原:https://www.cnblogs.com/television/p/9288248.html
MySQL
为什么用自增列作为主键
为什么使用数据索引能提高效率
B+树索引和哈希索引的区别
B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的
哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可,是无序的
哈希索引的优势:
哈希索引不适用的场景:
通常,B+树索引结构适用于绝大多数场景,像下面这种场景用哈希索引才更有优势:
在HEAP表中,如果存储的数据重复度很低(也就是说基数很大),对该列数据以等值查询为主,没有范围查询、没有排序的时候,特别适合采用哈希索引,例如这种SQL:
select id,name from table where name='李明'; — 仅等值查询
而常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引,它会实时监控表上索引的使用情况,如果认为建立哈希索引可以提高查询效率,则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引(在InnoDB中默认开启自适应哈希索引),通过观察搜索模式,MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引,如果一个表几乎大部分都在缓冲池中,那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。
注意:在某些工作负载下,通过哈希索引查找带来的性能提升远大于额外的监控索引搜索情况和保持这个哈希表结构所带来的开销。但某些时候,在负载高的情况下,自适应哈希索引中添加的read/write锁也会带来竞争,比如高并发的join操作。like操作和%的通配符操作也不适用于自适应哈希索引,可能要关闭自适应哈希索引。
B树和B+树的区别
为什么说B+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?
MySQL联合索引
什么情况下应不建或少建索引
MySQL分区
一. 什么是表分区?
表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成。
二. 表分区与分表的区别
分表:指的是通过一定规则,将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。
分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表。
三. 表分区有什么好处?
四. 分区表的限制因素
五. 如何判断当前MySQL是否支持分区?
命令:show variables like '%partition%' 运行结果:
mysql> show variables like '%partition%';+-------------------+-------+| Variable_name | Value |+-------------------+-------+| have_partitioning | YES |+-------------------+-------+1 row in set (0.00 sec)have_partintioning 的值为YES,表示支持分区。
六. MySQL支持的分区类型有哪些?
四种隔离级别
关于MVVC
MySQL InnoDB存储引擎,实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处:读不加锁,读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中,读写不冲突是非常重要的,极大的增加了系统的并发性能,现阶段几乎所有的RDBMS,都支持了MVCC。
在MVCC并发控制中,读操作可以分成两类:
行级锁定的优点:
行级锁定的缺点:
MySQL触发器简单实例
什么是存储过程
简单的说,就是一组SQL语句集,功能强大,可以实现一些比较复杂的逻辑功能,类似于JAVA语言中的方法;
ps:存储过程跟触发器有点类似,都是一组SQL集,但是存储过程是主动调用的,且功能比触发器更加强大,触发器是某件事触发后自动调用;
有哪些特性
DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_adder`;
DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_adder`(IN a int, IN b int, OUT sum int)
BEGIN
#Routine body goes here...
DECLARE c int;
if a is null then set a = 0;
end if;
if b is null then set b = 0;
end if;
set sum = a + b;
END
;;
DELIMITER ;
set @b=5;
call proc_adder(0,@b,@s);
SELECT @s as sum;
create table tab2(
tab2_id varchar(11)
);
DROP TRIGGER if EXISTS t_ai_on_tab1;
create TRAILING t_ai_on_tab1
AFTER INSERT ON tab1
for EACH ROW
BEGIN
INSERT INTO tab2(tab2_id) values(new.tab1_id);
end;
INSERT INTO tab1(tab1_id) values('0001');
SELECT * FROM tab2;
MySQL优化
key和index的区别
Mysql 中 MyISAM 和 InnoDB 的区别有哪些?
区别:
如何选择:
数据库表创建注意事项
一、字段名及字段配制合理性
二、系统特殊字段处理及建成后建议
三、表结构合理性配置
四、其它建议
Redis
Redis单线程问题
单线程指的是网络请求模块使用了一个线程(所以不需考虑并发安全性),即一个线程处理所有网络请求,其他模块仍用了多个线程。
为什么说Redis能够快速执行
Redis的内部实现
内部实现采用epoll,采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。epoll中的读、写、关闭、连接都转化成了事件,然后利用epoll的多路复用特性,不在io上浪费一点时间 这3个条件不是相互独立的,特别是第一条,如果请求都是耗时的,采用单线程吞吐量及性能很差。redis为特殊的场景选择了合适的技术方案。
Redis关于线程安全问题
redis实际上是采用了线程封闭的观念,把任务封闭在一个线程,自然避免了线程安全问题,不过对于需要依赖多个redis操作的复合操作来说,依然需要锁,而且有可能是分布式锁。
使用Redis有哪些好处?
redis相比memcached有哪些优势?
