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MySQL

2020-11-10 16:54:28   0  举报

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Mysql

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大纲/内容

事务

锁

索引

优点

索引大大减小了服务器需要扫描的数据量 索引可以帮助服务器避免排序和临时表 索引可以将随机IO变成顺序IO 索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。在MySQL5.1和更新的版本中，InnoDB可以在服务器端过滤掉行后就释放锁，但在早期的MySQL版本中，InnoDB直到事务提交时才会解锁。对不需要的元组的加锁，会增加锁的开销，降低并发性。 InnoDB仅对需要访问的元组加锁，而索引能够减少InnoDB访问的元组数。但是只有在存储引擎层过滤掉那些不需要的数据才能达到这种目的。一旦索引不允许InnoDB那样做（即索引达不到过滤的目的），MySQL服务器只能对InnoDB返回的数据进行WHERE操作，此时，已经无法避免对那些元组加锁了。如果查询不能使用索引，MySQL会进行全表扫描，并锁住每一个元组，不管是否真正需要。 关于InnoDB、索引和锁：InnoDB在二级索引上使用共享锁（读锁），但访问主键索引需要排他锁（写锁）

缺点

虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存索引文件。 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。 如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。 对于非常小的表，大部分情况下简单的全表扫描更高效；

MySQL里同一个数据表里的索引总数限制为16个。

innodb使用的索引数据结构

InnoDB使用的是B+Tree

B+Tree：每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的范围遍历。 B+Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离相同，很适合查找范围数据。 B-Tree可以对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的LIKE使用索引。

按索引的最左边前缀(leftmost prefix of the index)来进行查询：

索引排序

也可以利用B-Tree索引进行索引排序（对查询结果进行ORDER BY），必须保证ORDER BY按索引的最左边前缀(leftmost prefix of the index)来进行。

MySQL中，有两种方式生成有序结果集：

按索引顺序扫描

如果explain出来的type列的值为“index”，则说明MYSQL使用了索引扫描来做排序。

可以利用同一索引同时进行查找和排序操作：

当索引的顺序与ORDER BY中的列顺序相同，且所有的列是同一方向（全部升序或者全部降序）时，可以使用索引来排序。

ORDER BY子句和查询型子句的限制是一样的：需要满足索引的最左前缀的要求，有一种情况下ORDER BY子句可以不满足索引的最左前缀要求，那就是前导列为常量时：WHERE子句或者JOIN子句中对前导列指定了常量。

如果查询是连接多个表，仅当ORDER BY中的所有列都是第一个表的列时才会使用索引。其它情况都会使用filesort文件排序。

使用filesort

当MySQL不能使用索引进行排序时，就会利用自己的排序算法(快速排序算法)在内存(sort buffer)中对数据进行排序；如果内存装载不下，它会将磁盘上的数据进行分块，再对各个数据块进行排序，然后将各个块合并成有序的结果集（实际上就是外排序，使用临时表）。

对于filesort，MySQL有两种排序算法：

两次扫描算法(Two passes)

先将需要排序的字段和可以直接定位到相关行数据的指针信息取出，然后在设定的内存（通过参数sort_buffer_size设定）中进行排序，完成排序之后再次通过行指针信息取出所需的Columns。 该算法是MySQL4.1之前采用的算法，它需要两次访问数据，尤其是第二次读取操作会导致大量的随机I/O操作。另一方面，内存开销较小。

一次扫描算法(single pass)

该算法一次性将所需的Columns全部取出，在内存中排序后直接将结果输出。 从MySQL4.1版本开始使用该算法。它减少了I/O的次数，效率较高，但是内存开销也较大。如果我们将并不需要的Columns也取出来，就会极大地浪费排序过程所需要的内存。 在 MySQL 4.1 之后的版本中，可以通过设置 max_length_for_sort_data 参数来控制 MySQL 选择第一种排序算法还是第二种：当取出的所有大字段总大小大于 max_length_for_sort_data 的设置时，MySQL 就会选择使用第一种排序算法，反之，则会选择第二种。

当对连接操作进行排序时，如果ORDER BY仅仅引用第一个表的列，MySQL对该表进行filesort操作，然后进行连接处理，此时，EXPLAIN输出“Using filesort”；否则，MySQL必须将查询的结果集生成一个临时表，在连接完成之后进行filesort操作，此时，EXPLAIN输出“Using temporary;Using filesort”。

为了尽可能地提高排序性能，我们自然更希望使用第二种排序算法，所以在 Query 中仅仅取出需要的 Columns 是非常有必要的。

索引分类

聚簇索引(cluster index)

节点页只包含了索引列，叶子页包含了行的全部数据。聚簇索引“就是表”，因此可以不需要独立的行存储。

主键，就是聚簇索引

聚簇索引保证关键字的值相近的元组存储的物理位置也相近（所以字符串类型不宜建立聚簇索引，特别是随机字符串，会使得系统进行大量的移动操作）。

Innodb才支持，MyISAM不支持

聚簇索引中的每个叶子节点包含主键的值，事务ID，用于事务和MVCC的回滚指针，和余下的列(如id)。

二级索引

叶子节点保存的不是指行的物理位置的指针，而是行的主键值。

这意味着通过二级索引查找行，存储引擎需要：1、找到二级索引的叶子节点获取对应的主键值，2、根据这个主键值去聚簇索引中查找到对应的行。这里需要两次B-Tree查找而不是一次。 聚簇索引对于InnoDB表尤其有用，因为InnoDB使用聚簇索引组织数据，如果二级索引中包含查询所需的数据，就不再需要在聚集索引中查找了。

