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MySQL知识点(详细)

2023-11-10 00:02:55阅读 318
结构化查询语言SQL

结构化查询语言SQL(Structured Query Language):是在关系数据库上执行数据操作,检索及维护所使用的标准语言,可以用来查询数据、定义数据、控制事务。

SQL分为:
  1. 数据定义语言DDL(Data Definition Language)
    DDL用于建立、修改、删除数据库对象
    create:创建表或其他对象
    alter:修改表或其他对象
    drop:删除表或其他对象
    truncate:删除表数据,保留表结构
  2. 数据操作语言DML(Data Manipulation Language)
    DML用于改变数据表中的数据和事务相关,执行后需要经过事务控制语句提交后才能真正的将改变应用到数据库中
    insert into
    update
    delete
  3. 数据查询语言DQL(Data Query Language)
    select
  4. 数据控制语言DCL(Data Control Language)
    DCL用于执行权限的授予和收回操作
    grant:授予用于给用户角色授予权限
    revoke:用于收回用户或角色的权限
    create user:创建用户
  5. 事务控制语言TCL(Transaction Conttrol Language)
    TCL用来维护数据一致性的语句
    commit:提交
    rollback:回滚
    savepoint:保存点
数据库的三范式
  1. 第一范式:列不可再分。
  2. 第二范式:行可以唯一区分,主键约束。
  3. 第三范式:表的非主属性不能依赖与其他表的非主属性,外键约束。
    三大范式是一级一级依赖的,第二范式建立在第一范式上,第三范式建立第一第二范式上。
MySQL的慢查询日志

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。

MySQL 慢查询的相关参数解释:

  • slow_query_log:是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭;
  • log-slow-queries:旧版(5.6以下版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log;
  • slow-query-log-file:新版(5.6及以上版本)MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数,系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log;
  • long_query_time:慢查询阈值,当查询时间多于设定的阈值时,记录日志;
  • log_queries_not_using_indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项),其实使用full index scan的sql也会被记录到慢查询日志。;
  • log_output:日志存储方式。log_output=‘FILE’表示将日志存入文件,默认值是’FILE’。log_output='TABLE’表示将日志存入数据库,这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。MySQL数据库支持同时两种日志存储方式,配置的时候以逗号隔开即可,如:log_output=‘FILE,TABLE’。日志记录到系统的专用日志表中,要比记录到文件耗费更多的系统资源,因此对于需要启用慢查询日志,又需要能够获得更高的系统性能,那么建议优先记录到文件;
  • log_slow_admin_statements表示是否将慢管理语句例如ANALYZE TABLE和ALTER TABLE等记入慢查询日志。
-- 查看mysql版本:
select version();

在这里插入图片描述

-- 查看慢日志是否开启:
show variables like '%slow_query_log%';

在这里插入图片描述

-- 开启慢日志:
set global slow_query_log=1;
-- 或者
set global slow_query_log='ON';
-- 关闭慢日志:
set global slow_query_log=0;
-- 或者 
set global slow_query_log='OFF';

开启了慢查询日志后,什么样的SQL才会记录到慢查询日志里面呢? 这个是由参数long_query_time控制,默认情况下long_query_time的值为10秒,可以使用命令修改,也可以在my.cnf参数里面修改。关于运行时间正好等于long_query_time的情况,并不会被记录下来。也就是说,在mysql源码里是判断大于long_query_time,而非大于等于。从MySQL 5.1开始,long_query_time开始以微秒记录SQL语句运行时间,之前仅用秒为单位记录。如果记录到表里面,只会记录整数部分,不会记录微秒部分。

-- 查看慢日志记录时间阀值:
show variables like '%long_query_time%';

在这里插入图片描述

drop、delete与truncate的区别:

SQL中的drop、delete、truncate都表示删除,但是三者有一些差别
delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构
速度,一般来说: drop > truncate > delete
delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;如果有相应的trigger,执行的时候将被触发
truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger。

什么是视图

视图是一种虚拟的表,具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增、改、查操作,视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易,相比多表查询。

索引问题

索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构,建立索引有助于快速获取信息。索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中,索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中,索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据,而不必扫描整个数据库。

mysql有4种不同的索引:
  • 主键索引(PRIMARY)
    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(UNIQUE)
    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。
    可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column),创建唯一索引;
    可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2),创建唯一组合索引。
  • 普通索引(INDEX)
    可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column),创建普通索引;
    可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2,column3),创建组合索引。
  • 全文索引(FULLTEXT)
    可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column),创建全文索引。

