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Java学习笔记(十)

MySQL 自适应哈希索引

MySQL 自适应哈希索引(Adaptive Hash Index)是 InnoDB 存储引擎提供的一种优化机制,用于提高查询性能。它基于数据页中的记录自动生成哈希索引,从而加速某些特定类型的查询操作,尤其是那些涉及主键或唯一键的精确查找操作。

工作原理

监控和统计:InnoDB 引擎会监控数据页上的访问模式,并统计哪些数据页上的记录被频繁访问。
哈希索引生成:当某个数据页上的记录访问频率达到某个阈值时,InnoDB 会为该数据页生成一个哈希索引。这个哈希索引将记录的主键或唯一键映射到数据页的地址。
查询优化:当执行查询时,如果查询条件匹配到某个已经生成哈希索引的数据页,InnoDB 可以直接使用哈希索引来快速定位数据页,从而加速查询过程。

配置和使用

自适应哈希索引是 InnoDB 的默认功能,通常不需要手动开启。但是,你可以通过以下系统变量来配置和监控自适应哈希索引的行为:

innodb_adaptive_hash_index:控制是否启用自适应哈希索引。默认值为 ON。

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = ON;

innodb_adaptive_hash_index_parts:控制哈希索引的分区数量。默认值为 8。这个值越大,哈希索引的冲突越少,但内存消耗也会增加。

SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index_parts = 16;
监控和调试

你可以通过以下方式监控自适应哈希索引的使用情况:

性能模式(Performance Schema):MySQL 的性能模式提供了关于自适应哈希索引的详细统计信息。你可以查询 performance_schema 数据库中的相关表来获取这些信息。

SELECT * FROM performance_schema.data_locks;  
SELECT * FROM performance_schema.data_hash_index_usage;

SHOW ENGINE INNODB STATUS:通过执行 SHOW ENGINE INNODB STATUS 命令,你可以查看 InnoDB 引擎的当前状态,包括自适应哈希索引的一些统计信息。

SHOW ENGINE INNODB STATUS\G
注意事项
  1. 内存消耗:自适应哈希索引会消耗一定的内存资源。如果系统内存有限,或者数据表非常大且访问模式复杂,可能会导致内存消耗过多。
  2. 适用场景:自适应哈希索引最适合那些频繁进行精确查找操作的场景,特别是主键或唯一键查找。对于范围查询或复杂查询,自适应哈希索引的效果可能不明显。
  3. 禁用:在某些情况下,你可能需要禁用自适应哈希索引,例如在进行大量数据导入或批量更新操作时,以避免哈希索引的频繁重建导致的性能开销。
SET GLOBAL innodb_adaptive_hash_index = OFF;

通过合理配置和使用自适应哈希索引,你可以显著提高 MySQL 数据库的查询性能,特别是在处理高频访问的数据表时。

MyISAM 和 Innodb 的索引

MyISAM和InnoDB是MySQL数据库管理系统中的两种常用存储引擎,它们在索引结构上有显著的区别,这些区别影响了它们的性能、事务支持、数据一致性等多个方面。以下是对MyISAM和InnoDB索引的详细介绍:

一、MyISAM的索引
  1. 索引结构

    • MyISAM使用B+树作为其索引结构。
    • MyISAM的索引与数据是分开存储的,这种索引被称为非聚集索引(Non-Clustered Index)。
  2. 索引类型

    • 主键索引:MyISAM表可以有一个主键索引,其结构与普通索引类似,但主键索引的索引值是唯一的。
    • 普通索引:除主键索引外的其他索引都是普通索引,它们可以包含重复的值。
  3. 索引特点

    • 无论是主键索引还是普通索引,其叶子节点都包含索引值和一个指向数据行记录的指针(或地址)。
    • 在MyISAM表中,即使查询使用了索引,也需要通过索引指针回表查询完整的数据行。
    • MyISAM的主键索引和普通索引是两颗独立的B+树,没有本质差异。
  4. 性能与限制

    • MyISAM在只读或读多写少的场景下表现良好。
    • 由于索引和数据是分开存储的,插入和删除操作对索引结构影响较小,性能相对较好。
    • 但MyISAM不支持事务、外键以及行级锁定,使用表级锁定机制,在高并发场景下可能会导致性能瓶颈。
二、InnoDB的索引
  1. 索引结构

    • InnoDB也使用B+树作为其索引结构。
    • 但InnoDB的索引结构是聚集索引(Clustered Index),即主键索引与行记录是存储在一起的。
  2. 索引类型

    • 主键索引:InnoDB表的主键索引是聚集索引,叶子节点直接对应记录。
    • 二级索引(非主键索引):二级索引的叶子节点存储的是对应行的主键值,而不是直接存储行数据。
  3. 索引特点

