jmi*_*loy 10 c mysql indexing innodb
我a VARCHAR(255), b INT在InnoDB表中有一个列索引.给定两a,b对,我可以使用MySQL索引来确定ac程序中的对是否相同(即不使用strcmp和数字比较)？
注意:这个问题的答案应该是:a)提供一种访问MySQL索引的方法以完成这项任务,或者b)解释为什么不能以这种方式实际访问/使用MySQL索引.特定于平台的答案很好,我在使用Red Hat 5.8.
下面是这个问题的先前版本,它提供了更多的背景,但似乎分散了实际问题的注意力.我知道在MySQL中有其他方法可以完成这个例子,我提供了两个.这不是关于优化的问题,而是分解出许多不同动态生成的查询中存在的复杂性.
我可以使用子分组的子选择来完成我的查询,例如
SELECT c, AVG(max_val)
FROM (
SELECT c, MAX(val) AS max_val
FROM table
GROUP BY a, b) AS t
GROUP BY c
但我写了一个UDF,允许我用一个选择来做,例如
SELECT b, MY_UDF(a, b, val)
FROM table
GROUP by c
这里的关键是,我穿过田野a和b对UDF,和我手动管理a,b各组群.列a是一个varchar,所以这涉及strncmp到检查匹配的调用,但速度相当快.
但是,我有一个索引my_key (a ASC, b ASC).而不是手动检查a和b上的匹配,我可以访问并使用MySQL索引吗？也就是说,我可以在my_key中获取a,bc中给定行或对的索引值(在UDF内)吗？如果是这样,指数值是否会保证对任何值都是唯一的a,b？
我想调用MY_UDF(a, b, val)然后(a,b)从UDF中查找c中的mysql索引值.
回顾一下您的原始查询
SELECT c, AVG(max_val)
FROM
(
SELECT c, MAX(val) AS max_val
FROM table
GROUP BY a, b
) AS t
GROUP BY c;
您应首先确保子选择通过运行为您提供所需的内容
SELECT c, MAX(val) AS max_val
FROM table
GROUP BY a, b;
如果subselect的结果正确,则运行完整查询.如果结果正确,那么您应该执行以下操作:
ALTER TABLE `table` ADD INDEX abc_ndx (a,b,c,val);
这将通过仅从索引获取所有需要的数据来加速查询.源表永远不需要咨询.
编写UDF并将其称为单个SELECT只是伪装一个子选择并创建比查询需要更多的开销.只需在存储过程中放置完整查询(对数据进行一次嵌套传递)就可以更有效地获取UDF中的大部分数据并迭代地执行单行选择(类似于O(n log n)运行时间可能更长)Sending data状态).
您可以通过执行两项操作来访问索引而无需触及表
创建一个体面的覆盖指数
ALTER TABLE tableADD INDEX abc_ndx(a,b,c,val);
运行SELECT我之前提到的查询
由于查询的所有列都在索引中,因此查询优化器将仅触摸索引(或预缓存索引页).如果表是MyISAM,你可以......
SELECT a,b,c,val FROM table;以将索引页加载到MyISAM的默认密钥缓存中相信我,你真的不想访问mysqld遗嘱的索引页面.那是什么意思？
对于MyISAM,MyISAM表的索引页存储在表的.MYI文件中.每个DML语句将召唤一个完整的表锁.
对于InnoDB,索引页面被加载到InnoDB缓冲池中.因此,关联的数据页面也将加载到InnoDB缓冲池中.
您不必使用Python,Perl,PHP,C++或Java来规避对索引页的访问,因为MyISAM需要不断的I/O或InnoDB执行的常量MVCC协议.
有一个NoSQL范例(称为HandlerSocket)允许对MySQL表的低级访问,可以干净地绕过mysqld的正常访问模式.我不推荐它,因为在使用它来发出写入时有一个错误.
从你上次的评论
我正在使用InnoDB,我可以看到MVCC模型如何使事情复杂化.但是,显然InnoDB只在索引中存储了一个版本(最新版本).相关表的访问模式是一次写入,多次读取,因此如果可以访问索引,则可以为每个键提供单个可靠的数据.
说到InnoDB,MVCC并没有让任何事情变得复杂.它实际上可以成为你最好的朋友提供:
如果重复读取,我希望所访问的索引页几乎永远位于InnoDB缓冲池中.我只想确保你的innodb_buffer_pool_size设置得足够高,以保存必要的InnoDB数据.
如果您只想访问 MySQL 之外的索引，则必须使用MySQL 存储引擎之一的 API 。默认引擎是InnoDB。请参阅此处的概述：InnoDB 内部结构。它（在非常高的层面上）描述了磁盘上的数据布局以及访问它的 API。更详细的描述在这里：Embedded InnoDB。
但是，您可以使用已经完成该工作的项目之一，而不是直接编写自己的使用 InnoDB API 的程序（这需要大量工作）：
HandlerSocket：提供对 InnoDB 表的 NoSQL 访问，在 UDF 中运行。请参阅开发人员发布的内容非常丰富的博客文章。HandlerSocket 的目标是提供一个作为网络守护进程公开的 NoSQL 接口，但您可以使用相同的技术（以及大部分相同的代码）来提供 MySQL 查询将使用的内容。
memcached InnoDB 插件。提供对 InnoDB 表的 memcached 样式访问。
HailDB：提供对 InnoDB 表的 NoSQL 访问，在嵌入式 InnoDB 之上运行。参见会议演讲。 编辑： HailDB 可能无法与 MySQL 并行运行。
我相信其中任何一个都可以与 MySQL 并行运行（使用相同的实时表），并且可以从 C 语言使用，因此它们确实满足您的要求。
如果您可以使用/迁移到 MySQL Cluster，另请参阅 NDB API（直接 API）和ndbmemcache（一种使用 memcache API 访问 MySQL Cluster 的方法）。
如果不知道为什么要尝试这样做，则很难回答这个问题，因为不同方法的含义非常不同。