索引并非是越多越好,创建索引也需要耗费资源,一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引。

  • 索引加快数据库的检索速度;
  • 索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度;
  • 唯一索引可以确保每一行数据的唯一性;
  • 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;
  • 索引需要占物理和数据空间。
什么是内联接、左外联接、右外联接
  1. 内联接(Inner Join):匹配2张表中相关联的记录。
  2. 左外联接(Left Outer Join):除了匹配2张表中相关联的记录外,还会匹配左表中剩余的记录,右表中未匹配到的字段用NULL表示。
  3. 右外联接(Right Outer Join):除了匹配2张表中相关联的记录外,还会匹配右表中剩余的记录,左表中未匹配到的字段用NULL表示。在判定左表和右表时,要根据表名出现在Outer Join的左右位置关系。
MySQL有哪些数据类型
  1. 整数类型 ,包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT,分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性,表示数据是无符号的,即非负整数。
    长度:整数类型可以被指定长度,例如:INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的,它不会限制值的合法范围,只会影响显示字符的个数,而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。
    例子,假定类型设定为INT(5),属性为UNSIGNED ZEROFILL,如果用户插入的数据为12的话,那么数据库实际存储数据为00012。
  2. 实数类型,包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
    DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型,能存储精确的小数。
    而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的,并支持使用标准的浮点进行近似计算。
    计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些,DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。
  3. 字符串类型,包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
    VARCHAR用于存储可变长字符串,它比定长类型更节省空间。
    VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时,使用1字节表示,否则使用2字节表示。
    VARCHAR存储的内容超出设置的长度时,内容会被截断。
    CHAR是定长的,根据定义的字符串长度分配足够的空间。
    CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
    CHAR适合存储很短的字符串,或者所有值都接近同一个长度。
    CHAR存储的内容超出设置的长度时,内容同样会被截断。
    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。
  4. 枚举类型(ENUM),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
  5. 日期和时间类型,尽量使用timestamp,空间效率高于datetime,
    用整数保存时间戳通常不方便处理。
    如果需要存储微妙,可以使用bigint存储。
创建索引的三种方式及删除索引
  • 第一种方式:在执行CREATE TABLE时创建索引
CREATE TABLE user_index2 (
    id INT auto_increment PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR (16),
    last_name VARCHAR (16),
    id_card VARCHAR (18),
    information text,
    KEY name (first_name, last_name),
    FULLTEXT KEY (information),
    UNIQUE KEY (id_card)
);
  • 第二种方式:使用ALTER TABLE命令去增加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list);
-- ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出对哪些列进行索引,多列时各列之间用逗号分隔。索引名index_name可自己命名,缺省时,MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。
  • 第三种方式:使用CREATE INDEX命令创建
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list);
-- CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。(但是,不能创建PRIMARY KEY索引)。

删除索引
根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引: alter table 表名 drop KEY 索引名

alter table user_index drop KEY name;
alter table user_index drop KEY id_card;
alter table user_index drop KEY information;

删除主键索引: alter table 表名 drop primary key (因为主键只有一个)。这里值得注意的是,如果主键自增长,那么不能直接执行此操作(自增长依赖于主键索引), 需要取消自增长再删除主键索引。

alter table user_index MODIFY id int, drop PRIMARY KEY
分库分表之后,id 主键如何处理

因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,这样是不对的,我们需要一个全局唯一的 id 来支持。生成全局 id 有下面这几种方式:

  • UUID:不适合作为主键,因为太长了,并且无序不可读,查询效率低。比较适合用于生成唯一的名字的标示比如文件的名字。
  • 数据库自增 id : 两台数据库分别设置不同步长,生成不重复ID的策略来实现高可用。这种方式生成的 id 有序,但是需要独立部署数据库实例,成本高,还会有性能瓶颈。
  • 利用 redis 生成 id : 性能比较好,灵活方便,不依赖于数据库。但是,引入了新的组件造成系统更加复杂,可用性降低,编码更加复杂,增加了系统成本。
  • Twitter的snowflake算法 :Github 地址:https://github.com/twitter-archive/snowflake。
  • 美团的Leaf分布式ID生成系统 :Leaf 是美团开源的分布式ID生成器,能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全,里面也提到了几种分布式方案的对比,但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。感觉还不错。美团技术团队的一篇文章:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html
MySQL有关权限的表都有哪几个

MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。下面分别介绍一下这些表的结构和内容:

  • 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。
Mysql 表中允许有多少个 TRIGGERS

在 Mysql 表中允许有六个触发器,如下:

  • BEFORE INSERT
  • AFTER INSERT
  • BEFORE UPDATE
  • AFTER UPDATE
  • BEFORE DELETE
  • AFTER DELETE
SQL Select 语句完整的执行顺序:
  1. from 子句组装来自不同数据源的数据;
  2. where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选;
  3. group by 子句将数据划分为多个分组;
  4. 使用聚集函数进行计算;
  5. 使用 having 子句筛选分组;
  6. 计算所有的表达式;
  7. select 的字段;
  8. 使用 order by 对结果集进行排序。

