MySQL *

Если кто-либо из вас пытался сделать вроде бы очевидную вещь, а именно, создать sql запрос внутри процедуры передав ей имя таблицы, пользователя и т.п., то скорее всего натыкались на ошибку, о том, что нельзя использовать динамический sql.

SET @mytable='users';
SELECT * FROM @mytable;

Такая конструкция работать не будет. А что же делать, чтобы она заработала?

Базы данных иногда пропадают. Человеческий фактор и всё-такое… Если вы не делали бекапов (а надо бы) или они уже устарели, не отчаивайтесь, — есть ещё возможность восстановить утерянную информацию.

В комментариях Хабра упоминались вопросы по использованию представлений. Данный топик является обзором представлений, появившихся в MySQL версии 5.0. В нем рассмотрены вопросы создания, преимущества и ограничения представлений.

Что такое представление?

Представление (VIEW) — объект базы данных, являющийся результатом выполнения запроса к базе данных, определенного с помощью оператора SELECT, в момент обращения к представлению.

Представления иногда называют «виртуальными таблицами». Такое название связано с тем, что представление доступно для пользователя как таблица, но само оно не содержит данных, а извлекает их из таблиц в момент обращения к нему. Если данные изменены в базовой таблице, то пользователь получит актуальные данные при обращении к представлению, использующему данную таблицу; кэширования результатов выборки из таблицы при работе представлений не производится. При этом, механизм кэширования запросов (query cache) работает на уровне запросов пользователя безотносительно к тому, обращается ли пользователь к таблицам или представлениям.

На хабре часто обсуждаются принципы работы MySQL. Данный хабратопик посвящен механизмам блокировок, используемым в MySQL. Топик поможет начинающим изучать MySQL и, в некоторой степени, опытным хабралюдям.

Механизм блокирования в MySQL

Одновременный доступ нескольких клиентов к хранилищу данных может приводить к ошибкам различного типа. Например, одновременное чтение одним клиентом и запись другим клиентом одной и той же строки таблицы с большой вероятностью приведет к сбою или чтению некорректных данных. Механизмы блокировок позволяют избежать ситуаций одновременного доступа к данным, регламентируя механизм взаимодействия пользователей между собой.

Поводом для написания данной статьи послужили некоторые дебаты в одной из групп linkedin, связанной с MySQL, а также общение с коллегами и хабролюдьми :-)

В данной статье хотел написать что такое вообще JOINы в MySQL и как можно оптимизировать запросы с ними.

Рано или поздно многие крупные проекты сталкиваются с проблемами производительности при постраничной навигации по записям. Некоторые из них решают эту проблему ограничением количества доступных для просмотра записей (скажем, не больше 1000). Вполне приемлемое решение. Но в этом случаем могут возникнуть проблемы с индексированием сайта сторонними поисковиками, которые и представляют наибольшую угрозу. В этой статье я хотел бы отказаться от привычной для всех панели навигации вида «1..2..3..4..» в пользу простой «вперед… назад» (будет проще объяснить), но это не проблема реализовать подобное и с первым вариантом.
Более точно определить тему, назвав, какое количество записей считать достаточно большим для появления тормозов, не получится, так как эта цифра для всех разная и сильно зависит от того, насколько быстрые у Вас жесткие диски, сколько памяти, и какая часть Ваших данных уже закеширована в ней и тд. Но если Вы и Ваши сервера ощущают, что n-ная страница при выводе даётся тяжелее первой, и при этом не знаете, что с этим делать – статья для Вас. Но для начала, я хотел бы на пальцах объяснить, почему ОНО работает медленно.

Кстати, тест происходит на виртуальной машинке, работаю я с СУБД под рутом, версия MySQL – 5.0.32.

В повседневной работе приходится сталкиваться с довольно однотипными ошибками при написании запросов.

В этой статье хотелось бы привести примеры того, как НЕ надо писать запросы.

В MySQL есть очень полезная функциональность — кеш запросов. Кеш запросов доступен в MySQL начиная с версии 4.0.
Многие СУБД имеют подобную функциональность, но в отличие от MySQL они кешируют планы выполнения запросов, тогда как MySQL кеширует результаты запросов.
Дальше о том, как работает кеш запросов, как его настраивать и оптимально использовать.

