• MySQL索引


    搬运自景女神博客园

    什么是索引

    索引在MySQL中也叫是一种“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要。
    索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。
    索引相当于字典的音序表,如果要查某个字,如果不使用音序表,则需要从几百页中逐页去查。

    索引的原理

    索引的目的在于提高查询效率,与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章,然后定位到该章下的一个小节,然后找到页数。相似的例子还有:查字典,查火车车次,飞机航班等

    本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是说,有了这种索引机制,我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

    磁盘IO与预读

    简单介绍一下磁盘IO和预读,磁盘读取数据靠的是机械运动,每次读取数据花费的时间可以分为寻道时间、旋转延迟、传输时间三个部分,寻道时间指的是磁臂移动到指定磁道所需要的时间,主流磁盘一般在5ms以下;旋转延迟就是我们经常听说的磁盘转速,比如一个磁盘7200转,表示每分钟能转7200次,也就是说1秒钟能转120次,旋转延迟就是1/120/2 = 4.17ms;传输时间指的是从磁盘读出或将数据写入磁盘的时间,一般在零点几毫秒,相对于前两个时间可以忽略不计。那么访问一次磁盘的时间,即一次磁盘IO的时间约等于5+4.17 = 9ms左右,听起来还挺不错的,但要知道一台500 -MIPS(Million Instructions Per Second)的机器每秒可以执行5亿条指令,因为指令依靠的是电的性质,换句话说执行一次IO的时间可以执行约450万条指令,数据库动辄十万百万乃至千万级数据,每次9毫秒的时间,显然是个灾难。
    预读的原因

    考虑到磁盘IO是非常高昂的操作,计算机操作系统做了一些优化,当一次IO时,不光把当前磁盘地址的数据,而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内,因为局部预读性原理告诉我们,当计算机访问一个地址的数据的时候,与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关,一般为4k或8k,也就是我们读取一页内的数据时候,实际上才发生了一次IO,这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。

    索引的数据结构

    b树  

    balance tree

    树状图是一种数据结构,它是由n(n>=1)个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。
    它具有以下的特点:每个结点有零个或多个子结点;没有父结点的结点称为根结点;每一个非根结点有且只有一个父结点;除了根结点外,每个子结点可以分为多个不相交的子树
                                
    根结点 : A   
    父节点 : A是B,C的父节点
    叶子节点:D,E是叶子节点
    树的深度/树的高度:高度为3

    b+树

    高度可控的多路搜索树

     b+树是通过二叉查找树,再由平衡二叉树,b树演化而来

    b+树特点

    数据只储存在叶子节点

    在子节点之间加入了双线连接,更方便的在子节点之间进行数据的读取

    聚集索引和辅助索引

    数据库中的B+树索引可以分为聚集索引(clustered index)和辅助索引(secondary index),

    聚集索引与辅助索引相同的是:不管是聚集索引还是辅助索引,其内部都是B+树的形式,即高度是平衡的,叶子结点存放着所有的数据。

    聚集索引与辅助索引不同的是:叶子结点存放的是否是一整行的信息

    辅助索引

    创建的索引列的数据储存在树形结构的叶子节点上

    储存的内容:索引列 + id列

    聚集索引

    直接把整行数据写到叶子节点上

    不同引擎的索引

    innodb引擎

    聚集索引  只有一个主键

    辅助索引  除了主键之外的所有索引都是辅助索引  (回表:只查询一个索引不能解决查询的问题,还需要到具体的表中去获取整行数据)

    myisam引擎

    都是辅助索引

    MySQL常用索引

    primary key  主键的创建自带索引效果  非空 + 唯一 + 聚集索引

    unique  唯一约束的创建自带索引效果  唯一 + 辅助索引

    index  普通的索引  辅助索引

    基本语法

    创建索引
    create index 索引名字 on 表(字段);
    
    删除索引
    drop index 索引名字 on 表;

    索引的优缺点

    优点

    查找速度快,创建了索引之后查找的效率大幅度提高

    缺点

    浪费空间,文件所占的硬盘的资源大幅度提高,拖慢写的速度(不要在程序中创建无用的索引)

    索引正确的使用方式(怎样命中索引?哪些情况会造成索引不命中?)

