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-- ---------------------------- -- Table structure for mall -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `mall`; CREATE TABLE `mall` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `categoryId` int(11) NOT NULL, `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_gen

创建表


可以看到这里创建的索引类型都是 BTREE


-- ----------------------------
-- Table structure for mall
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `mall`;
CREATE TABLE `mall`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `categoryId` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `price` decimal(10, 2) NOT NULL,
  `type` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `desc` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  `img` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
复制代码


image


百万级数据


在这里我们使用存储过程直接往表里插入一百万条数据


-- ------------ MYSQL8.0.17 插入百万数据
-- 获取数据库版本
SELECT VERSION();
-- ROUND( ) 四舍五入 第二个参数表示保留两位小数 ; RAND() 返回 0-1的小数
SELECT  ROUND(RAND()*1000,2) as 'test_name';
-- ---------------------------------创建生成随机字符串函数【START】------------------------------------------------------------------
-- 修改分隔符 避免被MySQL 解析
DELIMITER $$
-- 如果存在就删除
DROP FUNCTION IF EXISTS rand_str;
-- 创建函数名 rand_str  参数为返回的长度
create FUNCTION rand_str(strlen SMALLINT ) 
-- 返回值
RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
--  声明的字符串
    DECLARE randStr VARCHAR(255) DEFAULT 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890';
-- 声明 i 循环变量
    DECLARE i SMALLINT DEFAULT 0;
-- 声明返回变量
    DECLARE resultStr VARCHAR(255) DEFAULT '';
    WHILE i<strlen DO
        SET resultStr=CONCAT(SUBSTR(randStr,FLOOR(RAND()*LENGTH(randStr))+1,1),resultStr);
        SET i=i+1;
    END WHILE;
    RETURN resultStr;
END $$
DELIMITER ;
-- ------------------------------------创建生成随机字符串函数【END】---------------------------------------------------------------
-- 创建函数报错,可参考 # https://www.cnblogs.com/kerrycode/p/7641835.html
show variables like 'log_bin';
show variables like '%log_bin_trust_function_creators%';
set global log_bin_trust_function_creators=1;
-- 调用随机字符串函数
select rand_str(FLOOR(RAND()*20));
-- 创建存储过程  插入1 000 000 数据
DROP PROCEDURE IF EXISTS `add_mall`;
DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE `add_mall` ( IN n INT )
BEGIN
    DECLARE i INT UNSIGNED DEFAULT 0;
    WHILE
            i < n DO
            INSERT INTO mall ( categoryId, `name`, price, type, `desc`, `img` )
                VALUES
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' ),
                ( 1, 'test', ROUND( RAND()* 1000, 2 ), rand_str ( FLOOR( RAND()* 20 )), 'test', 'test.jpg' );
            SET i = i + 1;
    END WHILE;
END $$
DELIMITER; 
-- 调用存储过程 100w 829.876s
CALL add_mall(100000);
-- 如果插入数据报错,可能需要调整该值大小
show VARIABLES LIKE '%max_allowd_packet%';
复制代码


image


索引


先看看表里现在有多少条数据


image


不使用索引


-- 查询时不使用缓存
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM mall WHERE type ='book';
复制代码


image


使用索引


-- 添加索引
ALTER TABLE mall ADD INDEX idx_book(type);
-- 删除索引
DROP INDEX idx_book ON mall;
SELECT SQL_NO_CACHE * FROM mall WHERE type ='book';
复制代码


可以看到在使用索引之后 这个查询简直是飞快,直接变成 1ms ,对比之前 656ms 的速度 👀


image


千万级数据


想要更快地插入可以修改引擎为MyISAM,使用jdbc等去批量插入 ,比如一次插入 5000 甚至更多就可以了。 在使用 innodb 时,可以将 autocommit 关闭,插入完数据再去建立索引(后知后觉🙃)。 下图是改用 MYISAM 后插入 100万 数据使用的时间。


image


-- 调用上面的存储过程再插入900w条数据。  这里用了两个多小时 。。  
CALL add_mall(900000); 
复制代码


通过 SELECT count(*) FROM mall; 看到现在表里有 1200万 条数据


image


先简单介绍下 MySQL8 新特性的 隐藏索引 ,一般创建索引比较耗时的(在数据量大的情况下),现在有了这个隐藏索引,我们测试起来就更方便了,实际应用中还可以避免误删索引。


