网站开发基础知识试题,宁波网站建设在线,信用体系网站建设一体化建设,ppp模式在网站建设的文章目录 1.没有索引存在的问题2. 认识磁盘MySQL与存储MySQL与磁盘交互基本单位建立共识图解IO认识索引 在关系数据库中#xff0c;索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构#xff0c;它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物… 文章目录 1.没有索引存在的问题2. 认识磁盘MySQL与存储MySQL与磁盘交互基本单位建立共识图解IO认识索引 在关系数据库中索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。 索引的作用相当于图书的目录可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。
索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。
数据库使用索引以找到特定值然后顺指针找到包含该值的行。这样可以使对应于表的SQL语句执行得更快可快速访问数据库表中的特定信息。
1.没有索引存在的问题
索引提高数据库的性能索引是物美价廉的东西。不用加内存不用改程序不用调sql只要执行正确的 create index查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的这些写操作增加了大量的IO。所以它的价值在于提高一个海量数据的检索速度。 常见索引分为 主键索引(primary key) 唯一索引(unique) 普通索引(index) 全文索引(fulltext)–解决中文索引问题。
MySQL 的服务器本质是在内存中的所有的数据库的CURD操作全部都是在内存中进行的。所以索引也是如此。
提高算法的效率因素有1. 组织数据的方式 2.算法本身 索引就是以组织数据的方式提高其效率的体现主要体现其查询速度。【不合适的数据结构用在特定的场景上再好的算法也带不起来效率相反数据结构很适合的话算法效率很容易提高】 案例 一个海量表在查询的时候没有索引时有什么问题
--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性所以使用存储过程来创建 拷贝下面代码就可以了暂时不用理解-- 产生随机字符串
delimiter $$create function rand_string(n INT)returns varchar(255)begin
declare chars_str varchar(100) defaultabcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ;declare return_str varchar(255) default ;declare i int default 0;while i n do
set return_str concat(return_str,substring(chars_str,floor(1rand()*52),1));set i i 1;end while;return return_str;end $$delimiter ;--产生随机数字
delimiter $$create function rand_num()returns int(5)begin
declare i int default 0;set i floor(10rand()*500);return i;end $$delimiter ;--创建存储过程向雇员表添加海量数据
delimiter $$create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))begindeclare i int default 0;
set autocommit 0;
repeatset i i 1;insert into EMP values ((starti)
,rand_string(6),SALESMAN,0001,curdate(),2000,400,rand_num());until i max_numend repeat;commit;end $$delimiter ;-- 执行存储过程添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);查询员工编号为998877的员工 select * from EMP where empno998877;
可以看到耗时4.93秒这还是在本机一个人来操作在实际项目中如果放在公网中假如同时有1000个人并发查询那很可能就死机。解决方法创建索引 alter table EMP add index(empno);
换一个员工编号测试看看查询时间几乎是0s查询
select * from EMP where empno123456;2. 认识磁盘
MySQL与存储
MySQL 给用户提供存储服务而存储的都是数据数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备相比于计算机其他电子元件磁盘效率是比较低的在加上IO本身的特征可以知道如何提高效率是 MySQL 的一个重要话题。 先来研究一下磁盘 看磁盘中一个盘片 磁道是图中相邻两条黑线组成的圆环每个磁道被划分为若干段(段又叫扇区)每个扇区的存储容量为512字节每个扇区都有一个编号。 磁盘表面被分为许多同心圆环每个同心圆环称为一个磁道。每个磁道都有一个编号最外面的是0磁道近三十年来扇区大小一直是512字节。但最近几年正迁移到更大、更高效的4096字节扇区通常称为4K扇区。 扇区 数据库文件本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中就是我们经常所说的扇区。当然数据库文件很大也很多一定需要占据多个扇区。
