【MySQL】MySQL索引、事务、用户管理

20岁的男生穷困潦倒，20岁的女生风华正茂，没有人会一直风华正茂，也没有人会一直穷困潦倒…

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一、MySQL索引特性（重点）

1.磁盘、OS、MySQL，在进行数据IO时三者的关系

1.
MySQL给用户提供存取数据的服务，但数据在linux机器的磁盘外设上进行存储，而磁盘的读取效率是比较低的，MySQL如何进行数据存取以提高效率呢？这是一个重要的话题。
在硬件层面上，数据块的基本单位是一个512字节的扇区，但OS在和磁盘进行IO时，难道就直接以扇区为基本单位进行数据IO了吗？当然不是！如果系统直接以硬件提供的扇区大小进行交互，则OS的IO代码就会和硬件强相关，但我们并不希望耦合度的提升，因为一旦耦合度较高，硬件改变软件代码也得随之改变。同时单次IO大小为512字节还是太小了，这会增加IO的次数，从而导致效率降低，而实际OS的文件系统的基本IO单位并不是扇区，而是以块为单位，基本大小是4KB，也就是每次读写8个扇区的大小。
而MySQL在和磁盘进行交互时，基本数据单元的大小为16KB，在MySQL这里叫做page(注意和系统的page作区分，系统的page页是4KB)，虽然我们说的是MySQL和磁盘进行交互，但能和磁盘进行交互的软件层肯定只有操作系统，所以MySQL和磁盘每次进行16KB大小的page交互，MySQL中的数据文件都是以page为单位保存在磁盘当中的。
MySQL服务器在内存中运行时，服务器内部会申请一大块buffer pool的内存空间，来进行各种数据文件page的缓存，也就是通过OS来和磁盘进行IO交互，而OS实际在和磁盘进行IO时的单位是4KB，但MySQL不管这些事情，MySQL只认为自己和磁盘进行交互时，就是以16KB大小为单位进行交互的。

2.索引的理解

1.
下面是我创建的具有主键索引的一张表user，在插入数据时，实际我是对id进行乱序插入的，但在查询时，所有记录却变成有序的了。这个工作是谁做的呢？这么做的原因又是什么呢？

2.
为何MySQL与磁盘IO交互的基本单位是page呢？用多少加载多少不行吗？这样当然是不行的，如果你要查询id为1的记录，那就需要一次IO，而查询整表的数据就需要进行5次IO，这样的效率会非常低。如果将表中的多条记录保存在一个page里面，实际IO时直接将一个page加载到buffer pool里面，这样在后面查询的时候，就不用再进行IO了，直接在内存中的buffer pool进行读取就可以，而且根据局部性原理，下一次访问的数据大概率同样也在该page里面，那下一次进行读取时，大概率不用在进行IO了，直接在当前buffer pool中的page内读取数据就可以了，这样的效率就会高了，因为我们知道，导致IO效率低下的主要原因不是单次IO数据的大小，而是IO的次数多少，因为硬件与软件相比，时间上要差别很多。

3.
我们在理解page时，同样不能简单的的将page理解为一个存储数据的内存块，page可以理解为一个结构体对象，保存着表中的一部分数据，每个page之间用"数据结构"连接起来，统一进行管理。
单个page内部的数据存储是按照有序的方式来进行排序的，其实就是用链表的方式将有序的数据一个个连接起来。

4.
我们知道了单个page内部的记录之间是按照链表进行连接的，此时在查找某条记录的时候，就需要逐条遍历进行查找，比如先一个一个的遍历page，在每个page的内部在逐个记录的进行遍历，与每个记录进行比较，直到比较查找出要搜索的记录，这样的效率一定是非常低的。因为无论是page间，还是page内部，我们都需要线性遍历，直到通过比较找到要查找的记录。

5.
所以，为了提升查找的速度，需要引入页目录的概念，通过目录来快速定位记录的位置本身，比如一本书有500页，其中有50条目录，每个目录分别管理10页的内容，则50条目录就可以管理整本书，以前查找某一页的内容，最坏需要查找500次，现在你最多需要查找60次，先遍历目录，然后再遍历目录所管理的10个页，所以最坏也就是查找60次，这样不就提升了查找的效率吗？

