01 MySQL 笔记

MySQL基础

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MySQL的概述

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关系型数据库（RDBMS）

• 概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库
  • 就是通过表来存储数据的数据库就是关系型数据库
  • 那不通过表存储数据的数据库就是非关系型数据库
• 特点：
  • 使用表存储数据，格式统一，便于维护
  • 使用SQL语言操作，标准统一，使用方便

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SQL

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SQL通用语法

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1. SQL语句可以单行或多行书写，以 分号 结尾
2. SQL语句可以使用 空格 / 缩进 来增强语句的可读性
3. MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字 建议使用 大写
4. 单行注释：-- 注释内容 或 # 注释内容
5. 多行注释：/* 注释内容 */

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SQL的分类

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DDL

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数据库操作

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查询

• 查询所有数据库

  show databases;

• 查询当前数据库

  show database();

• 创建数据库

  • if not exists 参数来解决这个问题，数据库不存在, 则创建该数据库，如果存在，则不创建
  • utf8mb4：支持4个字节

  create database 
  [ if not exists ] 数据库名 
  [ default charset 字符集 ] 
  [ collate 排序规则 ];
  
  -- [] 中是可以选择加不加

• 删除数据库

  • 加上参数 if exists ，如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除

  drop database [ if exists ] 数据库名;

• 切换数据库

  use 数据库名;

• 查看当前所在的数据库

  select database();

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表操作

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查询

• 查询当前数据库所有表

show tables;

• 查询表结构

  • 通过这条指令，我们可以查看到指定表的字段，字段的类型、是否可以为NULL，是否存在默认值等信息

  desc 表名;

• 查询指定表的建表语句

show create table 表名;

创建

• 创建表结构

  CREATE TABLE 表名(
  	字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ],
  	字段2 字段2类型 [ COMMENT 字段2注释 ],
  	字段3 字段3类型 [ COMMENT 字段3注释 ],
  	......
  	字段n 字段n类型 [ COMMENT 字段n注释 ]
  ) [ COMMENT 表注释 ];

数据类型

1. 数值类型

   

2. 字符串类型

   

   • blob 是描述二进制数据的，text 是描述文本数据的
   • char 是 定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关
   • varchar 是 变长字符串，指定的长度为最大占用长度 。相对来说，char的性能会更高些

3. 日期时间类型

   

修改

• 添加字段

  alter table 表名 add 字段名 数据类型(长度) [comment 注释] [约束];

• 修改数据类型

  alter table 表名 modify 字段名 新数据类型(长度);

• 修改字段名和字段类型

  alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 类型(长度) [comment 注释] [约束];

• 删除字段

  alter table 表名 drop 字段名;

• 修改表名

  alter table 表名 rename to 新表名;

删除

• 删除表

  drop table [if exists] 表名;

• 删除指定表，并重新创建该表

  truncate table 表名;

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DML

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• 添加数据（INSERT）

• 修改数据（UPDATE）

• 删除数据（DELETE）

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添加数据

• 给 指定字段 添加数据

  insert into 表名(字段名1, 字段名2, ...) values (值1, 值2, ...);

• 给 全部字段 添加数据

  insert into 表名 values (值1, 值2, ...);

• 批量 添加数据

  insert into 表名(字段名1, 字段名2, ...) values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

  insert into 表名 values (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

注意事项：

1. 插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序是一一对应的
2. 字符串和日期型数据应该包含在引号中
3. 插入的数据大小，应该在字段的规定范围内

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修改数据

update 表名 set 字段名1 = 值1, 字段名2 = 值2, ... [where 条件];

注意事项：

• 修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据

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删除数据

delete from 表名 [where 条件]

注意事项：

1. delete 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数据

2. delete 语句不能删除某一个字段的值（可以使用 update，将该字段值置为NULL即可）

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DQL

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查询关键字：select

DQL的语法结构：

SELECT
		字段列表
FROM
		表名列表
WHERE
		条件列表
GROUP BY
		分组字段列表
HAVING
		分组后条件列表
ORDER BY
		排序字段列表
LIMIT
		分页参数

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基本查询（不带任何条件）

• 查询多个字段

  select 字段1, 字段2, 字段3... from 表名;

  select * from 表名;

• 设置别名

  select 字段1 [as 别名1], 字段2 [as 别名2] ... from 表名;
  
  -- 设置别名字段要用 字符串 形式

• 去除重复记录

  select distinct 字段列表 from 表名;

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条件查询（where）

select 字段列表 from 表名 where 条件列表;

• 条件列表：

  

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聚合函数（count、max、min、avg、sum）

将一列数据作为一个整体，进行纵向计算

语法：

select 聚合函数(字段列表) from 表名;

注意事项：

• NULL 值是不参与所有聚合函数运算的

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分组查询（group by）

select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件];

• where 与 having 的区别：
  • 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件，不参与分组；而having是分组之后对结果进行过滤
  • 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以

注意事项：

1. 分组之后，查询的字段一般为 分组之后的字段 和 聚合函数，查询其他字段无任何意义

2. 执行顺序：where > 聚合函数 > having

3. 支持多字段分组, 具体语法为：

   group by columnA, columnB

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排序查询（order by）

select 字段列表 from 表名 order by 字段1 排序方式1 , 字段2 排序方式2;

• 排序方式：
  • asc：升序（默认值）
  • desc：降序

注意事项：

1. 如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序
2. 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC

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分页查询（limit）

select 字段列表 from 表名 limit 起始索引, 查询记录数;

注意事项：

1. 起始索引从 0 开始，起始索引 = （查询页码 - 1） 每页显示记录数*
2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是 limit
3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10

DQL语句的执行顺序：

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DCL

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管理用户

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• 查询用户

  use mysql;
  
  select * from user;

• 创建用户

  create user '用户名'@'主机名' identified by '密码';

• 修改用户密码

  alter user '用户名'@'主机名' identified with mysql_native_password by '新密码';

• 删除用户

  drop user '用户名'@'主机名';

注意事项：

1. 在MySQL中需要通过 用户名@主机名 的方式，来唯一标识一个用户
2. 主机名可以使用 % 通配
3. 这类SQL开发人员操作的比较少，主要是DBA（ Database Administrator 数据库管理员）使用

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权限控制

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• 查询权限

  show grants for '用户名'@'主机名';

• 赋予权限

  grant 权限列表 on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';
  
  -- 所有权限可以用 all

• 撤销权限

  revoke 权限列表 on 数据库名.表名 from '用户名'@'主机名';

注意事项：

1. 多个权限之间，使用 逗号 分隔
2. 授权时， 数据库名和表名可以使用 * 进行通配，代表所有

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函数

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字符串函数

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• 字符串拼接，将S1，S2，… Sn拼接成一个字符串

  concat(S1, S2, ... Sn)

• 将字符串 str 全部转为 小写

  lower(str)

• 将字符串 str 全部转为 大写

  upper(str)

• 左填充，用字符串 pad 对 str 的 左边 进行填充，达到n个字符串长度

  lpad(str, n, pad)

• 右填充，用字符串 pad 对 str 的 右边 进行填充，达到n个字符串长度

  rpad(str, n, pad)

• 去掉字符串头部和尾部的空格

  trim(str)

• 返回从字符串 str 从 start 位置起的 len 个长度的字符串

  substring(str, start, len)

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数值函数

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• 向上取整

  ceil(x)

• 向下取整

  floor(x)

• 返回 x/y 的模

  mod(x, y)

• 返回 0 ~ 1 内的随机数

  rand()

• 求参数 x 的四舍五入的值，保留 y 位小数

  round(x, y)

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日期函数

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• 返回当前日期

  curdate()

• 返回当前时间

  curtime()

• 返回当前日期和时间

  now()

• 获取指定 date 的年份

  year(date)

• 获取指定 date 的月份

  month(date)

• 获取指定 date 的日期

  day(date)

• 返回一个日期/时间值加上一个时间间隔 expr 后的时间值

  date_add(date, interval expr type)

• 返回起始时间 date1 和 结束时间 date2 之间的天数

  datediff(date1, date2)

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流程函数

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• 如果 value 为 true ，则返回 t ，否则返回 f

  if(value, t, f)

• 如果 value1 不为空，返回 value1，否则返回 value2

  ifnull(value1, value2)

• 如果 val1 为 true ，返回 res1，… 否则返回 default 默认值

  case when [val1] then [res1]  ...  else [default] end
  
  -- when [val1] then [res1] 这个可以写多个
  -- res 是 result

• 如果 expr 的值等于 val1 ，返回 res1，… 否则返回 default 默认值

  case [expr] when [val1] then [res1]  ...  else [default] end 

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约束

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概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据

• 非空约束：限制该字段的数据不能为 null

  not null

• 唯一约束：保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的

  unique

• 主键约束：主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一

  primary key
  
  -- 自增
  auto_increment

• 默认约束：保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值

  default

• 检查约束：保证字段值满足某一个条件 （8.0.16版本之后）

  check

• 外键约束：用来让两张表的数据之间建立连接，保证数据的一致性和完整性

  foreign key

注意事项：约束是作用于表中字段上的，可以在 创建表 / 修改表 的时候添加约束

eg：

create table student{
    id int primary key auto_increment comment "主键",
    name varchar(10) not null unique comment "姓名",
    age int check (age > 0 && age <= 120) comment "年龄",
    status char(1) default "1" comment "状态",
    gender char(1) comment "性别"
} comment "用户表"

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外键约束

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概念：用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性

• 添加外键

  create table 表名{
  	字段名 数据类型,
  	
  	...
  	
