MySQL调优
MySQL调优
在自己学习的过程中整理了一些笔记，先抛出一些问题引出MySQL调优的一些问题，后面为围绕性能监控、索引优化、事务来展开说明。
问题
基础知识
- 了解mysql的三层架构
- client层
- server层：连接器、分析器、优化器、执行器
- 存储引擎：几种存储引擎？各个存储引擎有什么优劣？
- utf8字符集支持中文字节数几个，实际开发中为什么不用utf-8字符集，反之用什么？
性能监控
- 了解 show profile和show profiles分析SQL过程
- 了解performance schema系统数据库的各个表功能
- 使用performance schema来进行mysql和SQL服务监控
- 使用show processlist 来监控数据库连接
- 什么是执行计划explain？和它的各个属性？
- 项目中执行每条sql都要记录执行计划，其中使用事务。
- 精通explain中的type的各个访问类型，和执行效率？（重点）
总结：搭建BS架构系统实现mysql服务和性能监控，包含以上点。
MySQL安装
#centos8安装mysql8
#下载rpm包
wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm
#yum安装
yum -y install mysql80-community-release-el7-3.noarch.rpm
#安装mysql server
yum -y install mysql-community-server
#启动mysql服务
systemctl start mysqld.service
#查看mysql服务状态
systemctl status mysqld.service
#查询mysql初始密码
grep "password" /var/log/mysqld.log
#进入mysql
mysql -uroot -p '输入刚才查询的密码'
#修改密码
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new password';
#开启远程访问
user mysql;
update user set host='%' where user='root';
flush privileges;
索引优化
实验
索引的作用？
在库中的一个测试表添加100000条记录，查询条件根据某一个字段查询表中所需字段信息
在该查询条件字段时添加和不添加索引来比较查询时间，得出什么结论？
- 索引的优点？
- 索引有哪几类？
- MyISAM和InnoDB存储引擎有什么异同和优缺点？
- 了解二叉树、AVL树、红黑树、B树、B+树、mysql索引中为什么使用B+树？
- hash索引和B+树索引有什么区别，各有什么优缺点？
- 什么是回表？
- 什么是覆盖索引？
- 什么是索引的最左匹配原则？
- 什么是索引下推？
- 索引有哪些匹配方式？
- 索引的优化策略有哪些？
具体索引的优化规则查看附件资料或书中信息
目的及要求
在执行SQL时执行计划的规则至少达到ref或range级别，最好达到const级别
在资料中一些案例自己最好手动敲一遍，熟能生巧
sakila数据库说明
ZIP格式：http://downloads.mysql.com/docs/sakila-db.zip
tar格式 http://downloads.mysql.com/docs/sakila-db.tar.gz
官方文档 http://dev.mysql.com/doc/sakila/en/index.html
解压后得到三个文件：
-
sakila-schema.sql 文件包含创建Sakila数据库的结构：表、视图、存储过程和触发器
-
sakila-data.sql文件包含：使用 INSERT语句填充数据及在初始数据加载后，必须创建的触发器的定义
-
sakila.mwb文件是一个MySQL Workbench数据模型，可以在MySQL的工作台打开查看数据库结构。
--登录mysql
mysql -uroot -p password
--导入表的结构数据
source /root/sakila-schema.sql
--导入表的数据
source /root/sakila-data.sql
梳理表中名称和字段
1、actor：演员表，演员表列出了所有演员的信息。演员表和电影表之间是多对多的关系，通过film_actor表建立关系
actor_id:代理主键，用于唯一标识表中的每个演员
first_name: 演员的名字
last_name: 演员的姓氏
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
2、address:地址表，地址表包含客户、员工和商店的地址信息。地址表的主键出现在顾客、 员工、和存储表的外键
address_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个地址
address: 地址的第一行
address2: 一个可选的第二行地址
district: 该地区的所属地区，这可以是国家，省，县等
city_id: 指向城市表的外键
postal_code: 邮政编码
phone: 地址的电话号码
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
3、category：分类表，类别表列出了可以分配到一个电影类别。分类和电影是多对多的关系，通过表film_category建立关系
category_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个类别
name: 类别名称
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
4、city:城市表，城市表包含的城市名单。城市表使用外键来标示国家；在地址表中被作为外键来使用。
city_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个城市
city: 城市的名字
country_id: 外键，用于标示城市所属的国家
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
5、country：国家表，国家表中包含的国家名单。国家表是指在城市表的外键 。
country_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个国家
country: 国家的名称
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
6、customer：客户表，客户表包含了所有客户的列表 。 客户表在支付表和租金表被作为外键使用；客户表使用外键来表示地址和存储。
customer_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个客户
store_id: 一个外键，确定客户所属的store。
first_name: 客户的名字
last_name: 客户的姓氏
email: 客户的电子邮件地址
address_id: 使用在地址 表的外键来确定客户的地址
active: 表示客户是否是活跃的客户
create_date: 顾客被添加到系统中的日期。使用 INSERT 触发器自动设置。
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
7、film:电影表，电影表是一个可能在商店库存的所有影片名单。每部影片的拷贝的实际库存信息保存在库存表。电影表指使用外键来标示语言表；在film_category、film_actor和库存表中作为外键使用。
film_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个电影
title: 影片的标题
description: 一个简短的描述或电影的情节摘要
release_year: 电影发行的年份
language_id: 使用外键来标示语言
original_language_id: 电影的原始语音。使用外键来标示语言
rental_duration: 租赁期限的长短，以天作为单位
rental_rate: 指定的期限内电影的租金
length: 影片的长度，以分钟为单位。
replacement_cost: 如果电影未被归还或损坏状态向客户收取的款项
rating: 分配给电影评级。可以是 G， PG，PG - 13 ， R 或NC - 17
special_features: 包括DVD上常见的特殊功能的列表
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
8、film_actor:电影演员表，film_actor表是用来支持许多电影和演员之间的多对多关系 。对于每一个给定的电影演员，将有film_actor表中列出的演员和电影中的一个行 。
actor_id: 用于识别演员的外键
film_id: 用于识别电影的外键
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
9、film_category:电影类别表，film_category表是用来支持许多电影和类别之间的多对多关系 。应用于电影的每个类别中，将有film_category表中列出的类别和电影中的一个行。
film_id: 用于识别电影的外键
category_id: 用于识别类别的外键
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
10、film_text:电影信息表，film_text表是Sakila样例数据库唯一使用MyISAM存储引擎的表。MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持。MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快。此表提供允许全文搜索电影表中列出的影片的标题和描述。film_text表包含的film_id，标题和描述的列电影表，保存的内容与电影表上的内容同步（指电影表的插入、更新和删除操作）
