mysql數(shù)據(jù)庫 事務提交怎么處理

1.普通事務

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以 begin / start transaction 開始，commit / rollback 結(jié)束的事務。或者是帶有保存點 savepoint 的事務。

2. 鏈式事務

一個事務在提交的時候自動將上下文傳給下一個事務，也就是說一個事務的提交和下一個事務的開始是原子性的，下一個事務可以看到上一個事務的處理結(jié)果。MySQL 的鏈式事務靠參數(shù) completion_type 控制，并且回滾和提交的語句后面加上 work 關(guān)鍵詞。

3. 嵌套事務

有多個 begin / commit / rollback 這樣的事務塊的事務，并且有父子關(guān)系。子事務的提交完成后不會真的提交，而是等到父事務提交才真正的提交。

4. 自治事務

內(nèi)部事務的提交不隨外部事務的影響，一般用作記錄內(nèi)部事務的異常情況。MySQL 不支持自治事務，但是某些場景可以用 MySQL 的插件式引擎來變相實現(xiàn)。

mysql 數(shù)據(jù)量超過百萬后怎么處理

我們經(jīng)常會遇到操作一張大表，發(fā)現(xiàn)操作時間過長或影響在線業(yè)務了，想要回退大表操作的場景。在我們停止大表操作之后，等待回滾是一個很漫長的過程，盡管你可能對知道一些縮短時間的方法，處于對生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)完整性的敬畏，也會選擇不做介入。最終選擇不作為的原因大多源于對操作影響的不確定性。實踐出真知，下面針對兩種主要提升事務回滾速度的方式進行驗證，一種是提升操作可用內(nèi)存空間，一種是通過停實例，禁用 redo 回滾方式進行進行驗證。

仔細閱讀過官方手冊的同學，一定留意到了對于提升大事務回滾效率，官方提供了兩種方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 參數(shù)大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 參數(shù)，跳過事務回滾過程。第一種方式比較溫和，innodb_buffer_pool_size 參數(shù)是可以動態(tài)調(diào)整的，可行性也較高。第二種方式相較之下較暴力，但效果較好。

兩種方式各有自己的優(yōu)點，第一種方式對線上業(yè)務系統(tǒng)影響較小，不會中斷在線業(yè)務。第二種方式效果更顯著，會短暫影響業(yè)務連續(xù)，回滾所有沒有提交的事務。

mysql binlog數(shù)據(jù)是怎么處理的

MySQL 的 Binlog 記錄著 MySQL 數(shù)據(jù)庫的所有變更信息，了解 Binlog 的結(jié)構(gòu)可以幫助我們解析Binlog，甚至對 Binlog 進行一些修改，或者說是“篡改”，例如實現(xiàn)類似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢復誤刪除的記錄，把 update 的記錄再還原回去等。本文將帶您探討一下這些神奇功能的實現(xiàn)，您會發(fā)現(xiàn)比您想象地要簡單得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，這也是 MySQL 8 里的默認模式，STATEMENT 模式因為使用中有很多限制，現(xiàn)在用得越來越少了。

Binlog 由事件（event）組成，請注意是事件（event）不是事務（transaction），一個事務可以包含多個事件。事件描述對數(shù)據(jù)庫的修改內(nèi)容。

現(xiàn)在我們已經(jīng)了解了 Binlog 的結(jié)構(gòu)，我們可以試著修改 Binlog 里的數(shù)據(jù)。例如前面舉例的 Binlog 刪除了一條記錄，我們可以試著把這條記錄恢復，Binlog 里面有個刪除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是這個事件刪除了記錄，這個事件和寫行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是完全一樣的，只是刪除行事件的類型是 32，寫行事件的類型是 30，我們把對應的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已經(jīng)刪除的記錄再插入回去。從前面的 “show binlog events” 里面可看到這個 DELETE_ROWS_EVENT 是從位置 378 開始的，這里的位置就是 Binlog 文件的實際位置（以字節(jié)為單位）。從事件（event）的結(jié)構(gòu)里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 個字節(jié)，我們寫個 Python 小程序把把第383（378+5=383）字節(jié)改成 30 即可。當然您也可以用二進制編輯工具來改。

