当前位置: 首页 > article >正文

【MySQL】索引(上)

欢迎拜访:雾里看山-CSDN博客
本篇主题:【MySQL】索引(上)
发布时间:2025.2.26
隶属专栏:MySQL

在这里插入图片描述

目录

  • 初始索引
    • 基本介绍
    • 常见索引分类
    • 案例使用
  • 认识磁盘
    • MySQL 与 存储
    • 关于磁盘
    • 关于扇区
    • 定位扇区
    • 结论
    • 磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)
  • MySQL 与磁盘交互基本单位
  • 建立共识

初始索引

基本介绍

索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度

常见索引分类

  1. 主键索引(primary key)
  2. 唯一索引(unique)
  3. 普通索引(index)
  4. 全文索引(fulltext)–解决中子文索引问题。

案例使用

先整一个海量表,在查询的时候,看看没有索引时有什么问题?

--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性,所以使用存储过程来创建, 拷贝下面代码就可以了,暂时不用理解
	
-- 产生随机字符串
delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
begin
	declare chars_str varchar(100) default
		'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
	declare return_str varchar(255) default '';
	declare i int default 0;
	while i < n do
		set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
		set i = i + 1;
		end while;
	return return_str;
	end $$
delimiter ;

--产生随机数字
delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
begin
	declare i int default 0;
	set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;

--创建存储过程,向雇员表添加海量数据
delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
	set autocommit = 0;
	repeat
		set i = i + 1;
		insert into EMP values ((start+i)
,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
		until i = max_num
	end repeat;
	commit;
end $$
delimiter ;
-- 执行存储过程,添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);

到此,已经创建出了海量数据的表了。

  1. 查询员工编号为998877的员工
mysql> select * from EMP where empno=998877;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 998877 | vnaqzD | SALESMAN | 0001 | 2025-02-22 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |    198 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (8.86 sec)

可以看到耗时8.86秒,这还是在本机一个人来操作,在实际项目中,如果放在公网中,假如同时有1000个人并发查询,那很可能就死机。

  1. 解决方法,创建索引
mysql> alter table EMP add index(empno);
Query OK, 0 rows affected (22.08 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0
  1. 换一个员工编号,测试看看查询时间
mysql> select * from EMP where empno=998877;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 998877 | vnaqzD | SALESMAN | 0001 | 2025-02-22 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |    198 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> select * from EMP where empno=445566;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno  | ename  | job      | mgr  | hiredate            | sal     | comm   | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 445566 | daTpSu | SALESMAN | 0001 | 2025-02-22 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 |    216 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

认识磁盘

MySQL 与 存储

MySQL 给用户提供存储服务,而存储的都是数据,数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备,相比于计算机其他电子元件,磁盘效率是比较低的,在加上IO本身的特征,可以知道,如何提交效率,是 MySQL 的一个重要话题。

关于磁盘

磁盘的物理结构
在这里插入图片描述
关于磁盘的盘片
在这里插入图片描述

关于扇区

数据库文件,本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中,就是我们经常所说的扇区。当然,数据库文件很大,也很多,一定需要占据多个扇区。

题外话:

  • 从上图可以看出来,在半径方向上,距离圆心越近,扇区越小,距离圆心越远,扇区越大
  • 那么,所有扇区都是默认512字节吗?目前是的,我们也这样认为。因为保证一个扇区多大,是由比特位密度决定的。
  • 不过最新的磁盘技术,已经慢慢的让扇区大小不同了,不过我们现在暂时不考虑。

我们在使用Linux,所看到的大部分目录或者文件,其实就是保存在硬盘当中的。(当然,有一些内存文件系统,如: procsys 之类,我们不考虑)

root@VM-20-16-ubuntu:/var/lib/mysql# ll
total 254044
drwxr-x--- 11 mysql mysql      4096 Feb 22 14:56 ./
drwxr-xr-x 45 root  root       4096 Feb 21 21:24 ../
-rw-r-----  1 mysql mysql        56 Jan 20 12:21 auto.cnf
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Feb 22 15:18 bit_index/
-rw-------  1 mysql mysql      1680 Jan 20 12:21 ca-key.pem
-rw-r--r--  1 mysql mysql      1112 Jan 20 12:21 ca.pem
-rw-r--r--  1 mysql mysql      1112 Jan 20 12:21 client-cert.pem
-rw-------  1 mysql mysql      1676 Jan 20 12:21 client-key.pem
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Jan 21 16:34 database1/
-rw-r-----  1 mysql mysql       379 Jan 22 14:47 ib_buffer_pool
-rw-r-----  1 mysql mysql 146800640 Feb 22 15:18 ibdata1
-rw-r-----  1 mysql mysql  50331648 Feb 22 15:18 ib_logfile0
-rw-r-----  1 mysql mysql  50331648 Feb 22 15:18 ib_logfile1
-rw-r-----  1 mysql mysql  12582912 Feb 21 19:46 ibtmp1
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Jan 20 12:21 mysql/
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Jan 20 12:21 performance_schema/
-rw-------  1 mysql mysql      1680 Jan 20 12:21 private_key.pem
-rw-r--r--  1 mysql mysql       452 Jan 20 12:21 public_key.pem
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Feb 21 19:46 scott/
-rw-r--r--  1 mysql mysql      1112 Jan 20 12:21 server-cert.pem
-rw-------  1 mysql mysql      1676 Jan 20 12:21 server-key.pem
drwxr-x---  2 mysql mysql     12288 Jan 20 12:21 sys/
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Feb 18 16:23 test/
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Feb 17 16:58 test_db/
drwxr-x---  2 mysql mysql      4096 Jan 22 16:22 user_db/