  	[constraint] [外键名称] foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名)
  };

  alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key(外键名称) references 主表(主表列名);

  eg：

  -- 添加外键
  
  alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key (dept_id) references dept(id);

• 删除外键

  alter table 表名 drop foreign key 外键名称;

  eg：

  alter table emp drop foreign key fk_emp_dept_id;

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删除 / 更新行为

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概念：添加了外键之后，再删除父表数据时产生的约束行为

具体语法：

alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key (外键字段) references 主表名 (主表字段名) on update cascade on delete cascade;

alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key (外键字段) references 主表名 (主表字段名) on update set null on delete set null;

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多表查询

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多表关系

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一对多（多对一）

• 在多的一方建立外键，指向一的一方的主键

多对多

• 建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键

一对一

• 在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的 ( UNIQUE )

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多表查询概述

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• 多表查询就是指从多张表中查询数据

• 笛卡尔积: 笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合 A 集合 和 B 集合的所有组合情况

• 在多表查询中，我们是需要消除无效的笛卡尔积的，只保留两张表关联部分的数据

  eg：

  select * from emp , dept where emp.dept_id = dept.id;

多表查询分类：

• 连接查询

  • 内连接：相当于查询A、B交集部分数据

  • 外连接

    • 左外连接：查询 左表 所有数据，以及两张表交集部分数据
    • 右外连接：查询 右表 所有数据，以及两张表交集部分数据

  • 自连接：当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名

• 子查询

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内连接

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• 隐式内连接

  select 字段列表 from 表1 , 表2 where 条件 ... ;

• 显示内连接

  select 字段列表 from 表1 [ inner ] join 表2 on 连接条件 ... ;

eg：

-- 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (隐式内连接实现)
-- 表结构：emp、dept
-- 连接条件：emp.dept_id = dept.id
select emp.name, dept.name from emp, dept where emp.dept_id = dept.id;

select e.name, d.name from emp e, dept d where e.dept_id = d.id;
-- 如果对表起了别名，就只能使用别名操作了

-- 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (显式内连接实现)
-- 表结构：emp、dept
-- 连接条件：emp.dept_id = dept.id
select e.name, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id;

对表起别名：

1. tablea as 别名1 , tableb as 别名2 ;

2. tablea 别名1 , tableb 别名2 ;

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外连接

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左外连接：相当于查询 表1（左表）的所有数据，当然也包含 表1 和 表2 交集部分的数据

select 字段列表 from 表1 left [outer] join 表2 on 条件...;

右外连接：相当于查询 表2 （右表）的所有数据，当然也包含 表1 和 表2 交集部分的数据

select 字段列表 from 表1 right [outer] join 表2 on 条件...;

eg：

-- 查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息（左外连接）
-- 表结构：emp、dept
-- 连接条件：emp.dept_id = dept.id
select e.*, d.name from emp e left [outer] join dept d on e.dept_id = d.id;

-- 查询dept表的所有数据, 和对应的员工信息（右外连接）
select d.*, e.name from emp e right [outer] join dept d on e.dept_id = d.id;

在日常开发使用时，更偏向于左外连接

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自连接

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自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询

select 字段列表 from 表A 别名A join 表A 别名B on 条件...;

eg：

-- 查询员工 及其 所属领导的名字
-- 表结构: emp
select a.name, b.name from emp a, emp b where a.managerid = b.id;


-- 查询所有员工 emp 及其领导的名字 emp , 如果员工没有领导, 也需要查询出来
-- 表结构: emp a , emp b
select a.name '员工', b.name '领导' from emp a left join emp b on a.managerid = b.id;

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联合查询

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union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集

select 字段列表 from 表A ...
union[ALL]
select 字段列表 from 表B ...;

eg：

-- 将薪资低于 5000 的员工 , 和 年龄大于 50 岁的员工全部查询出来

select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;

注意事项：

1. 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致
2. union all 会将 全部的数据直接合并 在一起，union 会对合并之后的数据 去重

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子查询

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SQL语句中嵌套 select 语句，称为嵌套查询，又称子查询

子查询外部的语句可以是 insert / update / delete / select 的任何一个

select * from t1 where column1 = (select column1 from t2);

根据 子查询结果 不同，分为：

1. 标量子查询（子查询结果为单个值）

2. 列子查询（子查询结果为一列）

3. 行子查询（子查询结果为一行）

4. 表子查询（子查询结果为多行多列）

根据 子查询位置 ，分为：

1. where 之后
2. from 之后
3. select 之后

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标量子查询

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子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等），最简单的形式，这种子查询称为 标量子查询

常用的操作符：=、<>、>、>、=、<、<=

eg：

-- 查询 "销售部" 的所有员工信息
-- a. 查询 "销售部" 部门ID
select id from dept where name = '销售部';
-- b. 根据 "销售部" 部门ID, 查询员工信息
select * from emp where dept_id = 4;

select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部');


-- 查询在 "方东白" 入职之后的员工信息
-- a.  查询 "方东白" 的入职日期
select entrydate from emp where name = "房东白";
-- b.  查询指定入职日期之后入职的员工信息
select * from emp where entrydate > '2009-02-12';

select * from emp where entrydate > (select entrydate from emp where name = "房东白");

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列子查询

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列子查询：子查询返回的结果是一列（可以是多行）

常用的操作符：in 、not in 、 any 、some 、 all

eg：

-- 查询 "销售部" 和 "市场部" 的所有员工信息
-- a. 查询 "销售部" 和 "市场部" 的部门ID
select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部';

-- b. 根据部门ID, 查询员工信息
select * from emp where dept_id in (2, 4);

select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');


-- 查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息
-- a. 查询所有 财务部 人员工资
select id from dept where name = "财务部";

select salary from emp where dept_id = 3;

select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = "财务部");

-- b. 查询比 财务部 所有人工资都高的员工信息
select * from emp where salary > all (select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = "财务部"));


-- 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息
-- a. 查询研发部所有人工资
select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = "研发部");

-- b. 查询比研发部其中任意一人工资高的员工信息
select * from emp where salary > any (select salary from emp where dept_id = (select id from dept where name = "研发部"));

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行子查询

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行子查询：子查询返回的结果是一行（可以是多列）

常用的操作符：= 、<> 、in 、not in

eg：

-- 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息
-- a. 查询 "张无忌" 的薪资及直属领导
select salary, managerid from emp where name = "张无忌";
-- b. 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息
select * from emp where (salary, managerid) = (select salary, managerid from emp where name = "张无忌");

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表子查询

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表子查询：子查询返回的结果是多行多列

常用的操作符：in

eg：

-- 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
-- a. 查询 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资
select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥';

-- b. 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
select * from emp where (job, salary) in (select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥');


-- 查询入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息 , 及其部门信息
-- a. 入职日期是 "2006-01-01" 之后的员工信息
select * from emp where entrydate > '2006-01-01';

-- b. 查询这部分员工, 对应的部门信息
select e.*, d.* from (select * from emp where entrydate > '2006-01-01') e left join dept d on e.dept_id = d.id;

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事务

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事务 是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作 要么 同时成功 ，要么 同时失败

回滚事务：把数据恢复到事务开始之前的状态

默认MySQL的事务是自动提交的，也就是说，当执行完一条DML语句时，MySQL会立即隐式的提交事务

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控制事务

方式一：

• 查看 / 设置事务提交方式

  select @@autocommit;  -- 查看事务的自动提交方式
  -- 1 自动提交
  -- 0 手动提交
  
  set @@autocommit = 0;  -- 设置为手动提交

• 提交事务

  commit;

• 回滚事务

  rollback;

eg：

select @@autocommit;

set @@autocommit = 0;

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';

-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';

-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;

-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
rollback;

方式二：

• 开启事务

  start transaction;
  -- 或者
  start begin;

• 提交事务

  commit;

• 回滚事务

  rollback;

eg：

start transaction;  -- 开启事务

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';

-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';

-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;

-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
rollback;

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事务四大特性（简称：ACID）

1. 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
2. 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
3. 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
4. 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

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并发事务问题

指：多个并发执行事务在操作同一数据库时所引发的一系列的问题

• 赃读：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据

  

• 不可重复读：一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同

  

• 幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据已经存在，好像出现了 “幻影”

  

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事务的隔离级别

是用来解决并发事务所带来的问题的

• 查看事务隔离级别

  select @@transaction_isolation

• 设置事务隔离级别

  set [session|global] transaction isolation level {read uncommitted | read committed | repeatable read | serializable};
  
  -- session：指对当前的会话窗口有效
  -- global：指对所有的会话窗口有效

注意：事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低

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MySQL进阶

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存储引擎

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MySQL的体系结构

• 连接层
  • 主要处理客户端的连接，进行用户认证、授权、校验等相关操作
• 服务层
  • 主要完成SQL的接口、SQL的解析、SQL的优化，跨服务引擎的操作等
• 引擎层
  • 索引是在存储引擎层实现的，这个就说明不同的存储引擎的索引结构是不同的
• 存储层
  • 主要把数据库对应的数据、索引以及日志文件存储起来

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存储引擎介绍

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式 。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。

• 在创建表的时候，指定存储引擎

  create table 表名{
  	字段1 字段1类型 [comment 字段1注释],
  	
  	...
  
