一、Mysql存储引擎

1.Mysql的体系结构

连接层
服务层
引擎层
存储层

2.存储引擎介绍

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型 。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎(InnoDB)。

2.1InnoDB

1).介绍

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5之后，InnoDB是默认的MySQL存储引擎。

2).特点

●DML操作遵循ACID模型，支持事务；

●行锁，提高并发访问性能；

●支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；

3).文件

参数：innodb_file_per_table

1show variables like 'innodb_file_per_table';

如果该参数开启，代表对于InnoDB引擎的表，每一张表都对应一个ibd文件。，存储该表的表结构（frm-早期的、sdi-新版的）、数据和索引。

1show variables like '%datadir%';

使用上面的命令查看自己表数据存储位置

4)*逻辑存储结构*

表空间: InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多个Segment段。
段:表空间是由各个段组成的，常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
区:区是表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
页:页是组成区的最小单元，页也是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元 ，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从磁盘申请 4-5个区。
行: InnoDB存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段(后面会详细介绍)。

2.2 MyISAM

1).介绍

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

2).特点

不支持事务，不支持外键

支持表锁，不支持行锁

访问速度快

2.3Memory

1).介绍

Memory引擎的表数据时存储在内存中的，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

存放在内存中

hash索引（默认）

2.4三种索引的区别

二、索引

索引概述

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。

无索引和有索引的情况下

假如我们要执行的SQL语句为： select* from user where age= 45;

在无索引的情况下会对全表进行扫描效率很低

在有索引时我们可以根据这个表建立索引，一般索引都是B+tree，然后会根据age进行查找

优势	劣势
提高数据检索的效率，降低数据库IO成本	索引列也要占用空间
通过索引列对数据进行排序，降低降低CPU的消耗	数据排序的成本，降低CPU的消耗。索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低

索引结构

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	底层数据结构是用哈希表实现的,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）	空间索引是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

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

索引基础分类

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

聚集索引&二级索引

而在在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
聚集索引(ClusteredIndex)	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(SecondaryIndex)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关	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。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

①.由于是根据name字段进行查询，所以先根据name=‘Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm对应的主键值 10。

②.由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最终找到10对应的行row。

③.最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询：这种先到二级索引中查找数据，找到主键值, 然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式，就称之为回表查询

索引语法

1）创建索引

1CREATE [UNIQUE | FULLTEXT] INDEX index_name NO table_name(index_col_name,....);

2）查看索引

1SHOW INDEX FROM table_name;

3)删除索引

1DROP INDEX index_name NO table_name;

三、SQL性能分析

3.1SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过 show[ session | global ] status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

1-- session 是查看当前会话；
2-- global 是查询全局数据；
3 SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'COM_______';

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

3.2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10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

1show variables like '%quer%';

在windos下开启慢查询

临时开启慢查询（重启MySQL后就会失效）

1set global slow_query_log='ON';
2
3--设置慢查询日志存放的位置
4set global slow_query_log_file='D:\\home\\mysql.log';

永久开启慢查询（mysql版本5.7.30）

找到mysql的安装目录，找到my.ini文件夹在[mysqld]处加入以下代码开启慢查询，永久有效。

#存储位置
datadir=D:/soft/mysql-5.30/Data
#开启慢查询
slow-query-log=1
#D:/soft/mysql-5.30/Data/HJH-slow.log 慢查询日志文件存储位置
slow_query_log_file="HJH-slow.log"
#慢查询判断时间
long_query_time=10

在Ubuntu中开启慢查询

//TODO

profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

1-- 查看数据库是否支持profile
2SELECT @@have_profiling;
3
4-- 开启profile
5SET [session | global]profiling = 1;

开启profiling后就能使用profiling相关命令来查询执行过的SQL语句

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

1 -- 查看每一条SQL的耗时基本情况
2show profiles;
3
4-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
5show profile for query query_id;
6
7-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
8show profile cpu for query query_id;

explain

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。

1-- 直接在select语句前加上关键字 explain/desc
2EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表明 WHERE 条件;

Explain执行计划中各个字段的含义:

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，在不损失精确性的前提下，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。
Extra	Using where: Using Index 查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列表中找到，所以不需要回表查询。Using index condition:查找使用了索引，但是需要回表查询数据

