前言
谁说MySQL查询千万级别的数据很拉跨?我今天就要好好的和你拉拉家常,畅谈到深夜,一起过除夕!这篇文章也是年前的最后一篇,希望能带给大家些许收获,不知不觉查找文档和参考实体书籍就写了这么多,自己都感觉到意外。不禁感慨到,知道的越多,才知道不知道的更多。
开发人员或者是DBA都应该关注MySQL使用的存储引擎,选择合适存储引擎对你的应用性能提升是明显的。在阅读到本文的时候,肯定是有一定的MySQL或者其它数据库基础的,不然有些地方看着会很费劲。重点地方,我都进行了加粗处理,这样更容易获取关键知识点。
关于存储引擎,一篇文章也不可能面面俱到,对个人觉得比较重要、于工作有益的方面进行阐述。如果真的去深挖,估计得一本书的篇幅。顺带还介绍一些数据类型选择、字符集设置、索引的使用;视图、存储过程、函数以及触发器啊等等会在下一篇博文进行详细的描述。但本文不会做太详细的叙述。本篇文章以存储引擎的选择为核心,如果有出现瑕疵的地方,希望您能留下宝贵的建议。
今天发现了一个神奇的参数:-site:xxxx.net
正文
一、存储引擎的选择(表类型)
1、存储引擎的介绍
与到多数关系型数据库的区别在于MySQL有一个存储引擎的概念,针对不同的存储需求可以选择最合适的存储引擎。MySQL中的插件式的存储引擎是其一大特色,用户可以根据应用的需求选择如何存储、是否索引,是否使用事务。嘿嘿,你也可以根据业务环境去适配最适合自己业务的存储引擎。
Oracle从中嗅到了商机,收购了MySQL,从此有了企业版(商业支持)。社区版依旧可以免费下载。另一大魅力也是因为开源,社区高度活跃,人人都可贡献。接下来介绍几种使用比较多的存储引擎,存储引擎并无优劣之分,有的只是谁更适合对应的生产业务环境。
MySQL5.0中支持的存储引擎有FEDERATED、MRG_MYISAM、MyISAM、BLACKHOLE、CSV、MEMORY、ARCHIVE、NDB Cluster、BDB、EXAMPLE、InnoDB(MySQL5.5以及MariaDB10.2之后的默认存储引擎)、PERFORMANCE_SCHEMA(非常规存储数据引擎)。下面给出MySQL与MariaDB支持的存储器引擎的对比,可以看出MariaDB新增了Aria引擎:
查看存储引擎
通过MySQL登录自带的字符界面输入show engines\G;
或者使用支持MySQL查询的工具SQLyog、phpMyAdmin、MySQL workbench等查询支持的引擎,这里只展示部分哟:
[test@cnwangk ~]$ mysql -uroot -p
Enter password:
mysql> show engines\G;
*************************** 2. row ***************************
Engine: MRG_MYISAM
Support: YES
Comment: Collection of identical MyISAM tables
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 3. row ***************************
Engine: MyISAM
Support: YES
Comment: MyISAM storage engine
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 6. row ***************************
Engine: MEMORY
Support: YES
Comment: Hash based, stored in memory, useful for temporary tables
Transactions: NO
XA: NO
Savepoints: NO
*************************** 8. row ***************************
Engine: InnoDB
Support: DEFAULT
Comment: Supports transactions, row-level locking, and foreign keys
Transactions: YES
XA: YES
Savepoints: YES
9 rows in set (0.00 sec)
作用描述:
- Engine:引擎名称(描述);
- Support:当前版本数据库是否支持该存储引擎,YES:支持、NO:不支持;Supports transactions, row-level locking, and foreign keys,个人字面上翻译这段话:支持事务、行级别锁和外键;
- Comment:对该存储引擎的详情描述,比如描述该引擎否支持事务和外键;
- Transactions:对该存储引擎是否支持事务的描述,YES:支持、NO:不支持;
- XA:是否满足XA规范。XA规范是开放群组关于分布式事务处理(DTP)的规范。YES:支持、NO:不支持;
- Savepoints:字面意思是保存点,对事物控制是否支持,YES:支持、NO:不支持。
小声哔哔,如果你能阅读明白官方的一些英文文档,这将有助于你对MySQL存储引擎的进一步理解,养成阅读源码或者文档的能力。
顺带的提一下MySQL的妹妹MariaDB。在MySQL的复刻版本MariaDB中10.2之前使用的自带的新引擎Aria,在MariaDB10.2之后使用的默认存储引擎也是InnoDB,足以看出InnoDB存储引擎的优秀之处。MariaDB的API和协议兼容MySQL,另外又添加了一些功能,以支持本地的非阻塞操作和进度报告。这意味着,所有使用MySQL的连接器、程序库和应用程序也将可以在MariaDB下工作。在此基础上,由于担心甲骨文MySQL的一个更加封闭的软件项目,Fedora等Linux发行版已经在最新版本中以MariaDB取代MySQL,维基媒体基金会的服务器同样也使用MariaDB取代了MySQL。
主要需要了解的几种存储引擎:
- MyISAM
- InnoDB
- MEMORY
- MERGE
下面将着重介绍我最近看书认识的几种常用的存储引擎,对比各个存储引擎之间的区别,帮助我们理解不同存储引擎的使用方式。更多详情可以参考MySQL的官方文档。
2、部分存储引擎的特性
