1、MySQL主从复制

主从复制的作用

1、主数据库出现问题,可以切换到从数据库。
2、可以进行数据库层面的读写分离。
3、可以在从数据库上进行日常备份。

主从复制的过程
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inary log:主数据库的二进制日志。
Relay log:从服务器的中继日志。
第一步:master在每个事务更新数据完成之前,将该操作记录串行地写入到binlog文件中。
第二步:salve开启一个I/O Thread,该线程在master打开一个普通连接,主要工作是binlog dump process。如果读取的进度已经跟上了master,就进入睡眠状态并等待master产生新的事件。I/O线程最终的目的是将这些事件写入到中继日志中。
第三步:SQL Thread会读取中继日志,并顺序执行该日志中的SQL事件,从而与主数据库中的数据保持一致。

2、Explain执行计划

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概要描述:
id:选择标识符
select_type:表示查询的类型。
table:输出结果集的表
partitions:匹配的分区
type:表示表的连接类型
possible_keys:表示查询时,可能使用的索引
key:表示实际使用的索引
key_len:索引字段的长度
ref:列与索引的比较
rows:扫描出的行数(估算的行数)
filtered:按表条件过滤的行百分比
Extra:执行情况的描述和说明

下面对这些字段出现的可能进行解释:

一、 id

SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号
我的理解是SQL执行的顺序的标识,SQL从大到小的执行
1. id相同时,执行顺序由上至下
2. 如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
3. id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行

二、select_type

示查询中每个select子句的类型
(1) SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
(2) PRIMARY(子查询中最外层查询,查询中若包含任何复杂的子部分,最外层的select被标记为PRIMARY)
(3) UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句)
(4) DEPENDENT UNION(UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询)
(5) UNION RESULT(UNION的结果,union语句中第二个select开始后面所有select)
(6) SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT,结果不依赖于外部查询)
(7) DEPENDENT SUBQUERY(子查询中的第一个SELECT,依赖于外部查询)
(8) DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查询)
(9) UNCACHEABLE SUBQUERY(一个子查询的结果不能被缓存,必须重新评估外链接的第一行)

三、table

显示这一步所访问数据库中表名称(显示这一行的数据是关于哪张表的),有时不是真实的表名字,可能是简称,例如上面的e,d,也可能是第几步执行的结果的简称

四、type

对表访问方式,表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”。
常用的类型有: ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL(从左到右,性能从差到好)
ALL:Full Table Scan, MySQL将遍历全表以找到匹配的行
index: Full Index Scan,index与ALL区别为index类型只遍历索引树
range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行
ref: 表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
eq_ref: 类似ref,区别就在使用的索引是唯一索引,对于每个索引键值,表中只有一条记录匹配,简单来说,就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件
const、system: 当MySQL对查询某部分进行优化,并转换为一个常量时,使用这些类型访问。如将主键置于where列表中,MySQL就能将该查询转换为一个常量,system是const类型的特例,当查询的表只有一行的情况下,使用system
NULL: MySQL在优化过程中分解语句,执行时甚至不用访问表或索引,例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。

五、possible_keys

指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用(该查询可以利用的索引,如果没有任何索引显示 null)
该列完全独立于EXPLAIN输出所示的表的次序。这意味着在possible_keys中的某些键实际上不能按生成的表次序使用。
如果该列是NULL,则没有相关的索引。在这种情况下,可以通过检查WHERE子句看是否它引用某些列或适合索引的列来提高你的查询性能。如果是这样,创造一个适当的索引并且再次用EXPLAIN检查查询

六、Key

key列显示MySQL实际决定使用的键(索引),必然包含在possible_keys中
如果没有选择索引,键是NULL。要想强制MySQL使用或忽视possible_keys列中的索引,在查询中使用FORCE INDEX、USE INDEX或者IGNORE INDEX。

七、key_len

表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度(key_len显示的值为索引字段的最大可能长度,并非实际使用长度,即key_len是根据表定义计算而得,不是通过表内检索出的)
不损失精确性的情况下,长度越短越好