film_id: 代理主键用于唯一标识表中的每个电影
title: 影片的标题
description: 一个简短的描述或电影的情节摘要
11、inventory:库存表，库存表的一行为存放在一个给定的商店里的一个给定的电影的copy副本。库存表是使用外键来识别电影和存储；在出租表中使用外键来识别库存。
inventory_id: 理主键用于唯一标识每个项目在库存
film_id: 使用外键来识别电影
store_id: 使用外键来识别物品所在的商店
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
12、language:语言表，语言表是一个查找表，列出可能使用的语言，电影可以有自己的语言和原始语言值 。
语言表在电压表中被作为外键来使用。
language_id: 代理主键用于唯一标识每一种语言
name: 语言的英文名称
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
13、payment：付款表，付款表记录每个客户的付款，如支付的金额和租金的资料。
付款表使用外键来表示客户、出租、和工作人员。
payment_id: 代理主键用于唯一标识每个付款
customer_id: 使用外键来标识付款的客户
staff_id: 工作人员，负责处理支付 。使用外键来标识
rental_id: 租借ID, 外键，参照rental表
amount: 付款金额
payment_date: 处理付款的日期
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
14 、rental：租金表，租借表的一行表示每个inventory的租借客户、租借时间、归还时间
租借表是使用外键来标识库存 ，顾客 和工作人员；在支付表中使用了外键来标识租金 。
rental_id: 代理主键唯一标识的租金
rental_date: 该项目租用的日期和时间
inventory_id: 该项目被租用
customer_id: 租用该项目的客户
return_date: 归还日期
staff_id: 处理该项业务的工作人员
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
15、staff：工作人员表，工作人员表列出了所有的工作人员，包括电子邮件地址，登录信息和图片信息 。
工作人员表是指使用外键来标识存储和地址表；在出租、支付和商店表中作为外键。
staff_id: 代理主键唯一标识的工作人员
first_name: 工作人员的名字
last_name: 工作人员的姓氏
address_id: 工作人员的地址在地址表的外键
picture: 工作人员的照片，使用了 BLOB属性
email: 工作人员的电子邮件地址
store_id: 工作人员所在的商店，用外键标识
active: 是否是活跃的工作人员。
username: 用户名，由工作人员用来访问租赁系统
password: 工作人员访问租赁系统所使用的密码。使用了 SHA1 函数
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
active: 是否有效，删除时设置为False
16、store：商店表，store表列出了系统中的所有商店 。
store使用外键来标识工作人员和地址；在员工、客户、库存表被作为外键使用。
store_id: 代理主键唯一标识的商店
manager_staff_id: 使用外键来标识这家商店的经理
address_id: 使用外键来确定这家店的地址
last_update: 该行已创建或最近更新的时间
视图表
1、actor_info视图提供了所有演员的列表及所演的电影, 电影按category分组.
SELECT
a.actor_id,
a.first_name,
a.last_name,
GROUP_CONCAT(DISTINCT CONCAT(c.name, ‘: ‘,
(SELECT GROUP_CONCAT(f.title ORDER BY f.title SEPARATOR ‘, ‘)
FROM sakila.film f
INNER JOIN sakila.film_category fc
ON f.film_id = fc.film_id
INNER JOIN sakila.film_actor fa
ON f.film_id = fa.film_id
WHERE fc.category_id = c.category_id
AND fa.actor_id = a.actor_id
)
)
ORDER BY c.name SEPARATOR ‘; ‘)
AS film_info
FROM sakila.actor a
LEFT JOIN sakila.film_actor fa
ON a.actor_id = fa.actor_id
LEFT JOIN sakila.film_category fc
ON fa.film_id = fc.film_id
LEFT JOIN sakila.category c
ON fc.category_id = c.category_id
GROUP BY a.actor_id, a.first_name, a.last_name
2、customer_list：客户列表，firstname和lastname连接成fullname，将address, city, country 集成在一个视图里
SELECT
cu.customer_id AS ID,
CONCAT(
cu.first_name,
_utf8 ‘ ‘,
cu.last_name
) AS NAME,
a.address AS address,
a.postal_code AS `zip code`,
a.phone AS phone,
city.city AS city,
country.country AS country,
IF (
cu.active,
_utf8 ‘active‘,
_utf8 ‘‘
) AS notes,
cu.store_id AS SID
FROM
customer AS cu
JOIN address AS a ON cu.address_id = a.address_id
JOIN city ON a.city_id = city.city_id
JOIN country ON city.country_id = country.country_id
3、film_list:电影列表视图，包含了每一部电影的信息及电影所对应的演员。电影对应的演员以逗号作为分隔符。连接了 film, film_category, category,film_actor and actor 表的数据
SELECT
film.film_id AS FID,
film.title AS title,
film.description AS description,
category. NAME AS category,
film.rental_rate AS price,
film.length AS length,
film.rating AS rating,
GROUP_CONCAT(
CONCAT(
actor.first_name,
_utf8 ‘ ‘,
actor.last_name
) SEPARATOR ‘, ‘
) AS actors
FROM
category
LEFT JOIN film_category ON category.category_id = film_category.category_id
LEFT JOIN film ON film_category.film_id = film.film_id
JOIN film_actor ON film.film_id = film_actor.film_id
JOIN actor ON film_actor.actor_id = actor.actor_id
GROUP BY
film.film_id
4、nicer_but_slower_film_list:电影列表视图，包含了每一部电影的信息及电影所对应的演员。电影对应的演员以逗号作为分隔符。连接了 film, film_category, category,film_actorandactor 表的数据。和The film_list View不同，演员名字只有单词首字母大写了。
SELECT
film.film_id AS FID,
film.title AS title,
film.description AS description,
category. NAME AS category,
film.rental_rate AS price,
film.length AS length,
film.rating AS rating,
GROUP_CONCAT(
CONCAT(
CONCAT(
UCASE(
SUBSTR(actor.first_name, 1, 1)
),
LCASE(
SUBSTR(
actor.first_name,
2,
LENGTH(actor.first_name)
)
),
_utf8 ‘ ‘,
CONCAT(
UCASE(
SUBSTR(actor.last_name, 1, 1)
),
LCASE(
SUBSTR(
actor.last_name,
2,
LENGTH(actor.last_name)
)
)
)
)
) SEPARATOR ‘, ‘
) AS actors
FROM
category
LEFT JOIN film_category ON category.category_id = film_category.category_id
LEFT JOIN film ON film_category.film_id = film.film_id
JOIN film_actor ON film.film_id = film_actor.film_id
JOIN actor ON film_actor.actor_id = actor.actor_id
GROUP BY
film.film_id
