这是一篇关于MySQL高级部分的笔记主要是,sql优化以及mysql锁的相关内容,以及主从配置等内容等比较基础的优化
逻辑架构
逻辑架构介绍图如下
连接层:最上层是一些客户端和连接服务,包含本地的sock通讯大多时基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通讯
服务层:完成大多数的核心服务的功能,如,SQL接口,并完成缓存的查询SQL的分析和优化以及部分内置函数的执行,所有款存储引擎的功能
引擎层:存储引擎真正的负责了MySQL中的数据的存储和提取,服务器通过api与存储引擎进行通讯,常用的有MyISAM和InnoDB
存储层:数据存储在裸设备上,并完成与存储引擎的交互
优化主要是只使SQL的解析格式符合优化器的优化格式
存储引擎
查看mysql的存储引擎命令
# 看你的mysql提供了生么存储引擎
show engines;
# 看当前默认的存储引擎
show variables like ‘%storage_engine%‘;
MyISAM与InnoDB的对比如下表
对比项 | MyISAM | InnoDB |
---|---|---|
主外键 | 不支持 | 支持 |
事务 | 不支持 | 支持 |
行表锁 | 表锁,即使操作一条记录也会锁住整个表,不适合高并发的操作 | 行锁,操作时只锁某一行,不对其他的行有影响,适合高并发的操作 |
缓存 | 只缓存索引不缓存真实数据 | 不仅缓存索引还要缓存真实数据,对内存的要求比较高,而且内存的大小对性能有决定性的影响 |
表空间 | 小 | 大 |
关注点 | 性能 | 事务 |
默认安装 | Y | Y |
性能下降SQL慢的原因
查询语句写的烂
索引失效
单值索引
符合索引
关联查询太多join(设计缺陷)
服务器调优及各个参数的设置(缓冲、线程数等)
SQL执行加载的顺序
手写顺序
select distinct
<select_list>
from
<left_table> <join_type>
join <right_tablr> on <join_condition>
where
<where_condition>
group by
<group_by_list>
having
<having_condition>
order by
<order_by_condition>
limit <limit_number>
MySQL的执行
from <left_table>
on <join_condition> <join_type>
join <right_table>
where <where_condition>
group by <group_by_list>
having <having_condition>
select
distinct <select_list>
order by <order_by_condition>
limit <limit_number>
?
总结
索引简介
是什么
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,本质上是数据结构(查找+排序)
种类
B+树索引
hash索引
全文索引
RTree索引
优势
提高数据的检索效率降低的磁盘的io
降低数据的排序成本降低了cpu的消耗
劣势
实际上索引也是一张表,保存主键与索引字段,指向实体表的记录,也是要占用空间的
会降低对于insert,update,delete的速度
索引只是提高效率的一个因素
分类
单值索引:一个索引只包含一个列
唯一索引:索引的列必须唯一,可以有空值
复合索引:一个索引包含多个列
基本语法
# 创建
create [unique] index indexName on table(columnname(length));
alter tablename add [unique] index indexname on (columnname(length));
# 删除
drop index [indexname] on tablename;
# 查看
show index from tablename\G
哪些情况适合建索引
主键自动建立唯一索引
频繁作为查询条件的字段
查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引
频繁更新的字段不适合建立索引
where用不到的字段不创建索引
单键/组合索引的选择问题(高并发下倾向于创建复合索引)
查询中排序的字段排序字段通过索引访问将大大提高访问的速度
查询中统计和分组的字段
哪些情况不适合建索引
表记录太少
频繁修改的字段
数据重复且分布平均的字段
性能分析
MySQL Query Optimizer 查询优化器
负责对select语句进行优化
性能瓶颈
cpu:cpu饱和的时候一般发生在数据装入内存或者从磁盘上读取数据的时候
io:装入数据元大于内存容量的时候
服务器硬件:top,free,iostat,vmstat命令查看系统的性能状态
是什么
使用explain关键字可以模拟优化器执行sql查询语句,从而知道,MySQL是如何处理你的sql语句的分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈
怎么用
explain + sql
执行计划包含的信息
id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
字段解释
id
id:select查询的序列号,包含一组数字表示查询中执行select子句或操作表的顺序
三种情况:id相同执行顺序由上至下
id不同如果是子查询,id的序号会递增,id越大优先级越高,越先被执行
id相同又不同会遵循上两条规律
select_type
select_type: 查询的类型主要是用于区别,普通查询,联合查询,子查询等复杂查询
simple:简单查询不包含子查询,或者union
primary:主查询子查询最外层的查询
subquery:子查询
derived:在from列表中包含的子查询被标记为dervied衍生,MySQL会递归执行这些子查询,把最终结果放在临时表里
union:第二个select出现在union之后则被标记为union,若union包含在from子句中,外层的select将被标记为derived
union result:从union表中获取结果的select
table 显示这一行数据是关于那一张表的
type
常见的访问类型八种
all | index | range | ref | eq_ref | const,system | null |
---|---|---|---|---|---|---|
全表扫描 | 全索引扫描比all好 | 检索指定范围的行 | 非唯一性索引扫描,多条记录匹配 | 唯一性索引扫描,表中只有一条记录匹配常见于主键索引唯一索引 | system表只有一行记录 const表示通过索引一次就找到了以为只匹配一行数据 如将主键置于where列表中,MySQL就能将查询转化为const |
最好到最差
system > const > eq_ref > ref > range > index > all
一般来说得保证查询至少优化到range最好到ref
prossiable_keys和key
prossiable_keys:显示出在本次查询中可能用到的索引,但是不一定用
keys:实际查询的过程中实际使用的索引为null没有使用索引,若查询中使用覆盖索引则在该索引仅出现在key列表中
key_len
索引字段的最大可能长度,并非实际长度,再不损失精确性的情况下越小越好
ref
显示索引的那一列被使用了,如果可能的话尽量是个常数
rows
找到所需的记录读取的行数
extra
很重要的额外信息
using filesort:使用文件内排序(坏)
using temporary:使用临时文件(坏)
using index:使用索引(好)
using where:使用where
全值匹配
最佳左前缀法则
不在索引列上做任何的操作(计算,函数,(自动or手动的类型转换)),会导致索引失效而全表扫描
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
尽量使用覆盖索引只访问索引的查询(索引列与查询列一致),减少select *
mysql在使用不等于(!= 或 <>)的时候无法使用索引回单之全表扫描
is null ,is not null 也无法使用索引
like以通配符开头会导致索引失效全表扫描
字符串不单引号索引失效
少用or用来连接时会使索引失效
永远小表驱动大表
group by/order by排序字段也会用到索引(左前缀,尽量使用where)
慢查询日志截取慢sql
# 查看
show variables like ‘%slow_query_log%‘;
# 开启
set global slow_query_log=1
# 查看记录sql的阈值时间
show variables like ‘long_query_time%‘;
# 设置阈值时间
set global long_query_time=3;
show profile
# 查看是否支持
show variables like ‘profiling‘
# 开启
set profiling=on
?
# 查看结果
show profiles;
show profile cpu,block io from query [问题sql的query_id];
原文:https://www.cnblogs.com/yangenyu/p/11604262.html