AI 助理
备案控制台
开发者社区 数据库 关系型数据库 文章 正文

数据库内核月报 － 2015 / 09-MySQL · 引擎特性 · InnoDB Adaptive hash index介绍

2016-05-23 2248
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server，基础系列 2核4GB
推荐场景：
SQL Server性能诊断案例分析
云原生数据库 PolarDB 分布式版，标准版 2核8GB
推荐场景：
使用PolarDB-X与Flink搭建实时数据大屏
RDS MySQL Serverless 基础系列，0.5-2RCU 50GB
推荐场景：
学生管理系统数据库设计 搭建个人博客
简介：

前言

我们知道InnoDB的索引组织结构为Btree。通常情况下，我们需要根据查询条件，从根节点开始寻路到叶子节点，找到满足条件的记录。为了减少寻路开销，InnoDB本身做了几点优化。

首先，对于连续记录扫描，InnoDB在满足比较严格的条件时采用row cache的方式连续读取8条记录（并将记录格式转换成MySQL Format），存储在线程私有的row_prebuilt_t::fetch_cache中；这样一次寻路就可以获取多条记录，在server层处理完一条记录后，可以直接从cache中取数据而无需再次寻路，直到cache中数据取完，再进行下一轮。

另一种方式是，当一次进入InnoDB层获得数据后，在返回server层前，当前在btree上的cursor会被暂时存储到row_prebuilt_t::pcur中，当再次返回InnoDB层捞数据时，如果对应的Block没有发生任何修改，则可以继续沿用之前存储的cursor，无需重新定位。

上面这两种方式都是为了减少了重新寻路的次数，而对于一次寻路的开销，则使用Adaptive hash index来解决。AHI是一个内存结构，严格来说不是传统意义上的索引，可以把它理解为建立在Btree索引上的“索引”。

本文代码分析基于MySQL 5.7.7-rc，描述的逻辑适用于5.7.7之前及5.6版本。但在即将发布的MySQL-5.7.8版本中， InnoDB根据索引id对AHI进行了分区处理，以此来降低btr_search_latch读写锁竞争，由于尚未发布，本文暂不覆盖相关内容。

我们以一个干净启动的实例作为起点，分析下如何进行AHI构建的过程。

初始化

AHI在内存中表现就是一个普通的哈希表对象，存储在btr_search_sys_t::hash_index中，对AHI的查删改操作都是通过一个全局读写锁btr_search_latch来保护。

在实例启动，完成buffer pool初始化后，会初始化AHI子系统相关对象，并分配AHI内存，大小为buffer pool的1/64。

参考函数：btr_search_sys_create

Tips：MySQL 5.7已经开始支持InnoDB buffer pool的动态调整，其策略是buffer pool的大小改变超过1倍，就重新分配AHI Hash内存（btr_search_sys_resize）。

触发AHI信息统计

在系统刚启动时，索引对象上没有足够的信息来启发是否适合进行AHI缓存，因此开始有个信息搜集的阶段，在索引对象上维护了dict_index_t::search_info，类型为btr_search_t，用于跟踪当前索引使用AHI的关键信息。

在第一次执行SQL时，需要从btree的root节点开始，当寻址到匹配的叶子节点时，会走如下逻辑：

btr_cur_search_to_nth_level：

if (btr_search_enabled && !index->disable_ahi) {
        btr_search_info_update(index, cursor);
}

这里会判断脏读AHI开关（btr_search_enabled）是否打开，以及index->diable_ahi是否为false。第二个条件是MySQL5.7对临时表的优化，避免临时表操作对全局对象的影响，针对临时表不做AHI构建。

我们看看函数btr_search_info_update的逻辑：

  1. 对info->hash_analysis++，当info->hash_analysis值超过BTR_SEARCH_HASH_ANALYSIS（17）时，也就是说对该索引寻路到叶子节点17次后，才会去做AHI分析（进入步骤2）
  2. 进入函数btr_search_info_update_slow

