前言
记录MySQL中事务、存储引擎、索引、视图等概念以及用法。
一、事务
1.概念
事务是一组操作的集合,它是一个不可分割的工作单位,事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求,即这些操作要么同时成功,要么同时失败。
默认MySQL的事务是自动提交的。
2.操作
(1)开启事务
START TRABNSACTION 或 BEGIN;
(2)提交事务
COMMIT;
(3)回滚事务
ROLLBACK;
3.四大特性ACID
(1)原子性(Atomicity)
事务是不可分割的最小操作单元,要么全部成功,要么全部失败。
(2)一致性(Consistency)
事务完成时,必须使所有的数据都保持一致状态。
(3)隔离性(Isolation)
数据库系统提供的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
(4)持久性(Durability)
事务一旦提交或回滚,它对数据库中的数据的改变就是永久的。
4.并发事务问题
(1)脏读
一个事务读到另一个事务还没有提交的数据。
(2)不可重复读
一个事务先后读取同一条记录,但两次读取的数据不同,称之为不可重复读。
(3)幻读
一个事务按照条件查询数据时,没有对应得数据行,但是在插入数据时,又发现这行数据已经存在,好像出现了“幻读”。
5.隔离级别
(1)事务隔离级别
隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
---|---|---|---|
Read uncommitted(读未提交) | √ | √ | √ |
Read committed(读已提交) | × | √ | √ |
Repeatable Read(可重复读) | × | × | √ |
Serializable(序列化) | × | × | × |
Repeatable Read 是MySQL得默认隔离级别。
(2)查看事务隔离级别
select @@global.tx_isolation; //查看系统隔离级别
select @@tx_isolation; //查看会话隔离级别(5.0以上版本)
select @@transaction_isolation; //查看会话隔离级别(8.0以上版本)
(3)设置事务隔离级别
set session transaction isolation level repeatable read; //设置会话隔离级别为而重复读
set session transaction isolation level read uncommitted; //设置会话隔离级别为读未提交
set session transaction isolation level read committed; //设置会话隔离级别为读已提交
(4)隔离级别演示
隔离级别为Read uncommitted,出现的脏读问题示例。
隔离级别为Read committed,出现的不可重复读问题示例。
隔离级别为Repeatable Read,出现的幻读问题示例。
注意:事务隔离级别越高,数据越安全,但是性能越低。
二、存储引擎
1.MySQL体系结构
(1)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。
(2)服务层:第二层架构主要完成大多数的核心服务功能,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在这一层实现,如过程、函数等。
(3)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,这样我们可以根据自己的需要,选取合适的存储引擎。
(4)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。
2.简介
(1)在创建表时,指定存储引擎。
CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [COMMENT 字段1注释],
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释]
)ENGINE = INNODB [COMMENT 表注释]
(2)查看当前数据库支持的存储引擎。
SHOW ENGINES;
3.InnoDB
(1)概念
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。
(2)特点
a.DML操作遵循ACID模型,支持事务;
b.行级锁,提高并发访问性能;
c.支持外键FOREIGN KEY约束,保证数据的完整性和正确性。
(3)文件
xxx.ibd:xxx代表的是表名,innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件,存储该表的表结构(frm、sdi)、数据和索引。
参数:innodb_file_per_table
(4)逻辑存储结构
4.MyISAM和Memory
MyISAM
(1)介绍
MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。
(2)特点
a.不支持事务,不支持外键;
b.支持表锁,不支持行锁;
c.访问速度快。
(3)文件
xxx.sdi:存储结构信息;
xxx.MYD:存储数据;
xxx.MYI:存储索引。
Memory
(1)介绍
Memory引擎的表数据存储在内存中,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缓存使用。
(2)特点
a.内存存放;
b.hash索引(默认)。
(3)文件
xxx.sdi:存储表结构信息。
5.区别
特点 | InnoDB | MyISAM | Memory |
---|---|---|---|
存储限制 | 64TB | 有 | 有 |
事务安全 | 支持 | - | - |
锁机制 | 行锁 | 表锁 | 表锁 |
B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
hash索引 | - | - | - |
全文索引 | 支持(5.6版本之后) | 支持 | - |
空间使用 | 高 | 低 | N/A |
内存使用 | 高 | 低 | 中等 |
批量插入速度 | 低 | 高 | 高 |
支持外键 | 支持 | - | - |
6.选择
(1)InnoDB:是Mysql的默认存储引擎。支持事务、外键。(适合要求数据完整性、一致性、增删改查操作)
(2)MyISAM:适合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。
(3)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。(对表的大小有限制,表过大无法缓存在内存中,且无法保障安全性。)
三、索引
1.概述
(1)概念
索引(index)是帮助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上实现高级查找算法,这种数据结构就是索引。
(2)优缺点
优势 | 劣势 |
---|---|
提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本 | 索引列也是要占用空间的 |
通过索引列对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低CPU的消耗 | 索引大大提高了查询效率,同时也降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时i,效率降低。 |
2.结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的,不同存储引擎有不同的结构,主要包含以下几种:
索引结构 | 描述 |
---|---|
B+Tree索引 | 最常见的索引类型,大部分引擎都支持B+树索引 |
Hash索引 | 底层数据结构是哈希表实现的,只有精确匹配索引列的查询才有效,不支持范围查询 |
R-Tree(空间索引) | 空间索引MyISAM引擎的一个特殊索引类型,主要用于地理空间数据类型,通常使用较少 |
Full-Text(全文索引) | 是一种通过建立倒排索引,快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES |
不同的引擎对索引的支持情况:
索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
---|---|---|---|
B+Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
R-Tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
Full-Text索引 | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
B-tree
B+tree
相对于B-Tree区别:
a.所有的数据都会出现在叶子节点;
b.叶子节点形成一个单向链表。
MySQL中的B+tree
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。
