mysqlのインデックス作成スキル（サマリー共有）を完全マスター-mysql チュートリアル-php.cn

この記事では、mysql の論理構造や SQL 実行ステートメントなど、mysql インデックスに関する関連知識を提供します。

mysqlのインデックス作成スキル（サマリー共有）を完全マスター

1. MySQL の 3 層論理アーキテクチャ

MySQL のストレージエンジンアーキテクチャは、クエリ処理をデータの保存/取得から分離します。以下は MySQL の論理アーキテクチャ図です:

1. 最初の層は接続管理、認可認証、セキュリティなどを担当します。

各クライアント接続はサーバー上のスレッドに対応します。スレッドプールは、接続ごとにスレッドが作成および破棄されることを避けるために、サーバー上で維持されます。クライアントが MySQL サーバーに接続すると、サーバーはクライアントを認証します。認証は、ユーザー名とパスワード、または SSL 証明書を通じて実行できます。ログイン認証に合格した後、サーバーはクライアントに特定のクエリを実行する権限があるかどうかも検証します。

2. 2 番目の層は、クエリの解析を担当します。

SQL のコンパイルと最適化 (テーブルの読み取り順序の調整、適切なインデックスの選択など) 。）。 SELECT ステートメントの場合、クエリを解析する前に、サーバーはまずクエリキャッシュをチェックします。対応するクエリ結果がその中に見つかった場合、クエリの解析や最適化などを必要とせずに、クエリ結果が直接返されます。ストアドプロシージャ、トリガー、ビューなどはすべてこの層に実装されます。

3. 3 番目の層はストレージエンジンです。

ストレージエンジンは、MySQL へのデータの保存、データの抽出、トランザクションの開始などを担当します。ストレージエンジンは、API を介して上位層と通信します。これらの API は、異なるストレージエンジン間の差異を保護し、上位層のクエリプロセスに対してこれらの差異を透過的にします。ストレージエンジンは SQL を解析しません。

2. InnoDB と MyISAM の比較

1. ストレージ構造

MyISAM: 各 MyISAM はディスク上の 3 つのファイルに保存されます。それらは、テーブル定義ファイル、データファイル、インデックスファイルです。最初のファイルの名前はテーブルの名前で始まり、拡張子はファイルの種類を示します。 .frm ファイルにはテーブル定義が保存されます。データファイルの拡張子は .MYD (MYData) です。インデックスファイルの拡張子は.MYI（MYIndex）です。

InnoDB: すべてのテーブルは同じデータファイル (または複数のファイル、または独立したテーブルスペースファイル) に保存されます。InnoDB テーブルのサイズは、オペレーティングシステムファイルのサイズによってのみ制限されます。通常は 2GB。

2. ストレージスペース

MyISAM: MyISAM は 3 つの異なるストレージ形式をサポートしています: 静的テーブル (デフォルト。ただし、データの末尾にスペースを含めることはできないことに注意してください)削除されます)、動的テーブル、圧縮テーブル。テーブルが作成され、データがインポートされた後は、変更操作は実行されません。圧縮テーブルを使用すると、ディスク領域の使用量を大幅に削減できます。

InnoDB: より多くのメモリとストレージが必要です。データとインデックスをキャッシュするためにメインメモリ内に独自の専用バッファプールを確立します。

3. 移植性、バックアップ、リカバリ

MyISAM: データはファイルの形式で保存されるため、クロスプラットフォームのデータ転送に非常に便利です。バックアップおよびリカバリ中にテーブルに対して個別に操作を実行できます。

InnoDB: 無料のソリューションには、データファイルのコピー、binlog のバックアップ、または mysqldump の使用が含まれますが、データボリュームが数十 GB に達すると比較的困難になります。

4. トランザクションサポート

MyISAM: パフォーマンスに重点を置いています。各クエリはアトミックであり、その実行時間は InnoDB タイプよりも高速ですが、取引のサポートも致します。

InnoDB: トランザクションサポート、外部キー、その他の高度なデータベース機能を提供します。トランザクション (コミット)、ロールバック (ロールバック)、およびクラッシュ回復機能を備えたトランザクションセーフ (ACID 準拠) テーブル。

