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增加查询缓存的使用
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Snailclimb committed Jun 6, 2018
1 parent 5a25d53 commit 035568f
Showing 1 changed file with 37 additions and 13 deletions.
50 changes: 37 additions & 13 deletions 数据存储/Mysql.md
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**《高性能MySQL : 第3版》**

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[MySQL 教程(菜鸟教程)](http://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html)

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**基础入门:** [与MySQL的零距离接触-慕课网](https://www.imooc.com/learn/122)
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> ### 常见问题总结
> ## 常见问题总结
- **存储引擎**
- ### 存储引擎

[MySQL常见的两种存储引擎:MyISAM与InnoDB的爱恨情仇](https://juejin.im/post/5b1685bef265da6e5c3c1c34)

- **字符集及校对规则**
- ### 字符集及校对规则

字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。Mysql中每一种字符集都会对应一系列的校对规则。

Mysql采用的是类似继承的方式指定字符集的默认值,每个数据库以及每张数据表都有自己的默认值,他们逐层继承。比如:某个库中所有表的默认字符集将是该数据库所指定的字符集(这些表在没有指定字符集的情况下,才会采用默认字符集) PS:整理自《Java工程师修炼之道》

详细内容可以参考: [MySQL字符集及校对规则的理解](https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6724393.html#mysqlyuzifuji)

- **索引相关的内容(数据库使用中非常关键的技术,合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能)**
- ### 索引相关的内容(数据库使用中非常关键的技术,合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能)

 Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引和哈希索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。
  Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引和哈希索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。

 Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree,但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
  Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree,但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。

 **MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
  **MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候,首先按照B+Tree搜索算法搜索索引,如果指定的Key存在,则取出其data域的值,然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。

 **InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”。而其余的索引都作为辅助索引,辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时,直接找到key所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,在走一遍主索引。** **因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。**
  **InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM,索引文件和数据文件是分离的,其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引(或聚集索引)”。而其余的索引都作为辅助索引,辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址,这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时,直接找到key所在的节点即可取出数据;在根据辅助索引查找时,则需要先取出主键的值,在走一遍主索引。** **因此,在设计表的时候,不建议使用过长的字段作为主键,也不建议使用非单调的字段作为主键,这样会造成主索引频繁分裂。** PS:整理自《Java工程师修炼之道》

详细内容可以参考: [干货:mysql索引的数据结构](https://www.jianshu.com/p/1775b4ff123a)
详细内容可以参考:

[干货:mysql索引的数据结构](https://www.jianshu.com/p/1775b4ff123a)

[MySQL优化系列(三)--索引的使用、原理和设计优化](https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72571540)

- ### 查询缓存的使用

my.cnf加入以下配置,重启Mysql开机查询缓存
```
query_cache_type=1
query_cache_size=600000
```
Mysql执行以下命令也可以开启查询缓存
```
set global query_cache_type=1;
set global query_cache_size=600000;
```
如上,**开启查询缓存后在同样的查询条件以及数据情况下,会直接在缓存中返回结果**。这里的查询条件包括查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息。因此任何两个查询在任何字符上的不同都会导致缓存不命中。此外,如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、Mysql库中的系统表,其查询结果也不会被缓存。

缓存建立之后,Mysql的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表,如果这些表(数据或结构)发生变化,那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。

**缓存虽然能够提升数据库的查询性能,但是缓存同时也带来了额外的开销,每次查询后都要做一次缓存操作,失效后还要销毁。** 因此,开启缓存查询要谨慎,尤其对于写密集的应用来说更是如此。如果开启,要注意合理控制缓存空间大小,一般来说其大小设置为几十MB比较合适。此外,**还可以通过sql_cache和sql_no_cache来控制某个查询语句是否需要缓存:**
```
select sql_no_cache count(*) from usr;
```





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