5、sales_by_film_category:每个电影种类的销售额 , payment →rental →inventory → film → film_category → category
SELECT
c.name AS category
, SUM(p.amount) AS total_sales
FROM payment AS p
INNER JOIN rental AS r ON p.rental_id = r.rental_id
INNER JOIN inventory AS i ON r.inventory_id = i.inventory_id
INNER JOIN film AS f ON i.film_id = f.film_id
INNER JOIN film_category AS fc ON f.film_id = fc.film_id
INNER JOIN category AS c ON fc.category_id = c.category_id
GROUP BY c.name
ORDER BY total_sales DESC
6、sales_by_store:每个商店的manager及销售额。payment → rental → inventory → store → staff
SELECT
CONCAT(c.city, _utf8‘,‘, cy.country) AS store
, CONCAT(m.first_name, _utf8‘ ‘, m.last_name) AS manager
, SUM(p.amount) AS total_sales
FROM payment AS p
INNER JOIN rental AS r ON p.rental_id = r.rental_id
INNER JOIN inventory AS i ON r.inventory_id = i.inventory_id
INNER JOIN store AS s ON i.store_id = s.store_id
INNER JOIN address AS a ON s.address_id = a.address_id
INNER JOIN city AS c ON a.city_id = c.city_id
INNER JOIN country AS cy ON c.country_id = cy.country_id
INNER JOIN staff AS m ON s.manager_staff_id = m.staff_id
GROUP BY s.store_id
ORDER BY cy.country, c.city
7、staff_list:工作人员的列表
SELECT
s.staff_id AS ID,
CONCAT(
s.first_name,
_utf8 ‘ ‘,
s.last_name
) AS NAME,
a.address AS address,
a.postal_code AS `zip code`,
a.phone AS phone,
city.city AS city,
country.country AS country,
s.store_id AS SID
FROM
staff AS s
JOIN address AS a ON s.address_id = a.address_id
JOIN city ON a.city_id = city.city_id
JOIN country ON city.country_id = country.country_id
Performance Schema
介绍
MySQL的performance schema 用于监控MySQL server在一个较低级别的运行过程中的资源消耗、资源等待等情况。
特点如下：
1、提供了一种在数据库运行时实时检查server的内部执行情况的方法。performance_schema 数据库中的表使用performance_schema存储引擎。该数据库主要关注数据库运行过程中的性能相关的数据，与information_schema不同，information_schema主要关注server运行过程中的元数据信息
2、performance_schema通过监视server的事件来实现监视server内部运行情况， “事件”就是server内部活动中所做的任何事情以及对应的时间消耗，利用这些信息来判断server中的相关资源消耗在了哪里？一般来说，事件可以是函数调用、操作系统的等待、SQL语句执行的阶段（如sql语句执行过程中的parsing 或 sorting阶段）或者整个SQL语句与SQL语句集合。事件的采集可以方便的提供server中的相关存储引擎对磁盘文件、表I/O、表锁等资源的同步调用信息。
3、performance_schema中的事件与写入二进制日志中的事件（描述数据修改的events）、事件计划调度程序（这是一种存储程序）的事件不同。performance_schema中的事件记录的是server执行某些活动对某些资源的消耗、耗时、这些活动执行的次数等情况。
4、performance_schema中的事件只记录在本地server的performance_schema中，其下的这些表中数据发生变化时不会被写入binlog中，也不会通过复制机制被复制到其他server中。
5、 当前活跃事件、历史事件和事件摘要相关的表中记录的信息。能提供某个事件的执行次数、使用时长。进而可用于分析某个特定线程、特定对象（如mutex或file）相关联的活动。
6、PERFORMANCE_SCHEMA存储引擎使用server源代码中的“检测点”来实现事件数据的收集。对于performance_schema实现机制本身的代码没有相关的单独线程来检测，这与其他功能（如复制或事件计划程序）不同
7、收集的事件数据存储在performance_schema数据库的表中。这些表可以使用SELECT语句查询，也可以使用SQL语句更新performance_schema数据库中的表记录（如动态修改performance_schema的setup_*开头的几个配置表，但要注意：配置表的更改会立即生效，这会影响数据收集）
8、performance_schema的表中的数据不会持久化存储在磁盘中，而是保存在内存中，一旦服务器重启，这些数据会丢失（包括配置表在内的整个performance_schema下的所有数据）
9、MySQL支持的所有平台中事件监控功能都可用，但不同平台中用于统计事件时间开销的计时器类型可能会有所差异。
入门
在mysql的5.7版本中，性能模式是默认开启的，如果想要显式的关闭的话需要修改配置文件，不能直接进行修改，会报错Variable ‘performance_schema’ is a read only variable。
--查看performance_schema的属性
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'performance_schema';
+--------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+--------------------+-------+
| performance_schema | ON |
+--------------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)
--在配置文件中修改performance_schema的属性值，on表示开启，off表示关闭
[mysqld]
performance_schema=ON
--切换数据库
use performance_schema;
--查看当前数据库下的所有表,会看到有很多表存储着相关的信息
show tables;
--可以通过show create table tablename来查看创建表的时候的表结构
mysql> show create table setup_consumers;
+-----------------+---------------------------------
| Table | Create Table
+-----------------+---------------------------------
| setup_consumers | CREATE TABLE `setup_consumers` (
`NAME` varchar(64) NOT NULL,
`ENABLED` enum('YES','NO') NOT NULL
) ENGINE=PERFORMANCE_SCHEMA DEFAULT CHARSET=utf8 |
+-----------------+---------------------------------
1 row in set (0.00 sec)
想要搞明白后续的内容，需要理解两个基本概念：
instruments: 生产者，用于采集mysql中各种各样的操作产生的事件信息，对应配置表中的配置项我们可以称为监控采集配置项。
consumers:消费者，对应的消费者表用于存储来自instruments采集的数据，对应配置表中的配置项我们可以称为消费存储配置项。
表分类
performance_schema库下的表可以按照监视不同的纬度就行分组。
--语句事件记录表，这些表记录了语句事件信息，当前语句事件表events_statements_current、历史语句事件表events_statements_history和长语句历史事件表events_statements_history_long、以及聚合后的摘要表summary，其中，summary表还可以根据帐号(account)，主机(host)，程序(program)，线程(thread)，用户(user)和全局(global)再进行细分)
show tables like '%statement%';
--等待事件记录表，与语句事件类型的相关记录表类似：
show tables like '%wait%';
--阶段事件记录表，记录语句执行的阶段事件的表
show tables like '%stage%';
--事务事件记录表，记录事务相关的事件的表
show tables like '%transaction%';
--监控文件系统层调用的表
