[mysql新增空格字段]一只烤鸭朝北走
Hello，我们好，我是涮羊肉，这几天消亡了呵呵，主要就是线上系统出了点小bug和sql操控性问题，在努力搬砖，就把以后的程序语言系列产品放了呵呵下，刚好趁那个备考稳固了呵呵sql继续执行方案和sql强化等相关的东西，第一集该文我主要就用以学习mysql的继续执行方案和检索进行分类，也和我们撷取下吧，也请天神们通达股份。
先来熟识呵呵检索吧。检索是在储存发动机中实现的，相同的储存发动机可能会采用相同检索，Myisam和InnoDB储存发动机根本无法全力支持BTREE检索，不能更改，而MEMORY/HEAP储存发动机全力支持HASH和BTREE检索；
常见的检索我们分为五类：主要包括翅茎检索（一般检索、惟一检索、换行符检索等）、女团检索、全文检索等；
1、翅茎检索：两个检索只包涵两列，但两张附注能有数个翅茎检索；
1.1一般检索，没什么限制，容许在表述检索quarterfinal填入常量和多次重复值，单纯是为了查阅统计数据更赶快；
1.2惟一检索，检索quarterfinal的值必须是惟一的，容许常量；
1.3换行符检索，是一种特殊的惟一检索，不容许有常量；
2、女团检索：在附注的数个表头女团上建立的检索，多于在查阅条件中采用这些表头的右边表头时，检索才会被采用，采用女团检索这时候遵从左后缀子集的原则，例如有id、name、age这3个表头构成的女团检索，检索行中就按照id/name/age的次序放置，检索能检索上面表头女团（id/name/age）、（id/name）、（id/age）、id，如果要查阅的表头构未成检索的最左后缀，那么是不能采用检索的，如（name/age）、age女团就不能采用检索；
3、全文检索(fulltext检索)：mysql5.6以后的版，多于在Myisam储存发动机上采用，mysql5.6之后的版innodb和myisam储存发动机均全力支持全文检索，并且根本无法在char、varchar、text类型的表头上才能采用全文检索；全文检索主要就用以搜寻文档中的URL，而并非直接与检索中的值比较，更像两个搜检索擎，而并非简单地where句子模块的相匹配，在统计信息量较大的这时候，先将统计数据载入到两张没全文检索附注，再建立fulltext检索的速度，要比埃唐佩县两张表建立fulltext检索，再将统计数据载入的速度慢很多。
全面覆盖检索是select的统计数据列再加从检索中就能够取得，无须读取统计数据行（它主要包括在查阅里的Select、Join和Where从句加进的所有列）。检索是高效率找到行的两个方法，但一般统计数据库也能采用检索找到两个列的统计数据，因此无须读取整个统计数据行，检索的叶子节点储存了它们的检索统计数据，当能通过读取检索就能得到所需要的统计数据，那就不需要读取统计数据行了，两个检索包涵了（或者全面覆盖率）满足查阅结果的统计数据就叫做全面覆盖检索。
检索的建立和简单用法参见：
那么我们怎么知道是否采用了全面覆盖检索呢？如果采用了全面覆盖检索，在Extra表头会输出Using index表头，那么我们就能知道当前查阅采用了全面覆盖检索。
上面开始学习sql继续执行方案啦！！！
我采用的mysql版是5.6.16-log，建表句子如下：
mysql继续执行方案的表述：通过explainURL来模拟sql强化器继续执行sql句子，从而分析sql的继续执行过程；
sql句子继续执行过程：
1、客户端发送一条sql查阅请求给统计数据库服务器；
2、统计数据库服务器检查缓存，如果命中，直接返回储存在缓存中的结果，否则进入下一阶段；
3、服务器进行sql解析、预处理、再由强化器生成对应的继续执行方案；
4、服务器在根据生成的继续执行方案，调用储存发动机的API来继续执行查阅；
5、将结果返回给客户端，同时缓存查阅结果；
explain中的列：
1、id(查阅继续执行次序)
id值相同时从上向下继续执行；id值相同被视为一组；id值越大优先级越高，最先继续执行，id值为Null则最后继续执行，示例如下；
2、select_type
simple：表示查阅中不包涵子查阅或者union，示例如下;
primary：当查阅中包涵任何复杂的子部分，最外层的查阅会被标记为primary，示例如下;
derived：在from的列附注包涵的子查阅会被标记为derived，示例如下;
subquery：在select或者where列附注包涵了子查阅，则子查阅中被标记成了subquery，示例如下;
