mysql执行计划

文章目录 数据库命令规范 数据库基本设计规范 数据库字段设计规范 索引设计规范 常见索引列建议 如何选择索引列的顺序 避免建立冗余索引和重复索引 优先考虑覆盖索引 索引SET规范 数据库SQL开发规范 数据库操作行为规范 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来） 数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀，备份表必须以bak_为前缀并以日期(时间戳)为后缀 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低） 数据库基本设计规范 1、所有表必须使用Innodb存储引擎 没有特殊要求（即Innodb无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用Innodb存储引擎（mysql5.5之前默认使用Myisam，5.6以后默认的为Innodb）Innodb 支持事务，支持行级锁，更好的恢复性，高并发下性能更好 2、数据库和表的字符集统一使用UTF8MB4 兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效 3、所有表和字段都需要添加注释

1. 索引作用 提供了类似于书中目录的作用,目的是为了优化查询 2. 索引的种类(算法) B树索引 Hash索引 R树 Full text GIS 3. B树 基于不同的查找算法分类介绍 B-tree B+Tree 在范围查询方面提供了更好的性能(> < >= <= like) B*Tree 4. 在功能上的分类 4.1 辅助索引(S)怎么构建B树结构的? (1). 索引是基于表中,列(索引键)的值生成的B树结构 (2). 首先提取此列所有的值,进行自动排序 (3). 将排好序的值,均匀的分布到索引树的叶子节点中(16K) (4). 然后生成此索引键值所对应得后端数据页的指针 (5). 生成枝节点和根节点,根据数据量级和索引键长度,生成合适的索引树高度 id name age gender select * from t1 where id=10; 问题: 基于索引键做where查询,对于id列是顺序IO,但是对于其他列的查询,可能是随机IO. 4.2 聚集索引(C) 4.2.1 前提 (1)表中设置了主键,主键列就会自动被作为聚集索引. (2)如果没有主键,会选择唯一键作为聚集索引. (3)聚集索引必须在建表时才有意义,一般是表的无关列(ID) 4.2.2 辅助索引(S)怎么构建B树结构的? (1) 在建表时,设置了主键列(ID) (2) 在将来录入数据时

1、id 每个被独立执行的操作的标识，表示对象被操作的顺序；id值大，先被执行；如果相同，执行顺序从上到下。 若没有子查询和联合查询，id则都是1。Mysql会按照id从大到小的顺序执行query，在id相同的情况下，则从上到下执行。 2、select_type 查询中每个select子句的类型 （1）SIMPLE （2）PRIMARY/UNION （3）DEPENDENT UNION/UNIOIN RESULT （4）SUBQUERY/DEPENDENT SUBQUERY （5）DERIVED/MATERIALIZED （6）UNCACHEABLE SUBQUERY/UNCACHEABLE UNION 3、table 名字，被操作的对象名称，通常是表名，或者表的别名，或者一个为查询产生临时表的标示符（如派生表、子查询、集合）。 4、type 代表查询执行计划中表使用的连接方式。 连接操作类型及级别： system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL 一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。 5、partitions 匹配的分区信息（对于非分区表值为NULL）。

MySQL优化概述 MySQL数据库常见的两个瓶颈是：CPU和I/O的瓶颈。 CPU在饱和的时候一般发生在 数据装入内存或从磁盘上读取数据时候 。 磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上， 那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上。 我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能。 MySQL优化方案 Mysql的优化，大体可以分为三部分：索引的优化，sql语句的优化，表的优化 索引优化 1.索引 一般的应用系统，读写比例在10：1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的也是最容易出现问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化是重中之重， 加速查询最好的方法就是索引。 索引：简单的说，相当于图书的目录，可以帮助用户快速的找到需要的内容。 在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。能够大大提高查询效率。特别是当数据量非常大，查询涉及多个表时，使用索引往往能使查询速度加快成千上万倍。 总结：索引的目的在于提高查询效率，与我们查询图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小结，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查地图等。 2

MySQL中一条SQL的加锁分析 id主键 + RC id唯一索引 + RC id非唯一索引 + RC id无索引 + RC id主键 + RR id唯一索引 + RR id非唯一索引 + RR id无索引 + RR Serializable 一条复杂的SQL 死锁原理与分析 SQL1： select * from t1 where id = 10;（不加锁。因为MySQL是使用多版本并发控制的，读不加锁。） SQL2: delete from t1 where id = 10;（需根据多种情况进行分析） 假设t1表上有索引，执行计划一定会选择使用索引进行过滤 (索引扫描)，根据以下组合，来进行分析。 组合一 ： id列是主键，RC隔离级别 组合二 ： id列是二级唯一索引，RC隔离级别 组合三 ： id列是二级非唯一索引，RC隔离级别 组合四 ： id列上没有索引，RC隔离级别 组合五 ： id列是主键，RR隔离级别 组合六 ： id列是二级唯一索引，RR隔离级别 组合七 ： id列是二级非唯一索引，RR隔离级别 组合八 ： id列上没有索引，RR隔离级别 组合九 ： Serializable隔离级别 注：在前面八种组合下，也就是RC，RR隔离级别下，SQL1：select操作均不加锁，采用的是快照读，因此在下面的讨论中就忽略了，主要讨论SQL2：delete操作的加锁。 1.

