mysql sharding(碎片)介绍

大量删除数据必然会在数据文件中造成不连续的空白空间,而当插入数据时,这些空白空间则会被利用起来 .对于不同的存储引擎整理碎片的方式不一样.myisam可以有以下方式:mysql> show table status from test like 'testusers'\G*************************** 1. row ***************************  ....           Rows: 3 Avg_row_length: 45        

1.Sharding 的应用场景一般都那些? 当数据库中的数据量越来越大时,不论是读还是写,压力都会变得越来越大.试想,如果一张表中的数据量达到了千万甚至上亿级别的时候,不管是建索引,优化缓存等,都会面临巨大的性能压力.sharding通过某种条件,把同一个数据库中的数据分散到多个数据库或多台机器上,以减小单台机器压力. 联机游戏.IM.BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景: 2.Sharding与数据库分区(Partition)的区别? sharding实现了数据的分布式部署,将

MySql索引详细介绍及正确使用方法 1.前言: 索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点. 索引是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构,通过合理的使用数据库索引可以大大提高系统的访问性能,接下来主要介绍在MySql数据库中索引类型,以及如何创建出更加合理且高效的索引技巧. 注:这里主要针对的是InnoDB存储引擎的B+Tree索引数据结构 2.索引的优点 1.大大减轻了服务器需要扫描的数据量,从而提高了数据的检索速度 2.帮助服务器避免排序和临时表 3.可以将

在之前使用docker部署运行了Spring Boot的小例子,但是没有使用数据库.在这一篇中,介绍docker如何启动mysql容器,以及如何将Spring Boot容器与mysql容器连接起来运行. docker基本命令 首先熟悉一下在操作过程中常用的docker基本命令: docker images:列出所有docker镜像 docker ps:列出所有运行中的容器,-a参数可以列出所有容器,包括停止的 docker stop container_id:停止容器 docker start

Mysql逻辑架构介绍总体概览 和其它数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用.主要体现在存储引擎的架构上,插件式的存储引擎架构将查询处理和其它的系统任务以及数据的存储提取相分离 . 这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎. controller层: Connectors:连接层,c .java等连接mysql 业务逻辑处理成: Connection Pool:连接层 c3p0连接池等 Manager Service util:备份.容灾

MySQL 在整体架构上分为 Server 层和存储引擎层.其中 Server 层,包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器等,存储过程.触发器.视图和内置函数都在这层实现.数据引擎层负责数据的存储和提取,如 InnoDB.MyISAM.Memory 等引擎.在客户端连接到 Server 层后,Server 会调用数据引擎提供的接口,进行数据的变更. 连接器 负责和客户端建立连接,获取用户权限以及维持和管理连接. 通过 show processlist; 来查询连接的状态.在用户建立连接后,

目录 简介 事务四个特性 事务隔离级别 验证 MVCC 当前读 快照读 当前读.快照读.MVCC关系 mvcc 解决的问题 MVCC实现原理 可见性规则 简介 事务是由一组sql语句组成的逻辑处理单元 事务四个特性 原子性(Atomicity): 要么都成功要么都失败 undo log实现 一致性(Consistent): 如转账前后两个数额总合保持不变 隔离性(lsolation):数据库提供一定的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的"独立"环境下运行 锁,mvcc多版本并发控