InnoDB

写这篇文章之前已经看过了很多数据库方面的优化内容，大部分都是加索引、使用事务、要什么select什么等等。然而，只是停留在阅读的层面上，很少有实践，因为没有遇到真实的项目，一切都是纸上谈兵。实践是检验真理的唯一标准，于是就想在数据库上测试一些性能优化的方案，比如索引之类的，但是不想使用假的数据，于是就想着能不能抓取网上的一些数据来作分析，后来自己通过PHP抓取了一些数据(爬取数据博文)，抓了大约110W的用户数据之后，当然需要统计一下具体的数量，于是我使用了以下的SQL语句（我使用的存储引擎是InnoDB）：

SELECT COUNT(*) FROM zh_user;

总结：

1.myisam保存表的总行数,因此count(*)并且无where子句,很快会返回表的总行数
2.myisam保存表的总行数,利用count(column)并且无where子句,并且此column不为null,很快会返回表的总行数
3.myisam保存表的总行数,利用count(column)并且无where子句,并且此column可以为null,mysql会对表进行全表或全索引扫描来确定行数
4.innodb查询count(*),count(column(not null)),count(column(may be null))并且无where子句,mysql会对表进行全表或全索引扫描来确定行数
5.myisam和innodb查询count(*),count(column(not null)),count(column(may be null))并且存在where子句,mysql会对表进行索引扫描(如果列上有索引),速度也比较快…

innodb引擎在统计方面和myisam是不同的，Myisam内置了一个计数器，所以在使用 select count(*) from table 的时候，直接可以从计数器中取出数据。而innodb必须全表扫描一次方能得到总的数量。要初步解决这个问题，需要做不同于myisam的一些工作：

1、使用第二索引（一般不使用主键索引），并且添加where条件，如：
select count（*） from product where comp_id>=0 ;

show index from product ;
id primary key
comp_id index…

最近看到一些老应用,在表结构的设计上使用了text或者blob的字段；其中一个应用，对blob字段的依赖非常的严重，查询和更新的频率也是非常的高，单表的存储空间已经达到了近100G，这个时候，应用其实已经被数据库绑死了，任何应用或者查询逻辑的变更几乎成为不可能；

为了清楚大字段对性能的影响，我们必须要知道innodb存储引擎在底层对行的处理方式：

知识点一：在5.1中，innodb存储引擎的默认的行格式为compact(redundant为兼容以前的版本），对于blob，text，varchar(8099)这样的大字段，innodb只会存放前768字节在数据页中，而剩余的数据则会存储在溢出段中（发生溢出情况的时候适用）；…