mysql高级（进阶篇）

存储引擎

1. 连接层
   最上层是一些客户端和连接服务，主要完成一些类似连接处理，授权认证及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证他所具有的操作权限
2. 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
3. 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和存储引擎之间进行通信。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
4. 存储层
   主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互

存储引擎简介

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。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。

// 在创建表的时候，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;

存储引擎特点

InnoDB

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎
特点

1. DML操作遵循ACID模型，支持事务
2. 行级锁，提高并发访问性能
3. 支持 外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性
   文件
   xxx.ibd:xxx代表是表名，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
   

MyISAM

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎
特点

1. 不支持事务，不支持外键
2. 支持表锁，不支持行锁
3. 访问速度快
   文件：
   xxx.sdi:存储表结构信息，xxx.MYD:存储数据，xxx.MYI:存储索引

Memory

Memory引擎的表数据是存储在内存中的，由于受到硬件问题，或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用
特点：

1. 内存存放
2. hash索引（默认）
   文件：xxx.sdi存储表结构信息

小结

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	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	-	-

存储引擎选择

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

1. InnoDB：是MySQL的默认存储引擎，支持事务，外键。如果应用对事物的完整性有较高的要求，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，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择
2. 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，并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是合适的
3. Memory：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表以及缓存。Memory的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保证数据的安全性

索引

索引（index）是帮助MySQL搞笑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找算法，这种数据结构就是索引
优缺点

优点	缺点
提高数据检索的效率，降低数据库的I/O成本	索引列也是要站空间的
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	索引大大提高了查询效率，同时却也降低了更新表的速度，如对表进行INSERT,UPDATE,DELETE时，效率降低

索引结构

MySQL的索引结构是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种

索引结构	描述
B+Tree索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash索引	底层数据结构是用Hash实现的，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后支持	支持	不支持

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

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	快读定位特征数据	可以有多个
全文索引	全文索引找的是文本中的文件字，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到了一块，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对应的主键	可以存在多个

聚集索引存储规则：如果存在主键，逐渐索引就是聚集索引，否则将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引，再否则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

索引语法

// 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;

SQL性能分析

SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过show[session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT,UPDATE,DELETE,SELECT的访问频次：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com______';

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，默认十秒）的所有SQL语句的日志。MySQL的慢日志查询默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
show_query_log = 1
# 设置慢日志的时间为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

profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

SELECT @@have_profiling;

默认profile是关闭的，可以通过set语句在session|global级别开启profiling：

SET profiling = 1;

执行一系列SQL操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时

# 查看每一条SQL的耗时情况
show profiles;

# 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;

# 查看指定query_id的SQL语句的CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

explain执行计划

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

# 直接在select语句之前加上关键字explain/desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件;

EXPLAIN执行计划各字段的含义：

1. Id：select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；Id不同，值越大，越先执行）
2. select_type：表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询），PRIMARY（主查询，即外层的查询），UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句），SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
3. type：表示连接类型，性能由好到差的链接类型为：NULL，system，const，eq_ref，ref，range，index，all
4. possible_key：显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个
5. key：实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引
6. key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
7. rows：MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
8. filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好

验证索引效率

针对字段创建索引

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn);

1. 最左前缀法则：如果索引了多列（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）
2. 范围查询：联合索引中，出现范查询（>,<），范围查询右侧的列索引失效
3. 索引列运算：不要在索引列上进行运算操作，否则索引失效
4. 字符串不加引号：字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
5. 模糊匹配：如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效
6. or连接的条件：用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么设计的索引都不会被用到
7. 数据分布影响：如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引

SQL提示

SQL提示，是优化数据库一个重要手段，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

explain select * from tb_user use index()....

explain select * from tb_user ignore index()....

explain select * from tb_user force index()...

覆盖索引

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 *
using index condition：查找使用了索引，但是需要回标查询数据
using where using index：查找使用了索引，但是需要的数据在索引中都能查到，所以不需要回表查询数据

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I/O，影响查询效率。此时可以只将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

create index idx_xxxx on table_name(column(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