数据库基础，进阶

数据库

基础篇

1. MySQL概述

1.1 数据库相关概念

名称	全称	简称
数据库	存储数据的仓库，数据是有组织的进行存储	DataBase(DB)
数据库管理系统	操纵和管理数据库的大型软件	DataBase Management System(DBMS)
SQL	操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库的统一标准	Structured Query Language(SQL)

• 主流的关系型数据库管理系统
• Oracle 收费昂贵
• MySQL 免费
• SQLserver
• PostgreSQL

1.2 MySQL数据库

1.2.1 版本

官方： https://www.mysql.com/
MySQL官方提供了两种不同的版本：
社区版本（MySQL Community Server） 免费， MySQL不提供任何技术支持
商业版本（MySQL Enterprise Edition） 收费，可以使用30天，官方提供技术支持
本课程采用的是MySQL最新的社区版-MySQL Community Server 8.0.26

1.2.2 下载

下载地址：https://downloads.mysql.com/archives/installer/ 也 可以使用课程资料中提供的MySQL的安装包

1.2.3 安装

.要想使用MySQL，我们首先先得将MySQL安装好，我们可以根据下面的步骤，一步一步的完成MySQL的
安装。

1). 双击官方下来的安装包文件

2). 根据安装提示进行安装

安装MySQL的相关组件，这个过程可能需要耗时几分钟，耐心等待。

输入MySQL中root用户的密码,一定记得记住该密码

3). 配置

安装好MySQL之后，还需要配置环境变量，这样才可以在任何目录下连接MySQL。
A. 在此电脑上，右键选择属性
B. 点击左侧的 “高级系统设置”，选择环境变量
C. 找到 Path 系统变量, 点击 “编辑”
D. 选择 “新建” , 将MySQL Server的安装目录下的bin目录添加到环境变量

1.2.4 启动停止

MySQL安装完成之后，在系统启动时，会自动启动MySQL服务，我们无需手动启动了。
当然，也可以手动的通过指令启动停止，以管理员身份运行cmd，进入命令行执行如下指令：

• 启动 net start mysql80
• 停止 net stop mysql80

注意：默认mysql开机自启

注意 ： 上述的 mysql80 是我们在安装MySQL时，默认指定的mysql的系统服务名，不是固
定的，如果未改动，默认就是mysql80。

1.2.5 客户端连接

- 方式一：MySQL提供的客户端命令工具

- 方式二:系统系带的命令行工具执行命令

  mysql -u root - p 

注意：使用这种方式时，需要配置环境变量

1.2.6 数据模型

1). 关系型数据库（RDBMS）

概念：建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库
而所谓二维表，指的是由行和列组成的表，如下图（就类似于Excel表格数据，有表头、有列、有行，还可以通过一列关联另外一个表格中的某一列数据）。我们之前提到的MySQL、Oracle、DB2、SQLServer这些都是属于关系型数据库，里面都是基于二维表存储数据的。简单说，基于二维表存储数据的数据库就成为关系型数据库，不是基于二维表存储数据的数据库，就是非关系型数据库。

​ 特点：1.使用表存储数据，格式统一，便于维护

​ 2.使用SQL语言操作，标准统一，使用方便

2). 数据模型

• 我们可以通过MySQL客户端连接数据库管理系统DBMS，然后通过DBMS操作数据库。
• 可以使用SQL语句，通过数据库管理系统操作数据库，以及操作数据库中的表结构及数据。
• 一个数据库服务器中可以创建多个数据库，一个数据库中也可以包含多张表，而一张表中又可以包
  含多行记录。

2. SQL

全称 Structured Query Language，结构化查询语言。操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库统一标准

2.1 SQL通用语法

在学习具体的SQL语句之前，先来了解一下SQL语言的同于语法。

1). SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾。

2). SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。

3). MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。

4). 注释：

• 单行注释：-- 注释内容 或 # 注释内容
• 多行注释：/* 注释内容 */

2.2SQL分类

SQL语句，根据其功能，主要分为四类：DDL、DML、DQL、DCL。

分 类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表， 字段)
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的 访问权限