6.
所以为了提升查找的效率，我们可以在单个page内部引入页目录，以提高在page内部查找记录时的效率。所以这也就可以解释为什么当我们创建具有主键索引的表的时候，插入数据记录是默认有序的呢？其实就是为了提高搜索效率，因为只有当记录是有序的时候，目录才有意义。

而当表存储的数据过多时，单个page的大小固定是16KB，则一定需要多个page来存储对应的数据，多个page之间我们也用链表管理起来，但page之间进行线性遍历的时候，也会造成效率低下的问题，因为page在线性遍历的时候，是需要进行磁盘IO的，磁盘IO更费时间，那如何解决这个问题呢？还是之前的思路，引入页目录！

我们可以在多个page的基础上，再加入存储页目录的page，而此时每个page内部不再存储数据，而是只存储目录项，每个目录项存储每个普通page的最小键值和目录页的地址，所以原来普通页中存储的数据是用户数据，而目录页中存储的数据是普通页中的最小键值和普通页的地址，每个普通page之间的键值也必须是有序的，因为目录页要对多个page进行管理。
如果顶层的目录页过多还需要进行遍历的话，则我们还可以在目录页的基础上再次增加目录页，对第二层的目录页进行管理。

一个page能够保存的数据大小是16KB，一个page所占字节数其实也就是16字节，也就是四个指针，prev和next指向前后的page，一个指针指向存储用户数据的链表的头结点，另一个指针指向页目录的头结点，所以一个目录页能够管理的page个数就是16×1024÷16，也就是1024个page，转换成数据的计量单位就是1024个16KB，也就是16MB的数据，最上层的目录页能够管理的第二层的目录页的个数是1024个页目录，所以像上面的这样一棵B+树最多管理的数据就是1024×16MB的数据，也就是16GB的数据。

7.
真实的B+树，只有叶子结点之间用链表连接起来，非叶子结点之间并无连接关系，通常在查找时，我们都会进行范围查找，叶子节点之间连接起来的话，是比较方便进行范围查找的，如果不连接起来，则如果当前查找的叶子结点不是目标叶子节点的话，则还需要重新自顶向下进行查找，直到找到正确的叶子结点，这样的效率很低。
叶子结点负责保存用户数据，非叶子结点只保存目录项，每个目录项负责管理一个叶子结点。所以B+树是一棵矮胖的树，因为一层非叶子结点就可以管理很多的叶子结点，矮胖对于B+树来说是很大的优势，因为查找目标叶子结点路上经过的结点数量越少，就代表从磁盘进行IO的page就越少，查找的效率就越高。同时我们还有页目录的设计，这在遍历数据的层面上来看也可以大大提高查找的效率

8.
即使创建出来的表没有索引，但对表的增删查改依旧是在表所对应的B+树结构下进行的，因为如果你没有指定表的索引值，表也会有自己的默认主键，只不过你在查询的时候，是线性遍历叶子结点进行查询的，并没有利用B+树的结构进行查询，因为你没有创建某一列字段为索引值，这也就是为什么没有创建索引的表在查询时速度慢的原因，因为时间复杂度是O(N)
同时每一个表，都会有对应的B+树数据结构。

9.

B树在面临范围查找时，优势就没有了，同时B树由于每个结点都会有data值，则每个非叶子结点管理的叶子节点会更少一些，所以B树要比B+更高，自顶向下查找的时候，IO的次数会更多，效率会更低一些。

3.聚簇索引（索引和数据放在一起）和非聚簇索引（索引和数据分离存储）

1.
MyISAM使用非聚簇索引，即将index和data分离存储，叶子节点不直接存储数据，而是只存储数据的地址。

2.
MySQL除了建立主键索引外，还可以建立其他索引，例如普通索引，唯一键索引等等，除主键外的索引一般叫做辅助索引，MyISAM的辅助索引和主键索引没什么区别，叶子节点同样存储的是记录的地址。

3.
对于InnoDB来说，他的辅助索引和主键索引与MyISAM就不一样了，InnoDB的辅助索引的叶子结点存储的不是记录，而是记录所对应的主键值，查找到对应的主键值之后，再根据主键值回到主键索引表进行查询，直到查找到完整的记录，所以像innodb这样的聚簇索引，在建立辅助索引后，如果按照辅助索引的键值来进行查找的话，则在获得主键之后，还要进行回表查询。

