MySQL进阶 ==＞ 引擎选择&优化指南

发布于：2024-04-18 ⋅ 阅读:(34) ⋅ 点赞:(0)

数据库引擎的选择：

InnoDB

InnoDB存储引擎是Mysql的默认存储引擎。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

存储方式

InnoDB 存储表和索引有以下两种方式 ：

①. 使用共享表空间存储， 这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中， 数据和索引保存在 innodb_data_home_dir 和 innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。

②. 使用多表空间存储， 这种方式创建的表的表结构仍然存在 .frm 文件中，但是每个表的数据和索引单独保存在 .ibd 中。存储路径： cd /var/lib/mysql/自己建的数据库

MyISAM

MyISAM 不支持事务、也不支持外键，其优势是访问的速度快，对事务的完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表 。

文件存储方式

每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其文件名都和表名相同，但拓展名分别是 ：

.frm (存储表定义)；

.MYD(MYData , 存储数据)；

.MYI(MYIndex , 存储索引)；

MEMORY

Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm ，该文件中只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。MEMORY 类型的表访问非常地快，因为他的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引 ， 但是服务一旦关闭，表中的数据就会丢失。

MERGE

MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，MERGE表本身并没有存储数据，对MERGE类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。

对于MERGE类型表的插入操作，是通过INSERT_METHOD子句定义插入的表，可以有3个不同的值，使用FIRST 或 LAST 值使得插入操作被相应地作用在第一或者最后一个表上，不定义这个子句或者定义为NO，表示不能对这个MERGE表执行插入操作。

数据库引擎的选择：

InnoDB:

MySQL默认的存储引擎，支持事务、外键。

如果应用对事务的完整性有比较高的要求，并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询外，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。InnoDB存储引擎除了有效的降低由于删除和更新导致的锁定，还可以明确事务的完整提交和回滚，对于类似于计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统，InnoDB是最好选择。

MyISAM:

应用以读操作和插入操作为主，只有很少部分的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求并不是很高，那么选择这个存储很合适。

Memory:

将所有的数据保存在RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，可以提供几块的访问。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，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果。

MERGE：

用于将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表的大小限制，并且通过将不同的表分布在多个磁盘上，可以有效的改善MERGE表的访问效率。这对于存储诸如数据仓储等VLDB环境十分合适。

 SQL优化指南：

explain分析执行计划

通过以上步骤查询到效率低的 SQL 语句后，可以通过 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。

id select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序。
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（子查询中的第一个 SELECT）等
table 输出结果集的表
type 表示表的连接类型，性能由好到差的连接类型为( system ---> const -----> eq_ref ------> ref -------> ref_or_null----> index_merge ---> index_subquery -----> range -----> index ------> all )
possible_keys 表示查询时，可能使用的索引
key 表示实际使用的索引
key_len 索引字段的长度
rows 扫描行的数量
extra 执行情况的说明和描述

id 字段是 select查询的序列号，是一组数字，表示的是查询中执行select子句或者是操作表的顺序。id 情况有三种

1） id 相同表示加载表的顺序是从上到下。

 2） id 不同id值越大，优先级越高，越先被执行。

3） id 有相同，也有不同，同时存在。id相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有的组中，id的值越大，优先级越高，越先执行。  

表示 SELECT 的类型，常见的取值，如下表所示：

select_type 含义
SIMPLE 简单的select查询，查询中不包含子查询或者UNION，一般是单表查询
PRIMARY 查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询标记为该标识
SUBQUERY 在SELECT 或 WHERE 列表中包含了子查询
DERIVED 在FROM 列表中包含的子查询，被标记为 DERIVED（衍生） MYSQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表中
UNION 若第二个SELECT出现在UNION之后，则标记为UNION ； 若UNION包含在FROM子句的子查询中，外层SELECT将被标记为 ： DERIVED
UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT

type 显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，可取值为：

selecttype 含义
NULL MySQL不访问任何表，索引，直接返回结果
system 表只有一行记录(等于系统表)，这是const类型的特例，一般不会出现
const 表示通过索引一次就找到了，const 用于比较primary key 或者 unique 索引。因为只匹配一行数据，所以很快。如将主键置于where列表中，MySQL 就能将该查询转换为一个常亮。const于将 "主键" 或 "唯一" 索引的所有部分与常量值进行比较
eq_ref 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询，关联查询出的记录只有一条。常见于主键或唯一索引扫描
ref 非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。本质上也是一种索引访问，返回所有匹配某个单独值的所有行（多个）
range 只检索给定返回的行，使用一个索引来选择行。 where 之后出现 between ， < , > , in 等操作。
index index 与 ALL的区别为 index 类型只是遍历了索引树， 通常比ALL 快， ALL 是遍历数据文件。
all 将遍历全表以找到匹配的行

 判断结果集的好坏

NULL > system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

possible_keys : 显示可能应用在这张表的索引， 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，在不损失精确性的前提下， 长度越短越好 。

profile查看SQL执行的过程：

通过 have_profiling 参数，能够看到当前MySQL是否支持profile：

查看是否支持：

 select @@have_profiling;

响应结果： 

set profiling=1; //开启profiling 开关；

trace分析优化器执行计划

MySQL5.6提供了对SQL的跟踪trace, 通过trace文件能够进一步了解为什么优化器选择A计划, 而不是选择B计划。

打开trace ， 设置格式为 JSON，并设置trace最大能够使用的内存大小，避免解析过程中因为默认内存过小而不能够完整展示。

SET optimizer_trace="enabled=on",end_markers_in_json=on;
set optimizer_trace_max_mem_size=1000000;

执行SQL语句 ：

select * from tb_item where id < 4;

