Mysql数据库技术知识整理

Mysql的知识点目录

  • 重点:架构,引擎,索引,锁机制,事务机制,日志机制,集群,调优
3、Mysql索引
  • 索引概念
    • 覆盖索引: 条件列和结果列都在索引中
    • 索引下推: 查询会先过滤条件列,然后回表查数据
    • 最左前缀匹配: 查询条件会从最左开始匹配索引列
    • 回表:经过索引查询后,不满足还需要通过ID查询所有数据
  • 索引失效原因
    • or,!=,not in,like等
  • 创建索引原则
    • 最左前缀原则
    • 读多写少创建索引,写多的不适宜
    • 避免破坏索引的查询
    • 优先在原有基础上创建索引,避免新建索引
    • 区分度低列,外键不建索引
    • 删除不再使用进货很少用的索引
4、mysql锁机制
  • 锁机制 : 乐观锁(MVCC机制),悲观锁
  • 锁粒度 : 全局锁,表锁,行锁,叶索,间隙锁
  • 兼容性:共享锁(S锁),排他锁(X锁)
  • 锁的模式:记录锁(行锁),间隙锁,意向锁(分为读,写,插入意向锁),next-key锁,自增所
  • 死锁的解决
    • 互斥条件,请求和保持条件,环路等待条件,不剥夺条件
    • 解决思路:切断环路
    • 死锁与索引密不可分,解决索引问题,需要合理优化你的索引
    • 在同一个事务中,尽可能做到一次锁定所需要的所有资源,减少死锁产生概率

Mysql的主从复制,读写分离

  • mysql主从同步延迟

    • 原因:主库在高并发写操作时,由于某些SQL执行时间较长,或者SQL锁表导致主库的SQL积压,不能马上同步到从库导致
    • 场景:高并发场景时,修改数据库字段,或者发生长事务时,会导致主从延迟
    • 解决办法:
      • 从库读操作:sync_binlog=0 , 提交SQL执行效率,或者使用更好的设备
      • 硬件上:(1)使用更好的设备做从库,(2)增加从库的机器数量,(3)把某一台从库当做备用,不处理查询操作
    • 判断主从延迟:通过show slave status,通过Seconds_Behind_Master参数判断
  • 主从复制延迟问题

  • mysql读写分离

    • 应用层控制DML语句在主库操作--同步到从库
    • 应用层控制SQL语句在从库操作
    • 应用层在操作读写事件是可以要求强制读主库,保证一致性
  • mysql主从延迟

    • 主要根据业务需求,
    • 要求强一致性:读写全部在主库
    • 弱一致性:一般读在从库,事务读写都在主库
    • 最终一致性:写在主库,从在读库

Mysql分库分表

  • 分库分表中间件方案
    • 当当-shardingjdbc,阿里-mycat,阿里-tddl,阿里-cobar,58同城-Oceanus,阿里-OneProxy,谷歌-vitess
  • 分库分表的问题
    • 事务问题
      • 方式一:使用分布式事务,简单有效,但是性能代价高
      • 方式二:将跨库分布式事务拆分成多个单库的小失误,通过程序来控制小事务,性能上优势,但是破坏了耦合性
    • 跨结点join问题
      • 方式:统一单表操作,通过程序控制
    • 跨结点count,orderby,groupby
      • 方式:和join类似,在每个节点执行然后再做合并
    • id问题
      • Redis自增ID
      • 雪花算法生成ID
      • 数据库维护一个sequence
    • 跨分片排序分页问题
      • 尽量避免出现跨库的查询分页,如果无法避免,采用内存分页方式
    • 数据迁移,容量规划,扩容问题
      • 提前规划
主从延迟问题
  • 主从同步步骤:
    • 主库发生更新,写入到bin_log
    • 从库发起连接到主库
    • 主库创建一个binlog dump thread,把binlog的内容发送到从库
    • 通过IO线程,读取binlog内容并写入到relay log
    • 从库还会创建一个SQL线程,从relay log里面读取内容并执行
  • 原因:
    • 从库的机器性能差
    • 从库访问压力大
    • 大事务的执行
    • 主库的DDL(alter、drop、create)
    • 锁冲突
    • 从库的复制能力
  • 解决办法:
    • 主服务负责更新, 安全性要高,所以设置参数,
      • 例如:sync_binlog=1
      • 例如:innodb_flush_log_at_trx_commit=1
    • 更好的设备作为从库,或者设置更多的从库
    • 某台从库不提供查询,专门提供bin_log同步到从库
    • 降低多线程大事务并发的概率,优化业务逻辑
    • 优化SQL,避免慢SQL,减少批量操作,建议写脚本以update-sleep这样的形式完成。
    • 尽量采用短的链路,也就是主库和从库服务器的距离尽量要短,提升端口带宽,减少binlog传输的网络延时。
    • 实时性要求的业务读强制走主库,从库只做灾备,备份。
关于BufferPool缓冲池
  • mysql数据存储在磁盘,会根据sql的需要通过索引等方式从磁盘中刷到缓冲池
  • mysql的sql操作会现在磁盘中操作,事务完成后通过Bin_log刷盘到磁盘。

