MySQL *

В недрах документации MySQL на dev.mysql.com я как-то обнаружил упоминание о том, что в случае, если используется MyISAM, можно получить прирост в скорости чтения из таблицы в 5-7 раз, если читать данные из таблицы самостоятельно. Мне довольно долго хотелось проверить этот факт и вот, наконец, у меня дошли руки до того, чтобы это попробовать. Что из этого вышло, читайте под катом

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.

Почему программисты SQL так плохо шутят? Потому что их юмор — это всегда "SELECT * FROM jokes WHERE is_funny = 1".

Новичку нужно перебрать много сайтов, чтобы научиться работать с базами данных и понимать такие шутки. Это усложняется тем, что в открытом доступе мало действительно полезных материалов, которые могут закрыть все пробелы в знаниях.

Мы попросили наших коллег порекомендовать полезные ресурсы, которые помогут сделать первые шаги в работе с базами данных и SQL. Сохраняйте подборку в закладки, чтобы сэкономить время на изучение темы, и делитесь своими вариантами в комментариях.

В это сложно поверить, но MySQL как продукт появился еще в 1995 году. Со временем название СУБД стало таким же нарицательным, как Xerox. Сегодня под этим термином могут понимать самые разные связки: от MySQL Native от компании Oracle до Percona XtraDB Cluster, а ведь есть еще MariaDB, Galera, Percona Server.

О том, как устроено генеалогическое древо MySQL можно снимать сериал с драконами, поэтому в материале мы сконцентрируемся на особенностях и ограничениях работы СУБД с разным типом репликации: MySQL sync и MySQL Semi-sync.

Начиная с версии 5.1 в MySQL реализована поддержка динамически подключаемых плагинов. А дистрибутив содержит примерный скелет кода под названием – example. Он описывает интерфейс и структуру базового обработчика – handler, копия которого создается отдельно для каждого соединения с БД. Также ему передаётся указатель на дескриптор таблицы TABLE *table и вспомогательный вектор TABLE_SHARE *share, используемый для синхронизации с другими обработчиками. Разработку плагина можно осуществлять по модульному принципу, реализуя только необходимые функции в первую очередь и закрывая заглушками более сложные операции.
Поскольку шаблон example описывает только интерфейс и не выполняет никаких операций, то в этом примере мы добавим в него реализацию CRUD-операций на основе одно-связного списка.

Представляю вниманию общественности перевод достаточно большой статьи об использовании MySQL на ZFS, а так же сравнительное тестирование ZFS и UFS.

Когда Ларри Эллисон, директор Oracle, объявил в понедельник о покупке компании Sun, он ни словом не обмолвился о MySQL, своём конкуренте на рынке малых СУБД. Именно этот сегмент остаётся непокрытым в продуктовой линейке Oracle. Все хорошо помнят, как страстно Ларри Эллисон жаждал завладеть этой шведской компанией три года назад. В течение всего 2006 года Ларри Эллисон неоднократно предлагал выкупить MySQL, но трое друзей-шведов, основателей MySQL, неизменно отвергали его предложение от «империи зла», взлёт которой произошёл благодаря сотрудничеству с ЦРУ, после чего MySQL в итоге продалась Sun.

Теперь же мечта Эллисона сбылась, и он даже не говорит, что купил Sun только ради MySQL.

В свете всех известных фактов очень странно смотрятся размышления некоторых аналитиков о том, что MySQL не является конкурентом Oracle. Это слишком узкий взгляд на вещи, потому что не принимаются в расчёт долговременные планы Эллисона, а также перспективы развития самой MySQL (например, в версии 5.4 этой СУБД уже появилась поддержка 16-процессорных серверов x86, а по некоторым тестам производительность выросла на 40000%).

Кстати, по странной случайности выход MySQL 5.4 был запланирован на 21 апреля, но за день до этого произошла сделка с Oracle.

via betanews

В последние два месяца лета в управлении хранилищ данных (Data Warehouse, DWH) Тинькофф Банка появилась новая тема для кухонных споров.

