MySQL进阶

MySQL进阶

一、存储引擎

1.MySQL体系结构

• 连接层

  最上层是一些客户端和链接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

• 服务层

  第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程、函数等。

• 引擎层

  存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。

• 存储层

  主要是将数据存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

2.存储引擎简介

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的

存储引擎决定底层表的存储文件结构（详见InnoDB不同版本的table的文件结构），MYSQL中常用的存储引擎为InnoDB和MyISAM

1. 在创建表时，指定存储引擎

CREATE TABLE 'table_name'(
  'col_name' type [is_nullable] [is_auto_increment] [is_primary_key_or_unique] [comment 'meg'],
  ...
) ENGINE=engine_name [is_auto_increment] [] CHARSET=charset_name

[is_nullable] : NULL | NOT NULL

[is_auto_increment]: AUTO_INCREMENT

[is_primary_key_or_unique]: PRIMARY KEY|UNIQUE
[comment ‘meg’]: COMMENT ‘meg’

2. 查看当前数据库支持的存储引擎

   SHOW ENGINES;
   

3.cmd 查看, 更改引擎

# 查看默认存储引擎
show variables like '%default_storage_engine';
# 查看table info
show create table table_name;
# 更改table的engine
alter table table_name engine=myisam
# set默认存储引擎
SET DEFAULT_STORAGE_ENGINE=MyISAM;

3.存储引擎特点

InnoDB ——事务型storage engine

• 介绍：InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL 5.5之后，InnoDB 是默认的 MySQL 存储引擎。

• 特点：

  1. DML(data manipulation language,以SELECT为主的数据查询和以UPDTA,INSERT,DELETE为主的数据修改)操作遵循ACID(原子一致隔离持久)模型
  2. 支持行锁和SELECT语句中的非锁定read, 可和非InnoDB的表混合查找
  3. 支持事务,事务隔离级别：SERIALIZABLE
  4. 支持表锁和行锁, InnoDB默认隔离级别为REPEATABEL READ，通过MVCC实现；但MVCC不能实现可串行读，再通过Next-Key Lock解决幻读，达到SERIALIZABLE隔离级别
  5. 支持外键 FOREIGN KEY 约束，表的存储列时, 按主键>非主键顺序存放.若表无主键则自动为每一行生成大小为6B的ROWID，ROWID作为其主键

• 文件

  xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。
  参数：innodb_file_per_table

  

InnoDB 5.7和8.0版本区别

5.7

/var/lib/mysql
	ibdata1
	dbtest1
	  db.opt  # database规则: 存储引擎, 字符集
	  table1.frm # stores table structure eg: { "name": col_name, "type":, "is_nullable": ...}
	  tablet1.ibd   # file-per-tablespace, stores table data & index
	

8.0

/var/lib/mysql
dbtest1
  dbtest1
	table1.ibd # stores table data & table structure

MyISAM

• 介绍：MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

• 特点：

  1. insert, select, count速度更快，完整性要求低，适合操作大文件（最大63B）
  2. delete和insert混用时比InnoDB产生更少的碎片
  3. 表可建立的最大index数量为64，each index包含至多16 cols
  4. 表的key的最大长度为1000B; 每个col 的字符集可不同；类型为VARCHAR和CHAR的value可变长度且最大可为64KB
  5. 不支持事务，不支持外键
  6. 支持表锁，不支持行锁
  7. 数据和index分离存储

• 文件：

  xxx.sdi：存储表结构信息
  xxx.MYD：存储数据
  xxx.MYI：存储索引

5.7

/var/lib/mysql
	ibdata1
	dbtest1
	  db.opt  
	  table1.frm  # table structure
	  table1.MYD  # table data 
	  table1.MYI  # table index

8.0

/var/lib/mysql
	ibdata1
	dbtest1
	  db.opt  
	  table1.sdi  # table structure
	  table1.MYD  # table data 
	  table1.MYI  # table index

面试必考：InnoDB和MyISAM对比

功能	InnoDB	MyISAM
外键	Y	N
事务	Y	N
存储结构	数据和索引联合存储在.idb	数据存储在.MYD, 索引存储在.MYI
缓存	同时缓存data和index,内存占用大	只缓存index, 内存占用小
锁	行锁，存取数据时只对查询到的所有行加锁，适合高并发	表锁，存取数据时对查询的整个表加锁，不适合高并发
场景	高并发的大文件查询	非高并发的小文件事务

