MySQL 第七天（核心优化一）

一．Mysql核心优化

1. 优化的方面

① 存储层：数据表"存储引擎"选取、字段选取、逆范式(3范式)

② 设计层：索引、分区/分表

③ 架构层：分布式部署(主从模式/共享)

④ sql语句层：结果一样的情况下，要选择效率高、速度快、节省资源的sql语句执行

2. 存储引擎

熟悉的存储引擎：Myisam、innodb

什么是存储引擎：

数据表存储数据的一种格式。

使用不同格式存储数据，不同格式的特性也是不一样的。例如innodb存储引擎的特性有：支持事务、支持行级锁、支持外键 。

MySQL中的数据是通过各种不同的技术(格式)存储在文件（或者内存）中的。技术和本身的特性就称为"存储引擎"。

现实生活中，楼房、平房就是具体存储人的存储引擎，楼房、平房有自己独特的技术特性

例如楼房有楼梯、电梯、平房可以自己打井喝水等。

在进行项目开发的时候，要根据自己业务的特点，选择适合存储数据的存储引擎使用。

innodb存储引擎支持：事务、行级锁、外键

2.1 Myisam

① 结构、索引、数据文件

上图三个文件，支持物理复制、粘贴操作(就是数据的备份、还原)

给数据表添加记录信息：

此时student.MYD里边有填充数据：

② 数据存入的顺序

发现，数据的写入顺序 与 读出顺序保持一致。

启发：该Myisam数据表存入数据的时候，不给排序，按照写入的顺序进行存储。

这样做的好处，速度非常快。

③ 并发性

并发性稍低，多人同时做请求速度稍慢。

锁机制：每次都锁住整张数据表 。

④ 压缩机制

如果一个myisam数据表存储的数据非常多，就会占据很大的硬盘空间，为了优化处理，可以把这个myisam数据表给进行压缩处理。这样节省"硬盘空间"资源。

具体压缩步骤：

A. 压缩技术：myisampack.exe 表名

B. 重建索引

根据压缩后的数据把索引重建建立起来。

重建索引的工具：myisamchk.exe -rq 表名

C. 只读特性

压缩的数据表不能再写数据了，因此对数据表进行压缩的时候，一定需要考虑好

a.有的数据表适合压缩，数据不频繁发生变化的数据适合，例如全国的邮编信息、用户的收货地址信息。

b.有的不适合，数据频繁发生变化的就不适合压缩

如果必须要对压缩的数据表进行"写"操作，就"解压"

具体解压：myisamchk.exe --unpack 表名

(解压缩的同时，索引会自动重建)

2.2 innodb

① 结构、索引、数据文件

innodb存储引擎数据表，有单独的"结构文件"

① 默认情况下，所有数据库所有innodb数据表的 索引、数据 文件都合并到一起

该集中的文件的数据如果遭到破坏，就不好恢复。最好给每个innodb数据表创建单独的
"数据/索引"文件。

一般该innodb数据表信息的备份、恢复要通过命令方式：

> mysqldump -uroot -p密码 数据库名字 > f:/20151214.sql [备份]

> mysql -uroot -p密码 数据库 < f:/20151214.sql [还原]