SQL 语言不同于其他编程语言的最明显特征是处理代码的顺序。在大多数据库语言中,代码按编码顺序被处理。但在 SQL 语句中,第一个被处理的子句式 FROM,而不是第一出现的 SELECT。SQL 查询处理的步骤序号:
(1) FROM <left_table>
(2) <join_type> JOIN <right_table>
(3) ON <join_condition>
(4) WHERE <where_condition>
(5) GROUP BY <group_by_list>
(6) WITH {CUBE | ROLLUP}
(7) HAVING <having_condition>
(8) SELECT
(9) DISTINCT
(9) ORDER BY <order_by_list>
(10) <TOP_specification> <select_list>
以上每个步骤都会产生一个虚拟表,该虚拟表被用作下一个步骤的输入。这些虚拟表对调用者(客户端应用程序或者外部查询)不可用。只有最后一步生成的表才会会给调用者。如果没有在查询中指定某一个子句,将跳过相应的步骤。

逻辑查询处理阶段简介:

  1. FROM:对 FROM 子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接),生成虚拟表 VT1。
  2. ON:对 VT1 应用 ON 筛选器,只有那些使为真才被插入到 TV2。
  3. OUTER (JOIN):如果指定了 OUTER JOIN(相对于 CROSS JOIN 或 INNER JOIN),保留表中未找到匹配的行将作为外部行添加到 VT2,生成 TV3。如果 FROM 子句包含两个以上的表,则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤 1 到步骤 3,直到处理完所有的表位置。
  4. WHERE:对 TV3 应用 WHERE 筛选器,只有使为 true 的行才插入 TV4。
  5. GROUP BY:按 GROUP BY 子句中的列列表对 TV4 中的行进行分组,生成 TV5。
  6. CUTE|ROLLUP:把超组插入 VT5,生成 VT6。
  7. HAVING:对 VT6 应用 HAVING 筛选器,只有使为 true 的组插入到 VT7。
  8. SELECT:处理 SELECT 列表,产生 VT8。
  9. DISTINCT:将重复的行从 VT8 中删除,产品 VT9。
  10. ORDER BY:将 VT9 中的行按 ORDER BY 子句中的列列表顺序,生成一个游标(VC10)。
  11. TOP:从 VC10 的开始处选择指定数量或比例的行,生成表 TV11,并返回给调用者
MySQL 触发器怎么写

MySQL 包含对触发器的支持。触发器是一种与表操作有关的数据库对象,当触发器所在表上出现指定事件时,将调用该对象,即表的操作事件触发表上的触发器的执行。
在 MySQL 中,创建触发器语法如下:

CREATE TRIGGER trigger_name
trigger_time
trigger_event ON tbl_name
FOR EACH ROW
trigger_stmt

其中:
trigger_name:标识触发器名称,用户自行指定;
trigger_time:标识触发时机,取值为 BEFORE 或 AFTER;
trigger_event:标识触发事件,取值为 INSERT、UPDATE 或 DELETE;
tbl_name:标识建立触发器的表名,即在哪张表上建立触发器;
trigger_stmt:触发器程序体,可以是一句 SQL 语句,或者用 BEGIN 和 END 包含的多条语句。
由此可见,可以建立 6 种触发器,即:BEFORE INSERT、BEFORE UPDATE、BEFORE DELETE、AFTER INSERT、AFTER UPDATE、AFTER DELETE。
另外有一个限制是不能同时在一个表上建立 2 个相同类型的触发器,因此在一个表上最多建立 6 个触发器。

create trigger tri_stuInsert after insert
on student for each row
begin
declare c int;
set c = (select stuCount from class where classID=new.classID);
update class set stuCount = c + 1 where classID = new.classID;

查看触发器:
和查看数据库(show databases;)查看表格(show tables;)一样,查看触发器的语法如下:

SHOW TRIGGERS [FROM schema_name];

删除触发器:

DROP TRIGGER [IF EXISTS] [schema_name.]trigger_name
MySQL 怎么创建存储过程

存储过程(Stored Procedure )是一组为了完成特定功能的 SQL 语句集,经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象,任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。
优点:
(1)允许模块化程序设计,就是说只需要创建一次过程,以后在程序中就可以调用该过程任意次。
(2)允许更快执行,如果某操作需要执行大量 SQL 语句或重复执行,存储过程比 SQL 语句执行的要快。
(3)减少网络流量,例如一个需要数百行的 SQL 代码的操作有一条执行语句完成,不需要在网络中发送数百行代码。
(4)更好的安全机制,对于没有权限执行存储过程的用户,也可授权他们执行存储过程。

