损坏mysql数据表的索引
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mysql表索引被破坏的问题及解决
下午上班,惊闻我的dedecms的网站出问题了,访问一看,果然全屏报错,检查mysql日志,错误信息为:
Table '.\dedecmsv4\dede_archives' is marked as crashed and should be repaired
提示说cms的文章表dede_archives被标记有问题,需要修复。于是赶快恢复历史数据,上网查找原因。最终将问题解决。解决方法如下:
找到mysql的安装目录的bin/myisamchk工具,在命令行中输入:
myisamchk -c -r ../data/dedecmsv4/dede_archives.MYI
然后myisamchk 工具会帮助你恢复数据表的索引。重新启动mysql,问题解决。
问题分析:
1、错误产生原因,有网友说是频繁查询和更新dede_archives表造成的索引错误,因为我的页面没有静态生成,而是动态页面,因此比较同意
这种说法。还有说法为是MYSQL数据库因为某种原因而受到了损坏,如:数据库服务器突发性的断电、在提在数据库表提供服务时对表的原文件
进行某种操作都有可能导致MYSQL数据库表被损坏而无法读取数据。总之就是因为某些不可测的问题造成表的损坏。
2、问题解决办法。
当你试图修复一个被破坏的表的问题时,有三种修复类型。如果你得到一个错误信息指出一个临时文件不能建立,删除信息所指出的文件并再
试一次--这通常是上一次修复操作遗留下来的。
这三种修复方法如下所示:
% myisamchk --recover --quick /path/to/tblName
% myisamchk --recover /path/to/tblName
% myisamchk --safe-recover /path/to/tblName
第一种是最快的,用来修复最普通的问题;而最后一种是最慢的,用来修复一些其它方法所不能修复的问题。
检查和修复MySQL数据文件
如果上面的方法无法修复一个被损坏的表,在你放弃之前,你还可以试试下面这两个技巧:
如果你怀疑表的索引文件(*.MYI)发生了不可修复的错误,甚至是丢失了这个文件,你可以使用数据文件(*.MYD)和数据格式文件(*.frm)重新生
成它。首先制作一个数据文件(tblName.MYD)的拷贝。重启你的MySQL服务并连接到这个服务上,使用下面的命令删除表的内容:
mysql DELETE FROM tblName;
在删除表的内容的同时,会建立一个新的索引文件。退出登录并重新关闭服务,然后用你刚才保存的数据文件(tblName.MYD)覆盖新的(空)数据
文件。最后,使用myisamchk执行标准的修复(上面的第二种方法),根据表的数据的内容和表的格式文件重新生成索引数据。
如果你的表的格式文件(tblName.frm)丢失了或者是发生了不可修复的错误,但是你清楚如何使用相应的CREATE
TABLE语句来重新生成这张表,你可以重新生成一个新的.frm文件并和你的数据文件和索引文件(如果索引文件有问题,使用上面的方法重建一
个新的)一起使用。首先制作一个数据和索引文件的拷贝,然后删除原来的文件(删除数据目录下有关这个表的所有记录)。
启动MySQL服务并使用当初的CREATE
TABLE文件建立一个新的表。新的.frm文件应该可以正常工作了,但是最好你还是执行一下标准的修复(上面的第二种方法)。
3、myisamchk工具介绍(见mysql的官方手册)
可以使用myisamchk实用程序来获得有关数据库表的信息或检查、修复、优化他们。myisamchk适用MyISAM表(对应.MYI和.MYD文件的表)。
调用myisamchk的方法:
shell myisamchk [options] tbl_name ...
