik ramai yang menarik perhatian syarikat berteknologi tinggi. Walau bagaimanapun, cara untuk antara muka dengan algoritma sedia ada atau yang baru muncul untuk melaksanakan penandaarasan dengan cekap pada kelajuan, kekukuhan dan mudah alih masih menjadi persoalan. Dalam kertas kerja ini, satu platform SLAM baharu yang dipanggil GSLAM dicadangkan, yang bukan sahaja menyediakan keupayaan penilaian tetapi juga menyediakan penyelidik dengan cara yang berguna untuk membangunkan sistem SLAM mereka sendiri dengan pantas.

Sila ambil perhatian bahawa lelaki persegi ini berkerut dahi, memikirkan identiti "tetamu tidak diundang" di hadapannya. Ternyata dia berada dalam situasi berbahaya, dan apabila dia menyedari perkara ini, dia segera memulakan pencarian mental untuk mencari strategi untuk menyelesaikan masalah itu. Akhirnya, dia memutuskan untuk melarikan diri dari tempat kejadian dan kemudian mendapatkan bantuan secepat mungkin dan mengambil tindakan segera. Pada masa yang sama, orang di seberang sana memikirkan perkara yang sama seperti dia... Terdapat adegan sedemikian dalam "Minecraft" di mana semua watak dikawal oleh kecerdasan buatan. Setiap daripada mereka mempunyai latar identiti yang unik Contohnya, gadis yang disebutkan sebelum ini adalah seorang kurier berusia 17 tahun tetapi bijak dan berani. Mereka mempunyai daya ingatan dan pemikiran serta hidup seperti manusia di bandar kecil yang terletak di Minecraft ini. Apa yang mendorong mereka adalah sesuatu yang baru,

Ditulis di atas & Pemahaman peribadi penulis ialah pembinaan semula 3D berasaskan imej ialah tugas mencabar yang melibatkan membuat inferens bentuk 3D objek atau pemandangan daripada set imej input. Kaedah berasaskan pembelajaran telah menarik perhatian kerana keupayaan mereka untuk menganggar secara langsung bentuk 3D. Kertas ulasan ini memfokuskan pada teknik pembinaan semula 3D yang canggih, termasuk menjana novel, pandangan ghaib. Gambaran keseluruhan perkembangan terkini dalam kaedah percikan Gaussian disediakan, termasuk jenis input, struktur model, perwakilan output dan strategi latihan. Cabaran yang tidak dapat diselesaikan dan hala tuju masa depan turut dibincangkan. Memandangkan kemajuan pesat dalam bidang ini dan banyak peluang untuk meningkatkan kaedah pembinaan semula 3D, pemeriksaan menyeluruh terhadap algoritma nampaknya penting. Oleh itu, kajian ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemajuan terkini dalam serakan Gaussian. (Leret ibu jari anda ke atas