2.3 DDL

Data Definition Language，数据定义语言，用来定义数据库对象(数据库，表，字段) 。

2.3.1 数据库操作

1). 查询所有数据库

show databases ;

2). 查询当前数据库

select database() ;

3). 创建数据库

create database [ if not exists ] 数据库名 [ default charset 字符集 ] [ collate 排序规则 ] ;

案例：
A. 创建一个itcast数据库, 使用数据库默认的字符集。

create database itcast;

在同一个数据库服务器中，不能创建两个名称相同的数据库，否则将会报错。
可以通过if not exists 参数来解决这个问题，数据库不存在, 则创建该数据库，如果存在，则不创建。

create database if not extists itcast;

B. 创建一个itheima数据库，并且指定字符集

create database itheima default charset utf8mb4;

4). 删除数据库

drop database [ if exists ] 数据库名 ;

如果删除一个不存在的数据库，将会报错。此时，可以加上参数 if exists ，如果数据库存在，再执行删除，否则不执行删除。
5). 切换数据库

use 数据库名 ;

我们要操作某一个数据库下的表时，就需要通过该指令，切换到对应的数据库下，否则是不能操作的。
比如，切换到itcast数据库，执行如下SQL：

 use itcast;

2.3.2 表操作

2.3.2.1 表操作-查询创建

1）查询当前数据库所有表

show tables；

比如，我们可以切换到sys这个系统数据库，并查看系统数据库中的所有表结构

use tables;
show tables;

2). 查看指定表结构

desc 表名；

通过这条指令，我们可以查看到指定表的字段，字段的类型、是否可以为NULL，是否存在默认值等信息。

3). 查询指定表的建表语句

 show create table 表名 ;

通过这条指令，主要是用来查看建表语句的，而有部分参数我们在创建表的时候，并未指定也会查询
到，因为这部分是数据库的默认值，如：存储引擎、字符集等。

4). 创建表结构

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 ] ;

注意: […] 内为可选参数，最后一个字段后面没有逗号

2.3.2.2 表操作-数据类型

在上述的建表语句中，我们在指定字段的数据类型时，用到了int ，varchar，那么在MySQL中除了
以上的数据类型，还有哪些常见的数据类型呢？ 接下来,我们就来详细介绍一下MySQL的数据类型。
MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。

1). 数值类型

类型	大小	有符号（SIGNED)范围	无符号啊（UNDIGNED）范围	描述
TINYINT	1bytes	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2bytes	(-32768，32767)	(0，65535)	大整数值
MEDIUMINT	3bytes	(-8388608，8388607)	(0，16777215)	大整数值
INT/INTEGER	4bytes	(-2147483648， 2147483647)	(0，4294967295)	大整数值
BIGINT	8bytes	(-263，263-1)	(0，2^64-1)	极大整数值
FLOAT	4bytes	(-3.402823466 E+38， 3.402823466351 E+38)	(1.175494351 E38，3.402823466 E+38)	单精 度浮 点数 值
DOUBLE	8bytes	(-1.7976931348623157 E+308， 1.7976931348623157 E+308)	(-1.7976931348623157 E+308， 1.7976931348623157 E+308)	双精 度浮 点数 值
DECIMAL		依赖于M(精度)和D(标度) 的值	依赖于M(精度)和D(标度)的 值	小数 值(精 确定 点数)

如:

1). 年龄字段 – 不会出现负数, 而且人的年龄不会太大

age tinyint unsigned

2). 分数 – 总分100分, 最多出现一位小数

score double(4,1)

2). 字符串类型

类型	大小	描述
CHAR	0-255 bytes	定长字符串(需要指定长度)
VARCHAR	0-65535 bytes	变长字符串(需要指定长度)
TINYBLOB	0-255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
TINYTEXT	0-255 bytes	短文本字符串
BLOB	0-65 535 bytes	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535 bytes	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215 bytes	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215 bytes	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295 bytes	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295 bytes	极大文本数据

char 与 varchar 都可以描述字符串，char是定长字符串，指定长度多长，就占用多少个字符，和字段值的长度无关 。而varchar是变长字符串，指定的长度为最大占用长度 。相对来说，char的性能会更高些。

