PostgreSQL dblink异步调用实现 并行hash分片JOIN - 含数据交、并、差 提速案例

本文涉及的产品
RDS PostgreSQL Serverless,0.5-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
对影评进行热评分析
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介:

标签

PostgreSQL , 并行哈希join , parall hash join , dblink , 异步调用 , hash


背景

数据交、并、差是分析型场景常见的需求。例如用来筛选目标用户、店铺等。

pic

PostgreSQL中交、并、差可以使用SQL语法来实现(union , union all , except , intersect)。其中只有union all是不去重的,其他都会去重。

例子

select generate_series(1,10) except select generate_series(5,12);    
    
select generate_series(1,10) union select generate_series(5,12);    
    
select generate_series(1,10) union all select generate_series(5,12);    
    
select generate_series(1,10) intersect select generate_series(5,12);    

当数据量非常庞大时,求交集、差集的话这种方法的效果可能会不够理想。

那么有什么好方法呢?

1、我们自己对数据进行hash切片,然后使用dblink的异步调用接口,一对一的并行操作(求交、差)。

pic

2、PostgreSQL 11 已经支持了parallel hash join,可以解决大数据量求交、差的性能问题。

《PostgreSQL 11 preview - parallel hash join(并行哈希JOIN) 性能极大提升》

原生求交、差性能

测试结构和数据

postgres=# create table tbl(id int, c1 int);  
CREATE TABLE  
postgres=# insert into tbl select generate_series(1,10000000), random()*99;  
INSERT 0 10000000  

1、1千万 交 1千万

耗时,31.7秒。

postgres=# explain analyze select * from tbl intersect select * from tbl;    
                                                                      QUERY PLAN                                                                          
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 HashSetOp Intersect  (cost=0.00..413495.25 rows=9999977 width=12) (actual time=27730.818..30412.898 rows=10000000 loops=1)    
   ->  Append  (cost=0.00..313495.48 rows=19999954 width=12) (actual time=0.402..18889.746 rows=20000000 loops=1)    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 1"  (cost=0.00..156747.74 rows=9999977 width=12) (actual time=0.401..7744.308 rows=10000000 loops=1)    
               ->  Gather  (cost=0.00..56747.97 rows=9999977 width=8) (actual time=0.397..5947.082 rows=10000000 loops=1)    
                     Workers Planned: 8    
                     Workers Launched: 8    
                     ->  Parallel Seq Scan on tbl  (cost=0.00..56747.97 rows=1249997 width=8) (actual time=0.015..248.653 rows=1111111 loops=9)    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 2"  (cost=0.00..156747.74 rows=9999977 width=12) (actual time=0.329..8366.856 rows=10000000 loops=1)    
               ->  Gather  (cost=0.00..56747.97 rows=9999977 width=8) (actual time=0.326..6567.651 rows=10000000 loops=1)    
                     Workers Planned: 8    
                     Workers Launched: 8    
                     ->  Parallel Seq Scan on tbl tbl_1  (cost=0.00..56747.97 rows=1249997 width=8) (actual time=0.013..195.661 rows=1111111 loops=9)    
 Planning time: 0.098 ms    
 Execution time: 31691.115 ms    
(14 rows)    