Всё это время мы проводили масштабное тестирование нескольких in-memory СУБД. Любой разговор с администраторами DWH в это время можно было начать с фразы «Ну как, кто лидирует?», и не прогадать. В ответ люди получали длинную и очень эмоциональную тираду о сложностях тестирования, премудростях общения с доселе неизвестными вендорами и недостатках отдельных испытуемых.

Подробности, результаты и некое подобие выводов из тестирования — под катом.

Нет смысла говорить о том, насколько это актуальный вопрос. Сегодня мы расскажем, как у нас организовано резервное копирование баз данных mysql.
И одно их самых важных – это проверка, а сделался ли бекап? А успешно ли прошел дамп? А были ли ошибки? А знаю ли я о них?

По-моему, сегодня вряд ли можно найти того, кто не делает бекап. Но вот проверять наличие ошибок при выполнении бекапа, пожалуй, попробую рассказать вам как это делаем мы.

Сразу оговорюсь, что, возможно, в принципе реализации использованы стандартные схемы, но, возможно, вы найдете для себя, что-то новое, что сможете внедрить у себя.

Периодически возникает задача, которая требует сгруппировать набор данных с условием, что для атрибутов, не участвующих в группировке, нужно взять кортеж с максимальным значением по одному из полей.

Давайте рассмотрим простой пример.
Есть таблица:

CREATE TABLE IF NOT EXISTS shop (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  article INT(4) ZEROFILL NOT NULL,
  dealer VARCHAR(45) NOT NULL,
  price DECIMAL(8,2) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id))
ENGINE = InnoDB;

Необходимо для всех article найти dealer с максимальной ценой.

Для этой задачи существует несколько очевидных и простых решений, но я знаю одно из них, которое значительно превосходит все остальные.
Сталкивались с этой задачей? Хотите увидеть новый способ ее решения? Прошу под кат.

5 февраля компания Oracle анонсировала выпуск стабильного релиза MySQL версии 5.6. В новой версии проделана огромная работа. Основные усилия были направлены на повышение производительности, масштабируемости и гибкости. Масштабным по значимости изменениям подвергся движок InnoDB.

К ключевым улучшения можно отнести: поддержка средств полнотекстового поиска, возможность доступа к данным через memcached API, увеличена производительность работы при интенсивной записи данных, а также увеличена масштабируемость при обработке большого числа одновременных запросов.

Дело было вечером, делать было нечего, но дурная голова уркам покоя не давала… Данный пост создан как результат чисто-академического интереса. А началось все с того, что при разработке небольшого клиентского приложения для своих нужд, реализованного на Javascript, появилась необходимость взаимодействовать с уже существующей базой, где хранятся искомые данные. База — MySQL. Один из простых способов — реализация серверного скрипта (на PHP или еще каком языке), который по входящим параметрам делает нужный запрос и возвращает результат в JSON виде.

Другой вариант — это DBSlayer-прокси для MySQL. Кто про него не слышал, рассказываю в крадце: был создан в недрах New York Times как средство абстракции и балансирования нагрузки на БД. Подробнее можно почитать на сайте code.nytimes.com/projects/dbslayer/wiki/WhyUseIt. DBSlayer предоставляет API на основе JSON, известен в кругу NodeJS разработчиков.

Но это тоже не наш метод. Под катом приведено простое решение данной задачи на BASH.

Кай Арно, вице-президент MySQL AB по работе с сообществом пользователей — удивительный человек.

Он родом из Финляндии, а сам по происхождению швед (и похож этим на Линуса Торвальдса).
Он любит Россию, но не знает русского. Это не мешает ему вести свой блог на русском языке — blogs.arno.fi/fandorin.
Для этого он пишет текст на английском, переводит его на русский через Google Translate, и если в обратном переводе с русского на английский ещё что-то можно понять — публикует. Получается неплохо.

