今天我想对一个Greenfield项目上可以采用的各种性能优化策略作个对比。换言之，该项目没有之前决策强加给它的各种约束限制，也还没有被优化过。具体来说，我想比较的两种优化策略是优化MySQL和缓存。提前指出，这些优化是正交的，唯一让你选择其中一者而不是另一者的原因是他们都耗费了资源，即开发时间。优化MySQL优化MySQL时，一般会先查看发送给Mysql的查询语句，然后运行explain命令。稍
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2024-10-18 11:39:04
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预读机制两种预读算法 1、线性预读 2、随机预读对预读的监控一、预读机制 InnoDB在I/O的优化上有个比较重要的特性为预读，预读请求是一个i/o请求，它会异步地在缓冲池中预先回迁多个页面，预计很快就会需要这些页面，这些请求在一个范围内引入所有页面。InnoDB以64个page为一个extent，那么InnoDB的预读是以page为单位还是以extent？ 数据库请求数据
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2023-07-05 23:15:14
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InnoDB的缓存池作用:缓存表数据和索引数据,把磁盘上的数据加载到缓冲池中,避免每次都进行磁盘IO,起到加速访问的效果.LRU算法(Least recently used):把入缓存池的页放在LRU的头部,作为最近访问的元素
页在缓冲池中的数据,把它放在队列的前面(情景一)页不在缓冲池中的数据,把它放在队列的前面,同时淘汰队列后面的数据(情景二)情景一情景二MySQL不用LRU算法原因:预
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2023-11-30 09:31:20
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【MySQL进阶】从计算机层面看索引凭什么让查询效率提高这么多？ 文章目录【MySQL进阶】从计算机层面看索引凭什么让查询效率提高这么多？磁盘IO和预读：索引是什么？BTree索引B+Tree索引 让我们先来了解一下计算机的数据加载。 磁盘IO和预读：先说一下磁盘IO，磁盘读取数据靠的是机械运动，每一次读取数据需要寻道、寻点、拷贝到内存三步操作。寻道时间是磁臂移动到指定磁道所需要的时间，一般在5
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2023-11-11 20:58:53
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背景目前，IO 仍然是数据库的性能杀手，为了提高 IO 利用率和吞吐量，不同的数据库都设计了不同的方法，本文就介绍下 InnoDB 提供的预读(read-ahead)功能，以及 Oracle 提供的多块读(multiblock-read)功能，并进行一些对比。InnoDB read-aheadInnoDB 提供了两种预读的方式，一种是 Linear read ahead，由参数innodb_rea
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2024-07-03 05:59:26
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在MySQL中，预读机制是一种提高查询效率的技术。它通过提前加载数据页面来降低磁盘I/O，然而，有时该机制的触发可能导致性能问题，尤其是在处理大数据集或复杂查询时。本文将深入探讨“mysql预读机制触发”问题的解决方案，涵盖其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及应用场景。
### 背景描述
MySQL中的预读机制主要用于优化读取数据的效率。其工作流程如下：
1. 客户端发起查询请求
# MySQL 预读机制入门指南
在我们深入讨论 MySQL 的预读机制之前，我们需要了解预读机制的基本概念及其工作流程。预读机制是数据库管理系统用以提高数据读取效率的一种方法。在这种机制下，数据库会提前加载未来可能需要的数据，从而减少等待时间，提高响应速度。
## 流程概述
以下是实现 MySQL 预读机制的步骤：
| 步骤 | 描述
# MySQL InnoDB 预读机制的实现指南
在数据库管理中，MySQL InnoDB引擎的预读机制是一个重要的特性，它帮助提高数据库的性能。以下是关于如何实现和调优MySQL InnoDB预读机制的详细步骤。
## 流程概述
首先，让我们概述一下实现这一目标的流程。下表展示了具体步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 时间框架 |
|--------
假设用户线程请求读取磁盘上文件 A 的 offset 为 0-3KB 范围内的数据，由于磁盘的基本读写单位为 page（4KB），于是操作系统至少
原创
2024-04-25 10:56:12
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这篇文章主要介绍的是关于php_pdo 预处理语句，下面话不多说，我们来看看详细的内容。一、预处理语句可以带来两大好处：1、查询仅需解析(或预处理)一次，但可以用相同或不同的参数执行多次。当查询准备好后，数据库将分析、编译和优化执行该查询的计划。对于复杂的查询，此过程要花费较长的时间，如果需要以不同参数多次重复相同的查询，那么该过程将大大降低应用程序的速度。通过使用预处理语句，可以避免重复分析/编
随着处理器制造工艺的提高，处理器主频越来越高，存储器和外部设备的访问速度虽然也得到极大的提升，但是依然不与处理器主频的提升速度成正比，从而处理器的运行速度和外部设备的访问速度之间的差距越来越大，存储器瓶颈问题愈发严重。虽然Cache的使用有效缓解了存储器瓶颈问题，但是仅使用Cache远远不够。 因为不管Cache的命中率有多高，总有发生Cache行Miss的情况。一旦Cache行出现Miss，处
原创
2021-09-02 09:41:44