4.存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

• InnoDB：是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。
• MyISAM：如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。

二、索引 ⭐

1.索引概述

• 介绍：索引(index)是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。

• 优缺点：

  优势	劣势
  提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本	索引列也是要占用空间的。
  通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗。	索引大大提高了查询效率，同时却也降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE时，效率降低。

2.索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：

索引结构	描述
B+Tree 索引	最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引
Hash 索引	底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询
R-tree（空间索引）	空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少
Full-text（全文索引）	是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene,Solr,ES

我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

• B+Tree

  MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree,提高区间访问的性能。

  

• Hash

  哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

  如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞)，可以通过链表来解决。

  

  Hash索引特点：

  • Hash 索引只能用于对等比较(=，in),不支持范围查询(between，>，<，…)
  • 无法利用索引完成排操作
  • 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引

  存储引擎支持：在MySQL中，支持hash索引的是Memory引擎，而InnoDB中具有自适应hash中能，hash索引是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

面试题：为什么InnoDB存储引擎选择使用 B+tree 索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于 B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
• 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

3.索引分类

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引选取规则：

• 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
• 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引。

前缀索引

假设我们有一个名为 users 的表，其中包含一个 name 列，我们希望在 name 列上创建前缀索引。

创建表：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100)
);

创建前缀索引：

CREATE INDEX idx_name ON users (name(10));

上述语句中，我们使用 CREATE INDEX 语句创建了一个名为 idx_name 的索引，并指定了要创建索引的列为 name，并且使用括号内的数字 10 表示只使用 name 列的前 10 个字符作为索引键。

通过指定前缀长度，我们可以根据实际需求来平衡索引大小和查询性能。较短的前缀长度会减小索引的大小，但也会导致索引的选择性降低，可能会影响查询的准确性和性能。

思考：

1. 以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

   select * from user where id=10;
   
   select * from user where name='Arm';
   
   备注：id为主键，name字段创建二级索引;
   

   根据id查询比根据name查询效率高，因为"SELECT * "尽管符合最左前缀原则用name索引，但二级索引的叶子结点是主键，还要进行主键索引查询，需要扫描两个索引效率低。

索引语法

• 创建索引

  CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);	
  

• 查看索引

  SHOW INDEX FROM table_name;
  

• 删除索引

  DROP INDEX index_name ON table_name;
  

索引使用

不同列值类型支持的索引

1.普通索引可以对任何key或者key 集加，允许key值为NULL或重复

2.唯一索引要求创建索引的key或key 集唯一标识每一行,MYSQL中的索引类型为UNIQUE

3.主键索引

4.如何针对key 集加索引，则只有当检索条件中出现了key 集的左前缀子集，索引才会起作用 ，eg: 对(id, name, age创建索引)， 只有当查询字段为 (id) / (id, name) / (id, name, age) 时，索引才会起作用, 查询字段为 (age) 等不符合组合索引左前缀规则时，索引不起作用；当key集为所有key时对应MYSQL中的索引类型为FULLTEXT

5.空间索引在MYSQL中的索引类型为SPATIAL, 只有MyISAM可用

必考：联合索引何时起作用——最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守最左前缀法测。最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

具体失效场景

• 范围查询导致联合索引第一个key右侧的列索引失效

  联合索引中，如果范围查询(>，<)涉及的字段不符合最左前缀法则，即不是联合索引的第一个字段，则范组合索引失效

以下是一个示例来说明范围查询导致组合索引第一个key右侧的列索引失效问题：
创建表

CREATE TABLE `students` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `test` (`name`, `age`) VALUES ('Tom', 18), ('Jerry', 20), ('Alice', 22), ('Bob', 25);

我们想要找到年龄在 18 到 25 之间的学生。首先，我们创建一个联合索引idx_students_name_age （name, age）：

CREATE INDEX idx_students_name_age ON students (name, age);

接下来，我们尝试进行范围查询：

SELECT * FROM students WHERE age > 18 AND age < 25;

在这个查询中，我们希望获取年龄在 18 到 25 之间的学生记录。然而，由于联合索引的顺序是 (name, age)，而查询条件只涉及到 age 列，因此索引失效。

• 索引列运算

  不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。
  举例
  创建一个索引

  CREATE INDEX idx_students_age ON products (age);
  

接下来，我们尝试进行对age-3然后查询：

SELECT * FROM products WHERE age- 3 > 100;

