innodb原理？-招聘街

一、innodb原理？

innodb的整个体系架构就是由多个内存块组成的缓冲池及多个后台线程构成。缓冲池缓存磁盘数据(解决cpu速度和磁盘速度的严重不匹配问题),后台进程保证缓存池和磁盘数据的一致性(读取、刷新),并保证数据异常宕机时能恢复到正常状态。

二、innodb索引结构？

Mysql数据库中的innoDB默认的索引数据结构是B+树，索引数据存储在叶子节点。

三、centos innodb

CentOS 是一种基于Linux的开源操作系统，广泛用于服务器环境中。它以其稳定性、安全性和免费的特点受到许多用户的青睐。在服务器环境中，常常需要使用数据库来存储和管理数据。而 InnoDB 则是MySQL中最常用的存储引擎之一，被广泛应用于生产环境中，提供了高性能和数据完整性保障。

CentOS 操作系统

CentOS 是一种基于Linux的操作系统，它是一个社区支持的免费操作系统，提供了长期支持和更新。由于其开放源代码的特性，CentOS 成为了许多企业和个人用户的首选，特别是用于构建稳定的服务器环境。

CentOS 发行版通常包含最基本的操作系统内核、文件系统、网络功能以及软件包管理工具。用户可以方便地通过软件包管理工具来安装、更新和移除软件，使得系统管理变得更加简单高效。

InnoDB 存储引擎

InnoDB 是MySQL数据库管理系统的一种存储引擎，其设计目标是提供高性能和数据完整性。相比于其他存储引擎，如 MyISAM，InnoDB 支持事务、行级锁定以及外键约束，使得其在处理高并发和大量数据的情况下表现更为出色。

InnoDB 存储引擎还支持自动崩溃恢复和数据持久性，当系统发生意外故障时，可以通过日志文件实现数据的恢复和一致性。这为用户提供了更可靠的数据保护机制。

CentOS 中使用 InnoDB

在使用 CentOS 操作系统的服务器上部署数据库应用时，选择合适的存储引擎对于系统性能和数据完整性至关重要。对于大部分应用场景，特别是需要支持事务和复杂查询的情况下，InnoDB 存储引擎是一个理想的选择。

在 CentOS 上安装 MySQL 或 MariaDB 数据库时，默认情况下会选择 InnoDB 作为其主要存储引擎。用户也可以根据自身需求进行调整和配置，以满足特定的性能和可靠性要求。

总结

综上所述，在 CentOS 操作系统上充分利用 InnoDB 存储引擎，可以为用户提供稳定、高性能和可靠的数据库服务。通过合理配置和管理，可以最大程度地发挥其优势，满足各种生产环境下的需求。

四、mysql怎么开启innodb？

从 MySQL 5.7 开始，开发人员改变了 InnoDB 构建二级索引的方式，采用自下而上的方法，而不是早期版本中自上而下的方法了。在这篇文章中，我们将通过一个示例来说明如何构建 InnoDB 索引。最后，我将解释如何通过为 innodb_fill_factor 设置更合适的值。

索引构建过程

在有数据的表上构建索引，InnoDB 中有以下几个阶段：1.读取阶段（从聚簇索引读取并构建二级索引条目）2.合并排序阶段3.插入阶段（将排序记录插入二级索引）在 5.6 版本之前，MySQL 通过一次插入一条记录来构建二级索引。这是一种“自上而下”的方法。搜索插入位置从树的根部（顶部）开始并达到叶页（底部）。该记录插入光标指向的叶页上。在查找插入位置和进行业面拆分和合并方面开销很大。从MySQL 5.7开始，添加索引期间的插入阶段使用“排序索引构建”，也称为“批量索引加载”。在这种方法中，索引是“自下而上”构建的。即叶页（底部）首先构建，然后非叶级别直到根（顶部）。

