谈谈MySQL的WAL、LSN、checkpoint

MySQL的WAL（写入数据）技术是一个主要的数据持续时间，它允许在正式写入磁盘之前将修改的数据记录在缓存中。
这项技术需要两项磁盘写作工作。
首先，将数据写入内存中的磁盘文件系统缓存，然后依次运行。
然后，它在缓存中使用磁盘持续存在，并执行随机的IO。
WAL的优点是通过顺序写作减少IO消耗随机写作磁盘的消耗。
LSN（logedeceNumber，log序列编号）用于识别重复的顺序（重做日志）。
记录日志时，每个LSN将获得8 个字节和增量。
通过计算您编写的日志数量，确定是否还原数据页并记录最后一个确认的页面，可以广泛使用LSN。
该数据库比较了重新学的数据页面和LSN，以确保数据完整性和一致性。
检查点技术是为了解决缓冲池和重新选举的有限容量问题。
在某个时刻，肮脏的页面（未写在磁盘上的更改）被磁盘重写，这一点被确定为LSN值。
检查点分为两种类型。
当数据库关闭并使用运行时使用fuzzeCheckPoint时，使用Sharpcheckpoint时使用Sharpcheckpoint。
检查点触发正时，根据肮脏的页面，LRU列表和重新研究的数量，保持缓冲区的免费页面数量。
LSN紧密连接到检查点，并共同确定交易的开始和恢复路径。
重新启动后，数据库根据Datadisklsn（Data Disk LSN）和CheckPointLSN（CheckPoint LSN）的重复学的完整性和比较确定要恢复的位置。
如果CheckPointLSN小于DataDisklsn，则某些数据不会被冲洗并从检查点后从LSN恢复。
通常，WAL，LSN和检查点共同确保在高并发和故障恢复期间MySQL数据库的数据一致性，并通过仔细的逻辑和调整来实现可靠的存储和有效的数据管理。

大数据mysql 为什么io过高

在MySQL数据库系统中，日记记录是不可避免的，并且对系统性能有一定的影响。
特别是在处理IO资源时，创建日记会带来巨大的成本。
MySQL日记有许多类型，包括错误日记，更新日记，二进制日记，查询日记和慢速查询日志。
默认情况下，MySQL系统仅允许错误日记并关闭所有其他日记，以降低IO损失并提高系统效率。
但是，在实际应用中，由于二进制日记是制作复制数据库和增加备份的基础，因此通常需要启用它们。
有时，为了优化性能或确定慢速SQL语句，还可以启用慢速查询日志。
查询日志在生产环境中很少启用，因为记录所有查询都会带来巨大的IO负担，除非对SQL语句在开发和测试环境中进行分析。
在MySQL系统中，二进制日记主要是对性能的主要影响。
二进制日记记录了数据库的所有更改，这对于恢复和复制数据的能力非常重要。
复制数据库时，将二进制日记中的记录复制到从库中，从而达到数据的一致性。
因此，关闭不必要的日记可以大大降低IO成本。
对于不需要复制或恢复的系统，可以关闭二进制日记以提高性能。
对于优化性能或处理事件的情况是必须的，可以适当打开查询日志，但是有必要注意其带来的额外IO成本。
为了进一步提高系统性能，可以采取一些措施来优化日记记录。
例如，可以使用缓慢的查询日志来识别和优化已经执行了很长时间的SQL命令。
此外，可以通过调整日记文件的大小和频率来降低​​IO成本。
通过确定适当的登录配置，您可以在满足业务需求时确保对系统性能的影响最小化。

