mysql执行计划

一、Mysql的逻辑架构 二、存储引擎 Mysql5.5之前，默认存储引擎是MyISAM，5.5之后默认存储引擎变成 InnoDB 。 MyISAM和InnoDB的区别： 1）MyISAM不支持事务、InnoDB支持事务 2）MyISAM只有表锁、InnoDB引入了行锁 3）MyISAM支持全文索引、InnoDB 5.5不支持，5.6以后支持 4）MyISAM的读写速度会优于InnoDB 三、MySQL优化（SQL优化） · 数据类型的优化（创建表的时候，选择合适的数据类型） · 索引优化（SQL优化成本最低并且最有效果的优化方式） · 查询优化（SQL自带的检测工具、SQL结构） · 库表结构优化（分库分表、读写分离） · 硬件优化（cpu、固态硬盘、内存） · 参数优化（系统运行参数）- DBA 四、数据类型的优化 数据类型的选择原则： · 选择最小的数据类型，同时需要保证能够放下所存储的数据 · 选择最合适的数据类型，比如使用int表示年龄，而是不是varchar表示年龄 · 尽量让需要添加索引的列为not null 五、索引优化 什么是索引？ 索引是一本书的目录，可以快速找到相应的内容。 索引是一个帮助我们快速查询内容的 数据结构 。 　 无索引的查询方式： 有索引的查询方式： 索引失效： 当写了一个索引后，开发者认为执行的sql会用上该索引

1. 索引是什么？ 1.1. 索引是什么 一张表有 500 万条数据，在没有索引的 name 字段上执行一条 where 查询： select * from user_innodb where name = ' 青山 ' ; 如果 name 字段上面有索引呢？在 name 字段上面创建一个索引，再来执行一下相 同的查询。 ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX idx_name; ALTER TABLE user_innodb ADD INDEX idx_name (name); 有索引的查询和没有索引的查询相比，效率相差几十倍。 通过这个案例大家应该可以非常直观地感受到，索引对于数据检索的性能改善是非 常大的。 那么索引到底是什么呢？为什么可以对我们的查询产生这么大的影响？创建索引的 时候发生了什么事情？ 1.1.1.索引定义 维基百科对数据库索引的定义： 数据库索引，是数据库管理系统（DBMS）中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。 数据是以文件的形式存放在磁盘上面的，每一行数据都有它的磁盘地址。如果没有 索引的话，我们要从 500 万行数据里面检索一条数据，只能依次遍历这张表的全部数据， 直到找到这条数据。 但是我们有了索引之后，只需要在索引里面去检索这条数据就行了，因为它是一种 特殊的专门用来快速检索的数据结构

Mysql-expalin的使用 explain简介 explain输出列解释 explain输出列-id explain输出列-select_type explain输出列-type explain输出列-possiable_keys、key explain输出列-key_len explain输出列-ref explain输出列-rows explain输出列-extra 参考博客 explain简介 explain和SQL语句一起使用的时候，MySQL将显示来自优化器的相关语句执行计划的信息，包括表的读取顺序、数据读取操作的操作类型、那些索引可以被使用、那些索引会被实际使用、表之间的引用、每张表大概需要读取多少行记录等等。通过这些我们能分析SQL语句的结构和性能瓶颈，从而优化我们的SQL语句。 example: explain输出列解释 字段 字段说明 字段值描述 id select查询序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序 id相同 执行顺序由上至下 id不相同 如果是子查询，id的序号会递增，id的值越大被执行的优先级越高 id相同和不相同都存在 如果id相同可以认为是一组，同一组id执行顺序由上至下，不同组之间，id值越大被执行的优先级越高 select_type 查询的类型，主要用来区别普通查询，联合查询，子查询等复杂查询 SIMPLE

想了解mysql性能优化，首先要学会使用查看执行计划，执行计划主要用来查看SQL语句在数据库中的表现情况，通常用于SQL性能分析，SQL优化等 创建执行计划的语句有两种，如下所示 desc select * from table_test where table_test.id = 1; explain select * from table_test where table_test.id = 1; # desc 和 explain 两个关键字都可以用来查看SQL执行计划 压力测试准备 创建表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS temp_100w( id int not null DEFAULT 0 COMMENT "学号", name VARCHAR(100) not null DEFAULT '未知' COMMENT "姓名", age TINYINT(10) not null DEFAULT 99 comment "年龄", sex ENUM('boy','girl','secret') DEFAULT 'secret' COMMENT '性别', create_time TIMESTAMP NOT NULL default NOW() comment '软删除标记' )engine=INNODB DEFAULT CHARSET utf8; #