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随着处理器制造工艺的提高，处理器主频越来越高，存储器和外部设备的访问速度虽然也得到极大的提升，但是依然不与处理器主频的提升速度成正比，从而处理器的运行速度和外部设备的访问速度之间的差距越来越大，存储器瓶颈问题愈发严重。虽然Cache的使用有效缓解了存储器瓶颈问题，但是仅使用Cache远远不够。 因为不管Cache的命中率有多高，总有发生Cache行Miss的情况。一旦Cache行出现Miss，处
原创
2022-03-24 16:47:19
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随着用户对数据访问速度的日益重视,MySQL数据库在最初的设计中,采用了线性预读的方式,提前将即将使用的数据预读到Buffer pool中,来提升数据的访问速度,但在实际使用过程中,线性预读失效的问题愈来愈突出。对于存在时间比较长,变更又比较频繁,除非我们对于这张表进行重建,否则该表会存在大量的数据碎片,导致数据存放不连续,这样会使MySQL原有的线性预读功能失效,导致某些查询语句变很慢,如:全表
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2023-10-08 18:44:01
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MySQL面试常见问题1.可重复读，已提交读，这两个隔离级别表现的现象是什么，区别是什么样的？可重复读和已提交读都是MySQL数据库的隔离级别，两者表现的现象和区别如下：可重复读：在同一事务中的查询结果集是一致的。外部对于数据的修改在该事务启动之前完成，是不可见的。 (个人理解:开启事务后,其他对当前数据表的修改都是在当前事务前完成的,所以事务中的查询是无法感知的,事务中的修改是基于其他操作的)
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2023-09-23 10:22:44
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缓存池的作用缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。为什么不把所有数据放到缓冲池中凡事都具备两面性，抛开数据易失性不说，访问快速的反面是存储容量小：缓存访问快，但容量小，数据库存储了200G数据，缓存容量可能只有64G;内存访问快，但容量小，买一台笔记本磁盘有2T，内存可能只有16G;因此，只能把“最热”的数据放到“最近”的地方，以“最大限
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2023-11-24 08:53:47
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预读请求是一个I/O请求，用于异步预取缓冲池中的多个页面，以预期很快将需要这些页面。这些请求在一个范围内包含了所有页面。InnoDB使用两种预读算法来提高I/O性能：线性预读是一种根据缓冲池中按顺序访问的页预测可能很快需要哪些页的技术。您可以使用配置参数InnoDB-read-ahead-threshold调整触发异步读取请求所需的顺序页面访问数，从而控制InnoDB何时执行预读操作。在添加这个参
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2023-08-10 10:38:33
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MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统。然而，随着数据量的增加和业务需求的多样化，数据库性能瓶颈便成为了一大挑战，其中“MySQL预读”的问题尤为突出。简单来说，预读是指MySQL在查询时提前读取数据页，以提高查询性能。但如果预读的配置不当，或者在特定情况下，它会导致系统性能下降。本文将详细记录我针对“MySQL预读”问题的解决过程。
## 背景定位
在某个电商平台上，我们的商品表
幻读是什么幻读有什么问题如何解决幻读 首先我们建立我们的表，且插入6条数据，如下图
CREATE TABLE `t` (`id` int(11) NOT NULL,`c` int(11) DEFAULT NULL,`d` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`),KEY `c` (`c`)) ENGINE=InnoDB;insert into t
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2023-10-16 20:58:49
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事前准备为了故事的顺利发展，我们先建一个表，并向表中插入一些记录，下边是SQL语句：CREATE TABLE hero (
number INT,
name VARCHAR(100),
country varchar(100),
PRIMARY KEY (number),
KEY idx_name (name)
) Engine=InnoDB CHARSET
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2024-06-01 09:53:44
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文章目录1、LRU链表淘汰缓存页的问题1.1 MySQL的预读机制带来的问题1.2 哪些情况下会触发MySQL的预读机制？1.3 另外一种可能导致频繁被访问的缓存页被淘汰的场景2、基于冷热数据分离优化LRU算法2.1 数据页第一次被加载到缓存放在哪个位置？2.2 冷数据区域的缓存页什么时候会被放入到热数据区域？3、基于冷热数据分离优化后的LRU链表，是如何解决之前的问题的？3.1 预读机制和全表
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2023-08-25 15:13:54
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