mysql 学习总结

1.Mysql中InnoDB和MyISAM的比较

MyISAM：

每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。.frm文件存储表定义。数据文件的扩展名为.MYD (MYData)。

MyISAM表格可以被压缩，而且它们支持全文搜索。不支持事务，而且也不支持外键。如果事物回滚将造成不完全回滚，不具有原子性。在进行updata时进行表锁，并发量相对较小。如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。

MyISAM的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的，内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引，而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的，没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小

MyISAM缓存在内存的是索引，不是数据。而InnoDB缓存在内存的是数据，相对来说，服务器内存越大，InnoDB发挥的优势越大。

优点：查询数据相对较快，适合大量的select，可以全文索引。

缺点：不支持事务，不支持外键，并发量较小，不适合大量update

InnoDB：

这种类型是事务安全的。.它与BDB类型具有相同的特性,它们还支持外键。InnoDB表格速度很快。具有比BDB还丰富的特性,因此如果需要一个事务安全的存储引擎，建议使用它。在update时表进行行锁，并发量相对较大。如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表。

优点：支持事务，支持外键，并发量较大，适合大量update

缺点：查询数据相对较快，不适合大量的select

对于支持事务的InnoDB类型的表，影响速度的主要原因是AUTOCOMMIT默认设置是打开的，而且程序没有显式调用BEGIN 开始事务，导致每插入一条都自动Commit，严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin，多条sql形成一个事物（即使autocommit打开也可以），将大大提高性能。

 

应用场景： 大量的select，少数的update选择myisam

                    大量的update 选择innodb

1.为什么myisam查询块：

innodb的主键索引是加数据的 放到磁盘中，而myisam的所有所有放内存，查询快

innodb 还有mvcc,也会导致查询变慢

 

 

 

 

2. 基本概念

主键(primary key) 能够唯一标识表中某一行的属性或属性组。一个表只能有一个主键，但可以有多个候选索引。主键常常与外键构成参照完整性约束，防止出现数据不一致。主键可以保证记录的唯一和主键域非空,数据库管理系统对于主键自动生成唯一索引，所以主键也是一个特殊的索引。

外键（foreign key） 是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列。外键约束主要用来维护两个表之间数据的一致性。简言之，表的外键就是另一表的主键，外键将两表联系起来。一般情况下，要删除一张表中的主键必须首先要确保其它表中的没有相同外键（即该表中的主键没有一个外键和它相关联）。

索引(index) 是用来快速地寻找那些具有特定值的记录。主要是为了检索的方便，是为了加快访问速度， 按一定的规则创建的，一般起到排序作用。所谓唯一性索引，这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。

总结：

主键一定是唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。

 一个表中可以有多个唯一性索引，但只能有一个主键。

主键列不允许空值，而唯一性索引列允许空值。

主键可以被其他字段作外键引用，而索引不能作为外键引用。

事务

acid:原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。

 

• 原子性：一个事务（transaction）中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

• 一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则，这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。

• 隔离性：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。

• 持久性：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。

事务的具体实现：

https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

可重复读的实现原理（MVCC多版本并发控制）：https://blog.csdn.net/Waves___/article/details/105295060

索引的实现原理

https://www.jianshu.com/p/d7665192aaaf

b树和b+树都是通过平衡二叉树衍生而来的多路查找树，设计的 思想是降低树的高度 查询更快

b树和b+的区别：

 b树的数据存放在所有的节点上，而b+树的完整信息（物理地址）是存放在叶子节点，所以必须查找到叶子节点上，而且叶子节点是用指针连接的

1. b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；
2. b+树查询必须查找到叶子节点，b树只要匹配到即可不用管元素位置，因此b+树查找更稳定（并不慢）；
3. 对于范围查找来说，b+树只需遍历叶子节点链表即可，b树却需要重复地中序遍历，如下两图：

3. 数据查询的流程

https://blog.csdn.net/weixin_38976558/article/details/96718735

https://www.cnblogs.com/25-lH/p/10932589.html