mysql执行计划

MySQL索引及执行计划 索引 合理的建立索引可以加快数据查询，例如，学校图书管为每一本书编号，根据编号可以快速锁定一本书所在位置。MySQL索引默认B+树索引。索引虽然能够提高检索效率，但同时也会降低更新的速度，因为 insert 、update、delete 也会操作索引文件，会调整因为更新等操作带来的键值变化后的索引信息。 索引类型 主键索引：唯一索引，并且并指定为 primary key ，每个表中只能有一个主键 唯一索引：索引列的所有值都只能出现一次，即值必须唯一，值可以为空 普通索引：基本的索引类型，值可以为空，没有唯一性限制 复合索引：一个索引中包含多个列 何时建立索引 主键自动创建唯一索引 频繁作为查询条件的字段适合创建索引 查询中与其他表关联的字段适合创建索引 频繁更新的字段不适合创建索引，因为在更新记录的同时会更新索引 where条件中使用不到的字段不需要创建索引 在高并发下，在单值索引和复合索引中，复合索引更合适 order by字段添加索引可以提高排序速度 不需要索引 表记录较少 经常增删改的表 数据重复且分布平均的表，如性别 执行计划 可以使用 explain 关键字模拟优化器执行sql查询语句，从而分析查询语句或者表结构的性能瓶颈。 通过查看执行计划，可以了解到表的读取顺序、数据读取操作、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用

一. 存储引擎 1. 什么是存储引擎？ 与其他数据库例如Oracle 和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎不同的是，MySQL有一个被称为“Pluggable Storage Engine Architecture”(可替换存储引擎架构)的特性，也就意味着MySQL数据库提供了多种存储引擎。用户可以根据不同的需求为数据表选择不同的存储引擎，用户也可以根据自己的需要编写自己的存储引擎。MySQL数据库在实际的工作中其实分为了语句分析层和存储引擎层，其中语句分析层就主要负责与客户端完成连接并且事先分析出SQL语句的内容和功能，而存储引擎层则主要负责接收来自语句分析层的分析结果，完成相应的数据输入输出和文件操作。简而言之，就是如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。因为在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，所以存储引擎也可以称为表类型（即存储和操作此表的类型）。 2. 存储引擎种类 存储引擎 说明 MyISAM 高速引擎，拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务 InnoDB 5.5版本后MySQL的默认数据库，支持事务和行级锁定，比MyISAM处理速度稍慢 ISAM MyISAM的前身，MySQL5.0以后不再默认安装 MRG_MyISAM(MERGE) 将多个表联合成一个表使用，在超大规模数据存储时很有用 Memory 内存存储引擎

原文: 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（九） 我的MYSQL学习心得（一） 我的MYSQL学习心得（二） 我的MYSQL学习心得（三） 我的MYSQL学习心得（四） 我的MYSQL学习心得（五） 我的MYSQL学习心得（六） 我的MYSQL学习心得（七） 我的MYSQL学习心得（八） 这一篇《我的MYSQL学习心得（九）》将会讲解MYSQL的索引 索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。 大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY和HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引 索引的优点： 1、通过创建唯一索引，保证数据库表每行数据的唯一性 2、大大加快数据查询速度 3、在使用分组和排序进行数据查询时，可以显著减少查询中分组和排序的时间 索引的缺点： 1、维护索引需要耗费数据库资源 2、索引需要占用磁盘空间，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸 3、当对表的数据进行增删改的时候，因为要维护索引，速度会受到影响 索引的分类 1

逍遥山人的MySQL使用笔记，持续更新中 表结构 新建表以及添加表和字段的注释 create table t_user( ID INT(11) primary key auto_increment comment '主键', NAME VARCHAR(255) comment '姓名', CREATE_TIME date comment '创建时间' )comment = '用户信息表'; 修改字段类型 alter table tablename modify column column_name varchar(30); 查看表结构 查看表的字段、字段类型、索引等 DESC tablename; 或 SHOW COLUMNS FROM tablename; 或包含字符集、字段注释等 SHOW FULL FIELDS from table_name; 查看表生成的DDL 注意表名不加单引号 show create table 表名; 查看分区表的分区情况 SELECT partition_name part, partition_expression expr, partition_description descr, table_rows FROM information_schema.PARTITIONS WHERE table_schema = SCHEMA() AND