在连续执行17次对相同索引的操作后，满足info->hash_analysis大于等于BTR_SEARCH_HASH_ANALYSIS的条件，就会调用函数btr_search_info_update_slow来更新search_info，这主要是为了避免频繁的索引查询分析产生的过多CPU开销。

InnoDB通过索引条件构建一个可用于查询的tuple，而AHI需要根据tuple定位到叶子节点上记录的位置，既然AHI是构建在Btree索引上的索引，它的键值就是通过索引的前N列的值计算的来，所有的信息搜集统计都是为了确定一个合适的”Ｎ” ，这个值也是个动态的值，会跟随应用的负载自适应调整并触发block上的AHI重构建。

btr_search_info_update_slow包含三个部分：更新索引查询信息、block上的查询信息以及为当前block构建AHI，下面几小节分别介绍。

更新索引上的查询信息

参考函数：btr_search_info_update_hash

这里涉及到的几个search_info变量包括：
btr_search_t::n_hash_potential 表示如果使用AHI构建索引，潜在的可能成功的次数；
btr_search_t::hash_analysis 若设置了新的建议前缀索引模式，则重置为0，随后的17次查询分析可以忽略更新search_info。

下面两个字段表示推荐的前缀索引模式：
btr_search_t::n_fields 推荐构建AHI的索引列数；
btr_search_t::left_side 表示是否在相同索引前缀的最左索引记录构建AHI；值为true时，则对于相同前缀索引的记录，只存储最右的那个记录。
通过n_fields和left_side可以指导选择哪些列作为索引前缀来构建（fold, rec）哈希记录。如果用户的SQL的索引前缀列的个数大于等于构建AHI时的前缀索引，就可以用上AHI。

Tip1：在５.7之前的版本中，还支持索引中的字符串前缀作为构建AHI的键值的一部分，但上游认为带来的好处并不明显，因此将btr_search_t::n_bytes 移除了(参见commit 6f5f19b338543277a108a97710de8dd59b9dbb60, 42499d9394bf103a27d63cd38b0c3c6bd738a7c7）。
Tip2：然而上游在测试中发现，如果把n_bytes移除，可能在诸如顺序插入这样的场景存在性能退化(参阅commit 00ec81a9efc1108376813f15935b52c451a268cf)，因此在新发布的MySQL5.7.8版本中又重新引入，本文分析代码时统一基于MySQL5.7.7版本。

两种情况需要构建建议的前缀索引列：

  1. 当前是第一次为该索引做AHI分析，btr_search_t::n_hash_potential值为0，需要构建建议的前缀索引列；
  2. 新的记录匹配模式发生了变化(info->left_side == (info->n_fields <=cursor->low_match))，需要重新设置前缀索引列。

相关代码段：

if (cursor->up_match == cursor->low_match) {
        info->n_hash_potential = 0; 

        /* For extra safety, we set some sensible values here */

        info->n_fields = 1; 
        info->left_side = TRUE;

} else if (cursor->up_match > cursor->low_match) {
        info->n_hash_potential = 1; 

        if (cursor->up_match >= n_unique) {
                info->n_fields = n_unique;
        } else if (cursor->low_match < cursor->up_match) {
                info->n_fields = cursor->low_match + 1; 
        } else {
                info->n_fields = cursor->low_match;
        }    

        info->left_side = TRUE;
} else {
        info->n_hash_potential = 1; 

        if (cursor->low_match >= n_unique) {

                info->n_fields = n_unique;
        } else if (cursor->low_match > cursor->up_match) {

                info->n_fields = cursor->up_match + 1; 
        } else {
                info->n_fields = cursor->up_match;
        }    

        info->left_side = FALSE;
}

从上述代码可以看到，在low_match和up_match之间，选择小一点match的索引列数的来进行设置，但不超过唯一确定索引记录值的列的个数：

  1. 当low_match小于up_match时，left_side设置为true，表示相同前缀索引的记录只缓存最左记录；
  2. 当low_match大于up_match时，left_side设置为false，表示相同前缀索引的记录只缓存最右记录。

