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MySQL八股(自用)

MySQL

定位慢查询

1.聚合查询

2.多表查询

3.表数据量过大查询

4.深度分页查询

MySQL自带慢日志

开启慢查询日志,配置文件(/etc/my.cnf)

开启慢日志,设置慢日志的时间

用EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息

key 当前sql实际命中的索引

key_len索引占用的大小

extra 出现condition需要回表查询(添加索引或者修改返回字段)

MySQL支持的存储引擎

innoDB支持事务安全,支持表锁,行锁(另外两种不支持),支持外键

innoDB 兼顾高可用和高性能的通用存储引擎,MySQL默认的存储引擎

DML操作遵循ACID模型,支持事务

行级锁

支持外键

索引(有序的数据结构)

B+树

相比B树,实现外存储索引结构

优势:磁盘读写代价低,查询效率稳定,

便于扫库和区间查询(叶子结点组成一个有序的双向查询链表)

聚簇索引 将数据存储与索引放到一起,叶子节点保存了行数据 必须有,唯一

二级索引 将数据与索引分开存储,叶子节点关联对应的主键 可以有多个

如果存在主键,主键索引就是聚簇索引

不存在主键,唯一索引为聚簇索引

都不符合,innoDB自动生成一个rowid作为隐藏的聚簇索引

覆盖索引

索引中能找到所有需要返回的值

聚簇索引都是覆盖索引

非覆盖索引需要回表查询

MySQL超大分页可以使用覆盖索引

数据量大,limit分页查询,越靠后,分页查询效率越低

分页查询优化:创建覆盖索引+子查询

先通过子查询找到这个范围里的所有id

再通过id查询聚簇索引(覆盖索引)

创建索引原则

1.查询频繁的表

2.常作为查询条件、排序、分组操作的字段建立索引

3.区分度高的列作为索引,尽量建立唯一索引

4.针对字段特点建立索引,比如建立前缀索引

5.使用联合索引,减少单列索引,避免回表

6.控制索引的数量,维护代价大,影响增改查效率

7.不能存储null值的索引列会被优化器优先用于查询

索引失效

1.违反最左前缀法则

索引多列从索引的最左列开始,不跳过中间列

2.范围查询的右边的列不能使用索引

3.不要在索引上进行运算操作,索引失效 subString

4.字符串不加单引号,索引失效(查询优化器进行类型转换)

5.%开头的Like头部模糊匹配失效,尾部模糊匹配不失效

sql的优化方案

表的设计优化:设置合适数值,设置合适字符串类型

sql语句优化

避免SELECT * 务必指明字段

避免索引失效的写法

尽量用union all代替union union会多一次过滤

避免where子句对字段进行表达式操作

能用内连接(inner join)不用外连接(left right join)

使用时一定以小表作为驱动

内连接会对两个表进行优化,优先把小表放到外面,大表放到里面

left right join不会重新调整顺序

主从复制、读写分离

读操作比较多

数据库的写入影响读的效率

事务的特性 ACID

事务:一组操作的集合,不可分割的工作单位,同时成功或同时失败

A原子性:不可分割的最小操作单元,全部成功或全部失败

C一致性:事务完成,所有数据保持一致性

I隔离性:不受外部并发操作影响

D持久性:事务一旦提交或者回滚,对数据的改变就是永久的

并发事务问题:脏读,不可重复读,幻读

隔离级别:读未提交,读已提交,可重复读,串行化

脏读:一个事务读到另一个事务没提交的数据

不可重复读:一个事务对同一记录的读取结果不同(修改)

幻读:查询数据时,没有对应的数据行,插入数据时,这行数据又出现了(插入)

缓冲池:内存中,缓存磁盘上经常操作的真实数据

执行增删查改操作先操作缓冲池里的数据(没数据从磁盘加载)

以一定频率刷新磁盘,减少磁盘io

数据页:innoDB存储引擎磁盘管理的最小单元

每个页的大小默认16kb,页中缓存的是行数据

redo log(事务的持久性)

重做日志,记录事务提交时的数据页的物理修改,实现事务的持久化

该日志文件由两部分组成:

重做日志缓冲:内存中

重做日志文件:磁盘中

事务提交后所有修改信息都存在日志文件中,

用于刷新脏页到磁盘,磁盘错误时,进行数据恢复

redo log 记录物理日志

undo log 是逻辑日志

undo log(事务的原子性和一致性)

回滚日志,记录数据修改前的信息

提供回滚,MVCC多版本并发控制

delete一条记录,undo log记录一条对应的insert记录

update一条记录,记录一条相反的update记录

执行rollback可以根据undo log中的逻辑记录回滚

undo log可以实现事务的一致性和原子性

事务隔离性

排他锁

mvcc:多版本并发控制(允许多个事务访问数据库)

维护一个数据的多个版本,读写操作没有冲突

依赖于数据库中记录的隐式字段、undo.log日志、readView

隐藏字段:

最近修改事务id,记录插入这条记录,或最后一次修改的事务id

回滚指针:指向这条记录的上一个版本,用于配合undo.log

隐藏主键:表结构没有指定主键,会自动生成该字段

undo log

回滚日志:insert,update,delete

insert对现有记录没有影响

update,delete对现有记录有影响

insert产生的undo log日志只在回滚的时候需要,事务提交之后可以被立即删除

update,delete 产生的undo log日志不止回滚时需要

mvcc版本访问时也需要,因为有的线程会访问旧版本,不会立即删除

undo log版本链

不同事务或相同事务对同一条记录进行修改,

导致该记录的undolog生成一条记录版本链表

链表头部是最新的旧记录,尾部是最早的旧记录

readview

读视图 快照读

记录维护当前活跃的未提交的事务的id

当前读

读取的是记录的最新版本,对读取的记录加锁

保证其他事务不能修改当前事务 共享锁/排他锁

快照读

简单的select不加锁就是快照读

读取的是记录数据的可见版本,也可能是历史版本,不加锁,非阻塞读

每次select,都生成一个快照读

开启事务后的第一个select语句是快照读的地方

四个核心字段

当前活跃事务id集合

最小活跃事务id

预分配事务id,就是最大事务id+1(事务id是自增的)

ReadView创建者的事务id

不同隔离级别,生成ReadView的时机不同

在事务中每一次执行快照读时生成ReadView(RC模式)

仅在事务第一次执行快照读时生成ReadView,后续复用该ReadView(RR模式)

主从同步

核心:二进制日志

BINLOG记录了所有DDL(数据定义语言)和DML(数据操纵语言)

不包括SELECT,SHOW语句

master主库:事务提交后,把数据变更记录在二进制日志文件中

从库读取主库的二进制日志文件,写入从库的中继日志

slave重现中继日志中的操作

分库分表

单表数据量达到1000w或20G

优化解决不了性能问题(主从,索引)

io瓶颈(磁盘,网络),cpu瓶颈(聚合查询,连接太多)

垂直拆分

垂直分库:将不同的业务拆分到不同的库中

高并发,提高磁盘io和数据量连接数

垂直分表:字段为依据,将不同字段拆分到不同表

不常用字段放到一张表

将大字段拆分成附表

冷热数据分离

减少io过滤争抢,两表互不影响

水平拆分

水平分库:将一个库数据拆分到多个库中

路由规则:根据id节点取模、范围路由

解决单库大数据量,高并发的性能瓶颈

水平分表:将一个表的数据拆分到多个表中

优化单一表数据量大

避免io争抢导致锁表几率

中间件:sharding-sphere

mycat

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