options指定你想让myisamchk做什么。在后面描述它们。还可以通过调用myisamchk --help得到选项列表。
tbl_name是你想要检查或修复的数据库表。如果你不在数据库目录的某处运行myisamchk,你必须指定数据库目录的路径,因为myisamchk不知
道你的数据库位于哪儿。实际上,myisamchk不在乎你正在操作的文件是否位于一个数据库目录;你可以将对应于数据库表的文件拷贝到别处并
且在那里执行恢复操作。
如果你愿意,可以用myisamchk命令行命名几个表。还可以通过命名索引文件(用“
.MYI”后缀)来指定一个表。它允许你通过使用模式“*.MYI”指定在一个目录所有的表。例如,如果你在数据库目录,可以这样在目录下检查
所有的MyISAM表:
shell myisamchk *.MYI
如果你不在数据库目录下,可通过指定到目录的路径检查所有在那里的表:
shell myisamchk /path/to/database_dir*.MYI
MySQL 前缀索引能有效减小索引文件的大小,提高索引的速度。但是前缀索引也有它的坏处:MySQL 不能在 ORDER BY 或 GROUP BY 中使用前缀索引,也不能把它们用作覆盖索引(Covering Index)。
集一个索引包含多个列(最左前缀匹配原则)
索引列的值必须唯一,但允许有空值
全文索引为FUllText,在定义索引的列上支持值的全文查找,允许在这些索引列中插入重复值和空值,全文索引可以在CHAR,VARCHAR,TEXT类型列上创建
设定主键后数据会自动建立索引,InnoDB为聚簇索引
即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引
覆盖索引是指一个查询语句的执行只用从所有就能够得到,不必从数据表中读取,覆盖索引不是索引树,是一个结果,当一条查询语句符合覆盖索引条件时候,MySQL只需要通过索引就可以返回查询所需要的数据,这样避免了查到索引后的回表操作,减少了I/O效率
查看索引
列名解析:
删除索引
查看:
删除前:
删除后:
普通的索引,没有什么介绍
查看:(注意和前缀索引Sub_part的区别)
当索引的列是unique的时候,会生成唯一索引,唯一索引关于null有下列两种情况
SQLSERVER 下的唯一索引的列,允许null值,但最多允许有一个空值
MYSQL下的唯一索引的列,允许null值,并且允许多个空值
查看:
会建立两个索引,一个非聚簇索引,一个是唯一索引
结果:
可以插入两个空值(明人不说暗话,我喜欢MySQL)
一方面,它不会索引所有字段所有字符,会减小索引树的大小.
另外一方面,索引只是为了区别出值,对于某些列,可能前几位区别很大,我们就可以使用前缀索引。
一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB,TEXT,或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MySQL不允许索引这些列的完整长度。
查看:
查看:
复合索引的最左前缀匹配原则 :
对于复合索引,查询在一定条件才会使用该索引
减少开销。 建一个联合索引(col1,col2,col3),实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引,都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表,使用联合索引会大大的减少开销!
覆盖索引。 对联合索引(col1,col2,col3),如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据,而无需回表,这减少了很多的随机io操作。减少io操作,特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以,在真正的实际应用中,覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
效率高。 索引列越多,通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表,有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据,如果只有单值索引,那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据,然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据,然后再排序,再分页;如果是联合索引,通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w。
在模糊搜索中很有效,搜索全文中的某一个字段,可以参考这篇博文
:
我们先进行下面一个实验看看InnoDB下的主键索引的一个现象。
查看:
我们插入进去的时候,数据的id都是乱序的,为什么这里最后select查询出来的结果都是进行了排序?
这是因为InnoDB索引底层实现的是B+tree,B+tree具有下列的特点:
所以上面的排序是为了使用B+tree的结构 ,B+tree为了范围搜索,将主键按照从小到大排序后,拆分成节点。后续还有新的节点进入的时候,和B-tree相同的操作,会进行分裂。
一般来说,聚簇索引的B+tree都是三层
InnoDB中主键索引一定是聚簇索引,聚簇索引一定是主键索引。
为什么这里辅助索引叶子结点不直接存储数据呢?
MYISAM只有非聚簇索引,索引最终指向的都是物理地址。
Q:既然有回表的存在,那么聚簇索引的优势在哪里?