存储引擎/支持特性 | 存储限制 | 事务安全 | 锁机制 | B树索引 | 哈希索引 | 全文索引 | 集群索引 | 数据缓存 | 索引缓存 | 数据可压缩 | 空间使用 | 内存使用 | 批量插入速度 | 外键支持 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MyISAM | 有 | 表锁 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 低 | 低 | 高 | |||||
InnoDB | 64TB | 支持 | 行锁 | 支持 | 支持(5.6) | 支持 | 支持 | 支持 | 高 | 高 | 低 | 支持 | ||
MEMORY | 有 | 表锁 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | N/A | 中等 | 高 | |||||
MERGE | 没有 | 表锁 | 支持 | 支持 | 低 | 低 | 高 | |||||||
NDB | 有 | 行锁 | 支持 | 支持 | 支持 | 低 | 高 | 高 |
InnoDB存储引擎在MySQL5.6版本开始支持全文索引。在MySQL5.7推出了虚拟列,MySQL8.0新特性加入了函数索引支持。
2.1、MyISAM存储引擎
MyISAM是MySQL5.5之前默认的存储引擎。MyISAM不支持事务、不支持外键。优势在于访问速度快,对事务完整性没有特殊要求或者以select和insert为主的应用基本上可以使用MyISAM作为存储引擎创建表。我们先弄个例子出来演示,事先准备了一张数据千万级别的表,看看这个存储引擎的特性:
我已经创建好了数据库为test,在test中分别创建了两张表test和tolove。test表在创建的时候指定默认存储引擎为MyISAM,tolove表指定存储引擎为InnoDB。
使用MyISAM存储引擎创建的表tolove,查询存储有1kw数据的表tolove。
tips:你可以使用use test
,切换到test数据库,就不用像我这样查询tolove表去指定test数据库了哟!
MySQL [(none)]> select count(*) from test.tolove;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (0.000 sec)
再看演示使用InnoDB存储引擎创建的表test,同样为了演示,事先随机生成了1kw条数据。
MySQL [(none)]> select count(*) from test.test;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (3.080 sec)
进行对比同样存储1kw条数据的表,使用MyISAM作为存储引擎查询速度堪称光速1 row in set (0.000 sec),使用InnoDB存储引擎查询速度稍逊一筹1 row in set (3.080 sec)。
MyISAM在磁盘中存储的文件:
每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件,其文件名和表名都相同,扩展名分别是:
- .frm:存储表定义;
- .MYD:MYData,存储数据;
- .MYI:MYindex,存储索引。
数据文件和索引文件可以存放在不同的目录,平均分布IO,获得更快的速度,提升性能。需要指定索引文件和数据文件存储的路径,创建表时通过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY参数指定,表明不同MyISAM表的索引文件和数据文件可以存放在不同的路径下。当然,需要给予该路径的访问权限。
MyISAM损坏处理方式 :
MyISAM类型的表可能会损坏,原因多种多样。损坏后的表有可能不能被访问,会提示需要修复或者访问后提示返回错误结果。MyISAM类型的表,可以通过提供的修复工具执行CHECK TABLE语句检查MyISAM表的健康程度,使用REPAIR TABLE语句修复一个损坏的表。表损坏可能会导致数据库异常重新启动,需要尽快修复并确定原因好做应对策略。
使用MyISAM存储引擎的表支持3种不同的存储格式,如下:
- 静态表,固定长度;
- 动态表
- 压缩表
静态表是MyISAM存储引擎的默认存储格式,字段长度是定长,记录都是固定长度。优势在于存储迅速、容易缓存、出现故障易恢复;缺点是相对耗存储空间。需要注意的是:如需保存内容后面的空格,默认返回结果会去掉后面的空格。
动态表包含变长字段,记录不是固定长度,存储优势:占用空间相对较小、但频繁删除和更新记录会产生碎片。这时,需要定期执行optimize table
语句或者myisamchk -r
命令来改善性能,出现故障恢复相对较难。
压缩表由mysiampack工具创建,占用磁盘空间很小。因为每个记录是被单独压缩,所以访问开始非常小。
梳理一下MyISAM存储引擎的要点,如下图1-2-2-1所示:
顺带安利一波,前段时间发现WPS也能够制作精美的思维导图,并且支持一键导入到doc文件中。普通用户最多可存储150个文件。之前也用过XMind、processon、gitmind等等,现在使用WPS更方便了。
2.2、InnoDB存储引擎
优点与缺点:InnoDB存储引擎提供了具有提交(commit)、回滚(rollback)和崩溃恢复能力的事务安全。但对比MyISAM存储引擎,InnoDB写的处理效率相对差一些,并且会占用更多的磁盘空间保留数据和索引。下图是我存储了1kw条数据的表,并且使用的是InnoDB存储引擎。student01表同样使用了InnoDB存储引擎,存储数据为100w条。从下图可以看出存储数据索引在.ibd文件中、表结构则存在.frm文件中。
2.2.1、自动增长列
InnoDB表的自动增长列可以手工插入,但插入的值为空或者0,则实际插入的将是自动自动增长后的值。
本来想继续使用bols那张表作为演示的,思来想去还是正经一点。为了演示,我又新增了一张表为autoincre_test,表示id设置为主键且自增长,存储引擎选择InnoDB。然后插入了3条数据进行演示。查询当前线程最后插入数据的记录使用值:
MySQL [test]> create table autoincre_test(id int not null auto_increment,name varchar(16),primary key(id))engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.018 sec)
MySQL [test]> insert into autoincre_test values(1,'1'),(0,'2'),(null,'3');
