mysql 学习笔记--存储引擎、索引、sq优化
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全面的mysql学习笔记–视图/存储过程/触发器、锁、InnoDB引擎详解
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在SQL语句之后加上
\G
会将结果的每一列在一行显示
存储引擎
一.MySQL体系结构:
连接层
最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念,为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。服务层
第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,如SQL接口,并完成缓存的查询,SQL的分析和优化,部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现,如 过程、函数等。在该层,服务器会解析查询并创建相应的内部解析树,并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序,是否利用索引等,最后生成相应的执行操作。如果是select语句,服务器还会查询内部的缓存,如果缓存空间足够大,这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。引擎层
存储引擎层, 存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取,服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能,这样我们可以根据自己的需要,来选取合适的存储引擎。数据库中的索引是在存储引擎层实现的。存储层
数据存储层, 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上,并完成与存储引擎的交互。和其他数据库相比,MySQL有点与众不同,它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上,插件式的存储引擎架构,将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
二.存储引擎介绍
存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表而不是基于库的,所以存储引擎也可以被称为表引擎。
默认存储引擎是InnoDB。
相关操作:
-- 查询建表语句 account为表名
show create table account;
-- 建表时指定存储引擎
CREATE TABLE 表名(...
) ENGINE=INNODB;
-- 查看当前数据库支持的存储引擎
show engines;
三.InnoDB
InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎,在 MySQL 5.5 之后,InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。
1.特点:
- DML 操作遵循 ACID 模型,支持事务
- 行级锁,提高并发访问性能
- 支持外键约束,保证数据的完整性和正确性
2.磁盘文件:
xxx.ibd: xxx代表表名,InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件,存储该表的表结构(frm、sdi)、数据和索引。
参数:innodb_file_per_table,决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间 (8.0版本,这个参数是打开的,即一对一)
知识点:
1.查看 Mysql 变量:
show variables like 'innodb_file_per_table';
从idb文件提取表结构数据:
(在cmd运行,xxx为表名;会显示json数据)
ibd2sdi xxx.ibd
2.InnoDB 逻辑存储结构:
- 表空间 : InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层,ibd文件其实就是表空间文件,在表空间中可以包含多个Segment段。
- 段 : 表空间是由各个段组成的, 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理,都是引擎自身完成,不需要人为对其控制,一个段中包含多个区。
- 区 : 区是表空间的单元结构,每个区的大小为1M。 默认情况下, InnoDB存储引擎页大小为16K, 即一个区中一共有64个连续的页。
- 页 : 页是组成区的最小单元,页也是InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元,每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性,InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
- 行 : InnoDB 存储引擎是面向行的,也就是说数据是按行进行存放的,在每一行中除了定义表时所指定的字段以外,还包含两个隐藏字段(后面会详细介绍)。
四.MyISAM
MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。
特点:
- 不支持事务,不支持外键
- 支持表锁,不支持行锁
- 访问速度快
文件:
xxx表示文件名
- xxx.sdi: 存储表结构信息
- xxx.MYD: 存储数据
- xxx.MYI: 存储索引
五.Memory
Memory 引擎的表数据是存储在内存中的,受硬件问题、断电问题的影响,只能将这些表作为临时表或缓存使用。
特点:
- 存放在内存中,速度快
- hash索引(默认)
文件:
因为数据是存储在内存中,所以只有这一个文件,用来存储表结构信息
- xxx.sdi: 存储表结构信息
六.存储引擎特点
特点 | InnoDB | MyISAM | Memory |