2、1千万 差 1千万

耗时,30秒。

postgres=# explain analyze select * from tbl except select * from tbl;    
                                                                      QUERY PLAN                                                                          
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 HashSetOp Except  (cost=0.00..413495.25 rows=9999977 width=12) (actual time=30021.111..30021.111 rows=0 loops=1)    
   ->  Append  (cost=0.00..313495.48 rows=19999954 width=12) (actual time=0.415..20454.584 rows=20000000 loops=1)    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 1"  (cost=0.00..156747.74 rows=9999977 width=12) (actual time=0.414..8500.176 rows=10000000 loops=1)    
               ->  Gather  (cost=0.00..56747.97 rows=9999977 width=8) (actual time=0.409..6696.932 rows=10000000 loops=1)    
                     Workers Planned: 8    
                     Workers Launched: 8    
                     ->  Parallel Seq Scan on tbl  (cost=0.00..56747.97 rows=1249997 width=8) (actual time=0.019..233.999 rows=1111111 loops=9)    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 2"  (cost=0.00..156747.74 rows=9999977 width=12) (actual time=0.341..9162.134 rows=10000000 loops=1)    
               ->  Gather  (cost=0.00..56747.97 rows=9999977 width=8) (actual time=0.337..7358.837 rows=10000000 loops=1)    
                     Workers Planned: 8    
                     Workers Launched: 8    
                     ->  Parallel Seq Scan on tbl tbl_1  (cost=0.00..56747.97 rows=1249997 width=8) (actual time=0.015..196.848 rows=1111111 loops=9)    
 Planning time: 0.080 ms    
 Execution time: 30358.560 ms    
(14 rows)    

优化手段1 - 使用hash切片,然后使用dblink的异步调用接口,求交、差性能

dblink异步调用的例子,参考

《惊天性能!单RDS PostgreSQL实例 支撑 2000亿 - 实时标签透视案例》

《阿里云RDS PostgreSQL OSS 外部表 - (dblink异步调用封装)并行写提速案例》

这个方法纯属个人高级玩法。建议咱们还是直接用PG 11。

参与计算相交、差的字段中的任意一个或多个,作为HASH切片字段即可。PostgreSQL内置了好多类型转HASH值得到函数:

postgres=# \df *.hash*    
                                    List of functions    
   Schema   |         Name          | Result data type |   Argument data types    | Type     
------------+-----------------------+------------------+--------------------------+------    
 pg_catalog | hash_aclitem          | integer          | aclitem                  | func    
 pg_catalog | hash_aclitem_extended | bigint           | aclitem, bigint          | func    
 pg_catalog | hash_array            | integer          | anyarray                 | func    
 pg_catalog | hash_array_extended   | bigint           | anyarray, bigint         | func    
 pg_catalog | hash_numeric          | integer          | numeric                  | func    
 pg_catalog | hash_numeric_extended | bigint           | numeric, bigint          | func    
 pg_catalog | hash_range            | integer          | anyrange                 | func    
 pg_catalog | hash_range_extended   | bigint           | anyrange, bigint         | func    
 pg_catalog | hashbpchar            | integer          | character                | func    
 pg_catalog | hashbpcharextended    | bigint           | character, bigint        | func    
 pg_catalog | hashchar              | integer          | "char"                   | func    
 pg_catalog | hashcharextended      | bigint           | "char", bigint           | func    
 pg_catalog | hashenum              | integer          | anyenum                  | func    
 pg_catalog | hashenumextended      | bigint           | anyenum, bigint          | func    
 pg_catalog | hashfloat4            | integer          | real                     | func    
 pg_catalog | hashfloat4extended    | bigint           | real, bigint             | func    
 pg_catalog | hashfloat8            | integer          | double precision         | func    
 pg_catalog | hashfloat8extended    | bigint           | double precision, bigint | func    
 pg_catalog | hashhandler           | index_am_handler | internal                 | func    
 pg_catalog | hashinet              | integer          | inet                     | func    
 pg_catalog | hashinetextended      | bigint           | inet, bigint             | func    
 pg_catalog | hashint2              | integer          | smallint                 | func    
 pg_catalog | hashint2extended      | bigint           | smallint, bigint         | func    
 pg_catalog | hashint4              | integer          | integer                  | func    
 pg_catalog | hashint4extended      | bigint           | integer, bigint          | func    
 pg_catalog | hashint8              | integer          | bigint                   | func    
 pg_catalog | hashint8extended      | bigint           | bigint, bigint           | func    
 pg_catalog | hashmacaddr           | integer          | macaddr                  | func    
 pg_catalog | hashmacaddr8          | integer          | macaddr8                 | func    
 pg_catalog | hashmacaddr8extended  | bigint           | macaddr8, bigint         | func    
 pg_catalog | hashmacaddrextended   | bigint           | macaddr, bigint          | func    
 pg_catalog | hashname              | integer          | name                     | func    
 pg_catalog | hashnameextended      | bigint           | name, bigint             | func    
 pg_catalog | hashoid               | integer          | oid                      | func    
 pg_catalog | hashoidextended       | bigint           | oid, bigint              | func    
 pg_catalog | hashoidvector         | integer          | oidvector                | func    
 pg_catalog | hashoidvectorextended | bigint           | oidvector, bigint        | func    
 pg_catalog | hashtext              | integer          | text                     | func    
 pg_catalog | hashtextextended      | bigint           | text, bigint             | func    
 pg_catalog | hashvarlena           | integer          | internal                 | func    
 pg_catalog | hashvarlenaextended   | bigint           | internal, bigint         | func    
(41 rows)    