如果不是第一次进入seach_info分析，有两种情况会递增btr_search_t::n_hash_potential：

  • 本次查询的up_match和当前推荐的前缀索引都能唯一决定一条索引记录(例如唯一索引)，则根据search_info推荐的前缀索引列构建AHI肯定能命中，递增 info->n_hash_potential；

      if (info->n_fields >= n_unique && cursor->up_match >= n_unique) {
  increment_potential:
          info->n_hash_potential++;

          return;
  }

  • 本次查询的tuple可以通过建议的前缀索引列构建的AHI定位到。

      if (info->left_side == (info->n_fields <= cursor->up_match)) {

          goto increment_potential;
  }

很显然，如果对同一个索引的查询交替使用不同的查询模式，可能上次更新的search_info很快就会被重新设置，具有固定模式的索引查询将会受益于AHI索引。

更新block上的查询信息

参考函数：btr_search_update_block_hash_info

更新数据页block上的查询信息，涉及到修改的变量包括：

btr_search_info::last_hash_succ 最近一次成功(或可能成功)使用AHI；
buf_block_t::n_hash_helps 计数值，如果使用当前推荐的前缀索引列构建AHI可能命中的次数，用于启发构建／重新构建数据页上的AHI记录项；
buf_block_t::n_fields 推荐在block上构建AHI的前缀索引列数；
buf_block_t::left_side 和search_info上对应字段含义相同。

函数主要流程包括：

  1. 首先设置btr_search_info::last_hash_succ 为FALSE
    这会导致在分析过程中无法使用AHI进行检索，感觉这里的设置不是很合理。这意味着每次分析一个新的block，都会导致AHI短暂不可用。

  2. 初始化或更新block上的查询信息

     if ((block->n_hash_helps > 0)
     && (info->n_hash_potential > 0)
     && (block->n_fields == info->n_fields)
     && (block->left_side == info->left_side)) {

         if ((block->index)
             && (block->curr_n_fields == info->n_fields)
             && (block->curr_left_side == info->left_side)) {

                 /* The search would presumably have succeeded using
                 the hash index */

                 info->last_hash_succ = TRUE;
         }

         block->n_hash_helps++;
 } else {
         block->n_hash_helps = 1;
         block->n_fields = info->n_fields;
         block->left_side = info->left_side;
 }

    当block第一次被touch到并进入该函数时，设置block上的建议索引列值；以后再进入时，如果和索引上的全局search_info相匹配，则递增block->n_hash_helps，启发后续的创建或重构建AHI。

    如果当前数据页block上已经构建了AHI记录项，且buf_block_t::curr_n_fields等字段和btr_search_info上对应字段值相同时，则认为当前SQL如果使用AHI索引能够命中，因此将btr_search_info::last_hash_succ设置为true，下次再使用相同索引检索btree时就会尝试使用AHI。

  3. 在初始化或更新block上的变量后，需要判断是否为整个page构建AHI索引：

     if ((block->n_hash_helps > page_get_n_recs(block->frame)
      / BTR_SEARCH_PAGE_BUILD_LIMIT)
     && (info->n_hash_potential >= BTR_SEARCH_BUILD_LIMIT)) {

         if ((!block->index)
             || (block->n_hash_helps
                 > 2 * page_get_n_recs(block->frame))
             || (block->n_fields != block->curr_n_fields)
             || (block->left_side != block->curr_left_side)) {

                 /* Build a new hash index on the page */

                 return(TRUE);
         }
 }

    简单来说，当满足下面三个条件时，就会去为整个block上构建AHI记录项：

    • 分析使用AHI可以成功查询的次数(buf_block_t::n_hash_helps)超过block上记录数的16(BTR_SEARCH_PAGE_BUILD_LIMIT)分之一；
    • btr_search_info::n_hash_potential大于等于BTR_SEARCH_BUILD_LIMIT (100)，表示连续100次潜在的成功使用AHI可能性；
    • 尚未为当前block构造过索引、或者当前block上已经构建了AHI索引且block->n_hash_helps大于page上记录数的两倍、或者当前block上推荐的前缀索引列发生了变化 。

