mysql基本介绍和优化技巧

一. mysql框架和基本介绍
1. 框架图

更详细：

2. 存储引擎
MYISAM与INNODB对比：
MYISAM：mysql5.1及以前版本的默认存储引擎。支持全文检索，压缩，表级锁等，但不支持事务，行级锁，崩溃后的数据恢复等
INNODB：mysql5.5及之后的默认存储引擎。支持事务，行级锁，数据恢复，mysql5.6 中的innodb(1.2)支持全文检索。

如何选择：innodb对于绝大多数的用户都是最佳的选择，除非某些存储引擎能满足特殊需求且使用者很了解这种存储引擎。

二. 查询性能的方法
1. 配置文件 my.cnf (linux), 
读配置文件的一般顺序：
     1)     /etc/my.cnf
     2)      DATADIR/my.cnf
     3)      ~/.my.cnf
可以通过命令获知：
mysqld --verbose --help | grep -A 1 'Default options’
结果：
/etc/my.cnf /etc/mysql/my.cnf /usr/local/mysql/etc/my.cnf ~/.my.cnf

2. 环境变量
从my,cnf读取环境变量值，
查看变量值方法： show variables like “”, (不清楚变量名时，用模糊匹配%)
例如

设置(全局)变量方法：
set (global) 变量名=变量值
例如设置 开启慢查询日志
set global slow_query_log=1;
设置后查看变量值
show variables like "%slow%”;

| slow_query_log            | ON

变量列表：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/mysqld-option-tables.html

分析sql语句时一些有用且默认不开启的变量：
1） 慢查询日志: 开关 slow_query_log, 阈值：long_query_time (单位 秒)
2） sql剖析工具profile，开关：profiling，历史记录数：profiling_history_size(最大为100)
3)   记录每条sql语句，开关：general_log, log文件位置：general_log_file
… …

3. 查看sql服务状态
语法 SHOW [GLOBAL | SESSION] STATUS [LIKE 'pattern' | WHERE expr]清除状态 FLUSH STATUS;
清除表缓存 
reset query cache ;
FLUSH TABLE [TABLE NAME]
    
用法举例
FLUSH STATUS；
SELECT ...;
SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_read%’;  （SHOW SESSION STATUS LIKE 'Handler_%’;）
EXPLAIN SELECT …;

具体参数可以参考：
http://lxneng.iteye.com/blog/451985
http://hi.baidu.com/thinkinginlamp/item/8d038333c6b0674a3075a1d3

4. 查询剖析工具 show profiles
开启 
set profiling=1;
set profiling_history_size=50  最大为100

用法：
show profiles;
show profile; //展示最后一条query时间消耗
show profile for query ID； // 替换ID值 从show profiles 表里。
显示更多内容
show profile cpu,block io for query 4;

5. 获取查询计划的信息 explain 
用法 explain  [sql查询语句]
例如：

注意每列的含义

三. 数据类型优化
1. 选择优化的数据类型原则
     1）尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。例如： 只存0-200，用tinyint unsigned 更好。
     2）选择简单的数据类型。例如整形比字符操作代价更低，存储时间用datetime而不是字符串，用整形存储ip。

2. 数据类型（主要说整形和字符串）
     1）整型 
TINYINT 1 字节 (-128，127) (0，255) 小整数值 
SMALLINT 2 字节 (-32 768，32 767) (0，65 535) 大整数值 
MEDIUMINT 3 字节 (-8 388 608，8 388 607) (0，16 777 215) 大整数值 
INT或INTEGER 4 字节 (-2 147 483 648，2 147 483 647) (0，4 294 967 295) 大整数值 
BIGINT 8 字节 (-9 233 372 036 854 775 808，9 223 372 036 854 775 807) (0，18 446 744 073 709 551 615) 极大整数值

思考：tinyint(1)和tinyint(2)存储空间相比较？

     2）字符串
varchar:内容+长度，0-255字节。
char:长度不足时，空格补足，0-255字节。

如何选择：
选择用varchar：字符串的最大长度比平均长度大很多，列更新少。但是一定要估算好长度（排序时）。

text和blob，大数据类型。

3）浮点，时间，位 等

四. 高性能索引
1. 索引基础
索引结果为B+树。

B树：

B-树：

B+树：

MYISAM 主索引（辅助索引结构与其相同）：

INNODB 主索引：

INNODB辅助索引：

索引优点：
     1） 索引大大减少了服务器需要扫描的数据量；
     2） 索引可以帮助服务器避免排序和临时表；
     3） 索引可以将随机I/O变为顺序I/O。

2. 高性能索引策略

1） 独立的列
     将索引单独放到比较符号的一侧，否则无法利用索引。

2）前缀索引和索引选择性

3）合适的索引顺序

4）覆盖索引
极大的提高性能。

5）使用索引扫描做排序

其他策略:
1）多条件过滤，尽量重复利用索引，(sex,country,age)有索引，现在有查询条件 sex，country，region，age 或者sex,country,region,city,age需要再建索引吗？
例如：(gender,name)  gender,gender name
select * from staff where name like “123”；
select * from staff where gender in (0,1) and name like “123"；
2） 避免多个范围查询
3）延迟关联
select *  from table2 order by cnt,id limit 100000,10;

select *  from table2 join (select id from table2 order by cnt limit 100000,10) as x using(id) ;

五. 查询性能优化
1） 查询执行的基础

2） 查询优化器的局限性
union限制
(select first_name,last_name from actor order by last_name) union (select first_name,last_name from customer order by last_name) order by last_name limit 20;

(select first_name,last_name from actor order by last_name limit 20) union (select first_name,last_name  from customer order by last_name limit 20) order by last_name limit 20 ;

在同一个表上查询和更新
update foo as outer set cnt= (select count(*) from foo as inner where inner.type=outer.type);

update foo join (select type,count(*) as cnt from foo group by type) as der using(type) set foo.cnt=der.cnt;

3）优化特定关联查询
优化关联：
explain select * from film inner join (film_actor,actor) on (film.film_id = film_actor.film_id and film_actor.actor_id = actor.actor_id); explain select straight_join * from film inner join (film_actor,actor) on (film.film_id = film_actor.film_id and film_actor.actor_id = actor.actor_id);

优化limit
优化sql_calc_found_rows
 select sql_calc_found_rows *  from table2 order by cnt,id limit 100000,10;
 select found_rows();

selelt count(*) from table ..