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MySql运行原理&优化

标签: 数据库 mysql

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数据库存储引擎是数据库底层软件组织,数据库管理系统(DBMS)使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能,使用不同的存储引擎,还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySQL的核心就是存储引擎。


MySql运行原理&优化MySql运行原理&优化


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部件介绍编辑本段回目录


1. connectors


与其他编程语言中的sql 语句进行交互,如php、java等。


2. Management Serveices & Utilities


系统管理和控制工具


3. Connection Pool (连接池)


管理缓冲用户连接,线程处理等需要缓存的需求


4. SQL Interface (SQL接口)


接受用户的SQL命令,并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface


5. Parser (解析器)


SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。


主要功能:


a . 将SQL语句分解成数据结构,并将这个结构传递到后续步骤,后面SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的


b. 如果在分解构成中遇到错误,那么就说明这个sql语句是不合理的,语句将不会继续执行下去


6. Optimizer (查询优化器)


SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果) 他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。


用一个例子就可以理解: select uid,name from user where gender = 1;


这个select 查询先根据where 语句进行选取,而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤


这个select查询先根据uid和name进行属性投影,而不是将属性全部取出以后再进行过滤


将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果.


7. Cache和Buffer (查询缓存)


如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。


这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存,记录缓存,key缓存,权限缓存等


8.Engine (存储引擎)


存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。


Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制(这种访问机制就叫存储引擎)


mysql查询过程编辑本段回目录



数据库通常不会被直接使用,而是由其他编程语言通过SQL语句调用mysql,由mysql处理并返回执行结果。那么Mysql接受到SQL语句后,又是如何处理的呢?


MySQL查询过程MySQL查询过程


首先程序的请求会通过mysql的connectors与其进行交互,请求到处后,会暂时存放在连接池(connection pool)中并由处理器(Management Serveices & Utilities)管理。当该请求从等待队列进入到处理队列,管理器会将该请求丢给SQL接口(SQL Interface)。SQL接口接收到请求后,它会将请求进行hash处理并与缓存中的结果进行对比,如果完全匹配则通过缓存直接返回处理结果;否则,需要完整的走一趟流程:


(1)由SQL接口丢给后面的解释器(Parser),上面已经说到,解释器会判断SQL语句正确与否,若正确则将其转化为数据结构。


(2)解释器处理完,便来到后面的优化器(Optimizer),它会产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果。


(3)确定最优执行计划后,SQL语句此时便可以交由存储引擎(Engine)处理,存储引擎将会到后端的存储设备中取得相应的数据,并原路返回给程序。


查询缓存编辑本段回目录


在解析一个查询语句前,如果查询缓存是打开的,那么MySQL会检查这个查询语句是否命中查询缓存中的数据。如果当前查询恰好命中查询缓存,在检查一次用户权限后直接返回缓存中的结果。这种情况下,查询不会被解析,也不会生成执行计划,更不会执行。


MySQL将缓存存放在一个引用表(不要理解成table,可以认为是类似于HashMap的数据结构),通过一个哈希值索引,这个哈希值通过查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息计算得来。所以两个查询在任何字符上的不同(例如:空格、注释),都会导致缓存不会命中。


如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、MySQL库中的系统表,其查询结果都不会被缓存。比如函数NOW()或者CURRENT_DATE()会因为不同的查询时间,返回不同的查询结果,再比如包含CURRENT_USER或者CONNECION_ID()的查询语句会因为不同的用户而返回不同的结果,将这样的查询结果缓存起来没有任何的意义。


既然是缓存,就会失效,那查询缓存何时失效呢?MySQL的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每个表,如果这些表(数据或结构)发生变化,那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。正因为如此,在任何的写操作时,MySQL必须将对应表的所有缓存都设置为失效。如果查询缓存非常大或者碎片很多,这个操作就可能带来很大的系统消耗,甚至导致系统僵死一会儿。而且查询缓存对系统的额外消耗也不仅仅在写操作,读操作也不例外:


