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荐 mysql之存储引擎 体系结构 查询机制(二)

程序员文章站 2022-06-19 10:20:30
你讲学到一 各大存储引擎介绍csv存储引擎archive存储引擎memory 存储引擎MyisamInnodb对比二 理解mysql体系结构三 基于查询执行路径理解查询机制1. mysql 客户端 / 服务端通信2 查询缓存不会缓存的情况:查询缓存适用场景:3 查询优化处理执行计划image-20200627213148005id:select_typetabletypepossible_keyskeyrowsfilteredextra4 查询执行引擎5 返回客户端慢查询日志配置慢查询日志分析:慢查询日志...

一 各大存储引擎介绍

存储引擎介绍:

1,插拔式的插件方式 ,插拔式的插件方式
2,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可 ,存储引擎是指定在表之上的,即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。
3,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应 ,不管表采用什么样的存储引擎,都会在数据区,产生对应的一个 的一个frm文件(表结构定义描述文件)

csv存储引擎

数据存储以 数据存储以CSV文件 文件
特点:不能定义没有索引、列定义必须为NOT NULL、不能设置自增列 不适用大表或者数据的在线处理
CSV数据的存储用,隔开,可直接编辑CSV文件进行数据的编排 数据安全性低
注:编辑之后,要生效使用flush table XXX 命令
应用场景:
数据的快速导出导入
表格直接转换成 表格直接转换成CSV

archive存储引擎

压缩协议进行数据的存储

据存储为 数据存储为ARZ文件格式 文件格式
特点:

  1. 只支持insert和select两种操作

  2. 只允许自增ID列建立索引

  3. 行级锁

  4. 不支持事务

  5. 数据占用磁盘少

应用场景:

  1. 日志系统
  2. 大量的设备数据采集

memory 存储引擎

数据都是存储在内存中, 数据都是存储在内存中,IO效率要比其他引擎高很多 效率要比其他引擎高很多
服务重启数据丢失,内存数据表默认只有 服务重启数据丢失,内存数据表默认只有16M
特点:

  1. 支持hash索引,B tree索引,默认hash(查找复杂度0(1))
  2. 字段长度都是固定长度varchar(32)=char(32)
  3. 不支持大数据存储类型字段如 blog,text
  4. 表级锁

应用场景:

  1. 等值查找热度较高数据
  2. 查询结果内存中的计算,大多数都是采用这种存储引擎
  3. 作为临时表存储需计算的数据

Myisam

Mysql5.5版本之前的默认存储引擎 版本之前的默认存储引擎
较多的系统表也还是使用这个存储引擎
系统临时表也会用到 系统临时表也会用到Myisam存储引擎 存储引擎
特点:

  1. select count(*) from table 无需进行数据的扫描
  2. 数据(MYD)和索引(MYI)分开存储
  3. 表级锁
  4. 不支持事务

https://mp.weixin.qq.com/s/FUXPXKfKyjxAvMUFHZm9UQ

Innodb

Mysql5.5及以后版本的默认存储引擎 及以后版本的默认存储引擎
Key Advantages:

  1. Its DML operations follow the ACID model [事务ACID]
  2. Row-level locking[行级锁]
  3. InnoDB tables arrange your data on disk to optimize queries
    based on primary keys[聚集索引(主键索引)方式进行数据存储]
  4. To maintain data integrity, InnoDB supports FOREIGN KEY
    constraints[支持外键关系保证数据完整性]

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-introduction.html

对比

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/storage-engines.html

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二 理解mysql体系结构

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1,Connectors

接入方 支持协议很多

2,Management Serveices & Utilities:

系统管理和控制工具例如:备份恢复,mysql复制集群等

3,Connection Pool

连接池:管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求

4,SQL Interface

SQL接口:接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface

5,Parser: 解析器,SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的。

6,Optimizer: 查询优化器,SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化

7,Cache和Buffer(高速缓存区): 查询缓存,如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。

