网易技术部详尽MySQL中文开发与优化指南

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"网易技术部的MySQL中文资料是一份全面的指南，针对MySQL开发、优化和管理维护提供了深入的讲解。该文档首先介绍了开发篇，从第1章开始，详细讲解了如何有效利用MySQL的帮助系统，包括层次查看和快速查阅帮助，确保开发者能够迅速掌握基本操作。接着，章节2-5分别探讨了表类型（存储引擎）的选择、数据类型的选择（如固定长度和可变长度数据类型的区别，如`char`与`varchar`，以及`text`和`blob`的使用）、字符集的管理，以及索引的设计与使用，强调了合理选择和设计对性能的影响。在安全方面，第6章涵盖了锁机制和事务控制，包括加锁方法、死锁的概念以及事务的管理和控制，以确保数据一致性。此外，还特别关注了SQL中的安全问题，如SQL注入的简述及其防护策略，如使用`PreparedStatement`和绑定变量、应用程序提供的转换函数以及自定义函数进行数据验证。优化篇从第11章开始，重点介绍SQL优化技巧，包括一般步骤，如通过`SHOW STATUS`了解SQL执行情况，定位效率低下的语句，以及使用`EXPLAIN`分析执行计划，以提高查询性能。其他注意事项部分，如数据库和表名的大小写敏感性，以及外键使用的注意事项，为实际操作提供了实用建议。这份资料不仅覆盖了基础开发知识，还深入剖析了MySQL的性能优化和安全性，对于MySQL开发者和管理员来说，是提升技能和解决实际问题的重要参考资料。"

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mysql> insert into test values(131072.32,131072.32);

Query OK, 1 row affected (0.07 sec)

mysql> select * from test;

+-----------+-----------+

| c1 | c2 |

+-----------+-----------+

| 131072.31 | 131072.32 |

+-----------+-----------+

1 row in set (0.00 sec)

从上面的例子中我们看到 c1 列的值由 131072.32 变成了 131072.31 ，这就是浮点数的

不精确性造成的。

在 mysql 中 float 、 double （或 real ）是浮点数， decimal （或 numberic

）是定点数。

浮点数相对于定点数的优点是在长度一定的情况下，浮点数能够表示更大的数据范围

；

它的缺点是会引起精度问题。

在今后关于浮点数和定点数的应用中，大家要记住以下几点：

1 、浮点数存在误差问题；

2 、对货币等对精度敏感的数据，应该用定点数表示或存储；

3 、编程中，如果用到浮点数，要特别注意误差问题，并尽量避免做浮点数比较；

4 、要注意浮点数中一些特殊值的处理。

第 4

4 章

字符集

4.1 字符集概述

字符集是一套符号和编码的规则，不论是在 oracle 数据库还是在 mysql 数据库，都

存在字符集的选择问题，而且如果在数据库创建阶段没有正确选择字符集，那么可能在后期

需要更换字符集，而字符集的更换是代价比较高的操作，也存在一定的风险，所以，我们推

荐在应用开始阶段，就按照需求正确的选择合适的字符集，避免后期不必要的调整。

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4.2 Mysql 支持的字符集简介

mysql 服务器可以支持多种字符集（可以用 show character set 命令查看所有 mysql 支持

的字符集），在同一台服务器、同一个数据库、甚至同一个表的不同字段都可以指定使用不

同的字符集，相比 oracle 等其他数据库管理系统，在同一个数据库只能使用相同的字符集，

mysql 明显存在更大的灵活性。

mysql 的字符集包括字符集（ CHARACTER ）和校对规则（ COLLATION ）两个概念。字符集

是用来定义 mysql 存储字符串的方式，校对规则则是定义了比较字符串的方式。字符集和校

对规则是一对多的关系 , MySQL 支持 30 多种字符集的 70 多种校对规则。

每个字符集至少对应一个校对规则。可以用 SHOW COLLATION LIKE 'utf8%'; 命令查看相

关字符集的校对规则。

4.3 Unicode 简述

Unicode 是一种编码规范。我们在这里简述一下 Unicode 编码产生的历史。

先从 ASCII 码说起， ASCII 码也是一种编码规范，只不过 ASCII 码只能最多表示 256

个字符，是针对英文产生的，而面对中文、阿拉伯文之类的复杂文字， 256 个字符显然是不

够用的。于是各个国家或组织都相继制定了符合自己语言文字的标准，比如 gb2312 、 big5

等等。但是这种各自制定自己的标准的做法显然是有很多弊端的，于是 Unicode 编码规范应

运而生。

Unicode 也是一种字符编码方法，不过它是由国际组织设计，可以容纳全世界所有语言

文字的编码方案。 Unicode 的学名是 "Universal Multiple-Octet Coded Character Set"

，

简称为 UCS 。 UCS 可以看作是 "Unicode Character Set" 的缩写。

Unicode 有两套标准 UCS-2 和 UCS-4 ，前者用 2 个字节表示一个字符，后者用 4 个字节

表示一个字符。以目前常用的 UCS-2 为例，它可以表示的字符数为 2^16=65535 ，基本上可

以容纳所有的欧美字符和绝大多数亚洲字符。

4.4 怎样选择合适的字符集

我们建议在能够完全满足应用的前提下，尽量使用小的字符集。因为更小的字符集意

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16 个索引，总索引长度至少为 256 字节。大多数存储引擎有更高的限制。