MySQL 怎么创建存储过程

MySQL 存储过程是从 MySQL5.0 开始增加的新功能。存储过程的优点有一箩筐。不过最主要的还是执行效率和SQL 代码封装。特别是 SQL 代码封装功能,如果没有存储过程,在外部程序访问数据库时,要组织很多 SQL 语句。特别是业务逻辑复杂的时候,一大堆的 SQL 和条件夹杂在代码中,让人不寒而栗。现在有了 MySQL 存储过程,业务逻辑可以封装存储过程中,这样不仅容易维护,而且执行效率也高。

一、创建 MySQL 存储过程
下面代码创建了一个叫 pr_add 的 MySQL 存储过程,这个 MySQL 存储过程有两个 int 类型的输入参数“a”、“b”,返回这两个参数的和。
1)drop procedure if exists pr_add; (备注:如果存在 pr_add 的存储过程,则先删掉)
2)计算两个数之和(备注:实现计算两个整数之和的功能)

create procedure pr_add ( a int, b int ) begin declare c int;
if a is null then set a = 0;
end if;
if b is null then set b = 0;
end if;
set c = a + b;
select c as sum;

二、调用 MySQL 存储过程

call pr_add(10, 20);
事务隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是什么

SQL 标准定义了四个隔离级别:

  • READ-UNCOMMITTED(读取未提交): 最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
  • READ-COMMITTED(读取已提交): 允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
  • REPEATABLE-READ(可重复读): 对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。
  • SERIALIZABLE(可串行化): 最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。
    在这里插入图片描述
索引

索引是在存储引擎中实现的,而不是在服务器层中实现的。所以,每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型。

索引的选择性是指,不重复的索引值(基数)和数据表中的记录总数(#T)的比值,范围从1/#T之间。索引的选择性越高则查询效率越高,因为选择性高的索引可以让MYSQL在查找时过滤掉更多的行。
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。

一般情况下某个前缀的选择性也是足够高的,足以满足查询性能。对于BLOB、TEXT或者很长的VARCHAR类型的列,必须使用前缀索引,因为MYSQL不允许索引这些列的完整长度。
前缀索引是一种能使索引更小、更快的有效办法,但另一方面也有其缺点:MYSQL无法使用前缀索引做order by和group by,也无法使用前缀索引做覆盖扫描。

索引确实是一种查找数据的高效方式,但是MYSQL也可以使用索引来直接获取列的数据,这样就不再需要读取数据行。索引的叶子节点中已经包含要查询的数据,那么就没有必要再回表查询了,如果索引包含满足查询的所有数据,就称为覆盖索引。覆盖索引不能是任何索引,只有B-TREE索引存储相应的值。而且不同的存储引擎实现覆盖索引的方式都不同,并不是所有存储引擎都支持覆盖索引(Memory和Falcon就不支持)。

Mysql索引

索引需要占用磁盘空间,因此在创建索引时要考虑到磁盘空间是否足够;
创建索引时需要对表加锁,因此实际操作中需要在业务空闲期间进行。
索引的优缺点
优势:可以快速检索,减少I/O次数,加快检索速度;根据索引分组和排序,可以加快分组和排序。

劣势:索引本身也是表,因此会占用存储空间,一般来说,索引表占用的空间是数据表的1.5倍;索引表的维护和创建需要时间成本,这个成本随着数据量增大而增大;构建索引会降低数据表的修改操作(删除,添加,修改)的效率,因为在修改数据表的同时还需要修改索引表。

常见的索引类型有:主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引、组合索引
1、主键索引:即主索引,根据主键pk_clolum(length)建立索引,不允许重复,不允许空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD PRIMARY KEY pk_index('col');

2、唯一索引:用来建立索引的列的值必须是唯一的,允许空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD UNIQUE index_name('col');

3、普通索引:用表中的普通列构建的索引,没有任何限制

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col');

4、全文索引:用大文本对象的列构建的索引(下一部分会讲解)

ALTER TABLE 'table_name' ADD FULLTEXT INDEX ft_index('col');

5、组合索引:用多个列组合构建的索引,这多个列中的值不允许有空值

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name('col1','col2','col3');

*遵循“最左前缀”原则,把最常用作为检索或排序的列放在最左,依次递减,组合索引相当于建立了col1,col1col2,col1col2col3三个索引,而col2或者col3是不能使用索引的。
*在使用组合索引的时候可能因为列名长度过长而导致索引的key太大,导致效率降低,在允许的情况下,可以只取col1和col2的前几个字符作为索引

ALTER TABLE 'table_name' ADD INDEX index_name(col1(4),col2(3));

索引的实现原理
MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,B+Tree索引,哈希索引,全文索引等等,

