今天在处理一个问题的时候,需要根据其他部门提供的sql语句对一个表中的数据进行了筛查。 语句类似下面的形式gt; SELECT MAX_LE
今天在处理一个问题的时候,,需要根据其他部门提供的sql语句对一个表中的数据进行了筛查。
语句类似下面的形式
> SELECT MAX_LEVEL,LOGOUT_TIME,CURRENT_DATE AS NOWTIME,cn_master FROM t_test_october_back_a WHERE ID in ( 100, 200, 300, 400, 500) ;
+-----------+---------------+------------+-----------+
| MAX_LEVEL | LOGOUT_TIME | NOWTIME | ID|
+-----------+---------------+------------+-----------+
| 1 | 1440407918000 | 2015-08-31 | 100|
| 100| 1441009281000 | 2015-08-31 | 200|
| 1 | 1440408002000 | 2015-08-31 | 300|
+-----------+---------------+------------+-----------+
x rows in set, 65535 warnings (10.98 sec)
本来这一个简单查询就完成了,也得到了业务部门需要的数据情况,但是查看最后一行的内容,还是有些蹊跷。如果观察仔细,对于这种id的数据查询,走索引的话,绝对不会再10秒左右,这是第一个奇怪的地方,第二个奇怪的地方就是65535 warnings,一个简单查询怎么会有这么多的warnings
最开始怕show warnings的时候会一下子显示出来6万多行数据,还小小担心了一下,结果输出的结果只有64行。
>show warnings;
+---------+------+----------------------------------------------------------------+
| Level | Code | Message |
+---------+------+----------------------------------------------------------------+
| Warning | 1292 | Truncated incorrect DOUBLE value: '3506996@abc.com' |
| Warning | 1292 | Truncated incorrect DOUBLE value: '28366@abc.com' |
| Warning | 1292 | Truncated incorrect DOUBLE value: '81700700@abc.com' |
| Warning | 1292 | Truncated incorrect DOUBLE value: '391112900@abc.com' |
| Warning | 1292 | Truncated incorrect DOUBLE value: '867964771@abc.com' |
...
64 rows in set (0.00 sec)
查看建表语句,发现这个id列是varchar类型的。
>show create table t_test_october_back_a;
| t_tl_october_back_a | CREATE TABLE `t_tl_october_back_a` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`id` varchar(60) NOT NULL,
`area_server` varchar(80) NOT NULL,
`max_level` tinyint(4) NOT NULL,
`logout_time` bigint(20) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_test_october_back_cn_master` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2042252493 DEFAULT CHARSET=gbk |
我们就顺着错误信息来看看,把警告中的部分直接作为参数,发现查询的时间极快。
>select *from t_tl_october_back_a where cn_master ='867964771@abc.com';
+-------+-------------------------+---------------------------+-----------+---------------+
| id | cn_master | area_server | max_level | logout_time |
+-------+-------------------------+---------------------------+-----------+---------------+
| 18723 | 867964771@abc.com | abcd-abcd | 104 | 1434446979000 |
+-------+-------------------------+---------------------------+-----------+---------------+
1 row in set (0.00 sec)
对此我们来通过执行计划来简单对比一下。
如果使用数字的方式,会走全表扫描
> explain SELECT MAX_LEVEL,LOGOUT_TIME FROM t_tl_october_back_a WHERE CN_MASTER in ( 100, 200);
+----+-------------+---------------------+------+-------------------------------+------+---------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------------------+------+-------------------------------+------+---------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_test_october_back_a | ALL | idx_test_october_back_cn_master | NULL | NULL | NULL | 28597841 | Using where |
+----+-------------+---------------------+------+-------------------------------+------+---------+------+----------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
而如果使用字符的形式,执行计划就会走索引,执行效果就是预期的样子。
>explain SELECT MAX_LEVEL,LOGOUT_TIME FROM t_tl_october_back_a WHERE CN_MASTER = '100' ;
+----+-------------+---------------------+-------+-------------------------------+-------------------------------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+---------------------+-------+-------------------------------+-------------------------------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | t_test_october_back_a | const | idx_test_october_back_cn_master | idx_test_october_back_cn_master | 122 | const | 1 | |
+----+-------------+---------------------+-------+-------------------------------+-------------------------------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.00 sec)
通过上面的例子可以看到,在查询的时候抛出的警告,其实就是在做类型转换的时候本来输出的是数字类型,就会尝试做隐式转换,而那个65535只是一个最大限制而已,表中的数据其实已经远远超过千万。
这个时候我们大体感受到了隐式转换在MySQL中的一些影响,我们来看看在MySQL 5.6和Oracle中的表现如何。
###############
MYSQL 5.6
mysql> select version();
+-------------------------------------------+
| version() |
+-------------------------------------------+
| 5.6.23-enterprise-commercial-advanced-log |
+-------------------------------------------+
mysql> create table test (id1 int,id2 varchar(10));
mysql> insert into test values(1,'1');
mysql> insert into test values(2,'2');
mysql> insert into test values(3,'3');
mysql> commit;
mysql> create index idx_id1 on test(id1);
mysql> create index idx_id2 on test(id2);
隐式转换,有数字转换为字符的时候,直接走了索引扫描
mysql> explain select * from test where id1='1';
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
| 1 | SIMPLE | test | ref | idx_id1 | idx_id1 | 5 | const | 1 | NULL |
+----+-------------+-------+------+---------------+---------+---------+-------+------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

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