性能调优相关文档书籍 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/group-by-optimization.html http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/order-by-optimization.html 《MySQL性能调优与架构设计》 SQL查询优化总结 缺失索引，查询速度差别是100倍：首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引 1 show index from mb_ransomrequestform; 2 ALTER TABLE mb_ransomrequestform ADD INDEX IDX_corporationid (corporationid); 3 drop index IDX_corporationid on mb_ransomrequestform; View Code 避免在 where 子句使用不能使用索引的操作符，比如!=、<>、like “%xx%”、or。否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 1)like “%xx%”改成like “xxx%”可以使用索引 mysql> select bill.billId from EE_PawnBill bill, EE_PawnerInfo pawner where bill.pawnerid

case：下面的一条sql语句，导致mysql实例内存暴涨： 　　 select * from tables where table_name not in(select table_name from partitions group by table_name having count(*)>1 ); 　　 mysql 5.5， 1w+的innodb表。 下面看下调查的结果： 1. sql的执行情况以及内存分配： step1 ： 构造information_schema.tables临时表 1.1 构造临时表tables结构： 说明：func=create_schema_table; engine=heap 内存: tables是heap引擎的表，临时构造，使用堆内存；语句结束close_tmp_tables释放。 1.2 填充临时表tables数据：一共由三类表来填充tables的内存 1. memory 引擎： 说明：information_schema下的表，创建临时table， 内存： 使用堆内存，填充完数据后 close_tmp_tables，释放内存。 2. mysiam 引擎： 说明：information_schema下一部分表，是mysiam引擎的临时表。 内存： 使用堆内存，创建磁盘临时文件，close_tmp_tables，释放内存，删除临时文件。 3.

逻辑分层 下面是MySQL的逻辑分层图： 连接层：连接与线程处理，这一层并不是MySQL独有，一般的基于C/S架构的都有类似组件，比如连接处理、授权认证、安全等。 服务层：包括缓存查询、解析器、优化器，这一部分是MySQL核心功能，包括解析、优化SQL语句，查询缓存目录，内置函数（日期、时间、加密等函数）的实现。 引擎层：负责数据存储，存储引擎的不同，存储方式、数据格式、提取方式等都不相同，这一部分也是很大影响数据存储与提取的性能的；对存储层的抽象。 存储层：存储数据，文件系统。 存储引擎 查看数据库支持的存储引擎：show engines; 如果要想查看数据库默认使用哪个引擎，可以通过使用命令： show variables like '%storage_engine%'; InnoDB，MyISAM的主要区别： InnoDB：在MySQL5.5开始作为默认的存储引擎，支持事务，行级锁，适合高并发场景，XA协议支持分布式事务， 事务优先 。 MyISAM：不支持事务， 性能优先 ，表级锁，不适合高并发场景。 sql执行顺序： https://www.cnblogs.com/annsshadow/p/5037667.html explain-执行计划 explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。 使用方法

一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实例的同时会总结explain命令的使用及相关参数的说明。 首先说说我这次浴火重生的优化初衷吧，上个月在公司完成的统计模块中，其中就有几条SQL语句执行的速度稍微有点慢，心里一直留了一道坎。直到昨天晚上在家看了一篇文章，是关于MySQL优化的对EXPLAIN命令的详解，所以今天一到公司就想着把之前那些SQL语句的病赶紧给看看，虽然，我没有达到那种秒查的效果，但是优化的效果还是有明显的提升。 业务场景： 分区 统计XXX省 每月 上传数据的企业数量，何为企业是否是未上传数据，即专门存放上传数据的数据表中没有记录的为未上传数据的企业，如果有那么代表已经上传数据。 下面是我之前写的SQL语句(未优化前的)，它执行的时间是 2.318sec ，并且使用EXPLAIN命令进行分析：

目录 Sharding-Proxy 源码分析 Sharding-Proxy 包结构 Sharding-Proxy 启动流程 Sharding-Proxy 请求接入 MySQL 报文解析器 MySQL 执行器 MySQLComQueryPacketExecutor 执行流程 MySQLComStmtExecuteExecutor 执行流程 Sharding-Proxy 消息处理 Sharding-Proxy 源码分析 在看 Sharding-Proxy 源码之前，强烈建议先阅读一直官网的两篇文章： Apache Sharding-Proxy 使用手册 Apache Sharding-Proxy 设计原理 Sharding-Proxy 包结构 sharding-proxy ├── sharding-proxy-backend 负责与底层mysql通信 ├── sharding-proxy-bootstrap 启动sharding-proxy ├── sharding-proxy-common yaml配置文件加载... ├── sharding-proxy-frontend 启动socket，代理mysql/pg │ ├── sharding-proxy-frontend-core 启动sokcet │ ├── sharding-proxy-frontend-mysql

索引基础 索引介绍 定义 索引是满足某种特定查找算法的数据结构。这些数据结构会以某种方式指向数据，从而实现高效查找。 优势 提高了查询速度 劣势 降低更新表的速度，因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存索引文件。 建立索引会占用磁盘空间的索引文件。 索引分类 主键索引 根据主键pk_column（length）建立索引， 不允许重复，不允许空值 。 ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col'); 唯一索引UNIQUE 用来建立索引的列的值必须是 唯一的，允许空值 。 ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE INDEX index_name('col'); 普通索引 用 普通列 构建的索引，没有任何限制。 ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col'); 组合索引 用多个列组合构建的索引，这多个列中的值不允许有空值。 ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3'); 遵循“最左前缀”原则，把最常用作为检索或排序的列放在最左，依次递减，组合索引 相当于建立了col1，[col1,col2]，[col1,col2,col3]三个索引