# MySQL二次MySQL数据库中,二次(Secondary Write)是指在执行操作时,将数据同时写入到两个或多个数据源中,以确保数据的一致性和可靠性。二次通常用于在主数据库和备份数据库之间同步数据,以防止数据丢失或损坏。 ## 为什么需要二次? 在实际应用中,数据库的数据往往是非常重要且不可替代的。当数据库发生故障或数据丢失时,可能会导致严重的后果,如业务中断、数据不一
原创 2023-08-01 20:52:00
83阅读
文章目录1.1 什么是double write1.2 double write原理1.3 double write恢复流程1.4 doublewrite的负载1.5 相关参数 1.1 什么是double write  MySQL的数据页默认是16K,而文件系统的数据页是4K,IO操作是按页为单位就行读写的。这就可能出现数据库对一个16k的数据页修改后,操作系统开始进行磁盘,但是在这个过程中数据库
,二次缓存是innodb在刷新buffer pool中的数据到正确的位置之前,把页写到了系统表空间的存储上。只有在写入到二次缓存后,innodb才会将页写入到合适的位置,如果操作系统或mysqld进程在页的中途crash了,那么innodb在二次缓存中能找到一个好的拷贝用来恢复。5.6的默认页大小是16k,现在很多的磁盘的块大小是4k,一io的大小是io_chunk_size的大小,跟磁
翻译 2021-09-08 09:46:56
249阅读
可以说是在Innodb中很独特的一个功能点,而关于它的说明或者解释非常少,至于它存在的原因更没有多少文章来说,所以我打算专门对它做一说明。首先说明一下为什么会有两这个东西:因为innodb中的日志是逻辑的,所谓逻辑就是比如当插入一条记录时,它可能会导致在某一个页面(这条记录最终被插入的位置)的多个偏移位置写入某个长度的值,比如页头的记录数,槽数,页尾槽数据,页中的记录值等等,这些本是一
环境MacBook pro前言今天再看MySQL技术内幕第版书时,对二次很疑惑; 明明有redo 文件,并且记录了所有的变化,而且还是物理日志; 为什么在断电的情况下,还是不能恢复数据?查阅资料后,大体了解下,但是依然似懂非懂,做个笔记日志的数据格式这里给出网上说法:物理日志A. 记录完整的Page B. 记录Page中被修改的部分(page中的偏移,内容和长度逻辑日志记录在关系(表)上的一个
Innodb关键特性:插入缓冲,两,自适应哈希索引.  ->性能 与可靠性.二次部分组成,一部分由内存中的doublewrite buffer大小为2MB,另一个部分是物理磁盘上共享表空间中连续的128个页,即个区extent,即也是2MB.  当缓冲池的脏页刷新时,并不直接磁盘,通过memcpy函数将脏页拷到内存中的doublewrite buffer中,
子查询3由[NOT] IN/EXISTS引发的子查询       使用[NOT] IN引发的子查询的语法结构:operand comparsion_operator [NOT] IN (subquery)。其中,=ANY运算符与IN等价;!=ALL或<>ALL运算符与NOT IN等价。        例子
如果说Insert buffer带给innodb存储引擎的是性能上的提升,那么double write带给innodb 存储引擎的是数据页的可靠性。当发生数据库宕机时候,innodb存储引擎可能正在写入某个页到列表中,而这个页只写了一部分,比如16K的页,只写了4K,之后就发生了宕机,这种情况下部分失效(partial page write)。之前未使用double write技术之前曾经发生过
转载 2023-12-18 22:55:10
44阅读
# 深入理解 MySQL 二次开发 ## 引言 MySQL作为一个开源的关系型数据库管理系统,被广泛应用于各类应用开发中。当我们谈论“二次开发”时,通常意味着在现有系统的基础上进行二次开发,以满足特定需求。在本文中,我们将探讨MySQL二次开发概念,并通过示例代码进行讲解。同时,我们将使用关系图来帮助读者更好地理解数据库结构。 ## 什么是二次开发? 二次开发是指在已有软件系统(如MyS
原创 9月前
42阅读
排序(sorting)是算法家族里比较重要也比较基础的一类,内容也是五花八门了:1、有“基于比较”的,也有“不基于比较”的;2、*有迭代的(iterative)也有递归的(recursive);3、有利用分治法(divide and conquer)思路解决的;(除了显而易见的“路归并”算法,*“代入法(substitution method)”也是分治的一种,如快速排序/插入排序)再进入正文之