4.索引的操作

1.
主键索引，唯一索引对应的数据结构是B+树，普通索引对应的数据结构是B树。

2.
下面是实际在进行索引操作时，常用的一些SQL语句，比如删除索引：alter table table_name drop XXX，构建索引：alter table table_name add 索引(column_name)，查询索引：show index from table_name，创建普通索引：create index index_name on table_name(column_name)

3.
除了给单个列字段创建索引之外，我们还可以给多个列字段同时创建索引，这样的索引称之为复合索引，当我们频繁的用一个字段查找另一个字段的时候，就可以给这两个字段创建复合索引。

4.
全文索引要求表的存储引擎必须是MyISAM，而且默认的全文索引只支持英文，不支持中文。
在下面的sql语句创建出来的表里面，如果要查询有没有database数据，可以通过select * from articles where body like ‘%database%’，但这种查询的方式并没有使用到全文索引，这一点我们可以在SQL语句的前面加上explain查看一下，select * from articles where match(title, body) against (‘database’)

二、MySQL事务管理（重点）

1.什么是事务？

1.
如果对一张表的CURD不加控制，则在多客户端，多sql语句提交的情况下，则一定会出现各种逻辑问题，一张票多卖了两次，所以在mysqld服务器高并发的处理来自多个客户端的sql语句请求时，如果不对sql语句加控制，则一定会出现各种各样的问题，因为每个客户端对MySQL服务器的操作都不是原子的。

2.
所以对表的CURD操作应该满足一些属性，例如买票的过程应该是原子的，买票之间不能互相影响，应该隔离开，买完票之后，数据应该作持久化，买前和买后应该都是确定的状态，要么成功，要么不成功，要具有回滚的能力，比如买票中途数据库出现了问题，服务器断电，数据库被攻击等等，数据库应该将状态回滚到买票前的状态。
而事务是由一组DML语句组成，多条DML语句就是为了完成一个任务，这一组DML语句是一个整体，要么全部执行成功，要么全部执行不成功，不会出现中间状态，而MySQL中一定不止一个事务在运行，所以多个事务之间也需要控制，事务也不简单的只是一组DML语句的集合，还需要满足四个属性。
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。回滚有自动回滚和手动回滚两种方式，当MySQL服务宕机时，MySQL自己会自动回滚正在执行到一半的事务
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，其实就是将数据落盘，对数据作持久化。
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。
上面的四个性质中，一致性其实是由前面的三个性质共同实现的，所以只要满足了前面的三个性质，就满足了事务的一致性。

3.
只有InnoDB存储引擎支持事务。事务本质上是为了应用层提供服务的，应用层不会关心具体事务实现的细节，他们只会使用事务。

4.
事务的提交方式一般有两种，自动提交和手动提交，其实这个提交方式只会影响单条sql语句作为事务时的提交结果，我们后面会验证这个结论。

2.事务常见操作方式

1.
读未提交是事务隔离级别中最低的，在这样的隔离级别下，可以很方便的演示事务的诸多性质。

2.
begin之后事务就启动了，begin之后的多条sql语句都属于该事务内的sql语句，在事务内可以savepoint设置回滚点，MySQL支持定向回滚和直接回滚到最开始，如果没有设置回滚点直接rollback的话，则会直接回滚到最开始，此时事务也会结束，所以事务的结束方式有两种，一种是commit，另一种就是直接rollback回滚到最开始，此时事务默认结束，所以回滚操作是事务结束的一种方式。

3.
只要事务commit之后，事务的操作就会被持久化到磁盘上，数据会落盘，不会受到数据库宕机或客户端崩溃的影响。
begin之后，也就是开启一个事务之后，事务都是自己手动提交的，并不会自动提交，所以autocommit是ON还是OFF对begin之后，事务的提交方式都没有影响。
单条语句在MySQL中会默认为一个事务，autocommit影响的是单条语句作为事务时的提交方式，平常我们在命令行上敲单个的sql语句时，这一个语句会作为事务立马提交，因为autocommit默认是ON打开的，但如果将autocommit关闭之后，可以看到只要没commit，所有的sql语句操作，右边的客户端是看不到的。

