mysql优化学习笔记一

秒速五厘米 2022-05-10 04:46 336阅读 0赞

mysql优化分为以下几大部分：

硬件（SSD/HDD） + 操作系统 + 参数（性能与安全成反比）+ 索引 + 架构

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参考书籍：《mysql运维内参》电子版

mysql的规范（mysql开发规范） inception开发规范工具

tidb（数据统计）  
mycat => 数据量大，分片多后期很麻烦

常用工具

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200万、2亿、200亿优化都是一样的索引

索引定位存储数据位置，存放于磁盘或者内存

懂得了B+树，就懂了索引！

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通过存储过程，在mysql里面造千万级数据

[https://www.jianshu.com/p/e30fe5273ae5][https_www.jianshu.com_p_e30fe5273ae5]

原理：通过mysql驱动连接，然后用stringBuffer 拼接 insert into t\_table语句，每10万条提交一次。（这个亲测过）

mysql常与错误之表卡死：

[https://blog.csdn.net/tang\_xiaotang/article/details/81069633][https_blog.csdn.net_tang_xiaotang_article_details_81069633]

其它问题：

[https://blog.csdn.net/bedweather/article/details/6743951][https_blog.csdn.net_bedweather_article_details_6743951]

[https://blog.csdn.net/mrwangc/article/details/54864641][https_blog.csdn.net_mrwangc_article_details_54864641]

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学习数据结构网站：  
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

索引：上大学时老师讲的目录

官方：（索引是帮助mysql高效获取数据的排好序的数据结构）

**索引底层数据结构：**

**二叉树**:

如果索引是顺序存放的话（例如：1,2,3,4,5），这样二叉树和顺序查找就没什么区别了。

**红黑树**：

如果数据量很大,深度很深

**HASH :**

不能范围查询（例如: i>3）

**BTree :**(度是4,下面的数据会小于4，存储不到4个，是15/16左右会划分)  
度相当于红黑树是横向扩展,大大降低了深度

B-Tree的度可以无限扩大么?

不能,因为内存有限(内存从硬盘读取的数据有限（一次只能读取1页,大概4K）,mysql会自动  
去根据硬件计算,然后一层最多只能存放一页大小是数据)

为什么不用B+Tree,为什么要用B-Tree?

**B+Tree**：  
   
相当于BTree,把数据放在叶子节点,非叶子节点就存放地址(可以扩大度的数量);B+Tree还有  
一个指针（用于顺序访问）

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mysql存储引擎：

[https://www.cnblogs.com/changna1314/p/6878900.html][https_www.cnblogs.com_changna1314_p_6878900.html]

innodb(  聚集：数据和索引放在一起)

myisam(非聚集：数据和索引分开放)

存储引擎是表级别不是数据库级别

innodb表是否需要主键?  
是必须要主键(自动选择不重复的列来当主键,没有则后台自动生成)  
最好是自增（方便范围查询,提高性能）

为什么非主键索引结构叶子节点存储的是主键值?  
(一致性和节省存储空间)  
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联合索引：

底层存储：将所有索引存放在一个地方,依次去比较每个索引,用ASCII码去比较

索引最左前缀原理?

参考：[https://blog.csdn.net/davidwang9527/article/details/2236841][https_blog.csdn.net_davidwang9527_article_details_2236841]

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[https_www.jianshu.com_p_e30fe5273ae5]: https://www.jianshu.com/p/e30fe5273ae5
[https_blog.csdn.net_tang_xiaotang_article_details_81069633]: https://blog.csdn.net/tang_xiaotang/article/details/81069633
[https_blog.csdn.net_bedweather_article_details_6743951]: https://blog.csdn.net/bedweather/article/details/6743951
[https_blog.csdn.net_mrwangc_article_details_54864641]: https://blog.csdn.net/mrwangc/article/details/54864641
[https_www.cnblogs.com_changna1314_p_6878900.html]: https://www.cnblogs.com/changna1314/p/6878900.html
[https_blog.csdn.net_davidwang9527_article_details_2236841]: https://blog.csdn.net/davidwang9527/article/details/2236841