MySQL基本知識點梳理

這篇文章主要講解了“MySQL基本知識點梳理”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“MySQL基本知識點梳理”吧！

目錄

一、索引相關(guān)

二、EXPLIAN中有用的信息

三、字段類型和編碼

四、SQL語句總結(jié)

五、踩坑

六、千萬大表在線修改

七、慢查詢?nèi)罩?/p>

八、查看sql進程和殺死進程

九、一些數(shù)據(jù)庫性能的思考

本文主要是總結(jié)了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在對慢查詢進行優(yōu)化時收集的一些有用的資料和信息，本文適合有mysql基礎的開發(fā)人員。

一、索引相關(guān)

1、索引基數(shù)：基數(shù)是數(shù)據(jù)列所包含的不同值的數(shù)量。例如，某個數(shù)據(jù)列包含值1、3、7、4、7、3，那么它的基數(shù)就是4。索引的基數(shù)相對于數(shù)據(jù)表行數(shù)較高(也就是說，列中包含很多不同的值，重復的值很少)的時候，它的工作效果最好。如果某數(shù)據(jù)列含有很多不同的年齡，索引會很快地分辨數(shù)據(jù)行。如果某個數(shù)據(jù)列用于記錄性別(只有"M"和"F"兩種值)，那么索引的用處就不大。如果值出現(xiàn)的幾率幾乎相等，那么無論搜索哪個值都可能得到一半的數(shù)據(jù)行。在這些情況下，最好根本不要使用索引，因為查詢優(yōu)化器發(fā)現(xiàn)某個值出現(xiàn)在表的數(shù)據(jù)行中的百分比很高的時候，它一般會忽略索引，進行全表掃描。慣用的百分比界線是"30%"。

2、索引失效原因：

1.對索引列運算，運算包括(+、-、*、/、!、<>、%、like'%_'(%放在前面)

2.類型錯誤，如字段類型為varchar，where條件用number。

3.對索引應用內(nèi)部函數(shù)，這種情況下應該建立基于函數(shù)的索引

如select * from template t where ROUND(t.logicdb_id) = 1

此時應該建ROUND(t.logicdb_id)為索引，mysql8.0開始支持函數(shù)索引，5.7可以通過虛擬列的方式來支持，之前只能新建一個ROUND(t.logicdb_id)列然后去維護

4.如果條件有or，即使其中有條件帶索引也不會使用(這也是為什么建議少使用or的原因)，如果想使用or，又想索引有效，只能將or條件中的每個列加上索引

5.如果列類型是字符串，那一定要在條件中數(shù)據(jù)使用引號，否則不使用索引;

6.B-tree索引 is null不會走,is not null會走,位圖索引 is null,is not null 都會走

7.組合索引遵循最左原則

索引的建立

1、最重要的肯定是根據(jù)業(yè)務經(jīng)常查詢的語句

2、盡量選擇區(qū)分度高的列作為索引，區(qū)分度的公式是 COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*)。表示字段不重復的比率，比率越大我們掃描的記錄數(shù)就越少

3、如果業(yè)務中唯一特性最好建立唯一鍵，一方面可以保證數(shù)據(jù)的正確性，另一方面索引的效率能大大提高

二、EXPLIAN中有用的信息

基本用法

1、desc 或者 explain 加上你的sql

2、extended explain加上你的sql，然后通過show warnings可以查看實際執(zhí)行的語句，這一點也是非常有用的，很多時候不同的寫法經(jīng)過sql分析之后實際執(zhí)行的代碼是一樣的

提高性能的特性

1、索引覆蓋(covering index)：需要查詢的數(shù)據(jù)在索引上都可以查到不需要回表 EXTRA列顯示using index

2、ICP特性(Index Condition Pushdown)：本來index僅僅是data access的一種訪問模式，存數(shù)引擎通過索引回表獲取的數(shù)據(jù)會傳遞到MySQL server層進行where條件過濾,5.6版本開始當ICP打開時，如果部分where條件能使用索引的字段，MySQL server會把這部分下推到引擎層，可以利用index過濾的where條件在存儲引擎層進行數(shù)據(jù)過濾。EXTRA顯示using index condition。需要了解mysql的架構(gòu)圖分為server和存儲引擎層