任何的查询语句在开始之前都必须经过检查,即使这条SQL语句永远不会命中缓存

如果查询结果可以被缓存,那么执行完成后,会将结果存入缓存,也会带来额外的系统消耗

基于此,我们要知道并不是什么情况下查询缓存都会提高系统性能,缓存和失效都会带来额外消耗,只有当缓存带来的资源节约大于其本身消耗的资源时,才会给系统带来性能提升。但要如何评估打开缓存是否能够带来性能提升是一件非常困难的事情,也不在本文讨论的范畴内。如果系统确实存在一些性能问题,可以尝试打开查询缓存,并在数据库设计上做一些优化,比如:


用多个小表代替一个大表,注意不要过度设计

批量插入代替循环单条插入

合理控制缓存空间大小,一般来说其大小设置为几十兆比较合适

可以通过SQL_CACHE和SQL_NO_CACHE来控制某个查询语句是否需要进行缓存


最后的忠告是不要轻易打开查询缓存,特别是写密集型应用。如果你实在是忍不住,可以将query_cache_type设置为DEMAND,这时只有加入SQL_CACHE的查询才会走缓存,其他查询则不会,这样可以非常自由地控制哪些查询需要被缓存。


当然查询缓存系统本身是非常复杂的,这里讨论的也只是很小的一部分,其他更深入的话题,比如:缓存是如何使用内存的?如何控制内存的碎片化?事务对查询缓存有何影响等等,读者可以自行阅读相关资料,这里权当抛砖引玉吧。


语法解析和预处理编辑本段回目录


MySQL通过关键字将SQL语句进行解析,并生成一颗对应的解析树。这个过程解析器主要通过语法规则来验证和解析。比如SQL中是否使用了错误的关键字或者关键字的顺序是否正确等等。预处理则会根据MySQL规则进一步检查解析树是否合法。比如检查要查询的数据表和数据列是否存在等。


查询优化编辑本段回目录


经过前面的步骤生成的语法树被认为是合法的了,并且由优化器将其转化成查询计划。多数情况下,一条查询可以有很多种执行方式,最后都返回相应的结果。优化器的作用就是找到这其中最好的执行计划。


MySQL使用基于成本的优化器,它尝试预测一个查询使用某种执行计划时的成本,并选择其中成本最小的一个。在MySQL可以通过查询当前会话的last_query_cost的值来得到其计算当前查询的成本。


查询执行引擎编辑本段回目录


在完成解析和优化阶段以后,MySQL会生成对应的执行计划,查询执行引擎根据执行计划给出的指令逐步执行得出结果。整个执行过程的大部分操作均是通过调用存储引擎实现的接口来完成,这些接口被称为handler API。查询过程中的每一张表由一个handler实例表示。实际上,MySQL在查询优化阶段就为每一张表创建了一个handler实例,优化器可以根据这些实例的接口来获取表的相关信息,包括表的所有列名、索引统计信息等。存储引擎接口提供了非常丰富的功能,但其底层仅有几十个接口,这些接口像搭积木一样完成了一次查询的大部分操作。


返回结果给客户端编辑本段回目录


查询执行的最后一个阶段就是将结果返回给客户端。即使查询不到数据,MySQL仍然会返回这个查询的相关信息,比如该查询影响到的行数以及执行时间等。


如果查询缓存被打开且这个查询可以被缓存,MySQL也会将结果存放到缓存中。


结果集返回客户端是一个增量且逐步返回的过程。有可能MySQL在生成第一条结果时,就开始向客户端逐步返回结果集了。这样服务端就无须存储太多结果而消耗过多内存,也可以让客户端第一时间获得返回结果。需要注意的是,结果集中的每一行都会以一个满足①中所描述的通信协议的数据包发送,再通过TCP协议进行传输,在传输过程中,可能对MySQL的数据包进行缓存然后批量发送。


总结MySQL整个查询执行过程,总的来说分为6个步骤:


客户端向MySQL服务器发送一条查询请求

服务器首先检查查询缓存,如果命中缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段

服务器进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划

MySQL根据执行计划,调用存储引擎的API来执行查询

将结果返回给客户端,同时缓存查询结果


性能优化建议编辑本段回目录


1、数据库设计与数据类型优化


选择数据类型只要遵循小而简单的原则就好,越小的数据类型通常会更快,占用更少的磁盘、内存,处理时需要的CPU周期也更少。越简单的数据类型在计算时需要更少的CPU周期,比如,整型就比字符操作代价低,因而会使用整型来存储ip地址,使用DATETIME来存储时间,而不是使用字符串。