4.
所以autocommit影响的是单条sql语句作为事务时的提交情况。

3.事务隔离级别

1.
一个事务的执行结果反馈给用户的是原子性，即用户只会感受到事务执行前和执行后的状态变化，但实际事务在执行时，一定是有过程的，所以多个事务在执行时，可能会互相干扰，所以事务之间需要隔离，而隔离程度的体现就是隔离级别，像多个读事务之间并发执行时，隔离级别就可以降到最低，因为多个读事务之间并不会互相影响。
但对于读写并发时，就需要其他的隔离级别来控制多个事务的执行，其实最麻烦的并发场景就是读写并发了，因为像读读并发就不需要太高隔离级别，直接RU即可，而写写并发必须用最高的隔离级别，只能串行化执行，但读写并发就比较麻烦，可能会使用到RC和RR级别。
而隔离级别的实现主要都是通过加锁来实现的，不同的隔离级别使用不同的锁

2.
设置事务隔离级别有两种设置的方式，一种是设置全局的隔离级别，一种是设置当前会话的隔离级别，会话的隔离级别可以简写为@@tx_isolation，每次新起一个MySQL会话时，默认就会使用全局的隔离级别作为当前会话的配置。

3.
读未提交是隔离等级最低的隔离级别，虽然并发度比较高，但几乎没有加锁，同时产生的问题也会比较多，例如脏读，幻读，不可重复读等并发问题，脏读是RU级别最典型的问题，读取到一个事务还未提交的数据，很容易影响到上层的决策，所以这样的并发问题是不可容忍的。

4.
读提交隔离级别最典型的并发问题就是不可重复读，因为重复读可能会读取到不一样的结果，这也会影响上层决策。读提交就是当前事务可以读取到其他事务提交后的内容，这本身并没有什么问题，但A事务提交后的内容不应该让当前正在和A事务并发的其他事务看到，应该让A事务执行完之后，其他此时重新启动的事务看到A事务提交后的内容，所以读提交也有他自己的并发问题。

5.
RR级别也就是可重复读级别是MySQL默认的隔离级别，只要你重启mysqld服务器，隔离级别就会默认设置为RR级别。
在MySQL下可以看到终端B并没有出现并发问题，但实际上在其他的数据库中，事务隔离级别在RR级别下还会有幻读的问题，只不过MySQL通过间隙锁+行锁的方式解决了幻读的问题，其他的一些数据库没有解决。
幻读指的是其他事务insert的数据可能在重复读的情况下被读取出来，因为隔离是对数据进行加锁完成的，而insert的数据本身并不存在，所以一般加锁的方式无法解决幻读问题，但MySQL解决了。
值得注意的是，幻读指的是其他事务insert时，重复读可能会读取出来插入数据后的表，就像出现了幻觉一样。如果其他事务update，delete数据，则重复读还是可以避免产生并发问题的，因为他们操纵的是已有的数据。
其实在RR级别下，为什么读取是可重复读的呢？sql第一次读取的时候，就直接给数据加上行锁，保证其他事务对数据无法进行update和delete，同时给数据加上间隙锁，如果表有索引，则在当前记录的附近加上间隙锁，防止insert数据的行为。

6.
串行化的隔离级别太简单粗暴了，无论事务是执行什么操作，都必须被严格强制以串行化的方式执行，这样的并发度太低，效率很慢，实际中不会采用这样的方案，可能会产生超时或锁竞争的问题产生，这种隔离级别太极端了。

7.
从表格就可以看到隔离级别越高，产生的并发问题就越少，但随之数据库的并发性能也就越低，所以往往需要在安全和性能之间寻找一个平衡点，这个平衡点就是RR可重复读隔离级别，同时也是数据库默认的隔离级别。
一致性从技术角度来看，是依靠AID的技术来实现的，但其实一致性和用户逻辑强相关，一致性不仅仅需要在技术层面上支持好，同样也需要程序员在用户逻辑层面维护好数据库事务的一致性。

