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MySQL 的体系结构、引擎与索引

news 2026/2/28 6:54:58

MySQL的引擎与体系结构

体系结构

连接层

最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限

服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的优化和分析，部分内置函数的操作。所有跨存储引擎的功能也是在这一层实现的，如过程、函数等

引擎层

存储引擎真正的负责MySQL中个数据的存储与提取，服务器通过API和存储引擎进行通信，不同的存储引擎具有不同的功能，这样子我们也可以根据自己的需求，来选取合适的存储引擎

存储层

主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互

存储引擎

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式，存储引擎是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表类型

默认引擎-InnoDB

查看所有的引擎

show engines;

可以看到所有的引擎

存储引擎的特点

InnoDB

InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5版本之后，InnoDB是默认的MySQL的引擎。

特点

DML(增删改)操作支持ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)模型，支持事务
行级锁，提高并发访问的性能
支持外键（Foreign Key）约束，保证数据的完整性和正确性

文件

xxx.ibd:xxx代表的是表明，innoDB引擎的每张表都会对应着这样的一个表文件，存储该表的表结构(frm、sdi)、数据和索引，参数innodb_file_per_table 默认为no，表示每张表各自占用一个表空间，如果为yes表示多张表共用一个表空间

查看指令

-- 查看是共用多个表空间
show variables  like 'innodb_file_per_table';

查看ibd文件：

我在本地系统中找到了自己库的文件

但是这个文件是一个二进制文件没法直接查看，但是可以借助指令来进行一个查看

ibd2sdi 文件命.ibd

查看结果：

可以直接看到表的全部信息以及字段信息

逻辑空间

TableSpace 表空间
Segment：段
Extent：区区的大小是固定的，是1M，可以包含64个页
Page：页页是操作的最小单元，大小页是固定的，一个页16K
Row：行

MyISAM

MyISAM是MySQL的早期默认存储引擎

特点

不支持事务，不支持外键

支持表锁，不支持行锁

访问速度快

文件

*.sdi：存储表结构信息

.MYD：存储数据

***.MYI **：存储索引

Memory

Memory引擎的表数据是存储在内存中的，由于受到硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或者缓存使用

特点

内存存放

hash索引

文件

*.sdi：存储表结构信息

各个引擎的特点

特点	InnoDB	MyISAM	Memory
存储限制	64TB	有	有
事务安全	支持	-	-
锁机制	行锁	表锁	表锁
B+tree索引	支持	支持	支持
hash索引	-	-	支持
全文索引	5.6之后支持	支持	-
空间使用	高	低
内存使用	高	低	中等
批量插入速度	低	高	高
支持外键	支持	-	-

InnoDB与MyISAM：InnoDB支持事务、外键和行级锁

执行引擎的选择

InnoDB：是MySQL的，默认引擎，支持事务、外键，如果应用对事物的**完整性**有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询外，还包含很多更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择
MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事物的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎比较合适
Memory：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory缺陷是对标的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而却无法保证数据的安全性

索引

索引概述

什么是索引？

索引（index）是帮助MySQL搞笑获取数据的数据结构（有序），在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引

优缺点

优点	缺点
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本	索引列也是要占用空间的
通过索引列堆数据进行排序，降低数据排序的成本	索引大大提高了查询效率，同时也降低更新表的速度，如对表进行 Insert、update、delete操作时，效率降低（但实际上查询操作更多，而增改删操作较少）

索引数据结构

MySQL的索引是在存储引擎曾实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包括以下几种：

索引结构	描述
B+Tree索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash索引	底层数据结构是通过哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-Tree（空间索引）	空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，比较少用
Full-text（全文索引）	是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于ES

索引支持

索引	InnoDB	MyISAM	Memory
B+Tree索引	支持	支持	支持
Hash索引	不支持	不支持	支持
R-Tree索引	不支持	支持	不支持
Full-text	5.6版本之后支持	支持	不支持

平时所说的索引，如果没有特别的指明，都是B+树结构组织的索引

B+Tree

二叉树的缺点：顺序插入时，会形成链表，查询性能大大降低。大数据量的情况下，层级较深，检索速度较慢

红黑树：能够解决顺序插入形成链表的情况，但是在大数据量的情况下，层级较深，索引速度较慢

B-Tree（多路平和查找树）:以一颗最大度数（max-degree）为5阶的b-tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）【树的度数指的是一个结点的子结点个数】：