---|---|---|---|
存储限制 | 64TB | 有 | 有 |
事务安全 | 支持 | - | - |
锁机制 | 行锁 | 表锁 | 表锁 |
B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
Hash索引 | - | - | 支持 |
全文索引 | 支持(5.6版本之后) | 支持 | - |
空间使用 | 高 | 低 | N/A |
内存使用 | 高 | 低 | 中等 |
批量插入速度 | 低 | 高 | 高 |
支持外键 | 支持 | - | - |
七.存储引擎的选择
在选择存储引擎时,应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统,还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
- InnoDB: 如果应用对事物的完整性有比较高的要求,在并发条件下要求数据的一致性,数据操作除了插入和查询之外,还包含很多的更新、删除操作,则 InnoDB 是比较合适的选择
- MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主,只有很少的更新和删除操作,并且对事务的完整性、并发性要求不高,那这个存储引擎是非常合适的。
- Memory: 将所有数据保存在内存中,访问速度快,通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制,太大的表无法缓存在内存中,而且无法保障数据的安全性
如:电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎,缓存适合使用 Memory 引擎。但是如今一般会用mongodb替代MyISAM适用的场景,redis替代Memory
索引
索引是帮助 MySQL
高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法,这种数据结构就是索引。
演示
这里只是假设索引的结构是二叉树,介绍一下索引的大概原理,只是一个示意图,并不是索引的真实结构;
当无索引时会全盘扫描,效率较低
优点:
- 提高数据检索效率,降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗
缺点:
- 索引列也是要占用空间的
- 索引大大提高了查询效率,但降低了更新的速度,比如 INSERT、UPDATE、DELETE
一.索引结构
索引结构 | 描述 |
---|---|
B+Tree | 最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引 |
Hash | 底层数据结构是用哈希表实现,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询 |
R-Tree(空间索引) | 空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少 |
Full-Text(全文索引) | 是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式,类似于 Lucene, Solr, ES |
索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
---|---|---|---|
B+Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
R-Tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
Full-text | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |
B-Tree
二叉树的缺点可以用红黑树来解决:
红黑树也存在大数据量情况下,层级较深,检索速度慢的问题。
为了解决上述问题,可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数(max-degree,指一个节点的子节点个数)为5(5阶)的 b-tree 为例(每个节点最多存储4个key,5个指针)
数据结构可视化网站
手动进行 B-Tree 的数据插入过程操作
特点
- 5阶的B树,每一个节点最多存储4个key,对应5个指针。
- 一旦节点存储的key数量到达5,就会裂变,中间元素向上分裂。
- 在B-树中,非叶子节点和叶子节点都会存放数据。
B+Tree
在数据结构可视化网站,手动进行 B+Tree 的数据插入过程操作
结构图:
- 绿色框框起来的部分,是索引部分,仅仅起到索引数据的作用,不存储数据。
- 红色框框起来的部分,是数据存储部分,在其叶子节点中要存储具体的数据。
与 B-Tree 的区别:
- 所有的数据都会出现在叶子节点
- 叶子节点形成一个单向链表
非叶子节点仅仅起到索引数据作用,具体的数据都是在叶子节点存放的。
MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree
的基础上,增加一个指向相邻叶子节点的链表指针,就形成了带有顺序指针的 B+Tree,提高区间访问的性能(便于范围搜索和排序)。如下图:
Hash
哈希索引就是采用一定的hash算法,将键值换算成新的hash值,映射到对应的槽位上,然后存储在hash表中。(黄色的如 58dda 类似于引用地址,但实际是哈希值)
如果两个(或多个)键值,映射到一个相同的槽位上,他们就产生了hash冲突(也称为hash碰撞),可以通过链表来解决。
特点:
- Hash索引只能用于对等比较(=、in),不支持范围查询(betwwn、>、<、…)
- 无法利用索引完成排序操作
- 查询效率高,通常只需要一次检索就可以了,效率通常要高于 B+Tree 索引
存储引擎支持:
- Memory
- InnoDB: 具有自适应hash功能,hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的
为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构?
