文章目录
- MySQL结构
- 1.2存储引擎介绍
- 1.3存储引擎特点
- InnoDB
- 逻辑存储结构
- MyISAM
- Memory
- 区别及特点
- 存储引擎选择
- 索引
- 索引概述
- 索引结构
- B+Tree
- Hash
- 索引分类
- 聚集索引&二级索引
- 索引语法
- SQL性能分析
- 索引优化
- 最左前缀法则
- 范围查询
- 字符串不加引号
- 模糊查询
- or连接条件
- 数据分布影响
- 覆盖索引
- 前缀索引
- 索引设计原则
MySQL结构
1). 连接层
最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于
TCP/IP的通信。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。在该层上引入了线程
池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。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也在这一层实现，如 过程、函数等。在该层，服务器会解
析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，
最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，
这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
3). 引擎层
存储引擎层， 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，来选取合适的存储引擎。数据库
中的索引是在存储引擎层实现的。
4). 存储层
数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询
日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要
体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。
这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。
1.2存储引擎介绍
大家可能没有听说过存储引擎，但是一定听过引擎这个词，引擎就是发动机，是一个机器的核心组件。
比如，对于舰载机、直升机、火箭来说，他们都有各自的引擎，是他们最为核心的组件。而我们在选择
引擎的时候，需要在合适的场景，选择合适的存储引擎，就像在直升机上，我们不能选择舰载机的引擎
一样。
而对于存储引擎，也是一样，他是mysql数据库的核心，我们也需要在合适的场景选择合适的存储引
擎。接下来就来介绍一下存储引擎。
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。
- 建表时指定引擎存储
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 ] ;
- 查询当前数据库支持的存储引擎
show engunes;
1.3存储引擎特点
上面我们介绍了什么是存储引擎，以及如何在建表时如何指定存储引擎，接下来我们就来介绍下来上面
重点提到的三种存储引擎 InnoDB、MyISAM、Memory的特点。
InnoDB
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；
行级锁，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
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-早期的 、sdi-新版的）、数据和索引。
- 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。 我们直接打开MySQL的
数据存放目录： C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data ， 这个目录下有很多文件
夹，不同的文件夹代表不同的数据库，我们直接打开itcast文件夹。
可以看到里面有很多的ibd文件，每一个ibd文件就对应一张表，比如：我们有一张表 account，就
有这样的一个account.ibd文件，而在这个ibd文件中不仅存放表结构、数据，还会存放该表对应的
索引信息。 而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一
个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构
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)。
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
3). 文件
xxx.sdi：存储表结构信息
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
内存存放
hash索引（默认）
3).文件
xxx.sdi：存储表结构信息
区别及特点
- 面试题:
InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?
①. InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。
②. InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。
③. InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。
存储引擎选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据
实际情况选择多种存储引擎进行组合。
- InnoDB: 是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要
求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，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。 - MyISAM ： 如果应用是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，那么选择这个存储引擎是非常合适的。 - 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。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，而且无法保障数据的安全性。
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。
- 在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很
低。 - 如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建
立一个二叉树的索引结构
索引结构
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：
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。
注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。
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，利于排序。
Hash
MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。
- 结构
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 - 特点
A. Hash索引只能用于对等比较(=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）
B. 无法利用索引完成排序操作
C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索
引 - 存储引擎支持
在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而InnoDB中具有自适应hash功能，hash索引是
InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。
面试题** 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?**
A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
B. 对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储
的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；
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。
聚集索引&二级索引
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：
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。
聚集索引和二级索引的具体结构如下：
- 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
- 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值
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
- 创建索引
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX 索引名字 ON 表名 ( 表字段,... ) ; - 查看索引
SHOW INDEX FROM table_name ; - 删除索引
DROP INDEX 索引名字 ON table_name ;
SQL性能分析
- SQL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：
- 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
-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
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。
-
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。
-
-
如果要开启慢查询日志，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
# 设置慢日志的时间为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
配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息
systemctl restart mysqld
- 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：
SELECT @@have_profiling ;
可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在
session/global级别开启profiling：
SET profiling = 1;
- 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。
-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件 ;
Explain 执行计划中各个字段的含义:
索引优化
最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，
并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。
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。
- 当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引
的。
字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
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。
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。
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 。
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。
create index idx_xxxx on 表名(字段(前缀长度)) ;
索引设计原则
- 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
- 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。 - 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。
- 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。
- 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。 - 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。 - 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。