B+Tree与B-Tree的区别：

所有的数据都会出现在叶子节点
叶子节点形成一个单向链表

MySQL的B+树相对于经典的B+树进行了优化，在原有的B+树的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+树，提高区间访问性能

Hash

哈希索引就是采用一定的Hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中

如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就会产生hash冲突，可以通过链表进行解决

特点：

Hash索引只能用于对等比较（=，in），不支持范围查询
无法利用索引完成排序操作
查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常高于B+Tree索引

存储结构支持

在MySQL中，支持hash索引的是memory引擎，而innodb中具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据B+树索引在指定条件下自动构建的

InnoDB存储引擎为什么要选择B+Tree索引结构

相对于二叉树，层级更少，搜索效率更高
相对于B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点都会存储数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同时保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
相对于Hash索引，B+Tree支持范围匹配和排序操作

索引分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中逐渐创建的索引	默认自动创建，只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中的某个数据列中的重复值	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引超找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FUNNTEXT

在InnoDB存储索引中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引（Clustered index）	将数据存储与索引放在一块	必须有，而且只能有一个
非聚集索引/二级索引/辅助索引（Secondary index）	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引
如果不存在逐渐，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
如果表没有逐渐，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引

select * from user where name = "Arm"

查询条件是name，那么就先走二级索引，二级索引查找到之后就会拿到这一行的主键ID，根据主键在聚集索引中进行查询，找到这一行的数据。

回表查询指的是现在二级索引中找到主键值，然后再到主键索引中找到对应的行，这种查询被称为回表查询

索引的语法

创建索引

CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,....)

一次可以创建多个索引，如果使用UNIQUE或者FULLTEXT 则表示创建的是唯一/全文索引，反之则是普通索引

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name

SQL 性能分析

SQL执行频率

MySQL客户端连接成功后，通过show [session|global] status命令可以提供服务器状态信息。通过下面指令可以看到当前数据库的insert update delete select 的访问频率：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'COM_______'; 
-- 7个下划线

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time,单位：秒，默认为10s)的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置

查询是否开启了慢查询日志：

show variables  like 'slow_query_log';

修改配置文件

# 开启MySQL慢查询日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2s，如果语句执行时间超过了2s，就会被视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

profile详情

show profiles能够在做SQL优化时帮助我们了解事件都消耗到哪里去了。通过have_profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作

查看是否支持该操作

select @@have_profiling;

默认情况下profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling；

set profiling = 1;

先查看是否已经开启：

select @@profiling;

如果为1则表示已经打开，这里为0，表示没有打开，需要再进行一次设置，设置成功后再次查询：

#这里我的建议是 不用看，因为MySQL8.0之后要废弃这个方法
'SHOW PROFILES' is deprecated and will be removed in a future release. Please use Performance Schema instead

explain执行计划

EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行select语句的信息，包括在select语句执行过程中如何连接和连接顺序

-- 直接在select 语句之前加上关键字 explain 或者desc即可
explain select 字段列表 from 表名 where 条件;

查询语句：

explain select * from  shop.tb_newbee_mall_admin_user where admin_user_id ='1';

查询结果：

含义介绍

Id

select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(Id相同，执行顺序从上到下，Id不同，值越大越先执行)。
select_type

表示select的查询类型，常见的取值有SIMPLE（见到表，及不使用表连接或者子查询）、PRIMARY(主查询，即外层的查询)

UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（Select/where之后包含了子查询）等等
type

表示连接类型，性能从好到差以此为：NULL system CONST eq_ref ref range index all

根据唯一主键进行查询会返回CONST，非唯一主键返回ref，null几乎达不到，除非不查询任何表
possible_key

显示可能应用在这张表上的索引，一个或者多个
key

实际使用的索引，如果为null，则表示没有使用索引
key_len

表示索引中使用的字节数，该职位为索引字段最大可能值，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越长越好
rows

MySQL认为必须执行的查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个预估值，可能并不总是准确。
filtered

表示返回结果的行数占需读取行书的百分比，filtered越大越好

索引使用

失效原因

最小前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引最左列开始，并且不能够跳过索引中的列，如果条约某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）

举个例子，现在存在一个联合索引，分别为字段A B C，顺序页是从左往右在查询过程中如果输入

select * from table where A = 1 and B = 2 and C = 3;

这样的话就会走联合索引，查出来的key_len等于ABC三个字段的和

那么如果不带C

select * from table where A=1 and B=2;