5. AUTO_INCREMENT

MyISAM: 他のフィールドとの結合インデックスを作成できます。エンジンの自動拡張列はインデックスである必要があります。結合インデックスの場合、自動拡張列は最初の列である必要はありません。前の列に従って並べ替えてから増分できます。

InnoDB: InnoDB には、このフィールドのみを含むインデックスが含まれている必要があります。エンジンの自動拡張列はインデックスである必要があり、それが複合インデックスの場合は、複合インデックスの最初の列でもある必要があります。

6. テーブルロックの違い

MyISAM: テーブルレベルのロックのみがサポートされており、ユーザーが myisam テーブルを操作する場合、select、update、delete、insert ステートメントはすべてサポートされます。ロックすると、ロックされたテーブルが挿入同時実行性を満たしている場合、テーブルの最後に新しいデータを挿入できます。

InnoDB: トランザクションと行レベルのロックのサポートは、innodb の最大の機能です。行ロックにより、マルチユーザーの同時操作のパフォーマンスが大幅に向上します。ただし、InnoDB の行ロックは WHERE の主キーに対してのみ有効であり、主キー以外の WHERE はテーブル全体をロックします。

7. フルテキストインデックス

MyISAM: FULLTEXT 型のフルテキストインデックスをサポートします

InnoDB: FULLTEXT 型のフルテキストインデックスをサポートしません、ただし innodb は使用できます。 sphinx プラグインは全文インデックス作成をサポートしており、効果はより優れています。

8. テーブルの主キー

MyISAM: インデックスと主キーのないテーブルの存在を許可します。インデックスは行が保存されるアドレスです。

InnoDB: 主キーまたは空でない一意のインデックスが設定されていない場合、6 バイトの主キー (ユーザーには表示されません) が自動的に生成されます。データは主インデックスの一部であり、追加のインデックスにより保存されます。プライマリインデックスの値。

9. テーブル内の特定の行数

MyISAM: テーブル内の総行数を保存します。テーブル; 直接取り出されます。

InnoDB: テーブル内の総行数は保存されません。select count(*) from table を使用すると、テーブル全体を走査することになり、大量のコストがかかります。 wehre 条件を追加した後、myisam と innodb がそれを処理します。

10. CRUD 操作

MyISAM: 多数の SELECT を実行する場合は、MyISAM の方が良い選択です。

InnoDB: データで大量の INSERT または UPDATE が実行される場合は、パフォーマンス上の理由から InnoDB テーブルを使用する必要があります。

11. 外部キー

MyISAM: サポートされていません

InnoDB: サポートされています

3. SQL 最適化の概要

1. SQL の最適化はどのような状況で実行する必要がありますか?

パフォーマンスが低い、実行時間が長すぎる、待ち時間が長すぎる、接続クエリ、およびインデックスの失敗。

2. SQL文実行処理

(1) 書き込み処理

select distinct ... from ... join ... on ... where ... group by ... having ... order by ... limit ...

ログイン後にコピー

(2) 解析処理

from ... on ... join ... where ... group by ... having ... select distinct ... order by ... limit ...

ログイン後にコピー

3. SQL の最適化はインデックスを最適化することです

インデックスは本の目次に相当します。

インデックスのデータ構造は B ツリーです。

4. インデックス

1. インデックスのメリット

(1) クエリ効率の向上 (IO 使用量の削減)

( 2) CPU 使用率を削減します。

たとえば、年齢記述による順序をクエリする場合、B インデックスツリー自体がソートされているため、クエリによってインデックスがトリガーされた場合、再度クエリを実行する必要はありません。

2. インデックスの欠点

(1) インデックス自体は大きく、メモリまたはハードディスク (通常はハードディスク) に保存できます。

(2) インデックスは、①データ量が少ない、②頻繁に変更されるフィールド、③ほとんど使用されないフィールドなど、すべての状況で使用されるわけではありません。

(3) インデックスは追加の効率を低下させます。削除と変更

3. インデックス分類

(1) 単一値インデックス

(2) 一意のインデックス

(3) ) ユニオンインデックス

(4) 主キーインデックス

注: 一意インデックスと主キーインデックスの唯一の違い: 主キーインデックスを null にすることはできません

4 .インデックスの作成

alter table user add INDEX `user_index_username_password` (`username`,`password`)