所以,最基本的,找到一个文件的全部,本质,就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。
而我们能够定位任何一个扇区,那么便能找到所有扇区,因为查找方式是一样的。

定位扇区

在这里插入图片描述

  • 柱面(磁道): 多盘磁盘,每盘都是双面,大小完全相等。那么同半径的磁道,整体上便构成了一个柱面

  • 每个盘面都有一个磁头,那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的

  • 所以,我们只需要知道,磁头(Heads)、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS (但是硬件是),而是 LBA ,一种线性地址,可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ,交给磁盘去进行数据读取。不过,我们现在不关心转化细节,知道这个东西,让我们逻辑自洽起来即可。

结论

我们现在已经能够在硬件层面定位,任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上,就直接按照扇区(512字节,部分4096字节),进行IO交互吗?不是

  • 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互,那么系统的IO代码,就和硬件强相关,换言之,如果硬件发生变化,系统必须跟着变化
  • 从目前来看,单次IO 512字节,还是太小了。IO单位小,意味着读取同样的数据内容,需要进行多次磁盘访问,会带来效率的降低。
  • 之前学习文件系统,就是在磁盘的基本结构下建立的,文件系统读取基本单位,就不是扇区,而是数据块。

故,系统读取磁盘,是以块为单位的,基本单位是 4KB

磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

随机访问:本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续,这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。

连续访问:如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的,那磁头就能很快的开始这次 IO操作,这样的多个IO操作称为连续访问。

因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出,但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问,而非连续访问。

磁盘是通过机械运动进行寻址的,随机访问不需要过多的定位,故效率比较高。

MySQL 与磁盘交互基本单位

MySQL 作为一款应用软件,可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景,所以,为了提高基本的IO效率, MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎为例)

mysql> show global status like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 | -- 16*1024=16384
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

也就是说,磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节,而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。即, MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元,在 MySQL 这里叫做page(注意和系统的page区分)

建立共识

  • MySQL 中的数据文件,是以page为单位保存在磁盘当中的。
  • MySQLCURD 操作,都需要通过计算,找到对应的插入位置,或者找到对应要修改或者查询的数据。
  • 而只要涉及计算,就需要CPU参与,而为了便于CPU参与,一定要能够先将数据移动到内存当中。
  • 所以在特定时间内,数据一定是磁盘中有,内存中也有。后续操作完内存数据之后,以特定的刷新策略,刷新到磁盘。而这时,就涉及到磁盘和内存的数据交互,也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
  • 为了更好的进行上面的操作, MySQL 服务器在内存中运行的时候,在服务器内部,就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间,来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间,来和磁盘数据进行IO交互。
  • 为何更高的效率,一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数

⚠️ 写在最后:以上内容是我在学习以后得一些总结和概括,如有错误或者需要补充的地方欢迎各位大佬评论或者私信我交流!!!


http://www.kler.cn/a/563557.html

相关文章:

  • 【实战 ES】实战 Elasticsearch:快速上手与深度实践-1.1.2典型应用场景:日志分析、实时搜索、推荐系统
  • 【CSS】less基础(简单版)
  • vue3动态引入图片
  • 【HeadFirst系列之HeadFirst设计模式】第13天之代理模式:控制对象访问的利器!
  • 【二分查找 图论】P8794 [蓝桥杯 2022 国 A] 环境治理|普及
  • Jmeter的自动化测试实施方案
  • 驭势科技9周年:怀揣理想,踏浪前行
  • 深入浅出深度学习中的BatchSize
  • 【10】RUST的迭代器与闭包
  • 【docker】namespace底层机制
  • 在线会议时, 笔记本电脑的麦克风收音效果差是为什么
  • C/C++ | 每日一练 (4)
  • APNG格式图片文件大小优化方案 转WEBP
  • seacmsv9报错注入管理员账号密码,order by 注入,如何解决 information_schema关键字被过滤掉了
  • ElasticSearch核心技术解析:倒排索引与IK分词器如何解决中文搜索痛点
  • MySQL四种备份表的方式
  • 阿里云可观测全面拥抱 OpenTelemetry 社区
  • Android JNI开发指南
  • 【京准时钟】网络时间同步服务器对数据库的重要性
  • PYQT学习笔记-从简单窗口到多功能主窗口的实现