MyISAM

MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。 《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。 博主曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是 select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20 ，prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。 虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。 最大并发数 并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数

在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为 共享锁 和 排他锁 。 特点 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 共享锁（S锁）：共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。 如果事务T对数据A加上共享锁，则其他事务只能对A再加共享锁，不能加排它锁。只有事务T可以对A进行读取和修改，其他事务只能读取数据而不能修改数据。 共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE 排他锁（X锁）：用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。 如果事务T对数据A加上排它锁，只有事务T可以对A进行读取和修改，其他任何事务都不能对A进行读取和修改。 排他锁（X)：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE 表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少

一、对MySQL的锁的了解 当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。 就像酒店的房间，如果大家随意进出，就会出现多人抢夺同一个房间的情况，而在房间上装上锁，申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来，其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。 二、隔离级别与锁的关系 在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上的排他锁冲突 在Read Committed级别下，读操作需要加共享锁，但是在语句执行完以后释放共享锁。 在Repeatable Read级别下，读操作需要加共享锁，但是在事务提交之前并不释放共享锁，也就是必须等待事务执行完毕以后才释放共享锁。 SERIALIZABLE 是限制性最强的隔离级别，因为该级别锁定整个范围的键，并一直持有锁，直到事务完成。 三、按照锁的粒度分数据库锁有哪些？ 锁机制与InnoDB锁算法 在关系型数据库中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁： MyISAM采用表级锁(table-level locking)。 InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁。 行级锁，表级锁和页级锁对比

这里是我精选出来的内容，原文地址： https://blog.csdn.net/l269798518/article/details/82428601 isset 和 empty isset 用来判断变量是否存在； empty 用来判断变量是否有值 。 $a 不存在和 $a = null 两种情况在 isset 看来为 true ，其余为 false （包括 $a = ‘’ ; ） $a = null, 0, false, ‘ ’ , 或不存在时在 empty 看来为 true ，其余为 false 。 private 、 protected 、 public 、 final 区别 public: 权限是最大的，可以内部调用，实例调用等。 protected: 受保护类型，用于本类和继承此类的子类调用。 private: 私有类型，只有在本类中使用。 static ：静态资源，可以被子类继承。 abstract ：修饰抽象方法，没有方法体，由继承该类的子类来实现。 final ：表示该变量、该方法已经 “ 完成 ” ，不可被覆盖。修饰类时该类不能被继承。 （因此 final 和 abstract 不能同时出现） 抽象类、接口 接口通常是为了抽象一种行为，接口是一种规范，在设计上的意义是为了功能模块间的解耦，方便后面的功能扩展、维护，接口不能有具体的方法 ; 抽象类可以有具体的方法

01 | 基础架构：一条SQL查询语句是如何执行的？ 1. MySQL 的基本架构图： MySQL可以分成： Server层 和 存储引擎层 两部分。 Server层：包含连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等等，涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（日期，时间，数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程，触发器，视图等。 存储引擎层：负责数据的存储和提取，架构模式是插件式的，支持 InnoDB（默认的存储引擎） , MyISAM, Memory 等多个存储引擎。 【1】连接器 连接器负责和客户端建立连接，获取权限，维持和管理连接。 mysql -h$ip -P$port -u$user -p 连接器要和服务端建立连接。 （1）TCP握手 （2）认证user身份 （3）去权限表里面查询user拥有的权限。（此后这个连接里面的权限判断逻辑，都将依赖于此时读到的权限） 这就意味着，一个用户建立成功连接之后，即使你用管理员账号对这个用户的权限做了修改，也不会影响到已经存在连接的权限。 修改完成之后，只有再新建的连接才会使用新的权限设置。 MySQL查看现在所有的连接： mysql> show processlist; command 列的 Sleep 状态表示现在系统里面有一个空闲连接。 客户端如果太长时间没有动静

方法一： 安装依赖包： 1 yum install glib2-devel mysql-devel zlib-devel pcre-devel openssl-devel cmake make 下载二进制包： 1 wget https: //launchpadlibrarian.net/225370879/mydumper-0.9.1.tar.gz 解压安装： 1 2 3 4 tar zxvf mydumper-0.9.1.tar.gz cd mydumper-0.9.1/ cmake . make && make install 安装完成后生成两个二进制文件mydumper和myloader位于/usr/local/bin目录下 查看是否正常： 1 mydumper --help 方法二： 安装 1 安装依赖包 yum -y install glib2-devel mysql-devel zlib-devel pcre-devel cmake gcc-c++ git 1 2 下载安装文件 cd /usr/MyWorkSpace/ git clone https://github.com/maxbube/mydumper.git cd mydumper //注意下面包含'.' cmake . make && make install [root@mysql82 mydumper]#

好记性不如烂笔头！ MySQL多实例 实际上就是在同一台服务器上运行多个mysql服务进程。 相同点：公用同一套MySQL安装程序。 不同点：使用不同的配置文件（也可以相同）、启动程序（也可以相同）、数据库文件、端口号。 我理解的是类似同一套tomcat环境跑多个webapp项目，同一套python环境运行多个python程序。 环境准备 操作系统：CentOS release 6.5 (Final) MySQL版本：5.7.20 一部岛国大片（编译时用） MySQL5.7.20安装包下载 官网下载 MySQL Community Server 5.7.20 Operating System：Source Code OS Version：Generic Linux 一种带boost版，一种不带。新版的MySQL都需要安装boost库，如果使用不带boost版的安装包还要单独再下载boost包，网上找了好多，下载地址都是 wget http://downloads.sourceforge.net/project/boost/boost/1.59.0/boost_1_59_0.tar.gz ，但是发现下载非常慢，后来直接下载带boost版的MySQL，将 里面的boost包拷贝出来，用来给不带boost版本的MySQL源码包编译用

基础 我之前也踩过一些坑， 参与的一个创业项目在初始阶段就采用了服务化的架构，但由于当时人力有限，团队技术积累不足，因此在实际项目开发过程中，发现无法驾驭如此复杂的架构，也出现了问题难以定位、系统整体性能下降等多方面的问题，甚至连系统宕机了都很难追查到根本原因，最后不得不把服务做整合，回归到简单的单体架构中。 所以我建议一般系统的演进过程应该遵循下面的思路： 最简单的系统设计满足业务需求和流量现状，选择最熟悉的技术体系。随着流量的增加和业务的变化，修正架构中存在问题的点，如单点问题，横向扩展问题，性能无法满足需求的组件。在这个过程中，选择社区成熟的、团队熟悉的组件帮助我们解决问题，在社区没有合适解决方案的前提下才会自己造轮子。当对架构的小修小补无法满足需求时，考虑重构、重写等大的调整方式以解决现有的问题。 以淘宝为例， 当时该业务从 0 到 1 的阶段是通过购买的方式快速搭建了系统。而后，随着流量的增长，淘宝做了一系列的技术改造来提升高并发处理能力，比如数据库存储引擎从MyISAM 迁移到 InnoDB，数据库做分库分表，增加缓存，启动中间件研发等。当这些都无法满足时就考虑对整体架构做大规模重构，比如说著名的“五彩石”项目让淘宝的架构从单体演进为服务化架构。正是通过逐步的技术演进，淘宝才进化出如今承担过亿QPS 的技术架构。 下面就为大家展示一份技术小册，需要的朋友点赞收藏