  	字段n 字段n类型 [comment 字段n注释]
  }engine = innodb [comment 表注释];

• 查询当前数据库支持的存储引擎

  show engines;

  

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存储引擎特点

• InnoDB

  • InnoDB是一种 兼顾高可靠性和高性能 的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB是默认的MySQL 存储引擎

  • 特点：

    • DML（增删改） 操作遵循 ACID 模型，支持 事务
    • 行级锁，提高并发访问性能
    • 支持 外键 FOREIGN KEY 约束，保证数据的完整性和正确性

  • 文件：

    • xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个 表空间文件 ，存储该表的表结构（ frm-早期的 、sdi-新版的 ）、数据 和 索引

      # 通过该指令就可以从ibd文件中提取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表的表结构
      ibd2sdi xxx.ibd

  • 逻辑存储结构

    

    • 表空间 : InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd 文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多个Segment段。
    • 段 : 表空间是由各个段组成的， 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。InnoDB中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
    • 区 : 区是表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K， 即一个区中一共有64个连续的页。
    • 页 : 页是组成区的最小单元，页也是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
    • 行 : InnoDB 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段。

• MyISAM

  • MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎
  • 特点：
    • 不支持事务，不支持外键
    • 支持表锁，不支持行锁
    • 访问速度快
  • 文件：
    • xxx.sdi：存储表结构信息
    • xxx.MYD：存储数据
    • xxx.MYI：存储索引

• Memory

  • Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用
  • 特点：
    • 内存存放
    • hash索引（默认）
  • 文件：
    • xxx.sdi：存储表结构信息

InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别：

• InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。
• InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。
• InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。

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存储引擎的选择

• InnoDB：是Mysql的默认存储引擎，**支持事务、外键 **。如果应用 对事务的完整性有比较高的要求 ，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
• MyISAM ： 如果应用是 以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作 ，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，一般是 存储业务系统的非核心业务 ，那么选择这个存储引擎是非常合适的。
  • 现在大多数情况已经被 MongoDB 取代了
• MEMORY：将所有数据保存在内存中， 访问速度快 ，通常 用于临时表及缓存 。MEMORY的缺陷就是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。
  • 现在大多数情况已经被 Redis 取代了

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索引

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docker下部署mysql出现的问题

sudo lsof -i:3306

sudo kill 上面指令找到的pid

docker pull mysql:8.0.26

docker run --name mysql --restart=always -v /home/ljaer/mysql:/var/lib/mysql -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -e TZ=Asia/Shanghai -d mysql:8.0.26

docker start mysql

mysql -uroot -proot

# 如果打开表后显示不了中文，用下面指令连接数据库
mysql -uroot -proot --default-character-set=utf8

# 如果进入docker容器后无法输入中文
docker exec -it docker容器ID env LANG=C.UTF-8 bash

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索引的概述

索引（index）是帮助MySQL 高效获取数据 的 数据结构(有序)

优点：

1. 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本
2. 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：

1. 索引列是要占用空间的
2. 索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低

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索引的结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构

• B+Tree 索引
  • 最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+ 树索引
• Hash 索引
  • 底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
• R-tree（空间索引）
  • 空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
• Full-text（全文索引）
  • 是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene、Solr、ES

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二叉树

缺点：

• 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据量情况下，层级较深，检索速度慢
• 解决办法：
  • 可以选择红黑树，红黑树是一棵自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数据，最终形成的数据结构也是一棵平衡的二叉树。
• 红黑树存在的缺点：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢

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B-Tree（多路平衡查找树）

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉

eg：

以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5个指针：

特点：

1. 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
2. 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
3. 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

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B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种

eg：

以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的 b+tree 为例：

上图可得：

1. 绿色 框框起来的部分，是 索引 部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
2. 红色 框框起来的部分，是 数据存储 部分，在其叶子节点中要存储具体的数据

B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

1. 所有的数据都会 出现在叶子节点。
2. 叶子节点形成一个单向链表。
3. 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的

B+Tree 相比较二叉树、B-Tree、Hash的优势：

1. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率更高
2. 对于B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的key-value减少，指针跟着也减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
3. 相对于Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作

注意：

MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

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Hash索引

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

特点：

1. Hash索引 只能用于对等比较 (=，in)，不支持范围查询（between，>，< ，…）
2. 无法利用索引完成排序操作
3. 查询效率高，通常（不存在hash冲突的情况）只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引

存储引擎支持：

在MySQL中，支持hash索引的是Memory存储引擎。 而 InnoDB中具有自适应hash 功能，hash索引是InnoDB存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的

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索引的分类

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在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则：

1. 如果 存在主键 ，主键索引就是聚集索引
2. 如果 不存在主键 ，将使用第一个 唯一（UNIQUE）索引 作为聚集索引
3. 如果表 没有主键，或没有合适的唯一索引 ，则InnoDB 会自动生成一个rowid 作为隐藏的聚集索引

• 聚集索引 的 叶子节点下挂 的是 这一行的数据 。
• 二级索引 的 叶子节点下挂 的是 该字段值对应的主键值。

回表查询： 先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取数据的方式

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索引的语法

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1. 创建索引

   create [unique | fulltext] index index_name on table_name (index_col_name, ...);

2. 查看索引

   show index from table_name;

3. 删除索引

   drop index index_name on table_name;

eg：

-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);


-- phone手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);


-- 为profession、age、status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);


-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);


show index from tb_user;



drop index idx_user_email on tb_user;

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SQL 性能分析

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SQL 执行频率

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-- 可以提供服务器状态信息
-- session 是查看当前会话 
-- global 是查询全局数据 

show [session|global] status

-- 如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次

show global status like 'Com_______'; 
-- 这里是7个 _ 


+---------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| Com_binlog    | 0     |
| Com_commit    | 0     |
| Com_delete    | 0     |
| Com_import    | 0     |
| Com_insert    | 27    |
| Com_repair    | 0     |
| Com_revoke    | 0     |
| Com_select    | 22    |
| Com_signal    | 0     |
| Com_update    | 0     |
| Com_xa_end    | 0     |
+---------------+-------+

-- Com_delete: 删除次数
-- Com_insert: 插入次数
-- Com_select: 查询次数
-- Com_update: 更新次数

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慢查询日志

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慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志 默认没有开启 ，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

-- 查询慢查询日志开关是否开启
show variables like 'slow_query_log';


+----------------+-------+
| Variable_name  | Value |
+----------------+-------+
| slow_query_log | OFF   |
+----------------+-------+

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1

# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow.log

在 docker容器 中修改配置的指令，先进入mysql的容器内，执行下面的指令：

vim /etc/mysql/my.cnf

# 如果执行不成功，要先在容器中安装vim
apt-get install vim

# 若报错 E: Unable to locate package vim
# 需要对 apt进行更新
apt-get update

通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

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profile 详情

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慢查询日志只会记录执行时间超过我们预设的指定时间之后的SQL语句，有一些接近我们预设时间但是小于它的SQL语句也需要优化，这时候就需要 profile 指令。

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了

通过 have_profiling 参数，能够看到当前MySQL是否支持 profile 操作：

select @@have_profiling;


+------------------+
| @@have_profiling |
+------------------+
| YES              |
+------------------+

可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在session/global级别开启profiling：

select @@profiling;

+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           0 |
+-------------+


set profiling = 1;


select @@profiling;

-- 证明开关已经打开了
+-------------+
| @@profiling |
+-------------+
|           1 |
+-------------+

通过如下指令查看指令的执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;



+----------+------------+---------------------------------------+
| Query_ID | Duration   | Query                                 |
+----------+------------+---------------------------------------+
|        1 | 0.00113150 | set profiling = 1                     |
|        2 | 0.00120900 | select @@profiling                    |
|        3 | 0.00056800 | select * from tb_user                 |
|        4 | 0.00155600 | SELECT DATABASE()                     |
|        5 | 0.01656000 | show databases                        |
|        6 | 0.00975675 | show tables                           |
|        7 | 0.00249350 | select * from tb_user                 |
|        8 | 0.00215200 | select * from tb_user where id = 1    |
|        9 | 0.00297975 | select * from tb_user where name = '' |
|       10 | 0.00223900 | select * from tb_user where id = 2    |
+----------+------------+---------------------------------------+

-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;


eg：

show profile for query 10;