数据表设计

数据表类型
  • 第一类:流水表,日志表,
  • 第二类:状态型,记录核心数据
  • 第三类:配置表,数据量少,不需要优化

面试:谈谈Mysql调优

1、调优过程
  • 1、定位问题:
  • 2、分析问题
  • 3、解决问题
  • 4、验证结果
第一步:定位问题
  • 通过服务监控,找到服务卡顿时或服务超时的时间,分析接口
  • 通过接口定位代码,进一步定位到执行的SQL,查看执行时长,确认现场
第二步:分析问题
  • 通过数据库监控,查看发生问题时,DB集群的数据的CPU,内存,IO磁盘,网络,线程数等参数
  • 通过分析现场参数,结合SQL,判断问题所在,例如以下
    • CPU过高,检查SQL中是否有运算,是否吞吐量过高等
    • 内存过高,SQL是否有用到索引,是否频繁回表
    • IO磁盘过高,是否有大表join等问题
    • 网络延迟高,是否云服务网络问题
    • 线程问题,是否长事务导致锁问题
第三步:解决问题
  • 系统负载过高,进行DB扩容,使用分库分表,读写分离等手段,应用层增加缓存等
  • 由于SQL原因,进行SQL优化,加索引,使用覆盖索引,删除冗余索引等,一般通过explain分析
  • 优化长事务,缩短事务流程
  • 优化应用程序,例如加入分布式缓存,以及DAO缓存等
第四步:验证结果
  • 设定期望,例如减少请求响应时间,降低系统负载等
  • 先在压测环境更新,然后通过压测验证
  • 压测没有问题,再部署到生产

Mysql的调优

Mysql的底层知识点

日志种类以及作用
  • general_log 一般日志
  • error_log 错误日志
  • slow_query_log 慢查询日志
  • relay_log 中继日志--数据同步,故障恢复起作用
    • relay log日志文件具有与bin log日志文件相同的格式
    • relay log起到一个中转的作用,slave先从主库master读取二进制日志数据,写入从库本地,后续再异步由SQL线程读取解析relay log为对应的SQL命令执行relay log起到一个中转的作用,slave先从主库master读取二进制日志数据,写入从库本地,后续再异步由SQL线程读取解析relay log为对应的SQL命令执行
  • bin_log 归档日志--数据持久性中起作用
    • 记录数据库所有的DDL和DML记录,保证数据库数据完整性
  • undo_log 回滚日志--事务隔离性和原子性中起作用
    • undo log属于逻辑日志,如其名主要起到回滚的作用,它是保证事务原子性的关键。记录的是数据修改前的状态
    • 在数据修改的流程中,同时会记录一条与当前操作相反的逻辑日志到undo log中。
    • 如果事务执行时,提交rollback则会执行undo_log保证事务回滚
  • redo_log 重做日志--数据持久性中起作用
    • redo log属于MySQL存储引擎InnoDB的事务日志。
    • 作用类似于备份,当出现宕机后恢复时,会使用redo_log快速恢复数据

mysql底层知识点

MVCC原理:
  • 为了实现高并发事务场景下使用无锁化场景,解决数据幻读的问题
  • 实现原理:
    • 关键:隐藏字段,当前读,快照读,事务快照,redolog等配合完成
    • 1、隐藏字段:db_row_id行ID,db_trx_id事务ID,db_roll_ptr回滚指针
    • 2、undo_log用作操作先备份数据,如果出现异常后回滚数据
    • 3、当前读:在读锁下读取最新数据,快照读:不一定是最新数据,类似于缓存
    • 4、事务快照+readView
      • 事务快照是表共享空间的建立的事务快照,用于区分事务前后顺序
      • readView是事务快照读产生的读视图,如果读操作是在事务之前,则可见,如果在事务之后,则不可见,用于控制可见性
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