union:：两个select查阅时前两个标记为primary,后两个标记为union。union出现在from从句子查阅中，外层的select会被标记为primary，union中的第两个查阅为derived, 第二个子查阅标记为union;
unionresult:从union表获取结果的select被标记成union result，示例如下;
3、table
显示这行统计数据是关于哪张表的，当from从句中有子查阅时，table用
4、type(重要)
显示连接采用了何种类型，从最好到最差的连接类型为system>constant>eq_ref>ref>range>index>all，查阅一般的保证达到range级别，最好达到ref;
b、system：附注多于一行统计数据。属于const的特例，如果物理附注就一行统计数据则为All;
c、const：查阅结果最多有两个相匹配行，能被视为常量，只读一次查阅速度非常快，一般情况下把换行符或者惟一检索作为惟一查阅条件的查阅的情况都是const，mysql强化器就会将该查阅转换成两个常量;
d、eq_ref：惟一性检索扫描，对于每个检索键，附注多于一条记录与之相匹配，常见于换行符或惟一检索，常见于联合查阅，读取主表和关联附注的每一行组成新的一行，当连接部分采用检索的这时候，检索是换行符检索或者非空惟一检索的这时候会采用此种连接类型，eq_ref可用于=运算比较的检索列，比较值能是常量或采用此表以后读取的附注的列的表达式；
e、ref：不采用惟一性检索扫描，而是采用一般检索或者惟一性检索的部分后缀，检索要和某个值比较，可能会相匹配到数个符合条件的行；
1、简单select句子，假设某个附注存在两列name，name是一般检索（非惟一检索）；
2、关联表查阅，采用了联合检索的右边后缀部分；
f、range：扫描部分检索、检索范围扫描，对检索的扫描开始于某一点，返回相匹配值域的行，常见于between、<、>等的查阅；
g、index：扫描检索就能拿到结果，一般是扫描某个二级检索，这种扫描不能从检索树的根节点开始快速搜寻，而是直接对二级检索的叶子节点进行遍历和扫描，速度还是比较慢的，这种查阅一般采用全面覆盖检索，二级检索一般比较小，通常比ALL快一点；
h、all：即全表扫描，扫描聚簇检索的所有叶子结点，通常情况就需要增加检索来强化了；
index merge：对数个检索分别进行条件扫描，然后将它们各自的结果进行合并;
5、possible_keys
a、查阅条件表头涉及到的检索，可能没采用；
b、explain时可能出现possible_keys列有值，而key没值的情况，这种情况是因为附注的统计数据不多，mysql认为检索对此查阅帮助不大，选择了全表查阅；
c、如果该列是null，则没相关检索。在这种情况下，能通过检查where从句看是否能创造两个适当的检索来提高查阅操控性，然后查看explain查看效果；
6、key
实际采用的检索，如果为null，则没采用检索；如果想强制mysql采用或者忽略possible_key是quarterfinal的所列，在查阅中采用force index、ignore index;
7、key_len
表示检索中采用的字节数，查阅中采用的检索的长度（最大可能长度），并非实际采用长度，理论上长度越短越好，key_len是根据表表述计算而得出的，并非通过表内检索出的。
例如：
检索长度的计算规则如下表：
从那个我们也能看出varchar(n)保存的字符串的最大长度是65535；
8、ref：显示检索的哪两列被采用了，如果可能的话，是两个常量const;
9、rows：表统计信息，大致估算找出所需的记录所需要读取的行数，注意那个并非结果集里的行数。
10、Extra常见类型：
Using filesort：说明mysql会对统计数据采用两个外部的检索排序，而并非按照表内的检索次序进行读取，mysql无法利用检索完成的排序称为文件排序；
Using temporary：采用了临时表保存中间结果，mysql在对查阅结果排序时采用临时表，常见于order by和group by；
Using index：表示相应的select操作中采用了全面覆盖检索（Covering Index），避免了访问表的统计数据行，效率还能，如果同时出现了Using Where,表示检索被用以继续执行检索键值的搜寻；如果没同时出现Using where，表示检索用以读取统计数据而非继续执行搜寻动作，全面覆盖检索的含义是所查阅的列是和建立的检索表头和个数是一一对应的；
Using where: 表示采用了where过滤；