Q:主键索引作为聚簇索引需要注意什么
在查询语句中使用LIke关键字进行查询时,如果匹配字符串的第一个字符为"%",索引不会使用。如果“%”不是在第一位,索引就会使用
多列索引是在表的多个字段上创建的索引,满足最左前缀匹配原则,索引才会被使用
查询语句只有Or关键字时候,如果OR前后的两个条件都是索引,这这次查询将会使用索引,否则Or前后有一个条件的列不是索引,那么查询中将不使用索引
1.索引无法存储null值
a.单列索引无法储null值,复合索引无法储全为null的值。
b.查询时,采用is null条件时,不能利用到索引,只能全表扫描。
为什么索引列无法存储Null值?
a.索引是有序的。NULL值进入索引时,无法确定其应该放在哪里。(将索引列值进行建树,其中必然涉及到诸多的比较操作,null 值是不确定值无法
比较,无法确定null出现在索引树的叶子节点位置。)
b.如果需要把空值存入索引,方法有二:其一,把NULL值转为一个特定的值,在WHERE中检索时,用该特定值查找。其二,建立一个复合索引。例如
create index ind_a on table(col1,1); 通过在复合索引中指定一个非空常量值,而使构成索引的列的组合中,不可能出现全空值。
2.不适合键值较少的列(重复数据较多的列)
假如索引列TYPE有5个键值,如果有1万条数据,那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。
再加上访问索引块,一共要访问大于200个的数据块。
如果全表扫描,假设10条数据一个数据块,那么只需访问1000个数据块,既然全表扫描访问的数据块
少一些,肯定就不会利用索引了。
3.前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
假如有这样一列code的值为'AAA','AAB','BAA','BAB' ,如果where code like '%AB'条件,由于前面是
模糊的,所以不能利用索引的顺序,必须一个个去找,看是否满足条件。这样会导致全索引扫描或者全表扫
描。如果是这样的条件where code like 'A % ',就可以查找CODE中A开头的CODE的位置,当碰到B开头的
数据时,就可以停止查找了,因为后面的数据一定不满足要求。这样就可以利用索引了。
4.索引失效的几种情况
1.如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)
要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引
2.对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引
3.like查询以%开头
4.如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
5.MySQL主要提供2种方式的索引:B-Tree索引,Hash索引
B树索引具有范围查找和前缀查找的能力,对于有N节点的B树,检索一条记录的复杂度为O(LogN)。相当于二分查找。
哈希索引只能做等于查找,但是无论多大的Hash表,查找复杂度都是O(1)。
显然,如果值的差异性大,并且以等值查找(=、 、in)为主,Hash索引是更高效的选择,它有O(1)的查找复杂度。
如果值的差异性相对较差,并且以范围查找为主,B树是更好的选择,它支持范围查找。
from
删除索引可以使用ALTER TABLE或DROP INDEX语句来实现,DROP INDEX可以在ALTER TABLE内部作为一条语句处理,其格式如下:
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
注:其中,前两条语句是等价的,删除掉table_name中的索引index_name。
扩展资料:
索引的使用及注意事项
EXPLAIN可以帮助开发人员分析SQL问题,explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
使用方法,在select语句前加上Explain就可以了:Explain select * from user where id=1;
尽量避免这些不走索引的sql:
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE `age`+10=30;-- 不会使用索引,因为所有索引列参与了计算
SELECT `sname` FROM `stu` WHERE LEFT(`date`,4) 1990; -- 不会使用索引,因为使用了函数运算,原理与上面相同
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE'后盾%' 走索引
SELECT * FROM `houdunwang` WHERE `uname` LIKE "%后盾%" 不走索引
正则表达式不使用索引,这应该很好理解,所以为什么在SQL中很难看到regexp关键字的原因。
字符串与数字比较不使用索引;
CREATE TABLE `a` (`a` char(10));
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`="1" 走索引
EXPLAIN SELECT * FROM `a` WHERE `a`=1 不走索引