首先看看切成小片后,求交、差执行时间需要多久:

不开并行,切成48份,每份的intersect时间,大概是1.9秒。

postgres=# explain analyze select t1.* from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=0 intersect select t1.* from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=0;    
                                                               QUERY PLAN                                                                   
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 HashSetOp Intersect  (cost=0.00..489995.08 rows=50000 width=12) (actual time=1822.887..1867.381 rows=208902 loops=1)    
   ->  Append  (cost=0.00..489495.08 rows=100000 width=12) (actual time=0.021..1679.633 rows=417804 loops=1)    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 1"  (cost=0.00..244747.54 rows=50000 width=12) (actual time=0.020..811.669 rows=208902 loops=1)    
               ->  Seq Scan on tbl t1  (cost=0.00..244247.54 rows=50000 width=8) (actual time=0.019..774.864 rows=208902 loops=1)    
                     Filter: (mod(abs(hashint4(id)), 48) = 0)    
                     Rows Removed by Filter: 9791098    
         ->  Subquery Scan on "*SELECT* 2"  (cost=0.00..244747.54 rows=50000 width=12) (actual time=0.027..807.215 rows=208902 loops=1)    
               ->  Seq Scan on tbl t1_1  (cost=0.00..244247.54 rows=50000 width=8) (actual time=0.026..770.958 rows=208902 loops=1)    
                     Filter: (mod(abs(hashint4(id)), 48) = 0)    
                     Rows Removed by Filter: 9791098    
 Planning time: 0.116 ms    
 Execution time: 1887.638 ms    
(12 rows)    

也就是说,开48个并行切片的话,最理想的性能是1.9秒。

注意

因为这里面的HASH分片是扫全表得到的,所以开的并发越多,扫描次数越多。最好是扫一次,并均分到N个临时空间,然后再从临时空间中扫,这样就只需要扫一遍。当然会增加复杂度,如果表不大,实际上多扫几次也无所谓。

hash并行切片+异步dblink

1、创建生成dblink连接的函数,重复创建不报错。

create or replace function conn(      
  name,   -- dblink名字      
  text    -- 连接串,URL      
) returns void as $$        
declare        
begin        
  perform dblink_connect($1, $2);       
  return;        
exception when others then        
  return;        
end;        
$$ language plpgsql strict;        

2、创建一个函数,用于跑并行求交

create or replace function get_intersect(    
  conn text,         -- 连接串    
  OUT id int,    
  OUT c1 int    
) returns setof record as $$       
declare      
begin      
for i in 0..47 loop       
  perform conn('link'||i,  conn);       
  perform 1 from dblink_get_result('link'||i) as t(id int, c1 int);      
  perform dblink_send_query('link'||i, format('select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s intersect select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s', i, i));      
end loop;      
      
for i in 0..47 loop      
  return query SELECT * FROM dblink_get_result('link'||i) as t(id int, c1 int);      
end loop;      
end;      
$$ language plpgsql strict;      

使用这个方法,可以看到执行时间大概3秒。但是耗费了很多时间在将1000万条记录从所有的远端返回给调用端。总共差不多8秒。

如果改成返回游标,响应速度就快得不得了了,比如在图计算中,用游标流式返回:

