杂记 Mysql

杂记 Mysql

数据库存储引擎

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中。每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术,你能够获得额外的速度或者功能,从而改善你的应用的整体功能。例如,如果你在研究大量的临时数据,你也许需要使用内存MySQL存储引擎。内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据。又或者,你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)。

这些不同的技术以及配套的相关功能在 MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型)。 MySQL默认配置了许多不同的存储引擎,可以预先设置或者在MySQL服务器中启用。你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎,以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。

mysql常用存储引擎
MyISAM
Inonodb
memory

MyISAM

每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件,其中文件名和表名都相同,但是扩展名分别为:

.frm(存储表定义)
MYD(MYData,存储数据)
MYI(MYIndex,存储索引)

MyISAM引擎的索引结构为B+Tree,其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址,也就是说它的索引和实际的数据是分开的,只不过是用索引指向了实际的数据,这种索引就是所谓的非聚集索引。

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这里设表一共有三列,假设我们以Col1为主键,则上图是一个MyISAM表的主索引(Primary key)示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求key是唯一的,而辅助索引的key可以重复。如果我们在Col2上建立一个辅助索引,则此索引的结构如下图所示

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同样也是一颗B+Tree,data域保存数据记录的地址。因此,MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。

1:在设计之时就考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此,ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源。由于数据索引和存储数据分离,MyISAM引擎的索引结构是B+Tree,其中B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址,也就是所他的索引和实际数据是分开的。不过索引指向实际的数据,这种索引也就是非聚合索引。因此,MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址,读取相应数据记录。

2.但是它没有提供对数据库事务的支持,也不支持行级锁和外键,因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表,效率便会低一些。不过和Innodb不同,MyIASM中存储了表的行数,于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持,那么MyIASM也是很好的选择。

Innodb特点

.frm(存储表定义)
ibd(数据和索引文件)

Innodb最大的优点就是针对事务的支持,事务(ACID),Java中使用事务处理,首先要求数据库支持事务。如使用MySQL的事务功能,就要求MySQL的表类型为Innodb才支持事务
A(Automicity):原子性:指整个事务是不可以分割的工作单元。只有事务中所有的操作执行成功,才算整个事务成功,事务中任何一个SQL语句执行失败,那么已经执行成功的SQL语句也必须撤销,数据库状态应该回到执行事务前的状态。
C(Consistency):一致性:事务不能破坏关系数据的完整性和业务数据的一致性。比如银行转账,不管事务成功还是失败,应该保证事务结束后两个转账账户的存款总额是与转账前一致的。
I(Isolation)隔离性:指的是在并发环境中,在不同 的事务操作相同的数据情况下,每个事物都有自己完整的数据空间。
D(Durability)持久性:指的是只要事务成功结束,它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃,重新启动数据库系统后,数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。

1:事务的支持
2:行级锁(由于锁的粒度更小,写操作不会锁定全表,所以在并发较高时,使用Innodb引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表。)
3:外键约束
4:它的设计目标是处理大容量数据库系统,它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统,MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。

与MyISAM引擎的索引结构同样也是B+Tree,但是Innodb的索引文件本身就是数据文件,即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据,这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
并且和MyISAM不同,InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址,所以当以辅助索引查找时,会先根据辅助索引找到主键,再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键,否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键,这样B+Tree的每一个结点都会被顺序的填满,而不会频繁的分裂调整,会有效的提升插入数据的效率。

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。
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上图是InnoDB主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集,所以InnoDB要求表必须有主键(MyISAM可以没有),如果没有显式指定,则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键,这个字段长度为6个字节,类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。例如,下图为定义在Col3上的一个辅助索引:
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这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助,例如知道了InnoDB的索引实现后,就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键,因为所有辅助索引都引用主索引,过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如,用非单调(可能是指“非递增”的意思)的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意,因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree,非单调(可能是指“非递增”的意思)的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