五、索引的使用

最左前缀法则

使用联合索引时要遵守最左前缀法则。最左前缀法则是指在查询索引时从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳过某一列，后面的字段索引失效。

tb_user表

 1create table tb_user(
 2	id int primary key auto_increment comment '主键',
 3	name varchar(50) not null comment '用户名',
 4	phone varchar(11) not null comment '手机号',
 5	email varchar(100) comment '邮箱',
 6	profession varchar(11) comment '专业',
 7	age tinyint unsigned comment '年龄',
 8	gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
 9	status char(1) comment '状态',
10	createtime datetime comment '创建时间'
11) comment '系统用户表';
12
13
14INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1', '6', '2001-02-02 00:00:00');
15INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33, '1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
16INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '17799990@139.com', '英语', 34, '1', '2', '2002-03-02 00:00:00');
17INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '17799990@sina.com', '工程造价', 54, '1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
18INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '19980729@sina.com', '软件工程', 23, '2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
19INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2', '0', '2001-02-07 00:00:00');
20INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24, '2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
21INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', 'chengyaojin@163.com', '化工', 38, '1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
22INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43, '1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
23INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('白起', '17799990009', 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动化', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
24INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工程', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
25INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', 'jingke123@163.com', '会计', 29, '1', '0', '2001-05-11 00:00:00');
26INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', 'lanlinwang666@126.com', '工程造价', 44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
27INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', 'kuangtie@sina.com', '应用数学', 43, '1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
28INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '84958948374@qq.com', '软件工程', 40, '2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
29INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '2783238293@qq.com', '软件工程', 31, '2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
30INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', 'xiaomin2001@sina.com', '工业经济', 35, '2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
31INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '8839434342@qq.com', '化工', 38, '1', '1', '2001-08-08 00:00:00');
32INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', 'jujiamlm8166@163.com', '国际贸易', 30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
33INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', 'jdodm1h@126.com', '城市规划', 51, '2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
34INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', 'ycaunanjian@163.com', '城市规划', 52, '1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
35INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', 'lianpo321@126.com', '土木工程', 19, '1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
36INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', 'altycj2000@139.com', '城市园林', 20, '1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
37INSERT INTO itcast.tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '37483844@qq.com', '工程造价', 29, '1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

在 tb_user表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession， age，status。

对于最左前缀法则指的是，查询时，最左边的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。

从图中可以看出只要有profession存在就会使用索引，当profession不存在即使使用后面的属性也不会触发索引。

思考题：当执行SQL语句: explain select * from tb_user where age = 3 and status=‘0’ and profession=‘软件工程’;时，是否满足最左前缀法则，走不走上述的联合索引，索引长度？
很显然时走的，最左前缀法则中指的最最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段（就是第一个字段）必须存在，与我们编写SQL时。条件的顺序无关。

范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。

在使用范围查询时有效字段是38，但是在不使用时有效字段是42，说明在使用范围查询时有字段失效了。

所以在业务允许的情况下，尽可能的使用类似的>=或<=这类的范围查询。

范围失效的情况

索引列运算

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

字符串不加引号

不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。

模糊查询使用头部模糊查询，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。

or连接条件

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。

-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。

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

1). use index ：建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进行评估）。

1explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession='软件工程'

2). ignore index ：忽略指定的索引。

1explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程'

3). force index ：强制使用索引。

1explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程'

覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少select*。那么什么是覆盖索引呢？覆盖索引是指查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到。

B.执行SQL: select * from tb_user where id =2;

根据id查询，直接走聚集索引查询一次索引扫描，直接返回数据，性能高。

c.执行SQL: select id ,name from tb_user where name =‘Arm’;

根据name字段查询辅助索引，id和name在name的二级索引中都是可以直接获取到的，所以不需要回表查询，性能高。

d.执行SQL:select id ,name ,gender from tb_user where name =‘Arm’;

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点。

前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext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。

1).语法

1create index idx_xxxx on table_name(colum(n));

示例

在tb_user的表的email字段，建立长度未5的前缀索引。

1create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

2)查询流程

单列索引和联合索引

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。

索引设计原则

1).针对于数据量较大，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，字段的长度较长，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。

一、Mysql存储引擎#

1.Mysql的体系结构#

2.存储引擎介绍#

2.1InnoDB#

2.2 MyISAM#

2.3Memory#

2.4三种索引的区别#

二、索引#

索引概述#

无索引和有索引的情况下#

索引结构#

索引分类#

索引基础分类#

聚集索引&二级索引#

索引语法#

三、SQL性能分析#

3.1SQL执行频率#

3.2慢查询日志#

在windos下开启慢查询#

在Ubuntu中开启慢查询#

profile详情#

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：#

explain#

五、索引的使用#

最左前缀法则#

范围查询#

范围失效的情况#

SQL提示#

覆盖索引#

前缀索引#

单列索引和联合索引#

索引设计原则#

一、Mysql存储引擎

1.Mysql的体系结构

2.存储引擎介绍

2.1InnoDB

2.2 MyISAM

2.3Memory

2.4三种索引的区别

二、索引

索引概述

无索引和有索引的情况下

索引结构

索引分类

索引基础分类

聚集索引&二级索引

索引语法

三、SQL性能分析

3.1SQL执行频率

3.2慢查询日志

在windos下开启慢查询

在Ubuntu中开启慢查询

profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：

explain

五、索引的使用

最左前缀法则

范围查询

范围失效的情况

SQL提示

覆盖索引

前缀索引

单列索引和联合索引

索引设计原则