    • InnoDB的主键索引包含了实际的数据记录,索引结构与数据存储物理结构紧密关联。
    • 每张InnoDB表都会按照主键创建一个聚集索引,因此主键索引不仅保存索引键,还保存了实际的行数据。
    • 如果表中没有定义主键,InnoDB会自动选择一个唯一的非空列作为主键。如果没有这样的列,InnoDB会隐式创建一个自增主键列。
  4. 性能与优势

    • 由于聚集索引的设计,主键查询性能非常高,可以减少I/O操作。
    • InnoDB支持事务(ACID),能够确保数据的一致性,适合高并发写入和复杂的事务操作。
    • InnoDB还支持行级锁定和外键约束,提供了更高的数据完整性和并发性能。
  5. 限制

    • 插入和删除操作会导致B+树的重平衡,影响性能。
    • 二级索引查询效率略低于主键查询,因为需要先通过二级索引找到主键,再通过主键查找数据。
三、总结

MyISAM和InnoDB在索引结构上的主要区别在于是否使用聚集索引。MyISAM使用非聚集索引,索引与数据分开存储;而InnoDB使用聚集索引,主键索引与行记录存储在一起。这种差异导致了它们在性能、事务支持、数据一致性等方面的不同表现。在选择存储引擎时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。

回表

回表是MySQL数据库查询中的一个重要概念,特别是在使用InnoDB存储引擎时。以下是对回表的详细介绍:

一、回表的定义

回表是指在执行查询操作时,MySQL首先通过索引(通常是二级索引或非聚集索引)找到满足条件的记录的主键值,然后再通过主键值回到主键索引(聚集索引)中去查找完整的记录信息的过程。简单来说,就是先通过索引找到主键,再通过主键找到完整的数据行。

二、回表的原理

在InnoDB存储引擎中,数据是按照主键索引(聚集索引)的顺序存储的,而二级索引(非聚集索引)的叶子节点存储的是对应行的主键值。因此,当通过二级索引查询数据时,MySQL需要先找到对应的主键值,然后再通过主键值去主键索引中查找完整的数据行。这个过程就称为回表。

三、回表的影响

回表操作会增加数据库的IO开销和CPU消耗,因为需要进行两次索引查找(一次是二级索引查找,一次是主键索引查找)。在高并发、大数据量的场景下,回表可能成为性能瓶颈,影响查询的响应时间。

四、如何避免回表

为了避免回表操作,可以采取以下几种策略:

  1. 使用覆盖索引:尽量设计能够覆盖查询结果的索引,即索引中包含查询语句中需要的所有字段。这样,查询时就可以直接从索引中获取所需数据,避免回表。
  2. 优化索引设计:合理设计索引,包括选择合适的索引列、创建联合索引等,以减少回表次数。
  3. 避免查询非索引列:在WHERE子句中尽量避免使用非索引列进行条件过滤,以减少回表的可能性。
  4. 利用索引的聚簇特性:InnoDB的主键索引是聚簇索引,它包含了完整的数据行。如果查询条件能够使用到主键或聚簇索引的列,就可以直接从聚簇索引中获取数据,避免回表。
五、回表的示例

假设有一张用户表user,包含id(主键)、username(二级索引)、age等字段。现在执行以下查询:

SELECT * FROM user WHERE username = 'bobo';

这个查询会首先通过username这个二级索引找到bobo记录和对应的主键id,然后再通过主键id去主键索引中找到完整的数据行。这个过程就是回表。

如果为了避免回表,可以创建一个覆盖索引,即包含查询所需所有列的索引:

CREATE INDEX idx_username_age ON user(username, age);

然后执行以下查询:

SELECT username, age FROM user WHERE username = 'bobo';

这个查询就可以直接从idx_username_age这个覆盖索引中获取所需数据,避免回表。

综上所述,回表是MySQL查询中的一个重要概念,了解回表的原理和影响,以及如何避免回表,对于优化数据库查询性能具有重要意义。

InnoDB 的二级索引是不是相当于 MyISAM 的主键索引

InnoDB的二级索引与MyISAM的主键索引在结构和功能上并不等同,它们之间存在显著的差异。

首先,InnoDB的二级索引(也称为辅助索引)的叶子节点存储的是对应行的主键值,而不是直接存储行数据。这意味着,当通过二级索引查找数据时,需要先找到对应的主键值,然后再通过主键值去聚集索引中查找实际的数据行。这种设计使得二级索引的查询效率略低于主键索引,因为需要额外的回表操作。

而MyISAM的主键索引则是一种非聚集索引,其叶子节点包含索引值和一个指向数据行记录的指针(或地址)。在MyISAM表中,即使查询使用了主键索引,也需要通过索引指针回表查询完整的数据行。然而,MyISAM的主键索引与普通索引在结构上并没有本质的差异,它们都是非聚集索引,只是主键索引的索引值是唯一的。

因此,InnoDB的二级索引与MyISAM的主键索引在以下方面存在显著差异:

