DBA 群里在讨论一个问题,到底InnoDB会不会在索引末尾加上主键,什么时候会加? 我之前看代码记得是如果索引末尾就是主键,那么InnoDB就不再添加主键了,如果索引末尾不是主键,那么会添加主键,但是这跟测试结果不符: CREATETABLE t ( a char(32)notnullpr
DBA群里在讨论一个问题,到底InnoDB会不会在索引末尾加上主键,什么时候会加?
我之前看代码记得是如果索引末尾就是主键,那么InnoDB就不再添加主键了,如果索引末尾不是主键,那么会添加主键,但是这跟测试结果不符:
CREATETABLE t ( a char(32)notnullprimarykey, b char(32)notnull,KEY idx1 (a,b),KEY idx2 (b,a)) Engine=InnoDB; |
插入部分数据后可以看到idx1和idx2两个索引的大小相同。这说明idx1和idx2的内部结构是一样的,因此 不可能 是idx1在内部存为(a,b,a)。
在登博的指导下看了 dict0dict.cc:dict_index_build_internal_non_clust() 这个函数,就是构造索引的数据字典的过程,理解了这个过程就明白了,我们接下来解读下这个函数(基于5.6最近trunk):
2727/*******************************************************************//**2728 Builds the internal dictionary cache representation for a non-clustered2729 index, containing also system fields not defined by the user.2730 @return own: the internal representation of the non-clustered index */2731static2732 dict_index_t*2733 dict_index_build_internal_non_clust(2734/*================================*/2735const dict_table_t* table, /*!mutex)));2748 ut_ad(table->magic_n == DICT_TABLE_MAGIC_N);27492750/* The clustered index should be the first in the list of indexes */2751 clust_index = UT_LIST_GET_FIRST(table->indexes);27522753 ut_ad(clust_index);2754 ut_ad(dict_index_is_clust(clust_index));2755 ut_ad(!dict_index_is_univ(clust_index));27562757/* Create a new index */2758 new_index = dict_mem_index_create(2759 table->name, index->name, index->space, index->type, 2760 index->n_fields +1+ clust_index->n_uniq);27612762/* Copy other relevant data from the old index2763 struct to the new struct: it inherits the values */27642765 new_index->n_user_defined_cols = index->n_fields;27662767 new_index->id = index->id;27682769/* Copy fields from index to new_index */2770 dict_index_copy(new_index, index, table, 0, index->n_fields);27712772/* Remember the table columns already contained in new_index */2773 indexed =static_cast<ibool>(2774 mem_zalloc(table->n_cols *sizeof*indexed));27752776/* Mark the table columns already contained in new_index */2777for(i =0; i n_def; i++){27782779 field = dict_index_get_nth_field(new_index, i);27802781/* If there is only a prefix of the column in the index2782 field, do not mark the column as contained in the index */27832784if(field->prefix_len ==0){27852786 indexed[field->col->ind]= TRUE;2787}2788}27892790/* Add to new_index the columns necessary to determine the clustered2791 index entry uniquely */27922793for(i =0; i n_uniq; i++){27942795 field = dict_index_get_nth_field(clust_index, i);27962797if(!indexed[field->col->ind]){2798 dict_index_add_col(new_index, table, field->col, 2799 field->prefix_len);2800}2801}28022803 mem_free(indexed);28042805if(dict_index_is_unique(index)){2806 new_index->n_uniq = index->n_fields;2807}else{2808 new_index->n_uniq = new_index->n_def;2809}28102811/* Set the n_fields value in new_index to the actual defined2812 number of fields */28132814 new_index->n_fields = new_index->n_def;28152816 new_index->cached = TRUE;28172818return(new_index);2819}</ibool> |
这是整个函数,读者最好可以先自己读读这个函数理解一下,然后再看分析。
好了,下面我们开始分析了,首先把 dict_table_t 这个结构体的相关成员解释一下:
474unsigned n_user_defined_cols:10;475/*! |
注释很好理解,主要是 n_uniq 表示索引中需要多少个字段来唯一标识一行数据,只对唯一索引有效;n_def 是有多少个字段用了扩展存储空间,就是索引中只存前缀; n_fields 是索引最终一共有多少字段,包括系统加的;n_user_defined_cols 是用户定义的字段数,不包括系统自动加的。
然后我们来看两段最主要的代码:
2772/* Remember the table columns already contained in new_index */2773 indexed =static_cast<ibool>(2774 mem_zalloc(table->n_cols *sizeof*indexed));27752776/* Mark the table columns already contained in new_index */2777for(i =0; i n_def; i++){27782779 field = dict_index_get_nth_field(new_index, i);27802781/* If there is only a prefix of the column in the index2782 field, do not mark the column as contained in the index */27832784if(field->prefix_len ==0){27852786 indexed[field->col->ind]= TRUE;2787}2788}</ibool> |
InnoDB首先创建了一个布尔型数组,然后依次循环索引上的每一个字段,如果这个字段不是只有前缀,那么就在数组中记下它的索引号,标记这个字段在索引中出现了。因此indexed数组就存下了索引中用户定义的所有字段序号。
2790/* Add to new_index the columns necessary to determine the clustered2791 index entry uniquely */27922793for(i =0; i n_uniq; i++){27942795 field = dict_index_get_nth_field(clust_index, i);27962797if(!indexed[field->col->ind]){2798 dict_index_add_col(new_index, table, field->col, 2799 field->prefix_len);2800}2801} |
这一段就开始循环聚集索引(主键)的每个字段,盘下indexed数组中这个字段是不是有了,如果没有,那么再调用 dict_index_add_col 把字段加到索引中。
因此只要用户定义的索引字段中包含了主键中的字段,那么这个字段就不会再被InnoDB自动加到索引中了,如果用户的索引字段中没有完全包含主键字段,InnoDB就会把剩下的主键字段加到索引末尾。
因此我们最初的例子中, idx1 和 idx2 两个索引内部大小完全一样,没有区别。
最后再补充下组合主键的例子:
CREATETABLE t ( a char(32)notnull, b char(32)notnull, c char(32)notnull, d char(32)notnull,PRIMARYKEY(a,b)KEY idx1 (c,a),KEY idx2 (d,b)) Engine=InnoDB; |
这个表InnoDB会自动补全主键字典,idx1 实际上内部存储为 (c,a,b),idx2 实际上内部存储为 (d,b,a)。
但是这个自动添加的字段,Server层是不知道的,所以MySQL优化器并不知道这个字段的存在,所以如果你有一个查询:
SELECT * FROM t WHERE d=x1 AND b=x2 ORDER BY a; |
其实内部存储的idx2(d,b,a)可以让这个查询完全走索引,但是由于Server层不知道,所以最终MySQL优化器可能选择 idx2(d,b) 做过滤然后排序 a 字段,或者直接用PK扫描避免排序。
而如果我们定义表结构的时候就定义为 KEY idx2(d,b,a) ,那么MySQL就知道(d,b,a)三个字段索引中都有,并且InnoDB发现用户定义的索引中包含了所有的主键字段,也不会再添加了,并没有增加存储空间。
因此,由衷的建议,所有的DBA建索引的时候,都在业务要求的索引字段后面补上主键字段,这没有任何损失,但是可能给你带来意外的惊喜。
原文地址:InnoDB一定会在索引中加上主键吗, 感谢原作者分享。

