MYSQL 8 Serialized Dictionary Information

MySQL 8.0引入了Serialized Dictionary Information (SDI)替代传统的FRM和IBD文件,确保了数据字典的一致性和原子性。新特性解决了旧版中DDL操作的非事务性问题,提升了数据的可靠性和复制过程的一致性,同时也增加了元数据的缓存以提高查询速度。

随着MYSQL 8 越来越稳定,并且开始使用的人和公司越来越多起来,掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头,那就只能follower.

MYSQL 8 与MYSQL 5.7之间的变动中,最大的一个变动就是数据字典的原子性得到了保证。再也不是FRM 文件和Idb文件,在进行数据表的DDL部分操作中,总有那么些恐慌。而其中重大的改变其中有一条叫 Serialized Dicitionary information.

之前MYSQL 5.X有一个工具集,其中可以通过mysqlfrm (通过PYTHON)撰写的工具集来在MYSQL 停机的状态下读取FRM 文件,并展示出表的结构。而MYSQL 8 将不再有这样的东西,并且工具集其实也早就下线了,所以MYSQL 8 推出了新的方式来读取数据的格式文件。

这个工具就是 ibd2sdi

我们可以通过ibd2sdi来在系统启动的情况下,来读取数据的表结构,并输

出成json格式。

在MYSQL 8 中字典表将不能进行查看,如果需要查看则在编译MYSQL时需要添加debug参数,并且需要运行特殊的命令来进行数据的查看。

为什么要这样干,主要的原因是原先的MYSQL 5.x 的字典表难以扩展,并且不具有一致性,而MYSQL8 则改掉这个问题,将数据字典以 SDI的方式以JSON的方式进行存储。

通过工具我们初步看到了SDI 的信息,但具体SDI 带来了什么

1  进行DDL 操作时,由于非事务存储造成的非一致性

2  当DDL 操作失败时可以安全的 Crash 

3  避免了复制是具有挑战性的问题因为 DDL 不具有原子性

4  表结构的扩展困难的问题

5  添加了SDI 的cache,通过添加了元数据metadata的cache来加速数据的查询,通过LRU的方式来管理相关CACHE

同时这样做也是有弊端的,就是DDL 时可能需要更多的时间,因为他要重新写入存储,undo log , redo log 而不再是直接写入到frm文件了

上图也是8.0新添加的功能,以前我们读取表的status  是直接进行读取的,而mysql 8.014后的版本,添加上面的参数,读取的表的status是去读取缓存,而要刷新缓存,可以通过上的挑战过期时间或者analyze table.

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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