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MYSQL实战优化——数据页、表空间
经过前面的介绍现在我们都知道，一行一行的数据是存放在数据页里的，所以接下来我们该分析一下数据页的结构了。之前介绍过，每个数据页，实际上是默认有16kb的大小，那么这16kb的大小就是存放大量的数据行吗？明显不是的，其实一个数据页拆分成了很多个部分，大体上来说包含： 文件头、数据页头，最小记录和最大记录、多个数据行、空闲空间、数据页目录、文件尾部。下面我们来看一张图：
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简单来说，就是平时我们创建的那些表，其实都有一个表空间的概念，在磁盘上都会对应着“表名.ibd”这样的一个磁盘数据文件。所以在物理层面，表空间就是对应一些磁盘上的数据文件。有的表空间，比如系统表空间可能对应的是多个磁盘文件，我们自己创建的表对应的表空间可能就是对应了一个“表名.ibd”数据文件。
在表空间的磁盘文件里会有很多的数据页，但是如果一个表空间包含了太多数据页的话就不便于管理，所以在表空间里又引入了一个 的概念，英文就是extent，一个数据区对应着连续的64个数据页，每个数据页是16kb，所以一个数据区是1mb，然后256个数据区被划分为一组。
对于表空间而言，它的第一组数据区的第一个数据区的前3个数据页都是固定的，里面存放了一些描述性的数据。比如fsp_hdr这个数据页，它里面就存放了表空间和这一组数据区的一些属性。ibuf_bitmap数据页，里面存放的是这一组数据页的所有insert buffer的一些信息。inode数据页，这里也存放了一些特殊信息。
我们现在先不去具体了解它们是干什么的，只要知道第一组数据区的第一个数据区的前3个数据页，都是存放一些特殊信息的。然后这个表空间里的其它各组数据区，每一组数据区的第一个数据区的头两个数据页都是存放特殊信息的，比如xdes数据页就是用来存放这一组数据区的一些相关属性的，其实就是很多描述这组数据区的东西。下面我们通过一张图来看一下表空间的存储结构。
1、linux操作系统的存储系统软件层原理分析以及IO调度优化原理
简单来说，linux的存储系统分为 VFS层、文件系统层，Page Cache缓存层，通用Block层、IO调度层、Block设备驱动层、Block设备层 ，如下图：
最后IO完成调度之后，就会决定哪个IO请求先执行，哪个IO请求后执行，此时可以执行的IO请求就会交给Block设备驱动层，最后经过驱动把IO请求发送给真正的存储硬件，也就是Block设备层。硬件设备完成IO读写操作，最后就把响应经过上面的层级反向依次返回，最终MySQL可以得到本次IO读写操作的结果。
我设置了MySQL的编码为utf8，浏览器从数据库读出数据在页面上却是乱码，怎么解决呢？
中文乱码问题经常会出现
1、数据库、数据表、字段 编码格式要保持一致
2、如果在doc界面录入数据，要保持当前编码格式与数据表编码格式一致
3、php读取数据显示，要保持文件的编码格式、html页面的编码格式同数据库一致，编码格式为utf-8或gb2312或gbk
4、php连接数据库之后mysql_query('set names gbk')
你的问题应该是数据库编码格式不是utf-8，查看一下
mysql数据库分页
很多应用往往只展示最新或最热门的几条记录，但为了旧记录仍然可访问，所以就需要个分页的导航栏。然而，如何通过MySQL更好的实现分页，始终是比较令人头疼的问题。虽然没有拿来就能用的解决办法，但了解数据库的底层或多或少有助于优化分页查询。
我们先从一个常用但性能很差的查询来看一看。
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 0, 15
这个查询耗时0.00sec。So，这个查询有什么问题呢？实际上，这个查询语句和参数都没有问题，因为它用到了下面表的主键，而且只读取15条记录。
CREATE TABLE city (
id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
city varchar(128) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;
真正的问题在于offset(分页偏移量)很大的时候，像下面这样：
SELECT *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
上面的查询在有2M行记录时需要0.22sec，通过EXPLAIN查看SQL的执行计划可以发现该SQL检索了100015行，但最后只需要15行。大的分页偏移量会增加使用的数据，MySQL会将大量最终不会使用的数据加载到内存中。就算我们假设大部分网站的用户只访问前几页数据，但少量的大的分页偏移量的请求也会对整个系统造成危害。Facebook意识到了这一点，但Facebook并没有为了每秒可以处理更多的请求而去优化数据库，而是将重心放在将请求响应时间的方差变小。
对于分页请求，还有一个信息也很重要，就是总共的记录数。我们可以通过下面的查询很容易的获取总的记录数。
SELECT COUNT(*)
FROM city;
然而，上面的SQL在采用InnoDB为存储引擎时需要耗费9.28sec。一个不正确的优化是采用 SQL_CALC_FOUND_ROWS,SQL_CALC_FOUND_ROWS 可以在能够在分页查询时事先准备好符合条件的记录数，随后只要执行一句 select FOUND_ROWS(); 就能获得总记录数。但是在大多数情况下，查询语句简短并不意味着性能的提高。不幸的是，这种分页查询方式在许多主流框架中都有用到，下面看看这个语句的查询性能。
SELECT SQL_CALC_FOUND_ROWS *
FROM city
ORDER BY id DESC
LIMIT 100000, 15;
这个语句耗时20.02sec，是上一个的两倍。事实证明使用 SQL_CALC_FOUND_ROWS 做分页是很糟糕的想法。
下面来看看到底如何优化。文章分为两部分，第一部分是如何获取记录的总数目，第二部分是获取真正的记录。
高效的计算行数
如果采用的引擎是MyISAM，可以直接执行COUNT(*)去获取行数即可。相似的，在堆表中也会将行数存储到表的元信息中。但如果引擎是InnoDB情况就会复杂一些，因为InnoDB不保存表的具体行数。
我们可以将行数缓存起来，然后可以通过一个守护进程定期更新或者用户的某些操作导致缓存失效时，执行下面的语句：
SELECT COUNT(*)
FROM city
USE INDEX(PRIMARY);
获取记录
下面进入这篇文章最重要的部分，获取分页要展示的记录。上面已经说过了，大的偏移量会影响性能，所以我们要重写查询语句。为了演示，我们创建一个新的表“news”，按照时事性排序(最新发布的在最前面)，实现一个高性能的分页。为了简单，我们就假设最新发布的新闻的Id也是最大的。
