Franco的博客

B(B-)树数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量比较大的时候，索引的大小可能有几个G甚至更多，当利用索引查询的时候，不可能把所有索引都加载到内存。只能逐一加载每个磁盘页，磁盘页对应着索引树的节点。如果利用二叉树的结构存储索引，搜索的时候高度太高，IO次数太多；为了减少磁盘IO；需要把瘦高的二叉树变的矮胖也就是B树。B树是一种多路平衡查找树，它的没一个节点最多包含k个孩子，k被称为B树的阶。...

近一个多月，写了一些MySQL内核的文字，稍作总结，希望对大家有帮助。1.《InnoDB，为何并发如此之高？》文章介绍了：（1）什么是并发控制；（2）并发控制的常见方法：锁，数据多版本；（3）redo，undo，回滚段的实践；（4）InnoDB如何利用回滚段实现MVCC，实现快照读。结论是，快照读(Snapshot Read)，这种不加锁的读，是InnoDB高并发的核心原因之一。...

一、前言一直是想知道一条SQL语句是怎么被执行的，它执行的顺序是怎样的，然后查看总结各方资料，就有了下面这一篇博文了。本文将从MySQL总体架构--->查询执行流程--->语句执行顺序来探讨一下其中的知识。二、MySQL架构总览架构最好看图，再配上必要的说明文字。下图根据参考书籍中一图为原本，再在其上添加上了自己的理解。从上图中我们可以看到，整个架构分为两层...

一、MySQL扩展具体的实现方式随着业务规模的不断扩大，需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。关于数据库的扩展主要包括：业务拆分、主从复制，数据库分库与分表。这篇文章主要讲述数据库分库与分表（1）业务拆分在 《大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二 》一篇文章中也具体讲述了为什么要对业务进行拆分。业务起步初始，为了加快应用上线和快速迭...

讲到锁大家应该都不陌生。像是Java中常见的采用CAS算法实现的乐观锁，典型的例子就是原子类，通过CAS自旋实现原子操作的更新，悲观锁通常都是Synchronized和Lock实现。乐观锁与悲观锁 乐观锁：每次读数据的时候都认为其他人不会修改，所以不会上锁，而是在更新的时候去判断在此期间有没有其他人更新了数据，可以使用版本号机制。在数据库中可以通过为数据表增加一个版本号字段实现。读取数据...

MySQL的MyISAM、InnoDB引擎默认均使用B+树索引（查询时都显示为“BTREE”），本文讨论两个问题： 为什么MySQL等主流数据库选择B+树的索引结构？ 如何基于索引结构，理解常见的MySQL索引优化思路？ 索引结构的选择基于这样一个性质：大数据量时，索引无法全部装入内存。为什么索引无法全部装入内存？ 假设使用树结构组织索引，简单估算一下： 假设单个...

一、EXPLAIN做MySQL优化，我们要善用EXPLAIN查看SQL执行计划。下面来个简单的示例，标注(1,2,3,4,5)我们要重点关注的数据type列，连接类型。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别key列，使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式key_len列，索引长度rows列，扫描行数。该值是个预估值extra列...

本文详细介绍四种事务隔离级别，并通过举例的方式说明不同的级别能解决什么样的读现象。并且介绍了在关系型数据库中不同的隔离级别的实现原理。在DBMS中，事务保证了一个操作序列可以全部都执行或者全部都不执行（原子性），从一个状态转变到另外一个状态（一致性）。由于事务满足久性。所以一旦事务被提交之后，数据就能够被持久化下来，又因为事务是满足隔离性的，所以，当多个事务同时处理同一个数据的时候，多个事务直接是...

在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。其实不仅仅是关系型数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像memcache、hibernate、ta...

在MySQL中的行级锁,表级锁,页级锁中介绍过，行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，行级锁能大大减少数据库操作的冲突。行级锁分为共享锁和排他锁两种，本文将详细介绍共享锁及排他锁的概念、使用方式及注意事项等。共享锁(Share Lock)共享锁又称读锁，是读取操作创建的锁。其他用户可以并发读取数据，但任何事务都不能对数据进行修改（获取数据上的排他锁），直到已释放所有共享锁。如果事务T对数据A加...

在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。在数据库的锁机制中介绍过，在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。行级锁行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也...

数据库的读现象浅析中介绍过，在并发访问情况下，可能会出现脏读、不可重复读和幻读等读现象，为了应对这些问题，主流数据库都提供了锁机制，并引入了事务隔离级别的概念。并发控制在计算机科学，特别是程序设计、操作系统、多处理机和数据库等领域，并发控制（Concurrency control）是确保及时纠正由并发操作导致的错误的一种机制。数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据...

“读现象”是多个事务并发执行时，在读取数据方面可能碰到的状况。先了解它们有助于理解各隔离级别的含义。其中包括脏读、不可重复读和幻读。脏读脏读又称无效数据的读出，是指在数据库访问中，事务T1将某一值修改，然后事务T2读取该值，此后T1因为某种原因撤销对该值的修改，这就导致了T2所读取到的数据是无效的。脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交(commi...

事务事务(Transaction)，一般是指要做的或所做的事情。在计算机术语中是指访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。在计算机术语中，事务通常就是指数据库事务。概念一个数据库事务通常包含对数据库进行读或写的一个操作序列。它的存在包含有以下两个目的：1、为数据库操作提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。 2、当多个...

1. Statement、PreparedStatement和CallableStatement都是接口(interface)。 2. Statement继承自Wrapper、PreparedStatement继承自Statement、CallableStatement继承自PreparedStatement。 3. Statement接口提供了执行语句和获取结果的基本方法；    

在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中，数据库的访问压力也不断的增加，数据库的架构也需要动态扩展，在数据库的扩展过程基本上包含如下几步，每一个扩展都可以比上一步骤的部署方式的性能得到数量级的提升。      1、WEB应用和数据库部署在同一台服务器上      一般的小规模的网站采用这种方式，用户量、数据量、并发访问量都比较小，否则单台服务器无法承受，并且在遇到性能瓶颈的时候升级硬件所

来源一Hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。可 能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢？任何事物都是有两面性的，Ha

B树       即二叉搜索树：       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）；       2.所有结点存储一个关键字；       3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树，右指针指向大于其关键字的子树；       如：              B树的搜索，从根结点开始，如果查询的关键字与结点的关

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id f

一、数据库访问优化的五个法则    在实际开发，我们主要是需要对SQL语句进行优化，我们需要快速定位能性的瓶颈点，也就是说快速找到我们SQL主要的开销在哪里？根据木桶原理可以知道，最慢的设备往往是性能瓶颈。例如：互联网运用中的带宽，本地数据复制时的硬盘的访问速度。    根据当前计算机硬件的基本性能指标及其在数据库中主要操作内容，可以整理出如下五条性能基本优化法则：      （1

为什么要分表和分区？日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查效率。什么是分表？分表是将一个大表按照一定的规则分解成多张具有独立存储空间的实

摘要本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。文章主要内容分为三个部分。第