数据库（Mysql总结）

乌拉拉乌拉勒
155 阅读32分钟

前言：

**    知识点不总结是真不行，看完以后，你会发现，自己都会啊，都懂！ 写的真好，真明白 ，但是真的自己懂了吗？ 能说出多少呢？ 有没有成体系呢，整个Mysql知识点逻辑是怎样的，太分散的话，感觉永远都是模模糊糊的**

1.索引（是什么，为什么）

1.什么是索引?（是什么）

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构。常见的索引结构有: B树， B+树和Hash。

索引的作用就相当于目录的作用。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

2.为什么要使用索引？

  1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
  2. 可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
  3. 帮助服务器避免排序和临时表。
  4. 将随机IO变为顺序IO
  5. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

索引的优点

可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。毕竟大部分系统的读请求总是大于写请求的。  另外，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

索引的缺点

  1. 创建索引和维护索引需要耗费许多时间：当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低SQL执行效率。
  2. 占用物理存储空间 ：索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

3.MySQL索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 （是什么）

对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。

Hash索引定位快

Hash索引指的就是Hash表，最大的优点就是能够在很短的时间内，根据Hash函数定位到数据所在的位置，这是B+树所不能比的。

Hash冲突问题

知道HashMap或HashTable的同学，相信都知道它们最大的缺点就是Hash冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。

Hash索引不支持顺序和范围查询(Hash索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。

什么时候用哈希索引？ mysql里有用到哈希索引吗？

答：是有哈希索引的，一般对热点数据可以建立哈希索引，单条记录查询，可以加快速度，可以开启哈希索引。

4.B+树索引和B树索引的区别

（这块看了太多遍了，不再提了）

2.常见的索引

1.主键索引(Primary Key)：

数据表的主键列使用的就是主键索引。

一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为null，不能重复。

在mysql的InnoDB的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则InnoDB将会自动创建一个6Byte的自增主键。

2.二级索引：

  1. 唯一索引(Unique Key) ：唯一索引也是一种约束。**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为NULL，一张表允许创建多个唯一索引。**建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
  2. 普通索引(Index) ：普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和NULL。
  3. 前缀索引(Prefix) ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小， 因为只取前几个字符。
  4. 全文索引(Full Text) ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6之前只有MYISAM引擎支持全文索引，5.6之后InnoDB也支持了全文索引。

3.聚集索引和非聚集索引

1.聚集索引

聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。

聚集索引的优点

聚集索引的查询速度非常的快，因为整个B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。

聚集索引的缺点

  1. 依赖于有序的数据 ：因为B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或UUID这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。
  2. 更新代价大 ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改， 而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的， 所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。

2.非聚集索引

非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。

二级索引属于非聚集索引。

MYISAM引擎的表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引， 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。

非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针， 因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。

非聚集索引的优点

更新代价比聚集索引要小 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的

非聚集索引的缺点

  1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据
  2. 可能会二次查询(回表) :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。

非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)?

非聚集索引不一定回表查询。

试想一种情况，用户准备使用SQL查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。

 SELECT name FROM table WHERE username='guang19';Copy to clipboardErrorCopied

那么这个索引的key本身就是name，查到对应的name直接返回就行了，无需回表查询。

即使是MYISAM也是这样，虽然MYISAM的主键索引确实需要回表， 因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是如果SQL查的就是主键呢?

SELECT id FROM table WHERE id=1;Copy to clipboardErrorCopied

主键索引本身的key就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。

4.覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了， 而无需回表查询。

3.索引创建原则

单列索引

单列索引即由一列属性组成的索引。

联合索引(多列索引)

联合索引即由多列属性组成索引。

最左前缀原则

假设创建的联合索引由三个字段组成:

ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age)Copy to clipboardErrorCopied

那么当查询的条件有为:num / (num AND name) / (num AND name AND age)时，索引才生效。所以在创建联合索引时，尽量把查询最频繁的那个字段作为最左(第一个)字段。查询的时候也尽量以这个字段为第一条件。

1.索引创建注意点

最左前缀原则

虽然我目前的Mysql版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。 但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。

选择合适的字段

1.不为NULL的字段

索引字段的数据应该尽量不为NULL，因为对于数据为NULL的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为NULL，建议使用0,1,true,false这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。

2.被频繁查询的字段

我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。

3.被作为条件查询的字段

被作为WHERE条件查询的字段，应该被考虑建立索引。

4.被经常频繁用于连接的字段

经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。

不合适创建索引的字段

1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引

虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。

2.不被经常查询的字段没有必要建立索引

3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引

因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。

4.注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中 就肯定能命中 ，那么 就是冗余索引如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中后者的查询肯定是能够命中前者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

5.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引

前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。

使用索引一定能提高查询性能吗?

