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2022-04-13 11:08:30 0 举报AI智能生成
mysql 核心知识点整理
作者其他创作
大纲/内容
每个节点最多有2个分叉
左子树和右子树数据顺序左小右大
树的高度取决于根节点
图
二叉树
结点非红即黑
根结点是黑色的
每个叶子节点(NULL节点)是黑色的
每个红色节点的两个子节点都是黑色的
从任一节点到其每个叶子的所有路径都包含相同数目的黑色节点
红黑树
对索引的key进行一次hash计算就可以定位出数据存储的位置
很多时候Hash索引要比B+ 树索引更高效
仅能满足 “=”，“IN”，不支持范围查询
hash冲突问题
Hash表
叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
所有索引元素不重复
节点中的数据索引从左到右递增排列
B-tree
非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
叶子节点包含所有索引字段
叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能
B+tree
数据结构
可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，类似于书的目录
被索引的列会自动进行排序，包括【单列索引】和【组合索引】，只是组合索引的排序要复杂一些。
如果按照索引列的顺序进行排序，对应order by语句来说，效率就会提高很多。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗
优势
索引会占据磁盘空调间
索引虽然会提高查询效率，响应的会影响更新表的效率（每次更新表的时候不仅要更新表数据，还要更新索引数据）
劣势
索引列中的值必须是唯一的，不允许有空值。
主键索引
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值
普通索引
索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值
唯一索引
全文索引
MySQL在5.7之后的版本支持了空间索引，而且支持OpenGIS几何数据模型。MySQL在空间索引这方面遵循OpenGIS几何数据模型规则。
空间索引
前缀索引
最左匹配原则
联合索引
索引类型
索引文件与数据是分开的（非聚集）
mysam存储引擎
表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件
聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录
如果一个主键被定义了，那么这个主键就是作为聚集索引
如果没有主键被定义，那么该表的第一个唯一非空索引被作为聚集索引
如果没有主键也没有合适的唯一索引，那么innodb内部会生成一个隐藏的主键作为聚集索引，这个隐藏的主键是一个6个字节的列，改列的值会随着数据的插入自增
聚集索引的形成
Innodb中的每张表都会有一个聚集索引，而聚集索引又是以物理磁盘顺序来存储的，自增主键会把数据自动向后插入，避免了插入过程中的聚集索引排序问题。聚集索引的排序，必然会带来大范围的数据的物理移动，这里面带来的磁盘IO性能损耗是非常大的。而如果聚集索引上的值可以改动的话，那么也会触发物理磁盘上的移动，于是就可能出现page分裂，表碎片横生
为什么建议InnoDB表必须建主键，并且推荐使用整型的自增主键？
一致性和节省存储空间
为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值？
假设我们一行数据大小为1K，那么一页就能存16条数据，也就是一个叶子节点能存16条数据；再看非叶子节点，假设主键ID为bigint类型，那么长度为8B，指针大小在Innodb源码中为6B，一共就是14B，那么一页里就可以存储16K/14=1170个(主键+指针)那么一颗高度为2的B+树能存储的数据为：1170*16=18720条，一颗高度为3的B+树能存储的数据为：1170*1170*16=21902400（千万级条）
为什么mysql页文件默认16K？
引发的问题
聚集索引
非聚集索引
InnorDB存储引擎
一般应该等到主体业务功能开发完毕，把涉及到该表相关sql都要拿出来分析之后再建立 索引
代码先行，索引后上
可以设计一个或者两三个联合索引(尽量少建单值索引)，让每一个联合索引都尽量去包含sql语句里的 where、order by、group by的字段，还要确保这些联合索引的字段顺序尽量满足sql查询的最左前缀原 则
联合索引尽量覆盖条件
索引基数是指这个字段在表里总共有多少个不同的值，比如一张表总共100万行记录，其中有个性别字段， 其值不是男就是女，那么该字段的基数就是2
不要在小基数字段上建立索引
尽量对字段类型较小的列设计索引，比如说什么tinyint之类的，因为字段类型较小的话，占用磁盘空间也会 比较小，此时你在搜索的时候性能也会比较好一点。
原因为name在索引树里仅仅包含了前20个字符，所以这个排 序是没法用上索引的
不支持 order by name， group by
长字符串我们可以采用前缀索引
这种时候往往都是让where条件去使用索引来快速筛选出来一部分指定的数据，接着再进行排序。 因为大多数情况基于索引进行where筛选往往可以最快速度筛选出你要的少部分数据，然后做排序的成本可 能会小很多。
where与order by冲突时优先where
基于慢sql查询做优化
索引设计原则
索引
会在 explain 的基础上额外提供一些查询优化的信息。紧随其后通过 show warnings 命令可 以得到优化后的查询语句，从而看出优化器优化了什么。额外还有 filtered 列，是一个半分比的值，rows * filtered/100 可以估算出将要和 explain 中前一个表进行连接的行数（前一个表指 explain 中的id值比当前表id值小的 表）
explain extended
相比 explain 多了个 partitions 字段，如果查询是基于分区表的话，会显示查询将访问的分区。
explain partitions
expalian两个变种
id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的顺序增长的。 id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行
id
表示对应行是简单还是复杂的查询
简单查询。查询不包含子查询和union
simple
复杂查询中最外层的 select
span style=\
包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
subquery
