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MySQL优化–概述以及索引优化分析

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MySQL优化–概述以及索引优化分析一、MySQL概述 1.1、MySQL文件含义 通过如下命令查看 show variables like ‘%dir%’; MySQL文件位置及含义 名称 值 备注 basedir /usr/ 安装…

MySQL优化--概述以及索引优化分析[数据库教程]

一、MySQL概述

1.1、MySQL文件含义

通过如下命令查看

show variables like ‘%dir%‘;

代码100分

技术图片

MySQL文件位置及含义

名称 值 备注
basedir /usr/ 安装路径
character_sets_dir /usr/share/mysql-8.0/charsets/ 保存字符集目录
datadir /var/lib/mysql/ 数据存放路径
lc_messages_dir /usr/share/mysql-8.0/
plugin_dir /usr/lib64/mysql/plugin/ 插件
slave_load_tmpdir /tmp 缓存文件
tmpdir /tmp 缓存文件

配置文件位置

Linux:/etc/my.cnf

win:C:ProgramDataMySQLMySQL Server 8.0my.ini

1.2、MySQL主要配置文件

二进制日志log-bin：用于主从复制

错误日志log-error：默认关闭，记录严重警告和错误信息，启动和关闭的详细信息等。

查询日志：默认关闭，可显式指定，记录慢查询日志

数据文件：

  • MyISAM中： 1. frm 存放表结构

    ? 2. myd 存放表数据

    ? 3. myd 存放表索引

  • InnoDB 中：ibd文件存放数据

1.3、MySQL引擎

查询引擎

代码100分show engines;

技术图片

show variables like ‘%storage_engine%‘

技术图片

MyISAM InnoDB
构成上的区别： 每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。 .frm文件存储表定义。 数据文件的扩展名为.MYD (MYData)。 索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex)。 基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件，InnoDB 表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为 2GB
事务处理上方面： MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持 InnoDB提供事务支持事务，外部键（foreign key）等高级数据库功能
SELECT、UPDATE、INSERT、Delete操作 如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择 1.如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表 2.DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。 3.LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用
对AUTO_INCREMENT的操作 每表一个AUTO_INCREMEN列的内部处理。 MyISAM为INSERT和UPDATE操作自动更新这一列。这使得AUTO_INCREMENT列更快（至少10%）。在序列顶的值被删除之后就不能再利用。(当AUTO_INCREMENT列被定义为多列索引的最后一列，可以出现重使用从序列顶部删除的值的情况）。 AUTO_INCREMENT值可用ALTER TABLE或myisamch来重置 对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引 更好和更快的auto_increment处理 如果你为一个表指定AUTO_INCREMENT列，在数据词典里的InnoDB表句柄包含一个名为自动增长计数器的计数器，它被用在为该列赋新值。 自动增长计数器仅被存储在主内存中，而不是存在磁盘上 关于该计算器的算法实现，请参考 AUTO_INCREMENT列在InnoDB里如何工作
表的具体行数 select count(*) from table,MyISAM只要简单的读出保存好的行数，注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的 InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行
锁 表锁 提供行锁(locking on row level)，提供与 Oracle 类型一致的不加锁读取(non-locking read in SELECTs)，另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表， 例如update table set num=1 where name like “%aaa%”

二、索引优化分析

2.1、什么是索引

MySQL官方的定义为：

索引(Index)是帮助MySQL高效地获取数据的数据结构

索引的本质是数据结构

可简单的理解为“排好序的快速查找数据结构”

2.2、索引分类

索引类型 索引含义
单值索引 一个索引仅包含一个列
唯一索引 索引列的值必须唯一，可以有空值
复合索引 一个索引包含多个列

2.3、基本语法

2.3.1、创建

方法一：

代码100分CREATE [UNIQUE] INDEX indexName ON mytable(columnname(length));

方法二：

ALTER mytable ADD [UNIQUE] INDEX [indexname] on (columnname(length));

2.3.2、删除

DROP INDEX [indexName] ON mytable;

2.3.3、查看

SHOW INDEX FROM table_name;

2.4、explain

2.4.1、基本语法

EXPLAIN select语句;

2.4.2、字段解释

  • id：select查询的序列号，包含一组数字，表示select字句或操作表的顺序

    • id相同，执行顺序自上向下
    • id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
    • id相同不同，同时存在

  • select_type

    • id select_type 含义
      1 SIMPLE 简单select查询
      2 PRIMARY 包含复杂查询的最外层查询
      3 SUBQUERY 子查询
      4 DERIVED 衍生，递归执行，结果保存至临时表
      5 UNION 若第二个SELECT出现在UNION之后，标记为UNION
      6 UNION RESULT 从UNION表获取结果的SELECT

  • table 这一行的数据关于哪张表

  • partitions

  • type

    • 从最好到最差排序 system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

    • 类型 含义
      system 表中只有一行数据，等于系统表
      const 通过索引一次就找到了，被视为常量
      eq_ref 唯一性索引扫描，表中只有一个记录匹配
      ref 非唯一性索引扫描，表中有多个记录匹配
      range 范围
      index 全索引扫描
      ALL 全表扫描

  • possible_keys

    • 可能会在该表上使用的索引，一个或者多个
    • 查询字段上存在的索引将被列出，不一定实际使用

  • key 实际使用的索引，如果为NULL，未使用索引；若有覆盖索引(从索引就可以获得数据，不需要查表)，则仅在key字段出现

  • key_len 索引字段的最大可能长度，并非实际长度

    • 列类型 KEY_LEN 备注
      id int key_len = 4+1 int为4bytes,允许为NULL,加1byte
      id bigint not null key_len=8 bigint为8bytes
      user char(30) utf8 key_len=30*3+1 utf8每个字符为3bytes,允许为NULL,加1byte
      user varchar(30) not null utf8 key_len=30*3+2 utf8每个字符为3bytes,变长数据类型,加2bytes
      user varchar(30) utf8 key_len=30*3+2+1 utf8每个字符为3bytes,允许为NULL,加1byte,变长数据类型,加2bytes
      detail text(10) utf8 key_len=30*3+2+1 TEXT截取部分,被视为动态列类型。

  • ref 引用的字段，为NULL未引用

  • rows 根据表统计信息和索引选用情况，大致估算出所需要读取的行数

  • filtered

  • Extra 不适合包含在其他列但十分重要的信息

    • Using filesort 使用外部排序，不使用索引的排序；无法使用索引完成的排序成为“文件排序”
    • Using temporary 使用了临时表存储中间结果
    • Using index 覆盖索引
    • Using where 使用了where
    • Using join buffer 使用了连接缓存
    • Impossible where 不存在的条件
    • select tables optimized away 没有GROUP BY的情况下，优化MIN/MAX或者对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，查询计划生成阶段即完成优化
    • distinct 使用了distinct

2.5、join语句的优化

  1. 尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环总次数；“ 永远用小结果集驱动大的结果集”。

  2. 优先优化NestedLoop的内层循环;

  3. 保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引;

  4. 当无法保证被驱动表的Join条件字段被索引且内存资源充足的前提下，不要太吝惜JoinBuffer的设置;

MySQL优化–概述以及索引优化分析

原文地址：https://www.cnblogs.com/shimeath/p/13412937.html

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