《高性能MySQL》读书笔记(上)
- SELECT ... LOCK IN SHARE MODE
- SELECT ... FOR UPDATE
- LOCK/UNLOCK TABLES
“理想MVCC难以实现的根本原因在于企图通过乐观锁代替二段提交。修改两行数据,但为了保证其一致性,与修改两个分布式系统中的数据并无区别,而二提交是目前这种场景保证一致性的唯一手段。二段提交的本质是锁定,乐观锁的本质是消除锁定,二者矛盾,故理想的MVCC难以真正在实际中被应用,Innodb只是借了MVCC这个名字,提供了读的非阻塞而已。
- Smaller is usually better(越小通常越好):因为占用更少磁盘空间,内存以及CPU缓存,所以越小通常代表越快。
- Simple is good(简单的就是好的):因为字符集和排序规则(Collation)使得字符串的比较很复杂,所以我们应当用Integer等内建类型而非字符串来保存日期时间或IP地址。
- Avoid NULL if possible(尽可能避免NULL):MySQL对NULL有特殊的处理逻辑,所以NULL会使索引、索引统计、值比较都变得更加复杂。
- 倒序走published索引扫描message表,每行都去user表检查是否type为'premium',直到找到10行。
- 走account_type索引扫描user表找到所有type为'premium'的行,进行filesort后返回10行。
- CDC(Change Data Capture)工具能够读取日志(Binary Logs),并提取对应的行变化。
- 一组帮助定义和管理视图的存储过程
- 将改变反应到物化视图数据上的工具
一般我们讨论数据库索引时,其实指的都是B树索引,MySQL的CREATE TABLE及其他语句中也的确使用这种说法。然而实际上,存储引擎内部可能会使用不同的存储结构。例如NDB使用T树(关于不同的索引类型,在我的另一篇介绍内存数据库中也有所提及。T树就非常适合内存存储),而InnoDB使用B+树。
- 因为内部结点不存data了,所以在一个磁盘页上能存更多的key了,树的高度进一步降低,从而加快key的查找命中。
- 需要全树遍历时(如某字段的范围查询甚至full scan,这都是很常见而频繁的查询操作),只需要对B+树的叶子结点进行线性遍历即可,而B树则需要树遍历。而线性遍历比树遍历命中率更高(因为相邻数据都很近,不会分散在结点的左右子树中,跨页的概率能低一些吧)
- 在B树中查找可能在内部结点结束,而B+树则必须在叶子结点结束。
- 根据根结点指针找到文件目录的根磁盘块1,将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作 1次】
- 此时内存中有两个文件名17、35和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现:17<29<35,因此我们找到指针p2。
- 根据p2指针,我们定位到磁盘块3,并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作 2次】
- 此时内存中有两个文件名26,30和三个存储其他磁盘页面地址的数据。根据算法我们发现:26<29<30,因此我们找到指针p2。
- 根据p2指针,我们定位到磁盘块8,并将其中的信息导入内存。【磁盘IO操作 3次】
- 此时内存中有两个文件名28,29。根据算法我们查找到文件名29,并定位了该文件内存的磁盘地址。
分析上面的过程,发现需要3次磁盘IO操作和3次内存查找操作。关于内存中的文件名查找,由于是一个有序表结构,可以利用折半查找提高效率。至于IO操作是影响整个B树查找效率的决定因素。当然,如果我们使用平衡二叉树的磁盘存储结构来进行查找,磁盘4次,最多5次,而且文件越多,B树比平衡二叉树所用的磁盘IO操作次数将越少,效率也越高。
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