1 SQL语句的分类

  1. // 1 DQL:数据查询语言:凡是带有select关键字的都是 // 最常用
  2. // 2 DML:数据操作语言:对表中数据进行增(insert)删(delete)改(update)
  3. // 3 DDL:数据定义语言:对表的结构操作:create(创建),drop(删除),alter(修改)
  4. // 4 TCL:事务控制语言:事务提交(submit),事务回滚(rollback)
  5. // 5 DCL:数据控制语言:授权(grant),撤销权限revoke.

2 Mysql的架构介绍

1 Linux安装Mysql

[Linux中centos7数据库MySQL5.5]:https://blog.csdn.net/u012402177/article/details/82870433
[mysql5.5中文乱码]:https://developer.aliyun.com/article/41927

image.png

  1. 1.ntsysv -- 查看开机启动项
  2. 2 ps -ef|grep mysql -- 查看有mysql字样的目录
  3. 3 cp /usr/share/mysql/my-huge.conf /etc/my.cnf -- 转入数据

image.png

1. show variables like '%char%';        -- 查看可用的编码集
2.

mysql默认的两种存储引擎如下

image.png

3 索引优化分析

1 性能下降SQL慢,执行时间长,等待时间长

1 查询语句写的烂

2 索引失效

  1. 单值索引
    create index idx_user_name on user(name);      -- 为user表的name字段创建索引,索引名为idx_user_name
    
  1. 复合索引

3 关联查询太多的Join(设计缺陷或者不得已的需求)

4 服务器调优以及各个参数的配置(缓冲,线程数等)

2 常见通用的Join查询

  1. SQL执行顺序
    1. 机读image.png
    2. 手写
  2. SQL的Joins:(MySQL不支持FULL OUTER INNER这种语法,ORCLE支持,此时可以使用UNION来拼接两个查找结果)image.png

3 索引简介

索引(Index)是一种帮助MySQK高效获取数据的数据结构(“排好序的快速查找数据结构”)

  1. 优势:
    1. 类似大学图书馆建书目索引,提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本
    2. 通过索引对数据进行排序,降低数据排序的成本,降低了CPU的消耗
  2. 劣势:
    1. 索引也是一张表,该表保存了主键和索引字段,并指向实体表的记录.,所以索引列也是要占用空间的
    2. 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT,UPDATE,和DELETE,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
    3. 索引只是提高效率的一个因素,如果你的MYSQL有大量的表,就需要花时间研究最优秀的索引或者是优化索引
  3. 索引类别
    1. 单值索引:一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
    2. 唯一索引:索引列的值唯一,但允许空值
    3. 复合索引:一个索引只包含多个列
    4. 基本语法:image.png
  4. MySQL索引结构:
    1. BTree索引(重要)
      1. 检索原理
    2. Hash索引(*)
    3. full-text全文索引(*)
    4. R-Tree索引(*)
  5. 哪些情况下需要建立索引?
    1. image.png
  6. 哪些情况不需要建立索引?
    1. image.png

4 性能分析(!)

1 MySQL Query Optimizer

image.png

2 MySQL常见瓶颈

  1. CPU:CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或者从磁盘上读取数据时
  2. IO:磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
  3. 服务器硬件的性能瓶颈:top,free,ilstat和vmstat来查看系统的性能状态

3 EXPLAIN

  1. 是什么?
    • 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理SQL语句的,分析查询语句或是表结构的性能瓶颈
  2. 能干嘛?
    1. 表的读取顺序
    2. 数据读取操作的操作类型
    3. 哪些索引可以使用
    4. 哪些索引被实际使用
    5. 表之间的引用
    6. 每张表有多少行被优化器查询
  3. 怎么玩?
    • Explain + SQL语句
      执行之后所包含的信息:
      id select_type table type possible_keys key key_len ref rows Extra
      
  1. 各字段解释
    1. id:select查询的序列号,包含一组数字,表示查询中执行select子句或操作表的顺序
      1. 如果是同级查询,则id相同,执行顺序由上至下
      2. 如果是子查询,id序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
      3. ID相同不同同时存在
        • derived2:衍生出来的表(且id=2)

image.png

  1. select_type
    • image.png
  2. table
  3. type
    1. ALL index range ref eq_ref const,system NULL
      
  2.  访问类型排列<br />![image.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2022/png/21455965/1653530744778-96377675-0d51-4fb4-9a11-5b55c442b7f2.png#clientId=ue80dbd33-b4ca-4&crop=0&crop=0&crop=1&crop=1&from=paste&height=359&id=u2c69f944&name=image.png&originHeight=359&originWidth=1058&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&size=121448&status=done&style=none&taskId=ud1ae5258-0515-44ab-98da-0d371b01645&title=&width=1058) 
  2.  显示查询使用了什么类型,从最好到最差: 
     - system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
  1. possible_keys
    • 显示应用于与查询语句相关联的索引(一个或者多个),如果查询涉及字段存在索引,则该索引被列出,但是不一定被查询实际使用
  2. key
    • 实际使用的索引,如果为NULL,则没有使用索引
    • 查询中使用了覆盖索引,则该索引仅出现在key列表中
  3. key_len
    • image.png
  4. ref
    • image.png
  5. row
    • 根据表统计信息以及索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
  6. Extra:包含不适合在其他列中显示但是十分重要的额外信息
    1. 临时表创建拉性能
    2. image.png
    3. 热身CASE
  7. 单表
  8. 双表
  9. 三表

5 索引优化

全值匹配我最爱,最左前缀要遵守;
带头大哥不能死,中间兄弟不能断;
索引列上少计算,范围之后全失效;
Like百分写最右,覆盖索引不写星;
不等空值还有or,索引失效要少用;
VAR引号不可丢,SQL高级也不难!

4 查询截取分析

1 慢查询的开启并捕获

2 explain + 慢SQL分析

image.png

image.png

  • 插入千万级别的数据
    • image.png

3 show profile查询SQL在MySQL服务器里面的执行细节和生命周期情况

4 SQL数据库服务器的参数调优

image.png

提高OrderBy

image.png

image.png

5 主从复制

6 MySQL锁机制