MyISAM与InnoDB存储引擎性能比较

简介

存储引擎	desc
MyISAM	高速引擎，查询速度快，但不支持事务
InnoDB	5.5版本后MySql默认数据库，支持事务和行级锁，速度比MyISAM慢

-	InnoDB	MyISAM
存储文件	.frm 表定义文件.ibd 数据文件和索引文件	.frm 表定义文件 .myd 数据文件 .myi 索引文件
锁	表锁、行锁	表锁
事务	支持	不支持
CRUD	读、写	读多
count查询	扫表	有专门存储的地方
索引结构	B+Tree	B+Tree
索引类型	聚簇索引：数据和索引在一起	非聚簇索引：数据和索引分开
叶子节点	记录完整的数据	记录数据的地址值

性能分析思路

1. 首先使用【慢查询日志】功能，去获取所有查询时间比较长的sql
2. 其次【查看执行计划】查看有问题的sql执行计划
3. 最后使用【show profiles[s]】 查看有问题的sql性能使用个情况
4. 具体步骤：
5. 打开mysql命令行：show variables like ‘%slow%’; set global slow_query_log = 1
6. 打开mysql命令行：show variables like ‘%profiling%’;
7. set profiling = 1;
8. 执行sql：show profiles; 获取id
9. 执行sql：show profile all for query (id)

索引思路

索引有什么用

1. 高效获取数据的数据结构
2. 使用b+tree结构
3. 索引是存储在磁盘文件中的(MyISAM 存储在单独的.myi文件，InnoDB存储在数据文件一起.ibd)

聚簇索引(Cluster Index) InnoDB

InnoDB存储引擎的数据组织方式是聚簇索引表：完整的记录存储在主键索引中，通过主键索引就可以获取记录所有的列，也就表数据和索引是在一起的。

索引的优势和劣势

优势

1. 可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，类似于书的目录
2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序成本，降低cpu消耗

劣势

1. 占用磁盘空间
2. 虽然能提高查询效率，但是会降低更新数据的效率

关于主键索引和辅助索引(次要索引)

InnoDB(聚簇索引cluster index)

主键索引：叶子节点会存储数据行，
辅助索引：叶子节点会存储主键值，然后再通过主键值进行数据检索，会进行二次索引。

MyISAM非聚簇索引

主键索引：叶子节点会存储数据地址值
辅助索引：叶子节点也会存储数据地址值

多使用组合索引

1. 常出现在where条件中的列，用组合索引，至于组合索引中的顺序很重要，需要匹配最左前缀原则，但是由于mysql中存在查询优化器，所以书写的sql条件顺序不一定是执行时候的where条件顺序
2. 常出现在order by 和group by语句中的列，最后按照顺序去创建组合索引
3. 常出现在select 语句中的列，建议按照顺序创建组合索引，多用覆盖索引，少用*作为结果
4. 最左匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>,<,between,like,%,or)就停止匹配
5. = 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的查询优化器会优化成索引可以识别的形式

EXPLAIN sql性能分析

1. id
2. select_type
3. table
4. partitions
5. type：system,const,eq_ref,ref,fulltext,ref_or_null,nuique_subquery,index_subquery,range,index_merge,index,all(除了all 都用到了索引，除了index_merge其他只可以用到一个索引，最少要用到range级别)
6. possible_keys 此次查询中可能选中到的索引数量
7. key
8. ref
9. rows 估算的扫描行数（innodb不是精确值，myisam是精确值）
10. filtered
11. extra

mysql性能优化

1. 将数据保存到内存中，保证从内存读取数据
2. 内存预热
3. 设计中间表
4. 减少关联查询，创建合理的冗余字段
5. 字段太多时，考虑垂直拆表
6. 将字段内容很多的字段单独拆解一个表