44 mysql索引

Posted 2022-10-06 yzm1017

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• 1. 索引
  • 聚集索引 primary key
  • 辅助索引
  • 唯一索引 unique
  • 普通索引：
  • 覆盖索引：
  • 联合索引：最左原则。（联合主键/唯一/普通等）
  • 正确使用索引
  • 查询优化神器——explain
• 2. mysql创建用户和授权
• 3. 数据备份与还原
• 4. mysql锁
• 5. 事务
  • 5.1 事务属性
  • 5.2 事务常见问题
  • 5.3 操作

1. 索引

索引优化是对查询性能优化最有效的手段。索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。

索引的目的在于提高查询效率。

B+树结构。

创建索引结构时，要使用区分度较高的字段那一列; 索引字段占用空间要尽量的小。

在建表时，添加索引；不要在添加数据后，再添加索引，会将所有数据都会扫描，很慢。

聚集索引 primary key

1. 按照每张表的主键（primary key）构造一棵B+树，同时叶子结点存放的是行记录全部数据，也将聚集索引的叶子结点称为数据页，每个数据页都通过一个双向链表来进行链接。每张表只能拥有一个聚集索引。
2. 如果未定义主键，mysql取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（not null）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。
3. 如果都没有，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚集索引。

好处：
    1.它对主键的排序查找和范围查找速度非常快，叶子节点的数据就是用户所要查询的数据。如用户需要查找一张表，查询最后的10位用户信息，由于B+树索引是双向链表，所以用户可以快速找到最后一个数据页，并取出10条记录。　
    2.范围查询（range query），即如果要查找主键某一范围内的数据，通过叶子节点的上层中间节点就可以得到页的范围，之后直接读取数据页即可。
    

聚集索引的添加方式：

# 两种创建方式：
create table t1(id int primary key,);
create table t1(id int,primary key(id));

# 表创建后添加索引
alter table 表名 add primary key(id);
# 删除索引
alter table 表名 drop primary key;

辅助索引

where 后面写其它字段条件，比如 ...where name=‘xxx’,没有用主键索引，这时候就需要给name字段添加辅助索引,加速查询。

除了聚集索引以外的其他索引都是辅助索引，也称非聚集索引。
与聚集索引区别是：辅助索引的叶子节点不包含行记录的全部数据，只存放对应字段与它的值，以及主键的值。如'name字段'，name的值，主键id值这样一个标签。

唯一索引 unique

create table t1(id int unique);
create table t1(id int,unique key u_name(id));  # 给这个索引起u_name名字

# 表创建后添加索引
alter table s1 add unique key u_name(id);
# 删除索引
alter table s1 drop index u_name;

普通索引：

# 创建
create table t1(id int,index index_name(id));
alter table s1 add index index_name(id);
creatr index index_name on s1(id);

# 删除
alter table s1 drop index u_name;
drop index 索引名 on 表名；

覆盖索引：

InnoDB存储引擎支持覆盖索引（covering index，或称索引覆盖），即从辅助索引中就可以得到查询记录，而不需要查询聚集索引中的记录。

好处：辅助索引不包含整行记录的所有信息，故其大小要远小于聚集索引，因此可以减少大量的IO操作。

联合索引：最左原则。（联合主键/唯一/普通等）

索引是有个最左匹配的原则的，所以建联合索引的时候，将区分度高的放在最左边，依次排下来，范围查询的条件尽可能的往后边放。

creatr table t1(id int,name char(10),index index_name(id,name));

正确使用索引

并不是说我们创建了索引就一定会加快查询速度，若想利用索引达到预想的提高查询速度的效果，我们在添加索引时，必须遵循以下问题:
1.范围问题，或者说条件不明确，条件中出现这些符号或关键字：>、>=、<、<=、!= 、between...and...、like
范围越大，速度越小；
    ...where id=1000 比 ...where id>1000  要快。
使用like时，通配符写在后面要比写在前面快。 'al%' > '%ex'

2.尽量选择区分度高的列作为索引(树的高度较低),区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0。

3.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

4. 索引列不能参与计算，保持列“干净“。

5.and与or的逻辑
   条件1 and 条件2:所有条件都成立才算成立，但凡要有一个条件不成立则最终结果不成立
   条件1 or 条件2:只要有一个条件成立则最终结果就成立
   and:mysql会按照联合索引，从左到右的顺序找一个区分度高的索引字段(这样便可以快速锁定很小的范围)，加速查询。
   or:mysql会按照条件的顺序，从左到右依次判断。
6.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，对于组合索引mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配(指的是范围大了，有索引速度也慢)，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。

查询优化神器——explain

rows是核心指标，绝大部分rows小的语句执行一定很快.

mysql> explain select * from s1 where id=10000;