Query OK, 3 rows affected (0.007 sec)
Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0
MySQL [test]> select * from autoincre_test;
+----+------+
| id | name |
+----+------+
| 1 | 1 |
| 2 | 2 |
| 3 | 3 |
+----+------+
3 rows in set (0.000 sec)
select last_insert_id();
MySQL [test]> select last_insert_id();
+------------------+
| last_insert_id() |
+------------------+
| 2 |
+------------------+
1 row in set (0.000 sec)
tips:可以通过alter table table_name=n;
语句强制设置自动增长列的初始值,默认从1开始,但该强制的默认值是保留在内存中的,如果使用该值之前数据库重新启动,强制默认值则会丢失,就需要重新设置,毕竟使用内存没有加载到磁盘中。
通过上面的演示,你会发现插入记录是0或者空时,实际插入的将是自动增长后的值。通过last_insert_id()
函数可以查询当前线程最后插入数据的记录使用值。如果一次插入多条记录,则返回的是第一条记录使用的自动增长值,这里就不演示插入多条数据了。记住一点,可以使用last_insert_id()
去查询id记录值。
对于InnoDB表,自动增长列必须是索引。如果是组合索引,也必须是组合索引的第一列。但对于MyISAM表,自动增长列可以是组合索引的其它列。这样插入记录后,自动增长列是按照组合索引的前面几列排序后递增的。你可以创建一张表指定MyISAM存储引擎,然后将两列字段组合索引进行测试验证。
2.2.2、外键约束
在MySQL中,目前支持外键约束的存储引擎只有InnoDB。创建外键的时候,要求父表必须有对应的索引。子表创建外键的时候,也会自动创建对应的索引。下面将通过实例进行讲解。可以从MySQL官网下载示例数据库world和sakila进行参考。
- city表,FOREIGN KEY (
CountryCode
) REFERENCEScountry
(Code
) - country表
- countrylanguage表,FOREIGN KEY (
CountryCode
) REFERENCEScountry
(Code
)
通过MySQL workbench或者Navicat逆向生成物理模型进行参考,更加直观。插一句,在MySQL的官网同样有一个sakila数据库是关于演员电影的,也提供了sakila的ERR物理模型图,这句话做了超链接,可以直接访问。给出我之前逆向生成的world数据库的物理模型:
在创建索引时,可以指定在删除、更新父表时,对子表进行的相应操作包含:
- restrict
- cascade
- set null和no action
其中restrict
和no action
相同,restrict限制在子表有关联记录的情况下父表无法更新;cascade表示在父表更新或删除的时候,级联更新或者删除子表对应记录;set null表示在父表更新或删除的时候,子表的对应字段被set null。选择cascade以及set null时需要谨慎操作,有可能导致数据丢失。
在导入多个表的数据时,如果忽略表之前的导入顺序,可以暂时关闭外键检查;同样执行load data和alter table时也可以暂时关闭外键检查加快处理的速度,提升效率。关闭外键检查的命令为:
set foreign_key_checks=0;
执行完导入数据或者修改表的操作后,通过开启外键检查命令改回来:
set foreign_key_checks=1;
对于InnoDB类型的表,外键信息可以通过show create table
或者show table status
查看。比如查找world数据库中的city表:
MySQL [sakila]> show table status like 'city'\G
关于外键约束就提这么多,没有演示创建以及删除,因为贴太多的SQL语句太占篇幅了。可以到MySQL官网下载world和sakila数据库进行测试。
2.2.3、存储方式
InnoDB存储表和索引有两种方式:
- 共享表空间存储
- 多表空间存储
使用共享表空间存储,这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中,数据和索引保存在innodb_data_home_dir和innodb_data_file_path定义的表空间中,可以是多个文件。在开头介绍InnoDB存储引擎时也提到过文件存储位置。
使用多表空间存储,这种方式创建的表的表结构仍然保存在.frm文件中,但每个表的数据和索引单独保存在.ibd文件中。如果是个分区表,则每个分区对应单独的.ibd文件,文件名为表名+分区名。可以在创建分区的时候指定每个分区的数据文件位置,以此来平均分布磁盘的IO,达到缓解磁盘压力的目的。如下是在Windows下使用InnoDB存储了海量数据的文件:
使用多表空间存储需要设置参数innodb_file_per_table
,重启数据库服务器才能生效哟。多表空间的参数生效后,只对新建的表生效。多表空间的数据文件无大小限制,无需设置初始大小,也不需设置文件的最大限制与扩展大小等参数。使用多表空间存储优势在于方便单表备份和恢复操作。虽然不能直接复制.frm和.ibd文件达到目的,但可以使用如下命令操作:
alter table table_name discard tablespace;
alter table table_name import tablespace;
将备份恢复到数据库中,单表备份,只能恢复到原来所在的数据库中,无法恢复到其它数据库中。如过需要将单表恢复至其它目标数据库中,则需要通过mysqldump和mysqlimport来实现。
注意:即便多表存储更有优势,但是共享表存储空间依旧是必须的,InnoDB将内部数据字典和在线重做日志存在这个文件中。
梳理一下InnoDB存储引擎的要点,如下图1-2-2-2所示:
关于InnoDB存储引擎就介绍到此处了,更多详情可以参考MySQL的官方文档。是不是发现了我只在MyISAM和InnoDB存储引擎做了总结的思维导图。没错,只做了这两个,因为这俩最常用。至于为啥是粉色背景,因为老夫有一颗少女心!
