上一篇文章咱們對 ICP 進行了一次全面的分析,本篇文章小編繼續為大家分析優化器的另外兩個選項: MRR & batched_key_access(BKA) ,分析一下他們的作用、原理、相互關系、源碼實現以及使用范圍。
## 什么是 MRR
MRR 的全稱是 Multi-Range Read Optimization,是優化器將隨機 IO 轉化為順序 IO 以降低查詢過程中 IO 開銷的一種手段,咱們對比一下 mrr=on & mrr=off 時的執行計劃:
其中表結構如下:
~~~
mysql> show create table t1\G
*************************** 1\. row ***************************
Table: t1
Create Table: CREATE TABLE `t1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
`c` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `mrrx` (`a`,`b`),
KEY `xx` (`c`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=latin1
1 row in set (0.00 sec)
~~~
操作如下:
~~~
mysql> set optimizer_switch='mrr=off';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain select * from test.t1 where (a between 1 and 10) and (c between 9 and 10) ;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | mrrx,xx | xx | 5 | NULL | 2 | Using index condition; Using where |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
~~~
當把 MRR 關掉的情況下,執行計劃使用的是索引 xx(c),即從索引 xx 上讀取一條數據后回表,取回該主鍵的完整數據,當數據較多且比較分散的情況下會有比較多的隨機 IO, 導致性能低下,我們將 MRR 打開,執行以下操作:
~~~
mysql> set optimizer_switch='mrr=on';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> explain select * from test.t1 where (a between 1 and 10) and (c between 9 and 10) ;
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t1 | range | mrrx,xx | xx | 5 | NULL | 2 | Using index condition; Using where; Using MRR |
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+-----------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
~~~
可以看到 extra 的輸出中多了 “Using MRR” 信息,即使用了 MRR Optimization IO 層面進行了優化,減少 IO 方面的開銷,更詳細的說明可以參考[這里](http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mrr-optimization.html)。
## MRR 原理
在不使用 MRR 時,優化器需要根據二級索引返回的記錄來進行“回表”,這個過程一般會有較多的隨機 IO, 使用 MRR 時,SQL 語句的執行過程是這樣的:
* 優化器將二級索引查詢到的記錄放到一塊緩沖區中;
* 如果二級索引掃描到文件的末尾或者緩沖區已滿,則使用快速排序對緩沖區中的內容按照主鍵進行排序;
* 用戶線程調用 MRR 接口取 cluster index,然后根據cluster index 取行數據;
* 當根據緩沖區中的 cluster index 取完數據,則繼續調用過程 2) 3),直至掃描結束;
通過上述過程,優化器將二級索引隨機的 IO 進行排序,轉化為主鍵的有序排列,從而實現了隨機 IO 到順序 IO 的轉化,提升性能。
## MRR 源碼分析
首先,咱們來看一下 mrr 相對應的內存結構:
~~~
class DsMrr_impl
{
...
handler *h;
TABLE *table; /* Always equal to h->table */
private:
/* Secondary handler object. It is used for scanning the index */
handler *h2;
/* Buffer to store rowids, or (rowid, range_id) pairs */
uchar *rowids_buf;
uchar *rowids_buf_cur; /* Current position when reading/writing */
uchar *rowids_buf_last; /* When reading: end of used buffer space */
uchar *rowids_buf_end; /* End of the buffer */
bool dsmrr_eof; /* TRUE <=> We have reached EOF when reading index tuples */
int dsmrr_init(handler *h, RANGE_SEQ_IF *seq_funcs, void *seq_init_param,
uint n_ranges, uint mode, HANDLER_BUFFER *buf);
….
int dsmrr_fill_buffer();
int dsmrr_next(char **range_info);
bool get_disk_sweep_mrr_cost(uint keynr, ha_rows rows, uint flags, uint *buffer_size, Cost_estimate *cost);
….