ログイン後にコピー

5. MySQL インデックスの原則 -> B ツリー

MySQL インデックスの基礎となるデータ構造は B ツリーです

B Tree is in B- Tree に基づいた最適化により、外部ストレージインデックス構造の実装により適しています。InnoDB ストレージエンジンは、B Tree を使用してインデックス構造を実装します。

B ツリー構造図の各ノードには、データのキー値だけでなくデータ値も含まれています。各ページの記憶容量は限られており、データデータが大きい場合、各ノード (つまり 1 ページ) に保存できるキーの数は非常に少なくなります。 to B- ツリーの深さが大きくなり、クエリ中のディスク I/O の数が増加し、クエリの効率に影響します。 B Treeでは、すべてのデータレコードノードがキー値順に同じ階層のリーフノードに格納され、非リーフノードにはキー値情報のみが格納されるため、各ノードに格納されるキー値の数を大幅に増やすことができます。 . B ツリーの高さを下げます。

B ツリーには、B ツリーと比較していくつかの違いがあります。

非リーフノードはキー値情報のみを保存します。

すべてのリーフノード間にリンクポインタがあります。
データレコードはリーフノードに保存されます。
前節でB-Treeを最適化します。B Treeの非リーフノードはキー値情報のみを格納するため、各ディスクブロックに4つのキー値とポインタ情報を格納できると仮定すると、の構造になります。 B ツリー: 以下の図に示すように:

通常、B ツリーには 2 つのヘッドポインタがあり、1 つはルートノードを指し、もう 1 つはリーフノードを指します。最小のキーワードとすべてのリーフノードを使用します (つまり、データノード間にチェーンリング構造があります)。したがって、B Tree では、主キーの範囲検索とページング検索、およびルートノードから開始するランダム検索の 2 つの検索操作を実行できます。

おそらく、上記の例ではデータレコードが 22 しかなく、B Tree の利点がわかりません。計算は次のとおりです:

InnoDB ストレージエンジンのページサイズは 16KB、一般テーブルの主キーのタイプは INT (4 バイトを占有) または BIGINT (8 バイトを占有) で、ポインタのタイプは通常 4 または 8 バイトです。つまり、1 ページ (B ツリーのノード) には約16KB/( 8B 8B) = 1K のキー値 (推定なので、計算を容易にするため、ここでの K の値は〖10〗^3 です)。つまり、深さ 3 の B ツリーインデックスは、10^3 * 10^3 * 10^3 = 10 億レコードを維持できます。

実際の状況では、各ノードが完全に埋まっていない可能性があるため、データベースでは、B ツリーの高さは通常 2 ～ 4 レベルになります。 MySQL の InnoDB ストレージエンジンは、ルートノードがメモリ内に常駐するように設計されています。つまり、特定のキー値の行レコードを見つけるのに必要なディスク I/O 操作は 1 ～ 3 回だけです。

データベース内の B ツリーインデックスは、クラスター化インデックスとセカンダリインデックスに分けることができます。上記の B ツリーの例の図は、クラスター化インデックスとしてデータベースに実装されており、クラスター化インデックスの B ツリー内のリーフノードには、テーブル全体の行レコードデータが格納されます。補助インデックスとクラスター化インデックスの違いは、補助インデックスのリーフノードには行レコードのすべてのデータが含まれるのではなく、対応する行データを格納するクラスター化インデックスキー、つまり主キーが含まれることです。セカンダリインデックスを通じてデータをクエリする場合、InnoDB ストレージエンジンはセカンダリインデックスを走査して主キーを見つけ、その後主キーを通じてクラスター化インデックス内の完全な行レコードデータを見つけます。