在 MySQL 5.1 中，对于 MyISAM 和 InnoDB 表，前缀可以达到 1000 字节长。请注意前

缀的限制应以字节为单位进行测量，而 CREATE TABLE 语句中的前缀长度解释为字符数。当

为使用多字节字符集的列指定前缀长度时一定要加以考虑。

还可以创建 FULLTEXT 索引。该索引可以用于全文搜索。只有 MyISAM 存储引擎支持

FULLTEXT 索引，并且只为 CHAR

、

VARCHAR 和 TEXT 列。索引总是对整个列进行，不支持局部

( 前缀 ) 索引。也可以为空间列类型创建索引。只有 MyISAM 存储引擎支持空间类型。空间索

引使用 R- 树。默认情况 MEMORY(HEAP) 存储引擎使用 hash 索引，但也支持 B- 树索引。

5.2 设计索引的原则

1. 搜索的索引列，不一定是所要选择的列。换句话说，最适合索引的列是出现在 WHERE 子

句中的列，或连接子句中指定的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的选择列表中的列

。

2. 使用惟一索引。考虑某列中值的分布。对于惟一值的列，索引的效果最好，而具有多个

重复值的列，其索引效果最差。例如，存放年龄的列具有不同值，很容易区分

各行。

而用来记录性别的列，只含有 “ M ” 和 “ F ” ，则对此列进行索引没有多大用处（不管

搜索哪个值，都会得出大约一半的行）

3. 使用短索引。如果对串列进行索引，应该指定一个前缀长度，只要有可能就应该这样

做。

例如，如果有一个 CHAR(200) 列，如果在前 10 个或 20 个字符内，多数值是惟一的，

那么就不要对整个列进行索引。对前 10 个或 20 个字符进行索引能够节省大量索引空

间，也可能会使查询更快。较小的索引涉及的磁盘 I/O 较少，较短的值比较起来更快

。

更为重要的是，对于较短的键值，索引高速缓存中的块能容纳更多的键值，因此， MyS QL

也可以在内存中容纳更多的值。这增加了找到行而不用读取索引中较多块的可能性。

（当然，应该利用一些常识。如仅用列值的第一个字符进行索引是不可能有多大好处

的，

因为这个索引中不会有许多不

同的值。）

4. 利用最左前缀。在创建一个 n 列的索引时，实际是创建了 MySQL 可利用的 n

个索引。

多列索引可起几个索引的作用，因为可利用索引中最左边的列集来匹配行。这样的列集

称为最左前缀。（这与索引一个列的前缀不同，索引一个列的前缀是利用该的前 n 个字

符作为索引值。）

5. 不要过度索引。不要以为索引 “ 越多越好 ” ，什么东西都用索引是错的。每个额外的索

引都要占用额外的磁盘空间，并降低写操作的性能，这一点我们前面已经介绍过。在

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修改表的内容时，索引必须进行更新，有时可能需要重构，因此，索引越多，所花的时

间越长。如果有一个索引很少利用或从不使用，那么会不必要地减缓表

的修改速度。

此外， MySQL 在生成一个执行计划时，要考虑各个索引，这也要费时间。创建多余的索

引给查询优化带来了更多的工作。索引太多，也可能会使 MySQL 选择不到所要使用的

最好索引。只保持所需的索引有利于查询优化。如果想给已索引的表增加索引，应该考

虑所要增加的索引是否是现有多列索引的最左索引。如果是，则就不要费力去增加这

个索引了，因为已经有了。

6. 考虑在列上进行的比较类型。索引可用于 “ < ”

、

“ < = ”

、

“ = ”

、

“ > = ”

、

“ >

” 和 BETWEEN 运算。在模式具有一个直接量前缀时，索引也用于 LIKE 运算。如果只

将某个列用于其他类型的运算时（如 STRCMP( ) ），对其进行索引没有价值。

5.3 btree 索引与 hash 索引

对于 BTREE 和 HASH 索引，当使用 =

、

<=>

、

IS NULL 或者 IS NOT NULL 操作符

时，

关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件。 Hash 索引还有一些其它特征：它们只用

于使用 = 或 <=> 操作符的等式比较 ( 但

很快

)

。优化器不能使用

hash 索引来加速 ORDER BY 操

作。

( 该类索引不能用来按顺序搜索下一个条目）。 MySQL 不能确定在两个值之间大约有多少行

( 这被范围优化器用来确定使用哪个索引 )

。如果你将一个

MyISAM 表改为 hash- 索引的 MEMO RY

表，会影响一些查询。只能使用整个关键字来搜索一行。 ( 用 B- 树索引，任何关键字的最左

面的前缀可用来找到行 ) 。

对于 BTREE 索引，当使用 >

、

BETWEEN

、

!= 或者 <> ，或者 LIKE '

pattern

'( 其

中 '

pattern

' 不以通配符开始 ) 操作符时，关键元素与常量值的比较关系对应一个范围条件

。

“ 常量值 ” 系指：查询字符串中的常量、同一联接中的 const 或 system 表中的列、无关联

子查询的结果、完全从前面类型的子表达式组成的表达式

下面是一些 WHERE 子句中有范围条件的查询的例子：

下列范围查询适用于 btree 索引和 hash 索引

SELECT * FROM t1 WHERE

key_col

= 1 OR

key_col

IN (15,18,20);

下列范围查询适用于 btree 索引

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