为数据页构建AHI索引

如果在上一阶段判断认为可以为当前page构建AHI索引（函数btr_search_update_block_hash_info返回值为TRUE），则根据当前推荐的索引前缀进行AHI构建。

参考函数：btr_search_build_page_hash_index

分为三个阶段：

  1. 检查阶段：加btr_search_latch的S锁，判断AHI开关是否打开；如果block上已经构建了老的AHI但前缀索引列和当前推荐的不同，则清空Block对应的AHI记录项（btr_search_drop_page_hash_index）；检查n_fields和page上的记录数；然后释放btr_search_latch的S锁；

  2. 搜集阶段：根据推荐的索引列数计算记录fold值，将对应的数据页记录内存地址到数组里；

    根据left_mode值，相同的前缀索引列值会有不同的行为，举个简单的例子，假设page上记录为 (2,1), (2,2), (5, 3), (5, 4), (7, 5), (8, 6)，n_fields＝１

    • 若left_most为true，则hash存储的记录为(2,1) , (5, 3), (7, 5), (8,6)
    • 若left_most为false，则hash存储的记录为(2, 2), (5, 4), (7,5), (8, 6)

  3. 插入阶段：加btr_search_latch的X锁，将第二阶段搜集的(fold, rec)插入到AHI中，并更新：

     if (!block->index) {
         index->search_info->ref_count++;
 }

 block->n_hash_helps = 0;

 block->curr_n_fields = n_fields;
 block->curr_left_side = left_side;
 block->index = index;

PS：由于第二阶段释放了btr_search_latch锁，这里还得判断block上的AHI信息是否发生了变化，如果block上已经构建了AHI且block->curr_*几个变量和当前尝试构建的检索模式不同，则放弃本次构建。

使用AHI

AHI的目的是根据用户提供的查询条件加速定位到叶子节点，一般如果有固定的查询pattern，都可以通过AHI受益，尤其是Btree高度比较大的时候。

入口函数：btr_cur_search_to_nth_level

相关代码：

        /* Use of AHI is disabled for intrinsic table as these tables re-use
        the index-id and AHI validation is based on index-id. */
        if (rw_lock_get_writer(&btr_search_latch) == RW_LOCK_NOT_LOCKED
            && latch_mode <= BTR_MODIFY_LEAF
            && info->last_hash_succ
            && !index->disable_ahi
            && !estimate
# ifdef PAGE_CUR_LE_OR_EXTENDS
            && mode != PAGE_CUR_LE_OR_EXTENDS
# endif /* PAGE_CUR_LE_OR_EXTENDS */
            && !dict_index_is_spatial(index)
            /* If !has_search_latch, we do a dirty read of
            btr_search_enabled below, and btr_search_guess_on_hash()
            will have to check it again. */
            && UNIV_LIKELY(btr_search_enabled)
            && !modify_external
            && btr_search_guess_on_hash(index, info, tuple, mode,
                                        latch_mode, cursor,
                                        has_search_latch, mtr)) {

从代码段可以看出，需要满足如下条件才能够使用AHI：

  • 没有加btr_search_latch写锁。如果加了写锁，可能操作时间比较耗时，走AHI检索记录就得不偿失了；
  • latch_mode <= BTR_MODIFY_LEAF，表明本次只是一次不变更BTREE结构的DML或查询（包括等值、RANGE等查询）操作；
  • btr_search_info::last_hash_succ为true表示最近一次使用AHI成功（或可能成功）了；
  • 打开AHI开关；
  • 查询优化阶段的估值操作，例如计算range范围等，典型的堆栈包括：handler::multi_range_read_info_const　–> ha_innobase::records_in_range –> btr_estimate_n_rows_in_range –> btr_cur_search_to_nth_level；
  • 不是spatial索引；
  • 调用者无需分配外部存储页(BTR_MODIFY_EXTERNAL，主要用于辅助写入大的blob数据，参考struct btr_blob_log_check_t)。