因为在索引列上进行了减法运算操作，使得索引失效

• 字符串

  字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
  举例
  创建一个索引

  CREATE INDEX idx_students_name ON students (name);
  

接下来，我们尝试进行对name查询：

SELECT * FROM students WHERE name=123;

因为没有name是字符类型，查询时不使用引号，MYSQL会将整型123和students表中name的字段值先做隐式转换，全转为浮点型再比较，这样导致索引失效

• 模糊查询

  如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
  举例

  CREATE INDEX idx_students_name ON students (name);
  

  查询name中包含123的行

  SEELCT * FROM user_id WHERE user_id LIKE '%123'
  

因为是头部模糊匹配，索引失效，但如果改为

SEELCT * FROM user_id WHERE user_id LIKE '123%'

则尾部模糊匹配，索引idx_students_name 不会失效

• or 连接的条件

  用 or 分割开的条件，如果 or 两边的条件中的只有一个条件有列索引，另一个条件没有，那么涉及的索引失效。

举例
创建一个索引

  CREATE INDEX idx_students_name ON students (name);

接着查询

SELECT FROM '' WHERE name='123' OR age=10;

因为在name上有自定义索引,而在age上没有索引,如果使用索引则要自定义索引扫描+主键索引全表扫描, 因此mysql会自动优化为一次主键索引全表扫描,自定义索引失效

索引设计原则

1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建索引。
2. 针对于常作为查询条件(where)、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
4. 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

• 数据分布影响索引使用

  如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

• 使用SQL 提示来限制使用索引
  SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

使用索引 use index:

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession='软件工程'；

忽略索引 ignore index:

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession='软件工程'；

强制使用索引 force index:

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession='软件工程'；

• 覆盖索引

  尽量使用覆盖索引，即查询使用了索引，并且需要返回的列在该索引包含的列中全部能够找到，减少select*。
  举例
  创建一个索引

  CREATE INDEX idx_students_name_age ON students (name,age);

接着查询

SELECT name, age FROM students WHERE name='123' AND age=10;

• 前缀索引

  当字段类型为字符串（varchar,text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO,影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

  语法：

  creae index idx_xxxx on table_name(column(n));
  

  前缀长度：

  可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高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。

  select count(distinct email)/count(*) from tb_user;
  select count(distinct substring(email,1,5))/count(*) from tb_user;	 
  

• 单列索引与联合索引

  单列索引：即一个索引只包含单个列。

  联合索引：即一个索引包含了多个列。

  在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

SQL 性能分析 ⭐

执行计划

实际项目开发中，由于我们不知道实际查询的时候数据库里发生了什么事情，数据库软件是怎样扫描表、怎样使用索引的，因此，我们能感知到的就只有sql语句运行的时间，在数据规模不大时，查询是瞬间的，因此，在写sql语句的时候就很少考虑到性能的问题。但是随着数据规模增大，如千万、亿的时候，我们运行同样的sql语句时却发现迟迟没有结果，这个时候才知道数据规模已经限制了我们查询的速度。所以，查询优化和索引也就显得很重要了。

• 问题：
  当我们在查询前能否预先估计查询究竟要涉及多少行、使用哪些索引、运行时间呢？答案是能的，mysql提供了相应的功能和语法来实现该功能。
• 分析：
  MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析，在SQL语句前加一个"EXPLAIN"即可。比如我们要分析如下SQL语句：

explain select * from table where table.id = 1

运行上面的sql语句后你会看到，下面的表头信息：
id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra

字段解释：

• id： select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序(id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行)。
• select_type 显示查询的方式，比如，子查询、聚合查询、union查询
  – SIMPLE：简单的SELECT，不实用UNION或者子查询。
  explain select * from user where uid=1;
  ​​
  – PRIMARY：查询中包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为primary
  explain select * from (select * from user where uid=1)b
  ​​
  – 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。
  explain select * from user where uid=1 union select * from user where uid=2
  ​​
  – DEPENDENT UNION：UNION语句中的第二个SELECT，依赖于外部子查询。
  explain select * from user x where uid in (select uid from user y union select uid from user z where uid<5)
  ​
  – SUBQUERY：在select 或 where列表中包含了子查询
  explain select * from groups where gid =(select gid from user where uid=1)
  ​
  – DEPENDENT SUBQUERY：子查询中的第一个SELECT，取决于外面的查询。
  explain select * fromuser where uid in (select uid from user where uid<4)
  ​
• table 显示这一行的数据是关于哪张表的
• type 这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为NULL, system,const、eq_reg、ref、range、index和ALL

