本文主要给大家介绍数据库的相关知识梳理,希望可以给大家补充和更新些知识,如有其它问题需要了解的可以持续在创新互联行业资讯里面关注我的更新文章的。
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《数据库系统实现》在第二章就单独用一章的篇幅讲解磁盘的存储原理。这是因为计算机内置组件中具备持久存储能力的只有硬盘,软件屈从于硬件。因此理解磁盘的存储特点才能理解软件设计背后的逻辑。磁盘存储有如下的特点:
特性A:相比CPU的延迟,磁盘延迟非常非常大。 在《性能之巅》中有做过对比,对于3.3GHz的CPU, 一个指令周期为0.3ns;机械硬盘一次I/O的延迟为1~10ms。这个差距有多大,如果一个CPU指令周期为1s, 那么机械硬盘一次I/O的延迟为1~12个月。真是等到花儿都谢了。
特性B:磁盘是块设备,每次写入都是按块来的。通常一个块为512byte。即使用硬盘,得注意不能用轮船只运输一个土豆到美国
。
上述的特性不仅影响了数据库的设计,更是深刻影响了操作系统的设计,例如page cache
数据库的操作基本上就是更高阶的读写: select 和 delete/update 是我们使用数据库频率最高的操作了。 所以,数据库解决的核心问题就是如何组织数据实现高性能的读写。
###事务
高性能没法忽略掉并发,在并发读写场景下,就会出现数据一致性的问题。所以事务
就用来解决数据一致性的问题了。
默认每条SQL语句都是一个事务, 可以手动设置提交点改变这一规则
在MySQL中,事务的隔离级别有4种。这4种其实不用死记硬背,可以从应用场景推导出来。
事物A修改了记录a, 没有提交;事务B读取表,读取到了该事务。 这就是未提交读
。 如果我们自己设计数据库,在原数据上修改字段,如果没有其他手段的控制,并发情况下就会出现这种情况。由于读取到了脏数据,也称为脏读。这里我们也可以将事务换一个熟悉的概念:线程来理解
针对上面未提交读
的问题,如果将改动保存在事务的作用域内部,那么未提交的数据就不会影响其他事务。 这种隔离级别就是提交读。也叫不可重复读。因为失误内部两次执行可能得到不一样的结果。
提交读面临的不可重复读的问题,在可重复读
隔离级别下可以避免。它能保证一个事务多次读取同一条记录不会改变。当然,如果事务内部改变了该记录,另说。这个级别带来的另一个问题就是[幻读]。 这个很好理解: 2个事务。事务A 读取记录不存在就写入;事务B写入记录。 事务A有可能出现写入失败的情况。
将事务顺序执行。性能最低的做法。
通常查询数据有两种典型的场景: 等值查询
和区间查询
。 即select * from table where field=a
或者 select * from table where field between a and b
。 如果没有索引,唯一的做法就是全表扫描。这是一种大海捞针的做法。 程序员一般关注两个点: 问题在哪和怎么优化。 对于等值查询,最好的优化方式就是hash了。对于区间查询,不是hash算法的用武之地,因为它有个隐藏的逻辑: 排序。 通常,具备排序功能的数据结构有: 排序后的数组,链表。 跳跃表。AVL树,红黑树,B树,B+树。
为什么选择B+树?
性能就是响应时间。 性能问题的排查思路是top-down的方式:
性能问题需要更多是操作系统相关的知识。
这个是MySQL的杀手锏。如果没有复制功能,MySQL不可能这么流行。 复制引申出来的特性: 读写分离,负载均衡,高可用,故障切换, 备份, 测试升级。都是滥大街的概念。
复制的实现方式:基于行的复制和基于日志的复制。
可扩展性就是通过增加资源来提升系统容量的能力。比如MySQL通过读写分离,每新增一个Slave节点,数据库层面的读并发能力有所提升。当然由于系统分层,每个层级都支持可扩展性,整个系统才具备可扩展性。
数据库层级的扩展常用策略就是分库分表这些策略了。
另外,可扩展性跟系统性能是两回事。 比如Hive性能较低,但是不影响其可扩展性。
高可用本质上就是更少的宕机时间。 如果从计算机的视角来看待人,人的可用性一般只有50%,按每天8小时工作制,人的可用性只有33%。
利用top-down的思路, 实现高可用,只有两种办法: 提升平均失效时间间隔
, 简而言之,就是让系统两次宕机中间的时间间隔越长越好;降低平均恢复时间
, 简而言之,就是出了故障修复时间越短越好。 所以,高可用更多的是架构层面的东西, 比如MySQL的互为主备,负载均衡。
备份是个容易被忽略的话题。属于那种平时不待见,关键时刻需要扛雷。 备份的作用基本有三个: 灾难恢复,审计,测试。
看了以上关于数据库的相关知识梳理,希望能给大家在实际运用中带来一定的帮助。本文由于篇幅有限,难免会有不足和需要补充的地方,如有需要更加专业的解答,可在官网联系我们的24小时售前售后,随时帮您解答问题的。