示例

在这些情况下使用排序的索引构建：

ALTER TABLE t1 ADD INDEX（or CREATE INDEX）

ALTER TABLE t1 ADD FULLTEXT INDEX

ALTER TABLE t1 ADD COLUMN, ALGORITHM = INPLACE

OPIMIZE t1

对于最后两个用例，ALTER 会创建一个中间表。中间表索引（主要和次要）使用“排序索引构建”构建。

算法

在 0 级别创建页，还要为此页创建一个游标

使用 0 级别处的游标插入页面，直到填满

页面填满后，创建一个兄弟页（不要插入到兄弟页）

为当前的整页创建节点指针（子页中的最小键，子页码），并将节点指针插入上一级（父页）

在较高级别，检查游标是否已定位。如果没有，请为该级别创建父页和游标

在父页插入节点指针

如果父页已填满，请重复步骤 3, 4, 5, 6

现在插入兄弟页并使游标指向兄弟页

在所有插入的末尾，每个级别的游标指向最右边的页。提交所有游标（意味着提交修改页面的迷你事务，释放所有锁存器）

为简单起见，上述算法跳过了有关压缩页和 BLOB（外部存储的 BLOB）处理的细节。

通过自下而上的方式构建索引为简单起见，假设子页和非子页中允许的最大记录数为 3

CREATE TABLE t1 (a INT PRIMARY KEY, b INT, c BLOB);

INSERT INTO t1 VALUES (1, 11, 'hello111');

INSERT INTO t1 VALUES (2, 22, 'hello222');

INSERT INTO t1 VALUES (3, 33, 'hello333');

INSERT INTO t1 VALUES (4, 44, 'hello444');

INSERT INTO t1 VALUES (5, 55, 'hello555');

INSERT INTO t1 VALUES (6, 66, 'hello666');

INSERT INTO t1 VALUES (7, 77, 'hello777');

INSERT INTO t1 VALUES (8, 88, 'hello888');

INSERT INTO t1 VALUES (9, 99, 'hello999');

INSERT INTO t1 VALUES (10, 1010, 'hello101010');

ALTER TABLE t1 ADD INDEX k1(b);

InnoDB 将主键字段追加到二级索引。二级索引 k1 的记录格式为(b, a)。在排序阶段完成后，记录为：

(11,1), (22,2), (33,3), (44,4), (55,5), (66,6), (77,7), (88,8), (99,9), (1010, 10)

初始插入阶段

让我们从记录 (11,1) 开始。

在 0 级别（叶级别）创建页

创建一个到页的游标

所有插入都将转到此页面，直到它填满了

箭头显示游标当前指向的位置。它目前位于第 5 页，下一个插入将转到此页面。

还有两个空闲插槽，因此插入记录 (22,2) 和 (33,3) 非常简单对于下一条记录 (44,4)，页码 5 已满（前面提到的假设最大记录数为 3）。这就是步骤。页填充时的索引构建

创建一个兄弟页，页码 6

不要插入兄弟页

在游标处提交页面，即迷你事务提交，释放锁存器等

作为提交的一部分，创建节点指针并将其插入到【当前级别 + 1】的父页面中（即在 1 级别）

节点指针的格式 (子页面中的最小键,子页码) 。第 5 页的最小键是 (11,1) 。在父级别插入记录 ((11,1)，5)。

1 级别的父页尚不存在，MySQL 创建页码 7 和指向页码 7 的游标。

将 ((11,1)，5) 插入第 7 页

现在，返回到 0 级并创建从第 5 页到第 6 页的链接，反之亦然

0 级别的游标现在指向兄弟页，页码为 6

将 (44,4) 插入第 6 页

下一个插入 - (55,5) 和 (66,6) - 很简单，它们转到第 6 页。

插入记录 (77,7) 类似于 (44,4)，除了父页面（页面编号 7）已经存在并且它有两个以上记录的空间。首先将节点指针 ((44,4),8) 插入第 7 页，然后将 (77,7) 记录到同级 8 页中。

插入记录 (88,8) 和 (99,9) 很简单，因为第 8 页有两个空闲插槽。

下一个插入 (1010,10) 。将节点指针 ((77,7),8) 插入 1级别的父页（页码 7）。MySQL 在 0 级创建同级页码 9。将记录 (1010,10) 插入第 9 页并将光标更改为此页面。以此类推。在上面的示例中，数据库在 0 级别提交到第 9 页，在 1 级别提交到第 7 页。

我们现在有了一个完整的 B+-tree 索引，它是自下至上构建的！

索引填充因子全局变量 innodb_fill_factor 用于设置插入 B-tree 页中的空间量。默认值为 100，表示使用整个业面（不包括页眉）。聚簇索引具有 innodb_fill_factor=100 的免除项。在这种情况下，聚簇索引也空间的 1 /16 保持空闲。即 6.25% 的空间用于未来的 DML。