show tables like '%file%';
--监视内存使用的表
show tables like '%memory%';
--动态对performance_schema进行配置的配置表
show tables like '%setup%';
配置与使用
数据库刚刚初始化并启动时，并非所有instruments(事件采集项，在采集项的配置表中每一项都有一个开关字段，或为YES，或为NO)和consumers(与采集项类似，也有一个对应的事件类型保存表配置项，为YES就表示对应的表保存性能数据，为NO就表示对应的表不保存性能数据)都启用了，所以默认不会收集所有的事件，可能你需要检测的事件并没有打开，需要进行设置，可以使用如下两个语句打开对应的instruments和consumers（行计数可能会因MySQL版本而异)。
--打开等待事件的采集器配置项开关，需要修改setup_instruments配置表中对应的采集器配置项
UPDATE setup_instruments SET ENABLED = 'YES', TIMED = 'YES'where name like 'wait%';
--打开等待事件的保存表配置开关，修改setup_consumers配置表中对应的配置项
UPDATE setup_consumers SET ENABLED = 'YES'where name like '%wait%';
--当配置完成之后可以查看当前server正在做什么，可以通过查询events_waits_current表来得知，该表中每个线程只包含一行数据，用于显示每个线程的最新监视事件
select * from events_waits_current\G
*************************** 1. row ***************************
THREAD_ID: 11
EVENT_ID: 570
END_EVENT_ID: 570
EVENT_NAME: wait/synch/mutex/innodb/buf_dblwr_mutex
SOURCE:
TIMER_START: 4508505105239280
TIMER_END: 4508505105270160
TIMER_WAIT: 30880
SPINS: NULL
OBJECT_SCHEMA: NULL
OBJECT_NAME: NULL
INDEX_NAME: NULL
OBJECT_TYPE: NULL
OBJECT_INSTANCE_BEGIN: 67918392
NESTING_EVENT_ID: NULL
NESTING_EVENT_TYPE: NULL
OPERATION: lock
NUMBER_OF_BYTES: NULL
FLAGS: NULL
/*该信息表示线程id为11的线程正在等待buf_dblwr_mutex锁，等待事件为30880
属性说明：
id:事件来自哪个线程，事件编号是多少
event_name:表示检测到的具体的内容
source:表示这个检测代码在哪个源文件中以及行号
timer_start:表示该事件的开始时间
timer_end:表示该事件的结束时间
timer_wait:表示该事件总的花费时间
注意：_current表中每个线程只保留一条记录，一旦线程完成工作，该表中不会再记录该线程的事件信息
*/
/*
_history表中记录每个线程应该执行完成的事件信息，但每个线程的事件信息只会记录10条，再多就会被覆盖，*_history_long表中记录所有线程的事件信息，但总记录数量是10000，超过就会被覆盖掉
*/
select thread_id,event_id,event_name,timer_wait from events_waits_history order by thread_id limit 21;
/*
summary表提供所有事件的汇总信息，该组中的表以不同的方式汇总事件数据（如：按用户，按主机，按线程等等）。例如：要查看哪些instruments占用最多的时间，可以通过对events_waits_summary_global_by_event_name表的COUNT_STAR或SUM_TIMER_WAIT列进行查询（这两列是对事件的记录数执行COUNT（*）、事件记录的TIMER_WAIT列执行SUM（TIMER_WAIT）统计而来）
*/
SELECT EVENT_NAME,COUNT_STAR FROM events_waits_summary_global_by_event_name ORDER BY COUNT_STAR DESC LIMIT 10;
/*
instance表记录了哪些类型的对象会被检测。这些对象在被server使用时，在该表中将会产生一条事件记录，例如，file_instances表列出了文件I/O操作及其关联文件名
*/
select * from file_instances limit 20;
配置项参数说明
1、启动选项
performance_schema_consumer_events_statements_current=TRUE
是否在mysql server启动时就开启events_statements_current表的记录功能(该表记录当前的语句事件信息)，启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新setup_consumers配置表中的events_statements_current配置项，默认值为TRUE
performance_schema_consumer_events_statements_history=TRUE
与performance_schema_consumer_events_statements_current选项类似，但该选项是用于配置是否记录语句事件短历史信息，默认为TRUE
performance_schema_consumer_events_stages_history_long=FALSE
与performance_schema_consumer_events_statements_current选项类似，但该选项是用于配置是否记录语句事件长历史信息，默认为FALSE
除了statement(语句)事件之外，还支持：wait(等待)事件、state(阶段)事件、transaction(事务)事件，他们与statement事件一样都有三个启动项分别进行配置，但这些等待事件默认未启用，如果需要在MySQL Server启动时一同启动，则通常需要写进my.cnf配置文件中
performance_schema_consumer_global_instrumentation=TRUE
是否在MySQL Server启动时就开启全局表（如：mutex_instances、rwlock_instances、cond_instances、file_instances、users、hostsaccounts、socket_summary_by_event_name、file_summary_by_instance等大部分的全局对象计数统计和事件汇总统计信息表 ）的记录功能，启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新全局配置项
默认值为TRUE
performance_schema_consumer_statements_digest=TRUE
是否在MySQL Server启动时就开启events_statements_summary_by_digest 表的记录功能，启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新digest配置项
默认值为TRUE
performance_schema_consumer_thread_instrumentation=TRUE
是否在MySQL Server启动时就开启
events_xxx_summary_by_yyy_by_event_name表的记录功能，启动之后也可以在setup_consumers表中使用UPDATE语句进行动态更新线程配置项
默认值为TRUE
performance_schema_instrument[=name]
是否在MySQL Server启动时就启用某些采集器，由于instruments配置项多达数千个，所以该配置项支持key-value模式，还支持%号进行通配等，如下:
# [=name]可以指定为具体的Instruments名称（但是这样如果有多个需要指定的时候，就需要使用该选项多次），也可以使用通配符，可以指定instruments相同的前缀+通配符，也可以使用%代表所有的instruments
## 指定开启单个instruments
--performance-schema-instrument= 'instrument_name=value'
## 使用通配符指定开启多个instruments
--performance-schema-instrument= 'wait/synch/cond/%=COUNTED'
## 开关所有的instruments
--performance-schema-instrument= '%=ON'
--performance-schema-instrument= '%=OFF'
注意，这些启动选项要生效的前提是，需要设置performance_schema=ON。另外，这些启动选项虽然无法使用show variables语句查看，但我们可以通过setup_instruments和setup_consumers表查询这些选项指定的值。
2、系统变量
show variables like '%performance_schema%';
--重要的属性解释
performance_schema=ON
/*
控制performance_schema功能的开关，要使用MySQL的performance_schema，需要在mysqld启动时启用，以启用事件收集功能
该参数在5.7.x之前支持performance_schema的版本中默认关闭，5.7.x版本开始默认开启
注意：如果mysqld在初始化performance_schema时发现无法分配任何相关的内部缓冲区，则performance_schema将自动禁用，并将performance_schema设置为OFF