3、索引合并(index merge)：對多個索引分別進行條件掃描，然后將它們各自的結(jié)果進行合并(intersect/union)。一般用OR會用到，如果是AND條件，考慮建立復合索引。EXPLAIN顯示的索引類型會顯示index_merge，EXTRA會顯示具體的合并算法和用到的索引

extra字段

1、using filesort： 說明MySQL會對數(shù)據(jù)使用一個外部的索引排序，而不是按照表內(nèi)的索引順序進行讀取。MySQL中無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序” ，其實不一定是文件排序，內(nèi)部使用的是快排

2、using temporary： 使用了臨時表保存中間結(jié)果，MySQL在對查詢結(jié)果排序時使用臨時表。常見于排序order by和分組查詢group by

3、using index： 表示相應的SELECT操作中使用了覆蓋索引(Covering Index)，避免訪問了表的數(shù)據(jù)行，效率不錯。

4、impossible where： WHERE子句的值總是false，不能用來獲取任何元組

5、select tables optimized away： 在沒有GROUP BY子句的情況下基于索引優(yōu)化MIN/MAX操作或者對于MyISAM存儲引擎優(yōu)化COUNT(*)操作， 不必等到執(zhí)行階段再進行計算，查詢執(zhí)行計劃生成的階段即完成優(yōu)化

6、distinct： 優(yōu)化distinct操作，在找到第一匹配的元祖后即停止找同樣值的操作

using filesort,using temporary這兩項出現(xiàn)時需要注意下，這兩項是十分耗費性能的，在使用group by的時候，雖然沒有使用order by，如果沒有索引，是可能同時出現(xiàn)using filesort,using temporary的，因為group by就是先排序在分組，如果沒有排序的需要，可以加上一個order by NULL來避免排序，這樣using filesort就會去除，能提升一點性能。

type字段

system：表只有一行記錄(等于系統(tǒng)表)，這是const類型的特例，平時不會出現(xiàn)

const：如果通過索引依次就找到了，const用于比較主鍵索引或者unique索引。 因為只能匹配一行數(shù)據(jù)，所以很快。如果將主鍵置于where列表中，MySQL就能將該查詢轉(zhuǎn)換為一個常量

eq_ref：唯一性索引掃描，對于每個索引鍵，表中只有一條記錄與之匹配。常見于主鍵或唯一索引掃描

ref：非唯一性索引掃描，返回匹配某個單獨值的所有行。本質(zhì)上也是一種索引訪問，它返回所有匹配 某個單獨值的行，然而它可能會找到多個符合條件的行，所以它應該屬于查找和掃描的混合體

range：只檢索給定范圍的行，使用一個索引來選擇行。key列顯示使用了哪個索引，一般就是在你的where語句中出現(xiàn)between、<、>、in等的查詢，這種范圍掃描索引比全表掃描要好，因為只需要開始于縮印的某一點，而結(jié)束于另一點，不用掃描全部索引

index：Full Index Scan ，index與ALL的區(qū)別為index類型只遍歷索引樹，這通常比ALL快，因為索引文件通常比數(shù)據(jù)文件小。 (也就是說雖然ALL和index都是讀全表， 但index是從索引中讀取的，而ALL是從硬盤讀取的)

all：Full Table Scan，遍歷全表獲得匹配的行

三、字段類型和編碼

1、mysql返回字符串長度：CHARACTER_LENGTH方法(CHAR_LENGTH一樣的)返回的是字符數(shù)，LENGTH函數(shù)返回的是字節(jié)數(shù)，一個漢字三個字節(jié)

2、varvhar等字段建立索引長度計算語句：select count(distinct left(test,5))/count(*) from table; 越趨近1越好

3、mysql的utf8最大是3個字節(jié)不支持emoji表情符號，必須只用utf8mb4。需要在mysql配置文件中配置客戶端字符集為utf8mb4。jdbc的連接串不支持配置characterEncoding=utf8mb4，最好的辦法是在連接池中指定初始化sql，例如：hikari連接池，其他連接池類似spring.datasource.hikari.connection-init-sql=set names utf8mb4。否則需要每次執(zhí)行sql前都先執(zhí)行set names utf8mb4。