最后， 检查information_schema.optimizer_trace就可以知道MySQL是如何执行SQL的 ：

详细执行过程…… 

*************************** 1. row ***************************
QUERY: select * from tb_item where id < 4
TRACE: {
  "steps": [
    {
      "join_preparation": {
        "select#": 1,
        "steps": [
          {
            "expanded_query": "/* select#1 */ select `tb_item`.`id` AS `id`,`tb_item`.`title` AS `title`,`tb_item`.`price` AS `price`,`tb_item`.`num` AS `num`,`tb_item`.`categoryid` AS `categoryid`,`tb_item`.`status` AS `status`,`tb_item`.`sellerid` AS `sellerid`,`tb_item`.`createtime` AS `createtime`,`tb_item`.`updatetime` AS `updatetime` from `tb_item` where (`tb_item`.`id` < 4)"

SQL优化： 

首先查看数据量： 

通过主键查询：

 通过title查询：

原始查询：

 添加title索引：

create index idx_item_title on tb_item(title);

  查看执行计划（含有主键）：

创建全值索引：

create index idx_seller_name_sta_addr on tb_seller(name,status,address);

1). 全值匹配 ，对索引中所有列都指定具体值。

该情况下，索引生效，执行效率高。

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市'\G;

2). 最左前缀法则

如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始，并且不跳过索引中的列。

匹配最左前缀法则，走索引：

explain select * from tb_seller where name='小米科技' ;

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1'  ;

explain select * from tb_seller where name='小米科技' and status='1' and address='北京市' ;

违反左前缀：

倘如第一个where字段不是创建的第一个索引值： 索引不会生效，全局扫描！！！

如果符合最左法则，但是出现跳跃某一列，只有最左列索引生效：

3). 范围查询右边的列，不能使用索引 。

 4). 不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

 5). 字符串不加单引号，造成索引失效。

由于，在查询是，没有对字符串加单引号，MySQL的查询优化器，会自动的进行类型转换，造成索引失效。

6). 尽量使用覆盖索引，避免select *

尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列完全包含查询列）），减少select * 。

如果查询列，超出索引列，也会降低性能。

    using index ：使用覆盖索引的时候就会出现

    using where：在查找使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据

    using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据

    using index ; using where：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据

7). 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，那么涉及的索引都不会被用到。

示例，name字段是索引列 ， 而createtime不是索引列，中间是or进行连接是不走索引的 ：

 and有索引值：

or没有使用索引！！！ 

 8). 以%开头的Like模糊查询，索引失效。

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。

explain select * from tb_seller where name like 'Java程序%';

explain select * from tb_seller where name like '%Java程序%';

9). 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。  

由于第一条数据就是 ‘address = '北京市'’

 explain select * from tb_seller where address = '西安市';

 explain select * from tb_seller where address = '北京市';

10). is NULL ， is NOT NULL 有时索引失效。

 explain select * from tb_seller where name is null;

explain select * from tb_seller where name is not null;

11). in 走索引， not in 索引失效。

explain select * from tb_seller where sellerid in ('oppo','xiaomi','sina');

 explain select * from tb_seller where sellerid not in ('oppo','xiaomi','sina');

12). 单列索引和复合索引。

尽量使用复合索引，而少使用单列索引 。

创建复合索引：

create index idx_name_sta_address on tb_seller(name, status, address);

就相当于创建了三个索引 ： 
	name
	name + status
	name + status + address

创建单列索引：

create index idx_seller_name on tb_seller(name);
create index idx_seller_status on tb_seller(status);
create index idx_seller_address on tb_seller(address);

数据库会选择一个最优的索引（辨识度最高索引）来使用，并不会使用全部索引 。

13）破坏左前缀原则：

 创建多个复合索引：

 create index idx_address_name on tb_seller(address,name);

 创建逆字段索引之前，破坏做前缀原则，不能使用索引：

 explain select name,status,address from tb_seller where address='北京市' and name='小米科技' and status='1' ;

 添加多个复合索引之后：

查看索引的使用情况：

show status like 'Handler_read%';	

show global status like 'Handler_read%';

Handler_read_first：索引中第一条被读的次数。如果较高，表示服务器正执行大量全索引扫描（这个值越低越好）。

Handler_read_key：如果索引正在工作，这个值代表一个行被索引值读的次数，如果值越低，表示索引得到的性能改善不高，因为索引不经常使用（这个值越高越好）。

Handler_read_next ：按照键顺序读下一行的请求数。如果你用范围约束或如果执行索引扫描来查询索引列，该值增加。

Handler_read_prev：按照键顺序读前一行的请求数。该读方法主要用于优化ORDER BY ... DESC。

Handler_read_rnd ：根据固定位置读一行的请求数。如果你正执行大量查询并需要对结果进行排序该值较高。你可能使用了大量需要MySQL扫描整个表的查询或你的连接没有正确使用键。这个值较高，意味着运行效率低，应该建立索引来补救。

Handler_read_rnd_next：在数据文件中读下一行的请求数。如果你正进行大量的表扫描，该值较高。通常说明你的表索引不正确或写入的查询没有利用索引。

 

SQL优化小结：

  1.  全职匹配，对索引中所有列都指定具体值；
  2. 最左前缀法则；
  3. 范围查询右边的列，不能使用索引；
  4. 不要再索引列上进行运算操作，索引将失效；
  5. 字符串不加单引号，造成索引失效；
  6. 尽量使用覆盖索引，避免使用 * （通配符）
  7. 用or 分割开的条件，如果or前的条件中的列含有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到；
  8. 以%开头的Like模糊查询，索引失效；
  9. 如果MySQL评估使用索引会比全表更慢，则不使用索引；
  10. is Null ,is NOT NULL有时索引失效
  11. in 走索引 ，not in 索引失效；
  12. 单列索引 和 复合索引；

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