*/
performance_schema_digests_size=10000
/*
控制events_statements_summary_by_digest表中的最大行数。如果产生的语句摘要信息超过此最大值，便无法继续存入该表，此时performance_schema会增加状态变量
*/
performance_schema_events_statements_history_long_size=10000
/*
控制events_statements_history_long表中的最大行数，该参数控制所有会话在events_statements_history_long表中能够存放的总事件记录数，超过这个限制之后，最早的记录将被覆盖
全局变量，只读变量，整型值，5.6.3版本引入 * 5.6.x版本中，5.6.5及其之前的版本默认为10000，5.6.6及其之后的版本默认值为-1，通常情况下，自动计算的值都是10000 * 5.7.x版本中，默认值为-1，通常情况下，自动计算的值都是10000
*/
performance_schema_events_statements_history_size=10
/*
控制events_statements_history表中单个线程（会话）的最大行数，该参数控制单个会话在events_statements_history表中能够存放的事件记录数，超过这个限制之后，单个会话最早的记录将被覆盖
全局变量，只读变量，整型值，5.6.3版本引入 * 5.6.x版本中，5.6.5及其之前的版本默认为10，5.6.6及其之后的版本默认值为-1，通常情况下，自动计算的值都是10 * 5.7.x版本中，默认值为-1，通常情况下，自动计算的值都是10
除了statement(语句)事件之外，wait(等待)事件、state(阶段)事件、transaction(事务)事件，他们与statement事件一样都有三个参数分别进行存储限制配置，有兴趣的同学自行研究，这里不再赘述
*/
performance_schema_max_digest_length=1024
/*
用于控制标准化形式的SQL语句文本在存入performance_schema时的限制长度，该变量与max_digest_length变量相关(max_digest_length变量含义请自行查阅相关资料)
全局变量，只读变量，默认值1024字节，整型值，取值范围0~1048576
*/
performance_schema_max_sql_text_length=1024
/*
控制存入events_statements_current，events_statements_history和events_statements_history_long语句事件表中的SQL_TEXT列的最大SQL长度字节数。 超出系统变量performance_schema_max_sql_text_length的部分将被丢弃，不会记录，一般情况下不需要调整该参数，除非被截断的部分与其他SQL比起来有很大差异
全局变量，只读变量，整型值，默认值为1024字节，取值范围为0~1048576，5.7.6版本引入
降低系统变量performance_schema_max_sql_text_length值可以减少内存使用，但如果汇总的SQL中，被截断部分有较大差异，会导致没有办法再对这些有较大差异的SQL进行区分。 增加该系统变量值会增加内存使用，但对于汇总SQL来讲可以更精准地区分不同的部分。
*/
配置表相关说明
/*
performance_timers表中记录了server中有哪些可用的事件计时器
字段解释：
timer_name:表示可用计时器名称，CYCLE是基于CPU周期计数器的定时器
timer_frequency:表示每秒钟对应的计时器单位的数量,CYCLE计时器的换算值与CPU的频率相关、
timer_resolution:计时器精度值，表示在每个计时器被调用时额外增加的值
timer_overhead:表示在使用定时器获取事件时开销的最小周期值
*/
select * from performance_timers;
/*
setup_timers表中记录当前使用的事件计时器信息
字段解释：
name:计时器类型，对应某个事件类别
timer_name:计时器类型名称
*/
select * from setup_timers;
/*
setup_consumers表中列出了consumers可配置列表项
字段解释：
NAME：consumers配置名称
ENABLED：consumers是否启用，有效值为YES或NO，此列可以使用UPDATE语句修改。
*/
select * from setup_consumers;
/*
setup_instruments 表列出了instruments 列表配置项，即代表了哪些事件支持被收集：
字段解释：
NAME：instruments名称，instruments名称可能具有多个部分并形成层次结构
ENABLED：instrumetns是否启用，有效值为YES或NO，此列可以使用UPDATE语句修改。如果设置为NO，则这个instruments不会被执行，不会产生任何的事件信息
TIMED：instruments是否收集时间信息，有效值为YES或NO，此列可以使用UPDATE语句修改，如果设置为NO，则这个instruments不会收集时间信息
*/
SELECT * FROM setup_instruments;
/*
setup_actors表的初始内容是匹配任何用户和主机，因此对于所有前台线程，默认情况下启用监视和历史事件收集功能
字段解释：
HOST：与grant语句类似的主机名，一个具体的字符串名字，或使用“％”表示“任何主机”
USER：一个具体的字符串名称，或使用“％”表示“任何用户”
ROLE：当前未使用，MySQL 8.0中才启用角色功能
ENABLED：是否启用与HOST，USER，ROLE匹配的前台线程的监控功能，有效值为：YES或NO
HISTORY：是否启用与HOST， USER，ROLE匹配的前台线程的历史事件记录功能，有效值为：YES或NO
*/
SELECT * FROM setup_actors;
/*
setup_objects表控制performance_schema是否监视特定对象。默认情况下，此表的最大行数为100行。
字段解释：
OBJECT_TYPE：instruments类型，有效值为：“EVENT”（事件调度器事件）、“FUNCTION”（存储函数）、“PROCEDURE”（存储过程）、“TABLE”（基表）、“TRIGGER”（触发器），TABLE对象类型的配置会影响表I/O事件（wait/io/table/sql/handler instrument）和表锁事件（wait/lock/table/sql/handler instrument）的收集
OBJECT_SCHEMA：某个监视类型对象涵盖的数据库名称，一个字符串名称，或“％”(表示“任何数据库”)
OBJECT_NAME：某个监视类型对象涵盖的表名，一个字符串名称，或“％”(表示“任何数据库内的对象”)
ENABLED：是否开启对某个类型对象的监视功能，有效值为：YES或NO。此列可以修改
TIMED：是否开启对某个类型对象的时间收集功能，有效值为：YES或NO，此列可以修改
*/
SELECT * FROM setup_objects;
/*
threads表对于每个server线程生成一行包含线程相关的信息，
字段解释：
THREAD_ID：线程的唯一标识符（ID）
NAME：与server中的线程检测代码相关联的名称(注意，这里不是instruments名称)
TYPE：线程类型，有效值为：FOREGROUND、BACKGROUND。分别表示前台线程和后台线程
PROCESSLIST_ID：对应INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST表中的ID列。
PROCESSLIST_USER：与前台线程相关联的用户名，对于后台线程为NULL。
PROCESSLIST_HOST：与前台线程关联的客户端的主机名，对于后台线程为NULL。
PROCESSLIST_DB：线程的默认数据库，如果没有，则为NULL。
PROCESSLIST_COMMAND：对于前台线程，该值代表着当前客户端正在执行的command类型，如果是sleep则表示当前会话处于空闲状态
PROCESSLIST_TIME：当前线程已处于当前线程状态的持续时间（秒）
PROCESSLIST_STATE：表示线程正在做什么事情。
PROCESSLIST_INFO：线程正在执行的语句，如果没有执行任何语句，则为NULL。
PARENT_THREAD_ID：如果这个线程是一个子线程（由另一个线程生成），那么该字段显示其父线程ID
ROLE：暂未使用
INSTRUMENTED：线程执行的事件是否被检测。有效值：YES、NO
HISTORY：是否记录线程的历史事件。有效值：YES、NO *
THREAD_OS_ID：由操作系统层定义的线程或任务标识符（ID）：
*/
select * from threads
注意：在performance_schema库中还包含了很多其他的库和表，能对数据库的性能做完整的监控，大家需要参考官网详细了解。
实践
基本了解了表的相关信息之后，可以通过这些表进行实际的查询操作来进行实际的分析。
--1、哪类的SQL执行最多？
SELECT DIGEST_TEXT,COUNT_STAR,FIRST_SEEN,LAST_SEEN FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--2、哪类SQL的平均响应时间最多？
SELECT DIGEST_TEXT,AVG_TIMER_WAIT FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--3、哪类SQL排序记录数最多？
SELECT DIGEST_TEXT,SUM_SORT_ROWS FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--4、哪类SQL扫描记录数最多？
