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mysql存储引擎和执行计划
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了mysql存储引擎和执行计划,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含8946字,纯文字阅读大概需要13分钟。
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文章目录
存储引擎
存储引擎介绍
- 1,插拔式的插件方式
- 2,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。
- 3,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应的一个frm文件(表结构定义描述文件)
CSV存储引擎
数据存储以CSV文件
特点:
- 不能定义没有索引、列定义必须为
NOT NULL
、不能设置自增列
? 不适用大表或者数据的在线处理
- CSV数据的存储用,隔开,可直接编辑CSV文件进行数据的编排
? 数据安全性低
注:编辑之后,要生效使用flush table XXX
命令
应用场景:
- 数据的快速导出导入
- 表格直接转换成CSV
Archive存储引擎
-
压缩协议进行数据的存储
-
- 数据存储为ARZ文件格式
-
- 特点:
- 只支持insert和select两种操作
- 只允许自增ID列建立索引
- 行级锁
- 不支持事务
- 数据占用磁盘少
-
应用场景:
- 日志系统
- 大量的设备数据采集
Memory存储引擎
数据都是存储在内存中,IO效率要比其他引擎高很多
服务重启数据丢失,内存数据表默认只有16M
特点:
- 支持hash索引,B tree索引,默认hash(查找复杂度0(1))
- 字段长度都是固定长度varchar(32)=char(32)
- 不支持大数据存储类型字段如 blog,text
- 表级锁
应用场景:
- 等值查找热度较高数据
- 查询结果内存中的计算,大多数都是采用这种存储引擎
- 作为临时表存储需计算的数据
一般不会用,内存数据会用像redis等
Innodb
Mysql5.5及以后版本的默认存储引擎
Key Advantages:
-
Its DML operations follow the ACID model [事务ACID]
-
Row-level locking[行级锁]
-
InnoDB tables arrange your data on disk to optimize queries
-
based on primary keys[聚集索引(主键索引)方式进行数据存储]
To maintain data integrity, InnoDB supports FOREIGN KEY -
constraints[支持外键关系保证数据完整性]
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-introduction.html
对比
MySQL体系结构及运行机制
Mysql体系
**Client Connectors **
接入方 支持协议很多
**Management Serveices & Utilities **
系统管理和控制工具,mysqldump、 mysql复制集群、分区管理等
**Connection Pool **
连接池:管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求
**SQL Interface **
SQL接口:接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果
**Parser **
解析器,SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的
**Optimizer **
查询优化器,SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化
**Cache和Buffer(高速缓存区) **
查询缓存,如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据
**pluggable storage Engines **
插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统
**file system **
文件系统,数据、日志(redo,undo)、索引、错误日志、查询记录、慢查询等
MySQL查询优化
mysql查询优化执行的路径
1 mysql客户端/服务端通信
Mysql客户端与服务端的通信方式是“半双工”;
- 全双工:双向通信,发送同时也可以接收
- 半双工:双向通信,同时只能接收或者是发送,无法同时做操作
- 单工:只能单一方向传送
半双工通信:
在任何一个时刻,要么是有服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务端发
送数据,这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进
行传输
特点和限制:
- 客户端一旦开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应。
- 客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。
查询状态
对于一个mysql连接,或者说一个线程,时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令
show full processlist / show processlist
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html (状态全集)
- Sleep
线程正在等待客户端发送数据 - Query
连接线程正在执行查询 - Locked
线程正在等待表锁的释放 - Sorting result
线程正在对结果进行排序 - Sending data
向请求端返回数据
可通过kill {id}
的方式进行连接的杀掉
2 查询缓存
工作原理:
- 缓存SELECT操作的结果集和SQL语句;
- 新的SELECT语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集;
判断标准:
- 与缓存的SQL语句,是否完全一样,区分大小写
(简单认为存储了一个key-value结构,key为sql,value为sql查询结果集)
查询缓存配置
query_cache_type
- 值:0 -– 不启用查询缓存,默认值;
- 值:1 -– 启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集
都可以缓存起来,供其他客户端使用,加上SQL_NO_CACHE
将不缓存 - 值:2 -– 启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数:
SQL_CACHE
,且符合查询
缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,供其他客户端使用 query_cache_size
允许设置query_cache_size
的值最小为40K,默认1M,推荐设置 为:64M/128M;query_cache_limit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集,默认设置为1M
show status like 'Qcache%'
命令可查看缓存情况
mysql默认关闭缓存开启
- 1.在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源
- 2.如果这个查询可以被缓存,那么执行完成后,MySQL发现查询缓存中没有这
个查询,则会将结果存入查询缓存,这会带来额外的系统消耗 - 3.针对表进行写入或更新数据时,将对应表的所有缓存都设置失效。
