年前项目组接微信公众号。上线之后,跟微信相关的用cid列的查询会话的SQL变慢了几十倍!思考这个问题思考了很久,从出现以来一直是我心头的一个结。cid这一列是建了索引的,普通的cid列更新都没问题,为何只有微信的有问题?相同的前缀又是如何影响索引的?
分析过程 1.explain下微信cid的查询,微信的cid会以mid-qqwanggou001为前缀插入数据
explainselect *from analysis_sessionswhere cid = "mid-qqwanggou001-b99359d9054171901c0"
分析结果如下:
从explain分析可以看出,这个查询使用了索引,但是innodb认为有165万行数据需要给mysql服务器筛选(也就是用where条件过滤)。如果这些庞大的数据在内存,遍历一遍花不了多少时间。但是极有可能,这些数据是在磁盘上的。这么多的数据从磁盘读取然后载入内存,大量磁盘IO必然是十分的耗时的。
2.分析普通cid的查询
取数据进行explain,cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"。这个数据是不带公共前缀的。
explainselect *
from analysis_sessions
where cid = "sid-a2f9047ddf528d837e5f60843c83aae9"
分析结果如下:
相同的列,相同的索引,这次存储引擎向mysql服务器仅仅返回了一行数据。也就是说innodb仅仅需要读取一个二级索引的叶子节点。相对于上面那个sql的IO,压力显然小很多。
初步分析结论:带有长前缀的cid查询,innodb存储引擎会向mysql上端服务器返回百万级别的数据。这只是现象,我还是想问,相同的表,相同的列,相同的索引结构(B+树索引),相同的查询,仅仅不同的数据,结果为何有差么大的差别?
近一步分析
纠结这个问题很久了,直到前天晚上散步时候,无意的会想到了 explain结果的key_len这一列。这一列我从来不看,觉得没用,但是27与cid这一列50个varchar的定义格格不入。27明显小于50,首先可以肯定,这个索引用的是前缀索引,说白了,截取了字符串的前面一部分作为索引数据。analysis_session表用的gbk编码,也就是说,索引需要2个字节表示一个varchar。解释一下key_len
27 = 2 * 12 + 2 + 1
27位的索引,仅仅索引了前面12个字符。中间的2存储长度,后面的一个字节存储Null信息,因为这一列是允许Null的。
最终结论:问题到这已经很明了了,微信cid的前缀是17个字符的,大于前缀索引的12个字符,也就是说,所有存储微信cid数据(百万级别)B+树叶子节点将只有一个B+树非叶节点的指针指向这里。于是,当你查微信cid相关的数据时,所有微信cid将被返回给mysql服务器进行where过滤了,效率上讲,这是很恐怖的。索引确实还是被用上了,不然会造成全表扫描。但是这个数据设计的有问题,B+树的查找效率是O(LogN)的,但是遇上这个数据,立刻变成O(N),相当于一个局部全表扫描。
那么合理的推测,只要有新增的微信cid,微信cid的查询只会变的更慢!
引申,更佳的代码 practice:
varchar,blob, text等边长数据建索引的时候,数据库会自动建前缀索引,于是B+树不会索引整个字段的部分。很多同学喜欢用前缀作为字符串的标志,这次要注意了,有前车之鉴了。前缀存入mysql之后会降低检索效率,前缀越长,B+树查询的效率越低。
这里给出代码的建议:
1.将前缀作为后缀,startWith改为endWith
2.不要尝试后缀模糊搜索,like "%.com",这种做法更糟糕,完全用不了索引,于是全表扫描。

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.

MySQL은 초보자가 데이터베이스 기술을 배우는 데 적합합니다. 1. MySQL 서버 및 클라이언트 도구를 설치하십시오. 2. SELECT와 같은 기본 SQL 쿼리를 이해하십시오. 3. 마스터 데이터 작업 : 데이터를 만들고, 삽입, 업데이트 및 삭제합니다. 4. 고급 기술 배우기 : 하위 쿼리 및 창 함수. 5. 디버깅 및 최적화 : 구문 확인, 인덱스 사용, 선택*을 피하고 제한을 사용하십시오.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 웹 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 주요 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 다른 시나리오에 적합한 InnoDB 및 MyISAM과 같은 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2.로드 밸런싱 및 데이터 백업을 용이하게하기 위해 마스터 슬레이브 복제 기능을 제공합니다. 3. 쿼리 최적화 및 색인 사용을 통해 쿼리 효율성을 향상시킵니다.

SQL은 MySQL 데이터베이스와 상호 작용하여 데이터 첨가, 삭제, 수정, 검사 및 데이터베이스 설계를 실현하는 데 사용됩니다. 1) SQL은 Select, Insert, Update, Delete 문을 통해 데이터 작업을 수행합니다. 2) 데이터베이스 설계 및 관리에 대한 생성, 변경, 삭제 문을 사용하십시오. 3) 복잡한 쿼리 및 데이터 분석은 SQL을 통해 구현되어 비즈니스 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA


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