标签： 写入

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`Doublewrite Buffer`的`原子性`写入：如何`保证`数据页在`崩溃`时`不会`出现`部分`写入`。

Doublewrite Buffer 的原子性写入：崩溃恢复的数据保障 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一下数据库系统中的一个关键组件：Doublewrite Buffer，以及它如何保证在崩溃情况下数据页的原子性写入，避免出现部分写入导致的数据损坏。 什么是 Doublewrite Buffer？ 简单来说，Doublewrite Buffer 是一种机制，用于在将数据页写入磁盘上的实际位置之前，先将其写入到一个特殊的缓冲区中。这个缓冲区通常是连续的磁盘空间，并且写入操作会以原子方式进行（至少在概念上是这样）。当系统崩溃时，我们可以利用 Doublewrite Buffer 中的数据来恢复可能出现部分写入的数据页。 为什么需要 Doublewrite Buffer？ 磁盘的写操作并非总是原子性的。例如，一个 4KB 的数据页可能需要多个物理扇区的写入，如果写入过程中发生断电或其他故障，可能只有部分扇区成功写入，导致数据页损坏，这就是所谓的部分写入（torn write）。 部分写入会严重破坏数据库的完整性，导致数据不一致甚至崩溃。Doublewrite Buffer 的目的就是解 …

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`Change Buffer`的`工作`原理：如何`延迟`二级`索引`的`写入`并`合并`操作以`减少`I/O。

Change Buffer：延迟写入，优化二级索引的利器 大家好，今天我们来聊聊 Change Buffer，这个 InnoDB 存储引擎中用于优化二级索引写入性能的重要组件。 它的核心思想是延迟二级索引的写入操作，并通过合并操作来减少 I/O，从而提升整体数据库的性能。 为什么需要 Change Buffer？ 在深入了解 Change Buffer 的工作原理之前，我们先来思考一个问题：为什么二级索引的写入会成为性能瓶颈？ 当我们向 InnoDB 表中插入、更新或删除数据时，不仅需要修改主键索引（聚簇索引），还需要维护所有相关的二级索引。 对于主键索引的修改通常是顺序写入，因为主键通常是自增的。 然而，二级索引的修改则不然。 二级索引的叶子节点存储的是索引键值和对应的主键值。 当数据页不在 Buffer Pool 中时，对二级索引的修改意味着需要进行随机 I/O 来读取、修改和写回二级索引页。 这种随机 I/O 操作的代价很高，尤其是在高并发写入的场景下，会严重影响数据库的性能。 举个例子，假设我们有一个 users 表，其中 id 是主键，email 是二级索引： CREATE …

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分析 `InnoDB` `B+树`的`分裂`与`合并`操作：其在`高并发`写入中的`性能`损耗。

好的，让我们开始探讨InnoDB B+树的分裂与合并操作，以及在高并发写入场景下的性能损耗。 InnoDB B+树的分裂与合并：原理与操作 InnoDB存储引擎使用B+树作为索引结构，以支持高效的数据查找、插入和删除操作。B+树的特性使得数据能够以排序的方式存储，并支持范围查询。然而，在高并发写入的场景下，B+树的分裂和合并操作会带来显著的性能损耗。 1. B+树的结构简述 B+树是一种平衡树，它具有以下特点： 所有数据都存储在叶子节点上。 非叶子节点（索引节点）存储键值和指向子节点的指针。 叶子节点之间通过链表连接，方便范围查询。 所有叶子节点都在同一层，保证查询效率的稳定。 2. B+树的分裂 当一个节点（无论是叶子节点还是非叶子节点）达到其容量上限时，就需要进行分裂操作。 叶子节点分裂： 当一个叶子节点已满，并且需要插入新的数据时，该节点会被分裂成两个节点。通常，会将原节点中的一半数据移动到新的节点中，并更新父节点的索引。 # 模拟叶子节点分裂 class LeafNode: def __init__(self, capacity): self.keys = [] self.va …

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`InnoDB` `Redo Log` 的`物理`写入与`逻辑`写入：`redo log buffer` 与 `ib_logfile` 的关系。

InnoDB Redo Log 的物理写入与逻辑写入：Redo Log Buffer 与 ib_logfile 的关系 大家好，今天我们深入探讨 InnoDB 存储引擎中至关重要的概念：Redo Log。我们会详细讲解 Redo Log 的物理写入与逻辑写入，以及 Redo Log Buffer 和 ib_logfile 之间的关系。理解这些概念对于理解 InnoDB 的事务处理、崩溃恢复和性能优化至关重要。 1. Redo Log 的作用与必要性 InnoDB 是一个事务型的存储引擎，它必须保证 ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 特性。其中，Durability（持久性）是指一旦事务提交，其对数据库的更改必须永久保存，即使发生系统崩溃也不会丢失。 然而，直接将每次事务的更改写入磁盘上的数据文件（例如 .ibd 文件）会带来严重的性能问题： 随机 I/O： 事务的更改可能涉及多个分散的数据页，这会导致大量的随机 I/O 操作，磁盘寻道时间会成为性能瓶颈。 写入放大： 即使只修改了数据页中的少量字节，也需要将整个数据 …