从上图可以看出来在半径方向上距离圆心越近扇区越小距离圆心越远扇区越大。那么所有扇区都是默认512字节吗目前是的我们也这样认为。因为保证一个扇区多大是由比特位密度决定的。不过最新的磁盘技术已经慢慢的让扇区大小不同了不过我们现在暂时不考虑。
我们在使用Linux所看到的大部分目录或者文件其实就是保存在硬盘当中的。(当然有一些内存文 件系统如procsys 之类我们不考虑)
#数据库文件本质其实就是保存在磁盘的盘片当中就是一个一个的文件
[rootcentos ~]# ls /var/lib/mysql -l #我们目前MySQL中的文件
total 319592最基本的找到一个文件的全部本质就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。而我们能够定位任何一个扇区那么便能找到所有扇区因为查找方式是一样的。
柱面(磁道): 多盘磁盘每盘都是双面大小完全相等。那么同半径的磁道整体上便构成了一个柱面。每个盘面都有一个磁头那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的只需要知道磁头Heads、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做CHS不过实际系统软件使用的并不是CHS硬件是而是LBA 一种线性地址可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将LBA地址最后会转化成为CHS 交给磁盘去进行数据读取。我们不关心转化细节知道这个东西逻辑自洽起来即可。 结论 我们现在已经能够在硬件层面定位任何一个基本数据块(扇区)。那么在系统软件上就直接按照扇区(512字节部分4096字节),进行IO交互吗不是
如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互那么系统的IO代码就和硬件强相关换言之如果硬件发生变化系统必须跟着变化。
从目前来看单次IO 512字节还是太小了。IO单位小意味着读取同样的数据内容需要进行多次磁盘访问会带来效率的降低。
之前学习文件系统就是在磁盘的基本结构下建立的文件系统读取基本单位不是扇区而是数据块。系统读取磁盘是以块为单位的基本单位是4KB 。 磁盘随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access) 随机访问本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续这样的话磁头在两次IO操作之间需 要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
连续访问如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的那磁头就能很快的开始这次 IO操作这样的多个IO操作称为连续访问。
因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随 机访问而非连续访问。磁盘是通过机械运动进行寻址的连续访问不需要过多的定位故效率比较高 MySQL与磁盘交互基本单位
MySQL作为一款应用软件可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景所以为了提高基本的IO效率MySQL 进行IO的基本单位是16KB (后面统一使用InnoDB 存储引擎讲解)
mysql SHOW GLOBAL STATUS LIKE innodb_page_size;-------------------------| Variable_name | Value |-------------------------| Innodb_page_size | 16384 | -- 16*102416384-------------------------1 row in set (0.01 sec)磁盘这个硬件设备的基本单位是512 字节而MySQL InnoDB引擎使用16KB 进行IO交互。即MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是16KB 。这个基本数据单元在MySQL 这里叫做page注意和系统的page区分
建立共识
MySQL 中的数据文件是以page为单位保存在磁盘当中的。 MySQL 的CURD 操作都需要通过计算找到对应的插入位置或者找到对应要修改或者查询的数据。 只要涉及计算就需要CPU参与为了便于CPU参与一定要能够先将数据移动到内存当中。 在特定时间内数据一定是磁盘中有内存中也有。后续操作完内存数据之后以特定的刷新策略刷新到磁盘。这时就涉及到磁盘和内存的数据交互也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。 为了更好的进行上面的操作MySQL 服务器在内存中运行的时候在服务器内部就申请了被称为Buffer Pool的的大内存空间来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间来和磁盘数据进行IO交互。 为了更高的效率一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数
图解IO
fsync() 函数是 Unix 和类 Unix 系统如 Linux中用于文件 I/O 操作的一个标准函数其原型定义在 unistd.h 头文件中。该函数的作用是强制将缓冲区中的数据写入到文件中并确保文件的元数据如修改时间和访问权限也被更新到磁盘上。这对于确保数据的完整性和一致性非常关键尤其是在进行重要的数据写入操作后。 函数原型如下 #include unistd.h