+--------------------------------+----------+
| Status                         | Duration |
+--------------------------------+----------+
| starting                       | 0.000210 |
| Executing hook on transaction  | 0.000074 |
| starting                       | 0.000244 |
| checking permissions           | 0.000074 |
| Opening tables                 | 0.000165 |
| init                           | 0.000075 |
| System lock                    | 0.000193 |
| optimizing                     | 0.000081 |
| statistics                     | 0.000239 |
| preparing                      | 0.000087 |
| executing                      | 0.000088 |
| end                            | 0.000069 |
| query end                      | 0.000068 |
| waiting for handler commit     | 0.000111 |
| closing tables                 | 0.000079 |
| freeing items                  | 0.000247 |
| cleaning up                    | 0.000137 |
+--------------------------------+----------+

-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
select profile cpu for query query_id;

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explain 执行计划

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explain 或者 desc命令获取 MySQL 如何执行 select 语句的信息，包括在 select 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序

# 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
explain select 字段列表 from 表名 where 条件;

eg：

explain select * from tb_user where id = 1;

• 说明：比较重要的字段有 type、possible_key、key、key_len

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索引的使用原则

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验证索引效率

1. 首先准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了1000w的记录

2. 先执行下面的SQL语句

   select * from tb_sku where id = 1\G;

3. 执行时间为：

4. 然后再执行下面的SQL语句

   select * from tb_sku where sn = '100000003145001';

5. 执行时间为：

6. 创建一个有关 sn 的索引，就是构建 B+ 树的过程

   create index idx_sku_xn on tb_sku(sn);

7. 再执行上面查询 sn 的SQL语句，执行时间为：

总结：sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数量级的。

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最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则。

最左前缀法则：指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。如果跳跃某一列，索引将会部分失效（后面的字段索引失效）。

eg：

show index from tb_user;

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';

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范围查询

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联合索引中，出现范围查询（>，<），范围查询右侧的列索引失效

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';

• 说明：当范围查询使用 > 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';

• 说明：当范围查询使用 >= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引的

总结：尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <

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索引失效的情况

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索引列运算

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不要在索引列上进行运算操作，索引将失效

eg：

explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';

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字符串不加引号

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字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效

eg：

explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

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模糊匹配

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如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效

eg：

explain select * from tb_user where profession like '%工程';

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or 连接的条件

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用 or 分割开的条件， 如果 or 前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到

-- age没有索引，phone有索引，索引也会失效
explain select * from tb_user where phone = '17799990015' or age = 23;

如果根据 age 字段建立一个索引，则再执行上面的 SQL 语句，结果为：

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数据分布影响

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如果MySQL评估 使用索引比全表更慢 ，则不使用索引

例如：相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是因为为MySQL在查询时，会评估 使用索引的效率 与 走全表扫描的效率 ，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

同理，is null 、is not null 是否走索引，得具体情况具体分析，并不是固定的。

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SQL 提示

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SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中 加入一些人为的提示 来达到化操作的目的。

注意：MySQL优先选择联合索引，这是MySQL自动选择的结果。

1. use index：建议 MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进

   行评估）

   explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

2. ignore index：忽略 指定的索引

   explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

3. force index：强制 使用索引

   explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

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覆盖索引

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覆盖索引 是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到。

尽量使用 覆盖索引，减少使用select *

在 explain 字段中的 extra 那一项中：

• Using where; Using Index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
• Using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询（有的SQL语句需要先查辅助索引，如果辅助索引上面有些字段查询不到，则再查询聚集索引，根据id值查询到对应的行数据）数据

问题：一张表, 有四个字段（id, username, password, status）, 由于数据量大, 需要对以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案：

select id,username,password from tb_user where username = 'itcast'

答案： 针对于 username, password建立联合索引，SQL语句为：

create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);

这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。

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前缀索引

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当字段类型为字符串（varchar，text，longtext等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。

前缀索引：可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率

create index idx_xxxx on table_name(column(n));

前缀长度：可以根据 索引的选择性 来决定，而选择性是指 不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高。

唯一索引 的选择性是 1 ，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

-- 查看索引选择性的方法

select count(distinct(email)) / count(*) from tb_user;


+-----------------------------------+
| count(distinct(email)) / count(*) |
+-----------------------------------+
|                            1.0000 |
+-----------------------------------+


select count(distinct substring(email, 1, 10)) / count(*) from tb_user;


+----------------------------------------------------+
| count(distinct substring(email, 1, 10)) / count(*) |
+----------------------------------------------------+
|                                             1.0000 |
+----------------------------------------------------+

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单列索引 与 联合索引

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单列索引：即一个索引只包含单个列。

联合索引：即一个索引包含了多个列。

如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引，因为联合索引如果设计得当，可以减少回表查询。

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索引设计原则

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1. 针对于 数据量较大 ，且 查询比较频繁 的表建立索引
2. 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、**分组（group by）**操作的字段建立索引
3. 尽量选择 区分度高的列 作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高
4. 如果是 字符串类型 的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立 前缀索引
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率
6. 要 控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率
7. 如果索引列 不能存储 NULL 值，请在创建表时使用 NOT NULL 约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询

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SQL 优化

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插入优化

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insert 优化

1. 批量插入

   insert into tb_user values("1", "test1"), ("2", "test2"), ("3", "test3");

2. 手动事务提交

   start transaction;
   insert into tb_user values("1", "test1"), ("2", "test2"), ("3", "test3");
   ....
   commit;

3. 主键顺序插入

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大批量数据插入

如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的 load指令 进行插入

• 在 load指令 中数据之间通过 , 分隔

  -- 客户端连接服务端时，加上参数 -–local-infile
  mysql –-local-infile -uroot -p
  
  -- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
  set global local_infile = 1;
  
  -- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
  load data local infile '/xxx.sql' into table tb_user fields terminated by ',' lines terminated by '\n' ;

• 将 sql 文件拷贝到docker容器

  docker cp /本地路径/your_file.sql 容器名称:/容器路径/your_file.sql

  docker cp /load_user_100w_sort.sql mysql:/load_user_100w_sort.sql

主键 顺序插入 性能高于 乱序插入

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主键优化

1. 数据组织方式

   • 在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为 索引组织表（IOT）

   

2. 页分裂

   • 页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了 2-N 行（也就是说每个页至少包含两行数据）数据(如果一行数据过大，会行溢出)，根据主键排列

   • 主键顺序插入效果：

   

   • 主键乱序插入效果：

     • 如果原始的页数据为下图，插入一个id值为50的新数据

       

     • 之后进行 页分裂，效果如下：

       

     • 最后输出的结果：

       

3. 页合并

   • 当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用

   • 起始的索引结构如下：

     

   • 当页中删除的记录达到 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将 两个页合并 以优化空间使用

     

   • 注意：

     • MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定

4. 主键设计原则

   • 满足业务需求的情况下，尽量 降低主键的长度（是根据二级索引说的，因为二级索引的叶子节点的磁盘空间存储的是主键值）
   • 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
   • 尽量 不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身份证号
   • 业务操作时，避免对主键的修改

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order by 优化

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MySQL的排序分为以下两种情况：

1. Using filesort : 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后 在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作 ，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
2. Using index : 通过有序索引 顺序扫描直接 返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高

总结：Using index 的性能高，而 Using filesort 的性能低，我们在 优化排序操作时，尽量要优化为 Using index

-- age字段无索引，执行SQL语句
explain select id, age, phone from tb_user order by age;

-- 建立关于age、phone的联合索引
explain select id, age, phone from tb_user order by age, phone;

-- 建立age升序，phone降序的联合索引
-- 注意：每个索引默认按照升序排列
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);

explain select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;

• 先按照 age 升序排列，如果 age 相同，再按照 phone 降序排列

总结：

1. 根据排序字段 建立合适的索引，多字段排序时，也 遵循最左前缀法则
2. 尽量 使用覆盖索引
3. 多字段排序, 一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（asc / desc）
4. 如果 不可避免的出现 filesort ，大数据量排序时，可以 适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size (默认256k)

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group by 优化

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1. 在分组操作时，可以 通过索引 来提高效率
2. 分组操作时，索引的使用也是 满足最左前缀法则 的

-- 首先建立 profession、age、status 的联合索引
-- 根据 age 进行分组查询
explain select age, count(*) from tb_user group by age;

-- 根据 age 进行分组查询，并提前根据 profession 进行过滤
explain select age, count(*) from tb_user where profession = '软件工程' group by age;

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limit 优化

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在数据量比较大时，如果进行 limit 分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低

优化思路：一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化

eg：

select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 9000000,10) a where t.id = a.id;

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count 优化

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select count(*) from tb_user;

• 在 MyISAM 引擎把一个表的总行数存在磁盘上，因此执行 count(*) 时候会直接返回这个数，效率很高
• 在 InnoDB 引擎执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数，效率不高

优化思路：自己计数

用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)

按照效率排序的话，count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以 尽量使用 count(*) 。

