Mysql不讲武德— —来骗、偷袭我这个27岁老同志

1、架构模块

架构分为服务层和存储引擎层,服务层负责SQL执行操作,存储引擎层负责存储管理数据。

这就是服务层

一条SQL进入Mysql的步骤:

  • 连接器(半双工)
  • 缓存(默认关闭不使用)
  • 解析器(语法解析+预处理)
  • 优化器(执行计划,索引选择)
  • 执行器(操作存储引擎,返回结果)

存储引擎层是可以替换的,支持多种存储引擎

InnoDB:对数据一致性要求高,需要事务

MyISAM:对查性能要求高,但是写很少几乎无

Memory:需要一个临时表用于查询,放在内存中的

或者可以根据规范用C自己写一个存储引擎(服务层和存储引擎层的交互协议是固定的)

2、InnoDB存储引擎

InnoDB引擎下,有几个关键设计:

  • Buffer Pool(缓冲池)
  • 刷脏(缓冲池数据同步到磁盘)
  • Crash-safe(保证崩溃后的数据安全)
  • WAL(write ahead log,日志先行机制)
  • 二段式提交(保证日志和磁盘一致性)

DB存在的大难题:磁盘随机读写慢(机械硬盘更明显)

【缓存池--->解决:磁盘随机读写慢】

随机读写磁盘是耗时的,先加载到缓存池操作数据,这样速度快很多。

【刷脏--->解决:缓冲池和磁盘不一致】

缓冲池的数据是脏数据,需要定时刷脏到磁盘。

【WAL机制--->解决:保证崩溃后的数据安全】

刷脏非实时,DB崩溃后缓冲池会丢数,要保证Crash-safe

在写入缓冲池的同时写入redolog,定时把redolog的数据刷到磁盘,这就是WAL机制;

【二段式提交--->解决:redolog和binlog 不一致(主从不一致)】

redolog的数据设置2种状态:pre和commit

日志执行顺序:redolog pre ---> binlog ---> redolog commit

3、索引设计

索引类型主要是三种:

  • 普通索引,normal
  • 唯一索引,unique
  • 全文索引,fulltext

(主键默认唯一索引和普通索引,两种比较常用)

索引实现方法就2种:hash索引 、 B+树索引

1、hash索引是最快的的O(1),查单个够快,但是不支持范围查询的,业务中没法使用….

2、B+树索引,mysql优化的专属产物,速度是比hash慢,但是支持范围查询,综合性能强啊!


索引如何发展成B+树?

二叉查找树,bst,缺点:极端情况下变成链表,O(N)

平衡二叉查找树,avl,缺点:深度太多,导致磁盘IO频繁

多路平衡查找树,b tree,缺点:拉取批量数据时性能低下,因为要跨不同父节点取数,IO次数不稳定

加强版-多路平衡查找树,b+tree,优点

  • 叶节点存储数据并增加左右叶节点的指针,叶节点形成链表。扫描数据就不需要跨不同父节点取数,IO次数降低。
  • 根节点不存储数据而是存储更多的key,大大降低树的高度。

B+树的特点

一个深度为3的B+Tree索引可以维护10^3 * 10^3 * 10^3 = 10亿 条记录

计算方式

InnoDB存储引擎中页的大小为16KB,一般表的主键类型为INT(占用4个字节)或BIGINT(占用8个字节),指针类型也一般为4或8个字节,也就是说一个页(B+Tree中的一个节点)中大概存储16KB/(8B+8B)=1K个键值(因为是估值,为方便计算,这里的K取值为〖10〗^3)。

实际中每个节点不能填充满,B+Tree的高度一般都在2~4层。MySQL的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的,也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要*1~3次磁盘I/O操作

回表与覆盖索引

  • 针对非主键索引,都是先找到所在行的主键索引,再用主键索引查询。

——这就是回表(回到数据表再查一次的意思)

  • 如果SQL只查询索引字段的值,那都不用去回表了,非主键索引的值再叶子节点中,已经找到了。

如:select a,b where a=1 and b=2,a和b有联合索引

>>>所以减少回表可以降低一半IO

4、事务与锁

ACID的实现方式
自动事务及手动事务
SQL92标准:事务隔离级别
InnoDB对事务隔离级别的支持与实现方式

5、性能优化

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