int fsync(int fd);参数 fd是一个文件描述符它标识了要同步数据的文件。这个文件描述符是通过如 open(), creat(), dup(), fcntl(), socket(), pipe() 等函数获得的。 返回值 成功时fsync() 返回 0。 失败时返回 -1并设置 errno 以指示错误的原因。可能的错误包括 EBADF无效的文件描述符、EIO输入/输出错误、EROFS文件位于只读文件系统上等。
使用 fsync() 的场景通常是在写入关键数据到文件后为了确保数据不会因系统崩溃或突然断电而丢失。然而需要注意的是fsync() 可能会降低程序的性能因为它强制磁盘I/O操作而这些操作通常比内存操作慢得多。因此在使用 fsync() 时需要权衡数据一致性和性能之间的关系。
此外还有一个类似的函数 fdatasync()它在功能上与 fsync() 类似但 fdatasync() 只同步文件的数据部分而不包括文件的元数据如修改时间。在某些情况下如果只需要确保文件数据的一致性而不需要同步元数据使用 fdatasync() 可以获得更好的性能。
认识索引 建立测试表 create table if not exists user (
id int primary key, --一定要添加主键哦只有这样才会默认生成主键索引
age int not null,
name varchar(16) not null
);
mysql show create table user \G*************************** 1. row ***************************Table: userCreate Table: CREATE TABLE user (id int(11) NOT NULL,age int(11) NOT NULL,name varchar(16) NOT NULL,PRIMARY KEY (id)) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8 --默认就是InnoDB存储引擎
1 row in set (0.00 sec)插入多条记录 --插入多条记录注意并没有按照主键的大小顺序插入 mysql insert into user (id, age, name) values(3, 18, 杨过);Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql insert into user (id, age, name) values(4, 16, 小龙女);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql insert into user (id, age, name) values(2, 26, 黄蓉);Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql insert into user (id, age, name) values(5, 36, 郭靖);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql insert into user (id, age, name) values(1, 56, 欧阳锋);Query OK, 1 row affected (0.00 sec)查看插入结果 mysql select * from user;
--------------------| id | age | name |--------------------| 1 | 56 | 欧阳锋 || 2 | 26 | 黄蓉 || 3 | 18 | 杨过 || 4 | 16 | 小龙女 || 5 | 36 | 郭靖 |--------------------5 rows in set (0.00 sec)--发现竟然默认是有序的是谁干的呢排序有什么好处呢为何IO交互要是Page为何MySQL和磁盘进行IO交互的时候要采用Page的方案进行交互呢?用多少加载多少不香吗? 如上面的5条记录如果MySQL要查找id2的记录第一次加载id1第二次加载id2一次一条记录那 么就需要2次IO。如果要找id5那么就需要5次IO。 如果这5条(或者更多)都被保存在一个Page中(16KB能保存很多记录),那么第一次IO查找id2的时候整个Page会被加载到MySQL的Buffer Pool中这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id1,3,4,5等完全不需要进行IO了而是直接在内存中进行了。所以就在单Page里面大大减少了IO的次数。 你怎么保证用户一定下次找的数据就在这个Page里面我们不能严格保证但是有很大概率因为有局部 性原理。 往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小而是IO的次数。 理解单个Page MySQL 中要管理很多数据表文件而要管理好这些文件就需要先描述再组织目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个Page构成的。mysql 内部一定需要并存在大量的 page也就决定了 mysql 必须要将多个同时存在的 page 管理起来要管理所有的 mysql 内的 page需要先描述再组织不要简单的将 page 认为是一个内存块page 内部也必须写入对应的管理信息例如我们假设将 page 描述成一个链表那么它就类似如下结构
struct page
{struct page*next;struct page* prev;char buffer[NUM];