}
~~~
簡單說明:h2 指的是 MRR 使用的 second index 或主鍵索引, h 是指利用 h2 返回的主建來查詢的句柄,rowids_buf 是 MRR 執行過程中存儲有序主鍵的緩存區,大小由 MySQL 的變量?`read_rnd_buffer_size`?設置,下面我們結合程序的執行過程來看一下源碼。
1. MRR 中有序主建的收集過程
優化器對查詢語句的條件進行分析并選擇合適的二級索引,并對二級索引的條件進行篩選拼裝成 DYNAMIC_ARRAY ranges,在執行的時候將 ranges 傳入初始化函數?`ha_myisam::multi_range_read_init`?,繼而會調用?`dsmrr_fill_buffer`?函數,在`dsmrr_fill_buffer`中會使用二級索引的句柄查找符合 ranges 的數據并添加至 rowids_buf 中,在掃描結束或緩沖區滿的時候會對 rowids_buf 進行快速排序,詳細過程可以參考函數:`dsmrr_fill_buffer`,其調用堆棧如下:
~~~
#0 DsMrr_impl::dsmrr_fill_buffer (this=0x2aab0000cf00)
#1 0x00000000006e49dd in DsMrr_impl::dsmrr_init(...)
#2 0x00000000017d35e4 in ha_myisam::multi_range_read_init(...)
#3 0x0000000000d134c6 in QUICK_RANGE_SELECT::reset (this=0x2aab00014070)
#4 0x00000000009a266f in join_init_read_record (tab=0x2aab0000f5b8)
#5 0x000000000099d6d4 in sub_select
#6 0x000000000099c914 in do_select (join=0x2aab000064b0)
#7 0x00000000009982f8 in JOIN::exec (this=0x2aab000064b0)
#8 0x0000000000a5bd7c in mysql_execute_select
........
~~~
2. MRR 中主建緩沖區的使用過程
物理執行階段,調用?`ha_myisam::multi_range_read_next`,在使用 MRR 的情況下會從過程1)中收集的有序主建的緩沖區取主建,然后再調用引擎層的 rnd_pos 直接找到數據,其中使用 mrr 的調用堆棧如下:
~~~
#0 DsMrr_impl::dsmrr_next (this=0x2aab0000cf00, range_info=0x2aaafc03de70)
#1 0x00000000017d3634 in ha_myisam::multi_range_read_next (this=0x2aab0000ca40, range_info=0x2aaafc03de70)
#2 0x0000000000d138cc in QUICK_RANGE_SELECT::get_next (this=0x2aab00014070)
#3 0x0000000000d46908 in rr_quick (info=0x2aab0000f648)
#4 0x00000000009a2791 in join_init_read_record (tab=0x2aab0000f5b8)
#5 0x000000000099d6d4 in sub_select (join=0x2aab000064b0, join_tab=0x2aab0000f5b8, end_of_records=false)
#6 0x000000000099c914 in do_select (join=0x2aab000064b0)
~~~
二緩索引(h2)& 主建索引(h) 的協同是通過`rowids_buf_cur`來進行的。最初的初始化過程中,h2 會首先將數據填沖到 rowids_buf 中,如果發現緩沖區中的數據已經取完,則會繼續調用?`dsmrr_fill_buffer`?往 rowids_buf 填主鍵并進行排序,如此反復,直至 h2 掃描至文件末尾,詳情可以參考函數?`DsMrr_impl::dsmrr_next`。
通過上面的分析,是不是感覺 MRR 有點像二級索引與主鍵的 join 操作,那就是有點和 BKA 有些類似的概念了,咱們下面看一下 BKA 是如何實現的。
## BKA 原理
BKA 是指在表連接的過程中為了提升 join 性能而使用的一種 join buffer,其作用是在讀取被 join 表的記錄的時候使用順序 IO,BKA 被使用的標識是執行計劃的 extra 信息中會有 “Batched Key Access” 信息, 我們首先看一個例子:
~~~
DROP TABLE t1, t2;
CREATE TABLE t1 (a int PRIMARY KEY, b int);
CREATE TABLE t2 (a int PRIMARY KEY, b int);
INSERT INTO t1 VALUES (1,2), (2,1), (3,2), (4,3), (5,6), (6,5), (7,8), (8,7), (9,10);