8,pluggable storage Engines

插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。 Mysql的存储引擎是插件的。

9,file system

文件系统,数据、日志(redo,undo)、索引、错误日志、查询记录、慢查询等

三 基于查询执行路径理解查询机制

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1. mysql 客户端 / 服务端通信

Mysql 客户端与服务端的通信方式是 “ 半双工 ” ;
全双工:双向通信,发送同时也可以接收
半双工:双向通信,同时只能接收或者是发送,无法同时做操作
单工:只能单一方向传送
半双工通信:在任何一个时刻,要么是有服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务端发送数据,这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输
特点和限制:
客户端一旦开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应。
客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。

单工听广播,半双工对讲机,全双工打电话

查询状态:

对于一个 mysql 连 接,或者说一个线程,时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令 show full processlist / show processlist
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/general-thread-states.html (状态全集)

Sleep:线程正在等待客户端发送数据
Query:连接线程正在执行查询
Locked:线程正在等待表锁的释放
Sorting result:线程正在对结果进行排序
Sending data:向请求端返回数据 可通过 kill {id}

2 查询缓存

工作原理:缓存 SELECT 操作的结果集和 SQL 语句;新的 SELECT 语句,先去查询缓存,判断是否存在可用的记录集;
判断标准:与缓存的 SQL 语句,是否完全一样,区分大小写( 简单认为存储了一个 key-value 结构, key 为 sql , value 为 sql查询结果集)

query_cache_type
值: 0 -– 不启用查询缓存 ,默认值 ;
值: 1 -– 启用查询缓存,只要符合查询缓存的要求,客户端的查询语句和记录集
都可以缓存起来,供其他客户端使用 ,加上 SQL_NO_CACHE 将不缓存
值: 2 -– 启用查询缓存,只要查询语句中添加了参数: SQL_CACHE ,且符合查询
缓存的要求,客户端的查询语句和记录集,则可以缓存起来,供其他客户端使用
query_cache_size
允许设置 query_cache_size 的值最小为 40K , 默认 1M , 推荐设置 为: 64M/128M ;
query_cache_limit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集,默认设置为 1M
show status like ‘Qcache%’ 命令可查看缓存情况

不会缓存的情况:

  1. 当查询语句中有一些不确定的数据时,则不会被缓存。如包含函数 NOW() ,CURRENT_DATE() 等类似的函数,或者用户自定义的函数,存储函数,用户变量等都不会被缓存
  2. 当查询的结果大于 query_cache_limit 设置的值时,结果不会被缓存
  3. 对于 InnoDB 引擎来说,当一个语句在事务中修改了某个表,那么在这个事务提交之前,所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务,会大大降低缓存命中率
  4. 查询的表是系统表
  5. 查询语句不涉及到表

为什么 mysql 默认关闭了缓存开启??

  1. 在查询之前必须先检查是否命中缓存, , 浪费计算资源
  2. 如果这个查询可以被缓存,那么执行完成后, MySQL 发现查询缓存中没有这个查询,则会将结果存入查询缓存,这会带来额外的系统消耗
  3. 针对表进行 写入或更新数据时,将对应表的所有缓存都设置失效。
  4. 如果查询缓存很大或者碎片很多时,这个操作可能带来很大的系统消耗

查询缓存适用场景:

以读为主的业务,数据生成 之后就 不常改变 的业务
比如门户 类 、新闻类、报表 类 、论坛 类

3 查询优化处理

查询优化处理的三个阶段:

  • 解析 sql
    通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树
    https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/
  • 预处理阶段
    根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性,如:检查数据的表和列是否存在,解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证
  • 查询优化器
    优化器的主要作用就是找到最优的执行计划

查询优化器如何找到最优执行计划:

  • 使用等价变化规则
    5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
    a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
    基于联合索引,调整条件位置等

  • 优化 count 、 min 、 max 等函数
    min函数只需找索引最左边
    max函数只需找索引最右边
    myisam引擎count(*)

  • 覆盖索引扫描

  • 子查询优化

  • 提前终止查询
    用了limit关键字或者使用不存在的条件

  • IN 的优化
    先进性排序,再采用二分查找的方式

Mysql 的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。数据抽样的方式进行试(随机的读取一个 4K 的数据块进行分析)

