MySQL *

Что и как и как много хранит MySQL?

Данный материал создан специально для программистов, которые быстро смогут определиться какой тип данных лучше выбрать для хранения значений в БД MySQL.

Для затравки, интересная цитата из мануала по MySQL:
«Максимальный размер записи в MyISAM составляет 65534 байтов. Каждый BLOB или TEXT-столбец засчитывается здесь как 5-9 байтов.» — как это трактовать однозначно не понятно. НО ясно что много-примного столбцов в таблицу на засунешь. «Извращенистые программисты» — будьте аккуратны (66000 столбцов вы точно создать не сможете).

UPD: Если найдете ошибку, или я что-то где-то утаил — отпишитесь в комментах, с удовольствием добавлю.

UPD1 В первую очередь (и самый лучший вариант для новичков) прочитать ОФИЦИАЛЬНЫЙ МАНУАЛ dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/data-types.html (спасибо Psyh за прямую ссылку), а здесь вырезка для META обработчиков данных (как в лице программистов так и в лице машинной обработки).

UPD2 В принципе, все что написано ниже, можно прочитать по адресу www.mysql.ru/docs/man/Column_types.html (за ссылку «русского перевода», спасибо artuska).

UPD3 Еще одну неплохую ссылку предоставил 4all: newcontinent.ru/h/mysqlc (материал на русском)

UPD4 Цитата из комментов от egorF:
# 14«Как главный редактор русскоязычного перевода доки на MySQL, я рекомендую в него не заглядывать — он уже сказочно морально устарел.»

Наверное каждый разработчик подходил к моменту выбора между двумя решениями одной задачи и естесвенно решающим фактором выбора является наиболее быстрый способ (по времени процесса). Так и я в ходе разработки поиска для своей CMS задался вопросом: что лучше, делать поиск по базе используя полнотекстовой индекс или с помощью оператора сравнения LIKE, имея небольшое количество информации.

Для того, чтобы ответить на свой вопрос я провел небольшой опыт: создал таблицу с четырмя полями (два из которых использовались для поиска и были проиндексированы FULLTEXT'ом) содержащую 5 000 строк. Поля по которым производился поиск содержали по 255 символов, случайно выбранных из одного большого текста. Поиск производился так же по случайным словам не короче 4-х символов.

Инфраструктура крупнейшей социальной сети продолжает расти в геометрической прогрессии. На днях технический директор Facebook на конференции по MySQL огласил (видео) свежие данные: оказывается, на проект сейчас работает уже 10 000 серверов, в том числе 1 900 серверов MySQL, а обслуживают их всего два администратора баз данных.

В отличие от Google, Yahoo и Microsoft, компания Facebook не строит свои собственные дата-центры, а арендует чужие новостройки по мере необходимости. Совсем недавно к числу арендуемых добавились два новых дата-центра: в Вирджинии (октябрь 2007) и Калифорнии (февраль 2008).

Теперь становится понятно, почему IBM позиционирует новые серверы iDataPlex специально для Веб 2.0, ведь на них действительно есть спрос со стороны тех же Facebook, Yahoo, Microsoft и Amazon.

Технический директор также рассказал, что Facebook по-прежнему активно использует систему кэширования Memcached для оптимизации работы динамических веб-приложений. На сегодняшний день это самый крупный проект в мире на базе Memcached (805 серверов).

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.

Это случалось с каждым из нас при разработке веб-сайтов или приложений, использующих MySQL в качестве базы данных. Производительность внезапно сильно падала, и вы не имели понятия, почему это случилось. Этому могут быть причиной многие факторы (сильная загрузка CPU, нехватка дискового пространства, или слабая пропускная способность канала), но также это может быть и неоптимизированный запрос, выполняемый намного дольше, чем должен.

Как узнать, какие из запросов выполняются дольше всего?
В MySQL есть встроенный функционал для ведения логов медленных запросов.