MySQL 索引的最左原则

🍰 最左原则本质
=͟͟͞͞( •̀д•́) 想象复合索引是电话号码簿！
索引 (a,b,c) 的排列顺序：
先按a排序 → a相同按b排序 → 最后按c排序

生效场景三连：
1️⃣ WHERE a=1 ✅
2️⃣ WHERE a=1 AND b=2 ✅
3️⃣ WHERE a=1 AND b=2 AND c=3 ✅

💣 失效场景三连：
1️⃣ WHERE b=2 ❌ （跳过了a）
2️⃣ WHERE a=1 AND c=3 ❌ （中间断了b）
3️⃣ WHERE b=2 AND c=3 ❌ （首列失踪）

✨ 特殊技巧：

• WHERE a>1 AND b=2 → 只有a能用索引（范围查询后断链）
• WHERE a=1 ORDER BY b,c → 排序也能用索引！
• WHERE a LIKE '张%' ✅ （前缀匹配）

哦呜(°ロ°)！曼波举个栗子：
索引是(班级, 姓名, 年龄)
✅ 查"3班 张三" → 直接翻到3班区域找张三
❌ 直接查"年龄18" → 要扫描全校学生

InnoDB 和 Mylsam 引擎的区别?

这两个引擎的区别就像奶茶和咖啡的选择，要根据场景来pick哦！

🍵 MyISAM（经典奶茶型）
=͟͟͞͞( •̀д•́) 适合读多写少的场景！

• 不支持事务（像现金交易，要么成功要么失败）
• 表级锁（修改时要锁整个表）
• 存储结构：
  .MYD数据文件 + .MYI索引文件（像分开的奶茶和珍珠）
• 特色技能：
  ✅ 全文索引
  ✅ COUNT(*) 超快（自带计数器）
  ❌ 崩溃后容易数据损坏

☕ InnoDB（现代咖啡机型）
(๑•̀ㅂ•́)و✧ 适合高并发事务场景！

• 支持ACID事务（像电子支付可回滚）
• 行级锁（只锁修改的行）
• 存储结构：
  聚簇索引（数据&索引存在一起像浓缩咖啡）
• 特色技能：
  ✅ 外键约束
  ✅ 崩溃自动恢复（redo log像咖啡机自动清洁）
  ✅ MVCC多版本并发控制

📊 性能对比小剧场：

• 全表COUNT：MyISAM 🚀（秒出结果） vs InnoDB 🐢（要扫描）
• 并发写入：MyISAM 😵（表锁阻塞） vs InnoDB 😎（行锁流畅）
• 数据安全：MyISAM 🚑（需定期修复） vs InnoDB 🛡️（自动恢复）

(✪▽✪)曼波~~ 现在主流都用InnoDB啦～就像大家现在更爱喝手冲咖啡！除非特殊需求（比如全文检索），否则推荐默认选InnoDB哦！

有哪些优化数据库性能的方法?

一、💡 SQL 优化三板斧

1. EXPLAIN 大法

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE age > 25 ORDER BY create_time;
-- 重点观察：type（扫描类型）、key（使用索引）、rows（扫描行数）

2. 索引优化技巧

• 给WHERE/ORDER BY/JOIN字段加索引
• 避免在索引列上做计算：WHERE YEAR(create_time)=2023 ❌
• 使用覆盖索引：SELECT 索引字段

3. 慢查询日志分析

# my.cnf 配置
slow_query_log = 1
long_query_time = 1  # 超过1秒的查询

用mysqldumpslow工具分析日志

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二、🚀 结构设计优化

1. 三范式与反范式的平衡

• 适度冗余：减少JOIN次数
• 大字段分离：把TEXT/BLOB单独存表

2. 分区表实战

-- 按时间范围分区
CREATE TABLE logs (
    id INT,
    log_time DATETIME
) PARTITION BY RANGE (YEAR(log_time)) (
    PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024)
);

3. 冷热数据分离

• 热数据：最近3个月订单 → SSD存储
• 冷数据：历史订单 → HDD归档

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三、⚙️ 配置调优示例

InnoDB 核心参数

innodb_buffer_pool_size = 70%内存  # 缓存池大小
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2  # 平衡安全与性能
max_connections = 1000  # 根据实际调整