};该结构体大小就为 16KB将所有的 page 用“链表”的形式管理起来在 buffer pool 内部对 mysql 的 page 进行了一个建模。不同的 Page 在 MySQL 中都是 16KB 使用 prev 和 next 构成双向链表。因为有主键的问题 MySQL 会默认按照主键给我们的数据进行排序从上面的 Page 内数据记录可以看出数据是有序且彼此关联的。 为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗 插入数据时排序的目的就是优化查询的效率。页内部存放数据的模块实质上也是一个链表的结构链表的特点也就是增删快查询修改慢所以优化查询的效率是必须的。正是因为有序在查找的时候从头到后都是有效查找没有任何一个查找是浪费的而且如果运气好是可以提前结束查找过程的。 理解多个Page 通过上面的分析我们知道上面页模式中只有一个功能就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中以减少硬盘IO次数从而提高性能。但是我们也可以看到现在的页模式内部实际上是采用了链表的结构前一条数据指向后一条数据本质上还是通过数据的逐条比较来取出特定的数据。 如果有1千万条数据一定需要多个Page来保存1千万条数据多个Page彼此使用双链表链接起来而且每个Page内部的数据也是基于链表的。那么查找特定一条记录也一定是线性查找。这效率也太低了。 页目录 我们在看书的时候如果我们要看指针章节找到该章节有两种做法
从头逐页的向后翻直到找到目标内容通过书提供的目录发现指针章节在234页(假设)那么我们便直接翻到234页。同时查找目录的方案可以顺序找不过因为目录肯定少所以可以快速提高定位.本质上书中的目录是多花了纸张的但是却提高了效率所以目录是一种**“空间换时间的做法”** 单页情况 针对上面的单页Page我们能否也引入目录呢当然可以 那么当前在一个Page内部我们引入了目录。比如我们要查找id4记录之前必须线性遍历4次才能拿到结果。现在直接通过目录2[3]直接进行定位新的起始位置提高了效率。 现在我们可以再次正式回答上面的问题了为何通过键值 MySQL会自动排序? 可以很方便引入目录 多页情况 MySQL中每一页的大小只有 16KB单个Page大小固定所以随着数据量不断增大16KB不可能存下所有的数据那么必定会有多个页来存储数据。 在单表数据不断被插入的情况下MySQL会在容量不足的时候自动开辟新的Page来保存新的数据然后通过指针的方式将所有的Page组织起来: 需要注意上面的图是理想结构目前要保证整体有序那么新插入的数据不一定会在新Page上面这里仅仅做演示。 这样我们就可以通过多个Page遍历Page内部通过目录来快速定位数据。可是貌似这样也有效率题在Page之间也是需要mySQL遍历的遍历意味着依旧需要进行大量的I0将下一个Page加载到内存进行线性检测。这样就显得我们之前的Page内部的目录有点杯水车薪了。 那么如何解决呢? 解决方案其实就是我们之前的思路给Page也带上目录.使用一个目录项来指向某一页而这个目录项存放的就是将要指向的页中存放的最小数据的键值。 和页内目录不同的地方在于这种目录管理的级别是页而页内目录管理的级别是行。 其中每个目录项的构成是键值指针。 存在一个目录页来管理页目录目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的键值数据。有数据就可 通过比较找到该访问那个Page进而通过指针找到下一个Page。 其实目录页的本质也是页普通页中存的数据是用户数据而目录页中存的数据是普通页的地址。 可是我们每次检索数据的时候该从哪里开始呢
虽然顶层的目录页少了但是还要遍历啊不用担心可以在加目录页 ⇒ 传说中的B树啊没错至此我们已经给我们的表user构建完了主键索引。 随便找一个id我们发现现在查找的Page数一定减少了也就意味着IO次数减少了那么效率也就提高了。 复盘 Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。 查找的时候自顶向下找只需要加载部分目录页根节点到目标叶子节点的路径结点到内存即可完成算法的整个查找过程大大减少了10次数 InnoDB 在建立索引结构来管理数据的时候其他数据结构为何不行 链表线性遍历二叉搜索树瘦高中间结点比B多–需要更多IO数据从磁盘加载到内存退化问题可能退化成为线性结构AVL 红黑树虽然是平衡或者近似平衡但是毕竟是二叉结构相比较多阶B意味着树整体过高大家都是自顶向下找层高越低意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。虽然你很秀但是有更秀的。Hash官方的索引实现方式中MySQL 是支持HASH的不过InnoDB 和MyISAM 并不支持.Hash跟进其算法特征决定了虽然有时候也很快(O(1))不过在面对范围查找就明显不行另外还有其他差别有兴趣可以查一下。B树?最值得比较的是 InnoDB 为何不用B树作为底层索引?数据结构演示链接 总结 索引的本质就是数据结构 B树 叶子节点保存有效数据路上节点不保存数据非叶子节点不要数据只保存目录项 非叶子节点不存数据那么就说明能存储更多的目录项可以管理更多的叶子 Page所以这棵树一定是一个 “矮胖型” 的树 每一个节点都有目录项可以大大提高搜索效率 这颗 “矮胖型” 的树代表我们查询过程中途径的路上节点减少说明目标数据只需要更少的 Page就说明 IO 次数更少在 IO 层面提高了效率 第四点和第五点加起来整体就提高了搜索的效率 查找的时候自定向下找只需要加载部分目录页到内存即可完成算法的整个查找过程大大减少了 IO 次数。 B树vsB树 B树节点既有数据又有Page指针。叶子节点不连。 B只有叶子节点有数据其他目录页只有键值和Page指针叶子节点全部相连 为何选择B 节点不存储data这样一个节点就可以存储更多的key。可以使得树更矮所以IO操作次数更少。 叶子节点相连更便于进行范围查找。
