1,MGR简介MGR全称MySQL Group Replication（Mysql组复制），是MySQL官方的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务。在MGR出现之前，用户常见的MySQL高可用方式，无论怎么变化架构，本质就是Master-Slave架构。MySQL 5.7版本开始支持无损半同步复制（lossless semi-sync repl
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2023-08-11 11:13:42
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1、选择最合适的字段属性Mysql是一种关系型数据库，可以很好地支持大数据量的存储，但是一般来说，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度舍得尽可能小。例如：在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为char(255)，显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用varchar这种类型也是多余的，因为char(6)就可以很好地完成了
这个文章的原始出处找不到了。什么是MRR？ MRR：multi range read。不好解释，先来看个例子： select * from tb where key_column = x 在没有MRR的情况下，它是这样得到结果的： 1. select key_column, pk_column from tb where key_column=x order by key_
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2018-01-06 19:38:20
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# 理解 MySQL MRR 机制：基础知识与实现步骤
## 一、引言
在大型数据库系统中，性能和数据访问速度是非常重要的指标。MySQL 的多列读取机制（Multi-Range Read，简称 MRR）是优化查询性能的一种手段。本文将教会你如何实现 MySQL 的 MRR 机制，包括整个流程、所需的代码示例及其解释。希望通过这篇文章，你能够对 MRR 机制有更深入的理解。
## 二、整体流
# Mysql MRR优化
在数据库优化中，MRR（Multi-Range Read）是一个重要的概念。它可以大大提高MySQL数据库的查询性能。本文将介绍什么是MRR优化，以及如何使用MRR优化你的MySQL查询。
## 什么是MRR优化？
MRR优化是MySQL的一种查询优化技术，它能够在单个查询中一次性读取多个范围的数据。通常，当MySQL执行一个查询时，它会逐行扫描数据并返回满足查询
原创
2024-01-12 04:31:22
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Multi-Range Read (MRR)MRR 的全称是 Multi-Range Read Optimization，是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段。MRR原理select non_key_column from tb where ey_column=x;在没有使用M
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2023-08-19 21:41:22
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MRR，全称「Multi-Range Read Optimization」。简单说：MRR 通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。至于：为什么要把随机读转化为顺序读？怎么转化的？为什么顺序读就能提升读取性能？咱们开始吧。磁盘：苦逼的底层劳动人民执行一个范围查询：mysql > explain select * from stu where age betwee
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2023-12-06 16:21:11
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一）MRR优化 Multi-Range Read优化mysql5.6版本开始支持MRR优化，，目的是为了减少磁盘的随机访问， 并且将随机访问转化为较为顺序的顺序访问，适用于range,ref,eq_ref类型的查询。 MRR优化有以下几个好处： 1 MRR 使数据访问变得较为顺序 ，在查询辅助索引时，首先根据得到的查询结果， 按照主键进行排序，并按照主键排序的顺序进行书签查找。2 减少缓冲池中页被
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2023-12-19 20:18:12
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InnoSQL从MySQL 5.7.20版本开始调研、测试和使用MGR特性，结合考拉海购的业务场景，我们对MGR进行了深度优化，解决了大量5.7版本的MGR bug并进行了针对性增强。在考拉未被阿里收购前，考拉的绝大部分MySQL实例均已替换为网易数帆下基于MGR的RDS产品，相关的问题分析和优化，在本专栏的前两年文章中有详细介绍。5.7版本上MGR的不足也受到了Oracle MySQL开发团队的
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2023-10-01 20:37:36
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目录MRR原理举例磁盘IOPS的计算规则开启了 MRR顺序读带来了几个好处：拆分查询条件，进行批量查询使用限制相关参数源码浅谈a、MRR 中有序主建的收集过程b、MRR 中主建缓冲区的使用过程参考MRR原理MRR 的全称是 Multi-Range Read Optimization，是优化器将随机 IO 转化为顺序 IO 以降低查询过程中 IO 开销的一种手段。在不使用 MRR 时，优化器需要根据
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2023-08-22 11:58:24
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MRR 「Multi-Range Read」初步理解 对where条件拆分，减少通过索引查到过多无用的数据；查询索引页叶子节点的主键ID后不是直接读取数据，而是把满足条件的主键ID进行排序，然后在进行数据查找。MySQL 5.6开始支持Multi-Range Read(MRR)优化。目的是为了减少磁盘的随机访问，并且将随机访问转化为较为顺序的数据访问，这对IO-bound类型的SQL查询语句可带来
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2024-06-03 19:45:24
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引入 MRR，全称「Multi-Range Read Optimization」。 简单说：MRR 通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。 至于： 为什么要把随机读转化为顺序读？ 怎么转化的？ 为什么顺序读就能提升读取性能？ 执行一个范围查询： mysql > exp ...