1、哈希索引:
只有memory(内存)存储引擎支持哈希索引,哈希索引用索引列的值计算该值的hashCode,然后在hashCode相应的位置存储该值所在行数据的物理位置,因为使用散列算法,因此访问速度非常快,但是一个值只能对应一个hashCode,而且是散列的分布方式,因此哈希索引不支持范围查找和排序的功能。
Hash索引有以下一些限制:
(1)由于索引仅包含hash code和记录指针,所以,MySQL不能通过使用索引避免读取记录。但是访问内存中的记录是非常迅速的,不会对性造成太大的影响。
(2)不能使用hash索引排序。
(3)Hash索引不支持键的部分匹配,因为是通过整个索引值来计算hash值的。
(4)Hash索引只支持等值比较,例如使用=,IN( )和<=>。对于WHERE price>100并不能加速查询。
(5)访问Hash索引的速度非常快,除非有很多哈希冲突(不同的索引列值却有相同的哈希值)。
当出现哈希冲突的时候,存储引擎必须遍历链表中所有的行指针,逐行进行比较,直到找到所有符合条件的行。
(6)如果哈希冲突很多的话,一些索引维护操作的代价也会很高。当从表中删除一行时,存储引擎要遍历对应哈希值的链表中的每一行,找到并删除对应行的引用,冲突越多,代价越大。

2、全文索引:
FULLTEXT(全文)索引,仅可用于MyISAM和InnoDB,针对较大的数据,生成全文索引非常的消耗时间和空间。对于文本的大对象,或者较大的CHAR类型的数据,如果使用普通索引,那么匹配文本前几个字符还是可行的,但是想要匹配文本中间的几个单词,那么就要使用LIKE %word%来匹配,这样需要很长的时间来处理,响应时间会大大增加,这种情况,就可使用FULLTEXT索引了,在生成FULLTEXT索引时,会为文本生成一份单词的清单,在索引时及根据这个单词的清单来索引。FULLTEXT可以在创建表的时候创建,也可以在需要的时候用ALTER或者CREATE INDEX来添加:

//创建表的时候添加FULLTEXT索引
CTREATE TABLE my_table(
    id INT(10) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(10) NOT NULL,
    my_text TEXT,
    FULLTEXT(my_text)
)ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

//创建表以后,在需要的时候添加FULLTEXT索引
ALTER TABLE my_table ADD FULLTEXT INDEX ft_index(column_name);

全文索引的查询也有自己特殊的语法,而不能使用LIKE %查询字符串%的模糊查询语法

SELECT * FROM table_name MATCH(ft_index) AGAINST('查询字符串');

3、空间(R-Tree)索引
MyISAM支持空间索引,主要用于地理空间数据类型,例如GEOMETRY

聚簇索引和非聚簇索引
MySQL中最常见的两种存储引擎分别是MyISAM和InnoDB,分别实现了非聚簇索引和聚簇索引。
聚簇索引的解释是:聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序。
非聚簇索引的解释是:索引顺序与数据物理排列顺序无关。
首先要介绍几个概念,在索引的分类中,我们可以按照索引的键是否为主键来分为“主索引”和“辅助索引”,使用主键键值建立的索引称为“主索引”,其它的称为“辅助索引”。因此主索引只能有一个,辅助索引可以有很多个。

MyISAM——非聚簇索引
MyISAM存储引擎采用的是非聚簇索引,非聚簇索引的主索引和辅助索引几乎是一样的,只是主索引不允许重复,不允许空值,他们的叶子结点的key都存储指向键值对应的数据的物理地址。
非聚簇索引的数据表和索引表是分开存储的。
非聚簇索引中的数据是根据数据的插入顺序保存。因此非聚簇索引更适合单个数据的查询。插入顺序不受键值影响。
只有在MyISAM中才能使用FULLTEXT索引。(mysql5.6以后innoDB也支持全文索引)

InnoDB——聚簇索引
聚簇索引的主索引的叶子结点存储的是键值对应的数据本身,辅助索引的叶子结点存储的是键值对应的数据的主键键值。因此主键的值长度越小越好,类型越简单越好。
聚簇索引的数据和主键索引存储在一起。
聚簇索引的数据是根据主键的顺序保存。因此适合按主键索引的区间查找,可以有更少的磁盘I/O,加快查询速度。但是也是因为这个原因,聚簇索引的插入顺序最好按照主键单调的顺序插入,否则会频繁的引起页分裂,严重影响性能。
在InnoDB中,如果只需要查找索引的列,就尽量不要加入其它的列,这样会提高查询效率。