② 单独设置"数据/索引"文件

要为每个innodb数据单独设置其"数据/索引"文件

最后每个innodb数据表形成的两种格式文件：*.frm
数据/索引文件*.ibd

服务器重启之后，innodb_file_per_table的值要归位，不过不影响之前已经创建好的数据表结构。

③ 数据存入顺序

该innodb数据表，数据的写入顺序 与 存储的顺序不一致，需要按照主键的顺序把记录摆放到对应的位置上去，速度比Myisam的要稍慢。

④ 并发性

并发性高，多人同时请求，速度快、效率高。

锁机制：行锁，每次只锁住一条记录信息。

2.3 memory

内存存储引擎，

特点：内部数据运行速度非常快

缺点：服务器如果断电，就会清空该存储引擎的全部数据

字段选取

3.1 选取占据空间小的字段

int整型字段的选取

bigint int mediumint smallint tinyint

例如人的年龄适合使用tinyint类型

乌龟的年龄使用smallint类型

数据表主键id值在没有超过1600万的时候，就可以使用mediumint类型

int

3.2 内容长度固定字段

varchar(长度) 1--65535字节

内容范围：单字节内容(abc...2323..) 近65535个内容，内部要保留1-2个字节，保存内容的长度使用。

存储汉字(utf-8字符集 3个字节=一个汉字) 1--2万多汉字

char(长度) 1--255字符

单字节：每个字节等于1个字符

汉字：3个字节等于1个字符

无论单字节内容、汉字 都可以存储1-255个

char() 的运行速度快 ，例如char(20) 实际存储16个字符，分配20个空间

varchar()运行速度少慢 ，例如varchar(20) 实际存储16个字符，分配16个空间

内容最好固定住长度

手机号码存储：char(11)

存储邮箱：速度快char(40) 、 空间节省 varchar(40)

3.3 整型存储

时间变为整型存储：

int

date time datetime timestamp

集合:set('篮球','排球','足球','棒球')

枚举:enum('男','女','保密')

建议使用集合、枚举类型，他们底层内部使用的整型进行存储

ip地址也可以转换为整型存储。

mysql： inet_aton(ip) inet_ntoa(数字)

php: ip2long(ip) long2ip(数字)

总结：

1. 存储引擎
2. myisam
3. innodb

   myisam： 写入数据非常快，适合使用场合dedecms/phpcms/discuz等写入、读取操作多的系统

   innodb: 适合业务逻辑比较强的系统，例如ecshop、crm、办公系统、商城系统

   4. 逆范式

   数据表的总体设计要遵守三范式，但是有的时候为了整体性能的考虑，就不遵守一点，这样就称为"逆范式"

   需求：查询每个分类下商品的数量

   goods商品表： id name cat_id(分类id)

   category分类表： cat_id cat_name

   select cat_id,count(g.id) from goods g left join category c on g.cat_id=c.cat_id group by g.cat_id

   以上sql语句可以按照需求获得对应的信息，但是涉及到两个表连表查询，这样查询速度不是很快，如果这样需求比较多，则会影响mysql的性能。

   现在做优化，把连表查询变为"单表查询"。

   数据表做修改设计：

   category分类表： cat_id cat_name number(当前分类下商品总数量)

   (这样后期商品每增加、减少的时候就需要特殊维护number字段内容)。

   这样相同需求的sql语句就可以如下执行：

   select cat_id,number from category;

   以上number字段的设计不符合三范式，其是一个"多余"的字段。

   4.1 三范式

   一范式：字段内容确保是原子性的，不能再分割

   student数据表

   字段：

   学生信息(字段)

   张三，25，北京

   姓名	年龄	地址
   张三	25	北京

   二范式：每个字段与当前数据表的主键有关联

   

   三范式：每个字段与当前数据表的主键是直接关联(非间接)

   

   5. 索引

   主键索引(primary key)

   索引是进行数据库设计的时候，提升性能最有效的一个技术。

   5.1 什么是索引

   公交车站牌是索引

   办公楼指示牌是索引

   从技术本身的角度看索引，索引就是一种数据结构(寝室大楼)，数据结构内部有算法，可以帮组我们快速、准确定位需要的信息。

   算法：获得一些信息的时候，这些信息都是有规律、有规则(602房间)的在某个地方放着，我们可以掌握规律、规则并获得需要的数据。

   5.2 是否使用索引的差别

   准备一个操作的信息数据表：

   

   (Myisam表支持物理复制、粘贴的方式还原信息)

   

   

   

   5.3 索引为什么速度快

   索引是数据存储的一种机制，该机制里边可以简单理解有索引字段、字段对应记录的物理地址。

   索引字段按照一定的规律、规则组织在一起(内部有数据结构/算法),可以加快信息的查找，

   信息在索引内部被查找出来后，直接对应记录的"物理地址"，根据物理地址就可以快速定位需要的记录信息。

   

   

   5.4 索引创建

   数据表的全部字段都可以创建索引

   索引类型：

   ① 主键索引

   ② 唯一索引(字段内容不能重复)

   ③ 普通索引

   ④ 全文索引(把一个文章的内容都给创建索引)

   (mysql5.6.4之前只有Myisam支持全文索引，之后 Myisam和Innodb都支持。)

   复合索引：多个字段组成索引

   索引名称问题：

   unique key [名称] (name),

   key [名称] (height),

   fulltext key [名称] (introduce)