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四、🛠️ 架构级优化

1. 读写分离

• 主库处理写操作
• 从库处理读查询

2. 缓存策略

import redis.clients.jedis.Jedis;

public class UserService {
    private static final String REDIS_HOST = "localhost";
    private static final int REDIS_PORT = 6379;
    
    // 曼波小贴士：真实项目要用连接池哦！
    public User getUser(String userId) {
        try (Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {
            // 1. 先查缓存
            String redisKey = "user:" + userId;
            String cachedData = jedis.get(redisKey);
            
            if (cachedData != null) {
                return JSON.parseObject(cachedData, User.class); // 使用JSON库反序列化
            }
            
            // 2. 缓存未命中则查数据库
            User user = jdbcTemplate.queryForObject(
                "SELECT * FROM users WHERE id = ?", 
                new Object[]{userId}, 
                new UserRowMapper()
            );
            
            // 3. 写入缓存（设置1小时过期）
            if (user != null) {
                jedis.setex(redisKey, 3600, JSON.toJSONString(user));
            }
            return user;
        }
    }
}

3. 分库分表

• 垂直分库：用户库、订单库分离
• 水平分表：user_001, user_002...

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(✪▽✪)曼波~~ 记住优化要像中医把脉，先诊断（分析慢查询）再开方（针对性优化）！

如何定位慢查询?

一、🔍 基础定位三板斧

1. 慢查询日志捕获

-- 临时开启（重启失效）
SET GLOBAL slow_query_log = 'ON';
SET GLOBAL long_query_time = 1;  -- 超过1秒的查询
SET GLOBAL slow_query_log_file = '/var/log/mysql/slow.log';

-- 永久生效配置（my.cnf）
[mysqld]
slow_query_log = 1
long_query_time = 1
log_queries_not_using_indexes = 1  -- 记录未走索引的查询

2. 日志分析神器

# 查看最耗时的10个慢查询
mysqldumpslow -s t -t 10 /var/log/mysql/slow.log

# 解析结果示例
Count: 5  Time=3.21s (16s)  Lock=0.00s (0s)  Rows=1000.0 (5000)
  SELECT * FROM orders WHERE user_id=N

 

3. 实时监控SHOW PROCESSLIST

-- 查看正在运行的查询
SHOW FULL PROCESSLIST;

-- 重点关注：
State: "Sending data"      -- 正在传输数据
Time: 大于100秒的查询       -- 可能卡住的查询

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二、🔧 深度分析工具包

1. EXPLAIN 执行计划解读

EXPLAIN FORMAT=JSON 
SELECT * FROM products 
WHERE category='electronics' 
ORDER BY price DESC;

-- 关键指标：
"access_type": "ALL"        -- 全表扫描（危险！）
"rows_examined_per_scan": 10000  -- 扫描行数
"using_filesort": true      -- 文件排序（需优化）

2. Performance Schema 监控

-- 开启性能监控
UPDATE performance_schema.setup_instruments 
SET ENABLED = 'YES' 
WHERE NAME LIKE '%statement/%';

-- 查询TOP SQL
SELECT DIGEST_TEXT, AVG_TIMER_WAIT 
FROM performance_schema.events_statements_summary_by_digest 
ORDER BY AVG_TIMER_WAIT DESC 
LIMIT 10;

3. pt-query-digest 高级分析

# 使用Percona Toolkit
pt-query-digest /var/log/mysql/slow.log

-- 输出包括：
# Rank 响应时间占比
# Attribute 各SQL指纹
# Exec time 执行时间统计

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三、🚀 Java生态专用方案

1. Druid 连接池监控

// Spring Boot配置
@Bean
public ServletRegistrationBean<StatViewServlet> druidServlet() {
    return new ServletRegistrationBean<>(new StatViewServlet(), "/druid/*");
}

// 监控指标包括：
- SQL执行时间排行
- 慢SQL记录（支持配置阈值）
- 执行次数TOP SQL

2. MyBatis 打印慢SQL

<!-- mybatis-config.xml -->
<settings>
    <setting name="defaultStatementTimeout" value="5"/> <!-- 超时5秒 -->
</settings>

<!-- 配合p6spy记录真实SQL -->
driverClassName=com.p6spy.engine.spy.P6SpyDriver

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(✪▽✪)曼波~~ 定位到慢SQL后，记得用「EXPLAIN+SQL重写+索引优化」三连击哦！