怎样在mysql中设计好友关系库表

1.建立用户信息表

create table userinfo(id int(4) not null primary key, name varchar(20) not null unique key)engine=innodb default charset=utf8

2.建立好友关系表

create table friend(uid int(4) not null, foreign key(uid) references

userinfo(id),fid int(4) not null, foreign key(fid) references

userinfo(id),unique key(uid,fid))engine=innodb default charset=utf8

3.追加测试数据（满足uid<fid条件）

insert userinfo values(1111---9999,'namea---namei’)

insert friend values(1111,4444---6666)

insert friend values(5555,6666---9999)

4.查询好友（5555的好友）

select * from friend where uid=5555 or fid=5555

+-------+------+

| uid | fid|

+-------+------+

| 1111 | 5555 |

| 5555 | 6666 |

| 5555 | 7777 |

| 5555 | 8888 |

| 5555 | 9999 |

+-------+--------+

5.问题：

5.1.userinfo中的id和name不为null，且不可重复：table设计可以做到

5.2.friend中的uid和fid均不为null，且都来自于userinfo的id：table设计可以实现

5.3.（uid，fid）组合不可重复：table设计可以完成

5.4.好友关系的表达时，（1111,5555）和（5555,1111）有冗余，也会出现（1111,1111）这样的数据：这个在table设计实现比较麻烦，需要在程序层面实现，也即增加限制条件uid<fid即可

6.结果：

table设计达不到要求，或者较难达到要求时，可以在程序层面予以弥补。

思路:

1用户发送好友申请之后 把申请储存到申请数据表中,状态为 未验证

2 当用户登录时,查询申请表中是否有uid和被申请人id相同的,如果同意,更改状态,并把数据插入到对应的好友数据表否则,删除申请数据表中数据

3,当一方删除好友时,从被删除人中删除删除人的好友

4 创建分组名称字段,字段设定好值,让用户选择,或者让用户自定

5 当查询时候列出数据表信息

附:MySQL数据表 共两个

#以上步骤是对数据库的 *** 作,你可以<aclass="inner-link decor-unline"href="/search?word=实例化&fr=qb_search_exp&ie=gbk"target="_blank" rel="nofollow" data-word="2">实例化</a>,

#好友表

<a class="inner-link decor-unline"href="/search?word=mysql_query&fr=qb_search_exp&ie=gbk"target="_blank" rel="nofollow" data-word="0">mysql_query</a>("CREATE TABLE `t_friend` (

`id` int(11) NOT NULL auto_increment COMMENT '自增id',

`uid` int(11) NOT NULL COMMENT '用户id',

`fid` int(11) NOT NULL COMMENT '好友uid,用,分割,可以有多个',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

#申请表

CREATE TABLE `t_shenqing` (

`id` int(11) NOT NULL auto_increment COMMENT '自增id',

`uid` int(11) NOT NULL COMMENT '被申请用户id userid',

`sid` int(11) NOT NULL COMMENT '好友申请人id',

`text` varchar(255) NOT NULL COMMENT '附言',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

")

每一次用户请求 *** 作,就会对数据库进行一次查询或更新,

在开始演示之前，我们先介绍下两个概念。

概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。

查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步 *** 作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。

比如表t1有100行记录，其中一列为f1。f1中唯一值的个数可以是100个，也可以是1个，当然也可以是1到100之间的任何一个数字。这里唯一值越的多少，就是这个列的可选择基数。

那看到这里我们就明白了，为什么要在基数高的字段上建立索引，而基数低的的字段建立索引反而没有全表扫描来的快。当然这个只是一方面，至于更深入的探讨就不在我这篇探讨的范围了。

概念二，关于HINT的使用。

这里我来说下HINT是什么，在什么时候用。

HINT简单来说就是在某些特定的场景下人工协助MySQL优化器的工作，使她生成最优的执行计划。一般来说，优化器的执行计划都是最优化的，不过在某些特定场景下，执行计划可能不是最优化。

比如：表t1经过大量的频繁更新 *** 作，（UPDATE,DELETE,INSERT），cardinality已经很不准确了，这时候刚好执行了一条SQL，那么有可能这条SQL的执行计划就不是最优的。为什么说有可能呢？