4、msyql排序規(guī)則(一般使用_bin和_genera_ci)：

utf8_genera_ci不區(qū)分大小寫，ci為case insensitive的縮寫，即大小寫不敏感，

utf8_general_cs區(qū)分大小寫，cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感，但是目前MySQL版本中已經(jīng)不支持類似于***_genera_cs的排序規(guī)則，直接使用utf8_bin替代。

utf8_bin將字符串中的每一個字符用二進制數(shù)據(jù)存儲，區(qū)分大小寫。

那么，同樣是區(qū)分大小寫，utf8_general_cs和utf8_bin有什么區(qū)別?

cs為case sensitive的縮寫，即大小寫敏感;bin的意思是二進制，也就是二進制編碼比較。

utf8_general_cs排序規(guī)則下，即便是區(qū)分了大小寫，但是某些西歐的字符和拉丁字符是不區(qū)分的，比如?=a，但是有時并不需要?=a，所以才有utf8_bin

utf8_bin的特點在于使用字符的二進制的編碼進行運算，任何不同的二進制編碼都是不同的，因此在utf8_bin排序規(guī)則下：?<>a

5、sql yog中初始連接指定編碼類型使用連接配置的初始化命令

四、SQL語句總結(jié)

常用的但容易忘的：

1、如果有主鍵或者唯一鍵沖突則不插入：insert ignore into

2、如果有主鍵或者唯一鍵沖突則更新,注意這個會影響自增的增量：INSERT INTO room_remarks(room_id,room_remarks) VALUE(1,"sdf") ON DUPLICATE KEY UPDATE room_remarks="234"

3、如果有就用新的替代，values如果不包含自增列，自增列的值會變化： REPLACE INTO room_remarks(room_id,room_remarks) VALUE(1,"sdf")

4、備份表：CREATE TABLE user_info SELECT * FROM user_info

5、復制表結(jié)構(gòu)：CREATE TABLE user_v2 LIKE user

6、從查詢語句中導入：INSERT INTO user_v2 SELECT * FROM user或者INSERT INTO user_v2(id,num) SELECT id,num FROM user

7、連表更新：UPDATE user a, room b SET a.num=a.num+1 WHERE a.room_id=b.id

8、連表刪除：DELETE user FROM user,black WHERE user.id=black.id

鎖相關(guān)(作為了解，很少用)

1、共享鎖： select id from tb_test where id = 1 lock in share mode;

2、排它鎖： select id from tb_test where id = 1 for update

優(yōu)化時用到：

1、強制使用某個索引： select * from table force index(idx_user) limit 2;

2、禁止使用某個索引： select * from table ignore index(idx_user) limit 2;

3、禁用緩存(在測試時去除緩存的影響)： select SQL_NO_CACHE from table limit 2;

查看狀態(tài)

1、查看字符集 SHOW VARIABLES LIKE 'character_set%';

2、查看排序規(guī)則 SHOW VARIABLES LIKE 'collation%';

SQL編寫注意

1、where語句的解析順序是從右到左，條件盡量放where不要放having

2、采用延遲關(guān)聯(lián)(deferred join)技術(shù)優(yōu)化超多分頁場景，比如limit 10000,10,延遲關(guān)聯(lián)可以避免回表

3、distinct語句非常損耗性能，可以通過group by來優(yōu)化

4、連表盡量不要超過三個表

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五、踩坑

1、如果有自增列，truncate語句會把自增列的基數(shù)重置為0，有些場景用自增列作為業(yè)務上的id需要十分重視

2、聚合函數(shù)會自動濾空，比如a列的類型是int且全部是NULL，則SUM(a)返回的是NULL而不是0

3、mysql判斷null相等不能用“a=null”,這個結(jié)果永遠為UnKnown，where和having中,UnKnown永遠被視為false，check約束中，UnKnown就會視為true來處理。所以要用“a is null”處理

六、千萬大表在線修改

mysql在表數(shù)據(jù)量很大的時候，如果修改表結(jié)構(gòu)會導致鎖表，業(yè)務請求被阻塞。mysql在5.6之后引入了在線更新，但是在某些情況下還是會鎖表，所以一般都采用pt工具( Percona Toolkit)

如對表添加索引：

如下：

pt-online-schema-change --user='root' --host='localhost' --ask-pass --alter "add index idx_user_id(room_id,create_time)"  
D=fission_show_room_v2,t=room_favorite_info --execute