5. ジョイントインデックスをトリガーする方法

1. ユーザーテーブルのユーザー名、パスワード

2 にジョイントインデックスを作成します。ジョイントインデックスのトリガー

(1) ジョイントインデックスのすべてのインデックスキーを使用すると、ジョイントインデックスをトリガーできます

(2) すべてのインデックスキーを使用

(3) ジョイントインデックスの左側の最初のフィールドが単独で使用される場合、ジョイントインデックスをトリガーできます

(4) ジョイントインデックスの他のフィールドを単独で使用する場合、ジョイントインデックスをトリガーできません

6. SQL 実行計画の分析---explain

explain は SQL 最適化をシミュレートし、SQL ステートメントを実行できます。

1. explan の使い方の概要

(1) ユーザーテーブル

# (2) 部門テーブル

(3) トリガーされていないインデックス

(4) トリガーされたインデックス

(5) ) 結果分析

Explain の最初の行に表示されるテーブルはドライバーテーブルです。

2. クエリ結果の説明の概要

(1) id: SELECT 識別子。 SELECTのクエリシーケンス番号です。

(2) select_type: SELECT タイプ:

##DERIVED: 派生テーブルの SELECT (FROM 句のサブクエリ)
(3) table: テーブル名

(4) type: 接続タイプ

system: テーブルには 1 つの行しかありません(=システムテーブル)。これは const 結合タイプの特殊なケースです。

const: テーブルには一致する行が 1 つだけあり、クエリの先頭で読み取られます。行が 1 つしかないため、この行の列値はオプティマイザーの残りの部分によって定数として扱われます。 const は、PRIMARY KEY または UNIQUE インデックスのすべての部分を定数値と比較するときに使用されます。
eq_ref: 前のテーブルの行の組み合わせごとに、このテーブルから 1 行を読み取ります。これは、const 型以外ではおそらく最適な結合型です。これは、インデックスのすべての部分が結合で使用され、インデックスが UNIQUE または PRIMARY KEY である場合に使用されます。 eq_ref は、= 演算子を使用して比較したインデックス付き列で使用できます。比較値には、定数、またはこのテーブルの前に読み取られたテーブルの列を使用する式を指定できます。
ref: 前のテーブルの行の組み合わせごとに、一致するインデックス値を持つすべての行がこのテーブルから読み取られます。結合でキーの左端のプレフィックスのみが使用される場合、またはキーが UNIQUE または PRIMARY KEY ではない場合 (つまり、結合でキーに基づいて単一の行を選択できない場合)、ref を使用します。この結合タイプは、少数の行のみに一致するキーを使用している場合に適しています。 ref は、= 演算子または <=> 演算子を使用してインデックス付き列で使用できます。
ref_or_null: この結合タイプは ref に似ていますが、NULL 値を含む行を特別に検索するための MySQL が追加されています。この結合タイプの最適化は、サブクエリを解決する際によく使用されます。
index_merge: この結合タイプは、インデックスマージ最適化メソッドが使用されることを示します。この場合、key 列には使用されるインデックスのリストが含まれ、key_len には使用されるインデックスの最長のキー要素が含まれます。
unique_subquery: このタイプは、次の形式の IN サブクエリの ref を置き換えます: value IN (SELECT Primary_key FROMsingle_table WHERE some_expr); unique_subquery は、サブクエリを完全に置き換えることができるインデックス検索関数です。、より高い効率。
index_subquery: この結合タイプは unique_subquery に似ています。 IN サブクエリは置換できますが、次の形式のサブクエリの一意でないインデックスに限ります。 value IN (SELECT key_column FROM single_table WHERE some_expr)
range: 指定された範囲の行のみを取得します。、インデックスを使用して行を選択します。キー列には、どのインデックスが使用されたかが表示されます。 key_len には、使用されるインデックスの最長のキー要素が含まれます。この型では ref 列は NULL です。 =、<>、>、>=、<、<=、IS NULL、<=>、BETWEEN または IN 演算子を使用する場合、キー列を定数と比較するときに range# を使用できます。
#index: この結合タイプは、インデックスツリーのみがスキャンされることを除いて、ALL と同じです。通常、インデックスファイルはデータファイルよりも小さいため、これは通常 ALL よりも高速です。
all: 前のテーブルの行の組み合わせごとに完全なテーブルスキャンを実行します。これは、テーブルが const とマークされていない最初のテーブルである場合には通常良くありません。その場合は、通常は良くありません。通常、ALL を使用せずにインデックスを追加して、前のテーブルの定数値または列の値に基づいて行を取得できるようにすることができます。