4.MVCC（提高读写并发时数据库的性能）

1.
多版本并发控制MVCC是一个并发效率很高的读写冲突的控制方式，在并发读写数据库时，MVCC可以做到在读操作时，不用阻塞写操作，在写操作时，不用阻塞读操作，极大的提高了数据库读写并发时的性能。
此外MVCC也解决了RR级别下的幻读问题，以及脏读，不可重复读等问题。
MVCC是一把提升数据库性能的利剑。

2.
MVCC为事务分配单向增长的事务ID，事务对数据修改时，会保存一个版本，版本与事务ID关联。
所以每个事务都有自己的事务ID，可以根据事务ID的大小决定事务到来的先后顺序，事务ID越大，事务越新。
mysqld一定会面临处理多个事务的情况，所以mysqld要对多个事务作管理，也就是先描述再组织，所以每个事务都会对应着一个结构体对象。

3.
MVCC实现的表中会有三个隐藏列字段，DB_TRX_ID用于记录创建表中当前这条记录的事务ID，或最后一次修改当前这条记录的事务ID，DB_ROLL_PTR指针指向这条记录的上一个历史版本，DB_ROW_ID就是我们很早之前谈论索引时的隐藏主键，如果表中没有主键，则MySQL默认会创建一棵以DB_ROW_ID为键值的聚簇索引，也就是B+树。
除了上述三个隐藏列字段之外，还有一个标志删除位flag。

4.
undo log也是实现MVCC的一个重要角色，可以将其理解为一个，保存事务对表中记录更改的版本链的缓冲区，事务的隔离和回滚操作的实现都离不开undo log

5.
增删改都会形成当前记录的历史版本，select没必要形成历史版本，但select在读取的时候有两种选择，一种是读取最新的记录，另一种是读取历史版本的记录，也就是当前读和快照读，快照读保证了读写并发的安全性和并发度，不需要通过加锁来实现，因为快照读和增删改操作的数据是不同的记录版本，一个是历史数据，一个是当前数据。
undo log中的一条条历史版本，称为一个个的快照，一旦事务提交之后，这些快照就会被free掉，所以undo log中的记录是有进有出的，不用担心undo log会被记录打满。

实现事务隔离不仅仅需要历史版本数据，还离不开read view，通过read view才可以真正实现出事务隔离，也就是不同的事务在select读的时候，应该看到怎样的版本信息。

读视图read view是事务在第一次执行快照读的时候就产生了的，而read view其实就是类ReadView实例化出来的对象，一般习惯称之为快照，在这个快照对象内部有四个成员变量是非常重要的，也是实现事务隔离的重要技术实现。
m_ids保存read view生成时，系统中正在活跃的事务ID
up_limit_id保存的是m_ids中事务ID最小的事务ID
low_limit_id保存的是当前已出现过的事务ID最大值+1，也就是系统即将分配给下一个事务的ID
creator_trx_id保存的是创建当前记录的事务ID
所以我们现在左手有read view，右手有历史版本链中所有的记录的DB_TRX_ID，而当前事务select读的时候，应该读取到什么样的版本记录，其实就是由read view和历史版本链所决定的。

下面的图其实就已经诠释了事务可见性的算法。
如果版本链中的某个记录对应的ID大于或等于limit ID，说明这个记录对应的事务是在创建快照之后新起的事务，那么这条记录就不应该被创建快照的事务所看到。
如果版本链中的某个记录对应的ID小于up ID或等于creator_trx_id，则说明这个记录是在创建快照之前早就已经提交的事务，或者这条记录本身就是由创建快照的事务所做的更改，则说明这条记录应该被当前事务所看到。
如果版本链中的某个记录对应的ID在m_ids里面，那就说明该记录对应的事务还没提交完呢，创建read view的事务不应该看到这条记录，一旦看到那就是脏读。如果版本链中的某个记录对应的ID不在m_ids里面，同时小于limit ID，大于up ID，则说明该事务已经提交了，但为什么他的ID不小于up ID呢，其实是因为该事务到来的时间比较晚，但该事务是短事务，执行的很快，快照形成时，该事务早已执行完毕了，所以这样的版本记录是可见的。

