PostgreSQL MVCC 源码实现
MVCC对每一个DBA来讲,都不陌生,即多版本控制(Multi-Version-Control)。正因为数据有了多个版本,才实现了读和写在一定程度上
MVCC对每一个DBA来讲,都不陌生,即多版本控制(Multi-Version-Control)。正因为数据有了多个版本,才实现了读和写在一定程度上的分离,提高数据库每秒处理查询的能力(QPS)。
用户发起的普通查询请求(不包含select … for update语句),并不堵塞DML事务。在Read Commit事务隔离级别时,查询请求只读取查询请求之前已经提交的事务的数据更改,对当前版本的数据并不影响;
而DML语句,会操作当前版本。因此做到了读写分离的目的,提高数据库并发能力。
不同的数据库,实现MVCC的方法不同。Oracle和MySQL Innodb 存储引擎类似的使用undo来实现。
对于PostgreSQL数据库来讲,他没有undo,那么,PG又是怎么来实现他自己的MVCC呢?又有那些优缺点呢?
PG用copy tuple和tuple的xmin,xmax,cmin,cmax等标记来实现多版本。
xmin:在创建记录(tuple)时,记录此时,后面每次update也会更新。
xmax: 在删除tuple或者lock时,记录此时;如果记录没有被删除,那么此时为0。
cmin和cmax:主要为标识在同一个事务中多个语句命令的序列值。用于同一个事务中实现版本可见性判断。
1.下面我们先来看一下xmin和xmax的变化:
从上图可以看出,4条记录的xmin是一样的,都是“390689”,这说明是在同一个事务中创建的。另外xmax都为“0”,说明都没有被删除。cmin和cmax都是1,说明是同一个命令创建的。
接下来,我们update一下id为1的记录,看发生什么情况:
update之后,并没有提交,重新开起另外一个窗口,查询:
我们看到,ID为1的记录,只有xmin没有变化,其它三个值都发生了变化,其中xmax变成了”390691”。
然后我把事务提交掉,再在新窗口中查询:
我们看到,提交后,ID 为1的记录,xmin变为“390691”,xmin增加了1;而xmax变成了0。
从上面的案例中,我们从表面上可以看出,xmin增加了。但是事实上,PostgreSQL在底层所做的事情,远比这个要多。底层已经生成了一个新版本的tuple,新版本tuple的xmin等于老版本的xmax。
详细的internal,我后面再展开讲。
2.我们再来看一下cmin和cmax的变化:
我起一个事务,包含两条update,,一条update ID值为2的记录,一条insert ID值为3的记录:
事务“390694”中,cmin和cmax的值,依次递增。从目前来看cmin和cmax实际上是同一个field。
源码定义如下,用union实现了CommandId,是一个combo command id。
因此,从上面的例子来看,PostgreSQL的mvcc实现是比较简单的。只需要通过对比tuple header中xmin,xmax,cmin,cmax与当前的xid,就可以得到在scan tuple时,此tuple对于当前查询的可视性。
可见性判断逻辑:
但是也带来了另外一个问题:就是在没有undo的情况下,会导致空间的增长。因此PostgreSQL引入了vacumm后台进程,来定期清理这些 DEAD tuple。
关于vacumm的原理,我后面开写一篇文章。
------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------
CentOS 6.3环境下yum安装PostgreSQL 9.3
PostgreSQL缓存详述
Windows平台编译 PostgreSQL
Ubuntu下LAPP(Linux+Apache+PostgreSQL+PHP)环境的配置与安装
Ubuntu上的phppgAdmin安装及配置
CentOS平台下安装PostgreSQL9.3
PostgreSQL配置Streaming Replication集群
如何在CentOS 7/6.5/6.4 下安装PostgreSQL 9.3 与 phpPgAdmin
------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------
PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
PostgreSQL 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
