月度归档： 2025 年 8 月

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MySQL高可用与集群之：`MySQL“Group Replication`：其在集群中的多主模式和`Paxos`协议。

MySQL Group Replication：高可用与集群的多主模式与Paxos协议 大家好！今天我们来深入探讨MySQL Group Replication，这是一个MySQL自带的高可用（HA）和集群解决方案。我们将重点关注它的多主模式以及它如何利用Paxos协议来保证数据一致性。 1. Group Replication 概述 Group Replication (GR) 是 MySQL 5.7.17 引入的插件，它提供了一种基于组通信的多主更新模式。这意味着集群中的多个MySQL服务器可以同时接受写操作，并通过组通信机制保证数据的一致性。 与传统的Master-Slave复制相比，GR 具有以下优势： 高可用性: 如果一个节点发生故障，集群会自动选举出一个新的主节点，而无需人工干预。 多主更新: 允许多个节点同时接受写操作，提高了写入吞吐量。 数据一致性: 使用组通信协议保证所有节点上的数据最终一致。 自动成员管理: 节点加入或离开集群时，集群会自动进行成员管理。 易于配置和管理: 相对于其他集群解决方案，GR 的配置和管理相对简单。 2. Group Replication …

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MySQL高可用与集群之：`MySQL`高可用架构：从`MHA`、`MMM`到`MGR`的演进。

好的，下面开始。 MySQL高可用架构：从MHA、MMM到MGR的演进 大家好，今天我们来聊聊MySQL的高可用架构。MySQL作为应用广泛的数据库，其稳定性和可靠性至关重要。为了保证业务的连续性，我们需要构建高可用的MySQL架构。今天我们将深入探讨三种经典的高可用方案：MHA、MMM以及MGR，了解它们的原理、优缺点以及演进过程。 一、MHA (Master High Availability) MHA是一个成熟的MySQL高可用解决方案，由日本DeNA公司的 Yoshinori Matsunobu 开发。它主要用于自动监控MySQL集群的状态，并在Master节点发生故障时，自动进行故障转移，从而保障数据库服务的持续可用。 1. MHA架构 MHA的核心组件包括： MHA Manager: 负责监控Master节点的状态，并在Master失效时，执行故障转移。 MHA Node (Agent): 部署在每台MySQL服务器上，负责收集服务器的状态信息，并与MHA Manager通信。 2. MHA工作原理 MHA的故障转移流程大致如下： 监控: MHA Manager定期检查Ma …

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MySQL高可用与集群之：`GTID`（`Global Transaction ID`）：其在主从切换和故障恢复中的作用。

MySQL高可用与集群之：GTID在主从切换和故障恢复中的作用 大家好，今天我们来深入探讨MySQL高可用与集群中一个至关重要的概念：GTID（Global Transaction ID），以及它在主从切换和故障恢复中的作用。GTID为MySQL复制提供了一种更加可靠和易于管理的方式，极大地简化了高可用集群的维护工作。 1. 什么是GTID？ 传统基于binlog文件和position的复制方式，在主从切换和故障恢复时，需要手动查找合适的binlog文件和position点，容易出错且耗时。GTID的出现，就是为了解决这个问题。 GTID（Global Transaction ID）是一个全局唯一的事务ID。它由两部分组成： source_id: 产生该事务的服务器的UUID。每个MySQL服务器都有一个唯一的UUID。 transaction_id: 在该服务器上产生的事务序列号。 因此，GTID的格式为 source_id:transaction_id， 例如：3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:12345。 2. GTID的工作原理 当开启G …

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MySQL高可用与集群之：`MySQL`主从复制：异步、半同步和`GTID`的底层实现。

