Mysql知识点以及面试点的示例分析

发布时间:2021-10-25 10:21:40 作者:柒染
来源:亿速云 阅读:141

这期内容当中小编将会给大家带来有关Mysql知识点以及面试点的示例分析,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

mysql中具体的数据是存储在行中的,而行是存储在页中的。也就是说页是凌驾于行之上的。

mysq一个页大小为16K,当然这个大小是可以通过修改配置文件来改变的。

 Mysql知识点以及面试点的示例分析

 当我们新建一个表的时候表中用户记录部分(user records)部分是空的,在我们插入一条记录后会被记录到其中,直到插入满时会把记录信息刷入到下一个页中,循环往复。。。

Mysql知识点以及面试点的示例分析

 1.delete_mask:表示改行记录是否被删除其实就是删除记录的标识位并占用一个二进制位,其中0--未删除   1--已删除

 2.heap_no:表示当前记录在该页中的位置,除此之外heap_no中还存在两条虚拟记录行用于记录当前页中最大记录和最小记录的主键值

 3.next_record:表示当前记录的真实数据到下一条记录的真实数据的地址偏移量,其实这就是个单项链表,可以通过一条记录找到下一条记录。但值得注意的是下一条记录并不是我们插入顺序的下一条记录而是按照主键值由小到大的顺序的下一条记录。而且规定最小记录的下一条记录就是本页中存储的主键值最小的记录,而本页中主键值最大的记录的下一条记录就是本页中的最大记录

Mysql知识点以及面试点的示例分析

 上图所示的记录的顺序是顺序插入的记录顺序(1.2.3.4),可是我们在实际开发中经常会出现非顺序插入的情况。如下图所示:

Mysql知识点以及面试点的示例分析

 当出现非顺序插入的情况,虽然插入顺序由(1.2.3.4)变为了(1.2.4.3)但是它的链表顺序是不会改变的依旧保持(1.2.3.4)这里需要注意的是图中heap_no的顺序插入和heap_no的非顺序插入是不一样的。

 当我们在实际开发过程中出现表记录删除的情况时上图中的相应记录信息也会发生变化例如:最大记录行和最小记录行的变化(可能会变化)、next_record的变化(参照数据结构中单链表删除时的变化,后继指针置空操作)、delete_mask的变化(0--未删除   1--已删除)、heap_no的变化、n_owned值的变化

注意:不论我们怎么做增删改操作,InnoDB对页中的数据始终会维护一个单项链表,链表中各个节点是按照主键值由小到大的顺序来存储的

拿下面这个表结构举例

Mysql知识点以及面试点的示例分析

Mysql知识点以及面试点的示例分析

索引就是排好序的数据结构  聚集索引我理解的就是生成的索引是有顺序的 非聚集索引是无序的 类似于字典中的abcd...这个是聚集索引  非聚集索引类似于字典中的偏旁部首  下图是联合索引生成的索引结构

Mysql知识点以及面试点的示例分析

回表就是先通过联合索引查出来主键索引 然后通过主键索引去查所有的数据  这个行为成为huibiao

1、使用like关键字模糊查询时,% 放在前面索引不起作用,只有“%”不在第一个位置,索引才会生效(like ‘%文’–索引不起作用)
2、使用联合索引时,只有查询条件中使用了这些字段中的第一个字段,索引才会生效
3、使用OR关键字的查询,查询语句的查询条件中只有OR关键字,且OR前后的两个条件中的列都是索引时,索引才会生效,否则索引不生效。
4、尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
5、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where以及order by涉及的列上建立索引。
6、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:
  select id from t where num/2=100
  应改为:
  select id from t where num=100*2
7、尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
8、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
9、并不是所有的索引对查询都有效,sql是根据表中的数据来进行查询优化的,当索引列有大量数据重复时,sql查询不会去利用索引,如一表中有字段
  sex,male,female几乎个一半,那么即使在sex上建立了索引也对查询效率起不了作用。
10、索引并不是越多越好,索引固然可以提高相应的 select 的效率,但同时也降低了 insert 及 update 的效率,
  因为 insert 或 update 时有可能会重建索引,所以怎样建索引需要慎重考虑,视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个,
  若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。
11、尽量使用数字型字段,若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型,这会降低查询和连接的性能,并会增加存储开销。
  这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符,而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
12、mysql查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。
   因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作,尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列建复合索引。
13、order by 索引 ,不起作用的问题(除了主键索引之外):
  1、 如果select 只查询索引字段,order by 索引字段会用到索引,要不然就是全表排列;

  2、如果有where 条件,比如where vtype=1 order by vtype asc . 这样order by 也会用到索引!

二、四种索引

PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类
PRIMARY 主键。就是 唯一 且 不能为空。
INDEX 索引,普通的
UNIQUE 唯一索引。不允许有重复。
FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。

三、常用SQL优化:
1.优化group by 语句
默认情况,MySQL对所有的group by col1,col2进行排序。这与在查询中指定order by col1, col2类似。如果查询中包括group by但用户想要避免排序结果的消耗,则可以使用order by null禁止排序
2.有些情况下,可以使用连接来替代子查询。因为使用join,MySQL不需要在内存中创建临时表。
3.如果想要在含有or的查询语句中利用索引,则or之间的每个条件列都必须用到索引,如果没有索引,则应该考虑增加索引
select * from 表名 where 条件1=‘’ or 条件2=‘tt’

上述就是小编为大家分享的Mysql知识点以及面试点的示例分析了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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