INSERT INTO t2 VALUES (3,0), (4,1), (6,4), (7,5);
mysql> set optimizer_switch="mrr=on,mrr_cost_based=off,batched_key_access=on";
mysql> explain SELECT * FROM t1 LEFT JOIN t2 ON t1.a = t2.a WHERE t2.b <= t1.a AND t1.a <= t1.b;
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------+------+-----------------------------------------------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------+------+-----------------------------------------------------+
| 1 | SIMPLE | t2 | ALL | PRIMARY | NULL | NULL | NULL | 4 | Using where |
| 1 | SIMPLE | t1 | eq_ref | PRIMARY | PRIMARY | 4 | test.t2.a | 1 | Using where; Using join buffer (Batched Key Access) |
+----+-------------+-------+--------+---------------+---------+---------+-----------+------+-----------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
~~~
從以上的例子中我們可以看到,在讀取表 t1 的時候使用了帶 BKA 功能的 join buffer, 其中 BKA & join buffer 的關系與實現我們放在后面詳解。
## BKA & MRR 之間的關系
使用 BKA 的表的 JOIN 過程如下:
1. 連接表將滿足條件的記錄放入JOIN_CACHE,并將兩表連接的字段放入一個 DYNAMIC_ARRAY ranges 中,此過程類似于 MRR 操作的過程,且在內存中使用的是同樣的結構體 DsMrr_impl;
2. 在進行表的過接過程中,會將 ranges 相關的信息傳入?`DsMrr_impl::dsmrr_fill_buffer`,并進行被連接表主建的查找及排序等操作操作,這個過程比較復雜,包括需要判斷使用的 key、key 是主建時的特殊操作等;
3. `JOIN_CACHE_BKA::join_matching_records`?會調用過程2中產生的有序主建,然后順序讀取數據并進入下一步的操作(`evaluate_join_record`?等);
4. 當緩沖區的數據被讀完后,會重復進行過程2,3, 直到記錄被讀取完。
由上面的分析可以看出,BKA將有序主建投遞到存儲引擎是通過 MRR 的接口的調用來實現的(`DsMrr_impl::dsmrr_next`),所以BKA 依賴 MRR,如果要使用BKA, MRR 是需要打開的,另外?`batched_key_access`?是默認關閉的,如果要使用,需要打開此選項。
BKA 的詳細說明可參考[這里](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/bnl-bka-optimization.html)。
## BKA 源碼實現
表之間的連接操作是通過 JOIN_CACHE 來做的,5.6 目前實現了 BNL, BKA (JOIN_CACHE_BKA & JOIN_CACHE_BKA_UNIQUE) 兩種表連接的優化方式,其中 BKA 就是其中減少隨機 IO 的一種方式,BKA內存中對應的結構是 JOIN_CACHE_BKA,咱們首先看一下多表 JOIN 之間的過程;
1. 優化器生成的執行計劃是由一個 JOIN_TAB 的左支樹組成,每個 JOIN_TAB 包含了相關的表、使用的索引、語句中包含的條件等信息;
2. 進入物理執行計劃后,會對每一個表進行讀數據,然后進入?`evaluate_join_record`, 當發現滿足條件的記錄時,則會將該記錄添加到下一個JOIN_TAB 中的JOIN_CACHE 中,其堆棧如下:
~~~
#0 JOIN_CACHE::put_record (this=0x2aab00019d20)
#1 0x000000000099d29c in sub_select_op (join=0x2aab00016268, join_tab=0x2aab00018ed8, end_of_records=false)
#2 0x000000000099ee1c in evaluate_join_record (join=0x2aab00016268, join_tab=0x2aab00018bd8)
#3 0x000000000099d984 in sub_select (join=0x2aab00016268, join_tab=0x2aab00018bd8, end_of_records=false)
#4 0x000000000099c914 in do_select (join=0x2aab00016268)
