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mysql怎么查原理 mysql的工作原理

mysql原理

MySQL基本的逻辑架构包含三个部分:存储引擎、核心服务、客户端层。存储引擎负责MySQL中的数据存储和提取。核心服务包括查询解析、分析、优化、缓存、内置函数等。客户端层包含连接处理、授权认证、安全等功能,但并非MySQL所独有。

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MySQL查询过程是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行的过程。MySQL客户端/服务端通信协议是“半双工”的:在任一时刻,要么是服务器向客户端发送数据,要么是客户端向服务器发送数据,这两个动作不能同时发生,一旦一端开始发送消息,另一端要接收完整个消息才能响应它。

MySQL索引机制(详细+原理+解析)

MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引,也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。

集一个索引包含多个列(最左前缀匹配原则)

索引列的值必须唯一,但允许有空值

全文索引为FUllText,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值,全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建

设定主键后数据会自动建立索引,InnoDB为聚簇索引

即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引

覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到,不必从数据表中读取,覆盖索引不是索引树,是一个结果,当一条查询语句符合覆盖索引条件时候,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后的回表操作,减少了I/O效率

查看索引

列名解析:

删除索引

查看:

删除前:

删除后:

普通的索引,没有什么介绍

查看:(注意和前缀索引Sub_part的区别)

当索引的列是unique的时候,会生成唯一索引,唯一索引关于null有下列两种情况

SQLSERVER 下的唯一索引的列,允许null值,但最多允许有一个空值

MYSQL下的唯一索引的列,允许null值,并且允许多个空值

查看:

会建立两个索引,一个非聚簇索引,一个是唯一索引

结果:

可以插入两个空值(明人不说暗话,我喜欢MySQL)

一方面,它不会索引所有字段所有字符,会减小索引树的大小.

另外一方面,索引只是为了区别出值,对于某些列,可能前几位区别很大,我们就可以使用前缀索引。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。

查看:

查看:

复合索引的最左前缀匹配原则 :

对于复合索引,查询在一定条件才会使用该索引

减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!

覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。

效率高。 索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。

在模糊搜索中很有效,搜索全文中的某一个字段,可以参考这篇博文

:

我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。

查看:

我们插入进去的时候,数据的id都是乱序的,为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序?

这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree,B+tree具有下列的特点:

所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ,B+tree为了范围搜索,将主键按照从小到大排序后,拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候,和B-tree相同的操作,会进行分裂。

一般来说,聚簇索引的B+tree都是三层

InnoDB中主键索引一定是聚簇索引,聚簇索引一定是主键索引。

为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢?

MYISAM只有非聚簇索引,索引最终指向的都是物理地址。

Q:既然有回表的存在,那么聚簇索引的优势在哪里?

Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么

在查询语句中使用LIke关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为"%",索引不会使用。如果“%”不是在第一位,索引就会使用

多列索引是在表的多个字段上创建的索引,满足最左前缀匹配原则,索引才会被使用

查询语句只有Or关键字时候,如果OR前后的两个条件都是索引,这这次查询将会使用索引,否则Or前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引

Mysql的工作原理是什么

Mysql 工作原理图

Mysql是由SQL接口,解析器,优化器,缓存,存储引擎组成的。

mysql原理图各个组件说明:

1. connectors

与其他编程语言中的sql 语句进行交互,如php、java等。

2. Management Serveices Utilities

系统管理和控制工具

3. Connection Pool (连接池)

管理缓冲用户连接,线程处理等需要缓存的需求

4. SQL Interface (SQL接口)

接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface

5. Parser (解析器)

SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。

主要功能:

a . 将SQL语句分解成数据结构,并将这个结构传递到后续步骤,后面SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的

b.  如果在分解构成中遇到错误,那么就说明这个sql语句是不合理的,语句将不会继续执行下去

6. Optimizer (查询优化器)

SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果) 他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。

用一个例子就可以理解: select uid,name from user where gender = 1;

这个select 查询先根据where 语句进行选取,而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤

这个select查询先根据uid和name进行属性投影,而不是将属性全部取出以后再进行过滤

将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果.

7. Cache和Buffer (查询缓存)

如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。

这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存,记录缓存,key缓存,权限缓存等

8.Engine (存储引擎)

存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。

Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制(这种访问机制就叫存储引擎)

SQL 语句执行过程

数据库通常不会被直接使用,而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql,由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后,又是如何处理

首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互,请求到处后,会暂时存放在连接池(connection pool)中并由处理器(Management Serveices Utilities)管理。当该请求从等待队列进入到处理队列,管理器会将该请求丢给SQL接口(SQL Interface)。SQL接口接收到请求后,它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比,如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果;否则,需要完整的走一趟流程:

(1)由SQL接口丢给后面的解释器(Parser),解释器会判断SQL语句正确与否,若正确则将其转化为数据结构。

(2)解释器处理完,便来到后面的优化器(Optimizer),它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。

(3)确定最优执行计划后,SQL语句此时便可以交由存储引擎(Engine)处理,存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据,并原路返回给程序。

注意点

(1)如何缓存查询数据

存储引擎处理完数据,并将其返回给程序的同时,它还会将一份数据保留在缓存中,以便更快速的处理下一次相同的请求。具体情况是,mysql会将查询的语句、执行结果等进行hash,并保留在cache中,等待下次查询。

(2)buffer与cache的区别

从mysql原理图可以看到,缓存那里实际上有buffer和cache两个,那它们之间的区别:简单的说就是,buffer是写缓存,cache是读缓存。

(3)如何判断缓存中是否已缓存需要的数据

这里可能有一个误区,觉得处理SQL语句的时候,为了判断是否已缓存查询结果,会将整个流程走一遍,取得执行结果后再与需要的进行对比,看看是否命中,并以此说,既然不管缓存中有没有缓存到查询内容,都要整个流程走一遍,那缓存的优势在哪?

其实并不是这样,在第一次查询后,mysql便将查询语句以及查询结果进行hash处理并保留在缓存中,SQL查询到达之后,对其进行同样的hash处理后,将两个hash值进行对照,如果一样,则命中,从缓存中返回查询结果;否则,需要整个流程走一遍。


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