包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为派生表（derived的英文含义）
derived
在 union 中的第二个和随后的 select
union
值类型
select_type
当 from 子句中有子查询时，table列是 <derivenN> 格式，表示当前查询依赖id=N 的查询，于是先执行id=N 的查询。
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
table
这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行，查找数据行记录的大概范围依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref
system
mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量（可以看show warnings 的结果）。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是 const的特例，表里只有一条元组匹配时为system
const
primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
eq_ref
相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会 找到多个符合条件的行。
ref
range
扫描全索引就能拿到结果，一般是扫描某个二级索引，这种扫描不会从索引树根节点开始快速查找，而是直接 对二级索引的叶子节点遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查询一般为使用覆盖索引，二级索引一般比较小，所以这 种通常比ALL快一些。
index
即全表扫描，扫描你的聚簇索引的所有叶子节点。通常情况下这需要增加索引来进行优化了
ALL
值类型（常见的，详情可查官网）
type
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
possible_keys
如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索引，在查询中使用 force index、ignore index。
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问
key
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成，并且每个int是4字节。通 过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列
char(n)和varchar(n)，5.0.3以后版本中，n均代表字符数，而不是字节数，如果是utf-8，一个数字或字母占1个字节，一个汉字占3个字节
说明
如果存汉字长度就是 3n 字节
char(n)
如果存汉字则长度是 3n + 2 字节，加的2字节用来存储字符串长度，因为 varchar是变长字符串
varchar(n)
字符串
1字节
tinyint
2字节
smallint
4字节
int
8字节
bigint
数值类型
3字节
date
timestamp
datetime
时间类型
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。
特别说明
长度计算规则
key_len
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）
ref
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数
rows
这一列展示的是额外信息
mysql执行计划explain结果里的key有使用索引，如果select后面查询的字段都可以从这个索引的树中获取，这种情况一般可以说是用到了覆盖索引，extra里一般都有using index；覆盖索引一般针对的是辅助索引，整个查询结果只通过辅助索引就能拿到结果，不需要通过辅助索引树找到主键，再通过主键去主键索引树里获取其它字段值
使用覆盖索引
Using index
使用 where 语句来处理结果，并且查询的列未被索引覆盖
Using where
查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围
Using index condition
mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化
Using temporary
将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一 般也是要考虑使用索引来优化的
Using filesort
使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引的某个字段
Select tables optimized away
值类型（常见的）
Extra
explain中的列
全值匹配
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
最左前缀法则
不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列包含查询列）），减少 select * 语句
mysql在使用不等于（！=或者<>），not in ，not exists 的时候无法使用索引会导致全表扫描 < 小于、 > 大于、 <=、>= 这些，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引
使用覆盖索引，查询字段必须是建立覆盖索引字段
如果不能使用覆盖索引则可能需要借助搜索引擎
解决方法
like以通配符开头（'$abc...'）mysql索引失效会变成全表扫描操作
字符串不加单引号索引失效
少用or或in，用它查询时，mysql不一定使用索引，mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评 估是否使用索引，详见范围查询优化
mysql内部优化器会根据检索比例、表大小等多个因素整体评估是否使用索引。比如这个例子，可能是 由于单次数据量查询过大导致优化器最终选择不走索引
没走索引原因
范围查询优化
索引场景
索引使用总结
explain
原子性(Atomicity)
一致性(Consistent)
隔离性(Isolation)
持久性(Durable)
ACID属性
当两个或多个事务选择同一行，然后基于最初选定的值更新该行时，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生丢失更新问题–最后的更新覆盖了由其他事务所做的更新