当满足上述条件时，进入函数btr_search_guess_on_hash，根据当前的查询tuple对象计算fold，并查询AHI；只有当前检索使用的tuple列的个数大于等于构建AHI的列的个数时，才能够使用AHI索引。

btr_search_guess_on_hash：

  • 首先用户提供的前缀索引查询条件必须大于等于构建AHI时的前缀索引列数，这里存在一种可能性：索引上的search_info的n_fields 和block上构建AHI时的cur_n_fields值已经不相同了，但是我们并不知道本次查询到底落在哪个block上，这里一致以search_info上的n_fields为准来计算fold，去查询AHI；
  • 在检索AHI时需要加&btr_search_latch的S锁；
  • 如果本次无法命中AHI，就会将btr_search_info::last_hash_succ设置为false，这意味着随后的查询都不会去使用AHI了，只能等待下一路查询信息分析后才可能再次启动（btr_search_failure）；
  • 对于从ahi中获得的记录指针，还需要根据当前的查询模式检查是否是正确的记录位置（btr_search_check_guess）。

如果本次查询使用了AHI，但查询失败了（cursor->flag == BTR_CUR_HASH_FAIL），并且当前block构建AHI索引的curr_n_fields等字段和btr_search_info上的相符合，则根据当前cursor定位到的记录插入AHI。参考函数：btr_search_update_hash_ref。

从上述分析可见，AHI如其名，完全是自适应的，如果检索模式不固定，很容易就出现无法用上AHI或者AHI失效的情况。

维护AHI

  1. 关闭选项innodb_adaptive_hash_index；

    • 持有dict_sys->mutex和btr_search_latch的X锁；
    • 遍历dict_sys->table_LRU和dict_sys->table_non_LRU链表，将每个表上的所有索引的index->search_info->ref_count设置为0；
    • 释放dict_sys->mutex；
    • 遍历buffer pool，将block上的index标记(buf_block_t::index)清空为NULL；
    • 清空AHI中的哈希项，并释放为记录项分配的Heap；
    • 释放btr_search_latch。

    参考函数：btr_search_disable

  2. index->search_info的ref_count不为0时，无法从数据集词典cache中将对应的表驱逐，workaround的方式是临时关闭AHI开关；

    参考函数：dict_table_can_be_evicted、dict_index_remove_from_cache_low

  3. 删除索引页上的记录，或者更新的是二级索引、或者更新了主键且影响了排序键值，则需要从AHI上将对应的索引记录删除；

    参考函数：btr_search_update_hash_on_delete

  4. 插入新的记录时，如果本次插入未产生页面重组、操作的page为叶子节点，且本次插入操作使用过AHI定位成功，则先尝试更新再尝试插入，否则直接插入对应的AHI记录项；

    参考函数：btr_search_update_hash_node_on_insert、btr_search_update_hash_on_insert

  5. 涉及索引树分裂或者节点合并，或从LRU中驱逐page（buf_LRU_free_page）时，需要清空AHI对应的page。

    参考函数：btr_search_drop_page_hash_index

shortcut查询模式

在row_search_mvcc函数中，首先会去判断在满足一定条件时，使用shortcut模式，利用AHI索引来进行检索。

只有满足严苛的条件时（例如需要唯一键查询、使用聚集索引、长度不超过八分之一的page size、隔离级别在RC及RC之上、活跃的Read view等等条件，具体的参阅代码），才能使用shortcut：