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update 优化

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• 在执行下面的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放

  update course set name = 'javaEE' where id = 1;

• 然而，当我们开启多个事务，在执行下面的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁。 导致该update语句的性能大大降低

  update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP';

总结：InnoDB 的 行锁 是 针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会 从行锁升级为表锁

所以 要尽量根据 主键/ 索引字段 进行数据更新

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视图 / 存储过程 / 触发器

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视图（view）

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视图（View）：是一种 虚拟存在的表 。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的

简单说，视图 只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。

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语法

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• 创建

  create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with[cascaded | local] check option];

  eg：

  -- 创建视图
  create or replace view stu_v_1 as select id, name from itcast.tb_user where id <= 10;

  

• 查询

  -- 查看创建视图语句
  show create view 视图名称;
  
  -- 查看视图数据
  select * from 视图名称 ...;

  eg：

  show create view stu_v_1;

  

  -- 与表操作是一样的
  select * from stu_v_1 where id = 3;

  

• 修改

  -- or replace 在创建时候可以不加，但是修改的时候要加上
  create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with[cascaded | local] check option];

  alter view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with[cascaded | local] check option];

  eg：

  create or replace view stu_v_1 as select id, name, profession from itcast.tb_user where id <= 10;

  alter view stu_v_1 as select id, name from itcast.tb_user where id <= 10;

• 删除

  drop view [if exists] 视图名称 [,视图名称]...

  eg：

  drop view if exists stu_v_1;

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检查选项

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当使用 with check option 子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如：插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。 MySQL允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，mysql提供了两个选项： cascaded 和 local ，默认值为 cascaded 。

1. cascaded（级联）

   with check option 如果上一层有这个选项，则会传递给下一层。

   

   • 比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 cascaded，但是v1视图创建时未指定检查选项。 则在执行检查时，不仅会检查v2，还会级联检查v2的关联视图v1

2. local（本地）

   

   • 比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 local ，但是v1视图创建时未指定检查选项。 则在执行检查时，知会检查v2，不会检查v2的关联视图v1。

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视图的更新

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不是说所有的视图都可以进行增删改。要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：

1. 聚合函数或窗口函数（sum()、 min()、 max()、 count()等）
2. distinct
3. group by
4. having
5. union 或者 union all

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视图的作用

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1. 简单
   • 简化用户的操作、理解。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件
2. 安全
   • 数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据
3. 数据独立
   • 视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响

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存储过程（procedure）

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存储过程：是 事先经过编译并存储在数据库中的一段 SQL 语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的

简而言之，就是 数据库 SQL 语言层面的代码封装与重用

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存储过程的特点

1. 封装，复用
   • 可以把某一业务SQL封装在存储过程中，需要用到的时候直接调用即可
2. 可以接收参数，也可以返回数据
   • 在存储过程中，可以传递参数，也可以接收返回值
3. 减少网络交互，效率提升
   • 如果涉及到多条SQL，每执行一次都是一次网络传输。而如果封装在存储过程中，我们只需要网络交互一次可能就可以了

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基本语法

• 创建

  create procedure 存储过程名称([参数列表])
  begin
  
  	-- SQL语句
  
  end;

• 调用

  call 名称([参数]);

• 查看

  -- 查询指定数据库的存储过程及状态信息
  select * from information_schema.routines where routine_schema = "xxx"

  -- 查询某个存储过程的定义
  show create procedure 存储过程名称;

• 删除

  drop procedure [if exists] 存储过程名称;

eg：

-- 存储过程的基本语法
-- 创建
create procedure p1()
begin
    select count(*) from tb_user;
end;

-- 调用
call p1();

-- 查看
select * from information_schema.ROUTINES where ROUTINE_SCHEMA = 'itcast';

show create procedure p1;

-- 删除

drop procedure if exists p1;

注意：在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字 delimiter 指定SQL语句的结束符。

# 含义是 $$ 为结束符号
delimiter $$

# 所以之后在xshell命令行中写存储过程创建的语句是：
create procedure p1()
begin
    select count(*) from tb_user;
end$$
# 这样可以避免出现 ; 但没执行完指令的情况

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变量

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系统变量

系统变量 是MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量（ global ）、会话变量（ session，这个是 默认的 ）

1. 查看系统变量

   -- 查看所有系统变量
   show [session|global] variables;

   -- 可以通过 like 模糊匹配方式查找变量
   show [session|global] variables like "...";

   -- 查看指定变量的值
   select @@[session|global] 系统变量名;

2. 设置系统变量

   set [session|global] 系统变量名=值;
   
   set @@[session|global]系统变量名=值;

eg：

-- 变量：系统变量
-- 查看系统变量
show variables;

-- 查看与事务提交相关的系统变量
show session variables like "auto%";

show global variables like "auto%";

select @@autocommit;
-- 1 开启  0 关闭

-- 设置系统变量
set session autocommit = 0;

set @@session.autocommit = 1;

注意：

1. 如果没有指定 session / global，默认是 session，会话变量。

   • 全局变量（global）：全局变量针对于所有的会话。

   • 会话变量（session）：会话变量针对于单个会话，在另外一个会话窗口就不生效了

2. mysql 服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在 /etc/my.cnf 中配置

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用户自定义变量

用户定义变量 是用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用 @变量名 使用就可以。其作用域为 当前连接

• 赋值

  set @var_name = expr [, @var_name = expr] ... ;
  
  set @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;

  select @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;
  
  -- 将 select 字段名 from 表名 获得的值赋给 @var_name
  select 字段名 into @var_name from 表名;

• 使用

  select @var_name ;

eg：

-- 变量：用户变量
-- 赋值
set @myname = 'itcast';
set @myage := 10;
set @mygender := '男', @myhobby = 'java';

select @mycolor := 'red';

select count(*) into @mycount from tb_user;


-- 使用
select @myname, @myage, @mygender, @myhobby;

select @mycolor, @mycount;

注意：用户定义的变量 无需对其进行声明或初始化 ，只不过获取到的值为 NULL

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局部变量

局部变量 是根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要 declare 声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是 在其内声明的 begin … end 块

• 声明

  declare 变量名 变量类型[default ...];

  • 变量类型就是数据库字段类型：int、bigint、char、varchar、date、time等

• 赋值

  set 变量名 = 值;
  
  set 变量名 := 值;
  
  select 字段名 into 变量名 from 表名...;

eg：

-- 变量：局部变量
-- 声明  declare
-- 赋值
create procedure p2()
begin

    declare  stu_count int default 0;

    set stu_count := 100;

    select count(*) into stu_count from tb_user;

    select stu_count;

end;

-- 调用存储过程
call p2();

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if

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语法

if 条件1 then
	...
elseif 条件2 then     -- 可选
	...
else				-- 可选
	...
end if；

按照顺序判断

eg：

-- 根据定义的分数score变量，判定当前分数对应的分数等级

create procedure p3()
begin

	declare score int default 58;
	declare result varchar(10);
	if score >= 85 then
		set result := '优秀';
	elseif score >= 60 then
		set result := '及格';
	else
		set result := '不及格';
	end if;
	
	select result;
	
end;

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存储过程的参数

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参数的类型，主要分为以下三种：in、out、inout

语法

create procedure 存储过程名称([in / out / inout 参数名 参数类型])
begin
	...  -- SQL语句
end;

eg：

-- 根据传入（in）参数score，判定当前分数对应的分数等级，并返回（out）

create procedure p4(in score int, out result varchar(10))
begin

	if score >= 85 then
		set result := '优秀';
	elseif score >= 60 then
		set result := '及格';
	else
		set result := '不及格';
	end if;
	
end;

-- 调用
call p4(68, @result);
select @result;

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case

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case结构及作用，和MySQL基础中的流程控制函数很类似

语法

• 第一种格式

  case case_value
  	when when_value1 then statement_list1
  	[when when_value2 then statement_list2] ...
  	[else statement_list]
  end case;

• 第二种格式

  case case_value
  	when search_condition1 then statement_list1
  	[when search_condition2 then statement_list2] ...
  	[else statement_list]
  end case;

eg：

-- 根据传入的月份，判定月份所属的季节（要求采用case结构）。
-- 1-3月份，为第一季度
-- 4-6月份，为第二季度
-- 7-9月份，为第三季度
-- 10-12月份，为第四季度

create procedure p6(in month int)
begin
	declare result varchar(10);
	
	case
		when month >= 1 and month <= 3 then
			set result := '第一季度';
		when month >= 4 and month <= 6 then
			set result := '第二季度';
		when month >= 7 and month <= 9 then
			set result := '第三季度';
		when month >= 10 and month <= 12 then
			set result := '第四季度';
		else
			set result := '非法参数';
	end case;
	
	select concat("您输入的月份为：", month, "，所属的季度为：", result);
end;

call p6(4);