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
3.分类
分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
---|---|---|---|
主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建,只能有一个 | PRIMARY |
唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE |
常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | |
全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |
在InnoDB存储引擎中,根据索引的存储形式,又可以分为以下两种:
分类 | 含义 | 特点 |
---|---|---|
聚焦索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放到了一块,索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有,而且只有一个 |
二级索引(Secondary Index | 将数据与索引分开存储,索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |
聚集索引选取规则:
如果存在主键,主键索引就是聚集索引。
如果不存在主键,将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引。
如果表没有主键,或没有合适的唯一索引,则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。
4.语法
(1)创建索引
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);
(2)查看索引
SHOW INDEX FROM table_name;
(3)删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;
5.性能分析
(1)查看执行频次
show [session|global] status
(2)慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位:秒,默认0秒)的所有SQL语句的日志。
MySQL的慢查询日志默认没有开启,需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息:
# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置日志的时间为2秒,SQL语句执行时间超过2秒,就会视为慢查询,记录慢查询日志
long_query_time=2
(3)show profiles
(4)explain
EXPLAIN执行计划各字段含义:
Id:select查询的序列号,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(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,在不损失精确度的前提下,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。
6.使用规则
(1)索引列运算
不要在索引列上进行运算操作,索引将失效。
(2)模糊查询
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。
(3)or连接的条件
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,那么涉及的索引都不会被用到。
(4)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。
(5)SQL提示
SQL提示,是优化数据库的一个重要手段,简单来说,就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
use index:建议使用哪个索引。
ignore index:忽略使用哪个索引。
force index:强制使用哪个索引。
(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 *。
(7)前缀索引
当字段类型为字符串(varchar,text等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,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。
语法:
create index idx_xxxx on table_name(column(n));
前缀长度:可以根据索引的选择性来决定,而选择性是指不重复的索引值(基数)和数据表的记录总数的比值,索引选择性越高则查询效率越高,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。
(8)单列索引与联合索引
单列索引:即一个索引只包含单个列。
联合索引:即一个索引包含了多个列。
在业务场景中,如果存在多个查询条件,考虑针对于查询字段建立索引时,建议建立联合索引,而非单列索引。
7.设计原则
(1)针对于数据量大,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)如果是字符串类型的字段,字段的长度越长,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,索引并不是多多益善,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地用于查询。
四、SQL优化
1.插入数据
(1)insert优化
· 批量插入
如果一次性需要插入大批量数据,使用insert语句插入性能较低,此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。
· 手动提交事务
· 主键顺序插入
· List item
2.主键优化
(1)数据组织方式
在InnoDB存储引擎中,表数据都是根据主键顺序组织存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT)。
(2)页分裂
页可以为空,也可以填充一半,也可以填充100%。每个页包含了2-N行数据(如果一行数据过大,会行益出),根据主键排列。
(3)页合并
当删除一行记录时,实际上记录并没有被物理删除,只是记录被标记(flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。
当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD(默认为页的50%),InnoDB会开始寻找最靠近的页(前或后)看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。
(4)主键设计原则
· 满足业务需求的情况下,尽量降低主键的长度。
· 插入数据时,尽量选择顺序插入,选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
· 尽量不要使用UUID做主键或者其他自然主键,如身份证号。
(5)order by优化
using filesort:通过表的索引或全表扫描,读取满足条件的数据行,然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作,所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序。
using index:通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据,这种情况即为using index,不需要额外排序,操作效率高。
**·**根据排序字段建立合适的索引,多字段排序时,也遵循最左前缀法则。
**·**尽量使用覆盖索引。
**·**多字段排序,一个升序一个降序,此时需要注意联合索引在创建时的规则(ASC/DESC)。
**·**如果不可避免的出现filesort,大数据量排序时,可以适当增大排序缓冲区大小sort_buffer_size(默认256k)。
(6)group by优化
**·**在分组操作时,可以通过 索引来提高效率。
**·**分组操作时,索引的使用也是满足最左前缀法则的。
(7)limit优化
优化思路:一般分页查询时,通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能,可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。
(8)count优化
· MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count()的时候会直接返回这个数,效率很高;
· InnoDB引擎就麻烦了,它执行count()的时候,需要把数据一行一行地从引擎里面读出来,然后累积计数。
优化思路:自己计数。
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