*使用主索引的时候,更适合使用聚簇索引,因为聚簇索引只需要查找一次,而非聚簇索引在查到数据的地址后,还要进行一次I/O查找数据。
*因为聚簇辅助索引存储的是主键的键值,因此可以在数据行移动或者页分裂的时候降低成本,因为这时不用维护辅助索引。但是由于主索引存储的是数据本身,因此聚簇索引会占用更多的空间。
*聚簇索引在插入新数据的时候比非聚簇索引慢很多,因为插入新数据时需要检测主键是否重复,这需要遍历主索引的所有叶节点,而非聚簇索引的叶节点保存的是数据地址,占用空间少,因此分布集中,查询的时候I/O更少,但聚簇索引的主索引中存储的是数据本身,数据占用空间大,分布范围更大,可能占用好多的扇区,因此需要更多次I/O才能遍历完毕。
在这里插入图片描述
从上图中可以看到聚簇索引的辅助索引的叶子节点的data存储的是主键的值,主索引的叶子节点的data存储的是数据本身,也就是说数据和索引存储在一起,并且索引查询到的地方就是数据(data)本身,那么索引的顺序和数据本身的顺序就是相同的;

而非聚簇索引的主索引和辅助索引的叶子节点的data都是存储的数据的物理地址,也就是说索引和数据并不是存储在一起的,数据的顺序和索引的顺序并没有任何关系,也就是索引顺序与数据物理排列顺序无关。

什么时候要使用索引?

  1. 主键自动建立唯一索引;
  2. 经常作为查询条件在WHERE或者ORDER BY 语句中出现的列要建立索引;
  3. 作为排序的列要建立索引;
  4. 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引
  5. 高并发条件下倾向组合索引;
  6. 用于聚合函数的列可以建立索引,例如使用了max(column_1)或者count(column_1)时的column_1就需要建立索引

什么时候不要使用索引?

  1. 经常增删改的列不要建立索引;
  2. 有大量重复的列不建立索引;
  3. 表记录太少不要建立索引。只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时,它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录,它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里,这将使后续的查询命令都执行得非常快–不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了MySQL服务器上的内存总量时,数据库的性能测试结果才有意义。

索引失效的情况:

  1. 在组合索引中不能有列的值为NULL,如果有,那么这一列对组合索引就是无效的。
  2. 在一个SELECT语句中,索引只能使用一次,如果在WHERE中使用了,那么在ORDER BY中就不要用了。
  3. LIKE操作中,'%aaa%'不会使用索引,也就是索引会失效,但是‘aaa%’可以使用索引。
  4. 在索引的列上使用表达式或者函数会使索引失效,例如:select * from users where YEAR(adddate)<2007,将在每个行上进行运算,这将导致索引失效而进行全表扫描,因此我们可以改成:select * from users where adddate<’2007-01-01′。其它通配符同样,也就是说,在查询条件中使用正则表达式时,只有在搜索模板的第一个字符不是通配符的情况下才能使用索引。
  5. 在查询条件中使用不等于,包括<符号、>符号和!=会导致索引失效。特别的是如果对主键索引使用!=则不会使索引失效,如果对主键索引或者整数类型的索引使用<符号或者>符号不会使索引失效。
  6. 在查询条件中使用IS NULL或者IS NOT NULL会导致索引失效。
  7. 字符串不加单引号会导致索引失效。更准确的说是类型不一致会导致失效,比如字段email是字符串类型的,使用WHERE email=99999 则会导致失败,应该改为WHERE email=‘99999’。
  8. 在查询条件中使用OR连接多个条件会导致索引失效,除非OR链接的每个条件都加上索引,这时应该改为两次查询,然后用UNION ALL连接起来。
  9. 如果排序的字段使用了索引,那么select的字段也要是索引字段,否则索引失效。特别的是如果排序的是主键索引则select * 也不会导致索引失效。
    尽量不要包括多列排序,如果一定要,最好为这队列构建组合索引。
数据库的事务

什么是事务:
多条sql语句,要么全部成功,要么全部失败。
事务的特性:
数据库事务特性:原子性(Atomic)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durabiliy)。简称ACID。

  • A–事务的原子性(Atomicity):指一个事务要么全部执行,要么都不执行。也就是说一个事务不可能只执行了一半就停止了。比如你从取款机取钱,这个事务可以分成两个步骤:1划卡,2出钱。不可能划了卡,而钱却没出来。这两步必须同时完成,要么就不完成。
  • C–事务的一致性(Consistency):指事务的运行并不改变数据库中数据的一致性。例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,那么b也应该随之改变。
  • I–事务的独立性(Isolation):事务的独立性也有称作隔离性,是指两个以上的事务不会出现交错执行的状态。因为这样可能会导致数据不一致。
  • D–事务的持久性(Durability):事务的持久性是指事务执行成功以后,该事务所对数据库所作的更改便是持久的保存在数据库之中,不会无缘无故的回滚。
并发事务带来哪些问题

