20150324--Mysql索引优化-02

七、索引覆盖

索引覆盖是指：如果查询的列恰好是索引的一部分，那么查询只需要在索引文件上进行，不需要回行到磁盘再找数据，这种查询速度非常快，称为“索引覆盖” 案例1，如下对name字段添加了普通索引，要查询name字段信息。

案例2：比如对id和name字段建立符合索引，我们取出的数据是复合索引的一部分，因此用到了索引覆盖。

八、前缀索引，

利用字段数据的前部分作为索引，称为前缀索引。减少索引长度，提高索引效率。 比如：统计密码的前7个字符，作为不相同匹配条件，几乎可以做到1:1 此时，就可以利用前7个字符做索引关键字即可（离散程度高）

语法： alter table 表名 add index (passwd(7)) 指定前7位作为索引关键字。 不使用索引前缀，索引的长度。

使用索引前缀后，索引的长度。

九、翻页优化

翻页的sql语句： select * from table_name limit offset N 使用如上语句，在翻页时，翻到最后，越来越慢， 原因：并不是跨过offset行，取出n条， 是取出offset+N条数据，舍弃前面的offset行，只取出n条数据。

如何解决？ （1）从业务上去解决： 办法：不允许翻过100页， 以百度为例，一般翻页到70页左右，谷歌40页左右 （2）不用offset，用条件查询，条件中使用id查询，使用到了索引， select * from user limit 10000,10; select * from user where id>10000 limit 10; 下一页：select * from user where id>10000+10 limit 10 该种方式要注意：如果有数据被删除，会导致select * from user limit 10000,10; 和select * from user where id>10000 limit 10;语句取出的结果不一样，。

（3）假如不能使用限制翻页到100页，数据有删除，还要求翻页，速度不能受影响。 思路：通过翻页，先取出id（主键），在根据id取出数据。 select name,age,email from user inner join (select id from user limit 10000,10) as tmp on tmp.id=user.id 非要物理删除，还要用offset精确查询，还不限制用户分页，怎么办 我们现在必须要查，则只查索引，不查数据，得到id 再用id去查具体条目，这种技巧就是延迟索引。

十、碎片整理

比如建表测试：

数据表文件原来的容量：

当delete from ceshi where id=1，应该容量减去三分之一，但是并没有被删除。 需要把里面的一些碎片给释放掉。 使用optimize table 表名；或alter table 表名 engine myisam(innodb) 执行optimize table 表名，命令后，把原来的碎片空间给释放掉

注意：修复表的数据及索引碎片，就会把所有的数据文件重新整理一遍，使之对齐，这个过程，如果表的行数比较大，也是比较耗费资源的操作，所以，不能频繁的修复。 如果表的update操作很频繁，可以按周月来修复

十一、锁机制讲解

场景: 下订单： 库存 为100，买一件： （1）取出库存的数量 100 （2）库存减去1 99 （3）把剩余的库存再写入到表里面。 99 如果是两个人同时操作： 刘备： 100-1=99 99 曹操： 100-1=99 99 锁机制， mysql 的锁有以下几种形式： 表级锁：开销小，加锁快，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。myisam引擎属于这种类型。 行级锁：开销大，加锁慢，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。innodb属于这种类型。

1、表锁的演示：

对myisam表的读操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求。只有当读锁释放后，才会执行其他进程的操作。 对myisam表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。 read:所有人都只可以读，只有释放锁之后才可以写。 write:只有锁表的客户可以操作这个表，其他客户读都不能读。 语法： lock table 表名 read|write, 解锁： unlock table 读锁的演示：





要注意：对表添加锁定后，只能操作锁定的表，如果想要操作其他表，则可以在锁定表时，一次性锁定多张表。语法：lock table 表1 read,表2 read;

写锁的演示 对表写锁锁定之后，自己可以进行修改和查询，另外的进程则无法查询，更不能修改。

2、行锁的演示：

是innodb支持的一种锁，在使用时，要添加条件限制是要操作哪行数据。 语法： begin; //开始 执行语句；//要锁的行 commit; //解锁













文件锁，flock_file

十二、分区分表技术

基本概念，把一个表，从逻辑上分成多个区域，便于存储数据。 采用分区的前提：数据量非常大。

分区的语法，在创建表时，完成分区 create table 表名( 字段信息 )表选项 partition by 分区的类型（分区的条件）( //分区信息。 )；vvvvvvvvvvvvvvvv

1、分区类型：

list :条件值为一个数据列表。 通过预定义的列表的值来对数据进行分割 例子：假如你创建一个如下的一个表，该表保存有全国20家分公司的职员记录，这20家分公司的编号从1到20.而这20家分公司分布在全国5个区域，如下表所示： 职员表： id name store_id(分公司的id) 北部 1,4,5,6,17,18 南部 2,7,9,10,11,13 东部 3,12,19,20 西部 8,14,15,16 id name store_id(分公司的id) 1 李小龙 3 2 大刀王五 8 北部 1,4,5,6,17,18 南部 2,7,9,10,11,13 东部 3,12,19,20 西部 8,14,15,16 create table emp( id int, name varchar(32), store_id int )engine myisam charset utf8 partition by list (store_id)( partition p_north values in (1,4,5,6,17,18), partition p_east values in(2,7,9,10,11,13), partition p_south values in(3,12,19,20), partition p_west values in(8,14,15,16) );



添加两天条语句，测试是否使用了分区存储。

explain partitions select *from emp where store_id=3 测试是否用到了分区： explain partitions select * from p_list where store_id=20\G 注意：在使用分区时，where后面的字段必须是分区字段，才能使用到分区。

Range（范围） 这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区 create table p_range( id int, name varchar(32), birthday date )partition by range (month(birthday))( partition p_1 values less than (3), partition p_2 values less than(6), partition p_3 values less than(9), partition p_4 values less than MAXVALUE ); less than 小于等于； MAXVALUE可能的最大值 partition by range(month(birthday))( partition p_north values in (1,4,5,6,17,18), partition p_east values in(2,7,9,10,11,13), partition p_south values in(3,12,19,20), partition p_west values in(8,14,15,16) );