MySQL进阶篇（1）—存储引擎、索引

目录

一、存储引擎

1.1 MySQL体系结构

1.2 存储引擎介绍

1.3 存储引擎特点

1.3.1 InnoDB

1.3.2 MyISAM

1.3.3 Memory

1.4 存储引擎选择

二、索引

2.1 索引概述

2.2 索引结构

2.2.1 二叉树

2.2.2 B-Tree（多路平衡查找树）

2.2.3 B+Tree

2.2.4 Hash

2.3 索引分类

2.4 索引语法

2.5 SQL性能分析

2.5.1 SQL执行频率

2.5.2 慢查询日志

2.5.3 profile详情

2.5.4 explain执行计划

2.6 索引使用

2.6.1 验证索引效率

2.6.2 最左前缀法则

2.6.3 范围查询

2.6.4 索引失效情况

2.6.5 SQL提示

2.6.6 覆盖索引

2.6.7 前缀索引

2.6.8 单列索引与联合索引

2.7 索引设计原则

2.8 总结

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一、存储引擎

1.1 MySQL体系结构

• 连接层

        最上层是一些客户端和链接服务，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。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带动书的核心服务功能，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

• 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，这样可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎

• 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

1.2 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。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型

1.3 存储引擎特点

1.3.1 InnoDB

• 介绍

        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

        DML操作存储ACID模型，支持事务；

        行级锁，提高并发访问性能；

        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代表的表名，InnoDB引擎的每张表都会对应这样的一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。    参数：innodb_file_per_table

1.3.2 MyISAM

• 介绍

       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.sdi：存储表结构信息

        xxx.MYD：存储数据

        xxx.MYI：存储索引

 

1.3.3 Memory

• 介绍

       Memory引擎的表数据时存储在内存中的，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存储使用

• 特点

       内存存放

       hash索引（默认） 

• 文件

        xxx.sdi：存储表结构信息

1.4 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。

• InnoDB：是MySQL的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务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，还包括很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择
• 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、并发性要求不是很高，那么选择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的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法存储在内存中，而且无法保证数据的安全性

二、索引

2.1 索引概述

        索引时帮助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中上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

索引的优缺点

 优点：

• 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
• 通过索引列队数据进行排序，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，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低

2.2 索引结构

2.2.1 二叉树

2.2.2 B-Tree（多路平衡查找树）

 

2.2.3 B+Tree

相对于B-Tree区别：

1. 所有的数据都会出现在叶子节点
2. 叶子节点形成一个单向链表

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，增加了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

2.2.4 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

Hash索引特点

1. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询(between，>，<，...)
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 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

        在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB种具有自适应的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

2.3 索引分类

 

 

2.4 索引语法

2.5 SQL性能分析

2.5.1 SQL执行频率

2.5.2 慢查询日志

2.5.3 profile详情

2.5.4 explain执行计划

 EXPLAIN执行计划各字段含义：

字段	含义
id	select查询序列号，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)
select_type	表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE(简单表，即不适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
type	表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
possible_key	显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个
key	实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引
key_len	表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精度性的前提下，长度越短越好
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
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

2.6 索引使用

2.6.1 验证索引效率

2.6.2 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)

2.6.3 范围查询

联合索引中，出现范围查询（>，<），范围查询右侧的列索引失效

2.6.4 索引失效情况

• 索引列运算

        不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

• 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 

• 模糊查询

        如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果使头部模糊匹配，索引将失效

• or连接条件

        用or分隔开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到

• 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

2.6.5 SQL提示

2.6.6 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够找到)，减少select * 

 

2.6.7 前缀索引

        当字段类型为字符串(varchar，text，longtext等)时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，在查询时浪费大量的磁盘IO，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

 

2.6.8 单列索引与联合索引

2.7 索引设计原则

1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
2. 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
3. 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
4. 如果使字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
5. 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.
6. 要控制索引的数量，索引并不是越多越好，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率
7. 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的用于查询

2.8 总结

 

转载：https://blog.csdn.net/weixin_61843013/article/details/127595713