企业如何利用FinClip的跨平台小程序技术实现数字化转型并优化flutter开发app
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2023-11-21
这篇“MySQL索引优化器工作原理是什么”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“MySQL索引优化器工作原理是什么”文章吧。
下面我们来看这张表,SUB_ODR_ID字段创建了相关的 2 个索引,根据我们前面所学我们建立一个PRIMARY KEY (ID)自增主键索引,(LOG_ID, SUB_ODR_ID)设置为联合索引、唯一索引,两个时间CREATE_TIME、UPDATE_TIME分别设置两个索引。
CREATE TABLE `***` ( `ID` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键id, `LOG_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT 交易流水号, `ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT 父单号, `SUB_ODR_ID` varchar(32) NOT NULL COMMENT 子单号, `CREATE_TIME`datetime(0) NOT NULL COMMENT 创建时间, `CREATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT 创建人, `UPDATE_TIME` datetime(0) NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(0) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(0) COMMENT 更新时间, `UPDATE_BY` varchar(32) NOT NULL COMMENT 更新人, PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE, UNIQUE INDEX `UNQ_LOG_SUBODR_ID`(`LOG_ID`, `SUB_ODR_ID`) USINGBTREE,INDEX `IDX_ODR_ID`(`ODR_ID`) USING BTREE, INDEX `IDX_SUB_ID`(`SUB_ODR_ID`) USING BTREE, INDEX `IDX_CREATE_TIME`(`CREATE_TIME`) USING BTREE, INDEX `IDX_UPDATE_TIME`(`UPDATE_TIME`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 分摊业务明细表 ROW_FORMAT = Dynamic;在查询字段 SUB_ODR_ID 中,理论上可以使用三个相关的索引:UNQ_LOG_SUBODR_ID、IDX_SUB_ID,MySQL优化器如何从这三个索引中进行选择?
在关系数据库中,B+树只是用于存储的数据结构。
如何使用它取决于数据库的优化器。优化器确定特定索引的选择,即执行计划。优化器的选择基于成本,成本越低,首选指数越高。
MySQL数据库由Server(服务器)层和Engine(引擎)层组成。
Serve层有SQL分析器、SQL优化器和SQL执行器,负责SQL语句的具体执行过程。
Engine层负责存储特定数据,例如最常用的InnoDB存储引擎,以及用于在内存中存储临时结果集的TempTable引擎。
SQL优化器将分析所有可能的执行计划,并选择成本最低的执行。这个优化器被称为CBO(基于成本的优化器)。
在 MySQL中,一条 SQL 的计算成本计算,很好理解,就是访问数据库(数据库页、磁盘)+处理数据。
CPU成本,表示计算成本,例如索引键值的比较、记录值的比较和结果集的排序。这些操作都在服务器层完成
IO成本,表示引擎级IO的成本,MySQL 8.0可以通过区分表的数据是否在内存中来分别计算读取内存IO和磁盘IO的成本。
Cost = Server Cost + Engine Cost = CPU Cost + IO CostMySQL优化器认为,如果一段SQL需要创建一个基于磁盘的临时表,那么此时的成本是最大的,是基于内存的临时表的20倍。比较索引键值和记录的成本很低,但如果要比较的记录很多,成本就会非常大。
MySQL 优化器认为,从磁盘读取的开销是内存开销的 4 倍(成本不是一成不变的会根据硬件变化)。
查看各成本的值,MySQL优化器的工作原理,我们执行下面这行SQL语句,分析执行过程,MySQL 索引选择是基于 SQL 执行成本
EXPLAIN FORMAT=json select * from test.fork_business_detail f where f.sub_odr_id =read_cost表示从InnoDB存储引擎读取的成本;
eval_cost表示服务器层的CPU成本;
prefix_cost表示SQL的总成本;
data_read_per_join 表示读取记录中的字节总数。
{ "query_block": {"cost_info": { "query_cost": "1.20" }, "table": { "access_type": "ref", "possible_keys": [ "IDX_SUB_ID" ], "key": "IDX_SUB_ID", "used_key_parts": [ "SUB_ODR_ID" ], "key_length": "98", "ref": [ "const" ], "cost_info": { "read_cost": "1.00", "eval_cost": "0.20", "prefix_cost": "1.20", "data_read_per_join": "1K" }, "used_columns": ["ID", "LOG_ID", "ODR_ID", "SUB_ODR_ID", "CREATE_TIME", "CREATE_BY", "UPDATE_TIME", "UPDATE_BY"] } } }如何提高MySQL的查询性能?首先,您需要了解查询优化器进行SQL处理的整个过程。SELECT SQL 的执行过程为例,如下图所示:
客户端向服务器发送SELECT查询;服务器首先检查查询缓存。如果缓存被命中,存储在缓存中的结果将立即返回。否则,进入下一阶段;
服务器执行SQL解析、预处理,查询优化器生成相应的执行计划;MySQL根据优化器生成的执行计划调用存储引擎的API执行查询;结果将返回到客户端,并同时放入查询缓存。
以上就是关于“MySQL索引优化器工作原理是什么”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注行业资讯频道。
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