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MySQL数据库开发必备常识

来源:建站教学网  时间:2011-02-18 20:07:47

MySQL可以说是程序员应用最多的数据库,下面笔者为大家分享MySQL数据库开发当中的一些常识,存储引擎的选择,索引的设计及使用和大批量插入时SQL语句的优化。希望能对大家有帮助。

  存储引擎的选择

  声明:本文所针对的数据库版本都是MYSQL 5这里我主要针对两种存储引擎进行简单比较分别是MyISAM和InnoDB,首先比较下区别:

  1. MyISAM不支持事务,不支持外键,优点是访问速度高,批量插入速度快。假设大量的操作是select、insert,建议采用该存储引擎。但是在我的实际应用中,出现过批量插入过于频繁的时候,当数据量到达一定级别,出现表损坏的情况。

  2. InnoDB支持事务处理,但是相对于前者,处理效率低一些,并且其索引及数据也更占用磁盘空间。在存储一些关键数据,并需要对其进行事务操作的时候,我们可以选择innodb,当然,我认为他不应该是访问量太大的。

  索引的设计及使用

  没有索引的表是恐怖的,除非里头没多少数据,但是怎么设计索引是合理的?恐怕不是所有人都明白,这里简要分析下索引的设计及使用。

  1. 索引通常是设置where字句中的列,如果你设置select后的列,这是没有任何意义的。当然你需要对某列进行排序,order by后的列也是可以建成索引的。

  2. 使用唯一索引,主键就是最好的例子,假设你建的索引列,大量都是重复的,例如:性别,那么这样的索引并不会加快搜索速度。至于为什么,请大家自行了解索引的工作原理。

  3. 只要有可能,就要尽量限定索引的长度,例如索引列为 char(100),在其前10个字符大部分都是唯一的,请设置索引的长度为10,使用短索引可以加快查询速度,并节省硬盘空间。

  4. 索引的左前缀特性,联合索引实质上也是建立了多个的索引,那么是建立联合索引好还是分别建多个索引好呢?显然前者更好,利用左前缀特性,只要联合索引的最左的列被用到,那么索引都会被使用。

  5. 当然,最后要说的是,不要过度使用索引,索引越多,插入的速度越慢,尤其到数据量庞大时,同时,大量的索引将耗费很多硬盘空间,造成不必要的浪费。

  下面举几个列子来说明索引的使用:

  1.联合索引的左前缀

  先看索引结构:

以下是代码片段:
 mysql
> show index from user
  
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
  | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
  
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
  | user  |    0 | PRIMARY  |1 | user_id     | A   |     2 |     NULL | NULL   || BTREE|   | 
  
| user  |    1 | user     |1 | username    | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   | 
  
| user  |    1 | user     |2 | order | A   |  NULL |     NULL | NULL   || BTREE|   | 
  
| user  |    1 | user     |3 | email | A   |  NULL |     NULL | NULL   | YES  | BTREE|   | 
  
+-------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
  4 rows in set (0.00 sec)

user是联合索引的名称,包含3个列,分别是username,order,email。接下来执行以下sql,使用explain命令来分析下运行结果。

以下是代码片段:
 mysql
> explain select * from user where username='leehui'
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+ 
  | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref   | rows | Extra | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+ 
  |  1 | SIMPLE| user  | ref  | user    | user | 152     | const |    1 | Using where | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+-------+------+--------+ 
  1 row in set (0.00 sec) 
  mysql
> explain select * from user where pws='123'
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  |  1 | SIMPLE| user  | ALL  | NULL    | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  1 row in set (0.00 sec)

  在两句sql中,我们可以发现,第一个sql虽然没用上,全部的索引列,但由于使用到了最左端的列,所以,联合索引还是启用了,第二句没有使用到最左的列,所以索引没有使用。

2.关于like关键字

  对于使用like的查询,需要注意的是只有列的%不在第一个字符索引才可能被使用。以下分别展示了使用like的查询,第一个是索引被使用的,第二个是索引未被使用的。

以下是代码片段:
 mysql
> explain select * from user where username like'lee%'
  
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  | id | select_type | table | type  | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra | 
  
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  |  1 | SIMPLE| user  | range | user    | user | 152     | NULL |    1 | Using where | 
  
+----+-------------+-------+-------+---------------+------+---------+------+------+---------+ 
  1 row in set (0.00 sec) 
  mysql
> explain select * from user where username like'%lee'
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+ 
  | id | select_type | table | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | Extra | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+ 
  |  1 | SIMPLE| user  | ALL  | NULL    | NULL | NULL    | NULL |    2 | Using where | 
  
+----+-------------+-------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+ 
  1 row in set (0.00 sec)

   3. 查看索引使用情况

  使用以下命令:

 mysql> show status like 'Handler_read_key'
  
+------------------+-------+ 
  | Variable_name    | Value | 
  
+------------------+-------+ 
  | Handler_read_key | 0     | 
  
+------------------+-------+ 
  1 row in set (0.00 sec)

  如果索引正在工作,那么Handler_read_key 会很高,如果查询中出现Handler_read_rnd_next的值很高,则表明查询低效,索引的应用并不合理。

大批量插入时的SQL语句优化

  在大量插入时,尤其是并发插入时,mysql往往要承受更高的负载,使用mysql administortar的健康检查就可以发现,其avg的值相当高,在这种情况下,首先要做的是sql语句的优化,比较下面两个句子,后者的速度比前者要快得多。因为减少大量的连接。

  复制内容到剪贴板代码:

以下是代码片段:
 
insert into test values(aa,bb) 
  
insert into test values(cc,dd) 
  
insert into test values (aa),(bb),(cc),(dd)

  在我的一个实际应用中,由于需要经常有数百个并发的插入,我还采用了insert delayed into来取代insert into,前者与后者的区别是在执行插入语句时,数据保存在内存队列中,待数据库空闲时执行,但是会立即返回一个插入成功的信息。使用insert delayed into时需要注意:此时不能使用mysql_insert_id(),因为此时并没有真正插入。对特别重要的数据不宜采用该语句,避免数据以外丢失。

  其他杂谈

  1.mysql myisam 表超过4G无法访问的解决

  myisam引擎默认是支持4GB,innodb理论上可以到6TB,假设单张表容量超过4GB,可能导致表都无法访问了。可以通过以下命令增加表最大数据量:

以下是代码片段:
 mysql
> alter table user MAX_ROWS=1000000000 AVG_ROW_LENGTH=15000
  Query OK, 
2 rows affected (0.09 sec) 
  Records: 
2  Duplicates: 0  Warnings: 0

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