MySQLインデックスのカーディナリティは、クエリパフォーマンスに大きな影響を及ぼします。1。高いカーディナリティインデックスは、データ範囲をより効果的に狭め、クエリ効率を向上させることができます。 2。低カーディナリティインデックスは、完全なテーブルスキャンにつながり、クエリのパフォーマンスを削減する可能性があります。 3。ジョイントインデックスでは、クエリを最適化するために、高いカーディナリティシーケンスを前に配置する必要があります。

MySQL学習パスには、基本的な知識、コアの概念、使用例、最適化手法が含まれます。 1)テーブル、行、列、SQLクエリなどの基本概念を理解します。 2)MySQLの定義、作業原則、および利点を学びます。 3)インデックスやストアドプロシージャなどの基本的なCRUD操作と高度な使用法をマスターします。 4)インデックスの合理的な使用や最適化クエリなど、一般的なエラーのデバッグとパフォーマンス最適化の提案に精通しています。これらの手順を通じて、MySQLの使用と最適化を完全に把握できます。

MySQLの実際のアプリケーションには、基本的なデータベース設計と複雑なクエリの最適化が含まれます。 1)基本的な使用法:ユーザー情報の挿入、クエリ、更新、削除など、ユーザーデータの保存と管理に使用されます。 2)高度な使用法:eコマースプラットフォームの注文や在庫管理など、複雑なビジネスロジックを処理します。 3)パフォーマンスの最適化:インデックス、パーティションテーブル、クエリキャッシュを使用して合理的にパフォーマンスを向上させます。

MySQLのSQLコマンドは、DDL、DML、DQL、DCLなどのカテゴリに分割でき、データベースとテーブルの作成、変更、削除、データの挿入、更新、削除、複雑なクエリ操作の実行に使用できます。 1.基本的な使用には、作成可能な作成テーブル、INSERTINTO INSERTデータ、クエリデータの選択が含まれます。 2。高度な使用法には、テーブル結合、サブQueries、およびデータ集約のためのグループに参加します。 3.構文エラー、データ型の不一致、許可の問題などの一般的なエラーは、構文チェック、データ型変換、許可管理を介してデバッグできます。 4.パフォーマンス最適化の提案には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、およびデータの一貫性を確保するためのトランザクションの使用が含まれます。

INNODBは、ロックメカニズムとMVCCを通じて、非論的、一貫性、および分離を通じて原子性を達成し、レッドログを介した持続性を達成します。 1)原子性:Undologを使用して元のデータを記録して、トランザクションをロールバックできることを確認します。 2)一貫性:行レベルのロックとMVCCを介してデータの一貫性を確保します。 3)分離:複数の分離レベルをサポートし、デフォルトでrepeatable -readが使用されます。 4)持続性:Redologを使用して修正を記録し、データが長時間保存されるようにします。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されているオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境