找出 Binlog 中的大事務

由于 ROW 模式的 Binlog 是每一個變更都記錄一條日志，因此一個簡單的 SQL，在 Binlog 里可能會產(chǎn)生一個巨無霸的事務，例如一個不帶 where 的 update 或 delete 語句，修改了全表里面的所有記錄，每條記錄都在 Binlog 里面記錄一次，結(jié)果是一個巨大的事務記錄。這樣的大事務經(jīng)常是產(chǎn)生麻煩的根源。我的一個客戶有一次向我抱怨，一個 Binlog 前滾，滾了兩天也沒有動靜，我把那個 Binlog 解析了一下，發(fā)現(xiàn)里面有個事務產(chǎn)生了 1.4G 的記錄，修改了 66 萬條記錄！下面是一個簡單的找出 Binlog 中大事務的 Python 小程序，我們知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每個事務都是以 BEGIN 開頭，以 COMMIT 結(jié)束。我們找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，檢查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，這兩個位置相減即可計算出這個事務的大小，下面是這個 Python 程序的例子。

切割 Binlog 中的大事務

對于大的事務，MySQL 會把它分解成多個事件（注意一個是事務 TRANSACTION，另一個是事件 EVENT），事件的大小由參數(shù) binlog-row-event-max-size 決定，這個參數(shù)默認是 8K。因此我們可以把若干個事件切割成一個單獨的略小的事務

ROW 模式下，即使我們只更新了一條記錄的其中某個字段，也會記錄每個字段變更前后的值，這個行為是 binlog_row_image 參數(shù)控制的，這個參數(shù)有 3 個值，默認為 FULL，也就是記錄列的所有修改，即使字段沒有發(fā)生變更也會記錄。這樣我們就可以實現(xiàn)類似 Oracle 的 flashback 的功能，我個人估計 MySQL 未來的版本從可能會基于 Binlog 推出這樣的功能。

了解了 Binlog 的結(jié)構(gòu)，再加上 Python 這把瑞士軍刀，我們還可以實現(xiàn)很多功能，例如我們可以統(tǒng)計哪個表被修改地最多？我們還可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重組，可以靈活地進行 MySQL 數(shù)據(jù)庫的修改和遷移等工作。

mysql重復數(shù)據(jù)處理？

是可以處理的，如圖

查詢出需要保留的數(shù)據(jù)

用中間表的方法刪除不包含這些數(shù)據(jù)的數(shù)，

delete from uservalue

where id not

in(select a.id from (select id from uservalue group by iduser,idtype) a)

希望對您有所幫助

如何處理MySQL每月5億的數(shù)據(jù)

第一階段：

1，一定要正確設(shè)計索引

2，一定要避免SQL語句全表掃描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 != 等等之類的寫法都會導致全表掃描）

3，一定要避免 limit 10000000,20 這樣的查詢

4，一定要避免 LEFT JOIN 之類的查詢，不把這樣的邏輯處理交給數(shù)據(jù)庫

5，每個表索引不要建太多，大數(shù)據(jù)時會增加數(shù)據(jù)庫的寫入壓力

第二階段：

1，采用分表技術(shù)（大表分小表）

a)垂直分表：將部分字段分離出來，設(shè)計成分表，根據(jù)主表的主鍵關(guān)聯(lián)

b)水平分表：將相同字段表中的記錄按照某種Hash算法進行拆分多個分表

2，采用mysql分區(qū)技術(shù)（必須5.1版以上，此技術(shù)完全能夠?qū)筄racle），與水平分表有點類似，但是它是在邏輯層進行的水平分表

第三階段（服務器方面）：

1,采用memcached之類的內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，減少數(shù)據(jù)庫讀取操作

2,采用主從數(shù)據(jù)庫設(shè)計，分離數(shù)據(jù)庫的讀寫壓力

3,采用Squid之類的代理服務器和Web緩存服務器技術(shù)

PS:由于篇幅問題，我只簡單說一些基本概念，其實里面每個知識點關(guān)系到的內(nèi)容都很多。特別是第一階段，很多工作幾年的程序員，都不能完全理解。我覺得要真正理解索引，最好的辦法就是在1000W-億級以上的數(shù)據(jù)，進行測試SQL語句，再結(jié)合 explain 命令進行查看SQL語句索引情況。

pymysql返回數(shù)據(jù)的處理

pymysql可以使用fetchall返回元組型數(shù)據(jù)，也可以直接使用pandas獲取DataFrame格式數(shù)據(jù)。具體操作如下。

pandas獲取的數(shù)據(jù)會保留列名，在后期分析處理中更為方便。同時也可以像read_csv一樣，添加參數(shù)以自定義數(shù)據(jù)（如自定義列名等）。

當前題目：mysql數(shù)據(jù)怎么處理,mysql 數(shù)據(jù)處理
瀏覽路徑：http://chinadenli.net/article11/dsipjgd.html

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