A propos de l'auteur
Préface :
Le blogueur a déjà écrit une série sur MySQL, depuis les concepts de base et SQL jusqu'aux principes sous-jacents et à l'optimisation.
https://blog.csdn.net/joker_zjn/category_12305262.html?spm=1001.2014.3001.5482
Cet article sera une liste de cette série, et nous parlerons de Mysql des concepts de base à l'optimisation.
Table des matières
4. Quelques problèmes d'ingénierie
1. Concepts de base et SQL
Lien de l'article :
Concepts de base de MySQL et blog de SQL__BugMan-blog CSDN
Cette partie parlera des concepts de base et des opérations SQL de MySQL, comprenant principalement le contenu suivant :
- Qu'est-ce que MySQL
- La différence entre les bases de données relationnelles et non relationnelles
- Architecture MySQL
- Quelques concepts de base de MySQL
- Types de données MySQL
- MySQL et SQL
1.Qu'est-ce que MySQL
Une base de données relationnelle open source et légère, largement utilisée dans l'industrie.
2. La différence entre les bases de données relationnelles et non relationnelles
En fait, c'est la différence dans la manière d'organiser les données. Les données de la base de données relationnelle ont des contraintes de format strictes, mais il n'y a pas de telles restrictions dans la base de données non relationnelle.
3.Architecture MySQL
L'architecture logique de MySQL se compose de trois couches : une instance MySQL peut avoir plusieurs bibliothèques, une bibliothèque peut avoir plusieurs tables et une table peut avoir plusieurs champs.
4. Quelques concepts de base de MySQL
L'essentiel est de comprendre, quelle est la clé primaire ? Qu'est-ce qu'une clé étrangère ? Qu'est-ce qu'un indice ?
5.Types de données MySQL
MySQL a trois grandes catégories de types de données : valeurs numériques, chaînes et date/heure. Chacun des trois types principaux comprendra des petits types spécifiques. Par exemple, les valeurs numériques incluront BIGINT, FLOAT, DOUBLE, etc., et les chaînes incluront CHAR, VARCHAR et al.
6.SQL
Le contenu important de SQL est principalement divisé en deux aspects :
- Feuilles d'opérations et bibliothèques, y compris création, suppression, ajustement de structure, etc.
- Manipuler les données, y compris l'ajout, la suppression, la modification et l'interrogation de données
2.Réglage SQL
Lien de l'article :
Lorsque MySQL est utilisé dans un environnement de production réel, la vitesse de certaines requêtes SQL d'origine ralentira après que la quantité de données s'accumule jusqu'à un certain niveau. À ce stade, il est nécessaire d'ajuster le SQL d'origine afin que sa vitesse puisse être restaurée. . Le réglage SQL est également un point essentiel de l’optimisation des bases de données. Le cœur du réglage SQL est en fait de créer un index raisonnable et d’échanger de l’espace contre du temps.
Cette rubrique contient :
- Arbre B, arbre B+
- Dans quelles circonstances l’index échouera-t-il ?
Arbre 1.B, arbre B+
B-tree est une structure de données arborescente auto-équilibrée courante qui est largement utilisée dans des applications telles que les systèmes de bases de données et les systèmes de fichiers qui nécessitent des opérations d'insertion, de suppression et de recherche efficaces. Parce que MySQL stocke les données sur le disque, s'il y a plusieurs niveaux de recherche, cela signifie que le mouvement mécanique de la recherche et de la tête magnétique se produira plusieurs fois, ce qui prend sans aucun doute beaucoup de temps, donc s'il y a peu de niveaux de recherche, il y a sera une très bonne efficacité. B-tree est une structure arborescente comportant peu de niveaux mais capable de stocker d’énormes quantités de données. Cet article donnera une description détaillée de la structure des données du B-tree, du processus complet de construction de l'arborescence et de la capacité de stockage des données, ainsi qu'une introduction à la structure optimisée du B-tree, l'arbre B+.
2. Dans quelles circonstances l’index échouera-t-il ?
En fait, la raison fondamentale pour laquelle l’index échoue est qu’il viole la structure des données de l’arbre B, rendant impossible une correspondance précise. Cet article donne une introduction détaillée aux situations courantes d'échec d'index suivantes :
- Aucun index utilisé
- Viole le principe du préfixe gauche
- La requête de plage interrompt l'index
- comme doit être divisé en différentes situations
- En conséquence, plus de la moitié des données
3. Optimiser l'indice
Lien de l'article :
Explication détaillée de MySQL couvrant l'index et le pushdown d'index__Blog de BugMan-Blog CSDN
Le réglage SQL implique uniquement la création d'un index approprié, mais parfois le mécanisme d'index lui-même doit également être optimisé. Cette section expliquera comment optimiser le mécanisme d'index, notamment :
- indice de couverture
- index déroulant
1. Indice de couverture
MySQL a intrinsèquement le problème du "retour à la table". La couverture de l'index est une méthode d'utilisation des index pour éviter les "requêtes à la table" et ainsi réduire le temps de requête. L'article décrira en détail ce qu'est une « requête de retour de table » et comment utiliser les index de couverture pour résoudre le problème de retour de table.
2. Index poussé vers le bas
Le pushdown d'index est une nouvelle fonctionnalité introduite depuis la version 5.6 de MySQL. Le but est de réduire les "requêtes de retour de table" et ainsi d'améliorer l'efficacité globale des requêtes. Cet article explique en détail ce qu'est le refoulement d'index et comment résoudre le problème de retour de table.
4. Quelques problèmes d'ingénierie
Lien de l'article :
Comment générer raisonnablement des clés primaires de base de données est un problème dans les projets réels. Tout d'abord, dans les projets réels, nous utilisons rarement des clés primaires auto-croissantes telles que 1, 2, 3... Par exemple, si je souhaite synchroniser des données entre des bases de données, ou synchroniser des données entre des « partitions » dans un système distribué, non Il est difficile d'imaginer que 1, 2, 3... des nombres uniques aussi croissants soient extrêmement sujets aux conflits. Cet article présentera en détail certains algorithmes de génération de clé primaire, tels que l'UUID, l'algorithme de flocon de neige, etc.