分类： Mysql

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MySQL查询优化器：如何从EXPLAIN FORMAT=JSON的成本模型（Cost Model）逆向推导优化参数，并进行自定义优化？

MySQL 查询优化器：从 EXPLAIN FORMAT=JSON 逆向推导优化参数与自定义优化 大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 查询优化器，特别是如何利用 EXPLAIN FORMAT=JSON 的输出来逆向工程优化器的成本模型，并进行自定义优化。这是一个高级主题，涉及到对 MySQL 内部机制的理解，但掌握了这些技巧，你就能更好地掌控你的数据库性能。 1. 理解 MySQL 查询优化器及其成本模型 MySQL 查询优化器是数据库的核心组件，它的任务是为给定的 SQL 查询找到最佳的执行计划。这个“最佳”通常意味着执行时间最短，资源消耗最少。为了做出这个决策，优化器依赖于一个成本模型。 成本模型本质上是一系列公式和参数，用于估算不同执行计划的“成本”。成本可以理解为执行计划所需要的资源消耗，比如 CPU 时间、磁盘 I/O、网络带宽等。优化器会比较多个可能的执行计划的成本，选择成本最低的那个。 成本模型的参数主要包括： 表统计信息 (Table Statistics): 比如表的行数 (rows)、平均行长度 (avg_row_length)、索引基数 (cardinalit …

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揭秘MySQL复制协议的内部演进：从传统主从到GTID、半同步与MGR的内部机制与网络分区自愈

揭秘MySQL复制协议的内部演进：从传统主从到GTID、半同步与MGR的内部机制与网络分区自愈 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊MySQL复制协议的演进。MySQL复制是构建高可用、可扩展数据库架构的核心技术之一。从最初的简单主从复制，到后来的GTID、半同步复制，再到现在的MGR，MySQL复制机制一直在不断发展和完善。今天我们就来深入探讨这些技术的内部机制，以及它们在面对网络分区时的自愈能力。 一、传统主从复制：简单而直接 最原始的MySQL复制采用的是基于二进制日志（binlog）的主从复制。其原理非常简单： 主库记录变更： 主库将所有数据变更操作（如INSERT、UPDATE、DELETE）记录到二进制日志中。 从库请求日志： 从库启动一个I/O线程，连接到主库，请求binlog。 主库发送日志： 主库将binlog内容发送给从库的I/O线程。 从库写入relay log： 从库的I/O线程接收到binlog内容后，将其写入到relay log（中继日志）中。 从库执行日志： 从库启动一个SQL线程，读取relay log中的内容，并按照顺序执行这些SQL语句，从而实现与主库的 …

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深度解析MySQL 8.0的Resource Groups特性：基于cgroups与I/O亲和性的多维资源调度与隔离

MySQL 8.0 Resource Groups：基于cgroups与I/O亲和性的多维资源调度与隔离 各位朋友，大家好！今天我们深入探讨MySQL 8.0引入的Resource Groups特性，重点讲解其底层原理、配置方法以及在实际应用中的优势。Resource Groups的核心在于利用操作系统层面的cgroups（Control Groups）机制，结合MySQL自身的线程管理，实现了对数据库服务器资源的精细化调度和隔离，尤其在I/O密集型场景下表现出色。 1. Resource Groups 概述 Resource Groups本质上是一种资源管理机制，它允许我们将MySQL的线程分配到不同的组中，并为每个组配置不同的资源限制，例如CPU使用率、I/O优先级等。通过这种方式，我们可以确保关键业务的查询拥有足够的资源，避免被低优先级任务所影响，从而提高整体系统的稳定性和性能。 2. cgroups：Resource Groups 的基石 cgroups是Linux内核提供的一种资源管理框架，它可以限制、记录和隔离进程组使用的资源（CPU、内存、I/O等）。 MySQL Res …

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MySQL分布式事务：2PC与3PC在XA协议下的挑战，以及如何利用GTID与分布式锁确保全局强一致性？