《金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析等需求分析与数据库实现 - PostgreSQL图数据库场景应用》

create or replace function get_intersect1()   
  returns setof refcursor as $$       
declare   
  ref refcursor[];    
  res refcursor;  
begin      
for i in 0..47 loop       
  ref[i] := 'cur'||i;  
  res := ref[i];  
  open res for execute format('select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s intersect select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s', i, i);    
  return next res;  
end loop;      
  return;    
end;      
$$ language plpgsql strict;      

用法

postgres=# begin;  
BEGIN  
postgres=# select * from get_intersect1();  
 get_intersect1   
----------------  
 cur0  
 cur1  
 cur2  
 cur3  
 cur4  
 cur5  
 cur6  
 cur7  
 cur8  
 cur9  
 cur10  
 cur11  
 cur12  
 cur13  
 cur14  
 cur15  
 cur16  
 cur17  
 cur18  
 cur19  
 cur20  
 cur21  
 cur22  
 cur23  
 cur24  
 cur25  
 cur26  
 cur27  
 cur28  
 cur29  
 cur30  
 cur31  
 cur32  
 cur33  
 cur34  
 cur35  
 cur36  
 cur37  
 cur38  
 cur39  
 cur40  
 cur41  
 cur42  
 cur43  
 cur44  
 cur45  
 cur46  
 cur47  
(48 rows)  
  
Time: 46.471 ms  
  
-- 第一页比较慢  
  
postgres=# fetch 10 from cur1;  
   id    | c1   
---------+----  
 3591658 | 70  
 6100015 | 17  
 3222328 | 90  
 5500150 | 23  
 9087335 | 45  
 2463228 | 86  
  870261 | 51  
 9276428 | 85  
 7672240 | 32  
 6828314 | 41  
(10 rows)  
  
Time: 1645.906 ms (00:01.646)  
  
-- 后面就飞快了。  
  
postgres=# fetch 10 from cur1;  
   id    | c1   
---------+----  
 7335851 |  5  
 8007430 | 10  
 6230301 | 27  
 9111491 | 91  
 1400805 | 65  
 3651088 | 33  
 3292697 | 65  
 1431682 | 66  
 2959698 | 66  
 4580225 | 39  
(10 rows)  
  
Time: 0.187 ms  

是不是飞快了呢,使用游标,从用户发出请求,到获取数据,大概的延迟是1.7秒。.

求差与之类似,只是改一下SQL。

create or replace function get_except1()   
  returns setof refcursor as $$       
declare   
  ref refcursor[];    
  res refcursor;  
begin      
for i in 0..47 loop       
  ref[i] := 'cur'||i;  
  res := ref[i];  
  open res for execute format('select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s except select * from tbl t1 where mod(abs(hashint4(id)), 48)=%s', i, i);    
  return next res;  
end loop;      
  return;    
end;      
$$ language plpgsql strict;     
postgres=# begin;  
BEGIN  
Time: 0.169 ms  
postgres=# select * from get_except1();  
 get_except1   
-------------  
 cur0  
 cur1  
 ..........  
 cur44  
 cur45  
 cur46  
 cur47  
(48 rows)  
  
Time: 46.482 ms  
  
postgres=# fetch 10 from cur1;  
 id | c1   
----+----  
(0 rows)  
  
Time: 1681.922 ms (00:01.682)  

优化手段2 - PostgreSQL 11 求交、差性能

使用PostgreSQL 11,JOIN的手法来求交、差。语义相同。

1、求交

select * from tbl intersect select * from tbl;    

相当于

select t1.* from tbl t1 join tbl t2 on (t1.id=t2.id and t1.c1=t2.c1);  -- 所有参与求交的字段都加到JOIN ON里面    

2、求差

select * from tbl except select * from tbl;    

相当于

select * from tbl t1 where not exists     
  ( select 1 from      
      (select t1.id,t1.c1 from tbl t1 join tbl t2 on (t1.id=t2.id and t1.c1=t2.c1) ) t   -- 所有参与求交的字段都加到JOIN ON里面    
    where t.id=t1.id and t.c1=t1.c1    
  );    

