Mysql优化

• Mysql单进程多线程设计。

InnoDB存储引擎中索引存储形式

• InnoDB优点

  • 5.5以后默认引擎
  • 行级锁
  • 支持事物
  • 更好的恢复性
  • 高并发下性能更好，对多核、大内存、ssd等硬件支持好。

• mysql的InnoDB采用的索引算法
  B+树

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B+树索引

• 聚集索引
  一个表只有一个聚集索引，根据主键生成（如果设置主键），图中红色
  一个叶子节点存放整行记录

• 二级索引（辅助索引）
  非聚集索引都是二级索引，如果非主键查询，会先根据二级索引找到主键，在根据聚集索引中查找数据。图中蓝色。
  一个叶子节点存放主键

• 没有索引就会进行全表扫描。

• 索引是一切快速查询的前提。

• 索引可以提供效率，但也会降低插入和更新的速度并占有磁盘空间。

• 单张表索引数量不要超过5个，

• 单个索引中的字段数不超过5个

索引操作

• 查看表的索引
  show index from 表名 mysql查看表索引

Sql优化案例

案例一

• 在sql查询中=号左边使用表达式，会放弃索引

  
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• 查看语句执行计划
  explain extended sql语句

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*　第一个语句扫描了６行，using index,使用了索引，第二个扫描了70多万行，没有使用索引。

案例二

• machine_vc字段是varchar类型，查询时如果使用数字，mysql会将两边转换成浮点数进行比较(隐式转换)，会放弃索引。
• 为什么会放弃？machine_vc是字符串，假如“1142”、“1142@d”、“1142.00”是machinde_vc的值，因为不能确定是否只有“1142”能满足等于1142的要求，所以它会扫描全表，逐个比较，这时就不会使用B+树索引。

image.png 执行计划

• 第一个语句查询6行，第二个查询70多万行。

案例三

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• 查询偏移量80000的id，然后再借助索引查询

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优化

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• int 类型占用4个字节，而char(15)占用15个字节。

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• in中不要使用子查询。

• 不同字段OR改为Union，因为此时Union会使用不同字段的索引去查询。

• Count(*)会进行全表扫描。

• 复杂运算移动程序端CPU。

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