MySQL的优化利器：索引条件下推，千万数据下性能提升273%🚀

MySQL服务器分为服务器级别和存储层。
存储引擎的水平可以使用各种实现（Innodb，Myisam）存储条目。
服务器级别具有不同的组件，具有明确的人工分割：连接器（请求控制），分析仪（SQL语法处理，语音部分的分析），优化器（SQL的优化，生成执行计划）和承包商（根据执行计划呼吁接收记录的存储运动）。
服务器级别以记录单位与存储引擎的级别进行交互，并且服务器的性能使存储引擎的级别按照执行计划获取记录。
辅助索引保留索引和主键的值，并按索引列和主键对其进行分组。
lisum ull。
&декса知取群集索引保留了整个记录的值，并由主钥匙排序。
使用辅助索引时，辅助索引上的列与请求条件不符时，您需要返回表以请求集群索引以获取其他列的值；返回表时，为了要求群集索引，主要键值是无序的，可以导致随机的IO。
在索引的条件下，当使用请求的多个条件时，存储引擎的级别确定了请求的其他条件，并使用辅助索引上的其他列来确定记录是否与请求的其他条件相对应。
如果未完成，则无需返回表即可减少表的返回数量。
当这些查询的数量很大时，返回桌子的间接费用很高。
只有当辅助索引中存在的列对应于请求所需的列时，才不会返回表。
反向表产生的随机IO应通过其他方式优化。
在数据请求的很大情况下，在索引条件下促进优化策略可以显着提高请求的性能。
实验的结果表明，当打开索引条件时，提高性能可以达到2 7 6 ％。
这表明该策略根据表有效地减少了不必要的操作，从而减少了输入成本的发票，例如请求。
为了确保优化的结果，测试过程应包括诸如设置数据量，创建索引，执行索引和生产力评估之类的步骤。
实验量的数据为1 .9 亿。
当执行计划包含有关使用索引条件的信息时，使用“说明”，这意味着系统使用索引条件进行拒绝。
关闭条件的策略可以通过会话级别的设置实施。
当您在关闭后再次检查执行计划时，将不再出现消息“使用索引条件”。
比较按下索引的条件和关闭索引条件之前和之后的性能变化，可以直观地评估优化效果。
尽管推动指数大大提高了请求的有效性，但在某些情况下，记录仍可能似乎需要返回表。
为了降低表格上的开销成本或避免退货表，您可以接受以下策略：确保辅助索引包含列出要求使用反向任务减少不必要操作所需的列。
在某些情况下，可能有必要通过为请求条件设置过程或使用其他索引策略以进一步优化请求的过程来优化请求的逻辑。
在数据请求的巨大情况下，保留表可以对性能产生很大的影响，因此有必要全面考虑优化请求的策略，以平衡请求的有效性和使用系统资源的使用。
不断优化索引的设计，请求的逻辑和系统配置，可以另外改进MySQL请求性能。

mysqlindexmerge(即索引合并)的意义在于哪里?

