4.1 选择优化的数据类型   通用原则   更小的通常更好   前提是要确保没有低估需要存储的值范围:因为它占用更少的磁盘.内存.CPU缓存,并且处理时需要的CPU周期也更少.   简单就好   简单数据类型的操作需要更少的CPU周期.   尽量避免NULL   值可为NULL的列使得索引.索引统计和值比较都更复杂化.可为NULL的列会使用更多的存储空间.   整数类型   TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT.分别使用8,16,24,32,64位存储空间…

MySQL架构与历史 1. MySQL架构推荐参考:http://www.cnblogs.com/baochuan/archive/2012/03/15/2397536.html 2. MySQL会解析查询,并创建内部数据结构(解析树),然后对其进行各种优化,包括重写查询.决定表的读取顺序,以及选择合适的索引等.用户可以通过特殊的关键字提示(hint)优化器,影响它的决策过程. 也可以请求优化器解释(explain)优化过程的各个因素,使用户可以知道服务器如何进行优化决策的,并提供一个参考基准,…

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上…

1.Good schema design is pretty universal, but of course MySQL has special implementation details to consider. In a nutshell, it’s a good idea to keep things as small and simple as you can. MySQL likes simplicity, and so will the people who have to wo…

索引(index),在MySQL中也被叫做键(key),是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引优化是对查询性能优化最有效的手段.   5.1 索引基础   索引的类型   索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的.所以,并没有统一的索引标准:   B-Tree 索引   不同的存储引擎以不同的方式使用B-Tree索引,性能也各有不同:例如,MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,而InnoDB则按照原数据格式进行存储.再如MyISAM索引通过数据的物理位置引用被索引的行,而InooDB则…

1.数据类型 1.1.几个参考优化原则 a.  更小的通常更好 i.更小的数据类型,占用更少磁盘.内存和CPU缓存,需要的CPU周期更少 ii.如果无法确定哪个数据类型是最好的,就选择不会超过范围的最小类型 b.  简单就好 i.简单数据类型的操作仅需少量的CPU周期,EX:整形比字符操作代价更低 c.  尽量避免null i.null将使索引.索引统计和值比较更复杂. ii.可null的列需要更多空间 iii.在MyISAM引擎里甚至还可能导致固定大小的索引变成可变大小的索引 1.2.整数类型…

1.MySQL架构图 2.事务的隔离性 事务的隔离性是specific rules for which changes are and aren’t visible inside and outside a transaction (1)READ UNCOMMITTED In the READ UNCOMMITTED isolation level, transactions can view the results of uncommitted transactions. At this le…

一.怎样用索引才高效 1.隔离索引列 MySQL generally can’t use indexes on columns unless the columns are isolated in the query. “Isolating” the column means it should not be part of an expression or be inside a function in the query. 如,以下的查询不能用actor_id索引 SELECT actor_…

一. 1.什么是hash index A hash index is built on a hash table and is useful only for exact lookups that use every column in the index. For each row, the storage engine computes a hash code of the indexed columns, which is a small value that will probably…

一. 1.什么是B-Tree indexes? The general idea of a B-Tree is that all the values are stored in order, and each leaf page is the same distance from the root. A B-Tree index speeds up data access because the storage engine doesn’t have to scan the whole tab…