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如何选择适合高并发写入场景的持久化策略

好的，各位朋友，各位码农，各位在代码海洋里遨游的侠士们，大家好！我是你们的老朋友，一个在编程世界里摸爬滚打多年的老司机，今天咱们不聊风花雪月，不谈诗词歌赋，咱们来聊聊一个非常实际，甚至有点硬核的话题：如何在高并发写入场景下，选择合适的持久化策略？ 想象一下，你正在运营一个电商平台，双十一的零点钟声敲响，无数的订单像潮水般涌来，服务器瞬间压力山大。如果你的持久化策略不够给力，数据库瞬间崩盘，那可就不是“剁手”了，而是“剁头”了！😱 所以，选择合适的持久化策略，简直就是生死攸关的大事！今天我就来给大家扒一扒，在高并发写入的场景下，我们都有哪些选择，以及如何根据实际情况做出最佳决策。 第一幕：持久化策略大观园 首先，我们得先了解一下，持久化策略都有哪些流派。就像武林门派一样，每个流派都有自己的独门绝技和适用场景。 同步持久化（Synchronous Persistence）：稳如老狗，但速度感人 顾名思义，同步持久化就是说，每次写入操作都必须等到数据真正落盘之后，才算完成。这种方式的最大优点就是：数据绝对安全！ 就像把钱存银行一样，你永远不用担心钱会丢。 但是，它的缺点也很明显：速度慢！ 每 …

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如何应对高并发写入下的索引维护开销

好的，各位尊敬的听众、各位热爱技术的码农朋友们，大家晚上好！我是你们的老朋友，人称“代码界段子手”的编程专家——李狗蛋（咳咳，代号，代号！）。 今天呢，咱们不聊诗和远方，就聊聊眼前这堆“屎山”……哦不，是“高并发写入”下的索引维护难题！😂 想象一下，你是一家电商平台的数据库管理员，每天双十一、618，各种促销活动轮番轰炸，用户下单像潮水一样涌来。你的数据库，就像一个可怜的快递分拣中心，无数包裹（数据）疯狂涌入，你还得保证每个包裹都能快速准确地找到它的主人（查询）。这压力山大啊！ 这时候，索引就像快递分拣中心的地图和标签，能帮你快速定位。但问题是，每次有新的包裹进来，你都得更新地图和标签，在高并发写入的情况下，这个更新的开销简直要命！🤯 所以，今天咱们就来好好聊聊，在高并发写入的“狂风暴雨”下，如何优雅地维护我们的索引，让数据库这艘大船稳稳地航行。 一、索引：爱恨交织的“小妖精” 首先，咱们得搞清楚索引到底是个什么东西。简单来说，索引就像一本书的目录，能帮你快速找到你需要的内容。数据库里的索引也是一样，它是一种数据结构，能加速数据的检索速度。 索引的优点，那是显而易见的： 查询速度快如闪 …

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索引的最佳实践：平衡查询性能与写入性能

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友——数据库界的段子手，今天咱们不聊八卦，来聊聊数据库里那些磨人的小妖精——索引。 今天的主题是：索引的最佳实践：平衡查询性能与写入性能。 各位是不是经常遇到这种困境：加了索引，查询速度嗖嗖的，但写入速度却像蜗牛爬，不加索引，写入是快了，查询却慢得让人想砸键盘？ 别急，今天我就来给大家揭秘索引这玩意儿的正确打开方式，让你的数据库既跑得快，又不会累趴下。 一、 索引：天使还是魔鬼？ 索引，说白了，就是数据库里的一本“目录”。你想在一本书里找到某个知识点，如果没有目录，那就只能一页一页地翻，累死个人。有了目录，直接翻到对应的页码，那叫一个效率！数据库里的索引也是这个道理，它能帮你快速定位到你需要的数据，避免全表扫描的噩梦。 但是！索引这玩意儿也是有代价的。它需要占用额外的存储空间，而且每次你插入、更新、删除数据时，数据库都要同步更新索引，这就会拖慢写入速度。 所以，索引就像一把双刃剑，用得好，事半功倍，用不好，反而会适得其反。 二、 索引的种类：总有一款适合你 数据库的索引种类繁多，让人眼花缭乱。别慌，我来给大家挑几个最常用的，简单介绍一下： B …

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索引的最佳实践：平衡查询性能与写入性能

好的，各位观众，各位朋友，各位程序猿、程序媛们，欢迎来到“索引奇妙夜”！我是今晚的主讲人，人称“索引老司机”，今天咱们就来聊聊数据库索引这个磨人的小妖精。 开场白：索引，爱恨交织的糖衣炮弹 说起数据库索引，那可真是让人又爱又恨。爱它，是因为它能像火箭一样，把查询速度嗖嗖嗖地提上去，让你的程序跑得飞起；恨它，是因为它又像个贪吃蛇，索引越多，写入性能就越慢，一不小心就会让数据库不堪重负。 所以，索引玩得好，那是效率神器；玩不好，那就是性能灾难！今天咱们就要来好好剖析一下这个糖衣炮弹，教大家如何在查询性能和写入性能之间找到完美的平衡点，让你的数据库既跑得快，又扛得住！ 第一幕：索引的“前世今生”：它到底是个啥？ 要玩转索引，首先得明白它到底是个什么玩意儿。别看它名字高大上，其实本质上就是一个“目录”。 举个例子，咱们小时候都用过字典吧？你想查一个字，难道要从第一页翻到最后一页吗？当然不用！因为字典前面有目录啊！目录会告诉你，想查的字在哪一页，你直接翻到那一页就行了，省时省力！ 索引就和字典目录一样，它会把数据库表里的某些列的值提取出来，建立一个快速查找的数据结构，比如B树、B+树、哈希表等等 …

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