CREATE TABLE news(
id INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(128) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB;
一个比较高效的方式是基于用户展示的最后一个新闻Id。查询下一页的语句如下，需要传入当前页面展示的最后一个Id。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage
查询上一页的语句类似，只不过需要传入当前页的第一个Id，并且要逆序。
SELECT *
FROM news WHERE id $last_id
ORDER BY id ASC
LIMIT $perpage
上面的查询方式适合实现简易的分页，即不显示具体的页数导航，只显示“上一页”和“下一页”，例如博客中页脚显示“上一页”，“下一页”的按钮。但如果要实现真正的页面导航还是很难的,下面看看另一种方式。
SELECT id
FROM (
SELECT id, ((@cnt:= @cnt + 1) + $perpage - 1) % $perpage cnt
FROM news
JOIN (SELECT @cnt:= 0)T
WHERE id $last_id
ORDER BY id DESC
LIMIT $perpage * $buttons
)C
WHERE cnt = 0;
通过上面的语句可以为每一个分页的按钮计算出一个offset对应的id。这种方法还有一个好处。假设，网站上正在发布一片新的文章，那么所有文章的位置都会往后移一位，所以如果用户在发布文章时换页，那么他会看见一篇文章两次。如果固定了每个按钮的offset Id，这个问题就迎刃而解了。Mark Callaghan发表过一篇类似的博客，利用了组合索引和两个位置变量，但是基本思想是一致的。
如果表中的记录很少被删除、修改，还可以将记录对应的页码存储到表中，并在该列上创建合适的索引。采用这种方式，当新增一个记录的时候，需要执行下面的查询重新生成对应的页号。
SET p:= 0;
UPDATE news SET page=CEIL((p:= p + 1) / $perpage) ORDER BY id DESC;
当然，也可以新增一个专用于分页的表，可以用个后台程序来维护。
UPDATE pagination T
JOIN (
SELECT id, CEIL((p:= p + 1) / $perpage) page
FROM news
ORDER BY id
)C
ON C.id = T.id
SET T.page = C.page;
现在想获取任意一页的元素就很简单了：
SELECT *
FROM news A
JOIN pagination B ON A.id=B.ID
WHERE page=$offset;
还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可(这也是最耗费性能的地方)。
CREATE TEMPORARY TABLE _tmp (KEY SORT(random))
SELECT id, FLOOR(RAND() * 0x8000000) random
FROM city;
ALTER TABLE _tmp ADD OFFSET INT UNSIGNED PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, DROP INDEX SORT,ORDER BY random;
接下来就可以向下面一样执行分页查询了。
SELECT *
FROM _tmp
WHERE OFFSET = $offset
ORDER BY OFFSET
LIMIT $perpage;
简单来说，对于分页的优化就是。。。避免数据量大时扫描过多的记录。
MySQL百万级数据量分页查询方法及其优化建议
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。
主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。
比如: 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).
使用order by id可以在查询时使用主键索引。
但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。可以使用where in的方式解决：
带条件的查询：
如果在分页查询中添加了where条件例如 type = 'a’这样的条件，sql变成 ：
这种情况因为type没有使用索引也会导致查询速度变慢。但是只添加type为索引查询速度还是很慢,是因为查询的数据量太多了。这个时候考虑添加组合索引，组合索引的顺序要where条件字段在前，id在后，如 (type,id)，因为组合索引查询时用到了type索引，而type跟id是组合索引的关系，如果只select id ，那么直接就可以按组合索引返回id，而不需要再进行一次查询去返回id
使用uuid作为主键不仅会带来性能上的问题，在查询时也会遇到问题。
因为在使用select id from table limit 10000,10 查询id数据时，默认是对id进行排序，返回的是排序后的id结果，如果我们想按插入顺序查询结果，这样查询出来的结果就与我们的需求不相符。
聚集索引跟非聚集索引：聚集索引类似与新华字典的拼音，根据拼音搜索到的信息都是连续的，可以很快获取到它前后的信息。非聚集索引类似于部首查询，信息存放的位置可能不在一个区域。对经常使用范围查询的字段考虑使用聚集索引。
InnoDB中索引分为聚簇索引（主键索引）和非聚簇索引（非主键索引），聚簇索引的叶子节点中保存的是整行记录，而非聚簇索引的叶子节点中保存的是该行记录的主键的值。
如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引。
如果你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。
如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，
优先选index key_len小的索引进行count(*),尽量不使用聚簇索引
在没有where条件的情况下，count(*)和count(常量)，如果有非聚簇索引，mysql会自动选择非聚簇索引，因为非聚簇索引所占的空间小，如果没有非聚簇索引会使用聚集索引。count(primary key)主键id为聚集索引，使用聚集索引。有where条件的情况下，是否使用索引会根据where条件判断。
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