MySQL数据库笔记
文章来源：https://dhc.pythonanywhere.com/entry/share/?key=3ad29aad765a2b98b2b2a745d71bef715507ee9db8adbec98257bac0ad84cbe4#h2-u901Au7528u8BEDu6CD5u53CAu5206u7C7B
视频参考：B站黑马程序员https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p
MySQL数据库笔记
- 基础篇
-
- 通用语法及分类
-
- DDL（数据定义语言）
-
- 数据库操作
-
- 注意事项
- 表操作
- DML（数据操作语言）
-
- 添加数据
-
- 注意事项
- 更新和删除数据
- DQL（数据查询语言）
-
- 基础查询
- 条件查询
- 聚合查询（聚合函数）
- 分组查询
-
- 注意事项
- 排序查询
-
- 注意事项
- 分页查询
-
- 注意事项
- DQL执行顺序
- DCL
-
- 管理用户
-
- 注意事项
- 权限控制
-
- 注意事项
- 函数
-
- 字符串函数
- 数值函数
- 日期函数
- 流程函数
- 约束
-
- 常用约束
- 外键约束
-
- 删除/更新行为
- 多表查询
-
- 多表关系
-
- 一对多
- 多对多
- 一对一
- 查询
- 内连接查询
- 外连接查询
- 自连接查询
- 联合查询 union, union all
-
- 注意事项
- 子查询
-
- 标量子查询
- 列子查询
- 行子查询
- 表子查询
- 事务
-
- 四大特性ACID
- 并发事务
- 进阶篇
-
- 存储引擎
-
- InnoDB
- MyISAM
- Memory
- 存储引擎特点
- 存储引擎的选择
- 性能分析
-
- 查看执行频次
- 慢查询日志
- profile
- explain
- 索引
-
- 索引结构
-
- B-Tree
- B+Tree
- Hash
- 面试题
- 索引分类
-
- 思考题
- 语法
- 使用规则
-
- 最左前缀法则
- 索引失效情况
- SQL 提示
- 覆盖索引&回表查询
- 前缀索引
- 单列索引&联合索引
-
- 注意事项
- 设计原则
- SQL 优化
-
- 插入数据
- 主键优化
- order by优化
- group by优化
- limit优化
- count优化
- update优化（避免行锁升级为表锁）
- 数据类型
-
- 整型
- 浮点型
- 日期和时间
- 字符串
- 二进制类型
- 权限一览表
- 图形化界面工具
- 安装
- 小技巧
基础篇
通用语法及分类
- DDL: 数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）
- DML: 数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
- DQL: 数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
- DCL: 数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的控制权限
DDL（数据定义语言）
数据定义语言
数据库操作
查询所有数据库：
SHOW DATABASES;
查询当前数据库：
SELECT DATABASE();
创建数据库：
CREATE DATABASE [ IF NOT EXISTS ] 数据库名 [ DEFAULT CHARSET 字符集] [COLLATE 排序规则 ];
删除数据库：
DROP DATABASE [ IF EXISTS ] 数据库名;
使用数据库：
USE 数据库名;
注意事项
- UTF8字符集长度为3字节，有些符号占4字节，所以推荐用utf8mb4字符集
表操作
查询当前数据库所有表：
SHOW TABLES;
查询表结构：
DESC 表名;
查询指定表的建表语句：
SHOW CREATE TABLE 表名;
创建表：
CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [COMMENT 字段1注释],
字段2 字段2类型 [COMMENT 字段2注释],
字段3 字段3类型 [COMMENT 字段3注释],
...