PostgreSQL 11 求交、差性能如下

1、求交集,3.3秒。

postgres=# explain analyze select t1.* from tbl t1 join tbl t2 on (t1.id = t2.id and t1.c1 = t2.c1);    
                                                                QUERY PLAN                                                                     
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 Gather  (cost=52060.48..101778.20 rows=100921 width=8) (actual time=407.118..2395.421 rows=10000000 loops=1)    
   Workers Planned: 32    
   Workers Launched: 32    
   ->  Parallel Hash Join  (cost=52060.48..101778.20 rows=3154 width=8) (actual time=378.294..691.692 rows=303030 loops=33)    
         Hash Cond: ((t1.id = t2.id) AND (t1.c1 = t2.c1))    
         ->  Parallel Seq Scan on tbl t1  (cost=0.00..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=0.014..41.780 rows=303030 loops=33)    
         ->  Parallel Hash  (cost=47372.99..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=374.931..374.931 rows=303030 loops=33)    
               Buckets: 16777216  Batches: 1  Memory Usage: 522848kB    
               ->  Parallel Seq Scan on tbl t2  (cost=0.00..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=0.022..48.013 rows=303030 loops=33)    
 Planning time: 0.137 ms    
 Execution time: 3316.010 ms    
(11 rows)    

2、求差集,1.9秒

postgres=# explain analyze select * from tbl t1 where not exists     
  ( select 1 from      
      (select t1.id,t1.c1 from tbl t1 join tbl t2 on (t1.id=t2.id and t1.c1=t2.c1) ) t   -- 所有参与求交的字段都加到JOIN ON里面    
    where t.id=t1.id and t.c1=t1.c1    
  );    
                                                                      QUERY PLAN                                                                           
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------    
 Gather  (cost=101825.51..153939.67 rows=9899056 width=8) (actual time=1557.867..1557.867 rows=0 loops=1)    
   Workers Planned: 32    
   Workers Launched: 32    
   ->  Parallel Hash Anti Join  (cost=101825.51..153939.67 rows=309346 width=8) (actual time=1495.529..1495.529 rows=0 loops=33)    
         Hash Cond: ((t1.id = t1_1.id) AND (t1.c1 = t1_1.c1))    
         ->  Parallel Seq Scan on tbl t1  (cost=0.00..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=0.013..44.749 rows=303030 loops=33)    
         ->  Parallel Hash  (cost=101778.20..101778.20 rows=3154 width=8) (actual time=1260.916..1260.916 rows=303030 loops=33)    
               Buckets: 16777216 (originally 131072)  Batches: 1 (originally 1)  Memory Usage: 652800kB    
               ->  Parallel Hash Join  (cost=52060.48..101778.20 rows=3154 width=8) (actual time=387.651..740.551 rows=303030 loops=33)    
                     Hash Cond: ((t1_1.id = t2.id) AND (t1_1.c1 = t2.c1))    
                     ->  Parallel Seq Scan on tbl t1_1  (cost=0.00..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=0.013..46.111 rows=303030 loops=33)    
                     ->  Parallel Hash  (cost=47372.99..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=384.666..384.666 rows=303030 loops=33)    
                           Buckets: 16777216  Batches: 1  Memory Usage: 522784kB    
                           ->  Parallel Seq Scan on tbl t2  (cost=0.00..47372.99 rows=312499 width=8) (actual time=0.024..47.326 rows=303030 loops=33)    
 Planning time: 0.251 ms    
 Execution time: 1939.745 ms    
(16 rows)    

小结

1000万 与 1000万 求交、差的性能指标:

方法 求交 求差
原生intersect, except 31.7秒 30秒
自定义切片+dblink异步调用 1.7秒 1.7秒
PostgreSQL 11 并行hashjoin 3.3秒 1.9秒