下面是源码对应的事务可见性的处理策略，changes_visible是MySQL判断当前事务快照读应该看到什么样记录的一个函数，trx_id_t是外面传的一个参数，该参数应该被不断更新为版本链中的各个记录所对应的事务id，以判断该记录是否该被调用changes_visible函数的事务所看到。
例如当id=m_low_limit_id，当前记录不应该被看到，返回false，或者如果m_ids里面的事务是空的，同时Id是小于m_low_limit_id的话，则说明该记录对应的事务是早就已经提交了的，是可以看到的。
如果上面的判断条件都不满足的话，判断当前记录对应id是否在m_ids里面，如果在则不能看到，返回false，如果不在则可以看到，返回true。
如果当前记录不应该被看到，则继续遍历下一个版本链中的记录。

值得注意的是，read view在第一次事务进行快照读的时候就形成了，在事务运行期间，像RR级别就会一直使用该read view。
下面的实验是典型的一个trx_id不在m_ids里面，同时也小于limit_id，大于up_id的情况，这种情况的记录是可见的，当前事务可以看到。

所以我们可以总结一下MVCC实现的基本原理，以及事务快照读可见性的原理，通过给每个事务对记录的增删改都分配对应的历史版本信息，就像写时拷贝一样，只要对记录作修改，则在undo log中形成该事务的历史版本链，同时给每个事务根据到来顺序的不同分配一个逐渐增长的事务id，当事务在快照读的时候会首先形成一个快照read view，read view对象内部有四个重要的成员变量，分别是up_limit_id，low_limit_id，creator_id，m_ids，通过这四个字段和undo log里面的版本链记录之间的比较，得到创建read view的事务应该看到什么样的记录。

5.RR与RC的本质区别

1.
在MVCC下，快照读并不会加锁，所以他和写并不是互斥的。在事务A作出修改后，提交之前，事务B形成快照，则修改的记录对应的事务ID刚好在快照内的m_ids里面，则事务B不应该看到事务A对记录做出的修改。如果想要看到最新的数据，则可以使用加共享锁的方式来读取，此时读取到的数据就是最新的，但这并不意味着最新的就一定是正确的，我们不希望一个事务在运行期间读取到的结果发生不同。

2.
在事务B快照读之前，事务A完成了对记录的修改并提交，那么事务B就应该在他自己执行的整个期间都一直能够看到事务A对记录做出的修改，因为事务A都已经提交了，无论是RR还是RC都应该看到。
如果从MVCC实现原理角度来讲的话，则可能是两种情况，一种是事务A的ID小于up_limit_id或事务ID不在m_ids里面，也就是说要么事务A到来的特别早，并提前提交了，形成快照的事务应该看到，或者是事务A到来的比形成快照的事务晚，但事务A是一个短事务，在当前事务形成快照之前，事务A就执行完并且提交了，那么快照事务也应该看到。所以，无论对应哪种情况，事务B都应该看到事务A对记录做出的修改。

需要直到的是，事务读到的数据是新的还是旧的并不重要，事务在执行期间读到的数据始终都不变这才是重要的！

3.
RR与RC的本质区别就是快照的形成，RR级别下事务第一次形成快照后，则在后面事务整个的执行期间，会一直使用该快照，这也就是为什么RR级别下是可重复读的，因为read view对象一直不变。而RC级别下事务每次快照读的时候，都会重新生成新的read view，这也就是为什么RC级别下可以看到其他事务提交之后的内容，因为RC级别会生成新的read view，重新进行可见性的判断。
两者之间的差别再说的本质一些，RR级别下第一次快照读的时候，会new一个read view对象，并且在该事务执行期间一直使用这个read view对象，RC级别下每次快照读的时候，都会重新new一个read view对象，并delete掉原来的read view对象，所以在该事务执行期间，一直使用不断更新的read view对象。

RU级别一直都是当前读，没有加锁控制，RR和RC都是快照读（MVCC），串行化也是当前读，不过是加锁控制的，所以串行化无论是读读之间，还是读写之间，还是写写之间都是需要竞争锁的，这也就是为什么串行化并发度低的原因，因为无论什么操作都加锁。

