第二部分 MySQL 核心技术课程介绍
- 索引
- 存储引擎
- 日志
- 备份
- 主从
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1. 索引及执行计划
1.1 介绍
相当于一本书中的目录,优化查询.
1.2 MySQL索引的类型(算法)
BTREE (Banlance Tree) ******
HASH
FULLTEXT
RTREE
GIS
1.3 索引算法的演变
1.3.1 BTREE算法 由来
BTREE讲究的是查找数据的平衡,让我们的查询可以快速锁定范围
1.3.2 BTREE 的增强之路
B-TREE ------> 叶子节点双向指针 ------> 非叶子结点双向指针 -----> B*TREE
1.3.3 BTREE 数据结构构建过程 *****
(1) 数据排序(默认是从小到大)
(2) 将数据有序的存储到16KB数据页,生成叶子(leaf node)节点.
(3) 通过叶子节点范围(最小值到下个叶子节点最小值)+每个叶子节点指针生成non-leaf.
(4) 通过non-leaf节点的范围(最小值到下个non-leaf节点最小值)+每个 non-leaf指针生成root.
(5) B*TREE中,为了进一步优化范围查询,加入了leaf双向指针,non-leaf双向指针.
1. 减少索引IO次数,有效的较少IOPS
2. 减少了随机IO的数量
3. 减少IO量级
1.4 MySQL的 索引组织表(InnoDB) ******
(1) Clusterd Index: 聚簇(聚集,集群)索引
前提:
1. MySQL默认选择主键(PK)列构建聚簇索引BTREE.
2. 如果没有主键,自动选择第一个唯一键的列构建聚簇索引BTREE.
3. 如果以上都没有,会自动按照rowid生成聚簇索引.
说明:
1. 聚簇索引,叶子节点,就是原始的数据页,保存的是表整行数据.
2. 为了保证我们的索引是"矮胖"结构,枝节点和根节点都是只保存ID列值范围+下层指针.
(2) Secondary Index: 辅助(二级)索引
构建过程: alter table t1 add index idx(name)
1.提取name+id列的所有值
2.按照name自动排序,有序的存储到连续的数据页中,生成叶子节点
3. 只提取叶子节点name范围+指针,生成枝节点和根节点
(3) 针对 name列的查询,是如何优化?
select * from t1 where name='bgx';
1. 按照查询条件bgx,来带基于Name列构建的辅助索引进行遍历
理论上读取page为3次,找到主键值
2. 根据ID值,回到聚簇索引树,继续遍历,进而找到所需数据行.
理论读取的数据页为3次.
1.5 辅助索引细分
1.5.1 单列
1.5.2 联合索引 *****
例如:
idx(a,b,c)
理论上可以有效的避免回表的次数.
1.5.3 唯一索引
手机号,身份证号类似的列.
理论上通过唯一索引作为遍历条件的话,读取6个page即可获取数据行.
1.6 索引树高度问题,影响的原因?
(1) 数据行数多.
分区表(现在用的少).
归档表.
分库分表
(2) 选取的索引列值过长
前缀索引.
test(10)
(3) varchar(64) char(64) enum()等数据类型的影响
1.7 索引管理操作
1.7.1 查询索引
desc city;
key:
PRI : 主键
UNI : 唯一键
MUL : 普通
mysql> show index from city\G
select
table_schema,table_name,
column_name ,
data_type,Column_key ,
COLUMN_COMMENT from information_schema.columns
WHERE table_schema NOT IN ('sys','informatiion_schema','performance_schema','mysql');
1.7.2 创建索引
例子:
-- 1. 单列索引例子
select * from city where population>10000000
索引设计:
mysql> alter table city add index idx_popu(population);
说明:
1. 作为 where 查询条件的列.
2. 经常作为 group by ,order by,distint,union的列创建索引.
-- 2. 联合索引例子
select * from city where district='shandong' and name='jinan';
索引设计:
mysql> alter table city add index idx_dis_name(district,name);
说明:
联合索引排列顺序,从左到右.重复值少的列,优先放在最左边.