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释]
)[ COMMENT 表注释 ];
最后一个字段后面没有逗号
添加字段：
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型(长度) [COMMENT 注释] [约束];
例：ALTER TABLE emp ADD nickname varchar(20) COMMENT '昵称';
修改数据类型：
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型(长度);
修改字段名和字段类型：
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 类型(长度) [COMMENT 注释] [约束];
例：将emp表的nickname字段修改为username，类型为varchar(30)
ALTER TABLE emp CHANGE nickname username varchar(30) COMMENT '昵称';
删除字段：
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
修改表名：
ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名
删除表：
DROP TABLE [IF EXISTS] 表名;
删除表，并重新创建该表：
TRUNCATE TABLE 表名;
DML（数据操作语言）
添加数据
指定字段：
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
全部字段：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...);
批量添加数据：
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
注意事项
- 字符串和日期类型数据应该包含在引号中
- 插入的数据大小应该在字段的规定范围内
更新和删除数据
修改数据：
UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1, 字段名2 = 值2, ... [ WHERE 条件 ];
例：
UPDATE emp SET name = 'Jack' WHERE id = 1;
删除数据：
DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ];
DQL（数据查询语言）
语法：
SELECT
字段列表
FROM
表名字段
WHERE
条件列表
GROUP BY
分组字段列表
HAVING
分组后的条件列表
ORDER BY
排序字段列表
LIMIT
分页参数
基础查询
查询多个字段：
SELECT 字段1, 字段2, 字段3, ... FROM 表名;
SELECT * FROM 表名;
设置别名：
SELECT 字段1 [ AS 别名1 ], 字段2 [ AS 别名2 ], 字段3 [ AS 别名3 ], ... FROM 表名;
SELECT 字段1 [ 别名1 ], 字段2 [ 别名2 ], 字段3 [ 别名3 ], ... FROM 表名;
去除重复记录：
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;
转义：
SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '/_张三' ESCAPE '/'
/ 之后的_不作为通配符
条件查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表;
条件：
| 比较运算符 | 功能 |
|---|---|
| > | 大于 |
| >= | 大于等于 |
| < | 小于 |
| <= | 小于等于 |
| = | 等于 |
| <> 或 != | 不等于 |
| BETWEEN … AND … | 在某个范围内（含最小、最大值） |
| IN(…) | 在in之后的列表中的值，多选一 |
| LIKE 占位符 | 模糊匹配（_匹配单个字符，%匹配任意个字符） |
| IS NULL | 是NULL |
| 逻辑运算符 | 功能 |
|---|---|
| AND 或 && | 并且（多个条件同时成立） |
| OR 或 || | 或者（多个条件任意一个成立） |
| NOT 或 ! | 非，不是 |
例子：
-- 年龄等于30
select * from employee where age = 30;
-- 年龄小于30
select * from employee where age < 30;
-- 小于等于
select * from employee where age <= 30;
-- 没有身份证
select * from employee where idcard is null or idcard = '';
-- 有身份证
select * from employee where idcard;
select * from employee where idcard is not null;
-- 不等于
select * from employee where age != 30;
-- 年龄在20到30之间
select * from employee where age between 20 and 30;
select * from employee where age >= 20 and age <= 30;
-- 下面语句不报错，但查不到任何信息
select * from employee where age between 30 and 20;
-- 性别为女且年龄小于30
select * from employee where age < 30 and gender = '女';
-- 年龄等于25或30或35
select * from employee where age = 25 or age = 30 or age = 35;
select * from employee where age in (25, 30, 35);
-- 姓名为两个字
select * from employee where name like '__';
-- 身份证最后为X
select * from employee where idcard like '%X';
聚合查询（聚合函数）
常见聚合函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| count | 统计数量 |
| max | 最大值 |
| min | 最小值 |
| avg | 平均值 |
| sum | 求和 |
语法：
SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名;
例：
SELECT count(id) from employee where workaddress = "广东省";
分组查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后的过滤条件 ];
where 和 having 的区别：
- 执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件不参与分组；having是分组后对结果进行过滤。
- 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。
例子：
-- 根据性别分组，统计男性和女性数量（只显示分组数量，不显示哪个是男哪个是女）
select count(*) from employee group by gender;
-- 根据性别分组，统计男性和女性数量
select gender, count(*) from employee group by gender;
-- 根据性别分组，统计男性和女性的平均年龄
select gender, avg(age) from employee group by gender;
-- 年龄小于45，并根据工作地址分组
select workaddress, count(*) from employee where age < 45 group by workaddress;
-- 年龄小于45，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址
select workaddress, count(*) address_count from employee where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3;
注意事项
- 执行顺序：where > 聚合函数 > having
- 分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
排序查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1, 字段2 排序方式2;
排序方式：
- ASC: 升序（默认）
- DESC: 降序
例子：
-- 根据年龄升序排序
SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC;
SELECT * FROM employee ORDER BY age;
-- 两字段排序，根据年龄升序排序，入职时间降序排序
SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC, entrydate DESC;
