背景及目标

厦门游家公司（）用于员工培训和分享。 针对用户群为已经使用过mysql环境，并有一定开发经验的工程师 针对高并发，海量数据的互联网环境。 本文语言为口语，非学术标准用语。 以实战和解决具体问题为主要目标，非应试，非常规教育。友情提醒，在校生学习本教程可能对成绩提高有害无益。

非技术挑战，非高端架构师培训，请高手自动忽略。

Mysql 执行优化

认识数据索引.

为什么使用数据索引能提高效率

数据索引的存储是有序的

在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的 极端情况下，数据索引的查询效率为二分法查询效率，趋近于 log2(N) 如何理解数据索引的结构

数据索引通常默认采用btree索引，（内存表也使用了hash索引）。

单一有序排序序列是查找效率最高的（二分查找，或者说折半查找），使用树形索引的目的是为了达到快速的更新和增删操作。

在极端情况下（比如数据查询需求量非常大，而数据更新需求极少，实时性要求不高，数据规模有限），直接使用单一排序序列，折半查找速度最快。 实战范例 ： ip地址反查

资源： Ip地址对应表，源数据格式为 startip, endip, area

源数据条数为 10万条左右，呈很大的分散性

目标： 需要通过任意ip查询该ip所属地区

性能要求达到每秒1000次以上的查询效率

挑战： 如使用 between … and 数据库操作，无法有效使用索引。

如果每次查询请求需要遍历10万条记录，根本不行。

方法： 一次性排序（只在数据准备中进行，数据可存储在内存序列） 折半查找（每次请求以折半查找方式进行）