在典型的应用程序中,多个事务并发运行,经常会操作相同的数据来完成各自的任务(多个用户对同一数据进行操作)。并发虽然是必须的,但可能会导致以下的问题。

  • 脏读(Dirty read): 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时另外一个事务也访问了这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据,那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”,依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。如: 一个事务正在对数据进行更新操作,但是更新还未提交,另一个事务这时也来操作这组数据,并且读取了前一个事务还未提交的数据,而前一个事务如果操作失败进行了回滚,后一个事务读取的就是错误数据,这样就造成了脏读。

  • 丢失修改(Lost to modify): 指在一个事务读取一个数据时,另外一个事务也访问了该数据,那么在第一个事务中修改了这个数据后,第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失,因此称为丢失修改。例如:事务1读取某表中的数据A=20,事务2也读取A=20,事务1修改A=A-1,事务2也修改A=A-1,最终结果A=19,事务1的修改被丢失。

  • 不可重复读(Unrepeatableread): 指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时,另一个事务也访问该数据。那么,在第一个事务中的两次读数据之间,由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况,因此称为不可重复读。如: 一个事务多次读取同一数据,在该事务还未结束时,另一个事务也对该数据进行了操作,而且在第一个事务两次次读取之间,第二个事务对数据进行了更新,那么第一个事务前后两次读取到的数据是不同的,这样就造成了不可重复读。

  • 幻读(Phantom read): 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务(T1)读取了几行数据,接着另一个并发事务(T2)插入了一些数据时。在随后的查询中,第一个事务(T1)就会发现多了一些原本不存在的记录,就好像发生了幻觉一样,所以称为幻读。如: 第一个数据正在查询符合某一条件的数据,这时,另一个事务又插入了一条符合条件的数据,第一个事务在第二次查询符合同一条件的数据时,发现多了一条前一次查询时没有的数据,仿佛幻觉一样,这就是幻像读。

  • 不可重复读和幻读的区别:
    不可重复读的重点是修改比如多次读取一条记录发现其中某些列的值被修改,幻读的重点在于新增或者删除比如多次读取一条记录发现记录增多或减少了。

什么是数据库引擎

数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。
利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务,从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。
使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。
包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象(如索引、视图和存储过程)。

MySQL数据库的引擎类别:

你能用的数据库引擎类别取决于mysql在安装的时候是如何被编译的。
要添加一个新的引擎,你就必须重新编译MySQL。在缺省情况下,MySQL支持三个引擎:ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种类型INNODB和BERKLEY(BDB),也经常被使用。

ISAM

ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法,它在设计之时就考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此,ISAM执行读取操作的速度很快,而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于,它不支持事务处理,也不能够容错:如果你的硬盘崩溃了,那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里,那就必须经常备份你所有的实时数据,通过其复制特性,MySQL能够支持这样的备份应用程序。

MYISAM

MYISAM是MYSQL的ISAM扩展格式和缺省的数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的功能,MYISAM还使用一种表格锁定的机制,来优化多个并发的读写操作。其代价是你需要经常运行OPTIMIZE TABLE命令,来恢复被更新机制所浪费的空间。MYISAM还有一些有用的扩展,例如用来修复数据库文件的MYISAMCHK工具和用来恢复浪费空间的MYISAMPACK工具。

HEAP

HEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存里让HEAP要比ISAM和MYISAM都快,但是它所管理的数据是不稳定的,而且如果在关机前没有进行保存,那么所有的数据都会丢失。在数据行被删除的时候,HEAP也不会浪费大量的空间。HEAP表格在你需要使用SELECT表达式来选择和操控数据的时候非常有用。要记住,在用完表格之后就删除表格。

INNODB和BERKLEYDB

INNODB和BERKLEYDB(BDB)数据库引擎都是造就MySQL灵活性的技术的直接产品,这项技术就是MySQL++API。在使用MySQL的时候,你所面对的每一个挑战几乎都源于ISAM和MYISAM数据库引擎不支持事务处理也不支持外来键。尽管要比ISAM和MYISAM引擎慢很多,但是INNODB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持,这两点都是前两个引擎所没有的。如前所述,如果你的设计需要这些特性中的一者或者两者,那你就要被迫使用后两个引擎中的一个了。

-- 查看当前数据库支持的引擎和默认的数据库引擎:
show engines;