  • 加btr_search_latch的S锁；
  • 然后通过row_sel_try_search_shortcut_for_mysql检索记录；如果找到满足条件的记录，本次查询可以不释放 btr_search_latch，这意味着InnoDB/server层交互期间可能持有AHI锁，但最多在10000次（BTR_SEA_TIMEOUT）交互后释放AHI latch。一旦发现有别的线程在等待AHI X 锁，也会主动释放其拥有的S锁。

然而， Percona的开发Alexey Kopytov认为这种长时间拥有的btr_search_latch的方式是没有必要的，这种设计方式出现在很久之前加锁、解锁非常昂贵的时代，然而现在的CPU已经很先进了，完全没有必要，在Percona的版本中，一次shortcut的查询操作后都直接释放掉btr_search_latch（参阅bug#1218347）。

AHI监控项

我们可以通过information_schema.innodb_metrics来监控AHI模块的运行状态

首先打开监控：

mysql>  set global innodb_monitor_enable = module_adaptive_hash;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select status, name, subsystem from INNODB_METRICS where subsystem like '%adaptive_hash%';
+---------+------------------------------------------+---------------------+
| status  | name                                     | subsystem           |
+---------+------------------------------------------+---------------------+
| enabled | adaptive_hash_searches                   | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_searches_btree             | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_pages_added                | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_pages_removed              | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_rows_added                 | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_rows_removed               | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_rows_deleted_no_hash_entry | adaptive_hash_index |
| enabled | adaptive_hash_rows_updated               | adaptive_hash_index |
+---------+------------------------------------------+---------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

重置所有的计数

mysql> set global innodb_monitor_reset_all = 'adaptive_hash%';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

该表搜集了AHI子系统诸如AHI查询次数，更新次数等信息，可以很好的监控其运行状态，在某些负载下，AHI并不适合打开，关闭AHI可以避免额外的维护开销。当然这取决于你针对具体负载的性能测试。

文章标签：
云数据库 RDS MySQL 版
索引
关系型数据库
存储
数据库
监控
关键词：
云数据库 RDS MySQL 版数据库
云数据库 RDS MySQL 版特性
数据库mysql
云数据库 RDS MySQL 版innodb
mysql innodb
相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后，系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
db匠
目录
相关文章
zzy的aly
|
1月前
|
存储 SQL 关系型数据库
Mysql学习笔记(二)：数据库命令行代码总结
这篇文章是关于MySQL数据库命令行操作的总结，包括登录、退出、查看时间与版本、数据库和数据表的基本操作（如创建、删除、查看）、数据的增删改查等。它还涉及了如何通过SQL语句进行条件查询、模糊查询、范围查询和限制查询，以及如何进行表结构的修改。这些内容对于初学者来说非常实用，是学习MySQL数据库管理的基础。
zzy的aly
128 6
路卿老师
|
9天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法，包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句（如插入、更新、删除和查询），以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码，详细介绍了每一步的操作流程，帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
路卿老师
24 1
听风de歌
|
11天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
听风de歌
26 4
m1a6
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
Mysql(4)—数据库索引
数据库索引是用于提高数据检索效率的数据结构，类似于书籍中的索引。它允许用户快速找到数据，而无需扫描整个表。MySQL中的索引可以显著提升查询速度，使数据库操作更加高效。索引的发展经历了从无索引、简单索引到B-树、哈希索引、位图索引、全文索引等多个阶段。
m1a6
61 3
Mysql(4)—数据库索引
zzy的aly
|
1月前
|
SQL Ubuntu 关系型数据库
Mysql学习笔记(一)：数据库详细介绍以及Navicat简单使用
本文为MySQL学习笔记，介绍了数据库的基本概念，包括行、列、主键等，并解释了C/S和B/S架构以及SQL语言的分类。接着，指导如何在Windows和Ubuntu系统上安装MySQL，并提供了启动、停止和重启服务的命令。文章还涵盖了Navicat的使用，包括安装、登录和新建表格等步骤。最后，介绍了MySQL中的数据类型和字段约束，如主键、外键、非空和唯一等。
zzy的aly
70 3
Mysql学习笔记(一)：数据库详细介绍以及Navicat简单使用
土木林森
|
18天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化：MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型，以及如何创建和维护索引，结合实战案例分析查询执行计划，帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
土木林森
85 1
众所周知
|
20天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤，包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤，包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时，文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点，帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例，展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
众所周知
61 2
众所周知
|
23天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL vs. PostgreSQL：选择适合你的开源数据库
在众多开源数据库中，MySQL和PostgreSQL无疑是最受欢迎的两个。它们都有着强大的功能、广泛的社区支持和丰富的生态系统。然而，它们在设计理念、性能特点、功能特性等方面存在着显著的差异。本文将从这三个方面对MySQL和PostgreSQL进行比较，以帮助您选择更适合您需求的开源数据库。
众所周知
89 4
小陈运维
|
5天前
|
运维 关系型数据库 MySQL
安装MySQL8数据库
本文介绍了MySQL的不同版本及其特点，并详细描述了如何通过Yum源安装MySQL 8.4社区版，包括配置Yum源、安装MySQL、启动服务、设置开机自启动、修改root用户密码以及设置远程登录等步骤。最后还提供了测试连接的方法。适用于初学者和运维人员。
小陈运维
43 0
代码bug生产队
|
28天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
如何在MySQL中创建数据库？
【10月更文挑战第16天】如何在MySQL中创建数据库？
代码bug生产队
40 1
数据库