MySQL分布式事务：XA协议下的2PC/3PC挑战与GTID+分布式锁解决方案 大家好，今天我们来深入探讨一下MySQL分布式事务，重点关注XA协议下2PC和3PC面临的挑战，以及如何利用GTID（全局事务ID）和分布式锁来确保全局强一致性。 分布式事务的必要性 在微服务架构盛行的今天，一个完整的业务流程往往需要跨越多个服务，每个服务又可能有自己的数据库。例如，一个电商平台的下单流程，可能涉及订单服务、库存服务、支付服务等。如果这些服务的数据分别存储在不同的数据库中，那么如何保证整个下单流程的数据一致性，就成了亟待解决的问题。这就是分布式事务的用武之地。 XA协议与2PC XA协议是X/Open CAE Specification (X/Open Company Ltd.)定义的分布式事务处理（DTP，Distributed Transaction Processing）标准，它规范了全局事务管理器（Transaction Manager，TM）和本地资源管理器（Resource Manager，RM）之间的交互。在MySQL中，RM通常就是MySQL数据库实例。 2PC（Two-P …

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如何设计和实现一个基于MySQL的、高效的企业级实时数据同步与变更捕获（CDC）系统，重点解决事务的原子性与顺序性？

企业级MySQL实时数据同步与变更捕获（CDC）系统设计与实现 大家好，今天我们来深入探讨如何设计和实现一个基于MySQL的、高效的企业级实时数据同步与变更捕获（CDC）系统。重点将放在如何解决事务的原子性和顺序性问题，这是保证数据一致性的关键。 一、CDC系统概述与挑战 CDC，Change Data Capture，即变更数据捕获，是一种实时或准实时地跟踪和捕获数据库变更的技术。其核心目标是将数据库中的数据变更（插入、更新、删除）以近乎实时的方式同步到其他系统，例如数据仓库、搜索引擎、缓存等。 在企业级应用中，CDC面临着诸多挑战： 性能： 高吞吐量和低延迟是基本要求，需要尽量减少对源数据库的影响。 可靠性： 确保数据变更不丢失、不重复，且顺序正确。 一致性： 特别是对于包含多个表的事务，需要保证事务的原子性，即要么全部同步成功，要么全部不同步。 可扩展性： 能够应对数据量的增长和业务的扩展。 易用性： 方便配置、监控和维护。 二、基于MySQL Binlog的CDC方案 目前主流的MySQL CDC方案都是基于Binlog（Binary Log）实现的。Binlog是MySQL用 …

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深入剖析MySQL的MVCC：Undo Log链表在长事务中的内存管理、垃圾回收与性能瓶颈

MySQL MVCC：Undo Log链表在长事务中的内存管理、垃圾回收与性能瓶颈 大家好，今天我们深入探讨MySQL的MVCC（Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制）机制，重点聚焦于Undo Log链表在长事务中的行为，以及由此引发的内存管理、垃圾回收和性能瓶颈问题。 1. MVCC 的基本原理 MVCC 是 MySQL InnoDB 存储引擎实现并发控制的关键技术。它允许数据库在同一时刻存在数据的多个版本，不同的事务可以访问不同的版本，从而避免了读写冲突，提高了并发性能。 简单来说，当一个事务修改一条记录时，并不会直接覆盖原始数据，而是会创建一个新的数据版本。旧版本的数据则会被保存在 Undo Log 中。其他事务可以根据自己的事务隔离级别和 Read View 来选择合适的数据版本进行读取。 2. Undo Log 的作用与分类 Undo Log 主要有两个作用： 事务回滚（Rollback）： 当事务需要回滚时，可以通过 Undo Log 恢复到修改前的状态，保证事务的原子性。 MVCC 的版本控制： Undo Log 记录了数据的 …

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MySQL高并发场景下基于InnoDB存储引擎的自适应连接池（Adaptive Connection Pool）动态伸缩与性能预测