大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

4.为什么Mysql建立索引可以提高查询效率？

见另一篇文章

5.事务（只写比较重要的知识点）

这里需要注意的是：与 SQL 标准不同的地方在于 InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读） 事务隔离级别下使用的是Next-Key Lock 锁算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server) 是不同的。所以说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要求，即达到了 SQL标准的 SERIALIZABLE(可串行化) 隔离级别。因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是 READ-COMMITTED(读取提交内容) ，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEAaTABLE-READ（可重读） 并不会有任何性能损失。

InnoDB 存储引擎在 分布式事务 的情况下一般会用到 SERIALIZABLE(可串行化) 隔离级别。

6.Mysql的锁

锁机制与InnoDB锁算法

MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：

  • MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
  • InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

表级锁和行级锁对比：

  • 表级锁： MySQL中锁定 粒度最大 的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM和 InnoDB引擎都支持表级锁。
  • 行级锁： MySQL中锁定 粒度最小 的一种锁，只针对当前操作的行进行加锁。 行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。

详细内容可以参考： MySQL锁机制简单了解一下：blog.csdn.net/qq_34337272…

InnoDB存储引擎的锁的算法有三种：

  • Record lock：单个行记录上的锁
  • Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
  • Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身

相关知识点：

  1. innodb对于行的查询使用next-key lock
  2. Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题
  3. 当查询的索引含有唯一属性时，将next-key lock降级为record key
  4. Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内，而这会导致幻读问题的产生
  5. 有两种方式显式关闭gap锁：（除了外键约束和唯一性检查外，其余情况仅使用record lock） A. 将事务隔离级别设置为RC B. 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1

7.一条SQL语句在MySQL中如何执行的

一 MySQL 基础架构分析

1.1 MySQL 基本架构概览

下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图你可以很清晰的看到用户的 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。

先简单介绍一下下图涉及的一些组件的基本作用帮助大家理解这幅图，在 1.2 节中会详细介绍到这些组件的作用。

  • 连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。
  • 查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
  • 分析器: 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。
  • 优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。
  • 执行器: 执行语句，然后从存储引擎返回数据。

简单来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层：

  • Server 层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图，函数等，还有一个通用的日志模块 binglog 日志模块。
  • 存储引擎： 主要负责数据的存储和读取，采用可以替换的插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，其中 InnoDB 引擎有自有的日志模块 redolog 模块。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始就被当做默认存储引擎了。

1.2 Server 层基本组件介绍

1) 连接器

连接器主要和身份认证和权限相关的功能相关，就好比一个级别很高的门卫一样。

主要负责用户登录数据库，进行用户的身份认证，包括校验账户密码，权限等操作，如果用户账户密码已通过，连接器会到权限表中查询该用户的所有权限，之后在这个连接里的权限逻辑判断都是会依赖此时读取到的权限数据，也就是说，后续只要这个连接不断开，即时管理员修改了该用户的权限，该用户也是不受影响的。

2) 查询缓存(MySQL 8.0 版本后移除)

查询缓存主要用来缓存我们所执行的 SELECT 语句以及该语句的结果集。

连接建立后，执行查询语句的时候，会先查询缓存，MySQL 会先校验这个 sql 是否执行过，以 Key-Value 的形式缓存在内存中，Key 是查询预计，Value 是结果集。如果缓存 key 被命中，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作，完成后也会把结果缓存起来，方便下一次调用。当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。

MySQL 查询不建议使用缓存，因为查询缓存失效在实际业务场景中可能会非常频繁，假如你对一个表更新的话，这个表上的所有的查询缓存都会被清空。对于不经常更新的数据来说，使用缓存还是可以的。

所以，一般在大多数情况下我们都是不推荐去使用查询缓存的。

MySQL 8.0 版本后删除了缓存的功能，官方也是认为该功能在实际的应用场景比较少，所以干脆直接删掉了。

3) 分析器

MySQL 没有命中缓存，那么就会进入分析器，分析器主要是用来分析 SQL 语句是来干嘛的，分析器也会分为几步：

第一步，词法分析，一条 SQL 语句有多个字符串组成，首先要提取关键字，比如 select，提出查询的表，提出字段名，提出查询条件等等。做完这些操作后，就会进入第二步。

第二步，语法分析，主要就是判断你输入的 sql 是否正确，是否符合 MySQL 的语法。

完成这 2 步之后，MySQL 就准备开始执行了，但是如何执行，怎么执行是最好的结果呢？这个时候就需要优化器上场了。

4) 优化器

优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（有时候可能也不是最优，这篇文章涉及对这部分知识的深入讲解），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。