Using join buffer：表明采用了连接缓存，如果在查阅的这时候有多次join，则可能会产生临时表；
impossible where：表示where从句后面的条件总是false，不能用以获取任何元素；
distinct：强化distinct操作，mysql一旦找到了第两个相匹配的行之后就不再进行搜索了；
常见的SQL采用注意事项和一些建议：
1、尽量不要采用select *，而是采用具体的表头，避免了不需要的列返回给客户端调用，节约流量，可能会加进全面覆盖检索，直接从检索中获取要查阅的列统计数据，减少了回表查阅，调高查阅效率；
2、避免在where从句中采用OR来进行条件关联，有可能造成检索失效，示例如下；
第一中写法：
aac附注code列上面建立了检索，order_type列上没检索，where查阅条件后面采用了or连接过滤条件，导致了全表扫描，能将以上面写法改成上面：
第二种写法：
对于以上两种写法：第一中写法，假设先走了code检索，但order_type没检索还得来一遍全表扫描；而第二种写法是分为三个步骤的：全表扫描+检索扫描+结果合并，直接一次全表扫描就行了。
3、尽量采用数值类型代替字符串；处理发动机在继续执行查阅和连接这时候，如果是字符串类型则会逐个比较字符，要是数值类型的话直接比较一次就能了，字符串的连接操控性也会大大降低。
4、采用varchar替代char，varchar的储存是按实际长度来储存的，能节省储存空间，而char是按照表述长度来储存的，不足补充字符；
5、应尽量避免在从句中采用或操作符，这种情况可能会造成检索失效，经过sql强化器强化，继续执行发动机发现采用检索的代价比不走检索还要大，就会放弃采用检索直接走全表扫描；
6、在inner join 、left join、right join都满足条件的状况下，优先采用inner join;inner join内连接，只保留左右两张附注都相匹配的结果集；left join 左连接，以左表为主表，返回左附注的所有行，即使右附注没相匹配的行；right join右连接，以右表为主表，返回右附注的所有统计数据，即使坐标中没相匹配的行；如果是inner join等值连接，返回的行数比较小，所以效率较高；左右连接的话，按照小表驱动大表的原则，用小表作为主表；
7、按照上一条小表驱动大表的原则，在含有复杂子查阅的sql句子中，在满足条件的情况下，应该将小表放在里面层层过滤，缩小查阅的范围；
8、分组过滤的这时候，应该先过滤，再分组，调高效率率；
9、继续执行delete或update句子，加个limit或者循环分批次删除，降低误删统计数据的代价，避免长事务，统计信息量大的话，容易把cpu打满，一次性删除统计数据太多的话可能造成锁表；
10、union会对筛选掉多次重复的记录，所以会在连接后对所产生的结果集先进行排序运算，然后在删除多次重复记录返回，如果统计信息量比较大的情况下可能会采用磁盘排序，在union all也满足条件的情况下，能用union all替代union;
11、多条写统计数据，建议采用批量提交减少事务提交的次数，提高操控性；
12、关联查阅的表连接不要太多，关联表的个数越多，编译的时间和开销也越大，每次关联在内存中都会产生两个临时表；
13、检索并并非越多越好，检索虽然提高了查阅操控性，但会降低统计数据载入的速度，并且检索的储存是要占用空间的，检索也是排序的，排序是要花费时间的，insert和update操作可能会导致重建检索，如果统计信息量巨大，这笔消耗也是非常惊人的；
14、查阅这时候在检索列上采用统计数据库的内置函数会导致检索失效；
15、建立联合检索，进行查阅的这时候，必须满足最左原则；
16、强化like查阅，进行模糊查阅的这时候，应当采用右模糊查阅，全模糊和左模糊查阅会导致检索失效；
17、where后面的表头，留意其统计数据类型的隐式转换，查阅条件类型和统计数据库列表头不相匹配的话，可能会造成统计数据类型的隐式转换，造成检索失效；
18、检索不适合建在有大量多次重复统计数据的表头上，比如性别，排序表头应建立检索，检索列的统计数据应该最够的散列，这样查阅效果可能会更好；
19、去重distinct过滤表头要少，统计数据库发动机对统计数据的比较、过滤是两个很耗费资源的操作；
20、尽量避采用游标；
21、表设计这时候增加必要的注释，说明表头的用途。
好了，暂时先给第一集该文画个句号，以后等想起来啥再慢慢补充吧，欢迎天神们批评指正，希望天神们通达股份，共同学习进步！
