一条select语句中,mysql内部的底层运行机制是怎样的?

一条select语句中,mysql内部的底层运行机制是怎样的?,第1张

以select * from students where age<20为例,mysql内部运行机制是这样的:

第一步:读取from后面的表(数据源),将整个表从硬盘存入到内存中,得到一个临时表,因为还没有附上条件,此时查询结果集还没有得出。

第二步:读取where后面的条件。逐行扫描内存临时表中所有"行",符合where条件的"行"才能继续呆在内存中.此时是对临时表执行过滤,查询结果集还没有得出(就像在跑步,还拿不到跑步成绩)

第三步:读取select后面内容。临时表+执行完where条件后,最终得到一个结果集在内存中.select后面的内容作用于结果集,决定到底哪些列可以输出到数据库客户端(让人看到)

这个机制如果了解,对于sql查询语句的拍错是非常有利的。具体的可以去黑马程序员搜一下免费的视频,干货比较全。

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引,也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

集一个索引包含多个列(最左前缀匹配原则)

索引列的值必须唯一,但允许有空值

全文索引为FUllText,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值,全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

设定主键后数据会自动建立索引,InnoDB为聚簇索引

即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到,不必从数据表中读取,覆盖索引不是索引树,是一个结果,当一条查询语句符合覆盖索引条件时候,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后的回表 *** 作,减少了I/O效率

查看索引

列名解析:

删除索引

查看:

删除前:

删除后:

普通的索引,没有什么介绍

查看:(注意和前缀索引Sub_part的区别)

当索引的列是unique的时候,会生成唯一索引,唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列,允许null值,但最多允许有一个空值

MYSQL下的唯一索引的列,允许null值,并且允许多个空值

查看:

会建立两个索引,一个非聚簇索引,一个是唯一索引

结果:

可以插入两个空值(明人不说暗话,我喜欢MySQL)

一方面,它不会索引所有字段所有字符,会减小索引树的大小.

另外一方面,索引只是为了区别出值,对于某些列,可能前几位区别很大,我们就可以使用前缀索引。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

查看:

查看:

复合索引的最左前缀匹配原则

对于复合索引,查询在一定条件才会使用该索引

减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写 *** 作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io *** 作。减少io *** 作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。 索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效,搜索全文中的某一个字段,可以参考这篇博文

: https://zhuanlan.zhihu.com/p/88275060

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

查看:

我们插入进去的时候,数据的id都是乱序的,为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序?

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree,B+tree具有下列的特点:

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ,B+tree为了范围搜索,将主键按照从小到大排序后,拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候,和B-tree相同的 *** 作,会进行分裂。

一般来说,聚簇索引的B+tree都是三层

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引,聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢?

MYISAM只有非聚簇索引,索引最终指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在,那么聚簇索引的优势在哪里?

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

在查询语句中使用LIke关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为"%",索引不会使用。如果“%”不是在第一位,索引就会使用

多列索引是在表的多个字段上创建的索引,满足最左前缀匹配原则,索引才会被使用

查询语句只有Or关键字时候,如果OR前后的两个条件都是索引,这这次查询将会使用索引,否则Or前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引

MySQL有多种存储引擎,每种存储引擎有各自的优缺点,可以择优选择使用:

MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE。

MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器。MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎:

· MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索,以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持,它是默认的存储引擎,除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。

· MEMORY存储引擎提供“内存中”表。MERGE存储引擎允许集合将被处理同样的MyISAM表作为一个单独的表。就像MyISAM一样,MEMORY和MERGE存储引擎处理非事务表,这两个引擎也都被默认包含在MySQL中。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/7466763.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-04-06
下一篇 2023-04-06

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存