mysql 页-mysql的脏页是否会影响性能(4-8-50)

更新时间:2024-12-07 分类:MySQL 浏览量:2

MySQL本文目录一览:

  • 1、MySQL字符串索引脏页刷盘
  • 2、MySQL:脏页刷盘
  • 3、简介mysql之mysql语句执行流程
  • 4、mysql缓冲区大小对查询性能有影响吗?

MySQL字符串索引脏页刷盘

1、MySQL会根据F1(M)和F2(N)两个值,取其中较大的值记为R,之后引擎可以按照innodb_io_capacity定义的能力乘以R%来控制刷脏页的速度。脏页比例 参数innodb_max_dirty_pages_pct是脏页比例的上限,MySQL 0中是90%。

2、InnoDB为了避免出现上述两种情况,需要有控制脏页比例的策略,控制的主要参考因素就是:脏页比例和redo log写盘速度。需要告诉InnoDB的磁盘读写能力(IOPS)让引擎全力flush脏页,磁盘的IOPS可以通过fio工具测试。

3、对串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度。例如,如果有一个CHAR(255)的列,如果在前10个或20个字符内,多数值是惟一的,那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。

4、所以,InnoDB 的刷盘速度就是要参考这两个因素:一个是脏页比例,一个是 redo log 写盘速度。参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限,默认是 75%。InnoDB 会根据当前的脏页比例,计算出一个数字 F1。

MySQL:脏页刷盘

InnoDB为了避免出现上述两种情况,需要有控制脏页比例的策略,控制的主要参考因素就是:脏页比例和redo log写盘速度。需要告诉InnoDB的磁盘读写能力(IOPS)让引擎全力flush脏页,磁盘的IOPS可以通过fio工具测试。

首先确认InnoDB所在主机的IO能力,此时需要用到数据库的innodb_io_capacity参数,该参数推荐设置为磁盘的IOPS。磁盘的IOPS可以通过fio工具进行测试。

所以,InnoDB 的刷盘速度就是要参考这两个因素:一个是脏页比例,一个是 redo log 写盘速度。参数 innodb_max_dirty_pages_pct 是脏页比例上限,默认是 75%。InnoDB 会根据当前的脏页比例,计算出一个数字 F1。

如果临时表要使用磁盘,表引擎配置为 InnoDB,那么即使临时表在一个时间很短的 SQL 中使用,且使用后即释放,释放后也会刷脏页到磁盘中,消耗部分 IO。

简介mysql之mysql语句执行流程

1、本文从MySQL中SQL语句的执行过程作为切入点,首先介绍了查询请求的执行流程,其中将MySQL的处理分为MySQL Server层和MySQL存储引擎层。

2、查询缓存连接建立后,执行查询语句的时候,会先查询缓存,Mysql会先校验这个sql是否执行过,以Key-Value的形式缓存在内存中,Key是查询预计,Value是结果集。

3、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引,MySQL6之后已经支持(实验性)。 InnoDB中不保存表的 具体行数,也就是说,执行select count() from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。

4、MySQL架构如下:我们写的sql语句通过client对接MYSQL的连接层,然后有查询缓存,语法解析器,优化器,生成最终执行计划,然后去查询插件式存储引擎,如InnoDB等。我们的数据是通过存储引擎来和物理设备交互的。

5、右键以文本文件的形式打开,里面是记录着可以在mysql里面执行的代码。要执行sql文件里面的代码,需要打开mysql数据库去执行,新手推荐用软件的形式执行此sql,软件如navicat,sqlyog等。

6、当我们在MySQL的命令行中输入上述SQL语句时,这条SQL语句到底在MySQL中是如何执行的呢?接下来,我们就以这条SQL语句为例,说说select语句是如何在MySQL中执行的。

mysql缓冲区大小对查询性能有影响吗?

1、调整缓存:MySQL有多个缓存机制,包括查询缓存、表缓存和连接池等。调整这些缓存可以提高MySQL的性能。例如,增加查询缓存的大小可以提高查询速度。 调整服务器参数:可以通过调整MySQL服务器参数来优化性能。

2、设置后观察会觉得性能提高不大,但在大多数高负载情况下,它应该会有不错的表现。对了,不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。

3、影响数据库性能的主要因素总结如下:sql查询速度 网卡流量 服务器硬件 磁盘IO 以上因素并不是时时刻刻都会影响数据库性能,而就像木桶效应一样。如果其中一个因素严重影响性能,那么整个数据库性能就会严重受阻。