当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > MySQL BlackHole引擎

MySQL BlackHole引擎

来源:SegmentFault 2023-01-10 13:19:44 0浏览 收藏

在数据库实战开发的过程中,我们经常会遇到一些这样那样的问题,然后要卡好半天,等问题解决了才发现原来一些细节知识点还是没有掌握好。今天golang学习网就整理分享《MySQL BlackHole引擎》,聊聊MySQL、数据库,希望可以帮助到正在努力赚钱的你。

概念

像MyISAM、InnoDB,BlackHole是另一种MySQL引擎,从字面意思来看,
其表现就像一个黑洞,只进不出,进来就消失。换句话说,任何往其中写的数据都将丢失,有点像Linux的/dev/null
比如一个表test的引擎是BlackHole,任何对这个表的insert都将丢失,
对它的select永远返回空集,对应的数据目录下只有一个test.frm文件,且没有其他文件与之关联。

使用场景

一个并不保存任何数据的引擎,到底有什么意义?
关键在于,虽然其不保存数据,但对数据库的操作仍旧记录在binlog日志中。
这就带来一个好处,可以将其作为主从复制的中介,将原来从主库中同步的操作变为从作为中介的BlackHole引擎数据库中同步。

1.作为伪主库分担主库负担

众所周知,当从库比较多的时候,所有从库都从主库load数据将加重主库的负担。但如果是从BlackHole的伪主库中同步就可以减轻主库的负担。原有主从架构大概就像下面这样:

图片描述

现在,BlackHole伪主库作为中介,变成这样:

图片描述

特别是,可以在伪主库中配置replicate-do和replicate-ignore规则,过滤不需要同步的表。

2.作为binlog日志收集器

其不保存实际数据,只记录binlog的特性,使得该引擎可用于binlog日志收集,便于数据库分析。
相关知识:binlog日志的format有三种:row,statement,mixed。
row的方式记录每一行被改变的记录,也就说,update将记录所有符合条件被修改的行,alter table更惨,相当于重建整个表,记录所有行的改变。所以这种格式下日志容易过大;
statement的方式只记录改变数据的SQL,没有row方式的问题,但其会记录该SQL执行的上下文信息,有个不好的地方是,该上下文信息在另一端重现的时候,容易因为较复杂的信息负责出错。
mixed的方式综合row和statement的方式。

配置

在伪库中,需要如下配置:
配置默认类型为BlackHole,可以用
default_table_type = BLACKHOLE
或是
default-storage-engine = BLACKHOLE
打开binlog:log-bin = ms-mysql-bin
特别要配置:log-slave-update = 1,只有这样,主库中的操作才会同步到BlackHole的binlog中,否则,只有直接针对BlackHole的操作才会记录到binlog。
忽略InnoDB:skip-innodb,当建表语句带有engine=innodb时,将使用默认的BlackHole引擎。
需要提醒的是,当采用这种架构时,数据同步多了中间一层,需要进一步考虑延迟问题。

好了,本文到此结束,带大家了解了《MySQL BlackHole引擎》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多数据库知识!

版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
好用的php工具箱好用的php工具箱
上一篇
好用的php工具箱
PHP 代码复用的方式
下一篇
PHP 代码复用的方式
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    290次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    343次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    344次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    308次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    130次使用