原文: http://106.13.73.98/__/27/ 目录 普通索引 唯一索引 主键索引 组合索引 正确使用索引的情况 索引的注意事项 执行计划 axplain 慢日志记录 分页性能相关方案 索引是数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构. 类似于字典中的目录，查找字典内容可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取. 作用：约束和加速查找 常见的几种索引： - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引（多列） -- 联合主键索引 -- 联合唯一索引 -- 联合普通索引 无索引和有索引的区别： 无索引： 从前往后一条一条查询. 有索引： 创建索引的本质，就是创建额外的文件，以某种格式存储，查询的时候，先去额外的文件找，确定了位置，然后再去原始表中直接查询，但是创建的索引越多，越会对硬盘有损耗. ——————————— 建立索引的目的： 额外的文件保存特殊的数据结构 查询快，但是插入更新删除依旧慢 创建索引之后，必须命中索引才能有效 索引的种类： hash索引： 查询单条快，范围查询慢 btre类索引： b+树，层数增多，数据量指数级增长 （InnoDB默认支持btree索引，这里就使用它） 索引名词： 覆盖索引： 在索引文件中直接获取数据 （例如：select name from userinfo where name = 'zyk';) 索引合并：

linux下的lnmp(CentOS linux+nginx+mysql+php+zend + eAccelerator)的应用介绍 lnmp 是( CentOS Linux +Nginx+MySQL+PHP)组合的简写,是最近两年发展得比较快,也比较流行的一个高性能网站服务器架构组合 相比 lamp ( CentOS Linux +Apache+MySQL+PHP)来说,Nginx的性能更高 详细的安装说明及安装脚本请看 http://www.wdlinux.cn/lanmp Linux操作系统（ Linux ），是一类Unix计算机操作系统的统称。Linux操作系统的内核的名字也是“Linux”。Linux操作系统也是自由软体和开放源代码发展中最著名的例子.更多的介绍请看 http://www.wdlinux.cn/what_linux Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器 。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru 站点开发的，它已经在该站点运行超过四年多了。Igor 将源代码以类BSD许可证的形式发布。自Nginx 发布四年来，Nginx 已经因为它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源的消耗而闻名了

1.事件简介 事件（event）是MySQL在相应的时刻调用的过程式数据库对象。一个事件可调用一次，也可周期性的启动，它由一个特定的线程来管理的，也就是所谓的“事件调度器”。 事件和触发器类似，都是在某些事情发生的时候启动。当数据库上启动一条语句的时候，触发器就启动了，而事件是根据调度事件来启动的。由于他们彼此相似，所以事件也称为临时性触发器。 事件取代了原先只能由操作系统的计划任务来执行的工作，而且MySQL的事件调度器可以精确到每秒钟执行一个任务，而操作系统的计划任务（如：Linux下的CRON或Windows下的任务计划）只能精确到每分钟执行一次。 2 事件的优缺点 2.1 优点 一些对数据定时性操作不再依赖外部程序，而直接使用数据库本身提供的功能。 可以实现每秒钟执行一个任务，这在一些对实时性要求较高的环境下就非常实用了。 2.2 缺点 定时触发，不可以调用。 3 创建事件 一条create event语句创建一个事件。每个事件由两个主要部分组成，第一部分是事件调度（eventschedule，表示事件何时启动以及按什么频率启动; 第二部分是事件动作（event action），这是事件启动时执行的代码，事件的动作包含一条SQL语句，它可能是一个简单地insert或者update语句，也可以使一个存储过程或者 benin...end语句块，这两种情况允许我们执行多条SQL。

一 索引的本质 　　MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到索引的本质： 索引是数据结构 。 　　数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。 　　最基本的查询算法当然是 顺序查找 （linear search），这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如 二分查找 （binary search）、 二叉树查找 （binary tree search）等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于 二叉查找树 上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织）。 　　所以，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。 　　 　　图片展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找

1. 存储引擎的选择 存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象的存储方式 5.1之前默认存储引擎是MyISAM,5.1之后默认存储引擎是Innodb。 差异： 区别 MyISAM Innodb 文件格式 数据和索引是分别存储的，数据.MYD，索引.MYI 数据和索引是集中存储的.ibd 文件能否移动 能，一张表就对应.frm，MYD，MYI 3个文件 不能，关联的还有data下其他文件 记录存储顺序 按记录插入顺序保存 按主键大小有序插入 空间碎片 产生；定时清理，使用命令optimize table表名实现 不产生 事务 不支持 支持 外键 不支持 支持 锁颗粒 表级锁 行级锁 MyISAM引擎设计简单，数据以紧密格式存储，所以某些读取场景下性能很好。 如果没有特别的需求，使用默认的Innodb即可。 MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。 Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键保证数据完整性。比如OA自动化办公系统。 《高性能Mysql》一书中列举很多存储引擎，但是其强烈推荐使用Innodb即可 2. 字段设计 - 数据库设计3大范式 第一范式（确保每列保持原子性） 第二范式（确保表中的每列都和主键相关） 第三范式（确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关） 通常建议使用范式化设计