mysql的邏輯分層：連接層 服務層 引擎層 存儲層

引擎層主要分為兩類：InnoDB、MyIsam(使用show engines;查看)

InnoDB是事務優先的，會進行行鎖，適合高并發操作

MyIsam是性能優先的，進行表鎖

sql優化點：等待時間長，執行時間長，性能低下，多表連接查詢，服務器參數設置不合理(線程數、緩沖區)

編寫過程 select ... from ... join... on ... where ... group by ... having... order by...

解析過程 from ... on ... join... where ...group by... having...select... order by...

具體內容可以看步步深入：MySQL架構總覽->查詢執行流程->SQL解析順序 - AnnsShadoW - 博客園?www.cnblogs.com

sql優化主要是優化索引，索引是一個高效查詢數據的數據結構，索引一般是一顆樹(樹：b樹或者hash樹等)示例如下。

索引的弊端也是有的：索引本身需要空間可以存放內存或者硬盤內部；索引在有的情況下不適用：數據量少，頻繁更新的數據，很少使用的字段，索引會提高查詢但是減低增刪改效率(但是數據庫的大部分操作是查詢，增刪改較少)。

優勢：提高查詢效率(降低IO使用率)、降低CPU使用率(...order by xx desc，直接在B樹排好了)。

B樹在磁盤中的結構是怎么樣的呢？

三層Btree可以存放上百萬條數據，每一層可以超過兩個分支。B樹一般是值B+樹，數據全部放到葉節點中，B+樹中查詢任意數據都是n次(n為樹的高度)。

B樹與B+樹的區別，可以看以下文章https://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/75268075?blog.csdn.net

索引的分類：單值索引(單列，一個表可以有多個單值索引)、唯一索引(不能重復)、復合索引(多個列構成的索引，符合索引不一定是多個列全中)。

第一種

# 單值索引 create 索引類型 索引名 on 表(字段)

create index dept_index on tb(dept);

# 唯一索引

create unique index name_index on tb(name);

# 復合索引

create index dept_name_index on tb(dept, name);

第二種

# alter table 表名 索引類型 索引名(字段)

# 單值索引

alter table tb add index dept_index(dept);

# 唯一索引

alter table tb add unique index name_index(name);

# 符合索引

alter table tb add index dept_name_index(dept, name);

事務操作只對DML增刪改有效，DDL會自動提交。

主鍵索引是唯一索引的一種，但是主鍵索引不能為null。

刪除索引

drop index 索引名 on 表名

drop index name_index on tb;

SQL優化問題

1、分析SQL的執行計劃：explain。可以模擬SQL優化器優化SQL執行語句。

2、mysql查詢自動優化，會干擾優化。

explain一般返回這么幾個字段：id，select_type，type

不過SQL執行計劃不同版本不一樣，看具體版本，不用糾結。

這里用explain返回結果時，id越大越先執行(本質是嵌套查詢)，id相同時，順序執行。

select_type：primary(主查詢)、subquery(子查詢)、simple(簡單查詢，不包含子查詢和union)、derived(衍生查詢，用到了臨時表。在from子查詢中只有一張表，或者union前一個查詢)

type：索引類型

一般system > const > eq_ref > ref > range > index > all性能依次降低，實際能達到ref > range即可。前提是必須建立索引。

這個理解即可。

eq_ref：查詢結果1v1；ref：查詢結果1vN(N>=0)；range(where between，<=, >=，in等)，其中in在查詢數據在一半以上時，退化為all或index。盡量避免使用in；index：查某一索引字段的；all：全表所有字段或者沒有索引的字段。

下期講索引優化方案。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数mysql据分析优化_从零开始学习数据分析-mysql架构与优化理论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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