MySQL把表的数据词典信息以.frm文件的形式存在数据库目录里,所有MySQL存储引擎都是这样的。但是每个InnoDB表在表空间内的InnoDB内部数据词典里也有它自己的条目。当MySQL移除表或数据库,它不得不删除.frm文件和InnoDB数据词典内的相应条目。这就是为什么你
MySQL把表的数据词典信息以.frm文件的形式存在数据库目录里,所有MySQL存储引擎都是这样的。但是每个InnoDB表在表空间内的InnoDB内部数据词典里也有它自己的条目。当MySQL移除表或数据库,它不得不删除.frm文件和InnoDB数据词典内的相应条目。这就是为什么你不能在数据库之间简单地移动.frm文件来移动InnoDB表。
1. 聚集索引和第二索引
每个InnoDB有一个叫聚集索引(clustered index)的特殊索引,行的数据被存于其中。
- 如果你的表定义了主键,主键的索引就是聚集索引。
- 如果你的表没有主键,MySQL就选择第一个不可为空的唯一索引(UNIQUE)作为主键,并且InnoDB把它作为聚集索引。
- 如果你的表没有主键,也没有合适的唯一索引,InnoDB内部会在一个包含RowID的合成列上生成一个隐藏的聚集索引,其中是用InnoDB在分配给RowID来排序的。RowID是一个6字节的域,它在新行被插入的时候单调增加。因此被RowID排序的行是物理地按照插入顺序排的。
通过聚集索引访问行速度很快,因为行数据与索引扫描头部在同一数据页上。如果表是巨大的,当对于那些索引与数据放在不同数据页上的方案,聚集索引构架通常更节约磁盘I/O。(比如,MyISAM用一个文件存放数据,另外一个文件存放索引)。
在InnoDB中,非聚集索引里的记录(也称为辅助索引或第二索引)包含对应行的主键值。InnoDB用这个主键值从聚集索引中搜索行。注意,如果主键比较长,第二索引就会使用更多空间,因此最好使用一个比较短的主键。
2. 索引的物理结构
所有InnoDB的索引是B树索引,这种索引记录被存储在树的叶子页上。一个索引页的默认大小是16KB。当新记录被插入,InnoDB会为将来索引记录的插入和更新留下十六分之一的页空间。
如果索引记录以连续的顺序被插入(升序或者降序),结果索引页大约是15/16满。如果记录被以随机的顺序被插入,页面是从1/2到 15/16满。如果索引页的填充因子降到低于1/2,InnoDB会收缩索引树来释放页。
3. 插入缓冲
在数据库应用中,主键是一个唯一的识别符,并且新行被以主键的升序来插入,这是个常见的情况。因此,聚集索引的插入不需要磁盘的随机读。
另一方面,第二索引通常是非唯一的,第二索引的插入顺序也相对随机。这可能会导致大量的随机磁盘I/O操作,而没有一个被用在InnoDB中的专用机制。
如果一个索引记录应该被插入到一个非唯一第二索引,InnoDB检查第二索引页是否在缓冲池中。如果是,InnoDB直接插入到索引页。如果索引页没有在缓冲池中被发现,InnoDB插入记录到一个专门的插入缓冲结构。插入缓冲被保持得如此小以至于它完全适合在缓冲池,并且可以非常快地做插入。
插入缓冲周期性地被合并到数据库中第二索引树里。把数个插入合并到索引树的同一页,节省磁盘I/O操作,经常地这是有可能的。据测量,插入缓冲可以提高到表的插入速度达15倍。
在插入事务被提交之后,插入缓冲合并可能连续发生。实际上,服务器关闭和重启之后,这会连续发生。
当许多第二索引必须被更新,并且许多行已被插入之时,插入缓冲合并可能需要数个小时。在这期间内,磁盘I/O将会增加,这样会导致磁盘约束查询明显缓慢。另一个明显的后台I/O操作是净化(purge)线程。
4. 自适应的哈希索引
如果一个表几乎完全缓存在主内存中,在其上执行查询最快的方法就是使用哈希索引。InnoDB有一个自动机制,它监视对为一个表定义的索引的索引搜索。如果InnoDB注意到查询会从建立一个哈希索引中获益,它会自动地这么做。
注意,哈希索引总是基于表上已存在的B树索引来建立。根据InnoDB对B树索引观察的搜索方式,InnoDB会在为该B树定义的任何长度的键的一个前缀上建立哈希索引。 哈希索引可以是部分的:它不要求整个B树索引被缓存在缓冲池。InnoDB根据需要对被经常访问的索引的那些页面建立哈希索引。