注意事项
如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序
分页查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数;
例子：
-- 查询第一页数据，展示10条
SELECT * FROM employee LIMIT 0, 10;
-- 查询第二页
SELECT * FROM employee LIMIT 10, 10;
注意事项
- 起始索引从0开始，起始索引 = （查询页码 - 1） * 每页显示记录数
- 分页查询是数据库的方言，不同数据库有不同实现，MySQL是LIMIT
- 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写 LIMIT 10
DQL执行顺序
FROM -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT
DCL
管理用户
查询用户：
USER mysql;
SELECT * FROM user;
创建用户:
CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';
修改用户密码：
ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码';
删除用户：
DROP USER '用户名'@'主机名';
例子：
-- 创建用户test，只能在当前主机localhost访问
create user 'test'@'localhost' identified by '123456';
-- 创建用户test，能在任意主机访问
create user 'test'@'%' identified by '123456';
create user 'test' identified by '123456';
-- 修改密码
alter user 'test'@'localhost' identified with mysql_native_password by '1234';
-- 删除用户
drop user 'test'@'localhost';
注意事项
- 主机名可以使用 % 通配
权限控制
常用权限：
| 权限 | 说明 |
|---|---|
| ALL, ALL PRIVILEGES | 所有权限 |
| SELECT | 查询数据 |
| INSERT | 插入数据 |
| UPDATE | 修改数据 |
| DELETE | 删除数据 |
| ALTER | 修改表 |
| DROP | 删除数据库/表/视图 |
| CREATE | 创建数据库/表 |
更多权限请看权限一览表
查询权限：
SHOW GRANTS FOR '用户名'@'主机名';
授予权限：
GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名'@'主机名';
撤销权限：
REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名'@'主机名';
注意事项
- 多个权限用逗号分隔
- 授权时，数据库名和表名可以用 * 进行通配，代表所有
函数
- 字符串函数
- 数值函数
- 日期函数
- 流程函数
字符串函数
常用函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| CONCAT(s1, s2, …, sn) | 字符串拼接，将s1, s2, …, sn拼接成一个字符串 |
| LOWER(str) | 将字符串全部转为小写 |
| UPPER(str) | 将字符串全部转为大写 |
| LPAD(str, n, pad) | 左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度 |
| RPAD(str, n, pad) | 右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度 |
| TRIM(str) | 去掉字符串头部和尾部的空格 |
| SUBSTRING(str, start, len) | 返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串 |
使用示例：
-- 拼接
SELECT CONCAT('Hello', 'World');
-- 小写
SELECT LOWER('Hello');
-- 大写
SELECT UPPER('Hello');
-- 左填充
SELECT LPAD('01', 5, '-');
-- 右填充
SELECT RPAD('01', 5, '-');
-- 去除空格
SELECT TRIM(' Hello World ');
-- 切片（起始索引为1）
SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 5);
数值函数
常见函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| CEIL(x) | 向上取整 |
| FLOOR(x) | 向下取整 |
| MOD(x, y) | 返回x/y的模 |
| RAND() | 返回0~1内的随机数 |
| ROUND(x, y) | 求参数x的四舍五入值，保留y位小数 |
日期函数
常用函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| CURDATE() | 返回当前日期 |
| CURTIME() | 返回当前时间 |
| NOW() | 返回当前日期和时间 |
| YEAR(date) | 获取指定date的年份 |
| MONTH(date) | 获取指定date的月份 |
| DAY(date) | 获取指定date的日期 |
| DATE_ADD(date, INTERVAL expr type) | 返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值 |
| DATEDIFF(date1, date2) | 返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数 |
例子：
-- DATE_ADD
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 70 YEAR);
流程函数
常用函数：
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| IF(value, t, f) | 如果value为true，则返回t，否则返回f |
| IFNULL(value1, value2) | 如果value1不为空，返回value1，否则返回value2 |
| CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END | 如果val1为true，返回res1，… 否则返回default默认值 |
| CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] … ELSE [ default ] END | 如果expr的值等于val1，返回res1，… 否则返回default默认值 |
例子：
select
name,
(case when age > 30 then '中年' else '青年' end)
from employee;
select
name,
(case workaddress when '北京市' then '一线城市' when '上海市' then '一线城市' else '二线城市' end) as '工作地址'
from employee;
约束
分类：
| 约束 | 描述 | 关键字 |
|---|---|---|
| 非空约束 | 限制该字段的数据不能为null | NOT NULL |
| 唯一约束 | 保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的 | UNIQUE |
| 主键约束 | 主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一 | PRIMARY KEY |
| 默认约束 | 保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值 | DEFAULT |
| 检查约束（8.0.1版本后） | 保证字段值满足某一个条件 | CHECK |
| 外键约束 | 用来让两张图的数据之间建立连接，保证数据的一致性和完整性 | FOREIGN KEY |
约束是作用于表中字段上的，可以再创建表/修改表的时候添加约束。
常用约束
| 约束条件 | 关键字 |
|---|---|
| 主键 | PRIMARY KEY |
| 自动增长 | AUTO_INCREMENT |
| 不为空 | NOT NULL |
| 唯一 | UNIQUE |
| 逻辑条件 | CHECK |
| 默认值 | DEFAULT |
例子：
create table user(
id int primary key auto_increment,
name varchar(10) not null unique,
age int check(age > 0 and age < 120),
status char(1) default '1',
gender char(1)
);
外键约束
添加外键：
CREATE TABLE 表名(
字段名 字段类型,
...
[CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY(外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名)
);
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名);
-- 例子
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key(dept_id) references dept(id);
删除外键：
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名;
删除/更新行为
| 行为 | 说明 |
|---|---|
| NO ACTION | 当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新（与RESTRICT一致） |
| RESTRICT | 当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新（与NO ACTION一致） |
| CASCADE | 当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则也删除/更新外键在子表中的记录 |
| SET NULL | 当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为null（要求该外键允许为null） |
| SET DEFAULT | 父表有变更时，子表将外键设为一个默认值（Innodb不支持） |
更改删除/更新行为：
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名(主表字段名) ON UPDATE 行为 ON DELETE 行为;
多表查询
多表关系
- 一对多（多对一）
- 多对多
- 一对一
一对多
案例：部门与员工
关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门
实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键
多对多
案例：学生与课程
关系：一个学生可以选多门课程，一门课程也可以供多个学生选修
实现：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键
一对一
案例：用户与用户详情
关系：一对一关系，多用于单表拆分，将一张表的基础字段放在一张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率
实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的（UNIQUE）
查询
合并查询（笛卡尔积，会展示所有组合结果）：
select * from employee, dept;
笛卡尔积：两个集合A集合和B集合的所有组合情况（在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积）
消除无效笛卡尔积：
select * from employee, dept where employee.dept = dept.id;
内连接查询
内连接查询的是两张表交集的部分
隐式内连接：
SELECT 字段列表 FROM 表1, 表2 WHERE 条件 ...;
显式内连接：
SELECT 字段列表 FROM 表1 [ INNER ] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;
显式性能比隐式高
例子：
-- 查询员工姓名，及关联的部门的名称
-- 隐式
select e.name, d.name from employee as e, dept as d where e.dept = d.id;
-- 显式
select e.name, d.name from employee as e inner join dept as d on e.dept = d.id;
外连接查询
左外连接：
查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据
SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
相当于查询表1的所有数据，包含表1和表2交集部分数据
右外连接：
查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据
SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
例子：
-- 左
select e.*, d.name from employee as e left outer join dept as d on e.dept = d.id;
select d.name, e.* from dept d left outer join emp e on e.dept = d.id; -- 这条语句与下面的语句效果一样
-- 右
select d.name, e.* from employee as e right outer join dept as d on e.dept = d.id;
左连接可以查询到没有dept的employee，右连接可以查询到没有employee的dept
自连接查询
当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ...;
自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询
例子：
-- 查询员工及其所属领导的名字
select a.name, b.name from employee a, employee b where a.manager = b.id;
-- 没有领导的也查询出来
select a.name, b.name from employee a left join employee b on a.manager = b.id;
联合查询 union, union all
把多次查询的结果合并，形成一个新的查询集
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表A ...
UNION [ALL]
SELECT 字段列表 FROM 表B ...
注意事项
- UNION ALL 会有重复结果，UNION 不会
- 联合查询比使用or效率高，不会使索引失效
子查询
SQL语句中嵌套SELECT语句，称谓嵌套查询，又称子查询。
SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ( SELECT column1 FROM t2);
子查询外部的语句可以是 INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个
根据子查询结果可以分为：
- 标量子查询（子查询结果为单个值）
- 列子查询（子查询结果为一列）
- 行子查询（子查询结果为一行）
- 表子查询（子查询结果为多行多列）
根据子查询位置可分为：
- WHERE 之后
- FROM 之后
- SELECT 之后
标量子查询
子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等）。
常用操作符：- < > > >= < <=
例子：
-- 查询销售部所有员工
select id from dept where name = '销售部';
-- 根据销售部部门ID，查询员工信息
select * from employee where dept = 4;
-- 合并（子查询）
select * from employee where dept = (select id from dept where name = '销售部');
-- 查询xxx入职之后的员工信息
select * from employee where entrydate > (select entrydate from employee where name = 'xxx');
列子查询
返回的结果是一列（可以是多行）。
常用操作符：
| 操作符 | 描述 |
|---|---|
| IN | 在指定的集合范围内，多选一 |
| NOT IN | 不在指定的集合范围内 |
| ANY | 子查询返回列表中，有任意一个满足即可 |
| SOME | 与ANY等同，使用SOME的地方都可以使用ANY |
| ALL | 子查询返回列表的所有值都必须满足 |
例子：
-- 查询销售部和市场部的所有员工信息
select * from employee where dept in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');
-- 查询比财务部所有人工资都高的员工信息
select * from employee where salary > all(select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '财务部'));
-- 查询比研发部任意一人工资高的员工信息
select * from employee where salary > any (select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '研发部'));
行子查询
返回的结果是一行（可以是多列）。
常用操作符：=, <, >, IN, NOT IN
例子：
-- 查询与xxx的薪资及直属领导相同的员工信息
select * from employee where (salary, manager) = (12500, 1);
select * from employee where (salary, manager) = (select salary, manager from employee where name = 'xxx');
表子查询
返回的结果是多行多列
常用操作符：IN
例子：
-- 查询与xxx1，xxx2的职位和薪资相同的员工
select * from employee where (job, salary) in (select job, salary from employee where name = 'xxx1' or name = 'xxx2');
-- 查询入职日期是2006-01-01之后的员工，及其部门信息
select e.*, d.* from (select * from employee where entrydate > '2006-01-01') as e left join dept as d on e.dept = d.id;
事务
事务是一组操作的集合，事务会把所有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。
基本操作：
-- 1. 查询张三账户余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 将张三账户余额-1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 此语句出错后张三钱减少但是李四钱没有增加
模拟sql语句错误