-- 修改数据库引擎:
-- 1、修改my.ini文件,增加default-storage-engine=InnoDB
-- 2、建表时指定:
create table mytb1( id int primary key, name varchar(50) )type=MyISAM;
-- 3、建表后更改:
alter table mytbl2 type=InnoDB;
MyISAM和InnoDB引擎详解
  • InnoDB引擎
    InnoDB引擎提供了对数据库ACID事务的支持,并且实现了SQL标准的四种隔离级别,该引擎还提供了行级锁和外键约束,它的设计目标是处理大容量数据库系统,它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统,MySQL运行时InnoDB会在内存中建立缓冲池,用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引,而且它没有保存表的行数,当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时,该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小,写操作不会锁定全表,所以在并发较高时,使用InnoDB引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的,如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围,InnoDB表同样会锁全表。
  • MyISAM引擎
    MyISAM是MySQL默认的引擎,但是它没有提供对数据库事务的支持,也不支持行级锁和外键,因此当INSERT(插入)或UPDATE(更新)数据时即写操作需要锁定整个表,效率便会低一些。不过和InnoDB不同,MyISAM中存储了表的行数,于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持,那么MyISAM也是很好的选择。
    InnoDB:支持事务处理,支持外键,支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高(比如银行),要求实现并发控制(比如售票),那选择 InnoDB 有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库,也可以选择 InnoDB,因为支持事务的提交(commit)和回滚(rollback)。
  • MyISAM:插入数据快,空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录,那么选择 MyISAM 能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低,也可以使用。
  • MEMORY:所有的数据都在内存中,数据的处理速度快,但是安全性不高。如果需要很快的读写速度,对数据的安全性要求较低,可以选择 MEMOEY。它对表的大小有要求,不能建立太大的表。所以,这类数据库只使用在相对较小的数据库表。
  • 脏读(Dirty Read):A 事务读取 B 事务尚未提交的数据并在此基础上操作,而 B 事务执行回滚,那么 A 读取到的数据就是脏数据。
  • 幻读(Phantom Read):事务 A 重新执行一个查询,返回一系列符合查询条件的行,发现其中插入了被事务 B 提交的行。
  • 不可重复读(Unrepeatable Read):事务 A 重新读取前面读取过的数据,发现该数据已经被另一个已提交的事务 B 修改过了。
-- 如何查看mysql提供的所有存储引擎
show engines; -- mysql常用引擎包括:MYISAM、Innodb、Memory、MERGE

MYISAM:全表锁,拥有较高的执行速度,不支持事务,不支持外键,并发性能差,占用空间相对较小,对事务完整性没有要求,以select、insert为主的应用基本上可以使用这引擎;
Innodb:行级锁,提供了具有提交、回滚和崩溃回复能力的事务安全,支持自动增长列,支持外键约束,并发能力强,占用空间是MYISAM的2.5倍,处理效率相对会差一些;
Memory:全表锁,存储在内存中,速度快,但会占用和数据量成正比的内存空间且数据在mysql重启时会丢失,默认使用HASH索引,检索效率非常高,但不适用于精确查找,主要用于那些内容变化不频繁的代码表;
MERGE:是一组MYISAM表的组合。

InnoDB与MyISAM的区别

  1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持,对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务,自动提交,这样会影响速度,所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;
  2. InnoDB支持外键,而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败;
  3. InnoDB是聚集索引,数据文件是和索引绑在一起的,必须要有主键,通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询,先查询到主键,然后再通过主键查询到数据。因此,主键不应该过大,因为主键太大,其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引,数据文件是分离的并且索引是有压缩的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
  4. InnoDB不保存表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数,执行上述语句时只需要读出该变量即可,速度很快;
  5. Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,查询效率上MyISAM要高;

如何选择引擎?
如果没有特别的需求,使用默认的 Innodb 即可。
MyISAM:以读写插入为主的应用程序,比如博客系统、新闻门户网站。
Innodb:更新(删除)操作频率也高,或者要保证数据的完整性;并发量高,支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。

大表如何优化

当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下:

  1. 限定数据的范围
    务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内;
  2. 读/写分离
    经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读;
  3. 垂直分区
    根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如,用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息,可以将用户表拆分成两个单独的表,甚至放到单独的库做分库。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。
    垂直拆分的优点: 可以使得列数据变小,在查询时减少读取的Block数,减少I/O次数。此外,垂直分区可以简化表的结构,易于维护。
    垂直拆分的缺点: 主键会出现冗余,需要管理冗余列,并会引起Join操作,可以通过在应用层进行Join来解决。此外,垂直分区会让事务变得更加复杂。
  4. 水平分区
    保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。水平拆分是指数据表行的拆分,表的行数超过200万行时,就会变慢,这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子:我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表,这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题,但由于表的数据还是在同一台机器上,其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义,所以 水平拆分最好分库。 水平拆分能够 支持非常大的数据量存储,应用端改造也少,但 分片事务难以解决 ,跨节点Join性能较差,逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 尽量不要对数据进行分片,因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度 ,一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片,尽量选择客户端分片架构,这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
    下面补充一下数据库分片的两种常见方案:
    客户端代理: 分片逻辑在应用端,封装在jar包中,通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
    中间件代理: 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现
文章来源:https://blog.csdn.net/ziaia/article/details/124136154
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