mysql进阶语句优化---day40

# ###part1:  sql语句优化

#(1) mysql 执行流程
客户端:
    发送连接请求,然后发送增删改查sql语句进行执行

服务端:
    1.连接层:提供和客户端连接的服务,在tcp协议下
    提供多线程并发的技术,让多个用户登录到mysql中
    show processlist; 查看所有登录到mysql的用户进程;

    2.服务器:
    提供了各种接口(增删改查...)分析器组件会解析用户的sql语句
    如果发现sql语句执行效率较低,会提交给优化器组件进行优化,然后再执行
    (查询缓存:把上次搜过的数据,或者提前存储的数据直接返回,效率加快)
    (优化器:mysql query optimizer)

    3.存储引擎
    存储或者提取数据
    innodb:支持事务处理,支持行锁,支持高并发
    myisam:支持表锁,不支持高并发

    4.日志文件
    产生binlog日志(二进制文件)
'''
#了解
create table ceshi_table1(
id int primary key auto_increment,
name varchar(255)
)engine = myisam auto_increment=3 charset=utf-8;
'''

#(2) sql 卡顿原因
硬盘读写数据,io延迟高,sql语句性能低,导致sql执行的时间漫长
表中的数据没有任何索引,并且数据量较大,也会造成sql语句查询速度慢

编写:
    select ... from ... join on .. where ..group by ..having..order by ..limit..
解析:
    from ..join on where group by having select order by limit...

#(3)索引
#索引(index)概念:
是一个树状的数据结构,即(B树结构,分支节点>2)
相当于字典的目录,功效是加快查询速度
常用树:B树(balance-tree),二叉树,红黑树,hash树

#树节点概念:
根节点(最顶级节点)
分支节点(父节点,子节点)
叶子节点(最后一层存储数据的节点)
树的高度(树的层级,理想情况下三级,任何数据最多需要3次查到,支持百万级别的数据查询,追求树的矮胖结构)
[b+树]:在相邻的叶子节点上,加入双向链表(指针),当前叶子节点不但保存了数据,还保存了上下两个节点的地址[小范围数据中,加快查询速度]
[b*树]:在相连的分支节点上,加入双向链表(指针),当前叶子节点不但保存了数据,还保存了上下两个节点的地址[大范围数据中,加快查询速度]

(磁盘块 block 数据页 16k)
myisam和innodb 都是b+树结构

#(4)innodb 和 myisam的索引结构
(1)聚集索引[innodb存储引擎的特点,myisam不支持]
如果有主键,自动以主键创建聚集索引的数据结构(树状结构)
如果没有主键,选择唯一键
都没有,自动生产隐藏的聚集索引,也会分出一个字段占用6个字节长整型;

叶子节点上面直接存储真实数据(索引和数据捆绑在一起)
分支节点存储的是索引的最小值,用来划分范围
在数据量变大的时候,尽量在树层级高度不变的情况下,横向发展,好处:查询次数少,提升效率,减少io阻塞;

(2)非聚集索引(辅助索引,二级索引,普通索引)
先对创建索引的该字段划分区间进行排序,把索引值分布在叶子节点上
存储的是该字段的值以及对应映射出的主键id(primary key),没有存真实数据
通过主键id,再去从其他文件中找数据..

(3)两者区别
myisam和innodb使用的索引结构都是b+树,但是叶子节点存储的数据不同
innodb文件结构中只有frm和ibd直接把数据存在叶子节点上
myisam文件结构中有frm,myi,myd,叶子节点上存储的索引值,通过索引找id,在通过id找数据

(4)性能优化:
利用索引查询时,可以增快查询速度,但是增删改速度变慢,会改变树状结构
追求尽量让叶子节点存储的数据类型小一点,让高度变矮,让数据页变少

# ### part2: 索引
#1.常用索引
单个字段索引
    -主键索引 primary key :非空且唯一
    -唯一索引 unique      :唯一
    -普通索引 index       :单纯加个索引,为了提升查询效率
联合索引
    primary key(字段1,字段2...) :联合主键索引
    unique(字段1,字段2...)        :联合唯一索引
    index(字段1,字段2...)        :联合普通索引