-- 3. 前缀索引应用(字符串)
mysql> alter table city add index idx_name(name(5));
-- 4. 唯一索引
mysql> alter table student add unique index idx_tel(xtel);
mysql> desc student;
1.7.3 删除索引
mysql> alter table city drop index idx_dis_name;
2. 执行计划(explain)分析
2.0 命令
explain select
desc select
2.1 使用场景
(1) 语句执行之前 : 防患未然
(2) 出现慢语句时 : 亡羊补牢
2.2 执行计划结果查看(优化器选择后的执行计划)
mysql> desc select * from city where countrycode='CHN';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | city | NULL | ref | CountryCode | CountryCode | 3 | const | 363 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql>
2.3 重点关注指标说明
table: 发生在哪张表的执行计划.
type : 查询的类型
全表扫描 : ALL
索引扫描 : index < range < ref < eq_ref < connst(system)< NULL *****
possible_keys : 可能用到的索引
key : 此次查询走的索引名.
key_len : 索引覆盖长度.评估联合索引应用长度的. *****
rows : 扫描了表中的多少行
Extra : 额外的信息 ****
2.4 type
(1) ALL : 全表扫描
mysql> desc select * from city;
mysql> desc select * from city where 1=1 ;
mysql> desc select * from city where population=42;
mysql> desc select * from city where countrycode !='CHN';
mysql> desc select * from city where countrycode not in ('CHN','USA');
mysql> desc select * from city where countrycode like '%CH%';
(2) index : 全索引扫描
mysql> desc select countrycode from city;
(3) range : 索引范围扫描(最常见)
> < >= <= like
in or
mysql> desc select * from city where id<10;
mysql> desc select * from city where countrycode like 'CH%';
mysql> desc select * from city where countrycode in ('CHN','USA');
改写:
desc
select * from city where countrycode='CHN'
union all
select * from city where countrycode='USA'
(4) ref 辅助索引等值查询
desc
select * from city where countrycode='CHN';
(5) eq_ref 多表关联查询中,非驱动表的连接条件是主键或唯一键
desc
select
city.name,
country.name ,
city.population
from city
join country
on city.countrycode=country.code
where city.population<100;
(6) connst(system) :主键或者唯一键等值查询
mysql> desc select * from city where id=10;
(7) NULL 索引中获取不到数据
mysql> desc select * from city where id=100000;
2.5 key_len详细说明
2.5.1 作用
判断联合索引覆盖长度
2.5.2 最大覆盖长度的计算方法
idx(a,b,c) ====> a(10)+b(20)+c(30)
(1) 影响计算的条件
字符集 : utf8mb4
数字类型
tinyint 1 Bytes
int 4 Bytes
bigint 8 Bytes
字符串类型
char(5) 5*4 Bytes
varchar(5) 5*4 Bytes + 2 Bytes
没有 not null : 多一个字节存储是否为空
测试表:
create table keyt (
id int not null primary key auto_increment,
num int not null,
num1 int ,
k1 char(10) not null ,
k2 char(10) ,
k3 varchar(10) not null ,
k4 varchar(10)
)charset=utf8mb4;
num : 4
num1: 5
k1 : 40
k2 : 41
k3 : 42
k4 : 43
2.5.3 联合索引应用"道道" *****
-- 建立联合索引时,最左侧列,选择重复值最少的列.
alter table keyt add index idx(a,b,c);
-- 例子:
-- 哪些情况可以完美应用以上索引.
desc select *from student where xname='张三' and xage=11 and xgender='m';
desc select *from student where xage=11 and xgender='m' and xname='张三' ;
desc select *from student where xgender='m' and xname='张三' and xage=11 ;
-- 影响到联合索引应用长度的.
-- 缺失 联合索引最左列,不走任何索引
mysql> desc select *from student where xage=11 and xgender='m' ;
-- 缺失中间部分,只能走丢失部分之前的索引部分
mysql> desc select *from student where xname ='张三' and xgender='m' ;
-- 查询条件中,出现不等值查询(> ,< ...like )
mysql> desc select *from student where xname ='张三' xage<18 and xgender='m' ;
联合索引应用长度到不等值列截断了.
-- 多子句
按照 select 子句顺序创建联合索引.
案例： 碎片过多 alter table engine=InnoDB 重建表