可以说，经过了优化器之后可以说这个语句具体该如何执行就已经定下来。

5) 执行器

当选择了执行方案后，MySQL 就准备开始执行了，首先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会去调用引擎的接口，返回接口执行的结果。

二 语句分析

2.1 查询语句

说了以上这么多，那么究竟一条 sql 语句是如何执行的呢？其实我们的 sql 可以分为两种，一种是查询，一种是更新（增加，更新，删除）。我们先分析下查询语句，语句如下：

select * from tb_student  A where A.age='18' and A.name=' 张三 ';Copy to clipboardErrorCopied

结合上面的说明，我们分析下这个语句的执行流程：

  • 先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息，如果有权限，在 MySQL8.0 版本以前，会先查询缓存，以这条 sql 语句为 key 在内存中查询是否有结果，如果有直接缓存，如果没有，执行下一步。

  • 通过分析器进行词法分析，提取 sql 语句的关键元素，比如提取上面这个语句是查询 select，提取需要查询的表名为 tb_student,需要查询所有的列，查询条件是这个表的 id='1'。然后判断这个 sql 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等，如果检查没问题就执行下一步。

  • 接下来就是优化器进行确定执行方案，上面的 sql 语句，可以有两种执行方案：

      a.先查询学生表中姓名为“张三”的学生，然后判断是否年龄是 18。
  b.先找出学生中年龄 18 岁的学生，然后再查询姓名为“张三”的学生。Copy to clipboardErrorCopied

    那么优化器根据自己的优化算法进行选择执行效率最好的一个方案（优化器认为，有时候不一定最好）。那么确认了执行计划后就准备开始执行了。

  • 进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果。

2.2 更新语句

以上就是一条查询 sql 的执行流程，那么接下来我们看看一条更新语句如何执行的呢？sql 语句如下：

update tb_student A set A.age='19' where A.name=' 张三 ';Copy to clipboardErrorCopied

我们来给张三修改下年龄，在实际数据库肯定不会设置年龄这个字段的，不然要被技术负责人打的。其实条语句也基本上会沿着上一个查询的流程走，只不过执行更新的时候肯定要记录日志啦，这就会引入日志模块了，MySQL 自带的日志模块式 binlog（归档日志） ，所有的存储引擎都可以使用，我们常用的 InnoDB 引擎还自带了一个日志模块 redo log（重做日志），我们就以 InnoDB 模式下来探讨这个语句的执行流程。流程如下：

  • 先查询到张三这一条数据，如果有缓存，也是会用到缓存。
  • 然后拿到查询的语句，把 age 改为 19，然后调用引擎 API 接口，写入这一行数据，InnoDB 引擎把数据保存在内存中，同时记录 redo log，此时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，随时可以提交。
  • 执行器收到通知后记录 binlog，然后调用引擎接口，提交 redo log 为提交状态。
  • 更新完成。

这里肯定有同学会问，为什么要用两个日志模块，用一个日志模块不行吗?

这是因为最开始 MySQL 并没与 InnoDB 引擎( InnoDB 引擎是其他公司以插件形式插入 MySQL 的) ，MySQL 自带的引擎是 MyISAM，但是我们知道 redo log 是 InnoDB 引擎特有的，其他存储引擎都没有，这就导致会没有 crash-safe 的能力(crash-safe 的能力即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失)，binlog 日志只能用来归档。

并不是说只用一个日志模块不可以，只是 InnoDB 引擎就是通过 redo log 来支持事务的。那么，又会有同学问，我用两个日志模块，但是不要这么复杂行不行，为什么 redo log 要引入 prepare 预提交状态？这里我们用反证法来说明下为什么要这么做？

  • 先写 redo log 直接提交，然后写 binlog，假设写完 redo log 后，机器挂了，binlog 日志没有被写入，那么机器重启后，这台机器会通过 redo log 恢复数据，但是这个时候 bingog 并没有记录该数据，后续进行机器备份的时候，就会丢失这一条数据，同时主从同步也会丢失这一条数据。
  • 先写 binlog，然后写 redo log，假设写完了 binlog，机器异常重启了，由于没有 redo log，本机是无法恢复这一条记录的，但是 binlog 又有记录，那么和上面同样的道理，就会产生数据不一致的情况。

如果采用 redo log 两阶段提交的方式就不一样了，写完 binglog 后，然后再提交 redo log 就会防止出现上述的问题，从而保证了数据的一致性。那么问题来了，有没有一个极端的情况呢？假设 redo log 处于预提交状态，binglog 也已经写完了，这个时候发生了异常重启会怎么样呢？ 这个就要依赖于 MySQL 的处理机制了，MySQL 的处理过程如下：