- 4.如果查询缓存很大或者碎片很多时,这个操作可能带来很大的系统消耗
使用业务场景
? 以读为主的业务,数据生成之后就不常改变的业务
? 比如门户类、新闻类、报表类、论坛类等
3 查询优化处理
查询优化处理的三个阶段:
- 解析sql
通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树
https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/ - 预处理阶段
根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性,如:检查数据的表
和列是否存在,解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证 - 查询优化器
优化器的主要作用就是找到最优的执行计划
4 查询执行引擎
调用插件式的存储引擎的原子API的功能进行执行计划的执行
5 返回客户端
- 1、有需要做缓存的,执行缓存操作
- 2、增量的返回结果:
开始生成第一条结果时,mysql就开始往请求方逐步返回数据- 好处: mysql服务器无须保存过多的数据,浪费内存
- 用户体验好,马上就拿到了数据
执行计划
查询优化器找到最优执行计划
-
使用等价变化规则
5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
基于联合索引,调整条件位置等 -
优化count 、min、max等函数
min函数只需找索引最左边
max函数只需找索引最右边
myisam引擎count(*) -
覆盖索引扫描
-
子查询优化
-
提前终止查询
用了limit关键字或者使用不存在的条件 -
IN的优化
先进性排序,再采用二分查找的方式
… -
Mysql的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。
数据抽样的方式进行试验(随机的读取一个4K的数据块进行分析)
查询执行计划
explain select * from users where id in (select userId from user_address where address = "湖南长沙")
执行计划-id
select查询的序列号,标识执行的顺序
- 1、id相同,执行顺序由上至下
- 2、id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
- 3、id相同又不同即两种情况同时存在,id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序
执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行
执行计划-select_type
查询的类型,主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等
SIMPLE
:简单的select查询,查询中不包含子查询或者unionPRIMARY
:查询中包含子部分,最外层查询则被标记为primarySUBQUERY/MATERIALIZED
:- SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询
- MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
UNION
:若第二个select出现在union之后,则被标记为union;UNION RESULT
:从union表获取结果的select
执行计划-table
查询涉及到的表
直接显示表名或者表的别名
- <unionM,N> 由ID为M,N 查询union产生的结果
- 由ID为N查询生产的结果
执行计划-type(索引)
访问类型,sql查询优化中一个很重要的指标,结果值从好到坏依次是:
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
- system:表只有一行记录(等于系统表),const类型的特例,基本不会出现,可以忽略不计
- const:表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key 或者 unique索引
- eq_ref:唯一索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描
- ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行,本质是也是一种索引访问
- range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行
- index:Full Index Scan,索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍
- ALL:Full Table Scan,遍历全表以找到匹配的行
执行计划-possible_keys、key、rows、filtered
possible_keys
查询过程中有可能用到的索引
key
实际使用的索引,如果为NULL,则没有使用索引
rows
根据表统计信息或者索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
filtered
它指返回结果的行占需要读到的行(rows列的值)的百分比
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
执行计划-Extra
十分重要的额外信息
- 1、Using filesort :
mysql对数据使用一个外部的文件内容进行了排序,而不是按照表内的索引进行排序读取 - 2、Using temporary:
使用临时表保存中间结果,也就是说mysql在对查询结果排序时使用了临时表,常见于order by 或 group by - 3、Using index:
表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index),避免了访问表的数据行,效率高 - 4、Using where :
使用了where过滤条件 - 5、select tables optimized away:
基于索引优化MIN/MAX操作或者MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作,不必等到执行阶段在进行计算,查询执行
计划生成的阶段即可完成优化
定位慢sql
- 业务驱动
- 测试驱动
- 慢查询日志
慢查询日志配置
show variables like 'slow_query_log'
set global slow_query_log = on
set global slow_query_log_file = '/var/lib/mysql/gupaoedu-slow.log'
set global log_queries_not_using_indexes = on
set global long_query_time = 0.1 (秒)
慢查询日志分析
-
Time :日志记录的时间
-
User@Host:执行的用户及主机
-
Query_time:查询耗费时间 Lock_time 锁表时间 Rows_sent 发送给请求方的记录
-
条数 Rows_examined 语句扫描的记录条数
-
SET timestamp 语句执行的时间点
-
select … 执行的具体语句
慢查询日志分析工具
mysqldumpslow -t 10 -s at /var/lib/mysql/gupaoedu-slow.log
其他工具
mysqlsla
pt-query-digest
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的mysql存储引擎和执行计划全部内容,希望文章能够帮你解决mysql存储引擎和执行计划所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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