说明：不同连接类型的解释（按照效率高低的顺序排序）
system：表只有一行：system表。这是const连接类型的特殊情况。
const ：表中的一个记录的最大值能够匹配这个查询（索引可以是主键或惟一索引）。因为只有一行，这个值实际就是常数，因为MYSQL先读这个值然后把它当做常数来对待。
eq_ref：在连接中，MYSQL在查询时，从前面的表中，对每一个记录的联合都从表中读取一个记录，它在查询使用了索引为主键或惟一键的全部时使用。
ref：这个连接类型只有在查询使用了不是惟一或主键的键或者是这些类型的部分（比如，利用最左边前缀）时发生。对于之前的表的每一个行联合，全部记录都将从表中读出。这个类型严重依赖于根据索引匹配的记录多少—越少越好。
range：这个连接类型使用索引返回一个范围中的行，比如使用>或<查找东西时发生的情况。
index：这个连接类型对前面的表中的每一个记录联合进行完全扫描（比ALL更好，因为索引一般小于表数据）。
ALL：这个连接类型对于前面的每一个记录联合进行完全扫描，这一般比较糟糕，应该尽量避免。

• possible_keys 显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
• key 实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MYSQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MYSQL忽略索引
• key_len 使用的索引的字节数，该值为索引字段的最大可能长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
• ref 显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
• rows MYSQL认为必须要执行查询的行数，SQL成功执行后会返回这个行数
• filtered 表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好。
• Extra 关于MYSQL如何解析查询的额外信息。将在表4.3中讨论，但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort，意思MYSQL根本不能使用索引，结果是检索会很慢

说明：extra列返回的描述的意义
Distinct ：一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了。
Not exists ：mysql优化了LEFT JOIN，一旦它找到了匹配LEFT JOIN标准的行，就不再搜索了。
Range checked for each Record（index map:#） ：没有找到理想的索引，因此对从前面表中来的每一个行组合，mysql检查使用哪个索引，并用它来从表中返回行。这是使用索引的最慢的连接之一。
Using filesort ：看到这个的时候，查询就需要优化了。mysql需要进行额外的步骤来发现如何对返回的行排序。它根据连接类型以及存储排序键值和匹配条件的全部行的行指针来排序全部行。
Using index ：列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回的，这发生在对表的全部的请求列都是同一个索引的部分的时候。
Using temporary ：看到这个的时候，查询需要优化了。这里，mysql需要创建一个临时表来存储结果，这通常发生在对不同的列集进行ORDER BY上，而不是GROUP BY上。
Where used ：使用了WHERE从句来限制哪些行将与下一张表匹配或者是返回给用户。如果不想返回表中的全部行，并且连接类型ALL或index，这就会发生，或者是查询有问题。

总结：

因此，弄明白了explain语法返回的每一项结果，我们就能知道查询大致的运行时间了，如果查询里没有用到索引、或者需要扫描的行过多，那么可以感到明显的延迟。因此需要改变查询方式或者新建索引。
mysql中的explain语法可以帮助我们改写查询，优化表的结构和索引的设置，从而最大地提高查询效率。当然，在大规模数据量时，索引的建立和维护的代价也是很高的，往往需要较长的时间和较大的空间，如果在不同的列组合上建立索引，空间的开销会更大。因此索引最好设置在需要经常查询的字段中。

慢查询

什么是慢查询

一条查询，如果执行时间很长就是慢查询。慢查询常见原因是MYSQL执行SQL时检索了大量的行或列。比如

SELECT * FROM actor
INNER JOIN film_actor USING(actor_id)
WHERE fim_actor.name = 'lucy' AND actor.age=24 ;

将会返回2个表的所有列，应该改为如下，只返回actor表的所有列

SELECT  actor.* FROM actor
INNER JOIN film_actor USING(actor_id)
WHERE fim_actor.name = 'lucy' AND actor.age=24 ;

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数(long_query_.time,单位：秒，默认10秒)的所有SQL语句的日志。
MySQL 的慢查询日志默认没有开启，需要在 MySQL 的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

profile 详情

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

#查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;

#查看指定query id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;