-- mysql8新特性之隐藏索引
alter TABLE mall ALTER INDEX idx_book invisible;
-- 显示索引 
alter TABLE mall ALTER INDEX idx_book visible;
-- 简单测试SQL
SELECT SQL_NO_CACHE name,type,price,`desc`,img FROM mall WHERE type = 'book'
复制代码


接下来我们试试这个 MYISAM 引擎下的查询耗时情况:


MYISAM


隐藏索引:


image


显示索引:


image


🛫


起飞!✔


Innodb下:


隐藏索引:


image


显示索引:


image


================ 简单测试结束 😄===================


可以看到使用索引和不使用索引的速度区别是非常大的!


索引的类型


  • 主键索引


  • 普通索引


  • 唯一索引


  • 组合索引


  • 全文索引


  • 空间索引


可以发现索引的类型是很多的,而且和这个存储引擎有关


下面介绍几个常见的存储引擎的 索引特点 😄


InnoDB 存储引擎的索引特点


Index Class Index Type Stores NULL VALUES Permits Multiple NULL Values IS NULL Scan Type IS NOT NULL Scan Type
Primary key BTREE No No N/A N/A
Unique BTREE Yes Yes Index Index
Key BTREE Yes Yes Index Index
FULLTEXT N/A Yes Yes Table Table

MyISAM 存储引擎的索引特点

Index Class Index Type Stores NULL VALUES Permits Multiple NULL Values IS NULL Scan Type IS NOT NULL Scan Type
Primary key BTREE No No N/A N/A
Unique BTREE Yes Yes Index Index
Key BTREE Yes Yes Index Index
FULLTEXT N/A Yes Yes Table Table
SPATIAL N/A No No N/A N/A


Memory 存储引擎的索引特点


Index Class Index Type Stores NULL VALUES Permits Multiple NULL Values IS NULL Scan Type IS NOT NULL Scan Type
Primary key BTREE No No N/A N/A
Unique BTREE Yes Yes Index Index
Key BTREE Yes Yes Index Index
Primary key HASH No No N/A N/A
Unique HASH Yes Yes Index Index
Key HASH Yes Yes Index Index




Qt+MySql开发笔记:Qt5.9.3的msvc2017x64版本编译MySql8.0.16版本驱动并Demo连接数据库测试
mysql驱动版本msvc2015x32版本调好, mysql的mingw32版本的驱动上一个版本编译并测试好,有些三方库最低支持vs2017,所以只能使用msvc2017x64,基于Qt5.9.3,于是本篇编译mysql驱动的msvc2017x64版本,满足当前的特定需求,这次过程有点费劲,可能是Qt的版本低于Qt5.12,继续无保留分享出来。   本篇主要描述Qt5.9.3 msvc2017x64 + mysql8.0.16的驱动编译过程。 Qt+MySql开发笔记:Qt5.9.3的mingw32版本编译MySql8版本驱动并Demo连接数据库测试
之前特定的mysql版本msvc版本已经调通了,但是为了更好的跨平台,所以选择用mingw32版本,于是需要编译mysql驱动的mingw32版本的驱动库,以便提供给qt连接mysql使用。
一次性导入千万级数据到Mysql(附源码)
MySql数据迁移、导入,在我们日常开发中,可以说是经常碰到。如果数据量比较小,一般都没什么问题,但是如果是涉及到千万级、亿级的数据量大数据量迁移,这里面就涉及到一个问题:如何快速导入千万数据到MySQL。 下面我们通过对比3种方法,来谈谈MySQL怎么高性能插入千万级的数据。
MySQL对于千万级的大表要怎么优化(SQL语句的优化)?
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引