-- 3. 将李四账户余额+1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
-- 查看事务提交方式
SELECT @@AUTOCOMMIT;
-- 设置事务提交方式，1为自动提交，0为手动提交，该设置只对当前会话有效
SET @@AUTOCOMMIT = 0;
-- 提交事务
COMMIT;
-- 回滚事务
ROLLBACK;
-- 设置手动提交后上面代码改为：
select * from account where name = '张三';
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
commit;
操作方式二：
开启事务：
START TRANSACTION 或 BEGIN TRANSACTION;
提交事务：
COMMIT;
回滚事务：
ROLLBACK;
操作实例：
start transaction;
select * from account where name = '张三';
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
commit;
四大特性ACID
- 原子性(Atomicity)：事务是不可分割的最小操作但愿，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
并发事务
| 问题 | 描述 |
|---|---|
| 脏读 | 一个事务读到另一个事务还没提交的数据 |
| 不可重复读 | 一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同 |
| 幻读 | 一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是再插入数据时，又发现这行数据已经存在 |
这三个问题的详细演示：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=55cd
并发事务隔离级别：
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| Read uncommitted | √ | √ | √ |
| Read committed | × | √ | √ |
| Repeatable Read(默认) | × | × | √ |
| Serializable | × | × | × |
- √表示在当前隔离级别下该问题会出现
- Serializable 性能最低；Read uncommitted 性能最高，数据安全性最差
查看事务隔离级别：
SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;
设置事务隔离级别：
SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE };
SESSION 是会话级别，表示只针对当前会话有效，GLOBAL 表示对所有会话有效
进阶篇
存储引擎
MySQL体系结构：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IgPxpSS4-1650282310601)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/MySQL体系结构_20220315034329549927.png “结构图”)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-8qThNYkj-1650282310602)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/MySQL体系结构层级含义_20220315034359342837.png “层级描述”)]
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。存储引擎是基于表而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表引擎。
默认存储引擎是InnoDB。
相关操作：
-- 查询建表语句
show create table account;
-- 建表时指定存储引擎
CREATE TABLE 表名(
...
) ENGINE=INNODB;
-- 查看当前数据库支持的存储引擎
show engines;
InnoDB
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 引擎。
特点：
- DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务
- 行级锁，提高并发访问性能
- 支持外键约束，保证数据的完整性和正确性
文件：
- xxx.ibd: xxx代表表名，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，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间
知识点：
查看 Mysql 变量：
show variables like 'innodb_file_per_table';
从idb文件提取表结构数据：
（在cmd运行）
ibd2sdi xxx.ibd
InnoDB 逻辑存储结构：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-n8d7XEeB-1650282310602)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/逻辑存储结构_20220316030616590001.png “InnoDB逻辑存储结构”)]
MyISAM
MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。
特点：
- 不支持事务，不支持外键
- 支持表锁，不支持行锁
- 访问速度快
文件：
- xxx.sdi: 存储表结构信息
- xxx.MYD: 存储数据
- xxx.MYI: 存储索引
Memory
Memory 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
特点：
- 存放在内存中，速度快
- hash索引（默认）
文件：
- xxx.sdi: 存储表结构信息
存储引擎特点
| 特点 | InnoDB | MyISAM | Memory |
|---|---|---|---|
| 存储限制 | 64TB | 有 | 有 |
| 事务安全 | 支持 | - | - |
| 锁机制 | 行锁 | 表锁 | 表锁 |
| B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash索引 | - | - | 支持 |
| 全文索引 | 支持（5.6版本之后） | 支持 | - |
| 空间使用 | 高 | 低 | N/A |
| 内存使用 | 高 | 低 | 中等 |
| 批量插入速度 | 低 | 高 | 高 |
| 支持外键 | 支持 | - | - |
存储引擎的选择
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: 如果应用对事物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，则 InnoDB 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、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
- Memory: 将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性
电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。
性能分析
查看执行频次
查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; 或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例：show global status like 'Com_______'
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：
# 开启慢查询日志开关
slow_query_log=1
# 设置慢查询日志的时间为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
更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log
查看慢查询日志开关状态：
show variables like 'slow_query_log';
profile
show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭，可以通过set语句在session/global级别开启 profiling：
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时：
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时：
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;
explain
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法：
# 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;
EXPLAIN 各字段含义：
- id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行）
- select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
- type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
- possible_key：可能应用在这张表上的索引，一个或多个
- Key：实际使用的索引，如果为 NULL，则没有使用索引
- Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
- rows：MySQL认为必须要执行的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
- 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
索引
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。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询算法，这种数据结构就是索引。
优缺点：
优点：
- 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
- 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
缺点：