这样子仍然走联合索引，但是key_len等于AB两个字段的长度，

依此类推

那么此时不走A

select * from table where B =1 and C=3 ;

由于A是最左列，这样子就不满足最左前缀法则，所以索引为null

那么如果我们有A但是跳过B直接到C

select * from table where A = 1 and C = 3;

这样子走索引，但是key_len等于A的长度，则表示C已经被丢失，对应了后面的索引失效

那么我们走ABC但是顺序不一样

select * from table where b= 1 and c= 2 and a=1;

这样子和第一种情况相似，字段长度仍为ABC的总和

范围查询

联合索引中，出现了范围查询(>,<),范围查询右侧的索引失效，但是>= 这种可以直接规避这种情况

索引列运算操作

不要再索引列上进行运算操作，否则索引将失效

举个例子：

自己创建了一个表和一个联合索引，用nick_name和address 进行联合，用nick_name进行一个直接查询

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name = '十三';

结果：

那么我们进行计算，进行一个字符串切割再查看结果：

explain select *from shop.tb_newbee_mall_user where substr(nick_name,1,3) = '198';

在这里看出来索引直接失效

需要注意的是，如果是模糊查询，直接自己手动拼接写成字符串%不会出现任何问题，还是会走索引，如果是'%字符串%'则不会走索引，CONCAT也相同

使用CONCAT函数

explain select *from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name like CONCAT('%','198','%');

运行结果：

单个：

explain select *from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name like '198%';

字符串不加引号

字符串不加引号，会造成索引失效

例如：加上引号

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name = '1986565395';

效果：

不加引号

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name = 1986565395;

效果：

可能会使用tb_wxk这个索引，但是实际上并没有进行使用

发生了隐式转换

模糊查询

如果只是尾部模糊匹配，索引不会失败，如果是头部模糊匹配，索引则会失效

or连接的条件

用or分隔开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么设计的索引都不会被用到

先查看索引：

show index from shop.tb_newbee_mall_user;

在这里使用or进行连接

连接两个都有索引的字段

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name='1986565395' or user_id=1;

一个字段没有索引

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name='1986565395' or is_deleted=0;

结果：

数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引

比如说这里的nickname是0~10，都比0大

那么我进行一个操作查询操作

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name >= '0';

按照正常流程，这个操作是要走索引的，此外nick_name全都比0大

运行结果如下：

到最后没有走索引，而是选择了扫描全表

那么再次进行一个更换

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name <= '0';

这样子又走索引了。

那么我们查询大于等于5的（大于等于五的数据小于一半）

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name >= '5';

这时候还是老老实实的走了全局索引

说明MySQL在选择扫描全表还是走索引会进行评估，这个评估和数据分布有关

索引使用原则

SQL提示

我们知道nick_name和address是一个联合索引，在这里我将nick_name设置成为一个单列索引

create index tb_nick on shop.tb_newbee_mall_user(nick_name);

查看所有的索引：

可以看到此时的nickname已经存在两个索引，那么执行下面SQL

explain select * from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name = '2';

最后还是走了联合索引，说明在这时MySQL自己做出了选择，那么如何规避这个选择？这时候就是用到了SQL提示

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是SQL语句中加入一些认为的提示来达到优化的作用

use index:

 explain select * from shop.tb_newbee_mall_user use INDEX (tb_nick) where nick_name ='5'

在这里要求使用了tb_nick这个锁：

ignore index:

忽略某个index

 explain select * from shop.tb_newbee_mall_user ignore INDEX (tb_nick) where nick_name ='5';

这里选择忽略tb_nick这个索引

直接不进行使用

force index:

强制使用某个索引

 explain select * from shop.tb_newbee_mall_user force INDEX (tb_nick) where nick_name ='5';

覆盖索引

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并需要返回的列，在该列中已经全部能找到），减少使用 select *

explain  select  nick_name,address from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name >= '5';

在这里我们查询nickname和address，

查询结果

我们在查询is_deleted:

explain select is_deleted from shop.tb_newbee_mall_user where nick_name >= '5';

using index condition 查找使用了索引，但是需要回标查询

using where, using index 查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能够找到，不需要进行回表查询操作

前缀索引不建议使用，可以考虑ES

当字段为字符串(varchar text等)时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只讲字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

语法：

create index idx_xxx on table_name(column(n))
前缀长度

可以根据索引的许安则醒来确定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的
```
select count(distinct email)/count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user;
```