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循环的语法结构

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while

while 循环是有条件的循环控制语句。满足条件后，再执行循环体中的SQL语句 （可以看成 while）

-- 先判定条件，如果条件为true，则执行逻辑，否则，不执行逻辑

while 条件 do
	SQL逻辑...
end while;

eg：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值

create procedure p6(in n int)

begin
	declare total int default 0;
	while n > 0 do
		set total := total + n;
		set n := n - 1;
	end while;
	select total;
end;

call p6(10);

repeat

repeat是有条件的循环控制语句, 当满足 until 声明的条件的时候，则退出循环 （可以看成 do…while）

-- 先执行一次逻辑，然后判定UNTIL条件是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续下一次循环

repeat
	SQL逻辑...
	until 条件
end repeat;

eg：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值

create procedure p7(in n int)

begin
	declare total int default 0;
	
	repeat
		set total := total + n;
		set n := n - 1 ;
	until n <= 0
	end repeat;
	
	select total;
end;

call p7(8);

loop

loop 实现简单的循环，如果不在SQL逻辑中增加退出循环的条件，可以用其来实现简单的死循环

loop 可以配合一下两个语句使用：

1. leave ：配合循环使用，退出循环 （可以看成 for 中的退出条件）
2. iterate：必须用在循环中，作用是跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环 (可以看成 continue)

[begin_label:] loop
	SQL逻辑...
end loop [end_label];

leave label;    -- 退出指定标记的循环体
iterate label;  -- 直接进入下一次循环

eg：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值

create procedure p8(in n int)
begin

	declare total int default 0;
	
	sum : loop
		if n <= 0 then
			leave sum;
		end if;
		
		set total := totl + n;
		set n := n - 1;
	end loop sum;
	
	select total;
end;

call p9(10);

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游标

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游标（CURSOR）是用来 存储查询结果集的数据类型 , 在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理。游标的使用包括 游标的声明、open、fetch 和 close

声明游标

declare 游标名称 cursor for 查询语句;

打开游标

open 游标名称;

获取游标记录

fetch 游标名称 into 变量[,变量 ];

关闭游标

close 游标名称

eg：

-- 根据传入的参数uage，来查询用户表tb_user中，所有的用户年龄小于等于uage的用户姓名（name）和专业（profession），并将用户的姓名和专业插入到所创建的一张新表 (id,name,profession)中

-- 游标

create procedure p11(in uage int)
begin
    -- 先声明变量，再声明游标
    declare uname varchar(100);

    declare upro varchar(100);

    -- 1. 声明游标，来存储查询的结果集
    declare u_cursor cursor for select name, profession from tb_user where age <= uage;

    drop table if exists tb_user_pro;

    -- 2. 创建表结构
    create table if not exists tb_user_pro(
        id int primary key auto_increment,
        name varchar(100),
        profession varchar(100)
    );

    -- 3. 开启游标
    open u_cursor;

    while true do

        -- 4. 获取游标中的记录
        fetch u_cursor into uname, upro;

        -- 5. 插入数据到新表中
        insert into tb_user_pro values (null, uname, upro);

    end while;

    -- 6. 关闭游标
    close u_cursor;

end;

call p11(40);

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条件处理程序

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条件处理程序（Handler）可以用来 定义在流程控制结构执行过程中遇到问题时相应的处理步骤

declare handler_action handler for condition_value [, condition_value] ... statement;

# handler_action 的取值：
	continue: 继续执行当前程序
	exit: 终止执行当前程序

# condition_value 的取值：
	sqlstate sqlstate_value: 状态码，如 02000
	sqlwarning: 所有以01开头的SQLSTATE代码的简写
	not found: 所有以02开头的SQLSTATE代码的简写
	sqlexception: 所有没有被SQLWARNING 或 NOT FOUND捕获的SQLSTATE代码的简写

eg：

-- 问题和上面的问题是一样的
-- 游标

create procedure p11(in uage int)
begin
    -- 先声明变量，再声明游标
    declare uname varchar(100);

    declare upro varchar(100);

    -- 1. 声明游标，来存储查询的结果集
    declare u_cursor cursor for select name, profession from tb_user where age <= uage;

    -- 这是一个条件处理程序，当sql码为02000时，就触发退出程序，并且在退出时关闭游标
    -- 执行这个程序就不会报错
    declare exit handler for sqlstate '02000' close u_cursor;

    drop table if exists tb_user_pro;

    -- 2. 创建表结构
    create table if not exists tb_user_pro(
        id int primary key auto_increment,
        name varchar(100),
        profession varchar(100)
    );

    -- 3. 开启游标
    open u_cursor;

    while true do

        -- 4. 获取游标中的记录
        fetch u_cursor into uname, upro;

        -- 5. 插入数据到新表中
        insert into tb_user_pro values (null, uname, upro);

    end while;

    -- 6. 关闭游标
    close u_cursor;

end;

call p11(40);

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存储函数（function）

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存储函数是有返回值的存储过程，存储函数的参数只能是 in 类型的

create function 存储函数名称([参数列表])
returns type [characteristic ...]
begin
	-- SQL语句
	return ...;
end;

characteristic说明：

• deterministic：相同的输入参数总是产生相同的结果
• no sql：不包含 SQL 语句
• reads sql data：包含读取数据的语句，但不包含写入数据的语句

eg：

-- 存储函数
-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值

create function fun1(n int)
returns int deterministic
begin
    declare total int default 0;

    while n > 0 do
        set total := total + n;
        set n := n - 1;
    end while;

    return total;
end;

-- 5050
select fun1(100);

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触发器（trigger）

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触发器：是与表有关的数据库对象，指在 insert / update / delete 之前（before）或之后（after），触发并执行触发器中定义的SQL语句集合，跟日志差不多

触发器的这种特性可以协助应用在数据库端 确保数据的完整性，日志记录，数据校验等操作

使用别名 old 和 new 来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发

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语法

• 创建

  create trigger trigger_name
  before / after 
  insert / update / delete
  on tbl_name for each row  -- 行级触发器
  begin
  	trigger_stmt;
  end;

• 查看

  show triggers;

• 删除

  drop trigger [schema_name.]trigger_name;
  -- 如果没有指定schema_name，默认为当前数据库

eg：

-- 通过触发器记录 tb_user 表的数据变更日志，将变更日志插入到日志表user_logs中, 包含增加, 修改 , 删除

-- 准备工作
create table user_logs(
	id int(11) not null auto_increment,
	operation varchar(20) not null comment '操作类型, insert/update/delete',
	operate_time datetime not null comment '操作时间',
	operate_id int(11) not null comment '操作的ID',
	operate_params varchar(500) comment '操作参数',
	primary key(`id`)
)engine=innodb default charset=utf8;

-- 插入数据触发器

create trigger tb_user_insert_trigger
    after insert on tb_user for each row
begin
    insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params) values
    (null, 'insert', now(), new.id, concat('插入数据内容为：id = ', new.id, 'name = ', new.name, 'email = ', NEW.email));
end;

-- 修改数据触发器

create trigger tb_user_update_trigger
    after update on tb_user for each row
begin
    insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params) values
        (null, 'update', now(), new.id, concat('更新之前数据内容为：id = ', OLD.id, 'name = ', OLD.name, 'email = ', OLD.email, '更新之后数据内容为：id = ', NEW.id, 'name = ', NEW.name, 'email = ', NEW.email ));
end;

-- 删除数据触发器

create trigger tb_user_delete_trigger
    after delete on tb_user for each row
begin
    insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params) values
        (null, 'delete', now(), OLD.id, concat('删除之前数据内容为：id = ', OLD.id, 'name = ', OLD.name, 'email = ', OLD.email));
end;

-- 查看触发器的指令

show triggers;

-- 删除触发器

drop trigger tb_user_insert_trigger;

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锁

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锁 是 计算机 协调 多个进程或线程并发 访问某一资源 的机制

是 用来解决数据访问的一致性、有效性的问题

锁冲突 是影响 数据库并发访问性能 的一个重要因素

MySQL中的锁，按照 锁的粒度 分，分为以下三类：

• 全局锁：锁定数据库中的 所有表。
• 表级锁：每次操作锁住 整张表。
• 行级锁：每次操作锁住 对应的行数据。

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全局锁

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介绍

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全局锁就是 对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例 就处于 只读 状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务 提交语句都将被阻塞（也就是说 只能查询select，不能更新update 插入insert 删除delete）

典型的使用场景：是做 全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性，但是 性能较差

未加全局锁的情况：

• 此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock 表与 tb_order 表的数据不一致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)，因为 tb_stock 是最开始备份的，而 tb_stock 表与 tb_order 表是在 tb_stock 表操作过后备份的（上图流程顺序执行）

加全局锁的情况：

• 对数据库进行进行逻辑备份之前，先对整个数据库加上全局锁（mysqldump是执行全局锁的操作），一旦加了全局锁之后，其他的DDL、DML全部都处于阻塞状态，但是可以执行DQL语句，也就是处于 只读 状态，而数据备份就是查询操作
• 那么数据在进行逻辑备份的过程中，数据库中的数据就是不会发生变化的，这样就 保证了数据的一致性和完整性

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语法

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• 加全局锁

  flush tables with read lock;