#查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

三、SQL优化 ⭐

1.插入数据

• insert 优化

  1. 批量插入

  2. 手动提交事务

  3. 主键顺序插入

• 大批量插入数据

  如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。操作如下：

  #客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile
  mysql --local-infile -u root -p
  #设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
  set global local_infile=1;
  #执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
  load data local infile '/root/sql1.log' into table `tb_user` fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
  

2.主键优化

• 数据组织方式

  在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表(index organized table IOT)。

• 页分裂

  页可以为空，也可以填充一半，也可以填充100%。每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。

  

  页分裂：

  

  页合并：

  当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记(flaged)为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。

  当页中删除的记录达到MERGE THRESHOLD(默认为页的50%)，InnoDB会开始寻找最靠近的页（前或后）看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。

  合并前：

  

  合并后：

  

  

• 主键设计原则

  1. 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
  2. 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO INCREMENT自增主键。
  3. 尽量不要使用UUID做主键或者是其他自然主键，如身你证号。
  4. 业务操作时，避免对主键的修改。

3.order by优化

1. Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序。
2. Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高。

总结:

• 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则。
• 尽量使用覆盖索引。
• 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则(ASC/DESC)。
• 如果不可避免的出现 filesort,大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小sort buffer size(默认256k)。

4.group by优化

#删除掉目前的联合索引idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession;
#创建索引
Create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);
#执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession;
#执行分组操作，根据profession,age字段分组
explain select profession,count(*) from tb_user group by profession,age;

总结:

• 在分组操作时，可以通过索引来提高效率
• 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

5.limit优化

一个常见又非常头疼的问题就是limit2000000,10,此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000-2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。

explain select * from tb_sku t,(select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;

6.count优化

explain select count(*) from tb_user;

• MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行count(*)的时候会直接返回这个数，效率很高；
• InnoDB 引擎就麻烦了，它执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。

优化思路：自己计数。

• count 的几种用法

  1. count(主键)：InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的主键 id 值都取出来，返回给服务层。服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为null)。

  2. count(字段)：

     没有 not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为 null，不为 null，计数累加。
     有not null 约束：InnoDB 引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。

  3. count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加。

  4. count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。

  按照效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*)，所以尽量使用count(*)。

7.update优化

update student set no='2000100100' where id =1;

update student set no='2000100105' where name='韦一笑'；

InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

四、视图/存储过程/触发器

1.视图

• 介绍

  视图(View)是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。

• 创建

  CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH[CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
  

• 查询

  -- 查看创建视图语句
  SHOW CREATE VIEW 视图名称;
  
  -- 查看视图数据
  SELECT * FROM 视图名称......;
  

• 修改

  -- 方式1
  CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH[CASCADED | LOCAL]CHECK OPTION]
  -- 方式2
  ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [WITH [CASCADED | LOCAL] CHECK OPTION]
  

• 删除

  DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ...
  

• 视图的检查选项

  当使用 WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL 允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，MySQL提供了两个选项：CASCADED 和 LOCAL,默认值为 CASCADED。

• 视图的更新

  要使视图可更新，视图中的行与基础表中的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：

  1. 聚合函数或窗口函数（SUM()、MIN()、MAX()、COUNT()等）
  2. DISTINCT
  3. GROUP BY
  4. HAVING
  5. UNION 或者 UNION ALL

• 作用

  1. 简单

     视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的每次指定全部的条件。

  2. 安全

     数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据

  3. 数据独立
     视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。

2.存储过程

• 介绍

  存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。

  

• 特点

  1. 封装，复用

  2. 可以接收参数，也可以返回数据

  3. 减少网络交互，效率提升

• 创建

  CREATE PROCEDURE 存储过程名称([参数列表])
  BEGIN
  		--SQL语句
  END;		
  

• 调用

  CALL 名称([参数]);
  

• 查看

  -- 查询指定数据库的存储过程及状态信息
  SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA='xxx';
  -- 查询某个存储过程的定义	
  SHOW CREATE PROCEDURE 存储过程名称；
  

• 删除

  DROP PROCEDURE [IF EXISTS] 存储过程名称;
  

  注意：在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字delimiter指定SQL语句的结束符。

• 变量

  1. 系统变量：MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量(GLOBAL)、会话变量(SESSION)。

     查看系统变量

     SHOW [SESSION|GLOBAL] VARIABLES; -- 查看所有系统变量
     SHOW [SESSION|GLOBAL] VARIABLES LIKE '......'; -- 可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量
     SELECT @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名; -- 查看指定变量的值
     