How to write efficient MySQL query statements WHERE子句中的书写注意事项 模糊查询(like)时需要注意的事项 索引 字段类型 表连接时的注意事项 其他注意事项 WHERE 子句中的书写注意事项 首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 下列操作会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，是应尽量避免的。 1).在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符 2).在 where 子句中对字段进行 null 值判断 如： select id from t where num is null; 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0; 3).在 where 子句中使用 or 来连接条件 如： select id from t where num=10 or num=20; 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20; 4).in 和 not in 也要慎用 如： select id from t where num in(1,2,3); 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 如：

MySQL Query Optimizer MySQL Query Optimizer是MySQL中专门负责优化SELECT语句的模块，其主要功能是：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供MySQL认为最优的执行计划 1 。 优化器执行过程： 客户端向MySQL发起Query请求； 命令解析器模块完成请求分类，区别出SELECT并转发给MySQL Query Optimizer（查询优化器）； 查询优化器对整条Query进行优化，处理掉一些常量表达式的预算，直接换算成常量值； 查询优化器对Query中的查询条件进行简化和转换，如去掉一些无用或显而易见的条件、结构调整等； 分析Query中是否有Hint消息，是否可以通过Hint信息完全确定该Query的执行计划； 若没有Hint信息或不足以完全确定执行计划，则会读取所涉及对象的统计信息，根据Query进行写相应的计算分析，得出最后的执行计划。 查看执行计划：Explain Explain的作用 使用EXPLAIN关键字可以通过模拟优化器执行SQL查询语句了解MySQL是如何处理SQL语句，从而分析查询语句或是表结构中的性能瓶颈。 使用Explain可以了解到： 表的读取顺序：通过执行计划中的id判断 数据读取操作的操作类型：通过执行计划中的select_type判断 哪些索引可以使用

一、SQL语句优化 （1）使用limit对查询结果的记录进行限定 （2）避免select *，将需要查找的字段列出来 （3）使用连接（join）来代替子查询 （4）拆分大的delete或insert语句 二、选择合适的数据类型 （1）使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob （2）使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数 （3）使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar （4）尽可能使用not null定义字段 （5）尽量少用text，非用不可最好分表 三、选择合适的索引列 （1）查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列 （2）where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列 （3）长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好 （4）离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高： mysql> SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name;

服务器性能剖析 1、性能指标 基准测试是针对系统设计的一种压力测试。 吞吐量: 单位时间内的事务处理数(TPS) 响应时间或延迟 并发性 可扩展性 SHOW STATUS 和SHOW PROCESSLIST 命令 tcpdump Schema与数据类型优化 数据类型选择 更小的通常更好，占用更少的磁盘、内存和CPU缓存。 简单就号，占用更少的CPU周期。如整型比字符操作代价更低。 尽量避免NULL。查询中包含NULL列，优化会更困难，索引、索引统计和值都会变的复杂。可为NULL的列会使用更多的存储空间。 如果计划在列中建索引，应尽量避免可谓NULL的列。 BLOB和TEXT区别在于BLOB存储的是二进制数据，没有排序规则和字符集，而TEXT类型有字符集和排序规。MySQL只对每个列的最前max_sort_length字节做排序。不能将列全部长度做索引，也不能使用这些索引消除排序。如果EXPLAIN执行计划中Extra列包含“Using temporary” 则说明这个查询使用了隐式临时表。 schema设计 不可有太多的列: 存储引擎API工作时需要在服务器层和存储引擎层之间通过行缓冲格式拷贝数据，然后再服务器层将缓冲内容解码成各个列。从行缓冲中将编码过的列转换成行数据结构的操作代价是非常高的。 不可进行太多的关联: 单个查询最好再12个表以内做关联。在设计的时候最好向单表查询靠拢

在日常工作中，我们有时会开慢查询去记录一些执行时间比较久的SQL语句，找出这些SQL语句并不意味着完事了，此时我们常常用到explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描。所以我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。（QEP：sql生成一个执行计划query Execution plan） mysql> explain select * from servers; +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+---------+------+---------------+------+---------+------+------+-------+ | 1 | SIMPLE | servers | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL |

这是你的表结构，有三个字段，分别是id,name,cid CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `cid` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `name_cid_INX` (`name`,`cid`),) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8 索引方面：id是主键，(name,cid)是一个多列索引。 ----------------------------------------------------------------------------- 下面是你有疑问的两个查询： EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE cid=1; EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE cid=1 AND name='小红'; 你的疑问是：sql查询用到索引的条件是必须要遵守最左前缀原则，为什么上面两个查询还能用到索引？ --------------------------------------------------------------------