高性能Mysql阅读笔记

Mysql存储引擎

Mysql的默认存储引擎：Innodb

在Mysql5.1版本之前，默认存储引擎为： MyISAM

存储引擎的多并发控制区别（MVCC）：

InnoDB：

​ 支持事务，采用四个隔离级别

1. Read Uncommitted (读未提交)

   并发量最高，事务中的修改即使为提交，在其他事务中也是可见的

2. Read Committed (读已提交)

   大多数数据库管理系统的默认隔离级别都是这个（Mysql不是），只能看到已提交的事务修改。

   有可能出现两次执行结果是一样的，但结果不一样

3. RepeaTable Read (可重复读)
   Mysql的事务默认隔离级别。保证了同一事务的多次读取结果是一致的

4. Serializable (可串行化)

​ 最高的隔离级别，并发量最低，会在读取每一行数据时添加共享锁。

MyISAM：

​ 不支持事务

性能方面，在某些特定场景下，MyISAM性能很好。设计简单，数据以紧密格式存储，插入速度非常快

Mysql的自动提交

Mysq默认采用自动提交模式。也就是说，如果不是显示的开启一个事务，则每一个查询都被当作一个事务执行提交操作。在当前链接中，可以通过设置AUTOCOMMIT变量启用或禁用自动提交模式。（*10）

可以通过命令set autocommit= 0/1（1:启用。0:关闭）

Mysql性能剖析

捕获Mysql的查询到日志文件

可以通过设置long_query_time=0来捕获所有的查询

show variables like 'slow_query_log'; -- 显示是否开启慢sql日志
SET GLOBAL slow_query_log_file	-- 指定慢查询日志存储文件的地址和文件名。
SET GLOBAL log_queries_not_using_indexes	-- 无论是否超时，未被索引的记录也会记录下来。
SET SESSION long_query_time	-- SQL 执行超过这个阈值(秒)将被记录在日志中。
SET SESSION min_examined_row_limit	-- 慢查询仅记录扫描行数大于此参数的 SQL。

有分析慢查询日志的工具pt-query-digest,一半情况下，只需要将慢查询日志作为参数传递给pt-query-digest，就可以正确的工作的。他会将查询的分析报告打印出来。

Mysql性能剖析工具

1. New Relic (会插入到应用程序中进行性能剖析)
2. Mattkit
3. Super Smark（可以提供压力测试和负载生成。可以加载测试数据到数据库，并支持堆积生成数据填充到数据表）

SHOW PROFILE

语句分析工具

SHOW PROFILE命令是在Mysql5.1以后的 版本引入的。默认时禁用的，可以通过set profiling=1来开启

该工具会在服务器上执行的所有语句，都会检测其耗费的时间和其他的查询执行状态变更的相关数据.

当有一条查询命令提交到服务器时，会记录分析信息到临时记录表中。

使用方式：

使用命令show PROFILES可以查看记录到的所有执行语句，每一个语句都有一个编码Query_id。找到想查看详情的语句。拿到Query_id。

在通过命令

show profile for QUERY queri_id(上面获取到的Query_id);

如下图所示

SHOW STATUS

返回一些计数器，显示了一些操作的次数,例如下sql语句可以快速的查看，使用到临时表的次数。以及使用到索引的读操作（*84）

SHOW STATUS WHERE Variable_name	LIKE 'Handler%' OR Variable_name LIKE 'Create%'

也可以使用SHOW GLOBAL STATUS展示全局状态

选择优化的数据类型

注意点

1. 通常更小的数据类型应该是
2. 简单就好，例如整形比字符串的操作代价更低
3. 尽量避免NULL值

​ 最好指定列为NOT NULL,如果查询中包含NULL值，对于Mysql来说可能更难优化。因为可为NULL的列使得索引、索引统计和值的比较更为复杂，可为NULL的列会使用更多的存储空间