- 相对于二叉树,层级更少,搜索效率高
- 对于 B-Tree,无论是叶子节点还是非叶子节点,都会保存数据,这样导致一页中存储的键值减少,指针也跟着减少,要同样保存大量数据,只能增加树的高度,导致性能降低
- 相对于 Hash 索引,B+Tree 支持范围匹配及排序操作
索引分类
分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
---|---|---|---|
主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建,只能有一个 | PRIMARY |
唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE |
常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | |
全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |
在 InnoDB 存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:
分类 | 含义 | 特点 |
---|---|---|
聚集索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放一块,索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有,而且只有一个 |
二级索引(Secondary Index) | 将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |
二级索引,又叫辅助索引或非聚集索引
演示图:
回表查询
先根据字符串的排序规则,在二级索引找到Arm对应的id
然后根据id到到聚集索引找到行数据聚集索引选取规则:
- 如果存在主键,主键索引就是聚集索引
- 如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
- 如果表没有主键或没有合适的唯一索引,则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引
思考题
1. 以下 SQL 语句,哪个执行效率高?为什么?
select * from user where id = 10;
select * from user where name = 'Arm';
-- 备注:id为主键,name字段创建的有索引
答:第一条语句;因为第二条需要回表查询,相当于两个步骤(上面演示的那个)。
2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少?
假设
一行数据大小为1k,一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间,主键假设为bigint,占用字节数为8.
公式:
n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024
,其中 8 表示 bigint 占用的字节数,n 表示当前节点存储的key的数量,(n + 1) 表示指针数量(比key多一个)。算出n约为1170。
如果树的高度为2,那么他能存储的数据量大概为:1171 * 16 = 18736
;
如果树的高度为3,那么他能存储的数据量大概为:1171 * 1171 * 16 = 21939856
。
另外,如果有成千上万的数据,那么就要考虑分表,涉及运维篇知识。
二.语法
创建索引:
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...); -- 单列索引
-- ... 表示一个索引可以关联多个字段,联合索引
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数,则创建的是常规索引
查看索引:
SHOW INDEX FROM table_name;
删除索引:
DROP INDEX index_name ON table_name;
案例:
所需表tb_user
create table tb_user(id int primary key auto_increment comment '主键',name varchar(50) not null comment '用户名',phone varchar(11) not null comment '手机号',email varchar(100) comment '邮箱',profession varchar(11) comment '专业',age tinyint unsigned comment '年龄',gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',status char(1) comment '状态',createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1', '6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33, '1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1', '2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54, '1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23, '2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2', '0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24, '2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38, '1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43, '1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1', '0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价', 44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43, '1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40, '2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31, '2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35, '2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1', '1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易', 30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51, '2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52, '1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19, '1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20, '1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29, '1', '4', '2003-05-26 00:00:00');
实现
添加索引前,查询表中有什么索引
show index from tb_user;
如图,主键索引,类型为BTree
-- name字段为姓名字段,该字段的值可能会重复,为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空,且唯一,为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;
添加后再次查询
三.性能分析
查看执行频次
查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次:
-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例:show global status like 'Com_______'
通过上述指令,我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主,还是以增删改为主,从而为数据库优化提供参考依据。 如果是以增删改为主,我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主,那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。
慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认10秒)的所有SQL语句的日志。
查看慢查询日志开关状态:
MySQL的慢查询日志默认没有开启,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:
- vim /etc/my.cnf 在末尾追加以下配置
# 开启慢查询日志开关
slow_query_log=1
# 设置慢查询日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2
systemctl restart mysqld
重启MySQL服务
日志文件位置:/var/lib/mysql/localhost-slow.logtail -f localhost-slow.log
查看慢日志文件尾部实时输出的内容(超过两秒才会记录哦)
profile
show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数,能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作:
SELECT @@have_profiling;
--查询是否开启
select @@profiling;
profiling 默认关闭,可以通过set语句在session/global级别开启 profiling:
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时:
show profiles;
验证了之前那个根据name查询要回表查询,速度慢
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时:
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
explain
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息,包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法:# 直接在select语句之前加上关键字 explain / descEXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;
EXPLAIN 各字段含义:
type:主键或唯一索引查询时为const,非唯一索引为ref;all为全表扫描;index代表虽然用了索引,但是也会遍历整个索引。
举例说明
查询选修了Mysql课程的学生,设计学生表、课程表和中间表,利用子查询查出结果。
验证索引效率 (crazy)
在一张千万级数据的表中,根据id查询一条记录,结果耗时如下;因为有主键索引
再根据sn(商品条码)字段查询,结果耗时如下;因为没有索引,效率很低
为sn字段创建(普通)索引;因为是千万级数据,所以有些耗时,结果耗时如下
此时再执行上面的查询语句(根据sn字段查询一条数据),结果耗时如下
性能提升很大!已经不是一个量级
四.使用规则
最左前缀法则
如果索引关联了多列(联合索引),要遵守最左前缀法则,最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始,并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列,索引将部分失效(后面的字段索引失效)。
联合索引中,出现范围查询(<, >),范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。
索引失效情况
- 在索引列上进行运算操作,索引将失效。如:
explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';
- 字符串类型字段使用时,不加引号,索引将失效。如:
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;
,此处phone的值没有加引号 - 模糊查询中,如果仅仅是尾部模糊匹配,索引不会是失效;如果是头部模糊匹配,索引失效。如:
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
,前后都有 % 也会失效。 - 用 or 分割开的条件,如果 or 其中一个条件的列没有索引,那么涉及的索引都不会被用到。
- 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢,则不使用索引。
SQL 提示
是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
例如,使用索引:
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
不使用哪个索引:
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
必须使用哪个索引:
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
use 是建议,实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改,force就是无论如何都强制使用该索引。
覆盖索引&回表查询
尽量使用覆盖索引(查询使用了索引,并且需要返回的列,在该索引中已经全部能找到),减少 select *。
explain 中 extra 字段含义:
using index condition
:查找使用了索引,但是需要回表查询数据
using where; using index;
:查找使用了索引,但是需要的数据都在索引列中能找到,所以不需要回表查询
如果在聚集索引中直接能找到对应的行,则直接返回行数据,只需要一次查询,哪怕是select *;如果在辅助索引中找聚集索引,如select id, name from xxx where name='xxx';
,也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id,返回name和name索引对应的id即可,只需要一次查询;如果是通过辅助索引查找其他字段,则需要回表查询,如select id, name, gender from xxx where name='xxx';
所以尽量不要用select *
,容易出现回表查询,降低效率,除非有联合索引包含了所有字段
面试题:一张表,有四个字段(id, username, password, status),由于数据量大,需要对以下SQL语句进行优化,该如何进行才是最优方案:
select id, username, password from tb_user where username='itcast';
解:给username和password字段建立联合索引,则不需要回表查询,直接覆盖索引
前缀索引
当字段类型为字符串(varchar, text等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时,浪费大量的磁盘IO,影响查询效率,此时可以只降字符串的一部分前缀,建立索引,这样可以大大节约索引空间,从而提高索引效率。
语法:create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));
前缀长度:可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,唯一索引的选择性是1,这是最好的索引选择性,性能也是最好的。
求选择性公式:
select count(distinct email) / count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;
show index 里面的sub_part可以看到接取的长度
单列索引&联合索引
单列索引:即一个索引只包含单个列
联合索引:即一个索引包含了多个列
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。
单列索引情况:
explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
这句只会用到phone索引字段
注意事项
- 多条件联合查询时,MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高,会选择该索引完成本次查询
五.设计原则
- 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引
- 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引
- 尽量选择区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引,区分度越高,使用索引的效率越高