Redis主从复制
过程原理:
缺点:所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理,会照成master节点压力太大,使用主从从结构来解决
Redis两种持久化方式的优缺点
RDB的优点:
Redis常见的性能问题都有哪些?如何解决?
Redis提供6种数据淘汰策略
https://www.cnblogs.com/frankielf0921/p/5930743.html
主 键:
数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键,且主键的取值不能缺失,即不能为空值(Null)。
超 键:
在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键,多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
候选键:
是最小超键,即没有冗余元素的超键。
外 键:
在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。
数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
原子性:整个事务中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不可能停滞在中间某个环节。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,数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离性:隔离状态执行事务,使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务,运行在相同的时间内,执行 相同的功能,事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化,为了防止事务操作间的混淆,必须串行化或序列化请 求,使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
持久性:在事务完成以后,该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中,并不会被回滚。
视图(view)是一种虚拟存在的表,是一个逻辑表,本身并不包含数据。作为一个select语句保存在数据字典中的。
通过视图,可以展现基表的部分数据;视图数据来自定义视图的查询中使用的表,使用视图动态生成。
使用视图的大部分情况是为了保障数据安全性,提高查询效率。
drop直接删掉表 truncate删除表中数据,再插入时自增长id又从1开始 delete删除表中数据,可以加where字句。
(1) DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行,并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存,删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
(2) 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后,这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小,而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。
(3) 一般而言,drop > truncate > delete
(4) 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE;DELETE可以是table和view
(5) TRUNCATE 和DELETE只删除数据,而DROP则删除整个表(结构和数据)。
(6) truncate与不带where的delete :只删除数据,而不删除表的结构(定义)drop语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain),触发器(trigger)索引(index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留,但其状态会变为:invalid。
(7) delete语句为DML(data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。
(8) truncate、drop是DLL(data define language),操作立即生效,原数据不放到 rollback segment中,不能回滚
(9) 在没有备份情况下,谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除,如果于事务无关,用truncate即可实现。如果和事务有关,或老师想触发trigger,还是用delete。
(10) Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:
truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同:二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快,且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行,并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据,并且只在事务日志中记录页的释放。
(11) TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行,但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值,请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据,请使用 DROP TABLE 语句。
(12) 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表,不能使用 TRUNCATE TABLE,而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中,所以它不能激活触发器。
数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构,就是索引。
为表设置索引要付出代价的:一是增加了数据库的存储空间,二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址(注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的)。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。
创建索引可以大大提高系统的性能。
第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二,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。
第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五,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。
也许会有人要问:增加索引有如此多的优点,为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为,增加索引也有许多不利的方面。
第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三,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,这样就降低了数据的维护速度。
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。一般来说,应该在这些列上创建索引:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
同样,对于有些列不应该创建索引。一般来说,不应该创建索引的的这些列具有下列特点:
第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。
第三,对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
根据数据库的功能,可以在数据库设计器中创建三种索引:唯一索引、主键索引和聚集索引。
唯一索引
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。
当现有数据中存在重复的键值时,大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如,如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引,则任何两个员工都不能同姓。 主键索引 数据库表经常有一列或列组合,其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引,主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时,它还允许对数据的快速访问。 聚集索引 在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑(索引)顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。
如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度。
由于存储介质的特性,磁盘本身存取就比主存慢很多,再加上机械运动耗费,磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一,因此为了提高效率,要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的,磁盘往往不是严格按需读取,而是每次都会预读,即使只需要一个字节,磁盘也会从这个位置开始,顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理:当一个数据被用到时,其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。
