【Mysql】MySQL体系结构，InnoDB、MyISAM存储引擎，索引结构、分类、语法、性能分析

1. MySQL体系结构

连接层

主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。
服务层

第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。如果是select语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。
引擎层 [存储引擎]

存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。在MySQL5.5之后，MySQL默认的存储引擎就是InnoDB,InnoDB默认使用的索引结构就是B+树,上面的服务层就是通过API接口与存储引擎层进行交互的
存储层

数据存储层，主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

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2. 存储引擎

和大多数的数据库不同, MySQL中有一个存储引擎的概念, 针对不同的存储需求可以选择最优的存储引擎。

存储引擎就是存储数据，建立索引，更新查询数据等等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的。

Oracle，SqlServer 等数据库只有一种存储引擎。MySQL提供了插件式的存储引擎架构。所以MySQL存在多种存储引擎，可以根据需要使用相应引擎。

可以通过指定 show engines ，来查询当前数据库支持的存储引擎：

show engines;

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创建新表时如果不指定存储引擎，那么系统就会使用默认的存储引擎，MySQL5.5之前的默认存储引擎是MyISAM，5.5之后就改为了InnoDB。

查看Mysql数据库默认的存储引擎，指令：

show variables like '%storage_engine%';

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2.1. InnoDB

InnoDB存储引擎是Mysql的默认存储引擎。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全。但是对比MyISAM的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。

InnoDB存储引擎不同于其他存储引擎的特点： 事务控制，外键约束，存储方式

外键约束：MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB，在创建外键的时候，要求父表必须有对应的索引，子表在创建外键的时候，也会自动的创建对应的索引。

存储方式
InnoDB 存储表和索引有以下两种方式：

①. 使用共享表空间存储，这种方式创建的表的表结构保存在.frm文件中，数据和索引保存在 innodb_data_home_dir 和 innodb_data_file_path定义的表空间中，可以是多个文件。

②. 使用多表空间存储，这种方式创建的表的表结构仍然存在 .frm 文件中，但是每个表的数据和索引单独保存在 .ibd 中。
/var/lib/mysql/demo01

2.2. MyISAM

MyISAM 不支持事务、也不支持外键，其优势是访问的速度快，对事务的完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本上都可以使用这个引擎来创建表。有以下两个比较重要的特点：不支持事务，不支持外键

文件存储方式

每个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其文件名都和表名相同，但拓展名分别是：

.frm (存储表定义)；

.MYD(MYData , 存储数据)；

.MYI(MYIndex , 存储索引)；

2.3. 存储引擎选择

在选择存储引警时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引警。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引警进行组合。

lnnoDB:是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。

MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。

3. 索引

3.1 索引概述

MySQL官方对索引的定义为：索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护者满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。如下面的示意图所示 :
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左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找快速获取到相应数据。

一般来说索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储在磁盘上。索引是数据库中用来提高性能的最常用的工具。

3.2. 索引优势劣势

优势：

提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。

劣势：

索引列也是要占用空间的。
索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

3.3. 索引结构

索引是在MySQL的存储引擎层中实现的，而不是在服务层实现的。所以每种存储引擎的索引都不一定完全相同，也不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型的。MySQL目前提供了以下4种索引类型：

B+TREE 索引：最常见的索引类型，大部分索引都支持 B 树索引。
HASH 索引：只有Memory引擎支持，使用场景简单。
R-tree 索引（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少，不做特别介绍。
Full-text （全文索引倒排索引–ES）：全文索引也是MyISAM的一个特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从Mysql5.6版本开始支持全文索引。

MyISAM、InnoDB、Memory三种存储引擎对各种索引类型的支持

索引	InnoDB引擎	MyISAM引擎	Memory引擎
B+TREE索引	支持	支持	支持
HASH 索引	不支持	不支持	支持
R-tree 索引	不支持	支持	不支持
Full-text	5.6版本之后支持	支持	不支持

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树（多路搜索树，并不一定是二叉的）结构组织的索引。其中聚集索引、复合索引、前缀索引、唯一索引默认都是使用 B+tree 索引，统称为索引。

3.3.0. 二叉树

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3.3.1. B-TREE 结构

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动态演示：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

漫画理解B-Tree： https://zhuanlan.zhihu.com/p/54084335

3.3.2. B+Tree结构

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漫画理解B+Tree：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54102723

3.3.3. 数据库中的B+Tree

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为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
对于B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低:
相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作

3.4. 索引分类

索引分类

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建，只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表中某数据列中的值重复	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值	可以有多个	FULLTEXT

在InnoDB存储引警中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种

分类	含义	特点
聚集索引(Clustered Index)	将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，而且只有一个
二级索引(Secondary Index)	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以存在多个

3.5. 索引的语法

创建索引

CREATE [UNIOUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name ( index_col_name,... );

查看索引

SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name;

下面是学生表的创建语句，请根据需求创建相关索引

create table student(
id int primary key,
	 name varchar(20),
	 phone varchar(11),
	 email varchar(50),
	 profession varchar(30),
	 age int,
	 gender TINYINT,
	 status TINYINT,
	 createtime datetime
);

name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。
phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引。
为profession、age、status创建联合索引。
为email建立合适的索引来提升查询效率。

为name字段创建索引：

CREATE INDEX idx_name ON student(name);

为phone字段创建唯一索引：

CREATE UNIQUE INDEX idx_phone ON student(phone);

为profession、age和status创建联合索引：

CREATE INDEX idx_profession_age_status ON student(profession, age, status);

为email字段创建适当的索引：

CREATE INDEX idx_email ON student(email);

3.6. 性能分析

3.6.1. SQL执行频率

MVSOL客户端连接成功后，通过 show sessionloloball status 命今可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次:

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com___';

3.6.2. 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_time，单位: 秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SOL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

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3.6.3. profiles详情

show profiles 能够在做SL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过have profiling参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作:

SELECT @@have_profiling ;

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默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling:

SET profiling = 1;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时:

#查看每一条SOL的耗时基本情况

show profiles;

#查看指定query id的SQL语句各个阶段的耗时情况

show profile for query query_id;

#查看指定query id的SQL语句CPU的使用情况

show profile cpu for query query_id;

3.6.4. explain执行计划
EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。语法:

# 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件

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id
select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下;id不同，值越大，越先执行)。
select_type
表示 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE(简单表，即不使用表连接或者子查询)、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION 中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
type
表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、System、const、eq_ref、ref、range、index、all。
possible_keys
显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
一般来说，我们需要保证查询至少达到 range 级别，最好达到ref 。
key
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
key_len
表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
rows
MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引警的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
filtered
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好