#5 0x00000000009982f8 in JOIN::exec (this=0x2aab00016268)
#6 0x0000000000a5bd7c in mysql_execute_select (thd=0x314d690, select_lex=0x31503a8, free_join=true)
~~~
3. 當緩沖區滿或者讀到文件的末尾時,會調用下一個JOIN_TAB 中?`JOIN_CACHE::join_records`?方法(BKA 使用時 JOIN_CACHE 為 JOIN_CACHE_BKA),然后會進入 MRR 的相關邏輯,其完整的堆棧為:
~~~
#0 DsMrr_impl::dsmrr_fill_buffer (this=0x2aab000128e0)
#1 0x00000000006e49dd in DsMrr_impl::dsmrr_init
#2 0x00000000017d35e4 in ha_myisam::multi_range_read_init
#3 0x0000000000d838aa in JOIN_CACHE_BKA::init_join_matching_records (this=0x2aab00019d20, seq_funcs=0x2aaafc03dd80, ranges=4)
#4 0x0000000000d8335c in JOIN_CACHE_BKA::join_matching_records (this=0x2aab00019d20, skip_last=false)
#5 0x0000000000d812e8 in JOIN_CACHE::join_records (this=0x2aab00019d20, skip_last=false)
#6 0x0000000000d86ed3 in JOIN_CACHE::end_send (this=0x2aab00019d20)
#7 0x000000000099d0d1 in sub_select_op (join=0x2aab00016268, join_tab=0x2aab00018ed8, end_of_records=true)
#8 0x000000000099d3c4 in sub_select (join=0x2aab00016268, join_tab=0x2aab00018bd8, end_of_records=true) at
#9 0x000000000099c97d in do_select (join=0x2aab00016268)
#10 0x00000000009982f8 in JOIN::exec (this=0x2aab00016268)
#11 0x0000000000a5bd7c in mysql_execute_select
~~~
4. `dsmrr_fill_buffer`?的過程相對復雜,需要首先取出兩表相連接的字段的索引,如果沒有索引,則會使用主建并直接讀取,如果使用了索引,則需要從上一個JOIN_TAB中將索引的信息讀出來并從 join_cache 的 buffer 中取出該索引的數據,然后再進行回表,查找主建、排序等操作,其堆棧如下:
~~~
#0 JOIN_CACHE_BKA::get_next_key (this=0x2aab00019d20, key=0x2aab0001e178)
#1 0x0000000000d82f83 in bka_range_seq_next (rseq=0x2aab00019d20, range=0x2aab0001e178)
#2 0x00000000006e3cac in handler::multi_range_read_next (this=0x2aab0001e020, range_info=0x2aaafc03dc10)
#3 0x00000000006e5466 in DsMrr_impl::dsmrr_fill_buffer (this=0x2aab000128e0)
#4 0x00000000006e49dd in DsMrr_impl::dsmrr_init (…)
#5 0x00000000017d35e4 in ha_myisam::multi_range_read_init (…)
#6 0x0000000000d838aa in JOIN_CACHE_BKA::init_join_matching_records (this=0x2aab00019d20, seq_funcs=0x2aaafc03dd80, ranges=4)
~~~
此過程只是兩個表的使用 BKA 時的過程,當是多表時,過程將更為復雜。
## 小結
本篇文章中我們詳細的介紹了 MRR、BKA 以及 MRR & BKA 之間的關系等內容,測試用例都是在mrr_cost_based=OFF 的情況下進行的,因為SQL 語句是否使用 MRR 優化依賴于其代價的大小,優化器的代價計算是一個比較復雜的過程,無論是 MRR 還是 BKA 都只是優化器進行優化的方法,當其發現優化后的代價過高時就會不使用該項優化,因此在使用 MRR 相關的優化時,盡量設置 mrr_cost_based=ON,畢竟大多數情況下優化器是對的。
- 數據庫內核月報目錄
- 數據庫內核月報 - 2016/09
- MySQL · 社區貢獻 · AliSQL那些事兒
- PetaData · 架構體系 · PetaData第二代低成本存儲體系