- 索引列也是要占用空间的
- 索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE
索引结构
| 索引结构 | 描述 |
|---|---|
| B+Tree | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引 |
| Hash | 底层数据结构是用哈希表实现，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 |
| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
|---|---|---|---|
| B+Tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-Tree索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6版本后支持 | 支持 | 不支持 |
B-Tree
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9p3xZCmm-1650282310603)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/二叉树_20220316153214227108.png “二叉树”)]
二叉树的缺点可以用红黑树来解决：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hT4h5YLc-1650282310604)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/红黑树_20220316163142686602.png “红黑树”)]
红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。
为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gbpexmbg-1650282310605)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/B-Tree结构_20220316163813441163.png “B-Tree结构”)]
B-Tree 的数据插入过程动画参照：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=68
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
B+Tree
结构图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zvdTEQpQ-1650282310606)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/B+Tree结构图_20220316170700591277.png “B+Tree结构图”)]
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html
与 B-Tree 的区别：
- 所有的数据都会出现在叶子节点
- 叶子节点形成一个单向链表
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。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CiYiyGJF-1650282310607)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/结构图_20220316171730865611.png “MySQL B+Tree 结构图”)]
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。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Hs3qTf9L-1650282310607)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/Hash索引原理图_20220317143226150679.png “Hash索引原理图”)]
特点：
- Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、…）
- 无法利用索引完成排序操作
- 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：
- Memory
- InnoDB: 具有自适应hash功能，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，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
- 相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作
索引分类
| 分类 | 含义 | 特点 | 关键字 |
|---|---|---|---|
| 主键索引 | 针对于表中主键创建的索引 | 默认自动创建，只能有一个 | PRIMARY |
| 唯一索引 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE |
| 常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | |
| 全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |
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：
| 分类 | 含义 | 特点 |
|---|---|---|
| 聚集索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引(Secondary Index) | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |
演示图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Rpd9W0Sg-1650282310608)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/原理图_20220318194454880073.png “大致原理”)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AA4CALwR-1650282310609)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/演示图_20220319215403721066.png “演示图”)]
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
思考题
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字段创建的有索引
答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。
2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？
答：假设一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint，占用字节数为8.
可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170。
如果树的高度为2，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；
如果树的高度为3，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856。
另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识。
语法
创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引
查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;
删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;
案例：
-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);
-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;
使用规则
最左前缀法则
如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，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）。
联合索引中，出现范围查询（<, >），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。
索引失效情况
- 在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：
explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15'; - 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;，此处phone的值没有加引号 - 模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。如：
explain select * from tb_user where profession like '%工程';，前后都有 % 也会失效。 - 用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
- 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
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。
例如，使用索引：
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
不使用哪个索引：
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
必须使用哪个索引：
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force就是无论如何都强制使用该索引。
覆盖索引&回表查询
尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能找到），减少 select *。
explain 中 extra 字段含义：
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where; using index;：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询
