By Baron Schwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkachenko, Jeremy D. Zawodny, Arjen Lentz, Derek J. Balling
Einführungen in MySQL gibt es viele. Wer aber größere MySQL-Server betreut, die verlässlich laufen müssen, egal used to be Programmierer oder Benutzer auf sie loslassen, der braucht weiter reichende Informationen. In excessive functionality MySQL beschreiben sechs anerkannte Experten mit langjähriger Erfahrung auf großen Systemen alle Stellschrauben, an denen MySQL-Admins drehen können, um Sicherheit, functionality, Datenintegrität und Robustheit zu erhöhen.
Von Profis für Profis
Hier geht es nicht um kleine Webauftritte mit Datenbankanbindung! Lernen Sie stattdessen fortgeschrittene Techniken kennen, mit denen Sie MySQLs Potenzial voll ausreizen können -- um große, skalierbare Systeme zu entwerfen, zu optimieren und zu sichern. Behandelt werden Benchmarking, Indizes, Storage-Engines, Replikationen, Lastverteilung und Hochverfügbarkeit, Backups, Sicherheit... und zu jedem Aspekt die richtigen Werkzeuge, mit denen sich Ihre Ziele am besten realisieren lassen.
Praxiserprobt muss es sein
Der eine ist MySQL-Guru bei Yahoo!, der andere Angestellter Nr. 25 bei MySQL AB und dort nacheinander für das MySQL-Manual, die Trainingskurse und die Entwicklung des helps zuständig, wieder ein anderer battle bei MySQL AB im High-Performance-Team – die Autoren dieses Buchs wissen, wovon sie sprechen. Graue Theorie finden Sie woanders, hier geht es um bewährte Techniken aus der Praxis.
Die erste Auflage von „High functionality MySQL“ wurde hoch gelobt und hat schon unzähligen Lesern wertvolle Dienste geleistet. Nun battle es an der Zeit, dieses anerkannte Handbuch einmal komplett zu aktualisieren, um nützliches Referenzmaterial zu erweitern, neue positive factors der Versionen MySQL 5.0 und 5.1 zu ergänzen und zahlreiche Themen wie die Optimierung der Storage-Engine InnoDB zu vertiefen.
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InnoDB verwendet MVCC, um eine hohe Nebenläufigkeit zu erreichen, und implementiert alle vier Standard-SQL-Isolationsebenen. Standardmäßig wird die Isolationsebene REPEATABLE READ benutzt. InnoDB setzt eine Next-Key-Locking-Strategie ein, um Phantom-Reads in dieser Isolationsebene zu vermeiden: Anstatt nur die Zeilen zu sperren, die Sie in einer Abfrage berührt haben, sperrt InnoDB auch Lücken in der Indexstruktur, wodurch verhindert wird, dass Phantome eingefügt werden. InnoDB-Tabellen bauen auf einem cluster-orientierten Index auf, den wir in Kapitel 3 behandeln.
Bei nichttransaktionsfähigen Tabellen ist diese Zahl immer genau, sonst handelt es sich eher um eine Schätzung. Avg_row_length Gibt an, wie viele Bytes die durchschnittliche Zeile enthält. Data_length Gibt an, wie viele Daten (in Bytes) die gesamte Tabelle enthält. Max_data_length Die maximale Datenmenge, die diese Tabelle aufnehmen kann. Näheres erfahren Sie in »Speicherung« auf Seite 18. Index_length Gibt an, wie viel Festplattenplatz die Indexdaten einnehmen. Data_free Bei einer MyISAM-Tabelle ist das die Menge des zugewiesenen, aber momentan unbenutzten Platzes.
Validieren Sie die Skalierbarkeit Ihres Systems. Mit einem Benchmark könnten Sie eine viel höhere Last simulieren, als Ihre Produktionssysteme verarbeiten, etwa den tausendfachen Anstieg der Benutzerzahl. • Berücksichtigen Sie das Wachstum bei Ihrer Planung. Benchmarks helfen Ihnen dabei, abzuschätzen, wie viel Hardware, Netzwerkkapazität und andere Ressourcen Sie für Ihre vorgesehene künftige Last benötigen. Damit verringern Sie das Risiko bei Upgrades oder größeren Änderungen der Anwendung.