     设置系统变量

     SET [SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值;
     SET @@[SESSION|GLOBAL] 系统变量名=值;
     

     注意：

     ​ 如果没有指定SESSION/GLOBAL,默认是SESSION,会话变量。
     ​ mysql服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在/etc/my.cnf由配置。

  2. 用户自定义变量：用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用“@变量名”使用就可以。其作用域为当前连接。

     赋值：

     SET @var_name = expr [,@var_name expr]...;
     SET @var_name := expr [,@var_name :=expr]...;
     
     SELECT @var_name:=expr [,@var_name :=expr]...;
     SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名；
     

     使用：

     SELECT @var_name;
     

     注意：用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。

  3. 局部变量：根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的BEGN … END块。

     声明：

     DECLARE 变量名 变量类型[DEFAULT ...];
     

     变量类型就是数据库字段类型：INT、BIGINT、CHAR、VARCHAR、DATE、TIME等。

     赋值：

     SET 变量名=值；
     SET 变量名:=值;
     SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ...;
     

• if

  语法：

  IF 条件1 THEN
  	...
  ELSEIF 条件2 THEN		-- 可选
  	...
  ELSE				-- 可选
  	...
  END IF;
  

• 参数

  类型	含义	备注
  IN	该类参数作为输入，也就是需要调用时传入值	默认
  OUT	该类参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值
  INOUT	既可以作为输入参数，也可以作为输出参数

  用法：

  CREATE PROCEDURE 存储过程名称([IN/OUT/INOUT 参数名 参数类型])
  BEGIN
  	-- SQL语句
  END;
  

• case

  语法一：

  CASE case_value
  	WHEN when_value1 THEN statement_list1
  	[WHEN when_value2 THEN statement_list2]...
  	[ELSE statement_list]
  END CASE;
  

  语法二：

  CASE
  	WHEN search_condition1 THEN statement_list1
  	[WHEN search_condition2 THEN statement_list2]...
  	[ELSE statement_list]
  END CASE;
  

• while

  whil循环是有条件的循环控制语句。满足条件后，再执行循环体中的SQL语句。具体语法为：

  # 先判断条件，如果条件为true，则执行逻辑，否则，不执行逻辑
  WHILE 条件 DO
  	SQL逻辑...
  END WHILE;
  

• repeat

  repeat 是有条件的循环控制语句，当满足条件的时候退出循环。

  具体语法为：

  #先执行一次逻辑，然后判定逻辑是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续下一次循环
  REPEAT
  	SQL 逻辑...
  	UNTIL 条件
  END REPEAT;
  

• loop

  LOOP实现简单的循环，如果不在SQL逻辑中增加退出循环的条件，可以用其来实现简单的死循环。LOOP可以配合一下两个语句使用：

  • LEAVE：配合循环使用，退出循环。
  • ITERATE：必须用在循环中，作用是跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环。

  [begin_label:] LOOP
  	SQL 逻辑...
  END LOOP [end_label];
  
  LEAVE label; -- 退出指定标记的循环体
  ITERATE label; -- 直接进入下一次循环
  

• 游标

  游标（CURSOR） 是用来存储查询结果集的数据类型，在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理。游标的使用包括游标的声明、OPEN、FETCH 和 CLOSE，其语法分别如下。

  声明游标：

  DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句；
  

  打开游标:

  OPEN 游标名称;
  

  获取游标记录：

  FETCH 游标名称 INTO 变量[,变量];
  

  关闭游标：

  CLOSE 游标名称;
  

• 条件处理程序

  条件处理程序（Handler） 可以用来定义在流程控制结构执行过程中遇到问题时相应的处理步骤。

  具体语法为：

  DECLARE handler_action HANDLER FOR condition_value [,condition_value]... statement;
  
  handler_action
  	CONTINUE:继续执行当前程序
  	EXIT:终止执行当前程序
  	
  condition_value
  	SQLSTATE sqlstate_value:状态码，如 02000
  	SQLWARNING:所有以01开头的SQLSTATE代码的简写
  	NOT FOUND:所有以02开头的SQLSTATE代码的简写
  	SQLEXCEPTION:所有没有被SQLWARNING 或 NOT FOUND捕获的SQLSTATE代码的简写
  

3.存储函数

存储函数是有返回值的存储过程，存储函数的参数只能是 IN 类型的。

具体语法如下：

CREATE FUNCTION 存储函数名称([参数列表])
RETURNS type [characteristic ...]
BEGIN
	-- SQL语句
	RETURN ...;
END;

characteristic 说明:

• DETERMINISTIC：相同的输入参数总是产生相同的结果。
• NO SOL：不包含SQL语句。
• READS SQL DATA：包含读取数据的语句，但不包含写入数据的语句。

4.触发器

• 介绍

  触发器是与表有关的数据库对象，指在 insert/update/delete 之前或之后，触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性，日志记录，数据校验等操作。
  使用别名OLD和NEW来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发。

  触发器类型	NEW 和 OLD
  INSERT 型触发器	NEW 表示将要或者已经新增的数据
  UPDATE 型触发器	OLD 表示修改之前的数据，NEW 表示将要或已经修改后的数据
  DELETE 型触发器	OLD 表示将要或者已经删除的数据

• 语法

  创建：

  CREATE TRIGGER trigger_name
  BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE
  ON tbl_name FOR EACH ROW -- 行级触发器
  BEGIN
  	trigger_stmt;
  END;
  

  查看：

  SHOW TRIGGERS;
  

  删除：

  DROP TRIGGER [schema_name] trigger_name;-- 如果没有指定 schema_name，默认为当前数据库。
  

五、锁 ⭐

1.概述

• 介绍

  锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。

• 分类

  MySQL 中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

  1. 全局锁：锁定数据库中的所有表。
  2. 表级锁：每次操作锁住整张表。
  3. 行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

2.全局锁

• 介绍

  全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
  其典型的使用场景是做全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

  

• 特点

  数据库中加全局锁，是一个比较重的操作，存在以下问题：

  1. 如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上就得停摆。
  2. 如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog）,会导致主从延迟。

  在InnoDB引擎中，我们可以在备份时加上参数 --single-transaction 参数来完成不加锁的一致性数据备份。

  mysqldump --single-transaction -uroot -p123456 itcast>itcast.sql
  

3.表级锁

• 介绍

  表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。

  主要分为以下三类：

  1. 表锁
  2. 元数据锁（meta data lock，MDL）
  3. 意向锁

• 表锁

  对于表锁，分为两类：

  1. 表共享读锁（read lock)
  2. 表独占写锁（write lock）

  语法：

  1. 加锁：lock tables 表名… read/write。
  2. 释放锁：unlock tables /客户端断开连接。

  

  

  读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。

• 元数据锁（meta data lock，MDL）

  MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。为了避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性。

  在 MySQL5.5 中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁（共享）；当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁（排他）。

  

  查看元数据锁：

  select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks;
  

• 意向锁

  为了避免 DML 在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在 InnoDB 中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。

  1. 意向共享锁（IS）：由语句 select … lock in share mode添加，与表锁共享锁(read)兼容，与表锁排它锁(write)互斥。
  2. 意向排他锁（IX）：由 insert、update、delete、select … for update 添加，与表锁共享锁(read)及排它锁(write)都互斥。意向锁之间不会互斥。

  可通过以下 SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：

  select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
  

4.行级锁

• 介绍

  行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在 InnoDB 存储引擎中。

  InnoDB 的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要分为以下三类：

  1. 行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行 update 和 delete。在RC、RR 隔离级别下都支持。
  2. 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记忌间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
  3. 临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。

• 行锁

  InnoDB.实现了以下两种类型的行锁：
  1.共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
  2.排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

  

  

  默认情况下，InnoDB在REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用next-key锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

  1. 针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
  2. InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。

• 间隙锁/临键锁

  默认情况下，InnoDB 在 REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用 next-key 锁进行搜索和索引扫描，以防止幻读。

  1. 索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。
  2. 索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
  3. 索引上的范围查询（唯一索引），会访问到不满足条件的第一个值为止。

  注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。

六、InnoDB引擎

1.逻辑存储结构

• 表表空间（ibd文件），一个 mysql 实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
• 段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB
  是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Exten（区）。
• 区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
• 页，是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从
  磁盘申请4-5个区。
• 行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。

2.架构

MySQL 5.5版本开始，默认使用InnoDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

内存架构

• Buffer Pool：缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘口，加快处理速度。

• 缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型：

  1. free page：空闲page，未被使用。
  2. clean page：被使用page，数据没有被修改过。
  3. dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，页中数据与磁盘的数据产生了不一致。

• Change Buffer：更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Poolr中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

  