来看下具体演示

譬如，以下两条SQL，

A：

select * from t1 where f1 = 20

B：

select * from t1 where f1 = 30

如果f1的值刚好频繁更新的值为30，并且没有达到MySQL自动更新cardinality值的临界值或者说用户设置了手动更新又或者用户减少了sample page等等，那么对这两条语句来说，可能不准确的就是B了。

这里顺带说下，MySQL提供了自动更新和手动更新表cardinality值的方法，因篇幅有限，需要的可以查阅手册。

那回到正题上，MySQL 8.0 带来了几个HINT，我今天就举个index_merge的例子。

示例表结构：

mysql>desc t1+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| Field      | Type         | Null | Key | Default | Extra          |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+| id         | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment || rank1      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || rank2      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                || log_time   | datetime     | YES  | MUL | NULL    |                || prefix_uid | varchar(100) | YES  |     | NULL    |                || desc1      | text         | YES  |     | NULL    |                || rank3      | int(11)      | YES  | MUL | NULL    |                |+------------+--------------+------+-----+---------+----------------+7 rows in set (0.00 sec)

表记录数：

mysql>select count(*) from t1+----------+| count(*) |+----------+|    32768 |+----------+1 row in set (0.01 sec)

这里我们两条经典的SQL：

SQL C：

select * from t1 where rank1 = 1 or rank2 = 2 or rank3 = 2

SQL D：

select * from t1 where rank1 =100  and rank2 =100  and rank3 =100

表t1实际上在rank1,rank2,rank3三列上分别有一个二级索引。

那我们来看SQL C的查询计划。

显然，没有用到任何索引，扫描的行数为32034，cost为3243.65。

mysql>explain  format=json select * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "3243.65"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ALL",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "rows_examined_per_scan": 32034,      "rows_produced_per_join": 115,      "filtered": "0.36",      "cost_info": {        "read_cost": "3232.07",        "eval_cost": "11.58",        "prefix_cost": "3243.65",        "data_read_per_join": "49K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们加上hint给相同的查询，再次看看查询计划。

这个时候用到了index_merge,union了三个列。扫描的行数为1103，cost为441.09，明显比之前的快了好几倍。

mysql>explain  format=json select /*+ index_merge(t1) */ * from t1  where rank1 =1 or rank2 = 2 or rank3 = 2\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "441.09"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "union(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1103,      "rows_produced_per_join": 1103,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "330.79",        "eval_cost": "110.30",        "prefix_cost": "441.09",        "data_read_per_join": "473K"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank1` = 1) or (`ytt`.`t1`.`rank2` = 2) or (`ytt`.`t1`.`rank3` = 2))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

我们再看下SQL D的计划：

不加HINT，

mysql>explain format=json select * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "534.34"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "ref",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "idx_rank1",      "used_key_parts": [        "rank1"      ],      "key_length": "5",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 555,      "rows_produced_per_join": 0,      "filtered": "0.07",      "cost_info": {        "read_cost": "478.84",        "eval_cost": "0.04",        "prefix_cost": "534.34",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

加了HINT，

mysql>explain format=json select /*+ index_merge(t1)*/ * from t1 where rank1 =100 and rank2 =100 and rank3 =100\G*************************** 1. row ***************************EXPLAIN: {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "5.23"    },    "table": {      "table_name": "t1",      "access_type": "index_merge",      "possible_keys": [        "idx_rank1",        "idx_rank2",        "idx_rank3"      ],      "key": "intersect(idx_rank1,idx_rank2,idx_rank3)",      "key_length": "5,5,5",      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "5.13",        "eval_cost": "0.10",        "prefix_cost": "5.23",        "data_read_per_join": "440"      },      "used_columns": [        "id",        "rank1",        "rank2",        "log_time",        "prefix_uid",        "desc1",        "rank3"      ],      "attached_condition": "((`ytt`.`t1`.`rank3` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank2` = 100) and (`ytt`.`t1`.`rank1` = 100))"    }  }}1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对比下以上两个，加了HINT的比不加HINT的cost小了100倍。

总结下，就是说表的cardinality值影响这张的查询计划，如果这个值没有正常更新的话，就需要手工加HINT了。相信MySQL未来的版本会带来更多的HINT。

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