- MySQL · 社區動態 · MariaDB 10.2 前瞻
- MySQL · 特性分析 · 執行計劃緩存設計與實現
- PgSQL · 最佳實踐 · pg_rman源碼淺析與使用
- MySQL · 捉蟲狀態 · bug分析兩例
- PgSQL · 源碼分析 · PG優化器淺析
- MongoDB · 特性分析· Sharding原理與應用
- PgSQL · 源碼分析 · PG中的無鎖算法和原子操作應用一則
- SQLServer · 最佳實踐 · TEMPDB的設計
- 數據庫內核月報 - 2016/08
- MySQL · 特性分析 ·MySQL 5.7新特性系列四
- PgSQL · PostgreSQL 邏輯流復制技術的秘密
- MySQL · 特性分析 · MyRocks簡介
- GPDB · 特性分析· Greenplum 備份架構
- SQLServer · 最佳實踐 · RDS for SQLServer 2012權限限制提升與改善
- TokuDB · 引擎特性 · REPLACE 語句優化
- MySQL · 專家投稿 · InnoDB物理行中null值的存儲的推斷與驗證
- PgSQL · 實戰經驗 · 旋轉門壓縮算法在PostgreSQL中的實現
- MySQL · 源碼分析 · Query Cache并發處理
- PgSQL · 源碼分析· pg_dump分析
- 數據庫內核月報 - 2016/07
- MySQL · 特性分析 ·MySQL 5.7新特性系列三
- MySQL · 特性分析 · 5.7 代價模型淺析
- PgSQL · 實戰經驗 · 分組TOP性能提升44倍
- MySQL · 源碼分析 · 網絡通信模塊淺析
- MongoDB · 特性分析 · 索引原理
- SQLServer · 特性分析 · XML與JSON應用比較
- MySQL · 最佳實戰 · 審計日志實用案例分析
- MySQL · 性能優化 · 條件下推到物化表
- MySQL · 源碼分析 · Query Cache內部剖析
- MySQL · 捉蟲動態 · 備庫1206錯誤問題說明
- 數據庫內核月報 - 2016/06
- MySQL · 特性分析 · innodb 鎖分裂繼承與遷移
- MySQL · 特性分析 ·MySQL 5.7新特性系列二
- PgSQL · 實戰經驗 · 如何預測Freeze IO風暴
- GPDB · 特性分析· Filespace和Tablespace
- MariaDB · 新特性 · 窗口函數
- MySQL · TokuDB · checkpoint過程
- MySQL · 特性分析 · 內部臨時表
- MySQL · 最佳實踐 · 空間優化
- SQLServer · 最佳實踐 · 數據庫實現大容量插入的幾種方式
- 數據庫內核月報 - 2016/05
- MySQL · 引擎特性 · 基于InnoDB的物理復制實現
- MySQL · 特性分析 · MySQL 5.7新特性系列一
- PostgreSQL · 特性分析 · 邏輯結構和權限體系
- MySQL · 特性分析 · innodb buffer pool相關特性
- PG&GP · 特性分析 · 外部數據導入接口實現分析
- SQLServer · 最佳實踐 · 透明數據加密在SQLServer的應用
- MySQL · TokuDB · 日志子系統和崩潰恢復過程
- MongoDB · 特性分析 · Sharded cluster架構原理
- PostgreSQL · 特性分析 · 統計信息計算方法
- MySQL · 捉蟲動態 · left-join多表導致crash
- 數據庫內核月報 - 2016/04
- MySQL · 參數故事 · innodb_additional_mem_pool_size
- GPDB · 特性分析 · Segment事務一致性與異常處理
- GPDB · 特性分析 · Segment 修復指南
- MySQL · 捉蟲動態 · 并行復制外鍵約束問題二
- PgSQL · 性能優化 · 如何瀟灑的處理每天上百TB的數據增量
- Memcached · 最佳實踐 · 熱點 Key 問題解決方案
- MongoDB · 最佳實踐 · 短連接Auth性能優化
- MySQL · 最佳實踐 · RDS 只讀實例延遲分析
- MySQL · TokuDB · TokuDB索引結構--Fractal Tree
- MySQL · TokuDB · Savepoint漫談
- 數據庫內核月報 - 2016/03
- MySQL · TokuDB · 事務子系統和 MVCC 實現
- MongoDB · 特性分析 · MMAPv1 存儲引擎原理
- PgSQL · 源碼分析 · 優化器邏輯推理
- SQLServer · BUG分析 · Agent 鏈接泄露分析
- Redis · 特性分析 · AOF Rewrite 分析
- MySQL · BUG分析 · Rename table 死鎖分析
- MySQL · 物理備份 · Percona XtraBackup 備份原理
- GPDB · 特性分析· GreenPlum FTS 機制
- MySQL · 答疑解惑 · 備庫Seconds_Behind_Master計算
- MySQL · 答疑解惑 · MySQL 鎖問題最佳實踐
- 數據庫內核月報 - 2016/02