三、MySQL视图特性

1.
视图实际中用的并不多，但我们也稍微了解一下。
创建视图是根据select查询结果来创建的，create view view_name as select ……，创建出来的视图其实就是一张表，如果修改视图中的数据，则原表中的数据也会随之被修改，所以一般而言，视图只用来查询，不会用来作修改，因为基表中的数据会受牵连。
如果你高频的只查询一部分表的数据，则可以选择给这一部分数据创建视图，下次查询时直接从视图中查询即可。

四、MySQL用户管理

1.
MySQL安装好之后会有一个默认的database叫做mysql，在该数据库内部会存在一个user表，该表中存放了当前mysqld服务下所有的用户的信息，包括很多的字段，最常用的几个字段就是host，user，authentication_string，用户密码是经过password()函数加密过的，所以我们看不懂。

2.
新建用户时，要指定用户名，主机名，以及登录时需要认证的密码，新建用户之后，为了让我们新建的用户生效，最好刷新一下权限flush privileges。
删除用户时，需要指定用户名和host登录方法。
root用户可以更改所有用户的登录密码，所以修改秘密时，建议直接使用root用户的身份来修改所有用户的密码。

我们可以指定的给用户赋予权限，比如对某一个具体的库，某一个具体的表，赋予查询，增加，删除，修改等权限，赋予权限时也可以指定密码，不过尽量在创建用户时就指定好密码，不要在赋权时指定密码。回收权限可以使用revoke指令来回收。

五、API和图形化界面的客户端

1.
除了我们之前一直用的命令行式的客户端之外，还可以使用C语言连接数据库，使用API的方式来作为客户端访问数据库服务，我们可以直接使用yum install -y mysql-community-server下载，一般下载的时候会自动给我们把开发包下载好，如果没有开发包，则可以使用yum install -y mysql-devel手动下载开发包，下载安装好之后我们就可以使用vscode，以API的方式来连接并使用数据库了。

安装好之后，在/usr/include/mysql下会存在C语言连接数据库时使用的头文件，在/lib64/mysql下会存在着连接数据库需要的动态库和静态库。

2.
准备好开发环境之后，我们尝试连接一下数据库。
使用mysql.h头文件，指明编译器搜索头文件时的路径。连接库的时候，需要指明链接器的链接路径，以及需要链接的库的名称，这些字段都需要在makefile里面确定好。

链接库前必须先调用mysql_init进行初始化，mysql_init会返回一个类似于文件描述符的东西，使用myfd就可以对数据库进行操作。初始化好之后，调用mysql_real_connect进行数据库的连接，连接时需要传递对应的参数，例如密码，用户名，登陆方式，database名称，端口号等等

mysql_query用于给数据库下发MySQL命令，第一个参数为myfd，也就是那个文件描述符，下发的指令为增删改时，我们返回给客户端的结果只需要是Query OK or Query failed 即可，这样处理起来并不难，我们可以通过API的方式自己实现一个类似于命令行式的客户端，难度并不大，只需要调用mysql_query即可，难的是select查询语句，因为查询是需要返回命令行处理结果的，所以想要实现查询命令的下发，仅仅有mysql_query是不够的，还需要其他API的帮助。

下面我们来实现当下发的语句为查询语句时，如何打印出查询sql的返回结果。
mysql_store_result会将语句的执行结果放到res里面，我们只需要将信息从res提取出来并打印到显示器上即可，mysql_num_rows用于获取结果集的行数，mysql_nums_fields用于获取结果集的列数，mysql_fetch_fields用于获取列名是什么，返回的指针会指向一个一维数组，一维数组中的内容就是各个列字段的名称。mysql_fetch_row获取结果集中的内容，连续调用mysql_fetch_row，他会像迭代器一样，自动帮我们跳转到下一行，并将下一行的地址返回到line里面，所以我们依次打印出每行的内容即可。

mysql_fetch_field用起来不如mysql_fetch_fields方便，后者直接返回一个一维数组即可，我们遍历这个数组将数组的内容输出即可，这样比较方便。

下面是具体的代码实现，别忘了关闭mysql链接和释放掉结果集res，res是动态申请的，所以也要释放。

下面是执行查询语句后的结果

3.
MySQL Workbench用起来只能说还凑合，感觉还是不如直接敲命令行爽，不过我们实际工作当中肯定用的都是图形化界面来访问数据库服务。使用的成本也比较低，大家可以自己下载一个玩一玩