InnoDB 隔离模式对 MySQL 性能的影响
在这篇文章里我将讨论一个相关的主题 ndash; InnoDB 事务隔离模式,还有它们与MVCC(多版本并发控制)的关系,以及它们是如何影
过去的几个月我写了两篇文章,,一篇是InnoDB 事务历史相关的危险债务,另一篇是关于MVCC 可能导致MySQL严重的性能问题的真相。在这篇文章里我将讨论一个相关的主题 – InnoDB 事务隔离模式,还有它们与MVCC(多版本并发控制)的关系,以及它们是如何影响MySQL性能的。
MySQL手册提供了一个关于MySQL支持的事务隔离模式的恰当描述 – 在这里我并不会再重复,而是聚焦到对性能的影响上。
SERIALIZABLE – 这是最强的隔离模式,本质上打败了在锁管理(设置锁是很昂贵的)的条件下,多版本控制对所有选择进行锁定造成大量的开销,还有你得到的并发。这个模式仅在MySQL应用中非常特殊的情况下使用。
REPEATABLE READ – 这是默认的隔离级别,通常它是相当不错的,对应用程序的便捷性来说也不错。它在第一次的时候读入所有数据 (假设使用标准的非锁读)。但是这有很高的代价 – InnoDB需要去维护事务记录,从一开始就要记录,它的代价是非常昂贵的。更为严重的情况是,程序频繁地更新和hot rows – 你真的就不想InnoDB去处理rows了,它有成百上千个版本。
在性能上的影响, 读和写都能够被影响。用select查询遍历多个行是代价高昂的,对于更新(update)也是,在MySQL 5.6中,尤其是版本控制看起来导致了严重的争用问题。
sysbench --num-threads=64 --report-interval=10 --max-time=0 --max-requests=0 --rand-type=pareto --oltp-table-size=80000000 --mysql-user=root --mysql-password= --mysql-db=sbinnodb --test=/usr/share/doc/sysbench/tests/db/update_index.lua run
如果有人想测试,可以重复下面我用的查询集合:
select avg(length(c)) from sbtest1;
begin;
select avg(length(c)) from sbtest1;
select sleep(300);
commit;
不只是可复读(Repeatable Read)的默认隔离级别,同样也可以用于InnoDB 逻辑备份 – mydumper 或者 mysqldump –single-transaction
这些结果显示这个备份的方法恢复的时间太长而不能用于大型数据集合,同样这个方法受到性能影响,也不能用于频繁写入(write )的环境中。
READ COMMITTED 模式和REPEATABLE READ模式很相似,本质区别在于哪个版本都不在transaction中从头开始读取,取而代之的从当前语句开始读取。因此使用这种模式允许InnoDB少维护很多版本,特别是你没有很长的statements要允运行。如果你有很长的select要运行,如报表查询对性能的影响仍然很严重。
通常我认为好的做法是把READ COMITTED隔离模式做为默认,对于应用程序或者transactions 有必要就改成REPEATABLE READ。
READ UNCOMMITTED – 我觉得这是最难理解的隔离模式(悲催的只有2条文档),只描述了它的逻辑观点。如果你使用了这种隔离模式,你会看到数据控中所有发生的变化,即使是那些还没被提交的transactions 。这种隔离模式一种好的用例是:你能“watch”到大规模的有脏读(dirty reads)的UPDATE 语句,显示了哪行被改变了,哪些没有改变。
如果transaction 事务在运行的时候出错了,那么这个声明会显示还没被提交的和可能没被提交的变化,所以使用这个模式要小心为妙。有一些用例虽然不需要我们100%准确的数据,在这种情况下,这种模式就变得非常方便。
那么,从性能角度来看,如何体现READ UNCOMMITTED?理论上,InnoDB 可以清除行版本,在READ UNCOMMITTED模式下即便是该语句已经开始执行之后,也可以创建。在实践中,由于一个bug或者一些复杂实现的细节做不到,语句开始仍然是行版本。所以,如果你在READ UNCOMMITTED声明中运行很长的SELECT,你会得到大量的行版本创建信息,就像你用了READ COMMITTED。No win here。
从SELECT方面还有一个重要的win - READ UNCOMMITTED隔离模式意味着InnoDB 不需要去检查旧的行版本 - 最后一行总是对的,这会使得性能有明显的改善,尤其是当undo空间已经在磁盘上溢出,查找旧的行版本会造成大量的IO读写。
也许上面这个select avg(k) from sbtest1;是我能找到的最好的查询例子了,能与之类似的更新工作量。假使READ UNCOMMITTED隔离模式在一分钟左右完成,我认为在READ COMMITTED隔离模式下没有完成过,因为新索引条目插入的速度要比扫描速度快。
最后思考:正确的使用InnoDB 隔离模式,能够让您的应用程序得到最佳性能。你得到的好处可能不同,在某些情况下,也可能没什么区别。关系到InnoDB 的历史版本,似乎好有好多工作要做,我希望在未来的MySQL中能解决。
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英文原文:MySQL performance implications of InnoDB isolation modes
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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