2、创建高性能索引


既然创建了索引,就要考虑索引能否用得上,否则一味的创建索引也会影响数据库效率,随着数据增加,索引也会增加,占用磁盘空间,当对表进行INSERT、UPDATE、DELETE的时候,索引也需要动态的维护,直接降低数据维护速度。


使用索引需要注意:


经常查询的列上建索引;

在表与表的连接条件上建索引会可以加快连接查询的速度;

在经常需要order by、group by、distinct的列上加索引,单独的order by不会使用索引,索引考虑加where或者limit;

索引列不能够有运算,也不能是函数的参数;

使用or的时候,存在没有索引的列会使索引失效;

对于多列索引,必须遵循最左原则,否则索引失效;

多个范围条件的时候,只能使用其中一个索引,无法同时都使用;

使用like的时候,%在前会导致索引失效;

如果列类型是字符串,该列不使用引号,会使索引失效;

如果mysql全表扫描比使用索引更快,索引失效;


3、特定类型查询优化


优化COUNT()查询


COUNT()可能是被大家误解最多的函数了,它有两种不同的作用,其一是统计某个列值的数量,其二是统计行数。统计列值时,要求列值是非空的,它不会统计NULL。如果确认括号中的表达式不可能为空时,实际上就是在统计行数。最简单的就是当使用COUNT(*)时,并不是我们所想象的那样扩展成所有的列,实际上,它会忽略所有的列而直接统计所有的行数。


我们最常见的误解也就在这儿,在括号内指定了一列却希望统计结果是行数,而且还常常误以为前者的性能会更好。但实际并非这样,如果要统计行数,直接使用COUNT(*),意义清晰,且性能更好。


有时候某些业务场景并不需要完全精确的COUNT值,可以用近似值来代替,EXPLAIN出来的行数就是一个不错的近似值,而且执行EXPLAIN并不需要真正地去执行查询,所以成本非常低。通常来说,执行COUNT()都需要扫描大量的行才能获取到精确的数据,因此很难优化,MySQL层面还能做得也就只有覆盖索引了。如果不还能解决问题,只有从架构层面解决了,比如添加汇总表,或者使用redis这样的外部缓存系统。


优化关联查询编辑本段回目录


在大数据场景下,表与表之间通过一个冗余字段来关联,要比直接使用JOIN有更好的性能。如果确实需要使用关联查询的情况下,需要特别注意的是:


确保ON和USING字句中的列上有索引。在创建索引的时候就要考虑到关联的顺序。当表A和表B用列c关联的时候,如果优化器关联的顺序是A、B,那么就不需要在A表的对应列上创建索引。没有用到的索引会带来额外的负担,一般来说,除非有其他理由,只需要在关联顺序中的第二张表的相应列上创建索引(具体原因下文分析)。

确保任何的GROUP BY和ORDER BY中的表达式只涉及到一个表中的列,这样MySQL才有可能使用索引来优化。

要理解优化关联查询的第一个技巧,就需要理解MySQL是如何执行关联查询的。当前MySQL关联执行的策略非常简单,它对任何的关联都执行嵌套循环关联操作,即先在一个表中循环取出单条数据,然后在嵌套循环到下一个表中寻找匹配的行,依次下去,直到找到所有表中匹配的行为为止。然后根据各个表匹配的行,返回查询中需要的各个列。


优化UNION编辑本段回目录


MySQL处理UNION的策略是先创建临时表,然后再把各个查询结果插入到临时表中,最后再来做查询。因此很多优化策略在UNION查询中都没有办法很好的时候。经常需要手动将WHERE、LIMIT、ORDER BY等字句“下推”到各个子查询中,以便优化器可以充分利用这些条件先优化。


除非确实需要服务器去重,否则就一定要使用UNION ALL,如果没有ALL关键字,MySQL会给临时表加上DISTINCT选项,这会导致整个临时表的数据做唯一性检查,这样做的代价非常高。当然即使使用ALL关键字,MySQL总是将结果放入临时表,然后再读出,再返回给客户端。虽然很多时候没有这个必要,比如有时候可以直接把每个子查询的结果返回给客户端。

 

 

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