Hash索引

MySQL中，只有Memory存储引擎显示支持hash索引，是Memory表的默认索引类型

Memory存储引擎支持非唯一hash索引，这在数据库领域是罕见的：如果多个值有相同的hash code，索引把它们的行指针用链表保存到同一个hash表项中。

InnoDB引擎有一个特殊的功能叫做“自适应哈希索引”，由Mysql自动管理，不需要DBA人为干预。默认情况下为开启，我们可以通过参数innodb_adaptive_hash_index来禁用此特性。 当InnoDB注意到某些索引值被使用得非常频繁时，它会在内存中基于缓冲池中的B+ Tree索引上再创建一个哈希索引，这样就上B-Tree索引也具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。 只能用于等值比较，例如=， <=>，in ； 无法用于排序

InnoDB官方文档显示，启用自适应哈希索引后，读和写性能可以提高2倍，对于辅助索引的连接操作，性能可以提高5倍

空间(R-Tree)索引

MyISAM支持空间索引，主要用于地理空间数据类型，例如GEOMETRY。

全文(Full-text)索引

全文索引是MyISAM的一个特殊索引类型，它查找的是文本中的关键词，主要用于全文检索。

innodb的索引

主键索引

它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一个表只能有一个主键。

一般是在建表的时候同时创建主键索引： CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) ); 当然也可以用 ALTER 命令。 与之类似的，外键索引：如果为某个外键字段定义了一个外键约束条件，MySQL就会定义一个内部索引来帮助自己以最有效率的方式去管理和使用外键约束条件。

唯一索引

它与前面的普通索引类似，不同的就是：普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。而唯一索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

创建索引

CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))

修改表结构

创建表的时候直接指定

普通索引

创建索引

修改表结构

创建表的时候直接指定

删除索引的语法

组合索引

建立索引的时机

在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL的B-Tree只对<，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN，以及不以通配符开始的LIKE才会使用索引。

一些技巧和注意事项

索引字段尽量使用数字型（简单的数据类型）

若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了

尽量不要让字段的默认值为NULL

索引不会包含有NULL值的列，只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。 所以我们在数据库设计时尽量不要让字段的默认值为NULL，应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。

前缀索引和索引选择性

对字符串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。

对于BLOB、TEXT或者很长的VARCHAR类型的列，必须使用前缀索引，因为MYSQL不允许索引这些列的完整长度。

前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法，但另一方面也有其缺点：MySQL无法使用前缀索引做order by和group by，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。在绝大多数应用里，数据库中的字符串数据大都以各种各样的名字为主，把索引的长度设置为10~15个字符已经足以把搜索范围缩小到很少的几条数据记录了。 通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。

索引的选择性是指，不重复的索引值（基数）和数据表中的记录总数的比值。

索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MYSQL在查找时过滤掉更多的行。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。

也就是识别度

使用唯一索引

索引的选择性/识别度越高越好

使用组合索引代替多个列索引

注意重复/冗余的索引、不使用的索引

识别度不高的索引，或者重复/冗余的索引，可以删除

对大的文本进行搜索，使用全文索引而不要用使用 like ‘%…%’

innodb不支持全文索引，建议走es

like语句不要以通配符开头

不要在列上进行运算

索引列不能是表达式的一部分，也不是是函数的参数。

例如以下两个查询无法使用索引：

1）表达式： select actor_id from sakila.actor where actor_id+1=5;

2）函数参数：select ... where TO_DAYS(CURRENT_DATE) - TO_DAYS(date_col)<=10;

尽量不要使用NOT IN、<>、!= 操作

or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，那么涉及到的索引都不会被用到 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

组合索引的使用要遵守“最左前缀”原则'

将选择性/识别度最高的列放在前面

1. 查询必须从索引的最左边的列开始，否则无法使用索引。例如，你不能直接利用索引查找在某一天出生的人。

2. 不能跳过某一索引列

3. 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列。例如，如果你的查询语句为WHERE last_name="Smith" AND first_name LIKE 'J%' AND dob='1976-12-23'，则该查询只会使用索引中的前两列，因为LIKE是范围查询。

使用索引排序时，ORDER BY也要遵守“最左前缀”原则

1. 当索引的顺序与ORDER BY中的列顺序相同，且所有的列是同一方向（全部升序或者全部降序）时，可以使用索引来排序。

2. ORDER BY子句和查询型子句的限制是一样的：需要满足索引的最左前缀的要求，有一种情况下ORDER BY子句可以不满足索引的最左前缀要求，那就是前导列为常量时：WHERE子句或者JOIN子句中对前导列指定了常量。

3. 如果查询是连接多个表，仅当ORDER BY中的所有列都是第一个表的列时才会使用索引。其它情况都会使用filesort文件排序。

4. 如果列类型是字符串，那么一定记得在 where 条件中把字符常量值用引号引起来，否则的话即便这个列上有索引，MySQL 也不会用到的，因为MySQL 默认把输入的常量值进行转换以后才进行检索。

任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段

如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢，则不使用索引。当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。