2.3、MEMORY存储引擎
MEMORY存储引擎使用存在与内存中的内容来创建表。每个MEMORY表只对应一个磁盘文件,格式是.frm。MEMORY类型的表访问速度极快,存在内存中当然快。这就是Redis为什么这么快?不仅小?还能持久?咱回到正题,MEMORY存在内存中并默认使用hash索引,一旦服务关闭,表中数据会丢失。创建一张名为GIRLS的表指定存储引擎为MEMORY,注意了在UNIX和Linux操作系统下,是对字段和表名大小是写敏感的,关键字不影响。
CREATE TABLE GIRLS (
ID int NOT NULL,GIRE_NAME varchar(64) NOT NULL,GIRL_AGE varchar(10) NOT NULL,
CUP_SIZE varchar(2) NOT NULL,PRIMARY KEY (ID)
) ENGINE=MEMORY DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin;
还记得在介绍存储引擎做的那会张表格吗,有介绍到MEMORY支持B TREE索引。虽然MEMORY默认使用的索引是hash索引,但是你可以手动指定索引类型。例如默认手动指定使用关键字USING HASH:
-- 创建索引指定索引类型为hash。
create index mem_hash USING HASH on GIRLS(ID);
-- 查询索引类型,简化了一下,只展示了部分参数。
mysql> SHOW TABLE STATUS LIKE 'GIRLS'\G
*************************** 1. row ***************************
Name: GIRLS
Engine: MEMORY
Version: 10
Row_format: Fixed
1 row in set (0.00 sec)
虽然MEMORY容易丢失数据,但是在启动MySQL服务的时候,我们可以使用--init-file选项,将insert into ... select或者load data infile这样的语句存放在这个指定的文件中,就可以在服务启动时从持久稳固的数据源装载表。
服务器需要提供足够的内存来维持所有在同一时间使用的MEMORY表,当不在需要MEMORY表内容之时,释放被MEMORY表使用的内存。仔细思考一下,如果内存用了不释放那将有多可怕。此时可以执行delete form 或truncate table亦或完整地删除整个表,使用drop table。这里提一点,在Oracle中也同样支持truncate,使用truncate的好处在于不用再去考虑回滚(rollback),效率更高。使用truncate需要在命令模式下使用,其它客户端工具可能不支持。
每个MEMORY表中存放的数据量大小,受max_heap_table_size系统变量约束,初始值为16MB,可以根据需求调整。通过max_rows可以指定表的最大行数。
MEMORY存储引擎最大特色是快,主要用于内容变化不频繁的代码表,或者是为了做统计提供的中间表,效率更高。使用MEMORY时需谨慎,万一忘了这厮重启数据就没了就尴尬了。所以在使用时,考虑好重启服务器后如何取得数据。
关于MEMORY存储引擎就介绍到这里,大部分都是些理论知识,更多的需要自己去实践测试。
2.4、MERGE存储引擎
MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合,这些MyISAM表必须结果完全相同,MERGE表本身没有数据,对MERGE类型的表可以进行查询、更新、删除操作,实际上是对内部的MyISAM表进行操作的。对于MERGE类型表的插入操作,通过insert_method子句定义插入的,可以有3个不同的值,使用first或last插入操作对应开始与最后一个表上。如果不定义这个子句,或者定义为NO,表示不能对MERGE表进行操作。
对MERGE表进行DROP操作,只是对MERGE的定义进行删除,对内部表没有任何影响。MERGE表上保留两个文件,文件名以表的名字开始,分别为:
- .frm文件存储表定义;
- .mrg文件包含组合表的信息,包含表组成、插入数据依据。
可以通过修改.mrg文件来修改表,但修改后需要使用flush tables刷新。测试可以先创建两张存储引擎为MyISAM的表,再建一张存储引擎为MERGE存储引擎的表。如下所示创建demo为总表指定引擎为MERGE,demo01和demo02为分表:
CREATE TABLE `merge_demo` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`NAME` VARCHAR(16) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE=MERGE UNION=(merge_demo01,merge_demo02)
INSERT_METHOD=LAST DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
CREATE TABLE `merge_demo01` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`NAME` VARCHAR(16) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
CREATE TABLE `merge_demo02` (
`ID` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`NAME` VARCHAR(16) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
通过插入数据验证MERGE确实是一个MyISAM的组合,就是这么神奇。如下所示,只对demo01和demo02进行插入:
INSERT INTO study.`merge_demo01` VALUES(1,'demo01');
INSERT INTO study.`merge_demo02` VALUES(1,'demo02');
