随笔分类 - MySQL实战45讲
摘要：有这样一个问题：主机内存只有100G，现在要对一个200G的大表做全表扫描，会不会把数据库主机的内存用完？想想逻辑备份，也是整库扫描，因此对大表做全表扫描看起来是没有问题的，那么这个流程到底是怎样呢？ 全表扫描对server层的影响 假设现在要对一个200G的InnoDB表db1.t执行全表扫描，若
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摘要：MySQL有两个kill命令： kill query+线程id，表示终止该线程正在执行的语句； kill (connection)+线程id，表示断开这个线程的连接，如果线程有语句正在执行，会先停止正在执行的语句。 有时候可能会遇到：使用了kill，却没能断开该连接，再执行show processl
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摘要：传统的高可用架构不能预防误删数据的，因为主库的一个drop table命令，会通过binlog传给所有从库和级联从库，进而导致整个集群的实例都会执行这个命令。 MySQL相关误删数据主要有以下几种可能： 使用delete语句误删数据行； 使用drop table或truncate table语句误删
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摘要：首先复习一下加锁规则： 原则1：加锁的基本单位是next-key lock，是一个前开后闭区间； 原则2：查找过程中访问到的对象才会加锁； 优化1：索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，next-key lock退化为行锁； 优化2：索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，n
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摘要：之前的文章已经说过：在一主一备的双M架构里，主备切换只需要把客户端流量切到备库；而在一主多从架构里，主备切换除了要把客户端流量切到备库外，还需要把从库接到新主库上。 主备切换有两种场景，分别是主动切换和被动切换，其中被动切换往往是因为主库出问题由HA系统发起。那么怎么判断主库出问题了呢？ selec
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摘要：读写分离的基本结构： 上图的结构是客户端主动做负载均衡，这种模式下一般会把数据库连接信息放在客户端的连接层，由客户端选择后端数据库进行查询。 还有一种架构是在MySQL和客户端间加入中间代理层proxy，客户端只连接proxy，由proxy根据请求类型和上下文决定请求的分发路线： 比较这两种架构：
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摘要：基本的一主多从结构： 图中，A和A'互为主备，从库BCD指向主库A。一主多次的设置，一般用于读写分离，主库负责所有的写入和一部分读，从库负责其他的读请求。 当主库发生故障，主备切换： 一主多从结构在切换完成后，A'会成为新主库，从库需要改接到A'，而这个过程会增加主备切换的复杂度。接下来，就看看切换
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摘要：上一篇文章介绍的场景中，对备库延迟的影响一般是分钟级的。但如果备库执行日志的速度持续低于主库生成日志的速度，那这个延迟就可能成了小时级别。这就涉及今天介绍的话题：备库并行复制能力。 主备流程图： 主备的并行复制能力主要是上图的两个黑色箭头，一个箭头代表客户端写入主库，另一个箭头代表备库上sql_th
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摘要：正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以被传到备库并被正确地执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性，而MySQL要提供的高可用能力，只有最终一致性是不够的。 主备延迟 主备切换可能是一个主动运维动作，比如软件升级、主库所在机器按计划下线等，也可能是被动操作，比如主库所
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摘要：MySQL主备的基本原理 状态1中，客户端读写都是直接访问节点A，节点B只是将节点A的更新同步过来在本地执行。当需要主备切换时，就变成状态2。 状态1中没有直接访问节点B，但仍然建议把节点B设置成只读模式，原因如下： 有时一些运营类的查询语句会被放到备库上查看，设置为只读可以防止误操作； 防止切换逻
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摘要：只要redo log和binlog保证持久化到磁盘，就能确保MySQL异常重启后，数据可以恢复。本文讲讲MySQL写入binlog和redo log的流程。 binlog的写入机制 binlog的写入逻辑比较简单：事务在执行过程中，先把日志写到binlog cache，事务提交的时候，再把binlo
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摘要：有时候，在业务高峰期，生产环境的MySQL压力太大，没法正常响应，需要短期内、临时性地提升一些性能。本文就来讲讲一些临时方法，并着重说它们可能存在的风险。 短连接风暴 正常的短连接模式是连接到数据库后，执行很少的SQL语句就断开，下次需要的时候再重连。如果使用的是短连接，在业务高峰期时，可能出现连接
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摘要：上篇文章中，介绍了间隙锁和临键锁，但并未说明加锁规则。本文首先介绍加锁规则，由于间隙锁在可重复读隔离级别下才有效，因此接下来的内容默认在可重复读隔离级别下。 加锁规则（限5.x系列<=5.7.24, 8.0系列<=8.0.13）： 原则1：加锁的基本单位是临键锁，是一个前开后闭区间； 原则2：查找过
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摘要：首先给出要用到的数据： CREATE TABLE `t` ( `id` int(11) NOT NULL, `c` int(11) DEFAULT NULL, `d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `c` (`c`) ) ENGINE=I
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摘要：有些情况下，“查一行”也会执行特别慢，今天就看看什么情况会出现这个现象。 如果MySQL本身有很大压力，导致数据库服务器CPU占有率很高或IO利用率很高，这种情况所有语句的执行都可能变慢，不在本文讨论范围内。 为了分析，构建有10万行记录的表，建表语句如下： CREATE TABLE `t` ( `
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摘要：在MySQL中，有很多看上去逻辑相同，但性能差异巨大的SQL语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意导致整个数据库压力变大。本文选择了三个这样的案例。 案例一：条件字段函数操作 假设现在维护了一个交易系统，其中交易记录表tradelog包含交易流水号（tradeid）、交易员id（operator）
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摘要：假设有一个场景，一个英语学习APP首页有一个随机显示单词的功能，用户每次访问首页的时候，都会随机滚动显示三个单词。 已知表里有10000条记录，来看看随机选择3个单词有什么方法，又存在什么问题。 建表语句： mysql> CREATE TABLE `words` ( `id` int(11) NOT
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摘要：假设要查询城市是“杭州”的所有人名字，并且按照姓名排序返回前1000个人的姓名与年龄。那么SQL语句可以写为： select city,name,age from t where city='杭州' order by name limit 1000; 本文主要想讨论这个语句是如何执行的，以及有什么参
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摘要：先放一下两阶段提交的图，在后续问题中会用到： 问题 在MySQL 02中，讲到为什么要使用两阶段提交时用的是反证法，说明了如果不使用两阶段提交，会导致MySQL出现主备数据不一致等问题。 那么如果在两阶段提交的不同瞬间，MySQL如果发生异常重启，是怎么保证数据完整性的呢？ 如果在图中时刻A，也就是
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摘要：count(*)的实现方式 在不同的MySQL引擎中，count(*)有不同的实现方式： MyISAM引擎把一个表的总行数存在磁盘上，执行count(*)时能直接返回总行数，效率很高； InnoDB引擎需要把数据一行一行从引擎里读出来，然后累积计数。 需要说明，本文讨论没有过滤条件的count(*)
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