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 文件系統之文件物理結構
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 文件系統之IO系統和內存管理
- MySQL · 特性分析 · InnoDB transaction history
- PgSQL · 會議見聞 · PgConf.Russia 2016 大會總結
- PgSQL · 答疑解惑 · PostgreSQL 9.6 并行查詢實現分析
- MySQL · TokuDB · TokuDB之黑科技工具
- PgSQL · 性能優化 · PostgreSQL TPC-C極限優化玩法
- MariaDB · 版本特性 · MariaDB 的 GTID 介紹
- MySQL · 特性分析 · 線程池
- MySQL · 答疑解惑 · mysqldump tips 兩則
- 數據庫內核月報 - 2016/01
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 事務鎖系統簡介
- GPDB · 特性分析· GreenPlum Primary/Mirror 同步機制
- MySQL · 專家投稿 · MySQL5.7 的 JSON 實現
- MySQL · 特性分析 · 優化器 MRR & BKA
- MySQL · 答疑解惑 · 物理備份死鎖分析
- MySQL · TokuDB · Cachetable 的工作線程和線程池
- MySQL · 特性分析 · drop table的優化
- MySQL · 答疑解惑 · GTID不一致分析
- PgSQL · 特性分析 · Plan Hint
- MariaDB · 社區動態 · MariaDB on Power8 (下)
- 數據庫內核月報 - 2015/12
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 事務子系統介紹
- PgSQL · 特性介紹 · 全文搜索介紹
- MongoDB · 捉蟲動態 · Kill Hang問題排查記錄
- MySQL · 參數優化 ·RDS MySQL參數調優最佳實踐
- PgSQL · 特性分析 · 備庫激活過程分析
- MySQL · TokuDB · 讓Hot Backup更完美
- PgSQL · 答疑解惑 · 表膨脹
- MySQL · 特性分析 · Index Condition Pushdown (ICP)
- MariaDB · 社區動態 · MariaDB on Power8
- MySQL · 特性分析 · 企業版特性一覽
- 數據庫內核月報 - 2015/11
- MySQL · 社區見聞 · OOW 2015 總結 MySQL 篇
- MySQL · 特性分析 · Statement Digest
- PgSQL · 答疑解惑 · PostgreSQL 用戶組權限管理
- MySQL · 特性分析 · MDL 實現分析
- PgSQL · 特性分析 · full page write 機制
- MySQL · 捉蟲動態 · MySQL 外鍵異常分析
- MySQL · 答疑解惑 · MySQL 優化器 range 的代價計算
- MySQL · 捉蟲動態 · ORDER/GROUP BY 導致 mysqld crash
- MySQL · TokuDB · TokuDB 中的行鎖
- MySQL · 捉蟲動態 · order by limit 造成優化器選擇索引錯誤
- 數據庫內核月報 - 2015/10
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 全文索引簡介
- MySQL · 特性分析 · 跟蹤Metadata lock
- MySQL · 答疑解惑 · 索引過濾性太差引起CPU飆高分析
- PgSQL · 特性分析 · PG主備流復制機制
- MySQL · 捉蟲動態 · start slave crash 診斷分析
- MySQL · 捉蟲動態 · 刪除索引導致表無法打開
- PgSQL · 特性分析 · PostgreSQL Aurora方案與DEMO
- TokuDB · 捉蟲動態 · CREATE DATABASE 導致crash問題
- PgSQL · 特性分析 · pg_receivexlog工具解析
- MySQL · 特性分析 · MySQL權限存儲與管理
- 數據庫內核月報 - 2015/09
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB Adaptive hash index介紹
- PgSQL · 特性分析 · clog異步提交一致性、原子操作與fsync
- MySQL · 捉蟲動態 · BUG 幾例
- PgSQL · 答疑解惑 · 詭異的函數返回值
- MySQL · 捉蟲動態 · 建表過程中crash造成重建表失敗
- PgSQL · 特性分析 · 談談checkpoint的調度
- MySQL · 特性分析 · 5.6 并行復制恢復實現
- MySQL · 備庫優化 · relay fetch 備庫優化
- MySQL · 特性分析 · 5.6并行復制事件分發機制
- MySQL · TokuDB · 文件目錄談
- 數據庫內核月報 - 2015/08
