1/21/2017 0 Comments Mysql Как Изменить Тип ТаблицыПереход на My. SQL 5. My. SQL*После выхода новой версии My. SQL в начал этого года, многие задумались о том стоит ли на неё переходить с более старых версий. Чтобы ответить на этот вопрос для себя, вначале необходимо понять, а что именно даст этот переход. В этой статье я постараюсь осветить новые, важные для меня, фичи, которые были включены в дистрибутив новой версии, анализ их производительности и работоспособность новой версии, а так же необходимость что- то менять в коде в связи в переписанным оптимизатором. Так как объем изменений действительно очень велик, для каждого пункта дам ссылку на оригинальную статью по тестирования производительности и исключу из описания воду. Начнем с самого интересного — расширения оптимизатора. Index Condition Pushdown (ICP) — данная оптимизация производится, если мы получаем доступ к данным в таблице с использованием составного индекса. Если условие на первую часть ключа может быть применено явно, а условие на оставшуюся часть ключа явно применено быть не может к примеру: keypart. С использованием данной опции, этого переключения не будет, конечно если сам storage engine поддерживает ICP, на данный момент это My. ISAM и Inno. DB, и применение предиката фильтрации будет произведено исключительно на основании данных индекса. В плане будет стоять Using index condition. Согласно тестированию производительность при запросе данных из кэша составит порядка 3. Multi Range Read (MRR) — при проведение Range Scan с использованием вторичных ключей, для уменьшения количества произвольных дисковых чтений, вначале считываем все необходимые данные из индекса, затем производим сортировку по ROWID, и только после этого читаем данные по первичному ключу. В плане, что несомненно замечательно, будет стоять Using MRR. Данная операция является балковой. Можно также изменять комментарий для таблицы и ее тип. Например, при попытке изменить столбец VARCHAR на CHAR MySQL будет продолжать. В другом случае вам может понадобится довольно часто менять тип движка, пусть даже для нескольких таблиц. Тут уж либо повезло и данные близко друг к другу либо нет. Для распределенных таблиц ситуация ещё лучше но это выходит за рамки этой статьи. В чистом виде данный алгоритм может быть применен при выполнении запроса по одной таблице. В сочетании с Batch Key Access (BKA) он так же заметно позволяет ускорить и операции джойнов. По умолчанию флаг BKA выключен, его значение, как и любое значение флагов оптимизатора можно посмотреть выполнив запрос SELECT @@optimizer. При включение BKA необходимо провести проверки ваших запросов на разных значениях параметра join. При применении этого замечатльного алгоритма в плане запроса мы увидим Using join buffer (Batched Key Access). Более детальное освещение темы тут. Согласно результатам тестирования данная оптимизация может давать значительные ускорения только при условии ввода вывода и работы с диском. В этом случае вы можете получить 1. MRR. В ряде других синтетических тестов были получены ускорения до 2. Более новые версии MySQL могут поддерживать дополнительные типы таблиц (InnoDB или BDB) - в зависимости от варианта установки. При создании новой таблицы можно указать MySQL, какой тип таблицы для нее использовать. Mysql изменить AI (значение auto? Приведение типов в JavaScript. Почему закрыли onliner.by — один из самых популярн Изменение свойств столбца ( ALTER TABLE CHANGE)Submenu В следующем примере установим тип строки field MRR и BKA. При работе же исключительно с памятью, ускорения вы не получите, что вполне логично, так как данная операция призвана оптимизировать исключительно ввод вывод. File Sort Optimization — сортировка по неиндексированной колонке стала значительно более производительна, при соблюдении некоторых условий. Раньше при выполнении данного вида сортировки единственно возможным вариантом была сортировка слиянием. Грубо говоря, данные полученные в результате запроса сохранялись во временную таблицу. После этого для данной таблицы производилась сортировка и возвращались записи удовлетворяющие условию LIMIT. Как видно данный алгоритм не очень производителен, особенно если у вас много запросов, возвращающих малое количество строк. Для того чтобы оптимизировать ввод вывод алгоритм был изменен на следующий. Если количество записей полученных в результате выполнения запроса полностью помещается в sort. Данная очередь является упорядоченной, и заполняется сразу в момент получения очередной строки результата запроса. Размер очереди N (или M + N если использована конструкция LIMIT M, N). При переполнении очереди лишние данные с конца выкидываются. Таким образом окончание сортировки производится одновременно с