MySQL（1）MySQL架构及索引

MySQL知识图谱

一、MySQL架构

1、逻辑架构

存储引擎
以表为单位

creat table xxx（）engine=InnoDB/Memory/MyISAM

MySQL的存储引擎是针对表进行指定的

存储引擎	说明
MyISAM	高速引擎，拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务、不支持行锁、支持3种不同的存储格式。包括静态型、动态型和压缩型。
InnoDB	5.5版本后MySQL的默认数据库，支持事务和行级锁定，事务处理、回滚、崩溃修复能力和多版本并发控制的事务安全，比MyISAM处理速度稍慢、支持外键（FOREIGN KEY）
ISAM	MyISAM的前身，MySQL5.0以后不再默认安装
MRG_MyISAM（MERGE）	将多个表联合成一个表使用，在超大规模数据存储时很有用
Memory	内存存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。只在内存上保存数据，意味着数据可能会丢失
Falcon	一种新的存储引擎，支持事物处理，传言可能是InnoDB的替代者
Archive	将数据压缩后进行存储，非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据，但是只能进行插入和查询操作
CSV	CSV 存储引擎是基于 CSV 格式文件存储数据(应用于跨平台的数据交换)

InnoDB和MyISAM存储引擎区别：

	Innodb	Myisam
存储文件	.frm 表定义文件. ibd 数据文件和索引文件	.frm 表定义文件.myd 数据文件.myi 索引文件
锁	表锁、行锁	表锁
事务	支持	不支持
CRDU	读、写	读多
count	扫表	专门存储的地方 （加where也扫表）
索引结构	B+ Tree	B+ Tree
外键	支持	不支持

存储引擎的选型：

InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。

MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比 较低，也可以使用。

MEMORY：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，不需要持久保存，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。

注意，同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表。如果一个表要求比较高的事务处理，可以选择
InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储。如果该数据库需要一个用于查询
的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。

执行流程图：

2、物理结构

MySQL是通过文件系统对数据和索引进行存储的。
MySQL从物理结构上可以分为日志文件和数据索引文件。
MySQL在Linux中的数据索引文件和日志文件都在/var/lib/mysql目录下。
日志文件采用顺序IO方式存储、数据文件采用随机IO方式存储。
日志文件

①错误日志（errorlog）
默认是开启的，而且从5.5.7以后无法关闭错误日志，错误日志记录了运行过程中遇到的所有严重的错误
信息,以及 MySQL每次启动和关闭的详细信息。
②二进制日志（bin log）
记录数据变化

binlog记录了数据库所有的ddl语句和dml语句，但不包括select语句内容，语句以事件的形式保存，描
述了数据的变更顺序，binlog还包括了每个更新语句的执行时间信息。如果是DDL语句，则直接记录到
binlog日志，而DML语句，必须通过事务提交才能记录到binlog日志中。 生产中开启
数据备份、恢复、主从

③通用查询日志（general query log）
啥都记录 耗性能 生产中不开启

④慢查询日志（slow query log）
SQL调优 定位慢的 select
默认是关闭的。
需要通过以下设置进行开启：

#开启慢查询日志 
slow_query_log=ON 
#慢查询的阈值 
long_query_time=3 
#日志记录文件如果没有给出file_name值， 默认为主机名，后缀为-slow.log。如果给出了文件名， 但不是绝对路径名，文件则写入数据目录。
slow_query_log_file=file_name

记录执行时间超过long_query_time秒的所有查询，便于收集查询时间比较长的SQL语句

⑤重做日志（redo log）
⑥回滚日志（undo log）
⑦中继日志（relay log）

看日志开启情况：

show variables like 'log_%';

数据文件

SHOW VARIABLES LIKE '%datadir%';

InnoDB数据文件

• .frm文件：主要存放与表相关的数据信息,主要包括表结构的定义信息
• .ibd：使用独享表空间存储表数据和索引信息，一张表对应一个ibd文件。
• ibdata文件：使用共享表空间存储表数据和索引信息，所有表共同使用一个或者多个ibdata文件。

MyIsam数据文件

• .frm文件：主要存放与表相关的数据信息,主要包括表结构的定义信息
• .myd文件：主要用来存储表数据信息。
• .myi文件：主要用来存储表数据文件中任何索引的数据树。

二、MySQL索引

索引是什么

官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。

索引的优势和劣势

优势：

可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，类似于书的目录。	– 检索
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗。	–排序

• 被索引的列会自动进行排序，包括【单列索引】和【组合索引】，只是组合索引的排序要复杂一
  些。
• 如果按照索引列的顺序进行排序，对应order by语句来说，效率就会提高很多。
• where 索引列 在存储引擎层 处理 索引下推 ICP
• 覆盖索引 select 字段 字段是索引

劣势：

• 索引会占据磁盘空间
• 索引虽然会提高查询效率，但是会降低更新表的效率**。比如每次对表进行增删改操作，
• MySQL不仅要保存数据，还有保存或者更新对应的索引文件。

索引的分类

• 单列索引
• 组合索引
• 全文索引
• 空间索引
• 位图索引 Oracle
• 索引的使用

创建索引

• 单列索引之普通索引

CREATE INDEX index_name ON table(column(length)) ;
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column(length));

• 单列索引之唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table(column(length)) ; 
alter table table_name add unique index index_name(column);

• 单列索引之全文索引

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table(column(length)) ; 
alter table table_name add fulltext index_name(column)

• 组合索引

ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10)) ;

其中table_name是要增加索引的表名，column_list指出对哪些列进行索引，多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可选，缺省时，MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以在同时创建多个索引。

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。
另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引。

删除索引

DROP INDEX index_name ON table

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name 

三、索引原理分析

索引的存储结构

• 索引是在存储引擎中实现的，也就是说不同的存储引擎，会使用不同的索引
• MyISAM和InnoDB存储引擎：只支持B+ TREE索引， 也就是说默认使用BTREE，不能够更换
• MEMORY/HEAP存储引擎：支持HASH和BTREE索引

B树和B+树

数据结构示例网站：

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

B树是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种多叉平衡查找树。
B树图示

• B树的高度一般都是在2-4这个高度，树的高度直接影响IO读写的次数。

• 如果是三层树结构—支撑的数据可以达到20G，如果是四层树结构—支撑的数据可以达到几十T B和B+的区别

• B树和B+树的最大区别在于非叶子节点是否存储数据的问题。
  B树是非叶子节点和叶子节点都会存储数据。

• B+树只有叶子节点才会存储数据，而且存储的数据都是在一行上，而且这些数据都是有指针指向的，也就是有顺序的。

非聚集索引（MyISAM）

• 主键索引
  
• 辅助索引（次要索引）聚集索引（InnoDB）
• 主键索引
• ①、建主键
  ②、没建主键
  找唯一字段 当主键
  自动生成伪列 当主键
  主键创建
  自增整数
  不要用大字符串比如 uuid
• 辅助索引（次要索引）
  覆盖索引：
  利用组合索引 完成覆盖索引（利用组合索引完成在辅助索引树的遍历，不回表）
  SQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据，而不必通过二级索引查到主键之后再去查询数据。