在某种意义上,InnoDB通过自适应的哈希索引机制来调整自己,使其更加贴近主内存数据库的架构。
5. 物理行结构
InnoDB表的物理行结构取决于表创建时指定的行格式。在MySQL 5.1中,InnoDB默认使用紧凑(COMPACT)格式,但为了保留与旧版本MySQL的兼容性,冗余(REDUNDANT)格式也可用。查看InnoDB表的行格式,可使用SHOW TABLE STATUS命令。
紧凑的行格式大约可减少20%的存储空间,但某些操作会增加CPU使用量。如果是一个典型的受限于高速缓存命中率和磁盘速度的工作负荷,使用紧凑格式可能会更快。如果是一种少见工作负荷情况,由于有限的CPU速度,紧凑格式可能会比较慢。
使用冗余行格式的InnoDB表行具有以下特点:
- InnoDB中每个索引记录包含一个6字节的头。这个头被用来将连续的记录连接在一起,并且也用在row-level锁定中。
- 聚集索引里的记录包含所有的用户定义列。此外,还有6个字节的事务ID和一个7个字节的回滚指针。
- 如果一个表没有定义主键,每个聚集索引记录还包含一个6字节的RowID。
- 每个第二索引记录包含聚集索引键定义的所有主键列。
- 一个记录也包含一个指向该记录每个列的指针,如果在一个记录中列的总长度小于128字节,该指针是一个字节;否则就是2字节。这些指针的阵列被称为记录目录。这些指针指向的区域被称为记录的数据部分。
- 在内部,InnoDB以固定长度格式存储固定长度的字符列,比如CHAR(10)。InnoDB不截断VARCHAR列的尾随空格。
- 一个SQL的NULL值在记录目录里占1到2字节。例如,在一个可变长度列,如果存的是SQL的NULL值,则在记录数据部分占零字节。在一个固定长度列,记录的数据部分占该列的固定长度。为NULL值保留固定空间的动机是之后该列从NULL值到非NULL值的更新可以就地完成,且不会导致索引页的碎片。
使用紧凑行格式的InnoDB表行具有以下特点:
- InnoDB中每个索引记录包含一个5字节的头,在此之前是一个可变长度头。这个头被用来将连续的记录连接在一起,并且也用在row-level锁定中。
- 在记录头的可变长度部分包含一个用来标识NULL列的位向量。如果索引中可为NULL的列的数量为N,则该位向量占用(N+7)/8个字节。NULL列完全不占用这个位向量以外的空间。在头的可变长度部分也包含可变长列的长度。每个长度需要一个或两个字节,这取决于该列的最大长度。如果索引中的所有列都是NOT NULL的并且是固定长度的,记录头就没有可变长度部分。
- 对于每一个非空的可变长字段,记录头用一个或两个字节保存列长度。两个字节只用在列的一部分数据外部存储在溢出页上或者列最大长度超过255个字节并且实际长度超过127字节的情况下。对于外部存储的列,这两个字节长度表示内部存储部分的长度加上20字节的外部存储指针。例如内部存储部分是768字节,这个长度就是768+20。20字节长的指针存储了列的真实长度。
- 记录头后紧跟着的是非空列的数据内容。
- 聚集索引里的记录包含所有的用户定义列。此外,还有6个字节的事务ID和一个7个字节的回滚指针。
- 如果一个表没有定义主键,每个聚集索引记录还包含一个6字节的RowID。
- 每个第二索引记录也包含为聚集索引键定义的所有主键列。如果任何主键字段是可变长的,则每一个第二索引的记录头必须有一个可变长部分来记录这些可变长列的长度,即使第二索引是建立在固定长的列上。
- 在内部,InnoDB以固定长度格式存储固定长度、固定宽度的字符列,如CHAR(10)。InnoDB不截断VARCHAR列的尾随空格。
- 在内部,InnoDB会将UTF-8的CHAR(N)的列存储在N字节里,并截断尾随空格。(如果冗余行格式,这样的列会占据3 ×N字节。 )在许多情况下,保留最低限度的空间N可以保持列在更新时不会造成索引碎片。

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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