MYSQL

一、为什么使用数据库？

数据保存位置	内存	文件	数据库
优点	存取速度快	数据永久保存	数据永久保存，使用SQL管理数据方便
缺点	不能永久保存	存取速度慢，频繁io操作	---

二、什么是SQL？

SQL(Structured Query Language)结构化查询语言：是一种数据库管理语言，用于查询，更新，删除和管理关系型数据库。

三、什么是MYSQL？

MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。
MySQL是一种关联数据库管理系统，将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
Mysql是开源的，所以你不需要支付额外的费用。
Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统。
Mysql支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
MySQL使用标准的SQL数据语言形式。
Mysql可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据仓库，32位系统表文件最大可支持4GB，64位系统支持最大的表文件为8TB。

四、mysql存储引擎

1、InnoDB存储引擎 InnoDB是MySQL的默认事务型引擎，它被设计用来处理大量的短期(short-lived)事务。除非有非常特别的原因需要使用其他的存储引擎，否则应该优先考虑InnoDB引擎。行级锁，适合高并发情况

2、MyISAM存储引擎 MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，但MyISAM不支持事务和行级锁(myisam改表时会将整个表全锁住)，有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。

3、Archive引擎 Archive存储引擎只支持INSERT和SELECT操作，在MySQL5.1之前不支持索引。 Archive表适合日志和数据采集类应用。适合低访问量大数据等情况。根据英文的测试结论来看，Archive表比MyISAM表要小大约75%，比支持事务处理的InnoDB表小大约83%。

4、Blackhole引擎 Blackhole引擎没有实现任何存储机制，它会丢弃所有插入的数据，不做任何保存。但服务器会记录Blackhole表的日志，所以可以用于复制数据到备库，或者简单地记录到日志。但这种应用方式会碰到很多问题，因此并不推荐。

5、CSV引擎 CSV引擎可以将普通的CSV文件作为MySQL的表来处理，但不支持索引。 CSV引擎可以作为一种数据交换的机制，非常有用。 CSV存储的数据直接可以在操作系统里，用文本编辑器，或者excel读取。

6、Memory引擎 如果需要快速地访问数据，并且这些数据不会被修改，重启以后丢失也没有关系，那么使用Memory表是非常有用。Memory表至少比MyISAM表要快一个数量级。(使用专业的内存数据库更快，如redis)

7、Federated引擎 Federated引擎是访问其他MySQL服务器的一个代理，尽管该引擎看起来提供了一种很好的跨服务器的灵活性，但也经常带来问题，因此默认是禁用的。

五、Innodb与myisam存储引擎比较

对比项	MyISAM	InnoDB
主外键	不支持	支持
事务	不支持	支持
行表锁	表锁，即使操作一条记录，也会锁住整个表，不适合高并发操作	行锁，仅仅锁住表中的一行记录，不会对其他行有影响，适合高并发
缓存	只缓存索引，不缓存真实数据	不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，内存大小对性能有决定性影响
表空间	小	大
关注点	性能	事务
是否默认安装	Y	Y
用户表默认使用	N	Y
自带系统表使用	Y	N
索引	B+树：数据只存放在叶子节点	B树（B-树）：每个节点都存放数据
文件存放	frm文件存放表结构 myd文件存放表数据 myi文件存放表索引	frm文件存放表结构 ibd文件存放表数据及表索引

六、索引

1 索引是什么？

MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。可以得到索引的本质：索引是数据结构。

可以简单理解为“排好序的快速查找数据结构”

2 优缺点

优点：

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

缺点：

索引也要占用空间
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息

3 mysql 中的索引结构

(1) B树索引

(2) B+树索引

B树与B+树的区别

1）B树的关键字和记录是放在一起的，叶子节点可以看作外部节点，不包含任何信息；
　 B+树叶子节点中只有关键字和指向下一个节点的索引，记录只放在叶子节点中。
2）B树中，越靠近根节点的记录查找时间越快，只要找到关键字即可确定记录的存在；
　 B+树中每个记录的查找时间基本是一样的，都需要从根节点走到叶子节点，而且在叶子节点中还要再比较关键字。
　 
结论：在内存有限的情况下，B+树 永远比 B树好。在无限内存则后者方便。

思考：为什么说B+树比B-树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

1) B+树的磁盘读写代价更低 
　　B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。 
2) B+树的查询效率更加稳定 
　　由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

(3) Hash索引

Hash索引只有Memory, NDB两种引擎支持，Memory引擎默认支持Hash索引，如果多个hash值相同，出现哈希碰撞，那么索引以链表方式存储。 NoSql采用此中索引结构。

(4) 聚簇索引与非聚簇索引

聚簇索引并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。术语‘聚簇’表示数据行和相邻的键值进错的存储在一起。如下图，左侧的索引就是聚簇索引，因为数据行在磁盘的排列和索引排序保持一致。

聚簇索引的好处：按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候，由于数据都是紧密相连，数据库不用从多个数据块中提取数据，所以节省了大量的io操作。聚簇索引的限制：对于mysql数据库目前只有innodb数据引擎支持聚簇索引，而Myisam并不支持聚簇索引。由于数据物理存储排序方式只能有一种，所以每个Mysql的表只能有一个聚簇索引。一般情况下就是该表的主键。为了充分利用聚簇索引的聚簇的特性，所以innodb表的主键列尽量选用有序的顺序id，而不建议用无序的id，比如uuid这种。

(5) 全文索引

全文索引（也称全文检索）是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用【分词技术】等多种算法智能分析出文本文字中关键词的频率和重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。