值 80 意味着 MySQL 使用了 80% 的页空间填充，预留 20% 于未来的更新。如果 innodb_fill_factor=100 则没有剩余空间供未来插入二级索引。如果在添加索引后，期望表上有更多的 DML，则可能导致业面拆分并再次合并。在这种情况下，建议使用 80-90 之间的值。此变量还会影响使用 OPTIMIZE TABLE 和 ALTER TABLE DROP COLUMN, ALGOITHM=INPLACE 重新创建的索引。也不应该设置太低的值，例如低于 50。因为索引会占用浪费更多的磁盘空间，值较低时，索引中的页数较多，索引统计信息的采样可能不是最佳的。优化器可以选择具有次优统计信息的错误查询计划。

排序索引构建的优点

没有页面拆分（不包括压缩表）和合并

没有重复搜索插入位置

插入不会被重做记录（页分配除外），因此重做日志子系统的压力较小

缺点

ALTER 正在进行时，插入性能降低 Bug＃82940，但在后续版本中计划修复。

五、innodb四大特性？

1. ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性2. 支持行级锁定，提高了并发操作的效率3. 支持外键，可以保证数据的完整性4. 支持MVCC（多版本并发控制）机制，读操作不会被写锁阻塞InnoDB具有ACID特性、支持行级锁定、外键和MVCC机制四大特性。InnoDB是MySQL中一个流行的存储引擎，具有这四大特性，从而使得其在高并发、事务性较强的应用场景中得到广泛应用和高度评价。除了以上四大特性，InnoDB还具备了自适应哈希索引、预读和缓冲池等独特特性，从而使其进一步提高了对读操作的效率和性能。

六、mysql innodb 隔离级别

MySQL InnoDB 隔离级别的优化指南

MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一，而InnoDB是MySQL的默认存储引擎之一。隔离级别是在多个事务并发访问数据库时决定其可见性和并发控制的重要概念。在本篇文章中，我们将探讨如何优化MySQL InnoDB的隔离级别设置来提高数据库的性能和可靠性。

什么是隔离级别？

隔离级别是数据库中用来控制事务并发的级别。MySQL中定义了四个隔离级别：

读未提交（Read Uncommitted）：事务可以看到其他未提交事务的修改，可能导致脏读、不可重复读和幻读。
读已提交（Read Committed）：事务只能看到已经提交的事务的修改，能够避免脏读，但仍可能有不可重复读和幻读的问题。
可重复读（Repeatable Read）：事务在执行期间能够看到一致的数据快照，能够避免脏读和不可重复读，但仍可能有幻读的问题。
串行化（Serializable）：事务串行执行，避免了脏读、不可重复读和幻读的问题，但会降低并发性能。

如何选择合适的隔离级别？

选择合适的隔离级别取决于应用的需求和特点。如果应用对数据一致性要求很高，可以选择较高的隔离级别，如可重复读或串行化。但需要注意，隔离级别越高，会增加锁的竞争和资源消耗，可能导致性能下降。如果应用对性能要求较高，但对数据的一致性要求不是非常严格，可以选择较低的隔离级别，如读已提交。

设置InnoDB隔离级别的方法

在MySQL中，可以通过以下方法来设置InnoDB的隔离级别：

通过修改全局变量设置：SET GLOBAL transaction_isolation = '隔离级别';
通过修改会话变量设置：SET SESSION transaction_isolation = '隔离级别';
通过修改配置文件设置：transaction_isolation = 隔离级别

这些方法可以根据实际情况选择合适的隔离级别并进行设置。需要注意的是，修改全局变量或配置文件可能会影响到所有连接到数据库的会话，因此需要谨慎操作。

优化InnoDB隔离级别的建议

下面是一些优化InnoDB隔离级别的实践建议：

合理选择隔离级别：根据应用的需求和性能要求选择合适的隔离级别，避免过高或过低的隔离级别。
使用较低的隔离级别：如果应用对数据一致性要求不是非常严格，可以选择较低的隔离级别，如读已提交，以提高并发性能。
批量操作优化：对于大量的数据修改操作，可以考虑使用批量操作来减少事务的数量，从而减少锁竞争。
合理设计事务范围：减少事务的锁竞争可以通过合理设计事务的范围，尽量缩小事务的持有时间和作用范围。
使用索引：合理的索引设计可以减少锁的竞争，提高并发性能。对查询频繁的字段创建索引，避免全表扫描。
定期清理无效数据：定期清理无效的数据和过期的事务可以减少锁的竞争和资源消耗。