SELECT DIGEST_TEXT,SUM_ROWS_EXAMINED FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--5、哪类SQL使用临时表最多？
SELECT DIGEST_TEXT,SUM_CREATED_TMP_TABLES,SUM_CREATED_TMP_DISK_TABLES FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--6、哪类SQL返回结果集最多？
SELECT DIGEST_TEXT,SUM_ROWS_SENT FROM events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC
--7、哪个表物理IO最多？
SELECT file_name,event_name,SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ,SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE FROM file_summary_by_instance ORDER BY SUM_NUMBER_OF_BYTES_READ + SUM_NUMBER_OF_BYTES_WRITE DESC
--8、哪个表逻辑IO最多？
SELECT object_name,COUNT_READ,COUNT_WRITE,COUNT_FETCH,SUM_TIMER_WAIT FROM table_io_waits_summary_by_table ORDER BY sum_timer_wait DESC
--9、哪个索引访问最多？
SELECT OBJECT_NAME,INDEX_NAME,COUNT_FETCH,COUNT_INSERT,COUNT_UPDATE,COUNT_DELETE FROM table_io_waits_summary_by_index_usage ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
--10、哪个索引从来没有用过？
SELECT OBJECT_SCHEMA,OBJECT_NAME,INDEX_NAME FROM table_io_waits_summary_by_index_usage WHERE INDEX_NAME IS NOT NULL AND COUNT_STAR = 0 AND OBJECT_SCHEMA <> 'mysql' ORDER BY OBJECT_SCHEMA,OBJECT_NAME;
--11、哪个等待事件消耗时间最多？
SELECT EVENT_NAME,COUNT_STAR,SUM_TIMER_WAIT,AVG_TIMER_WAIT FROM events_waits_summary_global_by_event_name WHERE event_name != 'idle' ORDER BY SUM_TIMER_WAIT DESC
--12-1、剖析某条SQL的执行情况，包括statement信息，stege信息，wait信息
SELECT EVENT_ID,sql_text FROM events_statements_history WHERE sql_text LIKE '%count(*)%';
--12-2、查看每个阶段的时间消耗
SELECT event_id,EVENT_NAME,SOURCE,TIMER_END - TIMER_START FROM events_stages_history_long WHERE NESTING_EVENT_ID = 1553;
--12-3、查看每个阶段的锁等待情况
SELECT event_id,event_name,source,timer_wait,object_name,index_name,operation,nesting_event_id FROM events_waits_history_longWHERE nesting_event_id = 1553;
执行计划explain
在企业的应用场景中，为了知道优化SQL语句的执行，需要查看SQL语句的具体执行过程，以加快SQL语句的执行效率。
可以使用explain+SQL语句来模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道mysql是如何处理sql语句的。
官网地址： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/explain-output.html
基本信息
| Column | Meaning |
|---|---|
| id | The SELECT identifier |
| select_type | The SELECT type |
| table | The table for the output row |
| partitions | The matching partitions |
| type | The join type |
| possible_keys | The possible indexes to choose |
| key | The index actually chosen |
| key_len | The length of the chosen key |
| ref | The columns compared to the index |
| rows | Estimate of rows to be examined |
| filtered | Percentage of rows filtered by table condition |
| extra | Additional information |
id
select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或者操作表的顺序
id号分为三种情况：
1、如果id相同，那么执行顺序从上到下
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal;
2、如果id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
explain select * from emp e where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
3、id相同和不同的，同时存在：相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行，在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
explain select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno join salgrade sg on e.sal between sg.losal and sg.hisal where e.deptno in (select d.deptno from dept d where d.dname = 'SALES');
select_type
主要用来分辨查询的类型，是普通查询还是联合查询还是子查询
select_type Value |
Meaning |
|---|---|
| SIMPLE | Simple SELECT (not using UNION or subqueries) |
| PRIMARY | Outermost SELECT |
| UNION | Second or later SELECT statement in a UNION |
| DEPENDENT UNION | Second or later SELECT statement in a UNION, dependent on outer query |
| UNION RESULT | Result of a UNION. |
| SUBQUERY | First SELECT in subquery |
| DEPENDENT SUBQUERY | First SELECT in subquery, dependent on outer query |
| DERIVED | Derived table |
| UNCACHEABLE SUBQUERY | A subquery for which the result cannot be cached and must be re-evaluated for each row of the outer query |
| UNCACHEABLE UNION | The second or later select in a UNION that belongs to an uncacheable subquery (see UNCACHEABLE SUBQUERY) |
--sample:简单的查询，不包含子查询和union
explain select * from emp;
--primary:查询中若包含任何复杂的子查询，最外层查询则被标记为Primary
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;
--union:若第二个select出现在union之后，则被标记为union
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--dependent union:跟union类似，此处的depentent表示union或union all联合而成的结果会受外部表影响
explain select * from emp e where e.empno in ( select empno from emp where deptno = 10 union select empno from emp where sal >2000)
--union result:从union表获取结果的select
explain select * from emp where deptno = 10 union select * from emp where sal >2000;
