MySql慢查询如何解决

本篇内容介绍了“MySQL慢查询如何解决”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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1. 主键id，我们采用bigint，8字节

2. 一条数据大小1KB

• 第一层
  一个页16K，每一个索引键的大小8字节（bigint）+6字节（指针大小），因此第一层可存储16*1024/14=1170个索引键。查询Mysql的叶子可以存放多少数据，可以用sql: SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Innodb_page_size'，大约是16k

• 第二层
  第二层只存储索引键，能存储多少个索引键呢？1170（这么多个页，有第一层延伸的指针）1170(每页的索引键个数，跟第一步计算一致)=1368900
  如果第二层存储数据呢？1170（这么多个页，有第一层延伸的指针）16(16KB的页大小/1KB的数据大小)=18720，也就是能存储一万多条数。

• 第三层
  直接看三层能存储多少数据？1170*1170*16=21902400，是不是很强大，此处应该有掌声和鲜花，3次IO就可以查询到2千多万左右的数据，也就是这么大的数据量如果通过主键索引来查找是很快，这就是explain一个sql时，type=const为什么性能是最优的。

从上面我们可以看出，查出两千万左右的数据，我们需要了3次磁盘IO，如果采用其他的结构，很明显不是3次磁盘IO。

2.  MyISAM 存储引擎介绍（非聚簇索引）

特点：索引文件和数据文件是分离的

缺陷：不支持事务和行级锁，而且有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。

它是表的存储引擎，例如如下创建表的语句，就指定的存储引擎，

CREATE TABLE `user` ( 

  `id` INT(64) DEFAULT NULL 

) ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8

3. InnoDB 存储引擎介绍（聚簇索引）

特点：1. 表数据文件本身就是按B+ Tree组织的一个索引结构文件

          2. 聚簇索引-叶节点包含完整的数据记录

下面有一个问题：

1.  为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整形的自增主键

InnoDB是通过主键聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

使用自增主键，可以让二叉树分裂的时候，达到一个小平衡，效率更高。

“MySql慢查询如何解决”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！