数据库与I/O原理数据会持久化到磁盘，查询数据是就会有I/O操作，相对于缓存操作，I/O操作的时间成本相当高昂。I/O操作的基本单位是一个磁盘页面，比如16KB的页面大小。当数据量比较大时，单表数据就会分布在多个磁盘页面。如果没有索引，就必须按顺序加载磁盘页面到缓存进行查找，判断数据是否存在。随着数据量的增长，磁盘I/O操作的次数也会越来越多。因此，有必要通过一些辅助的数据结构来提交检索的速度。从上面可以看出，想要快速读取到数据，可从以下几个方面着手1.如何尽量减少磁盘IO操作2.如何快速定位到数据所在的磁盘页面3.如何快速定位数据在磁盘页面内的位置 数据库索引是什么索引是存储引擎用于快速查

slava是作者参与的一个github开源项目，该项目的目标是用Go语言构建一个高性能K-V云数据库。在本文中，作者将介绍Slava中内存淘汰策略的实现。Slava中目前实现了四种内存淘汰策略，分别是maxMemoryLruAllKeys,maxMemoryLfuAllKeys,maxMemoryLruTtl和maxMemoryLfuTtl。当内存淘汰被触发时，会根据配置来调用对应的内存淘汰策略，如果是前两者那么将会根据近似LRU或LFU算法从全部的Key中挑选一部分进行淘汰，如果是后两者则只会从设置了过期时间的Key中挑选一部分进行淘汰。下面作者将以回答问题的方式来进行详细介绍。1为什么要使

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存储结构5.7-引擎架构图内存结构内存结构主要包括BufferPool、ChangeBuffer、AdaptiveHashIndex和LogBuffer四大组件BufferPool缓冲池，简称BP。BP以Page页为单位，默认大小16K。BP的底层采用链表数据结构管理Page。在InnnoDB访问表记录和索引是会在Page页中缓存，以后使用可以减少磁盘IO操作，提升效率。Page管理机制Page根据状态可以分为三种类型：freepage空闲Page，未被使用cleanpage被使用page，数据没有被修改过dirtypage脏页，被使用page，数据被修改过，页中数据和磁盘的数据产生了不一致针

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largemysql(innodb)database-slowqueryperformance,disappearingtablesandlongtimetorestorebackups我有一个数据库，其中有3个表，每个表的行数超过2000万。我使用GUID作为主键(不幸的是)。现在我们的数据库大约有20GB，并且每月增长5GB。完全备份数据库大约需要2小时，在4GBRAM的机器上恢复需要30小时。我们曾经让数据库中的所有表都消失了。同一台服务器中的其他mysql数据库都很好，除了一个-只有一个数据消失了，留下了空表。选择查询(在许多慢查询中)-在20m表之一中获取日期列的最大值大约需要5分钟

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上一篇我们介绍了MySQL服务器的体系结构，其中插件式存储引擎是MySQL与其他数据库管理系统的最大区别。InnoDB作为MySQL默认的存储引擎应用最为广泛；因此，本篇我们来介绍一下InnoDB存储引擎。InnoDB概述InnoDB是一个具有高可靠性和高性能的通用存储引擎，也是MySQL5.5之后的默认存储引擎。因此，如果CREATETABLE语句没有指定ENGINE选项，默认创建的就是InnoDB表。?使用SHOWVARIABLESLIKE'default_storage_engine';命令可以查看默认的存储引擎。在进一步讨论InnoDB体系结构之前，我们先介绍几个InnoDB存储引擎的

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