北大青鸟设计培训：mysql数据库的优化方法？

我们都知道，服务器数据库的开发一般都是通过java或者是PHP语言来编程实现的，而为了提高我们数据库的运行速度和效率，数据库优化也成为了我们每日的工作重点，今天，昌平IT培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下mysql服务器数据库的优化方法。

为什么要了解索引真实案例案例一：大学有段时间学习爬虫，爬取了知乎300w用户答题数据，存储到mysql数据中。

那时不了解索引，一条简单的“根据用户名搜索全部回答的sql“需要执行半分钟左右，完全满足不了正常的使用。

案例二：近线上应用的数据库频频出现多条慢sql风险提示，而工作以来，对数据库优化方面所知甚少。

例如一个用户数据页面需要执行很多次数据库查询，性能很慢，通过增加超时时间勉强可以访问，但是性能上需要优化。

索引的优点合适的索引，可以大大减小mysql服务器扫描的数据量，避免内存排序和临时表，提高应用程序的查询性能。

索引的类型mysql数据中有多种索引类型，primarykey，unique，normal，但底层存储的数据结构都是BTREE有些存储引擎还提供hash索引，全文索引。

BTREE是常见的优化要面对的索引结构，都是基于BTREE的讨论。

B-TREE查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。

而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

现代数据库的索引文件和文件系统的文件块都被组织成BTREE。

btree的每个节点都包含有key，data和只想子节点指针。

btree有度的概念d>=1。

假设btree的度为d，则每个内部节点可以有n=[d+1，2d+1)个key，n+1个子节点指针。

树的大高度为h=Logb[(N+1)/2]。

索引和文件系统中，B-TREE的节点常设计成接近一个内存页大小(也是磁盘扇区大小)，且树的度非常大。

这样磁盘I/O的次数，就等于树的高度h。

假设b=100，一百万个节点的树，h将只有3层。

即，只有3次磁盘I/O就可以查找完毕，性能非常高。

索引查询建立索引后，合适的查询语句才能大发挥索引的优势。

另外，由于查询优化器可以解析客户端的sql语句，会调整sql的查询语句的条件顺序去匹配合适的索引。

前言

案例取自极客时间《mysql45讲》

案例

模拟执行器分析查询语句

场景复现

奇了怪了，此时没用索引，进行了全表扫描

虽然使用了索引，但是还是扫描了37116行，不妨结合之前的知识分析一下：

1.另一个事务未提交，需要保存之前的数据的数据版本，因此delete10万行数据实际是标记数据，这样每一行数据就有两个数据版本，旧的是delete之前的，新的是标记为delete的，索引a上的数据有两份

2.那还多出来的1万7呢，之前介绍过索引树的叶子节点存的是主键，select * 还要进行回表查询，这里将回表的扫描行数一并算上

为什么会选错索引

选择索引是优化器的工作，优化器要找到最优的执行方案并选择最小的代价去执行，扫描行数是影响执行代价之一（扫描越小，访问磁盘次数越少，消耗CPU资源越少）

mysql执行语句之前需要通过根据信息来统计记录数

这个统计信息就是索引的区分度，即索引上不同的值越多，区分度越高越好（show index t 的 cardinality字段查看），索引的区分度是利用采样统计得到的即取小部分统计信息再乘以整体。

除了使用统计信息，还会计算回表代价(主键不需要回表)

如果是统计信息不对那就修正

另一种场景复现

按理说这是个空集，利用索引a只扫描1000行，利用索引b要扫描50000行，这里优化器竟然选择了索引b！！

mysql又选错了索引

解决办法

2.引导使用a索引

我们知道索引树上的数据是有序的，优化器使用b索引，一方面是认为索引b可以避免排序 ,order by a,b强制按照a,b排序意味着两个都需要排序，因此扫描行数成了影响决策的主要条件

3.删掉索引b

解决mysql选错索引主要有两大方向

1.强制指定索引

2.干涉优化器选择（比如增大limit数量，增加order by ，写成子查询）

MySQL选错索引导致的线上慢查询事故

mysql中走与不走索引的情况汇集(待全量实验)

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