- MySQL · 社區動態 · InnoDB Page Compression
- PgSQL · 答疑解惑 · RDS中的PostgreSQL備庫延遲原因分析
- MySQL · 社區動態 · MySQL5.6.26 Release Note解讀
- PgSQL · 捉蟲動態 · 執行大SQL語句提示無效的內存申請大小
- MySQL · 社區動態 · MariaDB InnoDB表空間碎片整理
- PgSQL · 答疑解惑 · 歸檔進程cp命令的core文件追查
- MySQL · 答疑解惑 · open file limits
- MySQL · TokuDB · 瘋狂的 filenum++
- MySQL · 功能分析 · 5.6 并行復制實現分析
- MySQL · 功能分析 · MySQL表定義緩存
- 數據庫內核月報 - 2015/07
- MySQL · 引擎特性 · Innodb change buffer介紹
- MySQL · TokuDB · TokuDB Checkpoint機制
- PgSQL · 特性分析 · 時間線解析
- PgSQL · 功能分析 · PostGIS 在 O2O應用中的優勢
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB index lock前世今生
- MySQL · 社區動態 · MySQL內存分配支持NUMA
- MySQL · 答疑解惑 · 外鍵刪除bug分析
- MySQL · 引擎特性 · MySQL logical read-ahead
- MySQL · 功能介紹 · binlog拉取速度的控制
- MySQL · 答疑解惑 · 浮點型的顯示問題
- 數據庫內核月報 - 2015/06
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB 崩潰恢復過程
- MySQL · 捉蟲動態 · 唯一鍵約束失效
- MySQL · 捉蟲動態 · ALTER IGNORE TABLE導致主備不一致
- MySQL · 答疑解惑 · MySQL Sort 分頁
- MySQL · 答疑解惑 · binlog event 中的 error code
- PgSQL · 功能分析 · Listen/Notify 功能
- MySQL · 捉蟲動態 · 任性的 normal shutdown
- PgSQL · 追根究底 · WAL日志空間的意外增長
- MySQL · 社區動態 · MariaDB Role 體系
- MySQL · TokuDB · TokuDB數據文件大小計算
- 數據庫內核月報 - 2015/05
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB redo log漫游
- MySQL · 專家投稿 · MySQL數據庫SYS CPU高的可能性分析
- MySQL · 捉蟲動態 · 5.6 與 5.5 InnoDB 不兼容導致 crash
- MySQL · 答疑解惑 · InnoDB 預讀 VS Oracle 多塊讀
- PgSQL · 社區動態 · 9.5 新功能BRIN索引
- MySQL · 捉蟲動態 · MySQL DDL BUG
- MySQL · 答疑解惑 · set names 都做了什么
- MySQL · 捉蟲動態 · 臨時表操作導致主備不一致
- TokuDB · 引擎特性 · zstd壓縮算法
- MySQL · 答疑解惑 · binlog 位點刷新策略
- 數據庫內核月報 - 2015/04
- MySQL · 引擎特性 · InnoDB undo log 漫游
- TokuDB · 產品新聞 · RDS TokuDB小手冊
- PgSQL · 社區動態 · 說一說PgSQL 9.4.1中的那些安全補丁
- MySQL · 捉蟲動態 · 連接斷開導致XA事務丟失
- MySQL · 捉蟲動態 · GTID下slave_net_timeout值太小問題
- MySQL · 捉蟲動態 · Relay log 中 GTID group 完整性檢測
- MySQL · 答疑釋惑 · UPDATE交換列單表和多表的區別
- MySQL · 捉蟲動態 · 刪被引用索引導致crash
- MySQL · 答疑釋惑 · GTID下auto_position=0時數據不一致
- 數據庫內核月報 - 2015/03
- MySQL · 答疑釋惑· 并發Replace into導致的死鎖分析
- MySQL · 性能優化· 5.7.6 InnoDB page flush 優化
- MySQL · 捉蟲動態· pid file丟失問題分析
- MySQL · 答疑釋惑· using filesort VS using temporary
- MySQL · 優化限制· MySQL index_condition_pushdown
- MySQL · 捉蟲動態·DROP DATABASE外鍵約束的GTID BUG
- MySQL · 答疑釋惑· lower_case_table_names 使用問題
- PgSQL · 特性分析· Logical Decoding探索
- PgSQL · 特性分析· jsonb類型解析
- TokuDB ·引擎機制· TokuDB線程池
- 數據庫內核月報 - 2015/02