• Adaptive Hash Index：自适应hash索引，用于优化对 Buffer Pool 数据的查询。InnoDB 存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到 hash 索引可以提升速度，则建立 hash 索引，称之为自适应 hash 索引。

  

• Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的 log 日志数据（redo log、undo log），默认大小为16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/0。

  参数：innodb_log_buffer_size：缓冲区大小 innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机

磁盘结构

• System Tablespace：系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。（在 MySQL5.x 版本中还包含 InnoDB 数据字典、undolog等）

  参数：innodb_data_file_path

• File-Per-Table Tablespaces：每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引，并存储在文件系统上的单个数据文件中。
  参数：innodb_file_per_table

• General Tablespaces：通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。

• Undo Tablespaces：撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。

• Temporary Tablespaces：InnoDB使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

• Doublewrite Buffer Files：双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。

• Redo Log：重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件(redo log),前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中，用于在刷新脏页到磁盘时，发生错误时，进行数据恢复使用。

后台线程

1. Master Thread

   核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo 页的回收。

2. IO Thread

   在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数据库的性能，而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。

   

3. Purge Thread

   主要用于回收事务已经提交了的 undo log，在事务提交之后，undo log 可能不用了，就用它来回收。

4. Page Cleaner Thread

   协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻塞。

3.事务原理

事务

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

特性

• 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
• 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
• 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

redo log

重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file）,前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于在刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。

undo log

回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个：提供回滚和 MVCC(多版本并发控制)。
undo log 和 redo log 记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的 insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log 销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
Undo log 存储：undo log:采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的rollback segment 回滚段中，内部包含1024个undo log
segment。

4.MVCC

基本概念

• 当前读

  读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：
  select … lock in share mode(共享锁)，select … for update、update、insert、delete(排他锁)都是一种当前读。

• 快照读

  简单的select(不加锁)就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。
  Read Committed：每次select,都生成一个快照读。
  Repeatable Read：开启事务后第一个selecti语句才是快照读的地方。
  Serializable：快照读会退化为当前读。

• MVCC

  全称M2ulti-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

• readview

  ReadView（读视图）是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

  

  不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

  • READ COMMITTED：在事务中每一次执行快照读时生成 ReadView。
  • REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该 ReadView。

七、MySQL管理

1.系统数据库

MySQL 数据库安装完成后，自带了以下四个数据库，具体作用如下：

2.常用工具

• mysql 客户端工具

  

• mysqladmin

  mysqladmin是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

  通过帮助文档查看选项：

  mysqladmin --help
  

  示例：

  mysqladmin -uroot -p1234 drop 'test01';
  mysqladmin -uroot -p1234 version;
  

• mysqlbinlog

  由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog日志管理工具。

  

• mysqlshow

  mysqlshow客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

  

• mysqldump

  mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的sQL语句。

  

• mysqlimport/source

  mysqlimport是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump加 -T 参数后导出的文本文件。

  

  如果需要导入 sql 文件，可以使用 mysql 中的source指令：

  source /root/xxxx.sql
  

CC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。

[外链图片转存中…(img-y88q9Ttq-1694064602820)]

不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：

• READ COMMITTED：在事务中每一次执行快照读时生成 ReadView。
• REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该 ReadView。

七、MySQL管理

1.系统数据库

MySQL 数据库安装完成后，自带了以下四个数据库，具体作用如下：

[外链图片转存中…(img-congVag3-1694064602822)]

2.常用工具

• mysql 客户端工具

  [外链图片转存中…(img-djTvrnKE-1694064602823)]

• mysqladmin

  mysqladmin是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

  通过帮助文档查看选项：

  mysqladmin --help
  

  示例：

  mysqladmin -uroot -p1234 drop 'test01';
  mysqladmin -uroot -p1234 version;
  

• mysqlbinlog

  由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，所以如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog日志管理工具。

  [外链图片转存中…(img-nYJtuRmo-1694064602824)]

• mysqlshow

  mysqlshow客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或者索引。

  [外链图片转存中…(img-VftJPQfE-1694064602825)]

• mysqldump

  mysqldump 客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的sQL语句。

  [外链图片转存中…(img-BIIrouDp-1694064602826)]

• mysqlimport/source

  mysqlimport是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump加 -T 参数后导出的文本文件。

  [外链图片转存中…(img-PCCskoZq-1694064602829)]

  如果需要导入 sql 文件，可以使用 mysql 中的source指令：

  source /root/xxxx.sql