mysql [study]> select * from merge_demo;
+----+--------+
| ID | NAME |
+----+--------+
| 1 | demo01 |
| 1 | demo02 |
+----+--------+
2 rows in set (0.000 sec)
插入完数据,分别查看demo01和demo02各只有一条数据,总表可以看到俩分表的全部数据。关键是指定了insert_method=last。MERGE表和分区表的区别,MERGE并不能智能地将记录插入到对应表中,而分区表可以做到。通常我们使用MERGE表来透明的对多个表进行查询和更新操作。可以自己在下面测试总表插入数据,看分表的情况,我这里就不贴代码了。
关于MySQL自带的几款常用存储引擎就介绍到此,感兴趣的可以私下测试验证,更多参考请到官网获取API或者DOC文档。
除了MySQL自带的一些存储引擎之外,常见优秀的第三方存储引擎有TokuDB,一款开源的高性能存储引擎,适用于MySQL和MariaDB。更多详情可以去TokuDB官网了解哟。
2.5、修改表的存储引擎
创建新表时,如果不指定存储引擎,系统会使用默认存储引擎。在MySQL5.5之前默认的存储引擎为MyISAM,在MySQL5.5之后默认的存储引擎为InnoDB。如果想修改默认存储引擎,可以通过配置文件指定default-table-type
的参数。关于存储引擎的查看,在上面介绍存储引擎的时候已经有说明了。
方法一:建表即指定当前表的存储引擎
在创建tolove表的时候就指定存储引擎,例如指定存储引擎为MyISAM,默认编码为utf8:
-- Create Table
CREATE TABLE `tolove` (
`ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`GIRL_NAME` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
`GIRL_AGE` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,`CUP_SIZE` varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`ID`)
) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=20000001 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
测试生成的数据量比较大,随机生成了1千万条数据。查询(select)业务相对较多,在建表的时候就指定默认存储引擎MyISAM,统计(count)的效率很高。以我的渣渣电脑,使用INNODB存储引擎,统计一次需要2~3秒左右。在上面讲到MYISAM的时候,已经将查询时间进行过对比。
方法二:使用alter table修改当前表的存储引擎
修改创建的tolove表为MYISAM引擎进行测试。
-- 修改创建的tolove表为MYISAM引擎进行测试
ALTER TABLE test.`tolove` ENGINE=MYISAM;
修改test表的存储引擎为INNODB进行测试。
-- 修改表的存储引擎为INNODB进行测试
ALTER TABLE test.`test` ENGINE=INNODB;
SHOW CREATE TABLE查询表的存储引擎,分别查询test表和tolove表,在讲存储引擎为MyISAM的时候,有演示过哟!
SHOW CREATE TABLE test.`test`;
SHOW CREATE TABLE test.`tolove`;
如果在工具中无法看全,可以导出成xml、csv、html等查询,以下是我查询出自己创建表时设置的存储引擎为InnoDB:
-- 显示出我创建的test表的SQL语句存储引擎为InnoDB
CREATE TABLE `test` ( `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `STU_NAME` varchar(50) NOT NULL, `SCORE` int(11) NOT NULL, `CREATETIME` timestamp NOT NULL DEFAULT current_timestamp() ON UPDATE current_timestamp(), PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20000001 DEFAULT CHARSET=utf8
-- 显示出我创建的tolove表的SQL语句,存储引擎为MyISAM
CREATE TABLE `tolove` ( `ID` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `GIRL_NAME` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `GIRL_AGE` varchar(64) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, `CUP_SIZE` varchar(10) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=20000001 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin
存储引擎的修改就介绍这么多,看到我的自增长列(AUTO_INCREMENT)ID到了20000001,之前随机生成过一次1kw条数据哟!有一部分解释说明我写在了代码块中,看起来更加舒服。
3、存储引擎的选择
在选择合适的存储引擎时,应根据应用特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统,你可以选择多种存储引擎满足不同的应用场景需求。如何选择合适的存储引擎呢?存储引擎的选择真的很重要吗?