#2.应用场景
编号: int
姓名: varchar(255)
身份证号:char(18)
电话:char(11)
地址:varchar(255)
备注:text
姓:varchar(10)
名:varchar(10)

编号:主键
姓名:普通索引(注意在区分度高的字段上加)
身份证:unique
电话:unique
备注:全文索引,借助第三方软件sphinx来运行
姓和名:联合索引,联合在一起查,加快速度

#3.不同的存储引擎支持的数据结构
innodb:支持b-tree fulltext 不支持hash类型索引结构
myisam:支持b-tree fulltext 不支持hash类型索引结构
memory:支持b-tree hash类型 不支持fulltext索引

hash类型索引:数据放在内存中,通过键来获取到纸,单条数据查询快,一个范围内的数据慢
b-tree:最理想的三层结构,理论上可支持百万条数据的查询

#4.建立索引
#(1) 方法1,建表的时候,直接创建索引,index 索引名(索引字段)
create table t1(
    id int primary key,
    name char(10),
    index index_name(name)
);
#(2)方法2,建表之后,创建索引 create index 索引名 on 表名(索引字段)
create table t2(
    id int primary key,
    name char(10)
);
create index index_name on t2(name)
#(3)方法3,改字段变索引 alter table 表名 add index 索引名(索引字段)
create table t3(
    id int primary key,
    name char(10)
);
alter table t3 add index index_name(name);

#(4) 删除索引
drop index index_name on t3;

#5.正确使用索引
alter table s1 add index index_id(id);
select * from s1 where id = 5;
#发现加索引和不加索引速度差别巨大,
#加了索引之后,ibd文件变大

#(1)把频繁作为搜索的条件的字段作为索引,查单条数据,如果查询的是一个大范围中的数据,不能命中索引
#表达范围的符号: > < <= >= != like between and  in
select * from s1 where id > 5;
select * from s1 where id < 5;#表达一个小范围内的数据可以命中

#(2)选一个区分度较高的字段作为索引
'''
选区分度较低的字段作了索引,在查询数据的时候,先走索引建好的树状结构,再把数据搜出来
因为树状结构中有大量的重复数据,会增加树的高度,反而速度不快,冗余数据过多

默认系统会把主键或者unique标识的约束,自动创建索引,因为区分度较高,没有冗余数据
'''
create index index_name on s1(name); #不推荐把区分度不高的字段加索引

#(3)在搜索条件中,不能让索引字段参与计算,不能命中索引
select * from s1 where id = 1000;
select * from s1 where id*3 = 3000; #id=1000

#(4)条件当中含有and,sql语句会通过优化器进行优化
#1.如果有and 相连,找到第一个有索引的,并且树的高度最矮的字段进行优化
select count(*) from s1 where email = "xboyww1000@oldboy";
select count(*) from s1 where email ="xboyww1000@oldboy" and id =1000;
select count(*) from s1 where email = "xboyww1000@oldboy" and name="xboyww";
select count(*) from s1 where email = "xboyww1000@oldboy" and name= "xboyww" and id =1000;

#2.如果有or相连,没有优化,所有语句从左到右执行,让索引失去意义
select count(*) from s1 where id = 1000 or email = "xboyww1000@oldboy";

#(5) 联合索引:遵循最左前缀原则 index(字段1,字段2....)
drop index index_id on s1;
drop index index_name on s1;
create index union_index on s1(first_name,last_name); #联合索引

select count(*) from s1 where first_name ="王6" and last_name ="文6"; #命名索引
select count(*) from s1 where last_name= "文6" and first_name = "王6"; #命名索引
select count(*) from s1 where last_name = "文6"; #不能命名索引
select count(*) from s1 where first_name = "王6" and gender = "name";
select count(*) from s1 where first_name = "王6" and gender ="name" and name="xboyww";
#最左前缀原则:被标记成MUL这个字段,必须存在搜索条件中,就命中索引
first_name + ...(必须该字段存在) 联合索引会更加精确的命中想要的数据,数据结构更加合理

#(6)其他
#数据类型不匹配,不能命中索引
select count(*) from s1 where first_name = 100;
#使用了函数不能命中
select count(*) from s1 where reverse(first_name) = "6王";