原创 全局索引

  目錄 索引表相關介紹 單機表索引: 本地分區索引(Local Partitioned Index): 全局非分區索引(Global Non-Partitioned Index) 全局分區索引(Global Partitioned In

原创 MySQL B+Tree的鎖分析(含5.6、5.7和其他深度分析)

目錄 幾點關鍵的背景 正確的B+樹併發控制機制需要滿足以下幾點要求: 一些名詞 SMO過程 MySQL5.6 SMO分析 MySQL 5.6 SMO代碼分析 MySQL 5.6 SMO過程分析 MySQL5.7 SMO分析 MySQL 5

原创 bLSM: A General Purpose Log Structured Merge Tree

bLSM 提出了一種新的合併調度器來限制寫入延遲,從而保持穩定的寫入吞吐量,並且還使用 bloom 過濾器來提高性能。 Data management workloads are increasingly write-intensive

原创 Write-Behind-Logging

論文地址:https://www.ixueshu.com/document/9cd210e04def3c2b318947a18e7f9386.html 硬件背景: 傳統的HDD盤具有高數據密度,價格低廉,持久化穩定的優點,但也無法擺脫機械

原创 ARTree(The Adaptive Radix Tree: ARTful Indexing for Main-Memory Databases)

  1. 背景: 2. 架構介紹: 2.1 內節點類型 2.2 葉子節點類型 單值和多值 2.3 lazy expansion and path compression 路徑壓縮分爲樂觀和悲觀: 3. 優劣分析: 3.1 優勢 靈活

原创 MySQL 5.7 並行複製源碼分析

目錄 1. 基礎數據結構 2. 處理邏輯 2.1 Prepare階段存儲本事務的last_commit 2.2 Commit第三階段更新全局的m_max_committed_transaction 2.3 Flush階段獲取事務的sequ

原创 hyperscale的架構分析

目錄 架構分析 計算層: Page Server: Log Server: 優劣勢分析: 參考鏈接 架構分析 計算層:   Page Server:   Log Server: push log to PageServer push l

原创 RocksDB 性能測試(全網蒐集)

https://en.wikipedia.org/wiki/MyRocks#Benchmarks percona https://www.percona.com/blog/2018/04/30/a-look-at-myrocks-perf

原创 MySQL8.0新特性: 新的事務鎖調度VATS簡介

傳統的事務鎖賦予方式是採用FIFS先來先服務的方式,從MySQL8.0.3開始,引入了一種新的模式CATS調度方式,全稱爲Contention-Aware Transaction Scheduling (或者叫做VATS, V=Varia

原创 MySQL 生成binlog的代碼分析

https://www.cnblogs.com/jackhub/p/3830683.html binlog文件的內容 log event     MySQL的binlog文件中記錄的是對數據庫的各種修改操作,用來表示修改操作的數據結構是L

原创 Tuning Paxos for high-throughput with batching and pipelining

http://www.doc88.com/p-9843410898350.html

原创 副本數據一致性的一些分析

目錄 一致性模型分析 線性一致性(強一致性,strict consistency) 順序一致性(Sequential Consistency) 因果一致性(Casual Consistency) 騰訊朋友圈的例子 參考資料 一致性模型分析

原创 Append寫入方式的收益和成本分析

目錄 Append寫入收益: Append成本分析: 首先分析Append方式對數據訪問的影響: Compaction的目標: Compaction的原則: RocksDB Compaction 成本分析(逐層緩存,Batch合併): 寫

原创 MySQL Page讀取和淘汰過程分析

目錄 Page磁盤讀取過程 申請空閒PAGE空間 刷髒頁和LRU鏈表 Page內存讀取和Page淘汰的互斥 Page磁盤讀取過程 buf_page_get_gen | | ==> rw_lock_s_lock(hash_lock)

原创 BwTree論文的一些整理

BwTree 面向場景: 主要是內存場景 打擊點: 主要是內存場景: LOCK:引入的上下文切換開銷 CPU:本地更新引入的Cache coherence 寫放大問題:通過增量 + append的方式減少寫入數據量,增加Flush過程中的