MySQL常见的存储引擎InnoDB、MyISAM有何区别?

拓跋阿秀
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34、创建索引时需要注意什么?

非空字段:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在 MySQL 中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值;

取值离散大的字段:(变量各个取值之间的差异程度)的列放到联合索引的前面,可以通过count()函数查看字段的差异值,返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高;

索引字段越小越好:数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。唯一、不为空、经常被查询的字段 的字段适合建索引

35、MySQL中CHAR和VARCHAR的区别有哪些?

char的长度是不可变的,用空格填充到指定长度大小,而varchar的长度是可变的。char的存取数度还是要比varchar要快得多char的存储方式是:对英文字符(ASCII)占用1个字节,对一个汉字占用两个字节。varchar的存储方式是:对每个英文字符占用2个字节,汉字也占用2个字节。

36、MySQL 索引使用的注意事项

MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度,在索引的使用过程中,存在一些使用细节和注意事项。

函数,运算,否定操作符,连接条件,多个单列索引,最左前缀原则,范围查询,不会包含有NULL值的列,like 语句不要在列上使用函数和进行运算

1)不要在列上使用函数,这将导致索引失效而进行全表扫描。

select * from news where year(publish_time) < 2017

为了使用索引,防止执行全表扫描,可以进行改造。

select * from news where publish_time < '2017-01-01'

还有一个建议,不要在列上进行运算,这也将导致索引失效而进行全表扫描。

select * from news where id / 100 = 1

为了使用索引,防止执行全表扫描,可以进行改造。

select * from news where id = 1 * 100

2)尽量避免使用 != 或 not in或 <> 等否定操作符

应该尽量避免在 where 子句中使用 != 或 not in 或 <> 操作符,因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。尽量避免使用 or 来连接条件应该尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件,因为这会导致索引失效而进行全表扫描。

select * from news where id = 1 or id = 2

3)多个单列索引并不是最佳选择

MySQL 只能使用一个索引,会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引,因此,为多个列创建单列索引,并不能提高 MySQL 的查询性能。假设,有两个单列索引,分别为 news_year_idx(news_year) 和 news_month_idx(news_month)。现在,有一个场景需要针对资讯的年份和月份进行查询,那么,SQL 语句可以写成:

select * from news where news_year = 2017 and news_month = 1

事实上,MySQL 只能使用一个单列索引。为了提高性能,可以使用复合索引 news_year_month_idx(news_year, news_month) 保证 news_year 和 news_month 两个列都被索引覆盖。

4)复合索引的最左前缀原则

复合索引遵守“最左前缀”原则,即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段,索引才会被使用。因此,在复合索引中索引列的顺序至关重要。如果不是按照索引的最左列开始查找,则无法使用索引。假设,有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询,那么,SQL 语句可以写成:

select * from news where news_month = 1

此时,无法使用 news_year_month_idx(news_year, news_month) 索引,因为遵守“最左前缀”原则,在查询条件中没有使用复合索引的第一个字段,索引是不会被使用的。

5)覆盖索引的好处

如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值,直接根据索引的查询结果返回数据,而无需读表,能够极大的提高性能。因此,可以定义一个让索引包含的额外的列,即使这个列对于索引而言是无用的。

6)范围查询对多列查询的影响

查询中的某个列有范围查询,则其右边所有列都无法使用索引优化查找。举个例子,假设有一个场景需要查询本周发布的资讯文章,其中的条件是必须是启用状态,且发布时间在这周内。那么,SQL 语句可以写成:

select * from news where publish_time >= '2017-01-02' and publish_time <= '2017-01-08' and enable = 1

这种情况下,因为范围查询对多列查询的影响,将导致 news_publish_idx(publish_time, enable) 索引中 publish_time 右边所有列都无法使用索引优化查找。换句话说,news_publish_idx(publish_time, enable) 索引等价于 news_publish_idx(publish_time) 。对于这种情况,我的建议:对于范围查询,务必要注意它带来的副作用,并且尽量少用范围查询,可以通过曲线救国的方式满足业务场景。例如,上面案例的需求是查询本周发布的资讯文章,因此可以创建一个news_weekth 字段用来存储资讯文章的周信息,使得范围查询变成普通的查询,SQL 可以改写成:

select * from news where news_weekth = 1 and enable = 1

然而,并不是所有的范围查询都可以进行改造,对于必须使用范围查询但无法改造的情况,我的建议:不必试图用 SQL 来解决所有问题,可以使用其他数据存储技术控制时间轴,例如 Redis 的 SortedSet 有序集合保存时间,或者通过缓存方式缓存查询结果从而提高性能。

7)索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中,复合索引中只要有一列含有 NULL值,那么这一列对于此复合索引就是无效的。因此,在数据库设计时,除非有一个很特别的原因使用 NULL 值,不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。

8)隐式转换的影响

当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换,隐式转换带来的影响就是可能导致索引失效而进行全表扫描。下面的案例中,date_str 是字符串,然而匹配的是整数类型,从而发生隐式转换。

select * from news where date_str = 201701

因此,要谨记隐式转换的危害,时刻注意通过同类型进行比较。

9)like 语句的索引失效问题

like 的方式进行查询,在 like “value%” 可以使用索引,但是对于 like “%value%” 这样的方式,执行全表查询,这在数据量小的表,不存在性能问题,但是对于海量数据,全表扫描是非常可怕的事情。所以,根据业务需求,考虑使用 ElasticSearch 或 Solr 是个不错的方案。

37、MySQL中有哪些索引?有什么特点?

普通索引:仅加速查询唯一索引:加速查询 + 列值唯一(可以有null)主键索引:加速查询 + 列值唯一(不可以有null)+ 表中只有一个组合索引:多列值组成一个索引,专门用于组合搜索,其效率大于索引合并全文索引:对文本的内容进行分词,进行搜索索引合并:使用多个单列索引组合搜索覆盖索引:select的数据列只用从索引中就能够取得,不必读取数据行,换句话说查询列要被所建的索引覆盖聚簇索引:表数据是和主键一起存储的,主键索引的叶结点存储行数据(包含了主键值),二级索引的叶结点存储行的主键值。使用的是B+树作为索引的存储结构,非叶子节点都是索引关键字,但非叶子节点中的关键字中不存储对应记录的具体内容或内容地址。叶子节点上的数据是主键与具体记录(数据内容)

38、既然索引有那么多优点,为什么不对表总的每一列创建一个索引呢?

当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立簇索引,那么需要的空间就会更大。创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加

39、索引如何提高查询速度的

将无序的数据变成相对有序的数据(就像查有目的一样)

40、使用索引的注意事项

在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;

在经常使用在where子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

将打算加索引的列设置为NOT NULL,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间

避免where子句中对字段施加函数,这会造成无法命中索引

在中到大型表索引都是非常有效的,但是特大型表的维护开销会很大,不适合建索引,建立用逻辑索引

在经常用到连续的列上,这些列主要是由一些外键,可以加快连接的速度

与业务无关时多使用逻辑主键,也就是自增主键在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键,即使用逻辑主键,而不要使用业务主键。

删除长期未使用的索引,不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗

在使用limit offset查询缓存时,可以借助索引来提高性能。

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