由于磁盘顺序读取的效率很高(不需要寻道时间,只需很少的旋转时间),因此对于具有局部性的程序来说,预读可以提高I/O效率。
预读的长度一般为页(page)的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块,硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块,每个存储块称为一页(在许多操作系统中,页得大小通常为4k),主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时,会触发一个缺页异常,此时系统会向磁盘发出读盘信号,磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中,然后异常返回,程序继续运行。
到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。
上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析,根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的,在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧:
每次新建节点时,直接申请一个页的空间,这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里,加之计算机存储分配都是按页对齐的,就实现了一个node只需一次I/O。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O(根节点常驻内存),渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中,出度d是非常大的数字,通常超过100,因此h非常小(通常不超过3)。
而红黑树这种结构,h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h),效率明显比B-Tree差很多。
综上所述,用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
查询分析器中执行:
--建表table1,table2:
create table table1(id int,name varchar(10))
create table table2(id int,score int)
insert into table1 select 1,'lee'
insert into table1 select 2,'zhang'
insert into table1 select 4,'wang'
insert into table2 select 1,90
insert into table2 select 2,100
insert into table2 select 3,70
如表
-------------------------------------------------
table1 | table2 |
-------------------------------------------------
id name |id score |
1 lee |1 90|
2 zhang| 2 100|
4 wang| 3 70|
-------------------------------------------------
以下均在查询分析器中执行
一、外连接
1.概念:包括左向外联接、右向外联接或完整外部联接
2.左连接:left join 或 left outer join
(1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。
(2)sql 语句
select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
------------------------------
注释:包含table1的所有子句,根据指定条件返回table2相应的字段,不符合的以null显示
3.右连接:right join 或 right outer join
(1)右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。
(2)sql 语句
select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
NULLNULL370
------------------------------
注释:包含table2的所有子句,根据指定条件返回table1相应的字段,不符合的以null显示
4.完整外部联接:full join 或 full outer join
(1)完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。
(2)sql 语句
select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
NULLNULL370
------------------------------
注释:返回左右连接的和(见上左、右连接)
二、内连接
1.概念:内联接是用比较运算符比较要联接列的值的联接
2.内连接:join 或 inner join
3.sql 语句
select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
------------------------------
注释:只返回符合条件的table1和table2的列
4.等价(与下列执行效果相同)
A:select a.*,b.* from table1 a,table2 b where a.id=b.id
B:select * from table1 cross join table2 where table1.id=table2.id (注:cross join后加条件只能用where,不能用on)
三、交叉连接(完全)
1.概念:没有 WHERE 子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积。第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小。(table1和table2交叉连接产生3*3=9条记录)
2.交叉连接:cross join (不带条件where...)
3.sql语句
select * from table1 cross join table2
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang190
4wang190
1lee2100
2zhang2100
4wang2100
1lee370
2zhang370
4wang370
------------------------------
注释:返回3*3=9条记录,即笛卡尔积
4.等价(与下列执行效果相同)
A:select * from table1,table2
1 第一范式(1NF)
第一范式(1NF):数据表中的每一列(每个字段)必须是不可拆分的最小单元,也就是确保每一列的原子性;
2 第二范式(2NF)
第二范式(2NF):满足1NF后,要求表中的所有列,都必须依赖于主键,而不能有任何一列与主键没有关系,也就是说一个表只描述一件事情;
3 第三范式(3NF)
第三范式(3NF):必须先满足第二范式(2NF),要求:表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关,(表中的每一列只能依赖于主键);
例如:订单表中需要有客户相关信息,在分离出客户表之后,订单表中只需要有一个用户id即可,而不能有其他的客户信息。因为其他的客户信息直接关联于用户id,而不是直接与订单id直接相关。
1)应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
3)很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
4)用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤
看上文索引
1)范式优化: 比如消除冗余(节省空间。。) 2)反范式优化:比如适当加冗余等(减少join) 3)拆分表: 分区将数据在物理上分隔开,不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样,当对这个表进行查询时,只需要在表分区中进行扫描,而不必进行全表扫描,明显缩短了查询时间,另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O,一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。
4)拆分其实又分垂直拆分和水平拆分: 案例: 简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分:解决问题:表与表之间的io竞争 不解决问题:单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个server上 水平拆分: 解决问题:单表中数据量增长出现的压力 不解决问题:表与表之间的io争夺
方案: 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单 产品表 未完成订单放一个server上 已完成订单表盒男用户表放一个server上 女用户表放一个server上(女的爱购物 哈哈)
这个么多花钱咯!
触发器与存储过程非常相似,触发器也是SQL语句集,两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用,而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发(激活)执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器,所以可以用它来强制实施复杂的业务规则,以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程,触发器主要是通过事件执行触发而被执行的,而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时,SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句,从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。