整数类型

如果是存储整数，可以有一下几种整数类型

也更好的可以使用自增

1. TINYINT 范围：（-128-127）所占字节 ：8
2. SMALLINT 范围：（-8388608-8388607）16
3. MEDIUMINT 范围：（-128-127）24
4. INT 范围：（-2,147,483,648-2,147,483,647） 32
5. BIGINT 范围：（-9223372036854775808-9223372036854775807） 64

浮点数类型

1. DECIMAL

   可以存储比BIGINT还大的整数，支持高精度的计算

2. DOUBLE

3. FLOAT

字符串类型

1. VARCHAR

​ 可变长字符串，额外需要一个字节记录字符的长度。

​ 思考：

​ varchar(5)和varchar（2000）的空间开销都是一样的，那么使用更短的列有什么优势吗？

​ 答：会有很大的优势，会节省更多的内存，因为mysql会分配固定大小的内存快来保存内布值。

​ 我们只需要分配真正需要的空间为最佳

2. CHAR

​ 用于存放定长的字符，当存储字符时，会删除末尾所有空格，适合存储字段长度接近的值

大型数据类型

1. BOLB。（以二进制的方式保存数据）
2. TEXT。（以字符格式保存数据）

日期时间类型

1. DATETIME

​ 以固定格式保存在YYYYMMDDHHMMSS的整数中（可以保存1001年至9999年）

2. TIMESTAMP

   只能保存1970年至2038年，使用时间戳保存时间数据

索引基础

索引的优点

1. 大大减少了服务器需要扫描的数据量
2. 帮助服务器避免使用临时表和排序
3. 可以将随机IO变为顺序IO

B-tree

Mysql的索引数据类型使用的B-Tree数据结构来实现的

b-tree通常意味着所有的值是按照顺序存储的。

索引类型

1、单值索引

创建方式：

create index [indexname] ON [tablename](fieldname)

最普通的索引。为该列的所有值创建一个b-tree结构的索引树，并升序排序

2、唯一索引及联合唯一索引

ALTER TABLE tablename  ADD  UNIQUE [indexname] (fieldname,fieldname)

索引列的值必须唯一。但是可以为null

3、联合索引

create index [indexname] ON [tablename](fieldname,fieldname)

可以指定多列作为索引值，同时按照多列进行升序排序。需要遵循最左匹配原则

5000多万条数据的一张表。通过如下两图，同样的sql。一个添加了联合索引并且覆盖索引。一个没有索引。时间对比也可以看出索引的优化效率

4、前缀索引

ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));

当有些字段的长度很大的时候，或者大空间的字段类型列。适合使用前缀索引，减小索引文件大小，投稿索引的速度

有时候索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常我们可以索引开始的部分字符。这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率，同时也会降低索引的选择率（同样的索引值可能包含多条数据行）

不能在order by和group by中使用。也不能作为覆盖索引

5、聚簇索引

除开聚簇索引，其他的二级索引保存的是行指针，也就是行主键，找到主键，再通过主键聚簇索引回表找到行数据

与其他索引最大的区别就是索引与数据存在同一块区域，找到了索引就表示可以找到数据。我们数据表中主键就是聚簇索引。当创建表时没有默认指定主键，mysql的存储引擎Innodb会选择唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义主键作为聚簇索引。

6、覆盖索引

这个不是具体的可以添加的索引，代表你要查询的数据列以及查询条件全部都使用到了索引。而不再需要回表通过主键查询数据。也就是查询的列于索引列一致

覆盖索引可以有效的减少IO，提高查询效率。

减少使用.

Select *

以下表有五千万的测试数据，一个使用select * 一个使用了索引字段。查询时间的对比，相差了n呗。这也就是覆盖索引所带来的好处。同时在平时也尽量避免使用Select *

索引失效场景

1. 联合索引不满足最左匹配原则
2. 使用select *
3. 索引列参与函数计算
4. 除123%这种的其他模糊查询。%123、%123%都会失效
5. 类型的隐式转换
6. 索引列之间比较
7. 使用条件not in、not exists 、is not null