MySQL中数据是索引组织表,即表中数据按照主键顺序存放。所以就可以基于索引这种数据结构实现一些高级算法,来提高检索效率。常见的查找算法顺序查找:复杂度O(n),在数据量大时,效率很低分查找:在有序为前提,复杂度O(logn)hash查找:无法满足范围查找叉树查找:O(logn),每个节点只能有一个左节点和一个右节点试着用叉树来构造一种索引方式为什么MySQL没有采用叉树来构造索引呢?由磁
上篇博客总结了InnoDB的插入缓冲特性,这篇博客总结关于InnoDB的另外三个特性两,自适应哈希和异步IO两Insert Buffer带给InnoDB存储引擎是性能上的提升,而double write带给InnoDB的则是数据页的可靠性。产生背景 当InnoDB引擎正在写入某个页到表中时,这个页只写了一部分发生了宕机,这种情况被称为部分失效。这种情况下,可以通过重做日志进行恢复,但是我
原理在Map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites,同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key,这一行的文本作为value。这就是自定义Map的输入是<LongWritable
曲线拟合与插值在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点。图11.1说明了这两种方法。标有'o'的是数据点;连接数据点的实线描绘了线性内插,虚线是数据
转载 2024-06-24 11:04:20
80阅读
07.Mapreduce实例——二次排序实验原理在Map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splites,同时InputFormat提供一个RecordReder的实现。本实验中使用的是TextInputFormat,他提供的RecordReder会将文本的字节偏移量作为key,这一行的文本作为value。这就是自定义M
转载 2024-03-25 08:19:35
55阅读
                   以Longhorn形式重新包装“Windows XP“的安装(WIM系统封装)       第一想做一个由自己
通用peU盘装系统综合教程新手必看:系统文件一般有种格式:ISO格式和GHO格式。ISO格式又分为原版系统和GHOST封装系统种。只要用解压软件WinRAR解压后有大于600M(WIN7一般2G)以上的GHO文件的,是GHOST封装系统,PE里的通用pe一键装机PE版软件可以直接支持还原安装。如果解压后没有大于600M以上的GHO文件的是原版ISO格式系统,要用安装原版XP和WIN7的方法安装
子查询按照结果返回情况分为:单行子查询,多行子查询 单行子查询操作符: 多行子查询: ** exists,not exists关键字 如果在子查询不存在满足条件的行: 返回false,继续在子查询中查找如果在子查询中存在满足条件的行: 不在子查询中继续寻找,返回truenot exists关键字表示如果不存在某种条件,返回true,否则返回falsepractise: 1.查询和Zlotkey相同
为什么要二次采样二次采样就是为了避免图片加载时的OOM异常。二次采样分别是哪两?每次采样的目的是什么?既然是二次采样,那当然要分为两步了,下面我们来说说每次采样的主要工作: 1.第一采样 第一采样我主要是想要获得图片的压缩比例,假如说我有一张图片是200*200,那么我想把这张图片的缩略图显示在一个50*50的ImageView上,那我的压缩比例应该为4,那么这个4应该怎么样来获得呢?这就
在大数据处理领域,Hadoop 是一个非常流行的框架。一个常见的技术挑战是如何实现数据的二次排序,通常用在 MapReduce 的作业中。这篇博文将详细探讨这一主题,从背景描述到技术原理,架构解析,源码分析,案例分析等方面深入剖析。 ### 背景描述 随着数据量的激增,传统的单排序机制已无法满足需求,尤其是在需要对多维度数据进行综合排序时。Hadoop 的二次排序原理就是为了解决这一问题而产
原创 6月前
38阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5