Решил продолжить цикл заметок по данной тематике. В данной статье особое место хотел уделить профайлингу MySQL запросов. Описать средства, которые предоставляются MySQL для профайлинга, и что нужно делать для определения узких мест запроса.

Также, после опубликования первых двух статей я получил пару отзывов и вопросов, связанных с проектированием БД / расстановкой индексов / составлением запросов. На многие вопросы старался отвечать. С некоторыми из них поделюсь и в этой статье.

Осталось совсем немного времени до выхода MySQL 5.1. В статье будут рассмотрены изменения и новые возможности этой версии.

По заявкам трудящихся решил написать еще одну статью, посвященную оптимизации запросов в MySQL.

В прошлой статье habrahabr.ru/blogs/mysql/38907 рассматривались вопросы оптимизации LIMIT, GROUP BY, COUNT.

В данной статье я немного вернусь к вышеописанному и опишу пару примеров, с которыми столкнулся на проекте недавно, после этого приведу еще пару небольших примеров относительно того что такое хорошо и что такое плохо в MySQL.

Пообещал вчера написать статью о реальных случаях оптимизации БД MySQL.
Пришлось сегодня вставать утром пораньше чтобы воплотить обещанное в жизнь.
Централизованное управление мыслями поддерживать еще сложно, поэтому не судите строго за казусы и ляпсусы в моей статье.

В последнее время приходится достаточно часто заниматься оптимизацией производительности сайтов. И как правило «бутылочным горлышком» в производительности работы этих сайтов является именно БД, ошибки как в архитектуре так и в выполнении запросов. Начиная от неправильной расстановки индексов, либо совершенным их отсутствием, неправильным (неэкономным) выбором типов данных под определенное поле, заканчивая абсолютно нелогичной архитектурой БД и такими же нелогичными запросами.

В данной статье опишу несколько приемов, которые были использованы для приложения с 4млн+ пользователей и которое имея порядка 100млн+ хитов в сутки, а в конце опишу задачу, которая решалась недавно и может быть многоуважаемое сообщество предложит мне решения этой задачи более эффективное нежели то, к которому пришел я.

Ни для кого не секрет, что работа с базой данных занимает большую часть работы практически любого сайта. И именно работа с БД чаще всего является узким местом веб-приложений.
В этой статье хотелось бы дать практические советы использования MySQL.
Сразу оговорюсь:

• данная статья написана про MySQL, хотя общие вещи скорее всего справедливы для любой СУБД.
• все написанное в статье является моей личной точкой зрения, и не является истиной в последней инстанции.
• советы не претендуют на новизну и являются результатом обобщения прочтенной литературы и личного опыта.
  
• в рамках данной статьи я не буду касаться вопросов конфигурирования MySQL.

Проблемы при использовании MySQL можно разделить на следующие три группы(в порядке значимости):

1. Неиспользование или неправильное использование индексов.
2. Неправильная структура БД.
3. Неправильные \ неоптимальные SQL запросы.

Остановимся на каждой из этих групп подробнее.

Только сейчас наткнулся на новость о том, что Sun Microsystems купила MySQL AB за 1 миллиард долларов. Наверное это будет серьезным толчком в развитии этой СУБД. А вы как считаете, что за этим последует?

Мы уже рассказывали, на чём работает MySpace и как устроены дата-центры Google, а теперь посмотрим на более мелкие проекты, такие как digg. Здесь нет ничего особо уникального и сделанного «по спецзаказу», как в первых двух случаях, но всё равно интересно.

В момент запуска проект размещался на единственном Linux-сервере с Apache 1.3 и PHP 4.x. Для управления базами данных использовались MySQL 4.0, таблицы MyISAM и встроенный поиск MySQL. Разработчики специально старались использовать как можно больше продуктов open source, чтобы гарантировать быстрое развитие проекта без финансовых затруднений. Кроме вышеперечисленных, нашли применение свободные пакеты ImageMagick, Ispell, prototype/scriptaculous и другие. Вскоре к одному серверу добавился другой и начался бурный рост проекта.