  • 判断 redo log 是否完整，如果判断是完整的，就立即提交。
  • 如果 redo log 只是预提交但不是 commit 状态，这个时候就会去判断 binlog 是否完整，如果完整就提交 redo log, 不完整就回滚事务。

这样就解决了数据一致性的问题。

三 总结

  • MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用,redolog 只有 InnoDB 有。
  • 引擎层是插件式的，目前主要包括，MyISAM,InnoDB,Memory 等。
  • 查询语句的执行流程如下：权限校验（如果命中缓存）---》查询缓存---》分析器---》优化器---》权限校验---》执行器---》引擎
  • 更新语句执行流程如下：分析器----》权限校验----》执行器---》引擎---redo log(prepare 状态---》binlog---》redo log(commit状态)

8.一条SQL语句执行得很慢的原因有哪些？

总结：

一个 SQL 执行的很慢，我们要分两种情况讨论：

1、大多数情况下很正常，偶尔很慢，则有如下原因

(1)、数据库在刷新脏页，例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。

(2)、执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。

2、这条 SQL 语句一直执行的很慢，则有如下原因。

(1)、没有用上索引：例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。

(2)、数据库选错了索引。

二、针对偶尔很慢的情况

一条 SQL 大多数情况正常，偶尔才能出现很慢的情况，针对这种情况，我觉得这条SQL语句的书写本身是没什么问题的，而是其他原因导致的，那会是什么原因呢？

1、数据库在刷新脏页（flush）我也无奈啊

当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候，我们知道数据库会在内存中把对应字段的数据更新了，但是更新之后，这些更新的字段并不会马上同步持久化到磁盘中去，而是把这些更新的记录写入到 redo log 日记中去，等到空闲的时候，在通过 redo log 里的日记把最新的数据同步到磁盘中去。

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。

刷脏页有下面4种场景（后两种不用太关注“性能”问题）：

  • **redolog写满了：**redo log 里的容量是有限的，如果数据库一直很忙，更新又很频繁，这个时候 redo log 很快就会被写满了，这个时候就没办法等到空闲的时候再把数据同步到磁盘的，只能暂停其他操作，全身心来把数据同步到磁盘中去的，而这个时候，就会导致我们平时正常的SQL语句突然执行的很慢，所以说，数据库在在同步数据到磁盘的时候，就有可能导致我们的SQL语句执行的很慢了。

  • **内存不够用了：**如果一次查询较多的数据，恰好碰到所查数据页不在内存中时，需要申请内存，而此时恰好内存不足的时候就需要淘汰一部分内存数据页，如果是干净页，就直接释放，如果恰好是脏页就需要刷脏页。

  • **MySQL 认为系统“空闲”的时候：**这时系统没什么压力。

  • **MySQL 正常关闭的时候：**这时候，MySQL 会把内存的脏页都 flush 到磁盘上，这样下次 MySQL 启动的时候，就可以直接从磁盘上读数据，启动速度会很快。

2、拿不到锁我能怎么办

这个就比较容易想到了，我们要执行的这条语句，刚好这条语句涉及到的表，别人在用，并且加锁了，我们拿不到锁，只能慢慢等待别人释放锁了。或者，表没有加锁，但要使用到的某个一行被加锁了，这个时候，我也没办法啊。

如果要判断是否真的在等待锁，我们可以用 show processlist这个命令来查看当前的状态哦，这里我要提醒一下，有些命令最好记录一下，反正，我被问了好几个命令，都不知道怎么写，呵呵。

下来我们来访分析下第二种情况，我觉得第二种情况的分析才是最重要的

三、针对一直都这么慢的情况

如果在数据量一样大的情况下，这条 SQL 语句每次都执行的这么慢，那就就要好好考虑下你的 SQL 书写了，下面我们来分析下哪些原因会导致我们的 SQL 语句执行的很不理想。

我们先来假设我们有一个表，表里有下面两个字段,分别是主键 id，和两个普通字段 c 和 d。

mysql> CREATE TABLE `t` (  `id` int(11) NOT NULL,  `c` int(11) DEFAULT NULL,  `d` int(11) DEFAULT NULL,  PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB;

1、扎心了，没用到索引

没有用上索引，我觉得这个原因是很多人都能想到的，例如你要查询这条语句

select * from t where 100 <c and c < 100000;

（1）、字段没有索引

刚好你的 c 字段上没有索引，那么抱歉，只能走全表扫描了，你就体验不会索引带来的乐趣了，所以，这回导致这条查询语句很慢。

（2）、字段有索引，但却没有用索引

好吧，这个时候你给 c 这个字段加上了索引，然后又查询了一条语句

select * from t where c - 1 = 1000;