MySQL高并发场景下基于InnoDB存储引擎的自适应连接池动态伸缩与性能预测 大家好，今天我们来深入探讨一下MySQL在高并发场景下的一个关键组件：自适应连接池。特别是在使用InnoDB存储引擎时，如何通过动态伸缩和性能预测来优化连接池的性能，是保证系统稳定性和响应速度的关键。 在高并发环境中，频繁地创建和销毁数据库连接会带来巨大的开销，严重影响系统的性能。连接池技术应运而生，它预先创建一批数据库连接，并将它们保存在一个“池”中。应用程序需要连接时，直接从池中获取，使用完毕后归还给池，避免了频繁创建和销毁连接的开销。 然而，静态连接池在面对动态变化的高并发场景时，往往无法达到最佳性能。连接数量不足会导致请求排队等待，降低响应速度；连接数量过多则会浪费资源，甚至可能导致数据库服务器压力过大。因此，我们需要一个能够根据实际负载动态调整连接数量的自适应连接池。 一、自适应连接池的设计原理 一个好的自适应连接池应该具备以下几个核心特性： 动态伸缩： 能够根据当前的负载情况自动增加或减少连接数量。 健康检测： 能够定期检测连接的可用性，及时移除失效连接。 资源限制： 能够设定连接池的最大和最小 …

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MySQL函数：`COUNT()`在窗口函数中计算分组内的行数。

MySQL窗口函数：COUNT()详解 大家好，今天我们来深入探讨MySQL窗口函数中的COUNT()函数。COUNT()函数在SQL中是一个非常常见且重要的聚合函数，用于计算行数。而当它与窗口函数结合使用时，其功能会得到极大的扩展，能够计算分组内的行数，为数据分析提供更强大的能力。 COUNT()的基本用法 首先，我们回顾一下COUNT()函数的基本用法。COUNT(*)用于统计表中的所有行数，包括包含NULL值的行。COUNT(column_name)用于统计指定列中非NULL值的行数。 例如，我们有一个名为employees的表，包含以下数据： id name department salary 1 Alice Sales 50000 2 Bob Sales 60000 3 Charlie Marketing 70000 4 David Marketing 80000 5 Eve IT 90000 6 Frank IT NULL 执行以下SQL语句： SELECT COUNT(*) AS total_employees FROM employees; 结果为： total_emp …

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MySQL函数：`SUM()`与`AVG()`在窗口函数中的累积求和与平均值计算。

MySQL 窗口函数：SUM() 与 AVG() 的累积求和与平均值计算 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中窗口函数的功能，特别是 SUM() 和 AVG() 这两个函数在窗口函数上下文中的应用，着重讲解如何使用它们进行累积求和与平均值计算。窗口函数是 SQL 查询中一个非常强大的工具，能够让我们在不使用 GROUP BY 的情况下，对结果集中的数据进行聚合计算，并能访问与当前行相关的其他行的值。这对于处理需要进行比较、排名、累积计算等任务的数据分析场景非常有用。 1. 窗口函数的基本概念 在深入 SUM() 和 AVG() 之前，我们先回顾一下窗口函数的基本概念。 窗口函数与聚合函数的区别： 聚合函数如 SUM(), AVG(), COUNT(), MAX(), MIN() 等，会将多行数据聚合成单行结果。而窗口函数则不会减少结果集的行数，它会为结果集中的每一行都计算出一个值。 OVER() 子句： 窗口函数的核心在于 OVER() 子句，它定义了窗口的范围和计算方式。OVER() 子句可以包含以下几个部分： PARTITION BY： 将结果集划分为多个分区，窗口函数会在每 …

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MySQL函数：`CUME_DIST()`计算行在分组中的累积分布。

MySQL 中的 CUME_DIST() 函数：累积分布的计算与应用 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中的一个非常有用的窗口函数：CUME_DIST()。这个函数主要用于计算行在分组中的累积分布，帮助我们了解数据在一个排序数据集中的相对位置。 什么是累积分布？ 在统计学中，累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）描述了一个实值随机变量 X 小于或等于某个值 x 的概率。 简单来说，对于排序后的数据集，CUME_DIST() 函数返回的是小于等于当前行值的行数与总行数的比值。 例如，假设我们有一个销售额的数据集： 销售额 100 200 200 300 400 500 对于销售额为 300 的行，CUME_DIST() 的结果将是 4/6 = 0.6667，因为有 4 行的销售额小于等于 300。 CUME_DIST() 函数的语法 CUME_DIST() 函数的语法如下： CUME_DIST() OVER ( [PARTITION BY column_list] ORDER BY column_list ) CUME_DIST() …

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