荐 mysql之存储引擎 体系结构 查询机制（二）

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

二 理解mysql体系结构

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

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

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
数

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：

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

其他工具 ：mysqlsla pt-query-digest

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