- 如果是字符串类型的字段,字段长度较长,可以针对于字段的特点,建立前缀索引
- 尽量使用联合索引,减少单列索引,查询时,联合索引很多时候可以覆盖索引,节省存储空间,避免回表,提高查询效率
- 要控制索引的数量,索引并不是多多益善,索引越多,维护索引结构的代价就越大,会影响增删改的效率
- 如果索引列不能存储NULL值,请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时,它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询
SQL 优化
1. 插入数据
普通插入:
- 采用批量插入(一次插入的数据不建议超过1000条)
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
大批量插入:
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令插入。
# 客户端连接服务端时,加上参数 --local-infile(这一行在bash/cmd界面输入)
mysql --local-infile -u root -p
# 设置全局参数local_infile为1,开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;
select @@local_infile;
# 执行load指令将准备好的数据,加载到表结构中
load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
2. 主键优化
数据组织方式:在InnoDB存储引擎中,表数据都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(Index organized table, IOT)
页分裂:页可以为空,也可以填充一般,也可以填充100%,每个页包含了2-N行数据(如果一行数据过大,会行溢出),根据主键排列。
页合并:当删除一行记录时,实际上记录并没有被物理删除,只是记录被标记(flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%),InnoDB会开始寻找最靠近的页(前后)看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD:合并页的阈值,可以自己设置,在创建表或创建索引时指定
文字说明不够清晰明了,具体可以看视频里的PPT演示过程:https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=90
主键设计原则:
- 满足业务需求的情况下,尽量降低主键的长度
- 插入数据时,尽量选择顺序插入,选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
- 尽量不要使用 UUID 做主键或者是其他的自然主键,如身份证号
- 业务操作时,避免对主键的修改
3. order by优化
- Using filesort:通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
- Using index:通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,这种情况即为 using index,不需要额外排序,操作效率高
如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序,则都会走索引,但是如果一个字段升序排序,另一个字段降序排序,则不会走索引,explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort
,如果要优化掉Using filesort,则需要另外再创建一个索引,如:create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);
,此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;
会全部走索引
总结:
- 根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时,也遵循最左前缀法则
- 尽量使用覆盖索引
- 多字段排序,一个升序一个降序,此时需要注意联合索引在创建时的规则(ASC/DESC)
- 如果不可避免出现filesort,大数据量排序时,可以适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size(默认256k)
4. group by优化
- 在分组操作时,可以通过索引来提高效率
- 分组操作时,索引的使用也是满足最左前缀法则的
如索引为idx_user_pro_age_stat
,则句式可以是select ... where profession order by age
,这样也符合最左前缀法则
5.limit优化
常见的问题如limit 2000000, 10
,此时需要 MySQL 排序前2000000条记录,但仅仅返回2000000 - 2000010的记录,其他记录丢弃,查询排序的代价非常大。
优化方案:一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化
例如:
-- 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
-- 通过覆盖索引加快速度,直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
-- 下面的语句是错误的,因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit
-- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);
-- 通过连表查询即可实现第一句的效果,并且能达到第二句的速度
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
6. count优化
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数,效率很高(前提是不适用where);
InnoDB 在执行 count(*) 时,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累计计数。
优化方案:自己计数,如创建key-value表存储在内存或硬盘,或者是用redis
count的几种用法:
- 如果count函数的参数(count里面写的那个字段)不是NULL(字段值不为NULL),累计值就加一,最后返回累计值
- 用法:count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
- count(主键)跟count(*)一样,因为主键不能为空;count(字段)只计算字段值不为NULL的行;count(1)引擎会为每行添加一个1,然后就count这个1,返回结果也跟count(*)一样;count(null)返回0
各种用法的性能:
- count(主键):InnoDB引擎会遍历整张表,把每行的主键id值都取出来,返回给服务层,服务层拿到主键后,直接按行进行累加(主键不可能为空)
- count(字段):没有not null约束的话,InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来,返回给服务层,服务层判断是否为null,不为null,计数累加;有not null约束的话,InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来,返回给服务层,直接按行进行累加
- count(1):InnoDB 引擎遍历整张表,但不取值。服务层对于返回的每一层,放一个数字 1 进去,直接按行进行累加
- count(*):InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,服务层直接按行进行累加
按效率排序:count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*),所以尽量使用 count(*)
7. update优化(避免行锁升级为表锁)
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁,不是针对记录加的锁,并且该索引不能失效,否则会从行锁升级为表锁。
如以下两条语句:
update student set no = '123' where id = 1;
,这句由于id有主键索引,所以只会锁这一行;
update student set no = '123' where name = 'test';
,这句由于name没有索引,所以会把整张表都锁住进行数据更新,解决方法是给name字段添加索引
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