MySQL高级篇第二天

文章目录

一、Mysql的体系结构概览

二、存储引擎

三、优化SQL步骤

一、Mysql的体系结构概览

整个MySQL Server由以下组成
Connection Pool : 连接池组件
Management Services & Utilities : 管理服务和工具组件
SQL Interface : SQL接口组件
Parser : 查询分析器组件
Optimizer : 优化器组件
Caches & Buffers : 缓冲池组件
Pluggable Storage Engines : 存储引擎
File System : 文件系统

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
北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层电话：400-618-9090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。
4）存储层
数据存储层，主要是将数据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。

二、存储引擎

和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。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。Oracle，SqlServer等数据库只有一种存储引擎。MySQL提供了插件式的存储引擎架构。所以MySQL存在多种存储
引擎，可以根据需要使用相应引擎，或者编写存储引擎。MySQL5.0支持的存储引擎包含： InnoDB 、MyISAM 、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDB Cluster、
ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎是非事务安全表。可以通过指定 show engines ，来查询当前数据库支持的存储引擎：

创建新表时如果不指定存储引擎，那么系统就会使用默认的存储引擎，MySQL5.5之前的默认存储引擎是MyISAM，5.5之后就改为了InnoDB。
查看Mysql数据库默认的存储引擎，指令：

 show variables like '%storage_engine%' ；

2.2 各种存储引擎特性
下面重点介绍几种常用的存储引擎，并对比各个存储引擎之间的区别，如下表所示：

2.2.1 InnoDB
InnoDB存储引擎是Mysql的默认存储引擎。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。InnoDB存储引擎不同于其他存储引擎的特点：
事务控制

create table goods_innodb(
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) NOT NULL,
primary key(id)
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;

start transaction;
insert into goods_innodb(id,name)values(null,'Meta20');
commit;

外键约束
MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB ，在创建外键的时候，要求父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候，也会自动的创建对应的索引。下面两张表中， country_innodb是父表， country_id为主键索引，city_innodb表是子表，country_id字段为外键，对应于country_innodb表的主键country_id 。

create table country_innodb(
country_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
country_name varchar(100) NOT NULL,
primary key(country_id)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
create table city_innodb(
city_id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city_name varchar(50) NOT NULL,
country_id int NOT NULL,
primary key(city_id),
key idx_fk_country_id(country_id),
CONSTRAINT `fk_city_country` FOREIGN KEY(country_id) REFERENCES
country_innodb(country_id) ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
insert into country_innodb values(null,'China'),(null,'America'),(null,'Japan');
insert into city_innodb values(null,'Xian',1),(null,'NewYork',2),
(null,'BeiJing',1);

在创建索引时，可以指定在删除、更新父表时，对子表进行的相应操作，包括 RESTRICT、CASCADE、SET NULL和 NO ACTION。RESTRICT和NO ACTION相同，是指限制在子表有关联记录的情况下，父表不能更新；CASCADE表示父表在更新或者删除时，更新或者删除子表对应的记录；SET NULL 则表示父表在更新或者删除的时候，子表的对应字段被SET NULL 。
针对上面创建的两个表，子表的外键指定是ON DELETE RESTRICT ON UPDATE CASCADE 方式的，那么在主表删除记录的时候，如果子表有对应记录，则不允许删除，主表在更新记录的时候，如果子表有对应记录，则子表对应更新。
表中数据如下图所示：

外键信息可以使用如下两种方式查看：

show create table city_innodb ;

删除country_id为1 的country数据：

delete from country_innodb where country_id = 1;

update country_innodb set country_id = 100 where country_id = 1;

存储方式
InnoDB 存储表和索引有以下两种方式：
①. 使用共享表空间存储，这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中，数据和索引保存在
innodb_data_home_dir 和 innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。
②. 使用多表空间存储，这种方式创建的表的表结构仍然存在 .frm 文件中，但是每个表的数据和索引单独保存在
.ibd 中。

2.2.2 MyISAM
MyISAM 不支持事务、也不支持外键，其优势是访问的速度快，对事务的完整性没有要求或者以SELECT、INSERT
为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表。有以下两个比较重要的特点：

不支持事务


通过测试，我们发现，在MyISAM存储引擎中，是没有事务控制的 ；
1 update country_innodb set country_id = 100 where country_id = 1;
create table goods_myisam(
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(20) NOT NULL,
primary key(id)
)ENGINE=myisam DEFAULT CHARSET=utf8;

文件存储方式
每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其文件名都和表名相同，但拓展名分别是：
.frm (存储表定义)；
.MYD(MYData , 存储数据)；
.MYI(MYIndex , 存储索引)；

2.2.3 MEMORY
Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。每个MEMORY表实际对应一个磁盘文件，格式是.frm ，该文件中只存储表的结构，而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。MEMORY类型的表访问非常地快，因为他的数据是存放在内存中的，并且默认使用HASH索引，但是服务一旦关闭，表中的数据就会丢失。

2.2.4 MERGE
MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表必须结构完全相同，MERGE表本身并没有存储数据，对MERGE类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行的。对于MERGE类型表的插入操作，是通过INSERT_METHOD子句定义插入的表，可以有3个不同的值，使用FIRST 或LAST 值使得插入操作被相应地作用在第一或者最后一个表上，不定义这个子句或者定义为NO，表示不能对这个MERGE表执行插入操作。
可以对MERGE表进行DROP操作，但是这个操作只是删除MERGE表的定义，对内部的表是没有任何影响的。

