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💗系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】【C++详解】【Linux系统编程】【MySQL】
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1、索引
1.1、没有索引，可能会有什么问题
1.2、认识磁盘
1.2.1、MySQL与存储
1.2.2、先来研究一下磁盘
1.2.3、在看看磁盘中一个盘片
1.2.4、扇区
1.2.5、定位扇区
1.2.6、结论
1.2.7、磁盘随机访问与连续访问
1.3、MySQL 与磁盘交互基本单位
1.4、建立共识
1、索引
1.1、没有索引，可能会有什么问题
索引：提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西了。不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的 create index ，查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐，查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值，在于提高一个海量数据的检索速度。
常见索引分为：
- 主键索引(primary key)
- 唯一索引(unique)
- 普通索引(index)
- 全文索引(fulltext)--解决中子文索引问题。
案例：
先整一个海量表，在查询的时候，看看没有索引时有什么问题？
--构建一个8000000条记录的数据
--构建的海量表数据需要有差异性，所以使用存储过程来创建， 拷贝下面代码就可以了，暂时不用理解
-- 产生随机字符串
delimiter $$
create function rand_string(n INT)
returns varchar(255)
begin
declare chars_str varchar(100) default
'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFJHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';
declare return_str varchar(255) default '';
declare i int default 0;
while i < n do
set return_str =concat(return_str,substring(chars_str,floor(1+rand()*52),1));
set i = i + 1;
end while;
return return_str;
end $$
delimiter ;
--产生随机数字
delimiter $$
create function rand_num()
returns int(5)
begin
declare i int default 0;
set i = floor(10+rand()*500);
return i;
end $$
delimiter ;
--创建存储过程，向雇员表添加海量数据
delimiter $$
create procedure insert_emp(in start int(10),in max_num int(10))
begin
declare i int default 0;
set auto***mit = 0;
repeat
set i = i + 1;
insert into EMP values ((start+i)
,rand_string(6),'SALESMAN',0001,curdate(),2000,400,rand_num());
until i = max_num
end repeat;
***mit;
end $$
delimiter ;
-- 执行存储过程，添加8000000条记录
call insert_emp(100001, 8000000);到此，已经创建出了海量数据的表了。
此处博主使用rz直接导入.sql文件。
rz # 从外部导入到Linux中
source 文件路径 # 让文件生效，即运行文件内部语句
因为该表比较大，因此需要等待一会才能创建成功！！！
mysql> source /root/mysql/index_data.sql
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Database changed
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)
Query OK, 0 rows affected (7 min 14.33 sec)使用了7分钟才把创建成功！！！
- 查询员工编号为998877的员工
mysql> select * from EMP where empno=998877; -- 查询empno等于998877的信息
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | ***m | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 998877 | YdtJnn | SALESMAN | 0001 | 2024-09-26 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 | 272 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (4.25 sec)
可以看到耗时4.25秒，这还是在本机一个人来操作，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时有1000个人并发查询，那很可能就死机。
- 解决方法，创建索引
mysql> alter table EMP add index(empno); -- 创建索引
Query OK, 0 rows affected (23.22 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from EMP where empno=998877; -- 索引创建后之后查询速度成倍加快
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | ***m | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 998877 | YdtJnn | SALESMAN | 0001 | 2024-09-26 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 | 272 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)- 换一个员工编号，测试看看查询时间
mysql> select * from EMP where empno=123456;
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| empno | ename | job | mgr | hiredate | sal | ***m | deptno |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
| 123456 | wJdsBE | SALESMAN | 0001 | 2024-09-26 00:00:00 | 2000.00 | 400.00 | 188 |
+--------+--------+----------+------+---------------------+---------+--------+--------+
1 row in set (0.00 sec)1.2、认识磁盘
1.2.1、MySQL与存储
MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，在加上IO本身的特征，可以知道，如何提交效率，是 MySQL 的一个重要话题。
1.2.2、先来研究一下磁盘
1.2.3、在看看磁盘中一个盘片
1.2.4、扇区
数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中。也就是上面的一个个小格子中，就是我们经常所说的扇区。当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。
题外话：
- 从上图可以看出来，在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大
- 那么，所有扇区都是默认512字节吗？目前是的，我们也这样认为。因为保证一个扇区多大，是由比特位密度决定的。
- 不过最新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同了，不过我们现在暂时不考虑。
- 我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者文件，其实就是保存在硬盘当中的。(当然，有一些内存文件系统，如： proc ， sys 之类，我们不考虑)
# 数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，就是一个一个的文件
[root@host mysql]# ll /var/lib/mysql所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。
而我们能够定位任何一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。
1.2.5、定位扇区
- 柱面(磁道): 多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等。那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面
- 每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系便是1对1的
- 所以，我们只需要知道，磁头（Heads）、柱面(Cylinder)(等价于磁道)、扇区(Sector)对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS 。不过实际系统软件使用的并不是 CHS （但是硬件是），而是 LBA ，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址。系统将 LBA 地址最后会转化成为 CHS ，交给磁盘去进行数据读取。不过，我们现在不关心转化细节，知道这个东西，让我们逻辑自洽起来即可。
1.2.6、结论
我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块了(扇区)。那么在系统软件上，就直接按照扇区(512字节，部分4096字节),进行IO交互吗？不是
- 如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，换言之，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化
- 从目前来看，单次IO 512字节，还是太小了。IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低。
- 之前学习文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块。
故，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是 4KB 。
1.2.7、磁盘随机访问与连续访问
随机访问(Random A***ess)：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。
连续访问(Sequential A***ess)：如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就能很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。
因此尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。
磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。
1.3、MySQL 与磁盘交互基本单位
而 MySQL 作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统。它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率， MySQL 进行IO的基本单位是 16KB (后面统一使用 InnoDB 存储引擎讲解)
mysql> show global status like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.02 sec)
-- 16 * 1024 = 16384也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是 512 字节，而 MySQL InnoDB引擎 使用 16KB 进行IO交互。即， MySQL 和磁盘进行数据交互的基本单位是 16KB 。这个基本数据单元，在 MySQL 这里叫做page（注意和系统的page区分）
1.4、建立共识
- MySQL 中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的。
- MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。
- 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。
- 所以在特定时间内，数据一定是磁盘中有，内存中也有。后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘。而这时，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了。而此时IO的基本单位就是Page。
- 为了更好的进行上面的操作， MySQL 服务器在内存中运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为 Buffer Pool 的的大内存空间，来进行各种缓存。其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。
- 为何更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数