- MySQL · 性能優化· InnoDB buffer pool flush策略漫談
- MySQL · 社區動態· 5.6.23 InnoDB相關Bugfix
- PgSQL · 特性分析· Replication Slot
- PgSQL · 特性分析· pg_prewarm
- MySQL · 答疑釋惑· InnoDB丟失自增值
- MySQL · 答疑釋惑· 5.5 和 5.6 時間類型兼容問題
- MySQL · 捉蟲動態· 變量修改導致binlog錯誤
- MariaDB · 特性分析· 表/表空間加密
- MariaDB · 特性分析· Per-query variables
- TokuDB · 特性分析· 日志詳解
- 數據庫內核月報 - 2015/01
- MySQL · 性能優化· Group Commit優化
- MySQL · 新增特性· DDL fast fail
- MySQL · 性能優化· 啟用GTID場景的性能問題及優化
- MySQL · 捉蟲動態· InnoDB自增列重復值問題
- MySQL · 優化改進· 復制性能改進過程
- MySQL · 談古論今· key分區算法演變分析
- MySQL · 捉蟲動態· mysql client crash一例
- MySQL · 捉蟲動態· 設置 gtid_purged 破壞AUTO_POSITION復制協議
- MySQL · 捉蟲動態· replicate filter 和 GTID 一起使用的問題
- TokuDB·特性分析· Optimize Table
- 數據庫內核月報 - 2014/12
- MySQL· 性能優化·5.7 Innodb事務系統
- MySQL· 踩過的坑·5.6 GTID 和存儲引擎那會事
- MySQL· 性能優化·thread pool 原理分析
- MySQL· 性能優化·并行復制外建約束問題
- MySQL· 答疑釋惑·binlog event有序性
- MySQL· 答疑釋惑·server_id為0的Rotate
- MySQL· 性能優化·Bulk Load for CREATE INDEX
- MySQL· 捉蟲動態·Opened tables block read only
- MySQL· 優化改進· GTID啟動優化
- TokuDB· Binary Log Group Commit with TokuDB
- 數據庫內核月報 - 2014/11
- MySQL· 捉蟲動態·OPTIMIZE 不存在的表
- MySQL· 捉蟲動態·SIGHUP 導致 binlog 寫錯
- MySQL· 5.7改進·Recovery改進
- MySQL· 5.7特性·高可用支持
- MySQL· 5.7優化·Metadata Lock子系統的優化
- MySQL· 5.7特性·在線Truncate undo log 表空間
- MySQL· 性能優化·hash_scan 算法的實現解析
- TokuDB· 版本優化· 7.5.0
- TokuDB· 引擎特性· FAST UPDATES
- MariaDB· 性能優化·filesort with small LIMIT optimization
- 數據庫內核月報 - 2014/10
- MySQL· 5.7重構·Optimizer Cost Model
- MySQL· 系統限制·text字段數
- MySQL· 捉蟲動態·binlog重放失敗
- MySQL· 捉蟲動態·從庫OOM
- MySQL· 捉蟲動態·崩潰恢復失敗
- MySQL· 功能改進·InnoDB Warmup特性
- MySQL· 文件結構·告別frm文件
- MariaDB· 新鮮特性·ANALYZE statement 語法
- TokuDB· 主備復制·Read Free Replication
- TokuDB· 引擎特性·壓縮
- 數據庫內核月報 - 2014/09
- MySQL· 捉蟲動態·GTID 和 DELAYED
- MySQL· 限制改進·GTID和升級
- MySQL· 捉蟲動態·GTID 和 binlog_checksum
- MySQL· 引擎差異·create_time in status
- MySQL· 參數故事·thread_concurrency
- MySQL· 捉蟲動態·auto_increment
- MariaDB· 性能優化·Extended Keys
- MariaDB·主備復制·CREATE OR REPLACE
- TokuDB· 參數故事·數據安全和性能
- TokuDB· HA方案·TokuDB熱備
- 數據庫內核月報 - 2014/08
- MySQL· 參數故事·timed_mutexes
- MySQL· 參數故事·innodb_flush_log_at_trx_commit
- MySQL· 捉蟲動態·Count(Distinct) ERROR
- MySQL· 捉蟲動態·mysqldump BUFFER OVERFLOW
- MySQL· 捉蟲動態·long semaphore waits
- MariaDB·分支特性·支持大于16K的InnoDB Page Size
- MariaDB·分支特性·FusionIO特性支持
- TokuDB· 性能優化·Bulk Fetch
- TokuDB· 數據結構·Fractal-Trees與LSM-Trees對比
- TokuDB·社區八卦·TokuDB團隊