   索引名称可以不设置，默认与当前索引字段名称一致。

4. 创建数据表同时设置索引

   

   

   B. 给存在的数据表增加索引

   

   

   C.设置复合索引

   

   

   5.5 删除索引

   注意：删除主键索引，必须先去除auto_inrement属性

   

   

   

   5.6 执行计划explain

   执行计划：一条sql语句在没有执行之前，先把需要的资源都计划好，例如cpu、内存等资源的分配预计，该行为就称为"执行计划"

   我们就只研究一条sql语句是否使用到"索引"。

   ① 使用到索引，耗费资源少，查询速度快

   ② 没有使用到索引，耗费资源多，查询速度慢

   通俗说，只有关联到索引的sql语句，才是优化的sql语句

   目前，只有"查询sql"语句支持做执行计划。

   

   

   上图通过执行计划，可以看到有真实使用索引，因此执行速度会很快。

   5.7 索引适合场合

   注意：有的字段重复内容很多(例如性别字段)，则不要设置索引，因为他不会起作用。

   ① where条件后边的字段都可以设置索引

   ② 排序字段适合做索引

   

   ③ 索引覆盖

   做数据查询，查询的字段就是索引的内容

   这样索引本身就支持数据的提供，其已经不获得具体其他字段信息。

   数据查询只通过索引内容就获得需要的信息，就称为"索引覆盖"

   

   我们需要的信息(ename/deptno)，单纯从索引内部就提供好了,其不会去记录中获取其他不相关的信息，因此索引本身就满足我们对数据的获取，这样的索引 和 查询结合起来运行速度是最快的，也可以称为是"黄金索引"。

   ④ 连接查询

   select from 表1 join 表2 on 表1.字段=表2.字段

   上边sql语句的表1.字段 也称为"外键字段"

   外键字段也适合做索引。

   5.8 索引原则

   ① 字段独立原则

   select * from emp where empno=1345629; //字段独立，可以使用索引

   select * from emp where empno+2=1345629; //字段不独立(不能使用索引)

   

   

   ② 左原则

   注意：数字内容不要使用like(没有索引可用)

   模糊查询的时候，有可能用到索引，也有可能不能使用索引
   例如：

   select * from emp where ename like "%内容%";

   select * from emp where ename like "tom_"; //toma、tomb、tomtt

   %符号：代表对应位置出现1或多个其他内容

   _符号：代表对应位置出现1个其他内容

   模糊查询左边内容固定的时候可以用到索引，否则不能使用

   select * from emp where ename like "内容%"; //能用索引

   select * from emp where ename like "%内容%"; //不能用索引

   select * from emp where ename like "内容__"; //能用索引

   select * from emp where ename like "_内容__"; //不能用索引

   

   

   

   

   ③ 复合索引

   

   复合索引的第一个字段，单独作为条件可以使用到该索引。

   

   复合索引的第二个字段，单独作为条件不可以使用到该索引

   

   复合索引的两个字段都作为条件，则可以使用该索引

   

   ④ or原则

   两边都有索引，则会全部都分别使用：

   

   一个有索引，另一个没有索引(与顺序无关)，导致结果一个索引都没有被使用：

   

   总结：

5. 逆范式

   不要太遵守三范式，称为"逆范式"

   在分类表中记录对应商品的数目，方便后期查询

   三范式：

   1范式：字段设计原子型，不能分割

   2范式：字段与主键id关联

   3范式：字段与主键id直接关联

6. 索引

   索引就是数据结构，数据结构里边有算法

   创建索引：创建表同时设置、后期给已经存在数据表设置

   删除索引：

   删除主键索引，先取出主键的auto_increment属性

   alter table 表名 drop primary key;

   alter table 表名 drop key 索引名称;

   执行计划：explain

   分析sql语句是否使用到索引

   只针对select查询语句起作用

   索引使用场合：

   ① where后边字段

   ② order by 排序

   ③ 索引覆盖

   ④ 连表查询 (外键设置索引)

   索引原则

   ① 字段独立

   ② 左原则(模糊查询时)

   ③ 复合索引

   ④ or原则

   作业：

7. 练习索引的创建和删除
8. Mysiam和innodb数据的不同特性分析出来