关系型数据库

热门文章

最新文章

  • 1
    什么场景应该用 MongoDB ？
  • 2
    PostgreSQL 9种索引的原理和应用场景
  • 3
    PostgreSQL 如何潇洒的处理每天上百TB的数据增量
  • 4
    PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询性能
  • 5
    关于MongoDB Sharding，你应该知道的
  • 6
    page fault带来的性能问题
  • 7
    PostgreSQL OLTP高并发请求性能优化
  • 8
    鉴黄、视频、图片去重、图像搜索业务分析与实践
  • 9
    弱水三千,只取一瓢,当图像搜索遇见PostgreSQL(Haar wavelet)
  • 10
    PostgreSQL 百亿级数据范围查询, 分组排序窗口取值 极致优化 case
  • 1
    【赵渝强老师】MySQL的参数文件
    18
  • 2
    【赵渝强老师】MySQL的全量日志文件
    17
  • 3
    【赵渝强老师】MySQL的慢查询日志
    26
  • 4
    Pgloader极简教程
    29
  • 5
    【赵渝强老师】MySQL的binlog日志文件
    26
  • 6
    【赵渝强老师】MySQL的撤销日志文件和错误日志文件
    14
  • 7
    【赵渝强老师】MySQL InnoDB的段、区和页
    30
  • 8
    【赵渝强老师】MySQL InnoDB的表空间
    32
  • 9
    【赵渝强老师】MySQL的基准测试与sysbench
    32
  • 10
    【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
    115

    • 相关产品

  • 云数据库 RDS MySQL 版
    文档详情 产品详情

    • 相关课程

    更多
  • 数据库的前世今生
  • 数据库核心概念
  • 从传统数据库到云数据库演进
  • 数据库常见问题排查
  • 数据库及SQL/MySQL基础
  • 高校精品课-西安交通大学 -数据库理论与技术

    • 相关电子书

    更多
  • DTCC 2022大会集锦《云原生一站式数据库技术与实践》
  • 阿里云瑶池数据库精要2022版
  • 2022 DTCC-阿里云一站式数据库上云最佳实践

    • 相关实验场景

    更多
  • 数据库实验室挑战任务-高级任务
  • 数据库实验室挑战任务-中级任务
  • 数据库实验室挑战任务-初级任务
  • 阿里云数据库产品实验室
  • MongoDB数据库入门
  • 使用DAS实现数据库自动扩容和回缩

    • 推荐镜像

    更多
  • mysql
  • mariadb
  • postgresql
    • 下一篇
    阿里云OSS设置跨域访问