(5) possible_keys: possible_keys 列は、MySQL がテーブル内の行を検索するためにどのインデックスを使用できるかを示します。この列は、EXPLAIN 出力に表示されるテーブルの順序とは完全に独立していることに注意してください。これは、 possible_keys 内の一部のキーは、生成されたテーブルの順序では実際には使用できないことを意味します。

(6) key: key 列には、MySQL が実際に使用することを決定したキー (インデックス) が表示されます。インデックスが選択されていない場合、キーは NULL になります。 MySQL に possible_keys カラムのインデックスの使用または無視を強制するには、クエリで FORCE INDEX、USE INDEX、または IGNORE INDEX を使用します。

(7) key_len: key_len 列には、MySQL が使用することを決定したキーの長さが表示されます。キーが NULL の場合、長さは NULL になります。 key_len 値を使用すると、マルチパートキーワードのどの部分を MySQL が実際に使用するかを決定できることに注意してください。

(8)ref: ref 列は、テーブルから行を選択するためにキーとともに使用される列または定数を示します。

(9) rows: rows 列は、クエリの実行時に MySQL がチェックする必要があると考える行数を示します。

(10)補足: この列には、MySQL によって解決されたクエリの詳細が含まれます。

Distinct: MySQL は最初に一致する行を見つけた後、現在の行の組み合わせに対するさらなる行の検索を停止します。
存在しません: MySQL はクエリに対して LEFT JOIN 最適化を実行できます。LEFT JOIN 標準に一致する行が見つかった後は、テーブル内の以前の行の組み合わせをさらにチェックしなくなります。わかりました。
各レコードの範囲チェック (インデックスマップ: #): MySQL は使用する適切なインデックスを見つけられませんでしたが、列の値が次の場合に部分インデックスが可能である可能性があることがわかりました。以前のテーブルは使用できることがわかっていました。 MySQL は、前述のテーブルの行の組み合わせごとに、range またはindex_merge アクセスメソッドを使用して行を取得できるかどうかをチェックします。
filesort の使用: MySQL では、ソートされた順序で行を取得する方法を理解するために 1 つの追加パスが必要です。並べ替えは、結合タイプに基づいてすべての行を参照し、WHERE 句に一致するすべての行の並べ替えキーと行へのポインターを保存することによって実行されます。次に、キーがソートされ、ソートされた順序で行が取得されます。
インデックスの使用: それ以上の検索を行わずに、インデックスツリー内の情報のみを使用して実際の行を読み取ることにより、テーブルから列情報を取得します。この戦略は、クエリで単一のインデックスの一部である列のみを使用する場合に使用できます。
一時テーブルの使用: クエリを解決するには、MySQL は結果を保持する一時テーブルを作成する必要があります。一般的な状況は、さまざまな状況に応じて列をリストできる GROUP BY 句と ORDER BY 句がクエリに含まれている場合です。
where の使用: WHERE 句は、次のテーブルに一致する行、または顧客に送信される行を制限するために使用されます。テーブルのすべての行を特にリクエストまたはチェックしない限り、Extra 値が using where ではなく、テーブル結合タイプが ALL またはインデックスである場合、クエリにエラーが発生する可能性があります。
sort_union(...) の使用、union(...) の使用、intersect(...) の使用: これらの関数は、index_merge 結合タイプのインデックススキャンをマージする方法を示します。
group-by にインデックスを使用: テーブルにアクセスするインデックスを使用する方法と同様に、group-by にインデックスを使用すると、MySQL が GROUP のクエリに使用できるインデックスを見つけたことを意味します。実際のテーブルにアクセスするためにハードドライブをさらに検索する必要がなく、すべての列の BY または DISTINCT クエリを実行できます。また、各グループで少数のインデックスエントリのみが読み取られるように、最も効率的な方法でインデックスを使用してください。

EXPLAIN 出力の rows 列のすべての値を乗算することで、結合がどのように行われているかに関するヒントを得ることができます。これにより、クエリを実行するために MySQL がチェックする必要がある行数が大まかにわかります。この製品は、max_join_size 変数を使用してクエリを制限するときに、どのマルチテーブル SELECT ステートメントを実行するかを決定するためにも使用されます。

推奨学習: mysql ビデオチュートリアル

以上がmysqlのインデックス作成スキル（サマリー共有）を完全マスターの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。