通过改写SQL,PostgreSQL 11可以利用并行计算,更好的支撑求数据交、差的性能。(但是需要注意,NULL值在except, intersect中会视为相同,而join时取等的话,是匹配不到的。这个特别需要注意。(所以语义上不完全一样))

postgres=# select 1,null except select 1,null;    
 ?column? | ?column?     
----------+----------    
(0 rows)    
    
postgres=# select 1,null intersect select 1,null;    
 ?column? | ?column?     
----------+----------    
        1 |     
(1 row)    

如果要让语义完全一样,可以用这种写法,但是就用不到hashjoin了。

即:  等号改成 is not distinct from    
    
select t1.* from tbl t1 join tbl t2 on ((t1.id is not distinct from t2.id) and (t1.c1 is not distinct from t2.c1));    

而使用dblink异步的方式,需要注意:

因为我们使用dblink的方法进行HASH分片是扫全表得到的,所以开的并发越多,扫描次数越多。最好是扫一次,并均分到N个临时空间,然后再从临时空间中扫,这样就只需要扫一遍。当然会增加复杂度,如果表不大,实际上多扫几次也无所谓。

参考

《惊天性能!单RDS PostgreSQL实例 支撑 2000亿 - 实时标签透视案例》

《PostgreSQL 11 preview - parallel hash join(并行哈希JOIN) 性能极大提升》

https://www.postgresql.org/docs/10/static/dblink.html

《阿里云RDS PostgreSQL OSS 外部表 - (dblink异步调用封装)并行写提速案例》

《金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析等需求分析与数据库实现 - PostgreSQL图数据库场景应用》

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
目录
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
56 3
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
203 0
案例剖析:MySQL唯一索引并发插入导致死锁!
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
案例剖析,MySQL共享锁引发的死锁问题!
案例剖析,MySQL共享锁引发的死锁问题!
|
2月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例:写出到MySQL、写出到Kafka
203 0
|
3天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
10个案例告诉你mysql不使用子查询的原因
大家好,我是V哥。上周与朋友讨论数据库子查询问题,深受启发。为此,我整理了10个案例,详细说明如何通过优化子查询提升MySQL性能。主要问题包括性能瓶颈、索引失效、查询优化器复杂度及数据传输开销等。解决方案涵盖使用EXISTS、JOIN、IN操作符、窗口函数、临时表及索引优化等。希望通过这些案例,帮助大家在实际开发中选择更高效的查询方式,提升系统性能。关注V哥,一起探讨技术,欢迎点赞支持!
|
17天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
数据库数据恢复—MYSQL数据库文件损坏的数据恢复案例
mysql数据库文件ibdata1、MYI、MYD损坏。 故障表现:1、数据库无法进行查询等操作;2、使用mysqlcheck和myisamchk无法修复数据库。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案
本文介绍了一个 MySQL 数据库死锁的案例和解决方案。
170 3
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
基于案例分析 MySQL 权限认证中的具体优先原则
【10月更文挑战第26天】本文通过具体案例分析了MySQL权限认证中的优先原则,包括全局权限、数据库级别权限和表级别权限的设置与优先级。全局权限优先于数据库级别权限,后者又优先于表级别权限。在权限冲突时,更严格的权限将被优先执行,确保数据库的安全性与资源合理分配。
|
3月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例
这篇文章是关于如何使用Percona监控插件集成Zabbix agent来监控MySQL的实战案例。
84 2
zabbix agent集成percona监控MySQL的插件实战案例
|
4月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL bit类型增加索引后查询结果不正确案例浅析
【8月更文挑战第17天】在MySQL中,`BIT`类型字段在添加索引后可能出现查询结果异常。表现为查询结果与预期不符,如返回错误记录或遗漏部分数据。原因包括索引使用不当、数据存储及比较问题,以及索引创建时未充分考虑`BIT`特性。解决方法涉及正确运用索引、理解`BIT`的存储和比较机制,以及合理创建索引以覆盖各种查询条件。通过`EXPLAIN`分析执行计划可帮助诊断和优化查询。

相关产品

  • 云原生数据库 PolarDB
  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版