--subquery:在select或者where列表中包含子查询
explain select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp) ;
--dependent subquery:subquery的子查询要受到外部表查询的影响
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
--DERIVED: from子句中出现的子查询，也叫做派生类，
explain select staname,ename supname from (select ename staname,mgr from emp) t join emp on t.mgr=emp.empno ;
--UNCACHEABLE SUBQUERY：表示使用子查询的结果不能被缓存
explain select * from emp where empno = (select empno from emp where deptno=@@sort_buffer_size);
--uncacheable union:表示union的查询结果不能被缓存：sql语句未验证
table
对应行正在访问哪一个表，表名或者别名，可能是临时表或者union合并结果集
1、如果是具体的表名，则表明从实际的物理表中获取数据，当然也可以是表的别名
2、表名是derivedN的形式，表示使用了id为N的查询产生的衍生表
3、当有union result的时候，表名是union n1,n2等的形式，n1,n2表示参与union的id
type
type显示的是访问类型，访问类型表示我是以何种方式去访问我们的数据，最容易想的是全表扫描，直接暴力的遍历一张表去寻找需要的数据，效率非常低下，访问的类型有很多，效率从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref> fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
一般情况下，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref
--all:全表扫描，一般情况下出现这样的sql语句而且数据量比较大的话那么就需要进行优化。
explain select * from emp;
--index：全索引扫描这个比all的效率要好，主要有两种情况，一种是当前的查询时覆盖索引，即我们需要的数据在索引中就可以索取，或者是使用了索引进行排序，这样就避免数据的重排序
explain select empno from emp;
--range：表示利用索引查询的时候限制了范围，在指定范围内进行查询，这样避免了index的全索引扫描，适用的操作符： =, <>, >, >=, <, <=, IS NULL, BETWEEN, LIKE, or IN()
explain select * from emp where empno between 7000 and 7500;
--index_subquery：利用索引来关联子查询，不再扫描全表
explain select * from emp where emp.job in (select job from t_job);
--unique_subquery:该连接类型类似与index_subquery,使用的是唯一索引
explain select * from emp e where e.deptno in (select distinct deptno from dept);
--index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，没有模拟出来
--ref_or_null：对于某个字段即需要关联条件，也需要null值的情况下，查询优化器会选择这种访问方式
explain select * from emp e where e.mgr is null or e.mgr=7369;
--ref：使用了非唯一性索引进行数据的查找
create index idx_3 on emp(deptno);
explain select * from emp e,dept d where e.deptno =d.deptno;
--eq_ref ：使用唯一性索引进行数据查找
explain select * from emp,emp2 where emp.empno = emp2.empno;
--const：这个表至多有一个匹配行，
explain select * from emp where empno = 7369;
--system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特例，平时不会出现
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
key
实际使用的索引，如果为null，则没有使用索引，查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
key_len
表示索引中使用的字节数，可以通过key_len计算查询中使用的索引长度，在不损失精度的情况下长度越短越好。
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
ref
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
explain select * from emp,dept where emp.deptno = dept.deptno and emp.deptno = 10;
rows
根据表的统计信息及索引使用情况，大致估算出找出所需记录需要读取的行数，此参数很重要，直接反应的sql找了多少数据，在完成目的的情况下越少越好
explain select * from emp;
extra
包含额外的信息。
--using filesort:说明mysql无法利用索引进行排序，只能利用排序算法进行排序，会消耗额外的位置
explain select * from emp order by sal;
--using temporary:建立临时表来保存中间结果，查询完成之后把临时表删除
explain select ename,count(*) from emp where deptno = 10 group by ename;
--using index:这个表示当前的查询时覆盖索引的，直接从索引中读取数据，而不用访问数据表。如果同时出现using where 表名索引被用来执行索引键值的查找，如果没有，表面索引被用来读取数据，而不是真的查找
explain select deptno,count(*) from emp group by deptno limit 10;
--using where:使用where进行条件过滤
explain select * from t_user where id = 1;
--using join buffer:使用连接缓存，情况没有模拟出来
--impossible where：where语句的结果总是false
explain select * from emp where empno = 7469;
索引优化
索引基本优化详细点
分析案例
预先准备好数据
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
DROP TABLE IF EXISTS `itdragon_order_list`;
CREATE TABLE `itdragon_order_list` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id，默认自增长',
`transaction_id` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '交易号',
`gross` double DEFAULT NULL COMMENT '毛收入(RMB)',
`net` double DEFAULT NULL COMMENT '净收入(RMB)',
`stock_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '发货仓库',
`order_status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态',
`descript` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '客服备注',
`finance_descript` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '财务备注',
`create_type` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '创建类型',
`order_level` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单级别',
`input_user` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '录入人',
`input_date` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '录入时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10003 DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10000', '81X97310V32236260E', '6.6', '6.13', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-08-28 17:01:49');
INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10001', '61525478BB371361Q', '18.88', '18.79', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-08-18 17:01:50');
INSERT INTO itdragon_order_list VALUES ('10002', '5RT64180WE555861V', '20.18', '20.17', '1', '10', 'ok', 'ok', 'auto', '1', 'itdragon', '2017-09-08 17:01:49');
逐步开始进行优化：
第一个案例：
select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";
--通过查看执行计划发现type=all,需要进行全表扫描
explain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";
--优化一、为transaction_id创建唯一索引
create unique index idx_order_transaID on itdragon_order_list (transaction_id);
--当创建索引之后，唯一索引对应的type是const，通过索引一次就可以找到结果，普通索引对应的type是ref，表示非唯一性索引赛秒，找到值还要进行扫描，直到将索引文件扫描完为止，显而易见，const的性能要高于ref
explain select * from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";
--优化二、使用覆盖索引，查询的结果变成 transaction_id,当extra出现using index,表示使用了覆盖索引
explain select transaction_id from itdragon_order_list where transaction_id = "81X97310V32236260E";
第二个案例
--创建复合索引
create index idx_order_levelDate on itdragon_order_list (order_level,input_date);
--创建索引之后发现跟没有创建索引一样，都是全表扫描，都是文件排序
explain select * from itdragon_order_list order by order_level,input_date;
--可以使用force index强制指定索引
explain select * from itdragon_order_list force index(idx_order_levelDate) order by order_level,input_date;
--其实给订单排序意义不大，给订单级别添加索引意义也不大，因此可以先确定order_level的值，然后再给input_date排序
explain select * from itdragon_order_list where order_level=3 order by input_date;
覆盖索引
1、当发起一个被索引覆盖的查询时，在explain的extra列可以看到using index的信息，此时就使用了覆盖索引
mysql> explain select store_id,film_id from inventory\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: inventory
partitions: NULL
type: index
possible_keys: NULL
key: idx_store_id_film_id
key_len: 3
ref: NULL
rows: 4581
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)
2、在大多数存储引擎中，覆盖索引只能覆盖那些只访问索引中部分列的查询。不过，可以进一步的进行优化，可以使用innodb的二级索引来覆盖查询。
例如：actor使用innodb存储引擎，并在last_name字段又二级索引，虽然该索引的列不包括主键actor_id，但也能够用于对actor_id做覆盖查询
mysql> explain select actor_id,last_name from actor where last_name='HOPPER'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: actor
partitions: NULL
type: ref
possible_keys: idx_actor_last_name
key: idx_actor_last_name
key_len: 137
ref: const
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
前缀索引
有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变的大且慢，通常情况下可以使用某个列开始的部分字符串，这样大大的节约索引空间，从而提高索引效率，但这会降低索引的选择性，索引的选择性是指不重复的索引值和数据表记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性更高的索引可以让mysql在查找的时候过滤掉更多的行。
一般情况下某个列前缀的选择性也是足够高的，足以满足查询的性能，但是对应BLOB,TEXT,VARCHAR类型的列，必须要使用前缀索引，因为mysql不允许索引这些列的完整长度，使用该方法的诀窍在于要选择足够长的前缀以保证较高的选择性，通过又不能太长。
案例演示：
--创建数据表
create table citydemo(city varchar(50) not null);
insert into citydemo(city) select city from city;
--重复执行5次下面的sql语句
insert into citydemo(city) select city from citydemo;
--更新城市表的名称
update citydemo set city=(select city from city order by rand() limit 1);
--查找最常见的城市列表，发现每个值都出现45-65次，
select count(*) as cnt,city from citydemo group by city order by cnt desc limit 10;
--查找最频繁出现的城市前缀，先从3个前缀字母开始，发现比原来出现的次数更多，可以分别截取多个字符查看城市出现的次数
select count(*) as cnt,left(city,3) as pref from citydemo group by pref order by cnt desc limit 10;
select count(*) as cnt,left(city,7) as pref from citydemo group by pref order by cnt desc limit 10;
--此时前缀的选择性接近于完整列的选择性
--还可以通过另外一种方式来计算完整列的选择性，可以看到当前缀长度到达7之后，再增加前缀长度，选择性提升的幅度已经很小了
select count(distinct left(city,3))/count(*) as sel3,
count(distinct left(city,4))/count(*) as sel4,
count(distinct left(city,5))/count(*) as sel5,
count(distinct left(city,6))/count(*) as sel6,
count(distinct left(city,7))/count(*) as sel7,
count(distinct left(city,8))/count(*) as sel8
from citydemo;
--计算完成之后可以创建前缀索引
alter table citydemo add key(city(7));
--注意：前缀索引是一种能使索引更小更快的有效方法，但是也包含缺点：mysql无法使用前缀索引做order by 和 group by。
事务的ACID
- A：原子性（Atomicity）
- C：一致性（consistency）
- I：隔离性（isolation）
- D：持久性（durability）
事务的隔离级别
start transaction 开启事务
commit 提交事务
rollback 回滚事务
未提交读（read uncommitted）事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的提交读（read committed）一个事务开始时，只能看见已经提交过的修改，也叫不可重复读可重复读（repeatable read）同一个事务中，多次读取是同样的记录结果是一样的，mysql默认的隔离级别可串行化（serializable）最高隔离级别，读取每一行都加锁，导致超时和锁争用（抢锁）问题，一般不推荐使用
概念
脏读（dirty read）：事务可以读取未提交的数据不可重复读：前后读取的数据不一致，事务A读取为5，事务B读取改为10，事务A再读为10，也叫虚读幻读：当事务A在读取某个范围时，事务B在该范围内进行了修改或删除的操作，导致事务A再读取的时候出现了幻行，实际中事务B已经把一条记录删除了，但事务A在读取的时候没有读到新的记录。
| 隔离级别 | 脏读可能性 | 不可重复读可能性 | 幻读可能性 | 加锁度 |
|---|---|---|---|---|
| READ UNCOMMITTED | Y | Y | Y | N |
| READ COMMITTED | N | Y | Y | N |
| REPEATABLE READ | N | N | Y | N |
| SERIALIZABLE | N | N | N | Y |