下面是一个创建和使用MERGE表的示例：
1）. 创建3个测试表 order_1990, order_1991, order_all , 其中order_all是前两个表的MERGE表：

create table order_1990(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)

 分别向两张表中插入记录
3）. 查询3张表中的数据。
order_1990中的数据 ：
order_1991中的数据 ：
order_all中的数据 ：
)engine = myisam default charset=utf8;
create table order_1991(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)
)engine = myisam default charset=utf8;
create table order_all(
order_id int ,
order_money double(10,2),
order_address varchar(50),
primary key (order_id)
)engine = merge union = (order_1990,order_1991) INSERT_METHOD=LAST default
charset=utf8;

2）. 分别向两张表中插入记录

insert into order_1990 values(1,100.0,'北京');
insert into order_1990 values(2,100.0,'上海');
insert into order_1991 values(10,200.0,'北京');
insert into order_1991 values(11,200.0,'上海');

3）. 查询3张表中的数据。

4）. 往order_all中插入一条记录，由于在MERGE表定义时，INSERT_METHOD 选择的是LAST，那么插入的数据
会想最后一张表中插入。

insert into order_all values(100,10000.0,'西安')；

2.3 存储引擎的选择

        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。以下是几种常用的存储引擎的使用环境。
        InnoDB : 是Mysql的默认存储引擎，用于事务处理应用程序，支持外键。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意外，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。InnoDB存储引擎除了有效的降低由于删除和更新导致的锁定，还可以确保事务的完整提交和回滚，对于类似于计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统，InnoDB是最合适的选择。
        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RAM中，在需要快速定位记录和其他类似数据环境下，可以提供几块的访问。
        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，其次是要确保表的数据可以恢复，数据库异常终止后表中的数据是可以恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表，用以快速得到访问结果。
        MERGE：用于将一系列等同的MyISAM表以逻辑方式组合在一起，并作为一个对象引用他们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表的大小限制，并且通过将不同的表分布在多个磁盘上，可以有效的改善MERGE表的访问效率。这对于存储诸如数据仓储等VLDB环境十分合适。

三、优化SQL步骤

在应用的的开发过程中，由于初期数据量小，开发人员写 SQL 语句时更重视功能上的实现，但是当应用系统正式上线后，随着生产数据量的急剧增长，很多 SQL 语句开始逐渐显露出性能问题，对生产的影响也越来越大，此时这些有问题的 SQL 语句就成为整个系统性能的瓶颈，因此我们必须要对它们进行优化，本章将详细介绍在 MySQL中优化 SQL 语句的方法。当面对一个有 SQL 性能问题的数据库时，我们应该从何处入手来进行系统的分析，使得能够尽快定位问题 SQL 并尽快解决问题。

3.1 查看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。show[session|global] status 可以根据需要加上参数“session”或者“global”来显示 session 级（当前连接）的计结果和global 级（自数据库上次启动至今）的统计结果。如果不写，默认使用参数是“session”。下面的命令显示了当前 session 中所有统计参数的值：

show status like 'Com_______';

show status like 'Innodb_rows_%';

Com_xxx 表示每个 xxx 语句执行的次数，我们通常比较关心的是以下几个统计参数。

3.2 定位低效率执行SQL
可以通过以下两种方式定位执行效率较低的 SQL 语句。
慢查询日志 : 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句，用--log-slow-queries[=file_name]选项启动时，mysqld 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 SQL 语句的日志文件。
show processlist : 慢查询日志在查询结束以后才纪录，所以在应用反映执行效率出现问题的时候查询慢查询日志并不能定位问题，可以使用show processlist命令查看当前MySQL在进行的线程，包括线程的状态、是否锁表等，可以实时地查看 SQL 的执行情况，同时对一些锁表操作进行优化。

1） id列，用户登录mysql时，系统分配的"connection_id"，可以使用函数connection_id()查看
2） user列，显示当前用户。如果不是root，这个命令就只显示用户权限范围的sql语句
3） host列，显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发的，可以用来跟踪出现问题语句的用户
4） db列，显示这个进程目前连接的是哪个数据库。

5） command列，显示当前连接的执行的命令，一般取值为休眠（sleep），查询（query），连接
（connect）等
6） time列，显示这个状态持续的时间，单位是秒
7） state列，显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列。state描述的是语句执行中的某一个状态。一
个sql语句，以查询为例，可能需要经过copying to tmp table、sorting result、sending data等状态
才可以完成
8） info列，显示这个sql语句，是判断问题语句的一个重要依据

3.3 explain分析执行计划
通过以上步骤查询到效率低的 SQL 语句后，可以通过 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。
查询SQL语句的执行计划：

explain select * from tb_item where id = 1;

explain select * from tb_item where title = '阿尔卡特 (OT-979) 冰川白 联通3G手机3';

字段含义：

3.4 show profile分析SQL

Mysql从5.0.37版本开始增加了对 show profiles 和 show profile 语句的支持。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：

默认profiling是关闭的，可以通过set语句在Session级别开启profiling：