我想问大家一个问题，这样子在查询的时候会用索引查询吗？

答是不会，如果我们在字段的左边做了运算，那么很抱歉，在查询的时候，就不会用上索引了，所以呢，大家要注意这种字段上有索引，但由于自己的疏忽，导致系统没有使用索引的情况了。

正确的查询应该如下

select * from t where c = 1000 + 1;

有人可能会说，右边有运算就能用上索引？难道数据库就不会自动帮我们优化一下，自动把 c - 1=1000 自动转换为 c = 1000+1。

不好意思，确实不会帮你，所以，你要注意了。

（3）、函数操作导致没有用上索引

如果我们在查询的时候，对字段进行了函数操作，也是会导致没有用上索引的，例如

select * from t where pow(c,2) = 1000;

这里我只是做一个例子，假设函数 pow 是求 c 的 n 次方，实际上可能并没有 pow(c,2)这个函数。其实这个和上面在左边做运算也是很类似的。

所以呢，一条语句执行都很慢的时候，可能是该语句没有用上索引了，不过具体是啥原因导致没有用上索引的呢，你就要会分析了，我上面列举的三个原因，应该是出现的比较多的吧。

2、呵呵，数据库自己选错索引了

我们在进行查询操作的时候，例如

select * from t where 100 < c and c < 100000;

我们知道，主键索引和非主键索引是有区别的，主键索引存放的值是整行字段的数据，而非主键索引上存放的值不是整行字段的数据，而且存放主键字段的值。不大懂的可以看这篇文章： 【思维导图-索引篇】搞定数据库索引就是这么简单 里面有说到主键索引和非主键索引的区别

也就是说，我们如果走 c 这个字段的索引的话，最后会查询到对应主键的值，然后，再根据主键的值走主键索引，查询到整行数据返回。

好吧扯了这么多，其实我就是想告诉你，就算你在 c 字段上有索引，系统也并不一定会走 c 这个字段上的索引，而是有可能会直接扫描扫描全表，找出所有符合 100 < c and c < 100000 的数据。

为什么会这样呢？

其实是这样的，系统在执行这条语句的时候，会进行预测：究竟是走 c 索引扫描的行数少，还是直接扫描全表扫描的行数少呢？显然，扫描行数越少当然越好了，因为扫描行数越少，意味着I/O操作的次数越少。

如果是扫描全表的话，那么扫描的次数就是这个表的总行数了，假设为 n；而如果走索引 c 的话，我们通过索引 c 找到主键之后，还得再通过主键索引来找我们整行的数据，也就是说，需要走两次索引。而且，我们也不知道符合 100 c < and c < 10000 这个条件的数据有多少行，万一这个表是全部数据都符合呢？这个时候意味着，走 c 索引不仅扫描的行数是 n，同时还得每行数据走两次索引。

所以呢，系统是有可能走全表扫描而不走索引的。那系统是怎么判断呢？

判断来源于系统的预测，也就是说，如果要走 c 字段索引的话，系统会预测走 c 字段索引大概需要扫描多少行。如果预测到要扫描的行数很多，它可能就不走索引而直接扫描全表了。

那么问题来了，**系统是怎么预测判断的呢？**这里我给你讲下系统是怎么判断的吧，虽然这个时候我已经写到脖子有点酸了。

系统是通过索引的区分度来判断的，一个索引上不同的值越多，意味着出现相同数值的索引越少，意味着索引的区分度越高。我们也把区分度称之为基数，即区分度越高，基数越大。所以呢，基数越大，意味着符合 100 < c and c < 10000 这个条件的行数越少。

所以呢，一个索引的基数越大，意味着走索引查询越有优势。

那么问题来了，怎么知道这个索引的基数呢？

系统当然是不会遍历全部来获得一个索引的基数的，代价太大了，索引系统是通过遍历部分数据，也就是通过采样的方式，来预测索引的基数的。

扯了这么多，重点的来了，居然是采样，那就有可能出现失误的情况，也就是说，c 这个索引的基数实际上是很大的，但是采样的时候，却很不幸，把这个索引的基数预测成很小。例如你采样的那一部分数据刚好基数很小，然后就误以为索引的基数很小。然后就呵呵，系统就不走 c 索引了，直接走全部扫描了。

所以呢，说了这么多，得出结论：由于统计的失误，导致系统没有走索引，而是走了全表扫描，而这，也是导致我们 SQL 语句执行的很慢的原因。

参考：

1.mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg…

2.mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg…

avatar
文章
阅读
粉丝