• 数据备份

  mysqldump -h 192.168.88.129（ip地址） -uroot -proot itcast(备份的数据库) > itcast.sql(把备份数据存储到哪个sql文件中);

• 释放锁

  unlock tables;

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特点

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数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

• 如果在 主库 上 备份，那么在 备份期间 都 不能 执行更新，业务基本上就得 停摆。
• 如果在 从库 上 备份，那么在 备份期间 从库 不能执行 主库同步 过来的 二进制日志（binlog），会导致 主从延迟

在 InnoDB 引擎中，可以 在备份时 加上参数 --single-transaction 参数来 完成不加锁 的 一致性数据 备份

mysqldump --single-transaction -uroot -proot itcast > itcast.sql

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表级锁

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表级锁，每次操作 锁住整张表。锁定粒度大，发生 锁冲突 的概率最高，并发度 最低。应用在 MyISAM 、 InnoDB 、BDB 等存储引擎中

对于表级锁，主要分为以下三类：

• 表锁
• 元数据锁（meta data lock，MDL）
• 意向锁

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表锁

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对于 表锁，分为两类：

• 表 共享读 锁（read lock）
• 表 独占写 锁（write lock）

语法：

• 加锁

  lock tables 表名... read（读锁） / write（写锁）

• 释放锁

  unlock tables / 客户端断开连接

读锁：

• 左侧为客户端一，对指定表加了 读锁，不会影响右侧客户端二的读，但是会阻塞右侧客户端的写

写锁：

• 左侧为客户端一，对指定表加了写锁，会阻塞右侧客户端的读和写

总结：

1. 读锁 不会 阻塞 其他客户端 的 读，但是会 阻塞 写
2. 写锁 既会 阻塞 其他客户端 的 读，又会 阻塞 其他客户端 的 写

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元数据锁（meta data lock，MDL）

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MDL 加锁过程 是 系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上

MDL锁 主要作用 是 维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作

为了避免 DML（增删改查语句） 与 DDL（数据库操作语句） 冲突，保证读写的正确性

在 MySQL5.5 中引入了MDL，当对一张表进行 增删改查 的时候，加 MDL读锁(共享)；当对 表结构 进行 变更操作 的时候，加 MDL写锁(排他)

查看元数据锁：

select object_type, object_schema, object_name, lock_type, lock_duration from performance_schema.metadata_locks;

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意向锁

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为了避免 DML 在执行时，加的 行锁 与 表锁 的 冲突，在 InnoDB 中引入了 意向锁 ，使得 表锁 不用检查每行数据 是否加锁 ，使用 意向锁 来 减少表锁 的检查

分类：

• 意向共享锁(IS)：与 表锁共享锁 (read) 兼容，与 表锁排他锁(write) 互斥。

  -- 添加语句
  select ... lock in share mode

• 意向排他锁(IX)：与 表锁共享锁(read) 及 排他锁(write) 都互斥，意向锁 之间 不会 互斥。

  -- 添加语句
  insert、update、delete、select ... for update

查看 意向锁 及 行锁 的 加锁 情况：

select object_type, object_schema, object_name, lock_type, lock_duration from performance_schema.data_locks;

注意：一旦 事务 提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会 自动释放

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行级锁

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行级锁，每次操作 锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生 锁冲突 的概率最低，并发度 最高。应用在 InnoDB 存储引擎中

InnoDB 的数据是 基于索引组织 的，行锁 是通过 对索引上的索引项 加锁 来实现的，而不是对 记录 加的锁

对于行级锁，主要分为以下三类：

1. 行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行 update 和 delete 。在 RC（read commit）、RR（repeatable read）隔离级别下都支持

   

2. 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行 insert，产生幻读。在 RR（repeatable read）隔离级别下都支持

   

3. 临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在 RR 隔离级别下支持

   

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行锁

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InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

• 共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
  • 共享锁 与 共享锁 之间 兼容， 共享锁 与 排他锁 之间 互斥
• 排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
  • 如果第一行数据获得这行数据的 排他锁，则其他行的数据就 不能 获得 排他锁 / 共享锁

行锁的演示

默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

• 针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为 行锁。
• InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时 就会升级为 表锁

查看 意向锁 及 行锁 的加锁情况：

select object_type, object_schema, object_name, lock_type, lock_duration from performance_schema.data_locks;

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间隙锁 / 临键锁

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默认情况下，InnoDB在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

• 索引上的 等值查询(唯一索引)，给不存在的记录加锁 时, 优化为 间隙锁 。
• 索引上的 等值查询(普通索引)，向右遍历时（在B+树叶子节点向右遍历）最后一个值不满足查询需求时，临键锁（next-key） 退化为间隙锁。
• 索引上的 范围查询(唯一索引)，会访问到不满足条件的第一个值为止

注意：间隙锁 唯一 目的是 防止其他事务插入间隙，造成幻读现象。间隙锁 可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁

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InnoDB 引擎

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逻辑存储结构

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• 表空间（最后会生成 ibd 文件），一个 mysql 实例可以生成多个 表空间，用于存储记录、索引等结构

• 段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是 B+ 树的 叶子节点， 索引段即为 B+ 树的 非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）

• 区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。 默认情况下， InnoDB存储引擎页大小为16K， 即一个区中一共有 64 个连续的页

• 页，是InnoDB 存储引擎 磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为 16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区

• 行，InnoDB 存储引擎数据是 按行 进行存放的

  • 在行中，默认有两个隐藏字段：

    • Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。

    • Roll_pointer：每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。

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架构

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MySQL5.5 版本开始，默认使用 InnoDB 存储引擎，它 擅长事务处理，具有崩溃恢复特性

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内存结构

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• Buffer Pool

  • 缓冲池 Buffer Pool，是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在 执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而 减少磁盘IO，加快处理速度
  • 缓冲池以 Page 页为单位，底层采用 链表数据 结构管理 Page。根据状态，将Page分为三种类型：
    • free page：空闲page，未被使用。
    • clean page：被使用page，数据没有被修改过。
    • dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，页中数据与磁盘的数据产生了不一致。

• Change Buffer

  • Change Buffer，更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行 DML 语句时，如果这些数据 Page 没有在 Buffer Pool 中，不会直接操作 磁盘 ，而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer 中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到 Buffer Pool 中，再将合并后的数据刷新到磁盘中

  • 与聚集索引不同，二级索引通常是非唯一的，并且以 相对随机 的顺序插入二级索引。同样，删除和更新可能会影响索引树中不相邻的二级索引页，如果每一次都操作磁盘，会造成大量的磁盘IO。有了 ChangeBuffer 之后，可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO

    

• Adaptive Hash Index

  • 自适应hash索引，用于优化对 Buffer Pool 数据的查询，InnoDB 存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到在特定的条件下 hash 索引可以提升速度，则建立 hash 索引，称之为自适应hash索引

  • 自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成

  • 参数：adaptive_hash_index（自适应哈希函数的开关）

    show variables like '%hash_index%';

• Log Buffer

  • Log Buffer：日志缓冲区，用来 保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log 、undo log），默认大小为 16MB，日志缓冲区的日志会 定期刷新到磁盘 中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O

  • 参数：

    • 设置缓冲区的大小：innodb_log_buffer_size

    • 日志刷新到磁盘时机：innodb_flush_log_at_trx_commit

      • 1：日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘，默认值。
      • 0：每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。
      • 2：日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次。

      show variables like '%log_buffer_size%';
      show variables like '%flush_log%';

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磁盘结构

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• System Tablespace

  • 系统表空间是 更改缓冲区的存储区域。如果表是在 系统表空间 而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等)
  • 参数：innodb_data_file_path

• File-Per-Table Tablespaces

  • 如果开启了 innodb_file_per_table 开关 ，则 每个表的文件表空间 包含单个InnoDB表的数据和索引，并 存储在文件系统上的单个数据文件 中
  • 参数：innodb_file_per_table ，该参数 默认开启。

• General Tablespaces

  • 通用表空间，需要自己手动创建，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间

  • 创建表空间

    create tablespace xxx add datafile 'file_name' engine = engine_name;

  • 创建表时，指定表空间

    create table xxx... tablespace ts_name;

• Undo Tablespaces

  • 撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的 undo 表空间（初始大小16M，默认文件是：undo_001、undo_002），用于存储 undo log日志

• Temporary Tablespaces

  • InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据

• Doublewrite Buffer Files

  • 双写缓冲区，InnoDB引擎将数据页从 Buffer Pool 刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据
  • 

• Redo Log

  • 重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log），前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时，发生错误时, 进行数据恢复使用
  • 以循环方式写入重做日志文件，涉及两个文件：

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后台线程

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后台线程的作用：将InnoDB存储引擎 缓冲池中的数据 在合适的时机 刷新到磁盘文件 当中

1. Master Thread

   • 核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中, 保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收

2. IO Thread

   • 在InnoDB存储引擎中大量使用了 AIO 来处理 IO 请求, 这样可以极大地提高数据库的性能，而IOThread 主要负责这些IO请求的回调

     

3. Purge Thread

   • 主要用于回收事务已经提交了的 undo log（撤销日志），在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来回收