CREATE TABLE `article` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `content` text,
  PRIMARY KEY (`id`),
  FULLTEXT KEY `title` (`title`,`content`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
 
#不同于like方式的的查询：
SELECT * FROM article WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’;
#全文索引用match+against方式查询：
SELECT * FROM article WHERE MATCH(title,content) AGAINST (‘查询字符串’);
 
#明显的提高查询效率。
 
/*限制：
mysql5.6.4以前只有Myisam支持，5.6.4版本以后innodb才支持，但是官方版本不支持中文分词，需要第三方分词插件。
5.7以后官方支持中文分词。
 
随着大数据时代的到来，关系型数据库应对全文索引的需求已力不从心，逐渐被 solr,elasticSearch等专门的搜索引擎所替代。*/

(6) R-Tree索引

R-Tree在mysql很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有myisam、bdb、innodb、ndb、archive几种。

相对于b-tree，r-tree的优势在于范围查找。

4 创建索引的情况

(1)哪些情况需要创建索引

主键自动建立唯一索引
频繁作为查询条件的字段应该创建索引(where 后面的语句)
查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
单键/组合索引的选择问题，(在高并发下倾向创建组合索引)
查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
查询中统计或者分组字段

(2)哪些情况不要创建索引

表记录太少
经常增删改的表
Where条件里用不到的字段不创建索引
数据重复且分布平均的表字段，因此应该只为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引。注意，如果某个数据列包含许多重复的内容，为它建立索引就没有太大的实际效果。

七、mysql 执行计划

1 mysql常见瓶颈

CPU：SQL中对大量数据进行比较、关联、排序、分组（最大的压力在于比较）
IO：实例内存满足不了缓存数据或排序等需要，导致产生大量物理 IO。

查询执行效率低，扫描过多数据行。
锁：不适宜的锁的设置，导致线程阻塞，性能下降。

死锁，线程之间交叉调用资源，导致死锁，程序卡住。

2 执行计划 explain

执行计划包含的信息

(1) 表的读取顺序——id

在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行

(2)查询的类型——select_type

查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询

SIMPLE：简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为Primary
DERIVED：在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)，MySQL会递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里
SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
DEPENDENT SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询,子查询基于外层
UNCACHEABLE SUBQUREY：无法被缓存的子查询
UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；若UNION包含在FROM子句的子查询中,外层SELECT将被标记为：DERIVED
UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT

(3)执行哪张表——table

显示这一行的数据是关于哪张表的

(4)数据读取操作的操作类型——type

type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是： 
 
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range(尽量保证) > index > ALL 

显示查询使用了何种类型，从最好到最差依次是：
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL

备注：一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。

system：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计
const：表示通过索引一次就找到了,const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体
range：只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询，这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。
index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。这通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然all和Index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）
all：Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行
index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，通常出现在有 or 的关键字的sql中
ref_or_null：对于某个字段既需要关联条件，也需要null值得情况下。查询优化器会选择用ref_or_null连接查询。
index_subquery：利用索引来关联子查询，不再全表扫描。
unique_subquery ：该联接类型类似于index_subquery。子查询中的唯一索引

(5)哪些索引可以使用——possible_keys

显示可能应用在这张表中的索引，一个或多个。
查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用

(6)哪些索引被实际使用——key

实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引

(7)索引中使用的字节数——key_len

表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。 
key_len字段能够帮你检查是否充分的利用上了索引

(8)表之间的引用——ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值

(9)每张表有多少行被优化器查询——rows

rows列显示MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。

(10)额外的重要信息——Extra

Using filesort：说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取，MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
Using temporary ：使了用临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。
USING index：表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找; 如果没有同时出现using where，表明索引只是用来读取数据而非利用索引执行查找。
Using where：表明使用了where过滤
using join buffer：使用了连接缓存
impossible where：where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
select tables optimized away：在没有GROUPBY子句的情况下，基于索引优化MIN/MAX操作或者，对于MyISAM存储引擎优化COUNT(*)操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即完成优化。

八、mysql 主从复制原理

MySQL复制过程分成三步： 1 master将改变记录到二进制日志（binary log）。这些记录过程叫做二进制日志事件，binary log events； 2 slave将master的binary log events拷贝到它的中继日志（relay log）； 3 slave重做中继日志中的事件，将改变应用到自己的数据库中。 MySQL复制是异步的且串行化的

mysql的主从复制正是mysql读写分离的原理，主库负责写，从库负责读。

posted on 2020-10-10 15:01 小飞0520 阅读(80) 评论(0) 编辑收藏举报

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MYSQL

MYSQL

一、为什么使用数据库？

二、什么是SQL？

三、什么是MYSQL？

四、mysql存储引擎

五、Innodb与myisam存储引擎比较

六、索引

1 索引是什么？

2 优缺点

3 mysql 中的索引结构

(1) B树索引

(2) B+树索引

(3) Hash索引

(4) 聚簇索引与非聚簇索引

(5) 全文索引

(6) R-Tree索引

4 创建索引的情况

(1)哪些情况需要创建索引

(2)哪些情况不要创建索引

七、mysql 执行计划

1 mysql常见瓶颈

2 执行计划 explain

(1) 表的读取顺序——id

(2)查询的类型——select_type

(3)执行哪张表——table

(4)数据读取操作的操作类型——type

(5)哪些索引可以使用——possible_keys

(6)哪些索引被实际使用——key

(7)索引中使用的字节数——key_len

(8)表之间的引用——ref

(9)每张表有多少行被优化器查询——rows

(10)额外的重要信息——Extra

八、mysql 主从复制原理