八、ref

列与索引的比较,表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

九、rows

估算出结果集行数,表示MySQL根据表统计信息及索引选用情况,估算的找到所需的记录所需要读取的行数

十、Extra

该列包含MySQL解决查询的详细信息,有以下几种情况:
Using where:不用读取表中所有信息,仅通过索引就可以获取所需数据,这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候,表示mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤
Using temporary:表示MySQL需要使用临时表来存储结果集,常见于排序和分组查询,常见 group by ; order by
Using filesort:当Query中包含 order by 操作,而且无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using join buffer:改值强调了在获取连接条件时没有使用索引,并且需要连接缓冲区来存储中间结果。如果出现了这个值,那应该注意,根据查询的具体情况可能需要添加索引来改进能。
Impossible where:这个值强调了where语句会导致没有符合条件的行(通过收集统计信息不可能存在结果)。
Select tables optimized away:这个值意味着仅通过使用索引,优化器可能仅从聚合函数结果中返回一行
No tables used:Query语句中使用from dual 或不含任何from子句

3.Myisam和innodb的区别

◆1.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。

  ◆2.InnoDB 中不保存表的具体行数,也就是说,执行select count() from table时,InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行,但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是,当count()语句包含 where条件时,两种表的操作是一样的。

  ◆3.对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必须包含只有该字段的索引,但是在MyISAM表中,可以和其他字段一起建立联合索引。

  ◆4.DELETE FROM table时,InnoDB不会重新建立表,而是一行一行的删除。

  ◆5.LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的,解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表,导入数据后再改成InnoDB表,但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不适用。

  另外,InnoDB表的行锁也不是绝对的,假如在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表,例如update table set num=1 where name like “%aaa%”

  两种类型最主要的差别就是Innodb 支持事务处理与外键和行级锁。而MyISAM不支持.所以MyISAM往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。

  作为使用MySQL的用户角度出发,Innodb和MyISAM都是比较喜欢的,如果数据库平台要达到需求:99.9%的稳定性,方便的扩展性和高可用性来说的话,MyISAM绝对是首选。

  原因如下:

  1、平台上承载的大部分项目是读多写少的项目,而MyISAM的读性能是比Innodb强不少的。

  2、MyISAM的索引和数据是分开的,并且索引是有压缩的,内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引,而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的,没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。

  3、经常隔1,2个月就会发生应用开发人员不小心update一个表where写的范围不对,导致这个表没法正常用了,这个时候MyISAM的优越性就体现出来了,随便从当天拷贝的压缩包取出对应表的文件,随便放到一个数据库目录下,然后dump成sql再导回到主库,并把对应的binlog补上。如果是Innodb,恐怕不可能有这么快速度,别和我说让Innodb定期用导出xxx.sql机制备份,因为最小的一个数据库实例的数据量基本都是几十G大小。

  4、从接触的应用逻辑来说,select count(*) 和order by 是最频繁的,大概能占了整个sql总语句的60%以上的操作,而这种操作Innodb其实也是会锁表的,很多人以为Innodb是行级锁,那个只是where对它主键是有效,非主键的都会锁全表的。

  5、还有就是经常有很多应用部门需要我给他们定期某些表的数据,MyISAM的话很方便,只要发给他们对应那表的frm.MYD,MYI的文件,让他们自己在对应版本的数据库启动就行,而Innodb就需要导出xxx.sql了,因为光给别人文件,受字典数据文件的影响,对方是无法使用的。

  6、如果和MyISAM比insert写操作的话,Innodb还达不到MyISAM的写性能,如果是针对基于索引的update操作,虽然MyISAM可能会逊色Innodb,但是那么高并发的写,从库能否追的上也是一个问题,还不如通过多实例分库分表架构来解决。

  7、如果是用MyISAM的话,merge引擎可以大大加快应用部门的开发速度,他们只要对这个merge表做一些select count(*)操作,非常适合大项目总量约几亿的rows某一类型(如日志,调查统计)的业务表。

  当然Innodb也不是绝对不用,用事务的项目就用Innodb的。另外,可能有人会说你MyISAM无法抗太多写操作,但是可以通过架构来弥补。