更新丢失(Lost Update)或脏写
一个事务正在对一条记录做修改，在这个事务完成并提交前，这条记录的数据就处于不一致的状态；这 时，另一个事务也来读取同一条记录，如果不加控制，第二个事务读取了这些“脏”数据，并据此作进一步的 处理，就会产生未提交的数据依赖关系。这种现象被形象的叫做“脏读”。
一句话：事务A读取到了事务B已经修改但尚未提交的数据，还在这个数据基础上做了操作。此时，如果B 事务回滚，A读取的数据无效，不符合一致性要求
脏读（Dirty Reads）
一个事务在读取某些数据后的某个时间，再次读取以前读过的数据，却发现其读出的数据已经发生了改变、或某些记录已经被删除了！这种现象就叫做“不可重复读”
一句话：事务A内部的相同查询语句在不同时刻读出的结果不一致，不符合隔离性
不可重复读（Non-Repeatable Reads）
一个事务按相同的查询条件重新读取以前检索过的数据，却发现其他事务插入了满足其查询条件的新数据，这种现象就称为“幻读”。
一句话：事务A读取到了事务B提交的新增数据，不符合隔离性
幻读（Phantom Reads）
并发事物带来的问题
事务隔离级别
show variables like 'tx_isolation'
常看当前数据库的事务隔离级别
set tx_isolation='REPEATABLE-READ'
设置事务隔离级别
事务相关命令
悲观锁
乐观锁
从性能上划分
针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
读锁（共享锁，S锁(Shared)）
当前写操作没有完成前，它会阻断其他写锁和读锁
写锁（排它锁，X锁(eXclusive)）
从数据库操作的类型分
手动增加表锁
show open tables
查看表上加过的锁
unlock tables
删除表锁
表锁
一个session开启事务更新不提交，另一个session更新同一条记录会阻塞，更新不同记录不会阻塞
Innodb_row_lock_current_waits: 当前正在等待锁定的数量
Innodb_row_lock_time: 从系统启动到现在锁定总时间长度
Innodb_row_lock_time_avg: 每次等待所花平均时间
Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最长的一次所花时间
Innodb_row_lock_waits:系统启动后到现在总共等待的次数
show status like 'innodb_row_lock%';
行锁分析
行锁
InnoDB在执行查询语句SELECT时(非串行隔离级别)，不会加锁。但是update、insert、delete操作会加行 锁
简而言之，就是读锁会阻塞写，但是不会阻塞读。而写锁则会把读和写都阻塞。
总结
间隙锁是在可重复读隔离级别下才会生效。
案例理解
间隙锁
临键锁(Next-key Locks)
无索引行锁会升级为表锁
nnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁。并且该索引不能失效，否则都会从行锁升级为 表锁
特别注意
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
查看事务
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS；
查看锁
select * from INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;
查看锁等待
kill trx_mysql_thread_id
释放锁
show engine innodb status
查看锁等待详细信息
锁相关指令
尽可能让所有数据检索都通过索引来完成，避免无索引行锁升级为表锁
合理设计索引，尽量缩小锁的范围
尽可能减少检索条件范围，避免间隙锁
尽量控制事务大小，减少锁定资源量和时间长度，涉及事务加锁的sql尽量放在事务最后执行
尽可能低级别事务隔离
锁优化建议
锁分类
事物隔离级别与锁机制
undo日志版本链是指一行数据被多个事务依次修改过后，在每个事务修改完后，Mysql会保留修改前的数据undo回滚 日志，并且用两个隐藏字段trx_id和roll_pointer把这些undo日志串联起来形成一个历史记录版本链
表示这个版本是已提交的事务生成的，这个数据是可见的
如果 row 的 trx_id 落在绿色部分( trx_id<min_id )
表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是不可见的(若 row 的 trx_id 就是当前自己的事务是可见的）
如果 row 的 trx_id 落在红色部分( trx_id>max_id )
若 row 的 trx_id 在视图数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见(若 row 的 trx_id 就是当前自 己的事务是可见的)；
若 row 的 trx_id 不在视图数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见
如果 row 的 trx_id 落在黄色部分(min_id <=trx_id<= max_id)
版本链比对规则
undo日志版本链
当事务开启，执行任何查询sql时会生成当前事务的一致性视图read-view，该视图在事务结束 之前都不会变化
可重复读隔离级别
在每次执行查询sql时都会重新生成
读已提交隔离级别
视图由执行查询时所有未提交事务id数组（数组里最小的id为min_id）和已创建的最大事务id（max_id）组成，事务里的任何sql查询结果需要从对应版本链里的最新数据开始逐条跟read-view做比对从而得到最终的快照结果。
组成方式
read view机制
MVCC机制的实现就是通过read-view机制与undo版本链比对机制，使得不同的事务会根据数据版本链对比规则读取同一条数据在版本链上的不同版本数据。
MVCC机制
因为磁盘随机读写的性能是非常差的，所以直接更新磁盘文件是不能让数据库抗住很高并发的。 Mysql这套机制看起来复杂，但它可以保证每个更新请求都是更新内存BufferPool，然后顺序写日志文件，同时还能 保证各种异常情况下的数据一致性。 更新内存的性能是极高的，然后顺序写磁盘上的日志文件的性能也是非常高的，要远高于随机读写磁盘文件。 正是通过这套机制，才能让我们的MySQL数据库在较高配置的机器上每秒可以抗下几干的读写请求。
为什么Mysql不能直接更新磁盘上的数据而且设置这么一套复杂的机制来执行SQL
Innodb引擎SQL执行的BufferPool缓存机制
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