    1. 所查询的列不是创建了索引的列

    2. 在条件中不能带运算或者函数,必须是"字段 = 值"

    3. 如果创建索引的列的重复率高(性别,部门),也不能有效利用索引(重复率不超过10%的列比较适合做索引)

    4. 数据对应的范围如果太大的话,也不能有效利用索引(不能带 < , > , != , not in 等)

    5. like如果把%放在最前面也不能命中索引

    6. 多条件的情况

        and  只要有一个条件列是索引列就可以命中索引

        or     只有所有的条件列都是索引才能命中索引

    7. 如果是联合索引,要遵循最左前缀规则

    联合索引

    对a和b都创建索引

    create index ind_mix on (a,b);

    在多个条件相连的情况下,使用联合索引的效率要高于使用单字段的索引

    1. 创建索引的顺序是a,b,条件从哪一个字段开始出现了范围,索引就失效了

    2. 联合索引在使用时遵循最左前缀原则(有a就能命中索引)

    3. 联合索引中只有使用and能生效,使用or失效

    MySQL收尾

    执行计划

    explain sql语句

    查看sql语句的执行计划(是否命中索引,命中索引类型等)

    覆盖索引

    查的条件时索引列,并且显示的是查的条件相关的列

    explain sql语句 如果看见 using index 表示覆盖索引

    索引合并

    创建的时候分开创建,用的时候临时合并到一起了

    explain sql语句 如果看见 using union 表示索引合并

    慢日志

    MySQL日志管理
    ========================================================
    错误日志: 记录 MySQL 服务器启动、关闭及运行错误等信息
    二进制日志: 又称binlog日志,以二进制文件的方式记录数据库中除 SELECT 以外的操作
    查询日志: 记录查询的信息
    慢查询日志: 记录执行时间超过指定时间的操作
    中继日志: 备库将主库的二进制日志复制到自己的中继日志中,从而在本地进行重放
    通用日志: 审计哪个账号、在哪个时段、做了哪些事件
    事务日志或称redo日志: 记录Innodb事务相关的如事务执行时间、检查点等
    ========================================================
    一、bin-log
    1. 启用
    # vim /etc/my.cnf
    [mysqld]
    log-bin[=dir[filename]]
    # service mysqld restart
    2. 暂停
    //仅当前会话
    SET SQL_LOG_BIN=0;
    SET SQL_LOG_BIN=1;
    3. 查看
    查看全部:
    # mysqlbinlog mysql.000002
    按时间:
    # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56"
    # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54"
    # mysqlbinlog mysql.000002 --start-datetime="2012-12-05 10:02:56" --stop-datetime="2012-12-05 11:02:54" 
    
    按字节数:
    # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260
    # mysqlbinlog mysql.000002 --stop-position=260
    # mysqlbinlog mysql.000002 --start-position=260 --stop-position=930
    4. 截断bin-log(产生新的bin-log文件)
    a. 重启mysql服务器
    b. # mysql -uroot -p123 -e 'flush logs'
    5. 删除bin-log文件
    # mysql -uroot -p123 -e 'reset master' 
    
    
    二、查询日志
    启用通用查询日志
    # vim /etc/my.cnf
    [mysqld]
    log[=dir[filename]]
    # service mysqld restart
    
    三、慢查询日志
    启用慢查询日志
    # vim /etc/my.cnf
    [mysqld]
    log-slow-queries[=dir[filename]]
    long_query_time=n
    # service mysqld restart
    MySQL 5.6:
    slow-query-log=1
    slow-query-log-file=slow.log
    long_query_time=3  单位为秒
    查看慢查询日志
    测试:BENCHMARK(count,expr)
    SELECT BENCHMARK(50000000,2*3);
    
    日志管理
    日志管理

    慢日志通过配置文件开启

    数据库/表的导入导出

    备份表 :homwork库中的所有表和数据
        mysqldump -uroot -p123 work > D:day42a.sql
        备份单表
        mysqldump -uroot -p123 work course > D:day42a.sql
    
    备份库 :
        mysqldump -uroot -p123 --databases work > D:day42db.sql
    
    恢复数据:
        进入mysql 切换到要恢复数据的库下面
        sourse D:day42a.sql
    sql语句

    事务

    开启事务,给数据加锁,防止数据被多个人同时修改

    begin;
    select id from t1 where name = 'alex' for update;
    update t1 set id = 2 where name = 'alex';
    commit;
    sql语句

    多表联查速度慢怎么办

    1. 从表结构的角度

      尽量用固定长度的数据类型代替可变长数据类型

      把固定长度的字段放前面

    2. 从数据的角度

      表中的数据越多,查询速度就越慢

      列多:垂直分表  行多:水平分表

    3. 从sql的角度

      尽量把条件写的细致,where条件多做筛选

      多表尽量用连表代替子查询

      创建有效的索引,规避无效的索引

    4. 从配置的角度

      开启慢日志查询,确认具体的有问题的sql语句并修改

    5. 从数据库的角度

      读写分离(解决数据库读的瓶颈)

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    python基础一 ------Python 的编码
    Scrapy基础(一) ------学习Scrapy之前所要了解的
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/biulo/p/11316801.html
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