+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows    | Extra       |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | s1    | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL | 2987134 | Using where |
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+---------+-------------+
1 row in set (0.01 sec)

2. mysql创建用户和授权

对新用户增删改

1.创建用户:
# 指定ip：192.118.1.1的chao用户登录
create user 'chao'@'192.118.1.1' identified by '123';
# 指定ip：192.118.1.开头的chao用户登录
create user 'chao'@'192.118.1.%' identified by '123';
# 指定任何ip的chao用户登录
create user 'chao'@'%' identified by '123';

2.删除用户
drop user '用户名'@'IP地址';

3.修改用户
rename user '用户名'@'IP地址' to '新用户名'@'IP地址';

4.修改密码
set password for '用户名'@'IP地址'=Password('新密码');

对当前的用户授权管理

#查看权限
show grants for '用户'@'IP地址'

#授权 chao用户仅对db1.t1文件有查询、插入和更新的操作
grant select ,insert,update on db1.t1 to "chao"@'%';

# 表示有所有的权限，除了grant这个命令，这个命令是root才有的。chao用户对db1下的t1文件有任意操作
grant all privileges  on db1.t1 to "chao"@'%';
#chao用户对db1数据库中的文件执行任何操作
grant all privileges  on db1.* to "chao"@'%';
#chao用户对所有数据库中文件有任何操作
grant all privileges  on *.*  to "chao"@'%';
 
#取消权限
 
# 取消chao用户对db1的t1文件的任意操作
revoke all on db1.t1 from 'chao'@"%";  

# 取消来自远程服务器的chao用户对数据库db1的所有表的所有权限

revoke all on db1.* from 'chao'@"%";  

取消来自远程服务器的chao用户所有数据库的所有的表的权限
revoke all privileges on *.* from 'chao'@'%';

3. 数据备份与还原

备份：

mysqldump -uroot -p -B -d 库 >路径+文件名称.sql

-B ：会记录库名，还原的时候会自动创建这个库。

还原：

mysql -uroot -p < 路径+文件名称.sql

4. mysql锁

Innodb默认加行锁, MyISAM 默认表锁。

# 加表锁：
显示加锁：
    共享读锁：lock table tableName read;
    独占写锁：lock table tableName write;

    同时加多锁：lock table t1 write,t2 read;
    批量解锁：unlock tables;

# 行级锁：
排它锁：
    select * from 表名 where 条件 for update;

查看死锁

第一种：
    1.查询是否锁表
　　　　show OPEN TABLES where In_use > 0;
    2.查询进程（如果您有SUPER权限，您可以看到所有线程。否则，只能看到自己的线程）
　　　　show processlist
    3.杀死进程id（就是上面命令的id列）
　　　　kill id
第二种：
    1.查看下在锁的事务 
　　　　SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
    2.杀死进程id（就是上面命令的trx_mysql_thread_id列）
       kill 线程ID
例子：
　　查出死锁进程：SHOW PROCESSLIST
　　杀掉进程     KILL 420821;
其它关于查看死锁的命令：
　　1：查看当前的事务
　　　　SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX;
　　2：查看当前锁定的事务
　　　　SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCKS;
　　3：查看当前等锁的事务
　　　　SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_LOCK_WAITS;

5. 事务

逻辑上是一组sql语句操作，组成这组操作的各个sql语句，执行时要么全部成功，要么全部失败。

5.1 事务属性

事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有ACID属性。

1. 原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元。在当时原子是不可分割的最小元素，其对数据的修改，要么全部成功，要么全部都不成功。
2. 一致性（Consistent）：事务开始到结束的时间段内，数据都必须保持一致状态。
3. 隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的"独立"环境执行。
4. 持久性（Durable）：事务完成后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。

5.2 事务常见问题

1.更新丢失（Lost Update）
　　原因：当多个事务选择同一行操作，并且都是基于最初选定的值，由于每个事务都不知道其他事务的存在，就会发生更新覆盖的问题。类比github提交冲突。

2.脏读（Dirty Reads）
　　原因：事务A读取了事务B已经修改但尚未提交的数据。若事务B回滚数据，事务A的数据存在不一致性的问题。

3.不可重复读（Non-Repeatable Reads）
　　原因：事务A第一次读取最初数据，第二次读取事务B已经提交的修改或删除数据。导致两次读取数据不一致。不符合事务的隔离性。

4.幻读（Phantom Reads）
　　　原因：事务A根据相同条件第二次查询到事务B提交的新增数据，两次数据结果集不一致。不符合事务的隔离性。

5.3 操作

开启事物：start transaction; / begin；
commit； 提交保存
rollback； 回滚事务

在事务中加锁，如果一直没有commit，这把锁一直会存在。