В 2001 году он продал MySQL AB половину своей компании, занимающуюся обучением MySQL, и с тех пор работал в корпорации вице-президентом по консалтинговым услугам, вице-президентом по разработке, и в итоге, с 2005 года — вице-президентом по связям с с пользовательским сообществом.

С тех пор как Sun купила MySQL AB в феврале этого года, Кай ездит по всему миру и помогает разработчикам, клиентам и сообществам пользователей Sun и MySQL найти общий язык и научиться сосуществовать в гармонии.

На днях Кай Арно приезжает в Москву и будет рассказывать о том, какой будет новая жизнь MySQL и каковы перспективы его развития при поддержке Sun — компании, которая известна своей благосклонной к opensource-сообществу политикой.

Встречу с Каем организует московская группа пользователей MySQL при поддержке клуба «Бизнес в стиле .RU».
Встреча начнется сегодня, в понедельник 1 декабря в 19-00 в Москве в здании Высшей школы экономики на улице Мясницкой, дом 20, в аудитории 124.

Времени чтобы зарегистрироваться на встречу осталось очень мало, но ещё можно успеть — для этого надо заполнить форму по адресу reg.styleru.net/registration/mmug.

Помимо Кая на встрече выступит Константин Осипов — лидер команды разработчиков ядра MySQL. Он поделится откровениями о том, что нового будет в MySQL 6.0 и расскажет о различных хитростях оптимизации работы версии 5.1, которая на прошлой неделе наконец-то вышла из статуса беты и обрела статус Generally Available.

Итак!
1. Регистрируемся.
2. Приходим к 19-00.
3. Показываем документ (паспорт, водительское удостоверение, студенческий билет, что угодно, где есть ваше имя и фамилия).
4. Проходим по указателям до аудитории и общаемся с докладчиками!

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.»

В интернете только и разговоров, что про PostgreSQL и MySQL, но выбор СУБД много шире. В этом материале мы рассмотрим несколько популярных баз данных, разберемся с их спецификацией и сценариями использования, чтобы выйти за рамки привычных решений.

Сегодня давайте поговорим о преимуществах Postgres перед другими системами с открытым кодом. Эту тему мы обязательно раскроем более подробно на PG Day'16 Russia, до которой осталось всего два месяца.

Возможно, вы спрашиваете себя: «Почему PostgreSQL?» Ведь есть и другие варианты реляционных баз данных с открытым исходным кодом (в рамках этой статьи мы рассматривали MySQL, MariaDB и Firebird), так что же Постгрес может предложить такого, чего нет у них? В слогане PostgreSQL заявляется, что это «Самая продвинутая база данных с открытым исходным кодом в мире». Мы приведем несколько причин, почему Постгрес делает такие заявления.

В первой части этой серии мы поговорим о хранении данных — модели, структуре, типах и ограничениях размера. А во второй части больше сфокусируемся на выборке и манипуляциях с данными.

В продолжение статьи о теории и практике миграции хранилищ данных на PostgreSQL, мы поговорим о проблемах, с которыми вы можете столкнуться при переезде с распространенной СУБД MySQL. Дабы не утомлять всех лишней риторикой, сегодняшний рассказ будет более тезисный и проблемно-ориентированный.

Все нижепредставленное является перечнем типовых ошибок дизайна и эксплуатации MySQL, которые могут повлиять на процесс адаптации схемы, переработки кода и переноса данных. Наличие всех этих мелочей в разнообразных коварных сочетаниях является одной из причин, по которой существующие “универсальные” инструменты вряд ли справятся конкретно с вашей базой.

Именно поэтому в предыдущей статье я рекомендовал не тратить время на поиск серебряной пули и написать что-нибудь свое “на коленке”, что действительно работает. Данная статья призвана облегчить написание такого инструмента, указывая на потенциальные изъяны, в наличии которых вы может сравнительно быстро убедиться.

Перейдем к делу.