确实应该好好思考,在并不复杂的应用场景下,可能MyISAM存储引擎就能满足日常开销。或许在另外一种场景之下InnoDB才是最佳选择,综合性能更好,满足更多需求。
MyISAM是MySQL的默认的插件式存储引擎,是MySQL在5.5之前的默认存储引擎。如果应用以读和插入操作居多,只有很少的更新和删除操作,对事务完整性、并发性没有很高的需求,此时首选是MyISAM存储引擎。在web和数据仓库最常用的存储引擎之一。
InnoDB用于事务处理应用程序,并且支持外键。是MySQL在5.5之后的默认存储引擎,同样也是MariaDB在10.2之后的默认存储引擎,足见InnoDB的优秀之处。如果应用对事务完整性有较高的要求,在并发情况下要求数据高度一致性。数据除了插入和查询以外,还包括很多的更新和删除操作,那么InnoDB应该是比较合适的存储引擎选择。InnoDB除了有效地降低由于删除和更新导致的锁定,还可以确保事务的完整提交(commit)、回滚(rollback)。对类似计费系统或者财务系统等对数据准确性要求比较高的系统,InnoDB也是合适的选择。插点题外话,本人在工作中使用Oracle数据库也有一段时间,Oracle的事务确实很强大,处理大数据压力很强。
MEMORY存储引擎将所有的数据存在RAM中,在需要快速定位记录和其它类似数据的环境下,可提供极快的访问。MEMORY的缺陷在于对表的大小有限制,太大的表无法缓存在内存中,其次是要确保表的数据可以恢复,数据库异常重启后表的数据是可恢复的。MEMORY表通常用于更新不太频繁的小表,快速定位访问结果。
MERGE用于将一组等同的MyISAM存储引擎的表以逻辑方式组合在一起,并作为一个对象应用它们。MERGE表的优点在于可以突破对单个MyISAM表大小的限制,并通过将不同的表分布在多个磁盘上,改善MERGE表的访问效率。对数据局仓库等VLDB环境很适合。
最后,关于存储引擎的选择都是根据别人实际经验去总结的。并不是一定契合你的应用场景,最终需要用户对各自应用进行测试,通过测试来获取最合适的结果。就像我开始列举的示例,数据量很庞大,对查询和插入业务比较频繁,我就开始对MyISAM存储引擎进行测试,确实比较符合我的应用场景。
关于存储引擎的选择,总结简化如下图1-3:
4、表的优化(碎片整理)
在开始介绍存MyISAM和InnoDB储引擎的时候,我也展示过存储大量数据所占的磁盘空间。使用OPTIMIZE TABLE来优化test数据库下的test表,优化之前,这张表占据磁盘空间大概在824M;通过优化之后,有明显的改善,系统回收了没有利用的空间,test表所耗磁盘空间明显下降,优化之后只有456M。这里就不贴磁盘所占空间的截图了。
OPTIMIZE TABLE test.`test`;
优化之后,统计(count)数据效率也有所提升,大概在2.5sec左右:
mysql [test]> select count(*) from test; -- 使用的是innodb存储引擎测试
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (2.468 sec)
优化之前,统计数据大概在3.080 sec。经过对比,效率提升是可观的。
你也可以使用explain执行计划对查询语句进行优化。关于MySQL优化方面的知识,并不是本文的重点,就不做过多描述。
二、索引设计与使用
1、索引简介
在涉及到MySQL的面试当中,会提到最左前缀索引,都被玩成梗了。
MySQL所有列类型都可以被索引,对相关列合理的使用索引是提高查询(select)操作性能的最佳方法。根据引擎可以定义每张表的最大索引数和最大索引长度,MySQL的每种存储引擎(MyISAM、InnoDB等等)对每张表至少支持16个索引,总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的限制。
MyISAM和InnoDB存储引擎默认创建的表都是BTREE索引。在MySQL8.0之前是不只支持函数索引的,MySQL5.7推出了虚拟列功能,在MySQL8.0开始支持函数索引,也是8.0版本的新特性之一。
MySQL支持前缀索引,对索引字段的前N个字符创建索引,前缀索引长度和存储引擎有关。有很多人经常会问到,MySQL支持全文索引吗?我的回答是:支持。MySQL5.6之前MyISAM存储引擎支持全文索引(FULLTEXT),5.6之后InnoDB开始支持全文索引。
为test表创建10个字节的前缀索引,创建索引的语法如下:
CREATE INDEX girl_name ON table_name(test(10));
同样可以使用alter table语句去新增索引,给girl表的字段girl_name新增一个索引:
ALTER TABLE test.`girl` ADD INDEX idx_girlname(girl_name);
对于使用索引的验证可以使用explain执行计划去判断。关于索引的简述就介绍这么多,更多基础知识可以参考官方文档或者权威书籍。
2、设计索引原则
索引的设计可以遵循一些已有的原则,创建索引的时候请尽量考虑符合这些原则。有助于提升索引的使用效率。
搜索的索引列,不一定是所要选择的列。最合适的索引列,往往是出现在where子句中的列,或者是连接子句中指定的列,而不是出现在select后选择列表中的列。
使用唯一索引。考虑某列中值的分布,索引列的基数越大,索引效果越好。
使用短索引。如果对字符串列进行索引,应指定一个前缀长度。比如char(100),思考一下,重复度的问题。是全部索引来的快,还是对部分字符进行索引更优?