MySQL的优化工具是根据索引条件支持的，MySQL的性能优化了MySQL的优化工具。
八个腿司机有一篇文章，该文章在MySQL中导致索引失败。
所有场景都会失败吗？请记住这个问题，并查看上一篇文章中使用表格表的情况，并设置第二个辅助索引seat_code和student_id。
通常，优化器只能选择一个索引，以考虑创建执行计划的最低成本。
但是，在某些情况下，可以在索引组合中使用多个索引来优化索引合并的优化。
优化分为三种方式。
这三种方法有什么区别？ indexmerGeintersection是交叉点中使用的索引合并。
交集通常与查询条件有关。
什么是十字路口？例如，有两组（1 ，2 ，3 ），（2 ，3 ，4 ），它们都是值（2 ，3 ）。
例如，此SQL：未使用索引合并优化时，可以优化优化以选择SEAT_CODE索引或Student_ID索引。
使用SET_CODE索引时，首先找到满足seat_code = caicaiseat的记录，然后返回表并查询群集索引以获取整个记录。
交点索引优化合并setOptimizer_switch ='index_merge_intersection = off';查看执行计划。
在这种情况下，可能有许多记录符合SET_CODE = CAICAISEAT，但它们不符合Student_id = 1 如果您需要将此记录返回到表中，即使返回表格后，它仍然会被过滤。
资源浪费了返回桌子并使用交集指数合并。
1 首先，使用seat_code索引找到满足seat_code = caicaiseat2 的条件。
然后使用学生t_id索引找到满足stud_id =1 3 的条件。
然后根据默认的密钥seat_id对其进行过滤，然后将记录的其余部分返回表中以减少表中的返回时间。
要使用交叉索引合并，您需要订购默认键值。
对于默认键值，返回表时将创建任何IO。
这不是值得的损失。
在辅助索引中，仅当索引加热相同时，默认键值才对齐。
因此，将大多数使用交叉索引合并的场景与交叉搜索进行了比较。
介绍合并，检查执行计划的类型，并使用这两个索引，并显示其他信息以显示交叉索引合并并使用封面索引而无需返回表。
座表仅具有默认的键SEAT_ID，SEAT CODE SEAT_CODE和Student ID sudenta_id，因此需要查询的列都在辅助索引中，因此您无需返回表。
一些学生可以注意：为什么不将seat_code和student_id（seat_code，student_id）与联合索引相结合？实际上（seat_code，student_id）联合索引也可以用于索引，但索引无法单独查询student_id。
indexmergeunion是工会中使用的索引合并。
统一通常与查询条件有关吗？还是联盟？例如对于两组（1 、2 、3 ），（2 、3 、4 ），联合是所有（1 、2 、3 、4 ）的值之和。
例如，如果SQL不使用IndexMergeunion，请直接扫描整个表（聚类索引），并确定记录是否满足条件index_merge_union = OFF条件。
index_merge_sort_union关闭使用index_merge_merge_sort_union关闭index_merge_sort_uni。
要找到符合条件的记录，请找到seat_code ='caicaiseat'2 然后使用Student_ID索引找到。
符合状态sut剂的记录= 1 3 然后进行默认键值的集成，然后返回查询，减少开销，激活联合优化，检查执行计划并检查已经使用的indexmergeunion。
因此，将来不是愚蠢的前提，或者不使用的前提或索引货币霓虹灯类似于使用indexmergeinion，并且必须与索引粉末类似的地形集成。
例如，在选择 *中，与Student_id = 1 查询条件相同的值相比，满足SET_Codelike'A％'的记录的主要值，而不再seat_code。
满足Student_id = 1 的记录的主要值是在SET_CODE索引中排序的。
SEAT_CODE索引以集成与SEAT_CODE索引满足条件的记录。
首先，将符合条件的记录与seat_code索引对齐。
订购后，以联盟开始排序并检查执行计划：使用indexmergesortun和indexer。
Geunion相似。
使用的先决条件可能是没有默认密钥。
当默认键按顺序排列时，将对齐，然后默认情况下，合并的索引合并索引优化被激活。
它分为三种方式：交叉点，联合和排序对准联盟。
使用IndexMerGeintersection的先决条件：您可以在结果中使用多个索引和默认键。
在索引中找到符合条件的记录，并在返回表格之前越过记录并过滤记录，以减少在返回表之前使用Eunion的先决条件。
满足条件的记录可以在该索引中找到。
工会过滤后，记录又回到了桌子上。
为了避免整个桌子扫描，使用indexmerGeintersection/Union的先决条件是需要主键的顺序。
基本键不好，因此您需要先排序然后对交叉/联合进行排序。
否则会有一个随机的IO。
或者，您可以在认为indexmergeunion中的桌子回报率很高后扫描整个桌子。
满足默认键的顺序的方案太苛刻了，因此使用暴露量订购主密钥并收集并收集它。
本文包含在从点到线路和线路的热量中，以构建MySQL知识系统。
有兴趣的学生可以继续关注本文注释和示例。
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如何计算mysql的iops?

计算MySQL的IOP时，很难获得确切的值，通常需要估算。
这三个估计值在下面介绍。
方法1 ：使用平均延迟和平均勘探时间进行估计。
某些公式为1 /（Averagelatency+Awerageseektimeins）。
此方法适用于单个存储设备的IOPS计算。
方法2 ：通过数组计算总工作负载IOP，然后根据读写和写入操作率和RAIDIO惩罚对其进行调整。
某些公式如下：此方法适用于由多个设备组成的布置。
方法3 ：使用IOSTAT命令监视IOPS。
Istatatatatt可以实时获得系统I/O统计信息，这有助于了解系统的IOPS情况。
SAR命令也是IOPS计算工具，可提供有关系统健康状况的更多信息，包括主要指标，例如IOPS。
用户可以通过SAR命令分析和分析系统IOP。
要更准确地计算MySQL的IOP，请参考文献文档：计算iopsinasaragerayray。
该文档提供了更多的深度说明和详细阶段，以便用户可以更好地理解和执行IOPS计算。