【MySQL】2.细节知识

1.存储引擎

MySQL体系结构
- 连接层：最上层的客户端连接服务，完成连接处理、授权认证等服务
- 服务层：完成大多数核心服务功能，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数执行
- 引擎层：负责MySQL中数据的存储和提取，不同的存储引擎有不同的功能
- 存储层：将数据存储在文件系统上

InnoDB 存储引擎
- 支持事务、行级锁和外键
- 文件以ibd作为文件后缀
- Tablespace（表空间）-> Segment（段）-> Extent（区 1M）-> Page（页64K）-> Row（行）
MyISAM 存储引擎
- 不支持事务，不支持外键，不支持行锁，支持表锁
- .sdi 存储表结构 .MYD 存储数据 .MYI 存储索引
Memory 存储
- 存储在内存中，默认hash索引
- .sdi 存储表结构信息

2.Index 索引

2.1 基础知识

　　数据库通过维护索引来提高检索表的效率，通过对索引排序降低对数据直接排序的开销。维护索引会降低增删改的效率，也会额外占用空间。

B+Tree索引：B+树，最常用
Hash索引：通过哈希表实现，通常只需要一次检索，但不支持范围查询
R-tree（空间索引）：主要用于地理空间数据
Full-text（全文索引）：建立倒排索引，快速匹配文档

　　数据结构相关知识查看：数据结构

　　B树：下面是一个5阶的B Tree，他有5个指针，4个Key。注意B树每个节点都存放了数据。

　　B+树：下面是一个3阶的B+ tree，最多存储3个指针，2个Key。B+树所有元素都会出现在非叶子节点，叶子节点存储的所有元素，也形成了一个单向链表。注意B+树所有的数据都存放在叶子节点上

　　MySQL对B+树进行了修改，增加了一个指向相邻叶子节点的指针

B-tree和B+tree对比：B树每个节点都需要存放数据，每次寻址到硬盘上16K的空间能查到的指针数量很少，保存同样的数据会导致寻址次数增加，性能下降
索引分类
- 主键索引（primary）：默认自动创建，只能有一个
- 唯一索引（unique）：可以有多个，避免某一个表中某列数据的值重复
- 常规索引：可以有多个
- 全文索引（FULLTEXT）：可以有多个，全文索引查找文本中的关键词，而不是比较索引中的值
根据索引形式分类：
- 聚集索引（Clustered Index）：将数据存储和索引放到一块，叶子节点保存行数据，可以有，必须只有一个
  - 如果表存在主键，主键索引就是聚集索引
  - 如果表不存在主键，则使用第一个唯一（unique）索引作为聚集索引
  - 如果表没有主键，没有合适的唯一索引，则自动创建rowid作为隐藏的聚集索引
- 二级索引（Secondary Index）：将数据与索引分开存储，叶子节点保存关联的主键值，可以存在多个

　　下面是实际例子，只有聚集索引存储了数据，二级索引没有存储实际数据，避免数据冗余。如果查询索引 'Arm'，它首先查询二级索引中 'Arm' 对应的聚集索引 '10'，然后再通过 '10' 查询具体的数据，这个过程称为回表查询。

2.2 SQL语法

创建索引
- 联合索引：创建一个索引关联(partid, age, name)，最左前缀法则：索引最左侧的字段必须存在
  - select * from user where partid=1 and age=20 and name='Xuan';　　# 通过联合索引查询
  - select * from user where partid=1 and age=20;　　# 通过联合索引查询
  - select * from user where age=20 and name='xuan';　　# 全表扫描查询
  - select * from user where partid=1 and name='xuan';　　# 先通过联合索引查询partid，再通过全表扫描查询name
  - select * from user where partid=1 and age>30 and name='xuan';　　　# 如果联合索引出现范围查询(>,<) 范围查询右侧的索引失效
  - select * from user where partid=1 and age>=30 and name='xuan';　　# >= 不会让右侧索引失效
- 如果对索引列进行函数运算会使索引失效
  - select * from user where substring(phone, 10, 2) = '15';　　# 查看手机尾号为15的，全表扫描而非通过索引查找phone
- 模糊匹配中，后面字段模糊才能走索引
  - select * from user where id like '123%';　　# 前缀为123的所有id的人
- 数据分布影响索引的使用：如果使用索引的扫描比使用全表扫描还慢，则会不使用索引
- 前缀索引：如果用完整字符串做索引，可能消耗大量空间，截取一部分来做索引
- 单列索引和联合索引

# 创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
# 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name;
# 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;

# 创建普通的索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
# 创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);
# 创建联合索引
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);
# 前缀索引
select count(*) from user;    # user表总数
select count(email) from user;    # email不为空的字段
select count(distinct email) from user;    # email不为空且不重复的字段
select count(distinct email) / count(*) from user;    # 计算它的可选择性
select count(distinct substring(email, 1, 10)) / count(*) from user;    # 如果截取前10个字符它的选择性和之前的选择性是否一样，让前缀最少且选择性相同
create index idx_email_5 on user(email(5));    # 创建email前缀为5的索引

查看SQL执行频率：查询每个指令的使用次数，分析这个表主要被查询、修改还是删除等

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';