利用最左前缀。在创建一个N列的索引时,实际上是创建了MySQL可利用的N个索引。多列索引可以起几个索引的作用,利用索引中最左边的列表来匹配行。这样的列集称为最左前缀。都快被涉及到MySQL的面试玩成梗了,哈哈。
注意不要过度使用索引。不要以为使用索引好处多多,就在所有的列上全部使用索引,过度使用索引反而会适得其反。每个额外的索引会占用磁盘空间,对磁盘写操作性能造成损耗。在重构的时候,索引也得更新,造成不必要的时间浪费。
InnoDB存储引擎的表。对于使用InnoDB存储引擎的表,记录默认按一定的顺序保存。有如下几种情况:
- 如果有明确定义的主键,则遵循主键顺序保存;
- 在没有主键,但有唯一索引的情况下,会遵循唯一索引顺序保存;
- 既没有主键又没有唯一索引,表中会自动生成一个内部列,并遵循这个列的顺序保存。
以上就是对索引设计原则的简单介绍。
3、B-TREE与HASH索引
使用这些索引时,应该考虑索引是否当前使用条件下生效!在使用MEMORY存储引擎的表中可以选择使用HASH索引或者B-TREE索引,两种不同的索引有其各自适用的范围。
HASH索引。只用于这类关系操作符:=、<=>的操作比较,优化器不能使用HASH索引来加速order by操作。MySQL不能确定在两个值之间大约有多少行。
B-TREE索引。对于B-TREE索引,使用>、<、>=、<=、BETWEEN、!=或者<>、亦或是使用like 'condition'。其中'condition'不以通配符开始的操作符时,都可以使用相关列上的索引。
关于索引就介绍到这里。合理的使用索引将有助于提升效率,但并不是使用的索引越多越好。
三、数据类型选择
- 字符串类型char与varchar
- 浮点数和定点数
- 日期类型
工作中,个人使用经验。Oracle里面使用BLOB存储大字段比较频繁,TEXT相对少见,使用VARCHAR2类型比较多。但在MySQL中是不支持VARCHAR2类型的。
1、CHAR与VARCHAR
char和varchar类型类似,用于存储字符串,但它们保存和检索的方式不同。char类型属于固定长度(定长)类型的字符串,varchar属于可变长度的字符串类型。在MySQL的严格模式中,使用的char和varchar,超过列长度的值不会被保存,并且出现错误提示。
char优缺点。char是固定长度,处理速度比varchar要快,但缺点是浪费存储空间,没有varchar那么灵活。varchar。随着MySQL的不断升级,varchar类型也在不断优化,性能也在提升,被用于更多的应用中。
MyISAM存储引擎:建议使用固定长度的数据列代替可变长度的数据列。
InnoDB存储引擎:建议使用VARCHAR类型。
MEMORY存储引擎:使用固定长度数据类型存储。
2、TEXT与BLOB
一般情况,存储少量的字符串时,会选择char和varchar类型。而在保存较大文本时,通常选择TEXT或者BLOB大字段,二者之间的区别在于BLOB能存二进制数据,比如:照片,TEXT类型只能存字符数据。这也是为什么我在开始的时候提及到个人工作中见到BLOB类型相对较多。TEXT和BLOB还包括不同类型:
- TEXT、LONGTEXT、MEDIUMINT、MEDIUMTEXT、TINYTEXT;
- BLOB、LONGBLOB、MEDIUMBLOB、TINYBLOB。
区别在于存储文本长度和字节不同。
需要注意的点:
- BLOB和TEXT值会引起一些性能问题,尤其是执行大量删除操作时;
- 可以使用合成索引提高大字段的查询性能;
- 在不必要的时候避免检索大字段;
- 将BLOB和TEXT分离到不同的表中。
3、浮点数与定点数
浮点类型一般用于表示含有小数部分的值。列举一些示例:
- double类型:用于浮点数(双精度);
- decimal类型:MySQL中表示定点数;
- float类型:用于浮点数(单精度)。
学过Java语言的同学,对这些浮点类型并不陌生吧。
注意点:浮点数存在误差问题,对精度比较敏感的数据,避免对浮点类型做比较。
4、日期类型
谈到日期类型,又让我想起了7年前学Java语言的时候,会写一个工具类(Utils.java),将常用的处理日期的方法写进去然后调用。经常用到的一个方法(SimpleDateFormat
),对时间戳进行转换格式化。
MySQL中常用的日期类型有:
- DATE
- DATETIME
- TIME
- TIMESTAMP
如果需要记录年月日时分秒,并且记录的年份比较久远,最好用DATETIME,而不要使用TIMESTAMP时间戳。TIMESTAMP表示的范围比DATETIME短得多。
四、字符集(字符编码)设置
从本质上来说,计算机只能是被二进制代码(010101)。因此,不论是计算机程序还是处理的数据,最终都会转换成二进制代码,计算机才能识别。为了让计算机不仅能做科学计算,也能处理文字信息,于是计算机字符集诞生了。
字符编码(英语:Character encoding)、字集码是把字符集中的字符编码为指定集合中某一对象)(例如:比特模式、自然数序列、8位组或者电脉冲),以便文本在计算机中存储和通过通信网络的传递。常见的例子包括将拉丁字母表编码成摩斯电码和ASCII。其中,ASCII将字母、数字和其它符号编号,并用7比特的二进制来表示这个整数。通常会额外使用一个扩充的比特,以便于以1个字节的方式存储。
在计算机技术发展的早期,如ASCII(1963年)和EBCDIC(1964年)这样的字符集逐渐成为标准。但这些字符集的局限很快就变得明显,于是人们开发了许多方法来扩展它们。对于支持包括东亚CJK字符家族在内的写作系统的要求能支持更大量的字符,并且需要一种系统而不是临时的方法实现这些字符的编码。
引用自维基百科对字符编码的介绍。
1、Unicode
Unicode是什么?是统一编码,是计算机科学领域的业界标准。从最初的的1.0.0到目前最新的14.0版本,对应ISO/IEC 10646-N:xxxx。说一下UTF-8、UTF-16、UTF-16LE、UTF-32BE、UTF-32LE等等大家应该很熟悉了。
2、常见字符集
常见的字符集:
- UTF-8:泛用性最广泛;
- GBK:对中文支持非常友好,在GB2312基础上进行了扩充;
- GB2312:对中文字符集支持,;
- GB18030:支持中文字符集,解决GBK强制力不够的问题。
3、MySQL支持的字符集
通过show character set;