окончанием результата запроса, и полностью отсуствуют обращения ко временной таблице. Оптимизатор самостоятельно выбирает стратегию для проведения сортировки. Очередь будет использовна в том случае, когда необходимо больше загрузить процессор, сортировка слиянием когда доступна система ввода вывода. При проведении синтетических тестов было получено ускорение в 4 раза. Но так же необходимо понимать что данная оптимизация позволяет снизить нагрузку на подсистему ввода вывода, что положительно скажется на работе всего инстанса. Subqueries optimisationpostpone materialization — в основном она касается ускорения построения плана запроса. Ранее при выполнении команды EXPLAIN подзапросы используемые в секции FROM материализовались для получения по ним статистических данных. Сейчас эта операция не производится, и получить план запроса стало возможно не нагружаю инстанс БД. Однако и время выполнения запросов так же может быть ускорено, к примеру если имеется 2 материализуемых представления в секции FROM и первое не вернуло ни одной записи то 2- ое не будет выполнено. Так же во время выполнения запроса, My. SQL может самостоятельно проиндексировать полученную материализованную таблицу, если сочтет это необходимым. Использования этой оптимизации стало возможно и для конструкции IN которая раньше работала из рук вон плохо. Для того чтобы применение этой оптимизации стало возможно необходимо чтобы подзапрос удовлетворял следующим условиям: отсутствие UNION, отсутствие GROUP BY и HAVING, отсутствие ORDER BY с ограничением LIMIT (по отдельности данные конструкции могут быть использованы). Так же необходимо чтобы количество подзапросов не превышало максимальное количество таблиц допустимое для JOIN, так как в противном случае My. SQL не сможет переписать данный запрос. Оптимизация достигается через переписывание запроса в SEMI JOIN или же через представление подзапроса в качестве VIEW в конструкции FROM и использование оптимизаций для postpone materialization описанных выше. Дублирующие записи из финального результата удаляются следующими способами: при помощи помещения уникальных результатов финального запроса во временную таблицу (Start temporary и End temporary в колонке плана Extra)при помощи применения критерия “первый найденный” на этапе сканирования таблицы из подзапроса (First. Match(tbl. Для понимания как именно был переписан запрос можно использовать стандартную команду EXPLAIN EXTENDED. Таким образом вы всегда поймете, как именно был переписан ваш запрос, и была ли применена оптимизация. Как вы понимаете переписывание криво написанных запросов (раньше за такие запросы я бы оторвал руки, сейчас это стало простительным) может дать просто бешеный прирост производительности, так что проводить тесты на table pullout (вынос подзапроса из условия WHERE в условие FROM) практически лишено смысла, ибо и 1. Статичная статистика для Inno. DBНаконец- то свершилось. Не знаю откуда, из Google, Percona или же из самого Oracle, но в My. SQL появилась возможность исключить из построения плана запроса динамический семплинг. Теперь статистика по таблицам и индексам хранится в персистных таблицах. Данный метод сбора статистики включен по умолчанию. При обновление более 1. Так же сбор статистики можно запустить принудительно командой ANALYSE. Для принудительного сброса статистики, когда оптимизатор беспрецендентно тупит, можно вызвать команду FLUSH TABLE. Что именно собирается можно наглядно посмотреть в новых таблицах mysql. Это конечно не продвинутые оракляные гистограммы, но прогресс на лицо. Теперь планы стали более стабильны с одной стороны, а с другой у администраторов БД появилось новое развлечение: подадай когда статистика в таблице стала неактуальна, найди время простоя, угадай объем семплинга и пересчитай её, тем более как следует из блога разработчиков, статистику можно менять ручками, путем прямых апдейтов. Так же хотелось бы заметить что у меня при проведении тестов, сборщик статистики, видимо работающий в фоновом потоке, не успевал обрабатывать данные. Статистика на протяжении долгого времени оставалась пустой, пока я не запускал её анализ вручную. Анализ статистики для конкретной партиции запустить невозможно по этому приходилось проводить анализ всей партиционированной таблицы, что конечно же не очень удобно. Такая же ситуация возникает если провести активный DML и положить базу. Данные будут — статистики нет. Но думаю это исключительные ситуации и штатной работе базы данных они мешать не будут. В качестве вывода по оптимизатору считаю нелишним заметить, что оптимизатор Maria DB 5. My. SQL 5. 