  1. 存储结构:InnoDB的二级索引存储的是主键值,而MyISAM的主键索引存储的是指向数据行的指针。
  2. 查询效率:InnoDB的二级索引需要额外的回表操作来查找数据行,而MyISAM的主键索引则直接通过指针访问数据行(尽管也需要回表,但这里的回表是指通过指针找到数据行的过程,与InnoDB的回表操作在本质上不同)。
  3. 索引类型:InnoDB的二级索引是非聚集索引,而MyISAM的主键索引虽然也是非聚集索引,但它在MyISAM表中具有特殊的地位,因为MyISAM表只能有一个主键索引。

综上所述,InnoDB的二级索引并不相当于MyISAM的主键索引。它们在存储结构、查询效率和索引类型等方面都存在显著的差异。

show profile cpu,block io for query 2 命令分析

SHOW PROFILE CPU, BLOCK IO FOR QUERY <query_id> 是 MySQL 中用于分析查询性能的一个命令。它提供了关于指定查询的 CPU 和块 I/O(输入/输出)使用的详细信息。这个命令特别有用,因为它可以帮助你识别性能瓶颈,比如是否是由于 CPU 密集型操作还是由于磁盘 I/O 等待造成的。

命令结构
  • SHOW PROFILE: 这是用于显示 MySQL 查询性能分析结果的命令。
  • CPU, BLOCK IO: 这些是过滤条件,指定要显示的性能指标。你可以根据需要选择其他指标,比如 CONTEXT SWITCHES, PAGE FAULTS, SWAPS, SOURCE, EVENTS 等。
  • FOR QUERY <query_id>: 这指定了要分析的查询的 ID。每个查询在执行时,MySQL 都会为其分配一个唯一的 ID。
如何使用
  1. 执行查询并记录查询 ID
    首先,你需要执行你想要分析的查询。在 MySQL 命令行客户端或任何 MySQL 客户端工具中,你可以使用 SHOW VARIABLES LIKE 'profiling'; 来检查是否启用了 profiling(应该设置为 ON)。如果未启用,你可以使用 SET profiling = 1; 来启用它。

    执行查询后,使用 SHOW PROFILES; 来查看最近执行的查询及其 ID。

  2. 分析查询性能
    使用查询 ID,执行 SHOW PROFILE CPU, BLOCK IO FOR QUERY <query_id>;。这将显示该查询的 CPU 和块 I/O 使用情况。

输出解读

输出结果将包含以下几个部分:

  • Status: 描述了 MySQL 执行过程中的各个阶段。
  • Duration: 每个阶段消耗的时间(以秒为单位)。
  • CPU_user: 用户态 CPU 时间。
  • CPU_system: 内核态 CPU 时间。
  • Block_ops_in: 从磁盘读取的块数。
  • Block_ops_out: 写入磁盘的块数。
示例

假设你有一个查询 ID 为 10 的查询,你可以执行以下命令:

SHOW PROFILE CPU, BLOCK IO FOR QUERY 10;

输出可能类似于:

+--------------------+----------+------------+------------+--------------+---------------+
| Status             | Duration | CPU_user   | CPU_system | Block_ops_in | Block_ops_out |
+--------------------+----------+------------+------------+--------------+---------------+
| starting           | 0.000034 | 0.000010   | 0.000005   |            0 |             0 |
| checking permissions | 0.000005 | 0.000002   | 0.000001   |            0 |             0 |
| Opening tables     | 0.000020 | 0.000006   | 0.000004   |            0 |             0 |
| System lock        | 0.000005 | 0.000001   | 0.000001   |            0 |             0 |
| init                 | 0.000015 | 0.000005   | 0.000003   |            0 |             0 |
| optimizing           | 0.000005 | 0.000002   | 0.000001   |            0 |             0 |
| executing            | 0.000120 | 0.000050   | 0.000030   |            8 |             0 |
| sending data         | 0.000250 | 0.000100   | 0.000050   |            0 |             4 |
| end                  | 0.000005 | 0.000002   | 0.000001   |            0 |             0 |
| query end            | 0.000005 | 0.000001   | 0.000001   |            0 |             0 |
| freeing items        | 0.000010 | 0.000003   | 0.000002   |            0 |             0 |
| cleaning up          | 0.000005 | 0.000001   | 0.000001   |            0 |             0 |
+--------------------+----------+------------+------------+--------------+---------------+
分析建议
  • CPU 使用:查看 CPU_userCPU_system 列,找出 CPU 使用较高的阶段。
  • 块 I/O:检查 Block_ops_inBlock_ops_out 列,识别磁盘 I/O 较高的阶段。
  • 优化建议:根据分析结果,考虑是否可以通过添加索引、优化查询逻辑、调整服务器配置等方式来减少 CPU 和磁盘 I/O 的使用。

通过 SHOW PROFILE 命令,你可以获得关于查询性能的深入见解,从而更有效地优化你的 MySQL 数据库。


http://www.kler.cn/a/371284.html

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