MySQL高可用与集群之：MySQL主从复制：异步、半同步和GTID的底层实现 大家好，今天我们来深入探讨MySQL高可用架构中至关重要的一环：主从复制。主从复制是构建高可用、读写分离、备份恢复等多种架构的基础。我们将从异步复制、半同步复制到基于GTID的复制，逐一剖析它们的底层实现原理，并探讨各自的优缺点。 一、异步复制：默认的快速模式 异步复制是MySQL默认的复制方式。它的核心原理非常简单： 主库（Master）：主库负责处理所有的写操作（INSERT、UPDATE、DELETE等）。每当主库执行完一个事务，就会将该事务产生的二进制日志（Binary Log，简称binlog）写入磁盘。 从库（Slave）：从库启动两个线程： I/O线程（IO Thread）：负责连接主库，并请求主库发送binlog。 SQL线程（SQL Thread）：负责读取I/O线程接收到的binlog，并将其应用到从库的数据中。 异步复制的流程可以概括为： 主库执行事务 -> 写入binlog -> 从库I/O线程请求binlog -> 主库发送binlog -> 从库I/O线程 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`OPTIMIZE TABLE`：其在数据碎片整理中的作用。

MySQL 性能优化与索引：OPTIMIZE TABLE 在数据碎片整理中的作用 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中一个重要的维护命令：OPTIMIZE TABLE。它的主要作用是整理表的数据碎片，从而提高查询性能。在理解 OPTIMIZE TABLE 的作用之前，我们需要先了解数据碎片的概念以及它如何影响 MySQL 的性能。 1. 数据碎片：性能的隐形杀手 数据碎片是指表数据在磁盘上存储不连续的现象。这种不连续性主要由以下几个因素引起： 频繁的 INSERT, UPDATE, DELETE 操作： 这些操作会导致数据页的分配和释放，从而在磁盘上留下空隙。特别是 DELETE 操作，虽然删除了数据，但通常不会立即回收空间，而是留下“墓碑”标记，等待后续操作重用空间。 可变长度数据类型的更新： 如果更新操作导致可变长度的数据类型（例如 VARCHAR, TEXT, BLOB）的大小增加，可能会导致数据页溢出，需要重新分配空间，从而导致数据碎片。 数据页分裂： 当数据页无法容纳新的数据时，会发生数据页分裂，导致数据分散存储。 数据碎片会导致以下性能问题： 磁盘 I/O 增加： 查 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`lock-free`优化：`innodb_online_alter_table`的底层实现。

好的，我们开始今天的讲座，主题是“MySQL性能优化与索引之：MySQL的lock-free优化：innodb_online_alter_table的底层实现”。 引言：为什么需要在线DDL 在生产环境中，对数据库表结构进行更改（DDL，Data Definition Language）是一项常见的任务，例如添加索引、修改列类型等。传统的DDL操作会阻塞整个表，导致这段时间内无法进行读写操作，从而严重影响业务的可用性。这种阻塞被称为“锁表”，在业务高峰期是不可接受的。 为了解决这个问题，MySQL 5.6 引入了在线 DDL (Online DDL) 的概念，允许在执行 DDL 操作的同时，仍然可以进行读写操作，从而最大程度地减少对业务的影响。innodb_online_alter_table 就是控制 InnoDB 存储引擎是否使用在线 DDL 的参数。 innodb_online_alter_table 参数详解 innodb_online_alter_table 参数控制着 InnoDB 如何执行 ALTER TABLE 操作。它是一个字符串类型的参数，可以包含多个选项，每个选项 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`SQL`调优工具：`pt-query-digest`和`Percona Toolkit`的使用。

好的，我们开始今天的讲座。 MySQL性能优化与索引：SQL调优工具 pt-query-digest 和 Percona Toolkit 的使用 大家好，今天我们来聊聊MySQL性能优化中的一个重要环节：SQL调优。调优的关键在于发现性能瓶颈，而发现瓶颈需要合适的工具。今天我们将重点介绍两个强大的工具：pt-query-digest 和 Percona Toolkit，特别是 pt-query-digest。 一、为什么需要SQL调优工具？ 在复杂的应用场景下，MySQL服务器可能会面临各种性能问题，例如： 慢查询： 某些SQL语句执行时间过长，导致响应延迟。 锁竞争： 并发事务争夺资源，导致阻塞和性能下降。 资源瓶颈： CPU、内存、磁盘I/O等资源不足，限制了MySQL的性能。 手动排查这些问题非常困难，需要花费大量时间和精力。SQL调优工具可以自动化地分析MySQL服务器的性能数据，帮助我们快速定位性能瓶颈，并提供优化建议。 二、pt-query-digest：慢查询日志分析利器 pt-query-digest 是 Percona Toolkit 中的一个组件，专门用于分析MyS …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`Explain Analyze`：如何获取更详细的执行计划。

