【IT168 技术】业界举世瞩目的“2012数据库技术大会”已于2012年4月13日在京盛大召开，本次大会已经是IT168、ITPUB、IXPUB、ChinaUnix联合主办的第三届数据库技术会议。大会将针对大数据架构设计、数据库安全、分布式数据库、商业智能、NoSQL、Hadoop等多个重点话题进行深入探讨。此次大会得到了全国数据库技术高手们的高度关注与支持，是当前象征最高技术水平的数据库工程师盛会。
在当天下午的MySQL应用实践专场中来自网易研究院后台技术中心技术经理姜承尧为与会人员带了《各种应用环境中的MySQL查询调优实践》课程。姜承尧现任网易研究院后台技术中心技术经理，曾任久游网数据库经理，领导并参与了多个大型核心数据库系统的设计、实施、管理和维护。对各种不同数据库如Oracle，MySQL，SQL Server，DB2等都有深入的研究。
▲ 网易研究院后台技术中心技术经理姜承尧
InnoDB存储引擎支持事务，主要面向在线事务处理(OLTP)方面的应用。其特点是行锁设计、支持外键，并支持类似于Oracle的非锁定读，即默认情况下读取操作不会产生锁。MySQL 在Windows版本下的InnoDB是默认的存储引擎，同时InnoDB默认地被包含在所有的MySQL二进制发布版本中。
InnoDB存储引擎
InnoDB存储引擎将数据放在一个逻辑的表空间中，这个表空间就像黑盒一样由InnoDB自身进行管理。从MySQL 4.1(包括4.1)版本开始，它可以将每个InnoDB存储引擎的表单独存放到一个独立的ibd文件中。与Oracle类似，InnoDB存储引擎同样可以使用裸设备(row disk)来建立其表空间。
InnoDB通过使用多版本并发控制(MVCC)来获得高并发性，并且实现了SQL标准的4种隔离级别，默认为REPEATABLE级别。同时使用一种被称为next-key locking的策略来避免幻读(phantom)现象的产生。除此之外，InnoDB储存引擎还提供了插入缓冲(insert buffer)、二次写(double write)、自适应哈希索引(adaptive hash index)、预读(read ahead)等高性能和高可用的功能。
对于表中数据的存储，InnoDB存储引擎采用了聚集(clustered)的方式，这种方式类似于Oracle的索引聚集表(index organized table，IOT)。每张表的存储都按主键的顺序存放，如果没有显式地在表定义时指定主键，InnoDB存储引擎会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键。
正确理解索引
索引是应用程序设计和开发的一个重要方面。如果索引太多，应用的性能可能会受到影响;如果索引太少，对查询性能又会产生影响。要找到一个合适的平衡点，这对应用的性能至关重要。一些开发人员总是在事后才想起添加索引——我一直认为，这源于一种错误的开发模式。如果知道数据的使用，从一开始就应该在需要处添加索引。开发人员对于数据库的工作往往停留在应用的层面，比如编写SQL语句、存储过程之类，他们甚至可能不知道索引的存在，或者认为事后让相关DBA加上即可。而DBA往往不了解业务的数据流，添加索引需要通过监控大量的SQL语句，从中找到问题。这个步骤需要的时间肯定是大于初始添加索引所需要的时间，并且可能会遗漏一部分索引。当然索引不是越多越好，我曾经遇到这样一个问题：某台MysQL服务器iostat显示磁盘使用率100%，经过分析后发现，是由于开发人员添加了太多的索引。在删除一些不必要的索引之后，磁盘使用率马上下降为20%，因此索引的添加也是有一定技巧的。
▲ 常用的B+树索引
哈希(hash)是一种非常快的查找方法，一般情况下查找的时间复杂度为O(1)。常用于连接(join)操作，如SQL Server和Oracle中的哈希连接(hash join)。但是SQL Server和Oracle等常见的数据库并不支持哈希索引(hash index)。MySQL的Heap存储引擎默认的索引类型为哈希，而InnoDB存储引擎提出了另一种实现方法，自适应哈希索引(adaptive hash index)。
InnoDB存储引擎会监控对表上索引的查找，如果观察到建立哈希索引可以带来速度的提升，则建立哈希索引，所以称之为自适应(adaptive)的。自适应哈希索引通过缓冲池的B+树构造而来，因此建立的速度很快。而且不需要将整个表都建哈希索引，InnoDB存储引擎会自动根据访问的频率和模式来为某些页建立哈希索引。
根据InnoDB的官方文档显示，启用自适应哈希索引后，读取和写入速度可以提高2倍;对于辅助索引的连接操作，性能可以提高5倍。在我看来，自适应哈希索引是非常好的优化模式，其设计思想是数据库自优化(self-tuning)，即无需DBA对数据库进行调整。