七、慢查詢?nèi)罩?/h5>

有時候如果線上請求超時，應該去關(guān)注下慢查詢?nèi)罩?，慢查詢的分析很簡單，先找到慢查詢?nèi)罩疚募奈恢?，然后利用mysqldumpslow去分析。查詢慢查詢?nèi)罩拘畔⒖梢灾苯油ㄟ^執(zhí)行sql命令查看相關(guān)變量，常用的sql如下：

-- 查看慢查詢配置 
-- slow_query_log  慢查詢?nèi)罩臼欠耖_啟 
-- slow_query_log_file 的值是記錄的慢查詢?nèi)罩镜轿募?nbsp;
-- long_query_time 指定了慢查詢的閾值 
-- log_queries_not_using_indexes 是否記錄所有沒有利用索引的查詢 
SHOW VARIABLES LIKE '%quer%'; 
 
-- 查看慢查詢是日志還是表的形式 
SHOW VARIABLES LIKE 'log_output' 
 
-- 查看慢查詢的數(shù)量

mysqldumpslow的工具十分簡單，我主要用到的是參數(shù)如下：

• -t:限制輸出的行數(shù)，我一般取前十條就夠了

• -s:根據(jù)什么來排序默認是平均查詢時間at，我還經(jīng)常用到c查詢次數(shù)，因為查詢次數(shù)很頻繁但是時間不高也是有必要優(yōu)化的，還有t查詢時間，查看那個語句特別卡。

• -v:輸出詳細信息

例子：mysqldumpslow -v -s t -t 10 mysql_slow.log.2018-11-20-0500

八、查看sql進程和殺死進程

如果你執(zhí)行了一個sql的操作，但是遲遲沒有返回，你可以通過查詢進程列表看看他的實際執(zhí)行狀況，如果該sql十分耗時，為了避免影響線上可以用kill命令殺死進程，通過查看進程列表也能直觀的看下當前sql的執(zhí)行狀態(tài)，如果當前數(shù)據(jù)庫負載很高，在進程列表可能會出現(xiàn)，大量的進程夯住，執(zhí)行時間很長。命令如下：

--查看進程列表
SHOW PROCESSLIST;
--殺死某個進程
kill 183665

如果你使用的sqlyog，那么也有圖形化的頁面，在菜單欄-工具-顯示-進程列表。在進程列表頁面可以右鍵殺死進程。如下所示：

九、一些數(shù)據(jù)庫性能的思考

在對公司慢查詢?nèi)罩咀鰞?yōu)化的時候，很多時候可能是忘了建索引，像這種問題很容易解決，加個索引就行了。但是有兩種情況就不是簡單能加索引能解決了：

1、業(yè)務代碼循環(huán)讀數(shù)據(jù)庫： 考慮這樣一個場景，獲取用戶粉絲列表信息 加入分頁是十個 其實像這樣的sql是十分簡單的，通過連表查詢性能也很高，但是有時候，很多開發(fā)采用了取出一串id，然后循環(huán)讀每個id的信息，這樣如果id很多對數(shù)據(jù)庫的壓力是很大的，而且性能也很低

2、統(tǒng)計sql：很多時候，業(yè)務上都會有排行榜這種，發(fā)現(xiàn)公司有很多地方直接采用數(shù)據(jù)庫做計算，在對一些大表的做聚合運算的時候，經(jīng)常超過五秒，這些sql一般很長而且很難優(yōu)化， 像這種場景，如果業(yè)務允許(比如一致性要求不高或者是隔一段時間才統(tǒng)計的)，可以專門在從庫里面做統(tǒng)計。另外我建議還是采用redis緩存來處理這種業(yè)務

3、超大分頁：在慢查詢?nèi)罩局邪l(fā)現(xiàn)了一些超大分頁的慢查詢?nèi)鏻imit 40000,1000，因為mysql的分頁是在server層做的，可以采用延遲關(guān)聯(lián)在減少回表。但是看了相關(guān)的業(yè)務代碼正常的業(yè)務邏輯是不會出現(xiàn)這樣的請求的，所以很有可能是有惡意用戶在刷接口，所以最好在開發(fā)的時候也對接口加上校驗攔截這些惡意請求。

感謝各位的閱讀，以上就是“MySQL基本知識點梳理”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學習后，相信大家對MySQL基本知識點梳理這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！