MySQL 8.0 在关系数据库方面有这些新特性

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
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云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介:

你可能已经知道 MySQL 从版本 5.7 开始提供了 NoSQL 存储的功能,在 8.0 中这部分功能也得到了一些改进,但鉴于这个在实际当中用得极少,本人也是没用过,所以本文不会介绍这方面的东西,而是关注其关系数据库方面。

1、隐藏索引

隐藏索引的特性对于性能调试非常有用。在 8.0 中,索引可以被“隐藏”和“显示”。当一个索引隐藏时,它不会被查询优化器所使用。

也就是说,我们可以隐藏一个索引,然后观察对数据库的影响。如果数据库性能有所下降,就说明这个索引是有用的,于是将其“恢复显示”即可;如果数据库性能看不出变化,说明这个索引是多余的,可以删掉了。

隐藏一个索引的语法是:

ALTER TABLE t ALTER INDEX i INVISIBLE;
AI 代码解读

恢复显示该索引的语法是:

ALTER TABLE t ALTER INDEX i VISIBLE;
AI 代码解读

当一个索引被隐藏时,我们可以从 show index 命令的输出中看到,该索引的 Visible 属性值为 NO

注意:当索引被隐藏时,它的内容仍然是和正常索引一样实时更新的,这个特性本身是专门为优化调试使用。如果你长期隐藏一个索引,那还不如干脆删掉,因为毕竟索引的存在会影响插入、更新和删除的性能。

2、设置持久化

MySQL 的设置可以在运行时通过 SET GLOBAL 命令来更改,但是这种更改只会临时生效,到下次启动时数据库又会从配置文件中读取。

MySQL 8 新增了 SET PERSIST 命令,例如:

SET PERSIST max_connections = 500;
AI 代码解读

MySQL 会将该命令的配置保存到数据目录下的 mysqld-auto.cnf 文件中,下次启动时会读取该文件,用其中的配置来覆盖缺省的配置文件。

3、UTF-8 编码

从 MySQL 8 开始,数据库的缺省编码将改为 utf8mb4,这个编码包含了所有 emoji 字符。多少年来我们使用 MySQL 都要在编码方面小心翼翼,生怕忘了将缺省的 latin 改掉而出现乱码问题。从此以后就不用担心了。

4、通用表表达式(Common Table Expressions)

复杂的查询会使用嵌入式表,例如:

SELECT t1.*, t2.* FROM 
(SELECT col1 FROM table1) t1,
(SELECT col2 FROM table2) t2;
AI 代码解读

而有了 CTE,我们可以这样写:

WITH
t1 AS (SELECT col1 FROM table1),
t2 AS (SELECT col2 FROM table2)SELECT t1.*, t2.* FROM t1, t2;
AI 代码解读

这样看上去层次和区域都更加分明,改起来也更清晰的知道要改哪一部分。

关于 CTE 的更详细介绍请看官方文档。

5、窗口函数(Window Functions)

MySQL 被吐槽最多的特性之一就是缺少 rank() 函数,当需要在查询当中实现排名时,必须手写 @ 变量。但是从 8.0 开始,MySQL 新增了一个叫窗口函数的概念,它可以用来实现若干新的查询方式。

窗口函数有点像是 SUM()COUNT() 那样的集合函数,但它并不会将多行查询结果合并为一行,而是将结果放回多行当中。也就是说,窗口函数是不需要 GROUP BY 的。

假设我们有一张 “班级学生人数” 表:

mysql> select * from classes;
+--------+-----------+
| name | stu_count |
+--------+-----------+
| class1 | 41 |
| class2 | 43 |
| class3 | 57 |
| class4 | 57 |
| class5 | 37 |
+--------+-----------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读

如果我要对班级人数从小到大进行排名,可以这样利用窗口函数:

mysql> select *, rank() over w as `rank` from classes
-> window w as (order by stu_count);
+--------+-----------+------+
| name | stu_count | rank |
+--------+-----------+------+
| class537 | 1 |
| class141 | 2 |
| class243 | 3 |
| class357 | 4 |
| class457 | 4 |
+--------+-----------+------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读

在这里我们创建了名为 w 的 window,规定它对 stu_count 字段进行排序,然后在 select 子句中对 w 执行 rank() 方法,将结果输出为 rank 字段。

其实,window 的创建是可选的。例如我要在每一行中加入学生总数,则可以这样:

mysql> select *, sum(stu_count) over() as total_count
-> from classes;
+--------+-----------+-------------+
| name | stu_count | total_count |
+--------+-----------+-------------+
| class1 | 41 | 235 |
| class2 | 43 | 235 |
| class3 | 57 | 235 |
| class4 | 57 | 235 |
| class5 | 37 | 235 |
+--------+-----------+-------------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读

这样做有什么用呢?这样我们就可以一次性将每个班级的学生人数占比查出来了:

mysql> select *,
-> (stu_count)/(sum(stu_count) over()) as rate
-> from classes;
+--------+-----------+--------+
| name | stu_count | rate |
+--------+-----------+--------+
| class141 | 0.1745 |
| class243 | 0.1830 |
| class357 | 0.2426 |
| class457 | 0.2426 |
| class537 | 0.1574 |
+--------+-----------+--------+5 rows in set (0.00 sec)
AI 代码解读



原文发布时间为:2018-05-12

本文作者:捏造的信仰

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