执行计划

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id:

select 查询的序列号,标识执行的顺序
1、id相同,执行顺序由上至下
2、id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
3、id相同又不同即两种情况同时存在,id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行

select 查询的序列号,标识执行的顺序
1、id相同,执行顺序由上至下
2、id不同,如果是子查询,id的序号会递增,id值越大优先级越高,越先被执行
3、id相同又不同即两种情况同时存在,id如果相同,可以认为是一组,从上往下顺序执行;在所有组中,id值越大,优先级越高,越先执行

select_type

查询的类型,主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等
SIMPLE:简单的select查询,查询中不包含子查询或者union
PRIMARY:查询中包含子部分,最外层查询则被标记为primary
SUBQUERY/MATERIALIZED:SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询 MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
UNION:若第二个select出现在union之后,则被标记为union;
UNION RESULT:从union表获取结果的select

table

查询涉及到的表
直接显示表名或者表的别名
<unionM,N>由ID为M,N 查询union产生的结果
<subqueryN>由ID为N查询生产的结果

type

访问类型,sql 查询优化中一个很重要的指标,结果值从好到坏依次是:
system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
system:表只有一行记录(等于系统表),const类型的特例,基本不会出现,可以忽略不计
const:表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key 或者 unique索引
eq_ref:唯一索引扫描,对于每个索引键,表中只有一条记录与之匹配。常见于主键 或 唯一索引扫描
ref:非唯一性索引扫描,返回匹配某个单独值的所有行,本质是也是一种索引访问
range:只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行
index:Full Index Scan,索引全表扫描,把索引从头到尾扫一遍
ALL:Full Table Scan,遍历全表以找到匹配的行

possible_keys

查询过程中有可能用到的索引

key

实际使用的索引,如果为 NULL ,则没有使用索引

rows

根据表统计信息或者索引选用情况,大致估算出找到所需的记录所需要读取的行

filtered

它指返回结果的行占需要读到的行 (rows 列的值) ) 的百分比
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比, filtered

extra

十分重要的额外信息

  1. Using filesort :
    mysql 对数据使用一个外部的文件内容进行了排序,而不是按照表内的索引进行排序读取
  2. Using temporary :
    使用临时表保存中间结果,也就是说mysql 在对查询结果排序时使用了临时表,常见于order by 或 group by
  3. Using index :
    表示相应的select 操作中使用了覆盖索引(Covering Index ),避免了访问表的数据行,效率高
  4. Using where :
    使用了where 过滤条件
  5. select tables optimized away :
    基于索引优化MIN/MAX 操作或者MyISAM 存储引擎优化COUNT(*) 操作,不必等到执行阶段在进行计算,查询执行计划生成的阶段即可完成优化

4 查询执行引擎

调用插件式的存储引擎的原子 API 的功能进行执行计划的执行

5 返回客户端

1 、 有需要做缓存的,执行缓存操作
2 、 增量的返回结果:
开始生成第一条结果时 ,mysql 就开始往请求方逐步返回数据
好处:mysql 服务器无须保存过多的数据 , 浪费内存 用户体验好,马上就拿到了数据

如何定位慢sql

  1. 业务驱动
  2. 测试驱动
  3. 慢查询日志

慢查询日志配置

show variables like ‘slow_query_log’
set global slow_query_log = on

– 慢查询存储位置

set global slow_query_log_file = ‘/var/lib/mysql/gupaoedu-slow.log’
set global log_queries_not_using_indexes = on
set global long_query_time = 0.1 (秒)

慢查询日志分析:

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Time :日志记录的时间
User@Host :执行的用户及主机
Query_time :查询耗费时间 Lock_time 锁表时间 Rows_sent 发送给请求方的记录
条数 Rows_examined 语句扫描的记录条数
SET timestamp 语句执行的时间点
select … 执行的具体语句

慢查询日志分析工具

mysqldumpslow -t 10 -s at /var/lib/mysql/gupaoedu-slow.log

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其他工具 :mysqlsla pt-query-digest

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