1)可以分析出几个直观的结论,这几个结论宏观的展现了数据库里B+树的尺度。
1 每个叶子节点存储了468行数据,每个非叶子节点存储了大约1200个键值,这是一棵平衡的1200路搜索树!
2 对于一个22.1G容量的表,也只需要高度为3的B+树就能存储了,这个容量大概能满足很多应用的需要了。如果把高度增大到4,则B+树的存储容量立刻增大到25.9T之巨!
3 对于一个22.1G容量的表,B+树的高度是3,如果要把非叶节点全部加载到内存也只需要少于18.8M的内存(如何得出的这个结论?因为对于高度为2的树,1203个叶子节点也只需要18.8M空间,而22.1G从良表的高度是3,非叶节点1204个。同时我们假设叶子节点的尺寸是大于非叶节点的,因为叶子节点存储了行数据而非叶节点只有键和少量数据。),只使用如此少的内存就可以保证只需要一次磁盘IO操作就检索出所需的数据,效率是非常之高的。

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MEMORY

MEMORY是MySQL中一类特殊的存储引擎。它使用存储在内存中的内容来创建表,而且数据全部放在内存中。这些特性与前面的两个很不同。
每个基于MEMORY存储引擎的表实际对应一个磁盘文件。该文件的文件名与表名相同,类型为frm类型。该文件中只存储表的结构。而其数据文件,都是存储在内存中,这样有利于数据的快速处理,提高整个表的效率。值得注意的是,服务器需要有足够的内存来维持MEMORY存储引擎的表的使用。如果不需要了,可以释放内存,甚至删除不需要的表。
MEMORY默认使用哈希索引。速度比使用B型树索引快。当然如果你想用B型树索引,可以在创建索引时指定。
注意,MEMORY用到的很少,因为它是把数据存到内存中,如果内存出现异常就会影响数据。如果重启或者关机,所有数据都会消失。因此,基于MEMORY的表的生命周期很短,一般是一次性的

联合索引

联合索引(col1, col2,col3)也是一棵B+Tree,其非叶子节点存储的是第一个关键字的索引,而叶节点存储的则是三个关键字col1、col2、col3三个关键字的数据,且按照col1、col2、col3的顺序进行排序。

配图可能不太让人满意,因为col1都是不同的,也就是说在col1就已经能确定结果了。自己又画了一个图(有点丑),col1表示的是年龄,col2表示的是姓氏,col3表示的是名字。如下图:

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PS:对应地址指的是数据记录的地址。
如图,联合索引(年龄, 姓氏,名字),叶节点上data域存储的是三个关键字的数据。且是按照年龄、姓氏、名字的顺序排列的。

因此,如果执行的是:
select * from STUDENT where 姓氏=‘李’ and 名字=‘安’;
或者
select * from STUDENT where 名字=‘安’;
那么当执行查询的时候,是无法使用这个联合索引的。因为联合索引中是先根据年龄进行排序的。如果年龄没有先确定,直接对姓氏和名字进行查询的话,就相当于乱序查询一样,因此索引无法生效。因此查询是全表查询。

如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏=‘李’;
那么当执行查询的时候,索引是能生效的,从图中很直观的看出,age=1的是第一个叶子节点的前6条记录,在age=1的前提下,姓氏=’李’的是前3条。因此最终查询出来的是这三条,从而能获取到对应记录的地址。
如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 姓氏=‘黄’ and 名字=‘安’;
那么索引也是生效的。

而如果执行的是:
select * from STUDENT where 年龄=1 and 名字=‘安’;
那么,索引年龄部分能生效,名字部分不能生效。也就是说索引部分生效。

因此我对联合索引结构的理解就是B+Tree是按照第一个关键字进行索引,然后在叶子节点上按照第一个关键字、第二个关键字、第三个关键字…进行排序。

最左原则
而之所以会有最左原则,是因为联合索引的B+Tree是按照第一个关键字进行索引排列的。

参考文献

https://blog.****.net/huyiju/article/details/80968962
https://www.jianshu.com/p/7b12b792e39a
https://www.cnblogs.com/yuxiuyan/p/6511837.html
https://www.2cto.com/database/201802/721844.html