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如何获取 MySQL innodb 的 B+tree 的高度

MySQL 的 innodb 引擎之所以使用 B+tree 来存储索引,就是想尽量减少数据查询时磁盘 IO 次数。树的高度直接影响了查询的性能。一般树的高度在 3~4 层较为适宜。数据库分表的目的也是为了控制树的高度。那么如何获取树的高度呢?下面使用一个示例来说明如何获取树的高度。​

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InnoDB的Master Thread调度流程

解释一下“插入缓冲”(Insert Buffer):InnoDB为了避免更新数据时更新索引损失太多性能,使用了这种称为Insert Buffer的方法来缓冲索引更新,对于非聚集索引(主键索引)、唯一索引的修改,不是每次都直接插入索引页,而是先判断要更新的这一页在不在内存中,如果不在则存入Insert Buffer,按照Master Thread的调度规则来合并非唯一索引和索引页中的叶子结点,这样经常能减少更新索引的代价。为什么要求是非唯一索引(排除主键索引和唯一索引)呢?因为唯一索引要检查记录是不是存在,所以必须把修改的记录影响的索引页读出来才知道是不是唯一,这样Insert Buffer就没意义了,反正要读出来,所以只对非唯一索引有效。

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核心业务系统数据库平台迁移: Oracle -> MySQL

为了对核心技术拥有更多的自主控制能力,为了解决数据库的线性扩展问题,为了尽量减少对商业软件的依赖,为了摆脱对高端硬件的依赖,为了… 基于以上多种原因,2年前,我们计划将公司某核心应用平台进行大手术:数据库平台从软件到硬件全部重构。当然,这其中应用架构的改造也不可避免的进行了大换血。

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我对技术方向的一些反思

我在公司五年多了,最初的数据库就是采用PC服务器,然后我们统一把他们整合到小型机上的集中式数据库,把MySQL换成Oracle,而现在我们又要把小型机换成PC服务器,把集中式Oracle数据库拆分成MySQL数据库集群,这不是简单的轮回,而是技术发展的结果。

虽然现在的发展趋势是分布式架构,但是说不定过几年又会出现超级计算机,从而又走向集中式的道路。我们要做的是能够看到3年内技术发展的一个方向,适应技术发展的潮流,并不断调整目标,在解决问题的过程中不断优化。问题和技术都是不断发展的,试图设计一个完美的解决方案是不现实的,在一个问题被解决后,一定会有新的问题冒出来。

选择简单但是不完美的技术解决问题,先做!然后再不断优化。如果不去尝试,我们永远也不知道下一步要做什么,总是停留在对技术方案本身优劣的讨论上,是没有意义的。

人总是在不断反思,不断否定自我的过程中进步的,技术发展也是一样。

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