《高性能MySQL》のMySQL高级特性

摘要: 本书讲述到定稿前的MySQL5.5版，所以下面内容的适用范围止步于MySQL5.5。本文仅仅强调书中讲述的重中之重，
以便快速查阅，详细的内容还请认真阅读书本和MySQL的官方文档

0x00前言

本书讲述到定稿前的MySQL5.5版，所以下面内容的适用范围止步于MySQL5.5。本文仅仅强调书中讲述的重中之重，
以便快速查阅，详细的内容还请认真阅读书本和MySQL的官方文档。

0x01简介

本章讨论了MySQL的分区表，视图，外键，存储过程，绑定变量，插件，字符集，全文索引，XA事务，查询缓存。

0x02具体

分区表

适用于大数据量的过滤场景，或者数据分为历史数据和热点数据，对于单条记录的查询并没有多少优势。

原理

通过句柄对象转化成对存储引擎的接口调用，对于SQL层是完全封装底层实现的黑盒子。
CURD操作都会先代开并锁住所有的底层表，然后在解锁不需要的表。所以并不是在处理过程中都锁住表。

适用条件

表非常大，或者表的最后部分是热点数据，其余是历史数据。

想大批量地删除数据，可以使用清除整个分区的方式。

分区表可以分布在不同的物理设备上。

避免某些特殊瓶颈。如ext3文件系统的inode锁竞争。

可以备份和恢复独立的分区。

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限制和性能问题

所用分区都必须使用相同的存储引擎。

有些存储引擎不支持分区。

在创建分区时可以使用表达式，但在查询时却只能根据列来过滤分区。

分区列和索引列不匹配。

选择分区成本的成本很高时。

打开并锁住底层表的成本很高时（若本身查询操作是快速的）。

视图

简化应用程序的SQL语句编写（诸如表联结），或者使用视图实现基于列的权限控制，重构schema等。

原理

临时表算法
先执行视图的查询语言生成临时表，再通过临时表执行查找。视图中包含GROUP BY、DISTINCT、任何
聚合函数、UNION、子查询等，只要无法在原表记录和视图记录中建立一一映射的场景时，只能采用临时表算法。

合并算法
将定义视图的语句与查询语句合并，进行一次查询操作。

性能影响和缺点

临时表没有索引。

不支持物化视图。

有些情况视图不可以被更新（包括更改联接键，视图定义使用聚合函数等）。

MySQL目前不支持触发器。

外键

为确保系统完整性的额外特性，会带来较高地效率代价，外键导致的死锁问题难以排查。如果要设计高性能系统，
建议通过应用程序而不是外键来维护数据的完整性。

存储过程

存储过程和存储函数都可以接收参数然后返回值，触发器和事件却不行。
可以节省很多网络开销，也可以操纵一些没有权限的表，但是bug较多，使用时要慎重考虑。

绑定变量

对于大量重复类型的查询语句，性能会有很大的提升。一般来说，利大于弊，使用还能保证一定的安全性。

优点

在服务器端只需要解析一次SQL语句。

某些优化器的工作只需要执行一次。

以二进制方式只发送参数和句柄，比起每次都发送ASCII码文本效率更高。

代码样例

public boolean insert(User user){
boolean flag=true;
Connection conn=null;
PreparedStatement ps=null;
String sql="update user set pwd=? where name=?";
conn=DBConnUtil.getConn();
try {
ps=conn.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, user.getPwd());
ps.setString(2, user.getName());
int i= ps.executeUpdate();
if(i==0){
flag=false;
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
DBConnUtil.closeAll(null, ps, conn);
}
return flag;
}

插件

用C或C++编写插件来扩展MySQL的功能，极客所为。

字符集

数据库，表间的字符集最好统一，但是是否使用UTF-8看情况而定。

全文索引

最好使用Lucene、Sphinx来解决全文索引问题。

XA事务

除非真正明白XA事务，否则不要轻易更改默认配置。

查询缓存

真正需要查询缓存时才使用，否则不要使用。使用时不要设置太大的缓存内存。
如果希望有更高的缓存效率，最好在应用程序提供缓存。

适用条件

UPDATE、DELETE和INSERT操作相比SELECT来说非常少时。

被缓存的查询本身消耗巨大，即使缓存命中率非常低，也仍然会对系统性能提升有好处。

0x04小结

以上的高级特性都不是万能药，使用时要充分用与不用的测量，还包括考虑当前数据库的版本。

引用

《高性能MySQL · 第三版》