慢查询日志

# 查看是否打开了慢查询日志
show variables like 'slow_query_time';

vim /etc/my.cnf
# 设置慢查询开关
slow_query_log = 1
# 设置慢查询时间超过几秒记录
long_query_time = 2

# 查看慢查询的记录
vim /var/lib/mysql/localhost-slow.log

显示每条指令具体耗时在哪方面

# 查看是否支持查看耗时
SELECT @@have_profiling;
# 设置开关
set profiling = 1;
# 查看每条SQL耗时基本情况，会显示指令和该条指令记录的ID
show profiles;
# 查看指定query_id的SQL语句各个阶段耗时
show profile for query query_id;
# 查看指定query_id的SQL语句CPU使用情况
show profile cpu for query query_id;

explain执行计划，有子查询的这种指令肯定会执行多条指令，显示一张表来查看信息
- id：select查询的序列表，表示操作表的顺序，id相同则从上到下查询，id值越大越先执行
- select_type：select查询的类型，simple（简单表）、primary（主查询）、union（union中第二个或后面的查询语句）、subquery（select/where后包含了子查询）等
- type：连接类型，性能从好到差依次是 NULL、System、const（主键或唯一索引访问）、eq_ref、ref（非唯一索引访问）、range、index、all
- possible_key：可能用到的一个或多个索引
- key：实际用到的索引
- key_len：使用到索引的字节数
- rows：mysql认为要执行查询的行数，innnodb引擎的表中，是估计值
- filtered：返回结果的行数占需读取行数的百分比，越大越好

# 在语句前加 EXPLAIN 或 DESC 查看语句执行时如何连接和连接的顺序
# 举例
desc select * from tb_user where id = 1;
explain select * from tb_user where id =1;

2.3 SQL优化

主键优化：InnoDB引擎中，表数据都是根据主键顺序存放的，因为是按主键顺序存放的，就会涉及到页的处理（所以插入数据时应该尽可能按顺序插入，或使用自增主键，不然会频繁的进行页分裂）
- 页分裂：主键在乱序插入的时候，如果某一页的空间满了会出现页分裂

- 页合并：删除主键后，首先会标记它是被删除了，而非删除这个数据，接下来该数据可以被覆盖。如果删除的数量多到一个阈值会进行合并

order by 优化
- explain 查看显示 using filesort：首先全表扫描，把满足条件的行加载到缓冲区，之后进行排序
- explain 查看显示 using index：表示直接根据索引顺序返回有序数据
- 提前建立索引可以提高order by的效率
- 以一个联合索引为例子
  - 第一个索引可以直接返回(age, phone)全升序或全降序的排列（从左向右扫描或从右向左扫描）
  - 第二个索引可以直接返回(age, phone)age升序phone降序或者age降序phone升序的排列

group by 优化
- explain 提示 using temporary：建立临时表来完成分组
- explain 提示 using index：通过索引完成分组
- 提前建立联合索引，同样也是按照最左前缀法则，可以快速完成分组
limit 优化
- select * from user limit 10,10;　　# 每页10条数据，查看10条
- select * from user order by id limit 1000000, 10;　　# 查询第1000000的第10条数据，这就很慢很慢了
- 分页查询：首先创建覆盖索引提高性能，然后通过覆盖索引加子查询子查询形式优化
  - select s.* from user u, (select id from user order by id limit 2000000,10) u2 where u.id = u2.id;
count 优化
- count 由于需要大量的访问磁盘会很消耗时间，根据字段是否为空来进行计数。下面按效率排序介绍
- count(*) InnoDB引擎不会把全部字段取出，而是专门做了优化，直接累加
- count(1) 遍历整张表，对于服务层返回的每一行放一个数字1进去，直接累加
- count(主键) 直接把每一行主键id取出并累加
- count(字段)
  - 有not null约束，直接累加；无not null约束，判断是否为null然后再累加
update 优化
- 如果id存在索引，部门名称不存在索引
  - select course set name = 'newName' where id = '1';　　# 由于id建立的索引，所以只会有行锁
  - select course set name = 'newName' where name = 'oldName';　　# 由于name没有索引，行锁会升级为索引，影响并发性能

3.视图

　　视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中真实存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表

# 语法
create [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT 语句 [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION];
# 创建视图
create or replace view stu as select id,name from student where id <=10;
create or replace view stu2 as select id, name from student where id<=20 with cascded check option;
# 修改创建的视图 两种方法
create or replace view stu as select id, name, no from student where id <= 10;
alter view stu as select id, name from student where id<=10;
# 删除视图
drop view if exists stu;
# 查询
show create view stu;
select * from stu where id = 3;
# 插入（视图本身不存储数据，插入的数据实际是视图所展示的表）
insert into stu values(6, 'Tom', 12222);
insert into stu2 values(30, 'Tom', 12222);    # 因为创建表的时候有检查选项, 这里id30大于视图能显示的id，会插入失败

posted @ 2024-07-12 20:20 imXuan 阅读(10) 评论(0) 编辑收藏举报

刷新页面返回顶部

imXuan

imXuan@proton.me