好的，下面开始我们的讲座： MySQL性能优化与索引之：MySQL的Explain Analyze：如何获取更详细的执行计划 大家好，今天我们来深入探讨MySQL中用于性能分析的利器：EXPLAIN ANALYZE。 我们知道，EXPLAIN 语句可以帮助我们了解 MySQL 如何执行查询，但它提供的只是一种估算，实际执行情况可能会有所不同。 EXPLAIN ANALYZE 则更进一步，它会真正执行查询，并提供更准确、更详细的执行计划信息，包括实际的执行时间和行数。 EXPLAIN 的局限性 在使用 EXPLAIN ANALYZE 之前，我们先回顾一下 EXPLAIN 的局限性。 EXPLAIN 主要基于统计信息（如索引统计、表大小等）来估计查询的执行计划。 这些统计信息可能不总是准确的，导致 EXPLAIN 的结果与实际执行情况存在偏差。以下是一些常见的偏差来源： 统计信息过时： 当表中的数据发生大量更改时，统计信息可能会变得过时，导致优化器做出错误的决策。 参数绑定： EXPLAIN 无法考虑参数绑定的具体值，而这些值可能会影响优化器的选择。 例如，根据参数值的不同，优化器可能会选 …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`in`和`exists`子查询优化：其在查询中的底层转换。

MySQL性能优化与索引之：MySQL的in和exists子查询优化：其在查询中的底层转换 大家好，今天我们来深入探讨MySQL中IN和EXISTS子查询的优化，并剖析它们在查询执行过程中可能发生的底层转换。IN和EXISTS看似简单，但在处理大数据量时，性能差异可能非常显著。理解它们的行为和优化策略，对于编写高效的SQL语句至关重要。 1. IN 和 EXISTS 的基本概念 首先，我们回顾一下IN和EXISTS的基本用法： IN 子查询: 用于判断某个值是否存在于子查询的结果集中。 SELECT column1 FROM table1 WHERE column2 IN (SELECT column2 FROM table2 WHERE condition); EXISTS 子查询: 用于判断子查询的结果集是否为空。只要子查询返回至少一行数据，EXISTS 就返回 TRUE，否则返回 FALSE。 SELECT column1 FROM table1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM table2 WHERE table1.column2 = table2.co …

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MySQL性能优化与索引之：`MySQL`的`limit`分页优化：如何避免全表扫描。

MySQL limit 分页优化：如何避免全表扫描 大家好，今天我们来聊聊 MySQL 中 limit 分页优化。分页是 Web 应用中非常常见的功能，当数据量较大时，如果没有正确地使用 limit，很容易导致性能问题，特别是全表扫描。本次讲座将深入探讨 limit 的工作原理、常见的性能问题以及多种优化策略，并结合实际的代码示例进行说明。 1. limit 的基本原理和常见问题 limit 子句用于限制查询结果返回的行数。其基本语法如下： SELECT * FROM table_name LIMIT offset, row_count; 其中： offset：指定从哪一行开始返回结果，它的值从 0 开始计数。 row_count：指定返回的行数。 如果没有指定 offset，则默认从第一行开始返回结果。 常见问题：深度分页性能瓶颈 当 offset 值非常大时，比如 limit 1000000, 10，MySQL 需要先扫描 1000000 行数据，然后丢弃这些数据，最后返回后面的 10 行。这导致了大量的 I/O 开销和 CPU 资源浪费，极大地降低了查询效率。这就是我们常说的深度 …

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