6 ряд аналогичных оптимизаций позволяет добиться более высокой производительности. Больше мьютексов хороших и разных. Как всем хорошо известно My. SQL не достаточно хорошо масштабируется на большое количество процессоров при большом количестве одновременно выполняемых транзакций. Причиной всему внутренние блокировки, в частности kernel mutex, а так же принципиальные проблемы при работе с памятью в многоядерной архитектуре. Kernel mutex удерживаемый на время копирования списка активных транзакций, был разделен на несколько мьютексов, для неблокирущих и блокирующий транзакций, блокировок, ожиданий блокировок и т. Так же была решена проблема false sharing’а, когда одно ядро подгружало необходимые ему неизменяемые данные а другое необходимые ему изменяемые в одном cacheline, и как результат данные для первого ядра все время вымывались из кэша. Теперь для ряда критических объектов введено выравнивание в 6. Согласно блогам разработчиков My. SQL стал масштабироваться на 5. А прирост производительности при увеличении количества активных сессий составил до 6. При проведении независимых нагрузочных тестов, до 1. Оптимизация сброса UNDOТеперь стало возможно сбрасывать UNDO параллельно. Для этого необходимо выставить параметр innodb. Экспериментировать с этим параметром на промышленной БД будет разумно только тем, кто параллельно удаляет много данных из партиционированных таблиц. Вам необходимо установить пароль обращения к Вашей базе. Имя пользователя и базы. Вашим логином на хостинговой машине. Например, baze. bbb. Если зону DNS для домена поддерживаете Вы сами, нужно. IN CNAME baze. domain. Подробнее о заведении отдельного My. SQL- сервера читайте. Например, Вы можете использовать SQL для. Вашего сайта. My. SQL также. быстр и достаточно гибок при использовании его для хранения файлов и. Имя пользователя и базы. Вашим логином на хостинговой машине (на хосте home.< имя. Самый простой. способ - управление базой данных, используя программу- клиент. Данная. программа запускается из Unix- shell следующей командой. Каждая строка запроса должна. Ниже приводится несколько полезных команд. Для доступа к. базе данных необходимо воспользоваться perl- модулем DBI. С помощью данного. Ниже приводится. простой perl- скрипт, который выводит список таблиц в базе данных. Ниже приводится фрагмент. Доступ к My. SQL осуществляется точно так же, как и из. Для оптимизации работы mod. Данный модуль поддерживает соединение c. При использовании данного модуля нет необходимости изменять. Ваши скрипты, т. к. Дополнительную. информацию о модуле DBI можно получить из документации, набрав в Unix- shell. Apache: :DBI. На тарифных планах . С его помощью Вы. My. SQL. Основные отличия персонального My. SQL- сервера. Пароль для базы My. SQL Вы задаёте при регистрации услуги. Также его Вы. можете изменять в любое время с помощью Сервера Статистики. В любом случае, пожалуйста, предварительно. Напишите. нам на адрес support@zenon. Вы хотите получить. Возможно, Ваши проблемы решаются без заведения этой. Данная услуга. заводится на Сервере Статистики. Для этого нужен персональный. My. SQL- сервер. После регистрации этой услуги зайдите в My. SQL под. пользователем root или имеющим аналогичные права и замените текущее значение. Host для нужных логинов в таблице mysql. IP- адрес, с. которого Вы будете обращаться к My. SQL. Пример команды . Host='1. 2. 3. 4' where User='пользователь'. IP адрес, с которого Вы будете ходить, а 'пользователь' - . My. SQL. Обращаться нужно к машине mysql. Вашего домена. Порт - тот, что Вам сообщали при заведении. My. SQL. Однако, мы бы не советовали так поступать по. Чтобы задать две подсети, необходимо продублировать. Отличаться в этих строках будет лишь поле. Host: в одной строке - 1. Обратите особое внимание на то. IP, на котором сейчас. Ваш сервер. Дело в том, что из- за применяемой на хостинге системы. IP- адрес той машины, на которой расположен Ваш сервер. Но он всегда будет в блоках 1. Для того, чтобы новый пользователь смог. FLUSH. PRIVILEGES или запустить из unix- shell программу mysqladmin с параметром. My. SQL- серверу у необходимости перечитать. Более подробно об этой особенности My. SQL написано в. разделе документации . В. соответствии с документацией по управлению виртуальным сервером, у Вас есть. Для входа на сервер по FTP в. То есть, если Ваш технический логин (для. FTP. используйте просто логин vasya и соответствующий пароль. Файл протокола будет находиться в. Вашей домашней директории на той машине, на которой работает My. SQL. В поле My. SQL password указываете новый пароль. Если Вы. меняете пароль для персонального сервера My. SQL, то нужно выбрать в списке. Новый пароль. будет установлен для пользователя root. Для того, чтобы сортировка работала корректно. Windows- 1. 25. 1.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. ArchivesCategories |