4. Page Cleaner Thread

   • 协助 Master Thread 刷新 脏页 到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻塞

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事务原理

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事务 是一组操作的集合，它是一个不可分割 的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作 要么同时成功，要么同时失败

事务的特性：

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的

对于这四大特性，实际上分为两个部分。 其中的 原子性、一致性、持久化，实际上是由InnoDB中的两份日志来保证的，一份是 redo log 日志，一份是 undo log 日志。 而 持久性 是通过数据库的锁，加上 MVCC 来保证的

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redo log

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重做日志（redo log），记录的是 事务提交时 数据页 的 物理修改 ，是用来实现事务的 持久性

该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file），前者是在内存中，后者在磁盘中。当 事务提交之后 会把 所有修改信息都存到该日志文件 中, 用于在 刷新脏页到磁盘,发生错误时, 进行 数据恢复使用

redo log 主要是 内存磁盘之间传输数据出现脏页刷新错误时，用 redo log 来恢复数据

每一次提交事务，要刷新 redo log 到磁盘中，而不是直接将buffer pool中的脏页刷新到磁盘 的原因：因为在业务操作中，操作数据一般都是 随机读写磁盘 的，而不是 顺序读写磁盘。 而 redo log在往磁盘文件中写入数据，由于是日志文件，所以都是顺序写的（日志文件是追加模式）。顺序写的效率，要远大于随机写。 这种先写日志的方式，称之为 WAL（Write-Ahead Logging）

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undo log

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回滚日志，用于 记录数据 被修改前 的信息 , 作用包含两个 : 提供回滚（保证事务的原子性） 和 MVCC（多版本并发控制）

redo log 记录的是 物理日志，undo log 记录的是 逻辑日志，主要记录 每一步的操作，当 delete 一条记录时，undo log 中会记录一条对应的 insert 记录，反之亦然，当 update 一条记录时，它记录一条对应相反的 update 记录（就是 update 之前的记录）。当执行 rollback 时，就可以从 undo log 中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。

undo log 销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC

undo log 存储：undo log 采用 段 的方式进行管理和记录，存放在 rollback segment 回滚段中，内部包含1024个 undo log segment

总结：

• 原子性 - undo log
• 持久性 - redo log
• 一致性 - undo log + redo log
• 隔离性 - 锁 + MVCC

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MVCC（多版本并发控制）

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当前读

读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对 读取的记录 进行 加锁。对于我们日常的操作，如：select … lock in share mode (共享锁)，select … for update 、update 、insert 、delete(排他锁) 都是一种当前读

快照读

简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读

• Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
• Repeatable Read：开启事务后第一个 select 语句才是快照读的地方。
• Serializable：快照读会退化为当前读。

MVCC

全称 Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于 数据库记录中的三个隐式字段 、undo log日志 、readView 。

MVCC 实现原理

• 记录当中的隐藏字段

  • 当我们创建了一张数据库的表后，在查看表结构的时候，就可以显式的看到三个显示字段。 实际上除了这三个显示字段以外，InnoDB 还会自动的给我们添加 三个隐藏字段（事务id、回滚指针、隐藏主键） 及其含义分别是：

    

• undo log 版本链

  • 回滚日志，在 insert 、update 、delete 的时候产生的 便于数据回滚 的日志。当 insert 的时候，产生的 undo log 日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。而 update 、delete 的时候，产生的 undo log 日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除

    

  • 总结：不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的 undolog 生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录

• readview

  • ReadView（读视图）是 快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id

    

  • readview 中 版本链数据 的 访问规则：

    

    • trx_id 代表当前 undolog 版本链 对应 事务ID

  • 不同的隔离级别，生成 ReadView 的时机不同：

    • RC（read committed）：在事务中每一次执行快照读时生成 ReadView。

      

    • RR（repeatable read）：仅在事务中第一次执行快照读时生成 ReadView，后续复用该 ReadView 。

      

总结：MVCC的实现原理就是通过 InnoDB 表的隐藏字段、undoLog 版本链、readView 来实现的。而MVCC + 锁，则实现了事务的隔离性。 而一致性则是由 redolog 与 undolog 保证

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MySQL 管理

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系统数据库

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Mysql数据库安装完成后，自带了一下四个数据库，具体作用分别是：

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MySQL 常用工具

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• mysql

  • 该 mysql 不是指 mysql 服务，而是指 mysql 的客户端工具

  mysql [option] [database];
  
  option:
  -u,  --user=name  # 指定用户名
  -p,  --password[=name]  # 指定密码
  -h,  --host=name  # 指定服务端ip或域名
  -P,  --port=port  # 指定连接端口
  -e,  --execute=name  # 执行SQL语句并退出

  -e 选项可以在 Mysql 客户端 执行 SQL 语句 并退出，而 不用连接到 MySQL 数据库再执行，对于一些 批处理脚本 ，这种方式尤其方便

  eg：

  mysql -uroot -proot db01 -e "select * from stu";

• mysqladmin

  • mysqladmin 是一个 MySQL 执行管理操作 的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等

  -- 通过帮助文档查看选项
  mysqladmin --help

  mysqladmin [option] command ...
  
  option:
  -u,  --user=name  # 指定用户名
  -p,  --password[=name]  # 指定密码
  -h,  --host=name  # 指定服务器IP或域名
  -P,  --port=port  # 指定连接端口

  eg：

  mysqladmin -uroot –p1234 drop 'test01';
  
  mysqladmin -uroot –p1234 version;
  
  mysqladmin -uroot -p1234 create db02;

• mysqlbinlog

  • 用于 服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到 mysqlbinlog 日志管理工具，是一个 二进制日志查看工具

  mysqlbinlog [option] log-files1 log-files2 ...
  
  option:
  -d,  --database=name   # 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。
  -o,  --offset=#    #  忽略掉日志中的前n行命令。
  -r,  --result-file=name   #  将输出的文本格式日志输出到指定文件。
  -s,  --short-form   # 显示简单格式， 省略掉一些信息。
  --start-datatime=date1 --stop-datetime=date2   # 指定日期间隔内的所有日志。
  --start-position=pos1 --stop-position=pos2   # 指定位置间隔内的所有日志

  eg：

  -- 查看 binlog.000008 这个二进制文件中的数据信息
  mysqlbinlog binlog.000008 [-s]

• mysqlshow

  • mysqlshow 客户端对象查找工具，用来 很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引，主要用来 查看数据库、表、字段的统计信息

  mysqlshow [option] [db_name [table_name [col_name]]]
  
  option:
  --count  # 显示数据库及表的统计信息（数据库，表 均可以不指定）
  -i       # 显示指定数据库或者指定表的状态信息

  eg：

  # 查询test库中每个表中的字段书，及行数
  mysqlshow -uroot -proot --count
  
  
  # 查询db01库中book表的详细情况
  mysqlshow -uroot -proot db01 book --count
  
  
  # 查询db01库中book表的状态信息
  mysqlshow -uroot -proot db01 book -i

• mysqldump

  • mysqldump 客户端工具 用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句，主要的功能是 数据备份工具

  mysqldump [option] db_name [tables]
  
  mysqldump [option] --database/-B db1 [db2 db3...]
  
  mysqldump [option] --all-databases/-A
  
  option:
  -u, --user=name   # 指定用户名
  -p, --password[=name]   # 指定密码
  -h, --host=name   # 指定服务器ip或域名
  -P, --port=#   # 指定连接端口
  
  output option:
  --add-drop-database   # 在每个数据库创建语句前加上 drop database 语句
  --add-drop-table   # 在每个表创建语句前加上 drop table 语句 , 默认开启 ; 不开启 (--skip-add-drop-table)
  -n, --no-create-db   # 不包含数据库的创建语句
  -t, --no-create-info   # 不包含数据表的创建语句
  -d --no-data   # 不包含数据
  -T, --tab=name   # 自动生成两个文件：一个.sql文件，创建表结构的语句；一个.txt文件，数据文件

  eg：

  #  备份db01数据库
  mysqldump -uroot -p1234 db01 > db01.sql
  
  
  #  备份db01数据库中的表数据，不备份表结构(-t)
  mysqldump -uroot -p1234 -t db01 > db01.sql
  
  
  # 将db01数据库的表的表结构与数据分开备份(-T)
  mysqldump -uroot -p1234 -T /root db01 score
  
  # 向mysql信任的文件目录（/var/lib/mysql-files）下备份
  mysqldump -uroot -p1234 -T /var/lib/mysql-files/ db01 score

• mysqlimport

  • mysqlimport 是 客户端数据导入工具 ，用来导入 mysqldump 加 -T 参数后 导入的 文本文件，是一个 数据导入工具

  mysqlimport [option] db_name textfile1 [textfile2...]

  eg：

  mysqlimport -uroot -p2143 test /tmp/city.txt

• source

  • 如果需要 导入 sql 文件 ，可以使用 mysql 中的 source 指令，是一个 数据导入工具

  source /root/xxxxx.sql

  eg：

  source /root/db01.sql

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