结论

隔离级别是MySQL InnoDB中控制事务并发的重要概念，合理设置隔离级别可以提高数据库的性能和可靠性。根据应用的需求和特点选择合适的隔离级别，同时采取一些优化措施如合理使用索引、批量操作优化和定期清理无效数据等，可以进一步提升数据库的性能。

希望本篇文章对你理解和优化MySQL InnoDB的隔离级别有所帮助。如果你有任何问题或想法，请随时在下方留言，我将尽力解答。

七、innodb添加字段机制

innodb添加字段机制

InnoDB是MySQL中一种用于存储表数据的存储引擎。在数据库管理中，当需要向表中添加新字段时，了解InnoDB引擎的添加字段机制是至关重要的。本文将深入探讨InnoDB添加字段的机制，帮助您更好地理解和运用这一过程。

首先，我们需要了解InnoDB存储引擎是如何处理添加字段操作的。在InnoDB中，表的每个行都包含一个称为行格式的数据结构。当您向现有表中添加新字段时，InnoDB需要调整每行数据的格式以容纳新的字段。

添加字段的过程

当您执行添加字段的操作时，InnoDB会执行以下步骤：

将表锁定，以确保在添加字段的过程中不会发生数据冲突。
为每个行分配额外的空间，以便存储新字段的数据。
更新表的元数据，以反映新字段的存在。
释放表锁，允许其他操作对表进行访问。

这个过程看似简单，但在实际操作中需要谨慎处理，特别是在大型数据库表中添加字段时。由于InnoDB是一个事务型存储引擎，它必须确保数据的一致性和完整性，因此添加字段的过程可能会涉及很多复杂的内部操作。

影响因素

在考虑向InnoDB表中添加字段时，有几个因素需要考虑：

表的大小：对于大型表，添加字段可能需要较长的时间和更多的系统资源。
系统负载：在高负载的系统中执行添加字段操作可能会影响其他查询和事务的性能。
数据完整性：在添加字段时，确保数据的完整性是至关重要的，特别是在生产环境中。

另外，当您添加字段时，还应该考虑新字段的数据类型、默认值以及是否允许为空等属性，以确保新字段的定义符合您的需求。

最佳实践

在执行添加字段操作时，以下是一些最佳实践：

在非高负载时段执行添加字段操作，以减少对系统性能的影响。
在生产环境中执行添加字段操作之前，务必在测试环境中进行充分测试。
在添加字段之前，备份当前表的数据，以防意外发生。
始终记录添加字段的操作和结果，以便日后追踪和分析。

总之，了解InnoDB添加字段的机制对于数据库管理是非常重要的。通过本文的介绍，希望能帮助您更好地理解InnoDB引擎如何处理添加字段操作，以及在实际操作中的注意事项和最佳实践。

八、innodb select 会加锁么？

会的

意向锁是InnoDB自动加的,不需用户干预。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句, InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁(X);对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁;

用SELECT ... IN SHARE MODE获得共享锁，主要用在需要数据依存关系时来确认某行记录是否存在，并确保没有人对这个记录进行UPDATE或者DELETE操作。但是如果当前事务也需要对该记录进行更新操作，则很有可能造成死锁，对于锁定行记录后需要进行更新操作的应用，应该使用SELECT...FOR UPDATE方式获得排他锁。

九、innodb数据类型有哪些

1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 2、hash索引： a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询 b 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 c 只有Memory存储引擎显示支持hash索引 3、FULLTEXT索引（现在MyISAM和InnoDB引擎都支持了） 4、R-Tree索引（用于对GIS数据类型创建SPATIAL索引）

十、mysql innodb建立普通索引怎么写？

先从数据结构的角度来答。

题主应该知道B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。

这就决定了B+树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。

从Mysql（Inoodb）的角度来看，B+树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。

那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B+树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B+树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。

另一个优点是什么，B+树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B+树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B+树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。

总体来说，Mysql选用B+树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。