命令可以查看MySQL支持的字符集。我只展示部分:
mysql [test]> show character set;
| gbk | GBK Simplified Chinese | gbk_chinese_ci | 2 |
| gb2312 | GB2312 Simplified Chinese | gb2312_chinese_ci | 2 |
| utf8 | UTF-8 Unicode | utf8_general_ci | 3 |
| utf8mb4 | UTF-8 Unicode | utf8mb4_general_ci | 4 |
| utf16 | UTF-16 Unicode | utf16_general_ci | 4 |
| utf32 | UTF-32 Unicode | utf32_general_ci | 4 |
或者你还可以使用DESC information_schema.CHARACTER_SETS
查看所有字符集和字符集默认的校对规则。
查看相关字符集校对规则,可以使用SHOW COLLATION配合 LIKE模糊搜索gbk字符集。
SHOW COLLATION LIKE 'gbk%';
MySQL字符集设置:默认可以过配置文件设置character-set-server参数。
- Linux发行版中安装一般在my.cnf中配置;
- Windows下在my.ini文件中配置
[mysqld]
character-set-server=utf-8
character-set-server=gbk
额外再提一点,判断字符集所占字节,可以使用函数LENGTH():
SELECT LENGTH('中');
如果使用的是UTF-8编码,默认汉字是占用3个字节,使用GBK则占用2个字节。字符编码就介绍到这里。
五、MySQL示例数据库sakila
视图、存储过程、函数、触发器。这里给出我自己随机生成海量数据用到的函数和存储过程。
1、函数
创建函数,使用DELIMITER声明,使用CREATE FUNCTION创建函数,tolove表的创建在介绍存储引擎过程中已经有展示过。
/** 创建函数 生成学号 **/
DELIMITER $
CREATE FUNCTION rand_number() RETURNS INT
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
SET i= FLOOR(1+RAND()*100);
RETURN i;
END $
DELIMITER $
创建函数:用于生成姓名随机字符串
/** 创建函数 生成姓名随机字符串 **/
DELIMITER $
CREATE FUNCTION rand_name(n INT) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
DECLARE chars_str VARCHAR(100) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
DECLARE return_str VARCHAR(255) DEFAULT '';
DECLARE i INT DEFAULT 0;
WHILE i < n DO
SET return_str = CONCAT(return_str,SUBSTRING(chars_str,FLOOR(1+RAND()*52),1));
SET i = i+1;
END WHILE;
RETURN return_str;
END $
DELIMITER $
2、存储过程
创建存储过程,使用CREATE PROCEDURE创建:
/** 创建存储过程 **/
DELIMITER $
CREATE PROCEDURE insert_tolove(IN max_num INT(10))
BEGIN
DECLARE i INT DEFAULT 0;
DECLARE EXIT HANDLER FOR SQLEXCEPTION ROLLBACK;
START TRANSACTION;
WHILE i< max_num DO
INSERT INTO test.`tolove`(ID,GIRL_NAME,GIRL_AGE,CUP_SIZE) VALUES(NULL,rand_name(5),rand_number(),NULL);
SET i = i + 1;
END WHILE;
COMMIT;
END $
DELIMITER $
使用CALL调用存储过程,随机生成百万数据:
/** 调用存储过程 **/
CALL insert_tolove(100*10000);
删除函数或者存储过程,使用DROP关键字
-- 删除函数rand_name
DROP FUNCTION rand_name;
-- 删除存储过程insert_tolove
DROP PROCEDURE insert_tolove;
3、触发器
创建触发器使用CREATE TRIGGER,这里就引用sakila数据库实例。如果存在,使用了判断语句 IF EXISTS,然后删除DROP TRIGGER已经存在的触发器。
DELIMITER $$
USE `sakila`$$
DROP TRIGGER /*!50032 IF EXISTS */ `customer_create_date`$$
CREATE
/*!50017 DEFINER = 'root'@'%' */
TRIGGER `customer_create_date` BEFORE INSERT ON `customer`
FOR EACH ROW SET NEW.create_date = NOW();
$$
DELIMITER ;
4、sakila数据库
在文中我反复提到了MySQL的示例数据库sakila,是一个完整的学习MySQL的好例子。包含了视图、存储过程、函数和触发器。可以去MySQL的官网获取SQL脚本。
文末留一个神秘的参数,通过此种方式可以过滤你不想看到的内容哟!无论在手机端或者PC端都可生效,亲测可用。
xxxx(检索的内容) -site:xxxn.net
-- 或者
xxxx(检索的内容) -site:xxshu.com
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总结
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