MySQL存储结构及索引

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

在这里插入图片描述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

在这里插入图片描述
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。

  1. 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 ] ;
  1. 查询当前数据库支持的存储引擎
    show engunes;
    在这里插入图片描述

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。
    在这里插入图片描述
    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

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  • 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
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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

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  • 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。
在这里插入图片描述

  • 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:
在这里插入图片描述
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。
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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。
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Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引,还支持一种索引类型—Hash索引。

  1. 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
  2. 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
  3. 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。
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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:
在这里插入图片描述
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:
在这里插入图片描述

  • 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。
在这里插入图片描述
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

  1. 创建索引
    CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX 索引名字 ON 表名 ( 表字段,... ) ;
  2. 查看索引
    SHOW INDEX FROM table_name ;
  3. 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:
-- 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。

  • 在这里插入图片描述

  • 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:

在这里插入图片描述

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

  1. 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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。

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