如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select *；如果在辅助索引中找聚集索引，如select id, name from xxx where name='xxx';，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如select id, name, gender from xxx where name='xxx';
所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段
面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案：
select id, username, password from tb_user where username='itcast';
解：给username和password字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引
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，此时可以只降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：create index idx_xxxx on table_name(columnn(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。
求选择性公式：
select count(distinct email) / count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;
show index 里面的sub_part可以看到接取的长度
单列索引&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。
单列索引情况：
explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
这句只会用到phone索引字段
注意事项
- 多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询
设计原则
- 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
- 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
- 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
- 如果是字符串类型的字段，字段长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
- 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
- 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就越大，会影响增删改的效率
- 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
SQL 优化
插入数据
普通插入：
- 采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
大批量插入：
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指令插入。
# 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入）
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;
select @@local_infile;
# 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';
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，也可以填充一般，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。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定
文字说明不够清晰明了，具体可以看视频里的PPT演示过程：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=90
主键设计原则：
- 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度
- 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
- 尽量不要使用 UUID 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号
- 业务操作时，避免对主键的修改
order by优化
- 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
- 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
如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引
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）
group by优化
- 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
如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则
limit优化
常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
优化方案：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
例如：
-- 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
-- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
-- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit
-- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);
-- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
count优化
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（前提是不适用where）；
InnoDB 在执行 count(*) 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。
优化方案：自己计数，如创建key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis
count的几种用法：
- 如果count函数的参数（count里面写的那个字段）不是NULL（字段值不为NULL），累计值就加一，最后返回累计值
- 用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
- count(主键)跟count(*)一样，因为主键不能为空；count(字段)只计算字段值不为NULL的行；count(1)引擎会为每行添加一个1，然后就count这个1，返回结果也跟count(*)一样；count(null)返回0
各种用法的性能：
- count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每行的主键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（主键不可能为空）
- count(字段)：没有not null约束的话，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约束的话，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
- count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，放一个数字 1 进去，直接按行进行累加
- 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
按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*)，所以尽量使用 count(*)
update优化（避免行锁升级为表锁）
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。
如以下两条语句：
update student set no = '123' where id = 1;，这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；
update student set no = '123' where name = 'test';，这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引
数据类型
整型
| 类型名称 | 取值范围 | 大小 |
|---|---|---|
| TINYINT | -128〜127 | 1个字节 |
| SMALLINT | -32768〜32767 | 2个宇节 |
| MEDIUMINT | -8388608〜8388607 | 3个字节 |
| INT (INTEGHR) | -2147483648〜2147483647 | 4个字节 |
| BIGINT | -9223372036854775808〜9223372036854775807 | 8个字节 |
无符号在数据类型后加 unsigned 关键字。
浮点型
| 类型名称 | 说明 | 存储需求 |
|---|---|---|
| FLOAT | 单精度浮点数 | 4 个字节 |
| DOUBLE | 双精度浮点数 | 8 个字节 |
| DECIMAL (M, D)，DEC | 压缩的“严格”定点数 | M+2 个字节 |
日期和时间
| 类型名称 | 日期格式 | 日期范围 | 存储需求 |
|---|---|---|---|
| YEAR | YYYY | 1901 ~ 2155 | 1 个字节 |
| TIME | HH:MM:SS | -838:59:59 ~ 838:59:59 | 3 个字节 |
| DATE | YYYY-MM-DD | 1000-01-01 ~ 9999-12-3 | 3 个字节 |
| DATETIME | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 | 8 个字节 |
