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史上最全存储引擎、索引使用及SQL优化的实践

整个MySQL Server由以下组成 : Connection Pool :连接池组件 Management Services & Utilities :管理服务和工具组件 SQL Interface :SQL接口组件 Parser :查询分析器组件 Optimizer :优化器组件 Caches & Buffers :缓冲池组件 Pluggable Storage Engines :存储引擎 File System :文件系统 1)连接层 最上层是一些客户端和链接服务,包含本地sock通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。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。 2)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。 3)引擎层 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。 4)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。

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《数据库索引设计优化》读书笔记(五)

分析: A为父表,B为子表,两个表做主外键关联查询,只有主键和外键上有索引,并且A表的主键索引和B表的外键索引为聚簇索引。 以A作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 1 TS = 10000000 LTR 1 * 10ms + 10000000 * 0.01ms = 100s 第2步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 10000000 * 1% = 100000 TS = 100000 * 5 = 500000 LTR 100000 * 10ms + 100000 * 5 * 0.01ms = 1005s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以A作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为1105(100 + 1005)秒 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过聚簇索引AK访问B表 索引 AK TR = 1 TS = 50000000 LTR 1 * 10ms + 50000000 * 0.01ms = 500s 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 50000000 * 0.001% = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5s 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为505(500 + 5)秒 8.2 在不添加冗余字段的前提下,为该连接设计最佳索引并评估响应时间。 分析: 因为B1 > :B1的FF很小,仅为0.001%,所以可以建立以B1为前缀的宽索引(B1,AK,B2) 以B作为外层表做嵌套循环连接计算响应时间: 第1步:通过索引B1访问B表,因为B1是宽索引,所以无需回表访问 索引 B1 TR = 1 TS = 50000000 * 0.001% = 500 LTR 1 * 10ms + 500 * 0.01ms = 15ms 第2步:通过聚簇索引AK访问A表 索引 AK TR = 500 TS = 500 LTR 500 * 10ms + 500 * 0.01ms = 5005ms 第3步:提取数据 50000000 * 1% * 0.001% * 0.1ms = 0.5ms 所以使用B1上的宽索引(B1,AK,B2),以B作为外层表做嵌套循环连接响应时间约为5((15+5005+0.5)/1000)秒。

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