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石家庄市网站建设培训班,百度云盘下载,微信链接的微网站怎么做的,哪家企业网站做的好目录 1.查询语句执行流程 2.索引的数据结构是什么 3.数据库中的锁有哪些 4.MySQL日志类型 5.MySQL主从复制的流程 6.谈谈你对sql的优化的经验 1.查询语句执行流程 一条查询语句到达MySQL数据库之后,数据库中的各个组件会按照顺序执行自己的任务 首先是连接器…

目录

1.查询语句执行流程

2.索引的数据结构是什么

3.数据库中的锁有哪些

4.MySQL日志类型

5.MySQL主从复制的流程

6.谈谈你对sql的优化的经验


1.查询语句执行流程

一条查询语句到达MySQL数据库之后,数据库中的各个组件会按照顺序执行自己的任务

  1. 首先是连接器,他会负责建立连接、检查权限等操作

  2. 连接成功之后,会查询缓存,如果缓存中有结果会直接返回;如果缓存中没有结果,会将sql交给分析器处理

  3. 分析器负责检查sql的词法、语法,如果没有问题,再将sql交给优化器处理

  4. 优化器会决定用哪个索引,决定表的连接顺序等,然后将优化之后的sql交给执行器

  5. 执行器根据存储引擎类型,调用存储引擎接口

  6. 存储引擎负责最后数据的读写

2.索引的数据结构是什么

在MySQL中索引使用的数据结构是B+Tree,B+树是基于B树的变种,它具有B树的平衡性,而且树的高度更低

  • B+树非叶子节点不存在数据只存索引,因此其内部节点相对B树更小,树的高度更小,查询产生的I/O更少

  • B+树查询效率更高,B+树使用双向链表串连所有叶子节点,区间查询效率更高

  • B+树查询效率更稳定,B+树每次都必须查询到叶子节点才能找到数据,而B树查询的数据可能不在叶子节点,也可能在,这样就会造成查询的效率的不稳定

3.数据库中的锁有哪些

MySQL中的锁从不同维度可以分为不同的种类

  1. 从锁的粒度上可以分为表锁和行锁

    表锁指的是会锁定修改数据所在的整个表,开销小,加锁快,锁定粒度大,发生锁冲突概率高

    行锁指的是会锁定修改数据所在的行记录,开销大,加锁慢,锁定粒度小,发生锁冲突概率低

  2. 从锁的排他性上分为共享锁和排他锁

    共享锁指的是当一个事务针对同一份数据加上共享锁之后,另一个事务也可以再往上加一把共享锁,也可以读数据,但是不能改

    对索引列加共享锁,锁定的是一行数据;对非索引列加共享锁,锁定的是整表数据

    排他锁指的的是当一个事务针对同一份数据加上排他锁之后,另一个事务只能读数据,不能改,也不能再上其它任务锁

  3. 还有两种概念上的锁是悲观锁和乐观锁

    悲观锁是指一个事务在修改数据的时候,总是认为别人也会修改此数据,所以强制要使用锁来保证数据安全

    乐观锁是指一个事务在修改数据的时候,总是认为别人不会修改此数据,因为不加任何锁

    这种情况下万一在当前事务修改的时候,数据被其它事务也修改了,机会出现问题,此时常用的方案是:

    给数据表中添加一个version列,每次更新后都将这个列的值加1,读取数据时,将版本号读取出来

    在执行更新的时候,会先比较版本号,如果相同则执行更新,如果不相同,说明此条数据已经发生了变化,就放弃更新或重试

4.MySQL日志类型

MySQL的很多功能都是依靠日志来实现的,比如事务回滚,数据备份,主从复制等等,常见的日志有下面几个

  1. binlog归档日志

    负责记录对数据库的写操作,一般用在主从复制过程中记录日志,从库拷贝此日志做重放实现数据同步

  2. redolog重做日志

    用于确保事务的持久性。防止在发生故障的时间点,尚有脏页未写入磁盘

    在重启 mysql 服务的时候,根据 redo log 进行重做,从而达到事务的持久性这一特性

  3. undo log 回滚日志

    保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚

5.MySQL主从复制的流程

主从复制用于MySQL主从集群的主节点向从节点同步数据,主要是依靠MySQL的binLog实现的,大体流程分为三步:

  1. Master 主库在事务提交时,会把数据变更记录在二进制日志文件 BinLog中

  2. 从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ,写入到从库的中继日志 RelayLog

  3. slave重做中继日志中的事件,将改变反映它自己的数据

6.谈谈你对sql的优化的经验

我在企业中优化Sql大体分为三步:

  1. 查找问题sql,主要手段是开启mysql的慢查询日志,它会将执行时间较长的sql记录记录下来

  2. 找到sql之后,我会分析出现问题的原因,原因很多,主要字段类型选择错误、sql语句效率低、索引失效等等

  3. 根据问题不同,我会再去定具体的解决方案

简单给您说几个常见的把

  1. 确定选择的引擎是否合适

    myisam适合于查询为主,增删较少,无事务要求的数据表

    Innodb适用于有事务处理,或者包括很多的更新和删除的数据表

  2. 表设计是否合理

    单表不要有太多字段,建议在20以内

    合理的加入冗余字段可以提高查询速度

  3. 确定字段的数据类型是否合适

    数值型字段的比较比字符串的比较效率高得多,字段类型尽量使用最小、最简单的数据类型

    设置合适的字符串类型(char和varchar)char定长效率高,varchar可变长度,效率稍低,varchar的长度只分配真正需要的空间

    尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME,尽量设计所有字段都得有默认值,尽量避免null

  4. 确定sql的书写是否有的题

    SELECT语句务必指明字段名称,避免直接使用select *

    SQL语句中IN包含的值不应过多

    可以用内连接,就尽量不要使用外连接

    使用连接连接查询来代替子查询

    适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

  5. 表数据比较多的时候是否添加了合适的索引

    表的主键、外键必须有索引

    经常出现在where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引

    经常用于排序、分组的字段,应当建立索引

    加上索引之后,还应该使用Explain来确认索引是否生效

  6. 如果上面的几项都没有问题,那可能就是因为服务器性能或者数据量过大导致的查询慢,此时可以考虑读写分离

    也就是我们搭建一个MySQL的主从集群,让1个主节点负责写入数据,多个从节点负责查询数据,已分摊查询压力

http://www.zhongyajixie.com/news/11457.html

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