| TIMESTAMP | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1980-01-01 00:00:01 UTC ~ 2040-01-19 03:14:07 UTC | 4 个字节 |
字符串
| 类型名称 | 说明 | 存储需求 |
|---|---|---|
| CHAR(M) | 固定长度非二进制字符串 | M 字节，1<=M<=255 |
| VARCHAR(M) | 变长非二进制字符串 | L+1字节，在此，L< = M和 1<=M<=255 |
| TINYTEXT | 非常小的非二进制字符串 | L+1字节，在此，L<2^8 |
| TEXT | 小的非二进制字符串 | L+2字节，在此，L<2^16 |
| MEDIUMTEXT | 中等大小的非二进制字符串 | L+3字节，在此，L<2^24 |
| LONGTEXT | 大的非二进制字符串 | L+4字节，在此，L<2^32 |
| ENUM | 枚举类型，只能有一个枚举字符串值 | 1或2个字节，取决于枚举值的数目 (最大值为65535) |
| SET | 一个设置，字符串对象可以有零个或 多个SET成员 | 1、2、3、4或8个字节，取决于集合 成员的数量（最多64个成员） |
二进制类型
| 类型名称 | 说明 | 存储需求 |
|---|---|---|
| BIT(M) | 位字段类型 | 大约 (M+7)/8 字节 |
| BINARY(M) | 固定长度二进制字符串 | M 字节 |
| VARBINARY (M) | 可变长度二进制字符串 | M+1 字节 |
| TINYBLOB (M) | 非常小的BLOB | L+1 字节，在此，L<2^8 |
| BLOB (M) | 小 BLOB | L+2 字节，在此，L<2^16 |
| MEDIUMBLOB (M) | 中等大小的BLOB | L+3 字节，在此，L<2^24 |
| LONGBLOB (M) | 非常大的BLOB | L+4 字节，在此，L<2^32 |
权限一览表
具体权限的作用详见官方文档
GRANT 和 REVOKE 允许的静态权限
| Privilege | Grant Table Column | Context |
|---|---|---|
ALL [PRIVILEGES] |
Synonym for “all privileges” | Server administration |
ALTER |
Alter_priv |
Tables |
ALTER ROUTINE |
Alter_routine_priv |
Stored routines |
CREATE |
Create_priv |
Databases, tables, or indexes |
CREATE ROLE |
Create_role_priv |
Server administration |
CREATE ROUTINE |
Create_routine_priv |
Stored routines |
CREATE TABLESPACE |
Create_tablespace_priv |
Server administration |
CREATE TEMPORARY TABLES |
Create_tmp_table_priv |
Tables |
CREATE USER |
Create_user_priv |
Server administration |
CREATE VIEW |
Create_view_priv |
Views |
DELETE |
Delete_priv |
Tables |
DROP |
Drop_priv |
Databases, tables, or views |
DROP ROLE |
Drop_role_priv |
Server administration |
EVENT |
Event_priv |
Databases |
EXECUTE |
Execute_priv |
Stored routines |
FILE |
File_priv |
File access on server host |
GRANT OPTION |
Grant_priv |
Databases, tables, or stored routines |
INDEX |
Index_priv |
Tables |
INSERT |
Insert_priv |
Tables or columns |
LOCK TABLES |
Lock_tables_priv |
Databases |
PROCESS |
Process_priv |
Server administration |
PROXY |
See proxies_priv table |
Server administration |
REFERENCES |
References_priv |
Databases or tables |
RELOAD |
Reload_priv |
Server administration |
REPLICATION CLIENT |
Repl_client_priv |
Server administration |
REPLICATION SLAVE |
Repl_slave_priv |
Server administration |
SELECT |
Select_priv |
Tables or columns |
SHOW DATABASES |
Show_db_priv |
Server administration |
SHOW VIEW |
Show_view_priv |
Views |
SHUTDOWN |
Shutdown_priv |
Server administration |
SUPER |
Super_priv |
Server administration |
TRIGGER |
Trigger_priv |
Tables |
UPDATE |
Update_priv |
Tables or columns |
USAGE |
Synonym for “no privileges” | Server administration |
GRANT 和 REVOKE 允许的动态权限
| Privilege | Context |
|---|---|
APPLICATION_PASSWORD_ADMIN |
Dual password administration |
AUDIT_ABORT_EXEMPT |
Allow queries blocked by audit log filter |
AUDIT_ADMIN |
Audit log administration |
AUTHENTICATION_POLICY_ADMIN |
Authentication administration |
BACKUP_ADMIN |
Backup administration |
BINLOG_ADMIN |
Backup and Replication administration |
BINLOG_ENCRYPTION_ADMIN |
Backup and Replication administration |
CLONE_ADMIN |
Clone administration |
CONNECTION_ADMIN |
Server administration |
ENCRYPTION_KEY_ADMIN |
Server administration |
FIREWALL_ADMIN |
Firewall administration |
FIREWALL_EXEMPT |
Firewall administration |
FIREWALL_USER |
Firewall administration |
FLUSH_OPTIMIZER_COSTS |
Server administration |
FLUSH_STATUS |
Server administration |
FLUSH_TABLES |
Server administration |
FLUSH_USER_RESOURCES |
Server administration |
GROUP_REPLICATION_ADMIN |
Replication administration |
GROUP_REPLICATION_STREAM |
Replication administration |
INNODB_REDO_LOG_ARCHIVE |
Redo log archiving administration |
NDB_STORED_USER |
NDB Cluster |
PASSWORDLESS_USER_ADMIN |
Authentication administration |
PERSIST_RO_VARIABLES_ADMIN |
Server administration |
REPLICATION_APPLIER |
PRIVILEGE_CHECKS_USER for a replication channel |
REPLICATION_SLAVE_ADMIN |
Replication administration |
RESOURCE_GROUP_ADMIN |
Resource group administration |
RESOURCE_GROUP_USER |
Resource group administration |
ROLE_ADMIN |
Server administration |
SESSION_VARIABLES_ADMIN |
Server administration |
SET_USER_ID |
Server administration |
SHOW_ROUTINE |
Server administration |
SYSTEM_USER |
Server administration |
SYSTEM_VARIABLES_ADMIN |
Server administration |
TABLE_ENCRYPTION_ADMIN |
Server administration |
VERSION_TOKEN_ADMIN |
Server administration |
XA_RECOVER_ADMIN |
Server administration |
图形化界面工具
- Workbench(免费): http://dev.mysql.com/downloads/workbench/
- navicat(收费，试用版30天): https://www.navicat.com/en/download/navicat-for-mysql
- Sequel Pro(开源免费，仅支持Mac OS): http://www.sequelpro.com/
- HeidiSQL(免费): http://www.heidisql.com/
- phpMyAdmin(免费): https://www.phpmyadmin.net/
- SQLyog: https://sqlyog.en.softonic.com/
安装
小技巧
- 在SQL语句之后加上
\G会将结果的表格形式转换成行文本形式 - 查看Mysql数据库占用空间：
SELECT table_schema "Database Name"
, SUM(data_length + index_length) / (1024 * 1024) "Database Size in MB"
FROM information_schema.TABLES
GROUP BY table_schema;