mysql总结

SQL的生命周期
应用服务器与数据库服务器建立一个连接
数据库进程拿到请求sql
解析并生成执行计划，执行
读取数据到内存并进行逻辑处理
通过步骤一的连接，发送结果到客户端
关掉连接，释放资源

SQL 约束
NOT NULL: 用于控制字段的内容一定不能为空（NULL）。
UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。
PRIMARY KEY: 也是用于控件字段内容不能重复，但它在一个表只允许出现一个。
FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。
CHECK: 用于控制字段的值范围。

触发器
Before Insert
After Insert
Before Update
After Update
Before Delete
After Delete

视图
所谓视图，本质上是一种虚拟表，在物理上是不存在的，其内容与真实的表相似，包含一系列带有名称的列和行数据。
特点
视图的列可以来自不同的表，是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。
视图的建立和删除不影响基本表。
对视图内容的更新(添加，删除和修改)直接影响基本表。
当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。
优点
查询简单化。视图能简化用户的操作
数据安全性。视图使用户能以多种角度看待同一数据，能够对机密数据提供安全保护
逻辑数据独立性。视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
缺点
性能。数据库必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，即使是视图的一个简单查询，数据库也把它变成一个复杂的结合体，需要花费一定的时间。
修改限制。当用户试图修改视图的某些行时，数据库必须把它转化为对基本表的某些行的修改。事实上，当从视图中插入或者删除时，情况也是这样。对于简单视图来说，这是很方便的，但是，对于比较复杂的视图，可能是不可修改的

事务的四大特性(ACID)
一致性： 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的；
隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
原子性：指事务包含的所有操作要么成功，要么全部失败回滚

为什么要使用数据库
1. 数据保存在内存中
优点 ：存取速度快
缺点 ： 数据不能永久保存
2. 数据保存在文件中
优点 ： 存取数据快
缺点
1. 速度比内存操作慢，频繁的IO操作
2. 查询数据不方便
3.数据存储在数据库
1.数据永久保存
2. 使用sql语句，查询方便且效率高
3. 管理数据方便

什么是SQL？
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言
什么是MySQL?
MySQL是一个关系型数据库管理系统
作用：用于存取数据、查询、更新和管理关系数据库系统。

mysql有关权限的表都有哪几个
user权限表：记录允许连接到服务器的用户帐号信息，里面的权限是全局级的。
db权限表：记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
table_priv权限表：记录数据表级的操作权限。
columns_priv权限表：记录数据列级的操作权限。
host权限表：配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。

数据库三大范式
第一范式：每个列都不可以再拆分。
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。

在设计数据库结构的时候，要尽量遵守三范式，如果不遵守，必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。

MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？
statement
statement模式下，每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。由于sql的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息，同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。
row
row级别下，不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动，基本是可以全部记下来但是由于很多操作，会导致大量行的改动(比如alter table)，因此这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大。
新版的MySQL中对row级别也做了一些优化，当表结构发生变化的时候，会记录语句而不是逐行记录
mixed
mixed，一种折中的方案，普通操作使用statement记录，当无法使用statement的时候使用row。

数据类型
整数类型
tinyInt
很小的整数(8位二进制)子主题 1
smallint
小的整数(16位二进制)
mediumint
中等大小的整数(24位二进制)
int(integer)
普通大小的整数(32位二进制)
小数类型
float
单精度浮点数
double
双精度浮点数
decimal(m,d)
压缩严格的定点数
日期类型
year
YYYY 1901~2155
time
HH:MM:SS -838:59:59~838:59:59
date
YYYY-MM-DD 1000-01-01~9999-12-3
datetime
YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00~ 9999-12-31 23:59:59
timestamp
YYYY-MM-DD HH:MM:SS 19700101 00:00:01 UTC~2038-01-19 03:14:07UTC
文本、二进制类型
CHAR(M)
M为0~255之间的整数
VARCHAR(M)
M为0~65535之间的整数
TINYBLOB
允许长度0~255字节
BLOB
允许长度0~65535字节
MEDIUMBLOB
允许长度0~167772150字节
LONGBLOB
允许长度0~4294967295字节
TINYTEXT
允许长度0~255字节
TEXT
允许长度0~65535字节
MEDIUMTEXT
允许长度0~167772150字节
LONGTEXT
允许长度0~4294967295字节
VARBINARY(M)
允许长度0~M个字节的变长字节字符串
BINARY(M)
允许长度0~M个字节的定长字节字符串
枚举类型
把不重复的数据存储为一个预定义的集合。
有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。
ENUM在内部存储时，其实存的是整数。
尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。
排序是按照内部存储的整数
使用策略
对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。

索引
优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
缺点
时间方面
创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面
索引需要占物理空间。
索引使用场景（重点）
where语句
如果字段仅建立了主键索引，因此此SQL执行可选的索引只有主键索引，如果有多个，最终会选一个较优的作为检索的依据。
order by
join
索引覆盖
查询语句的执行只用从索引中就能够取得
索引的类型
主键索引
数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键
唯一索引
数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引
普通索引
基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。
全文索引
是目前搜索引擎使用的一种关键技术。
索引的数据结构
b树
hash
原理
就是把无序的数据变成有序的查询
把创建了索引的列的内容进行排序
对排序结果生成倒排表
在倒排表内容上拼上数据地址链
在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据

创建索引的原则
最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。
2）较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
3）更新频繁字段不适合创建索引
4）若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)
5）尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
6）定义有外键的数据列一定要建立索引。
7）对于那些查询中很少涉及的列，重复值比较多的列不要建立索引。
8）对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。

关联查询
内连接（INNER JOIN）
等值连接：ON A.id=B.id
不等值连接：ON A.id > B.id
自连接：SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid
外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）
左外连接：LEFT OUTER JOIN, 以左表为主，先查询出左表，按照ON后的关联条件匹配右表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成LEFT JOIN
右外连接：RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主，先查询出右表，按照ON后的关联条件匹配左表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成RIGHT JOIN
联合查询（UNION与UNION ALL）
就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并
如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行
效率 UNION 高于 UNION ALL
交叉连接（CROSS JOIN）
笛卡尔积

子查询
条件：一条SQL语句的查询结果做为另一条查询语句的条件或查询结果
嵌套：多条SQL语句嵌套使用，内部的SQL查询语句称为子查询。

varchar与char的区别
char的特点
char表示定长字符串，长度是固定的；
如果插入数据的长度小于char的固定长度时，则用空格填充；
因为长度固定，所以存取速度要比varchar快很多，甚至能快50%，但正因为其长度固定，所以会占据多余的空间，是空间换时间的做法；
对于char来说，最多能存放的字符个数为255，和编码无关
varchar的特点
varchar表示可变长字符串，长度是可变的；
插入的数据是多长，就按照多长来存储；
varchar在存取方面与char相反，它存取慢，因为长度不固定，但正因如此，不占据多余的空间，是时间换空间的做法；
对于varchar来说，最多能存放的字符个数为65532

其他
字段为什么要求定义为not null？
null值会占用更多的字节，且会在程序中造成很多与预期不符的情况。
如果要存储用户的密码散列，应该使用什么字段进行存储？
密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储，这样可以节省空间且提高检索效率。