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2021-05-01 17:53:05
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Index Condition Pushdown(ICP)Index Condition Pushdown (ICP)是MySQL使用索引从表中检索行数据的一种优化方式。ICP原理禁用ICP，存储引擎会通过遍历索引定位基表中的行，然后返回给MySQL Server层，再去为这些数据行进行WHERE后的条件的过滤。开启ICP，如果部分WHERE条件能使用索引中的字段，MySQL Server&nbs
原创
2016-11-09 11:20:02
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mysql5.6相比之前的5.5在对辅助索引查询的优化有了较大的改变，比如今天介绍的两款针对mysql辅助索引查询的multi range read(mrr)和index condition pushdown(icp)优化。这两种优化的目的就是对mysql在对辅助索引查询的提速。下面就对这两种优化的实现目的和他们解决的问题做一下基础性的介绍。 &n
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2024-06-11 14:04:14
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科普文章: 了解并计算Python中的MRR
# 引言
在计算机科学领域，评估模型对于确保其性能和效果的准确性至关重要。对于排序模型而言，一种常见的评估指标是MRR（Mean Reciprocal Rank，平均倒数排名）。MRR用于衡量模型在进行排序任务时，将正确答案排在最前面的能力。本文将介绍什么是MRR以及如何在Python中计算它。
# MRR的定义
MRR是一种衡量模型排序能力的
原创
2024-02-17 05:54:52
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MySQL 5.6 即将发布， 5.6对优化器方面做了诸多优化。 我这次主要解释MRR（MULTI-RANGE-READ）。我用存储过程解释了这一过程的改变。大家细心体会去吧。我们针对语句：select log_time from person where nick_name = 'Lucy';表结构为：CREATE TABLE `person` ( `id` int(10) unsigne
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2012-08-24 10:49:00
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一、ICP( Index_Condition_Pushdown)对 where 中过滤条件的处理，根据索引使用情况分成了三种：如果WHERE条件可以使用索引，MySQL 会把这部分过滤操作放到存储引擎层，存储引擎通过索引过滤，把满足的行从表中读取出。ICP能减少Server层访问存储引擎的次数和引擎层访问基表的次数。session级别设置：set optimizer_switch="index_c
原创
2021-04-10 15:19:06
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引入MRR，全称「Multi-Range Read Optimization」。简单说：MRR 通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，从而提高了索引查询的性能。至于：为什么要把随机读转化为顺序读？怎么转化的？为什么顺序读就能提升读取性能？执行一个范围查询：mysql > explain select * from stu where age between 10 and 20;+---
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2021-02-28 20:02:06
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作者：蒋乐兴MySQL DBA，擅长 python 和 SQL，目前维护着 github 的
原创
2022-12-20 14:54:17
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参考https://blog.csdn.net/lightty/article/details/47079017MRR(MeanReciprocalRank)：是把标准答案在被评价系统给出结果中的排序取倒数作为它的准确度，再对所有的问题取平均。相对简单，举个例子：有3个query如下图所示：(黑体为返回结果中最匹配的一项)可计算这个系统的MRR值为：(1/3+1/2+1)/3=11/18=0.61
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2019-03-09 15:34:15
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