3). 日期时间类型

类型	大小	范围	格式	描述
DATE	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901 至 2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00 至9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:01 至2038-01-1903:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

如:

1). 生日字段 birthday

 birthday date 

2). 创建时间 createtime

createtime datetimem

2.3.2.3 表操作-案例

设计一张员工信息表，要求如下：
1. 编号（纯数字）
2. 员工工号 (字符串类型，长度不超过10位)
3. 员工姓名（字符串类型，长度不超过10位）
4. 性别（男/女，存储一个汉字）
5. 年龄（正常人年龄，不可能存储负数）
6. 身份证号（二代身份证号均为18位，身份证中有X这样的字符）
7. 入职时间（取值年月日即可）

对应的建表语句如下:

create table emp(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
entrydate date comment '入职时间'
) comment '员工表';

SQL语句编写完毕之后，就可以在MySQL的命令行中执行SQL，然后也可以通过 desc指令查询表结构信息.
表结构创建好了，里面的name字段是varchar类型，最大长度为10，也就意味着如果超过10将会报错，如果我们想修改这个字段的类型 或 修改字段的长度该如何操作呢？接下来再来讲解DDL语句中，如何操作表字段。

2.3.2.4 表操作-修改

1). 添加字段

ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型 (长度) [ COMMENT 注释 ] [ 约束 ];

案例:
为emp表增加一个新的字段”昵称”为nickname，类型为varchar(20)

 ALTER TABLE emp ADD nickname varchar(20) COMMENT '昵称';

2). 修改数据类型

 ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型 (长度);

3). 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 ];

案例:
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';

4). 删除字段

 ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

案例:
将emp表的字段username删除

 ALTER TABLE emp DROP username;

5). 修改表名

 ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名;

案例:
将emp表的表名修改为 employee

ALTER TABLE emp RENAME TO employee;

2.3.2.5 表操作-删除

1). 删除表

DROP TABLE [ IF EXISTS ] 表名;

可选项 IF EXISTS 代表，只有表名存在时才会删除该表，表名不存在，则不执行删除操作(如果不加该参数项，删除一张不存在的表，执行将会报错)。
案例:
如果tb_user表存在，则删除tb_user表

DROP TABLE IF EXISTS tb_user;

2). 删除指定表, 并重新创建表

TRUNCATE TABLE 表名;

注意: 在删除表的时候，表中的全部数据也都会被删除。

2.4 图形化界面工具

上述，我们已经讲解了通过DDL语句，如何操作数据库、操作表、操作表中的字段，而通过DDL语句执行在命令进行操作，主要存在以下两点问题：

1).会影响开发效率 ;

2). 使用起来，并不直观，并不方便 ；

所以呢，我们在日常的开发中，会借助于MySQL的图形化界面，来简化开发，提高开发效率。而目前mysql主流的图形化界面工具，有以下几种：

• Sqlyog
• Navicat
• DataGrip

2.5DML

DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言)，用来对数据库中表的数据记录进 行增、删、改操作。

• 添加数据（INSERT）
• 修改数据（UPDATE）
• 删除数据（DELETE）

2.5.1 添加数据

1). 给指定字段添加数据

INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);

2). 给全部字段添加数据

insert into 表名 values （值1，值2，...）;

3）批量添加数据

insert into 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
insert into 表名 values （值1，值2，...），（值1，值2，...），（值1，值2，...）;

注意：

1. 插入数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序一一对应
2. 字符串和时间日期型数据应该包括在引号中
3. 插入的数据大小，应该在字段的规定范围内

2.5.2 修改数据

修改数据的具体语法为:

UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1 , 字段名2 = 值2 , .... [ WHERE 条件 ] ;

注意：修改语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

2.5.3 删除数据

删除数据的具体语法为：

DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ] ;

注意事项:

• DELETE 语句的条件可以有，也可以没有，如果没有条件，则会删除整张表的所有数 据。
• DELETE 语句不能删除某一个字段的值(可以使用UPDATE，将该字段值置为NULL即 可)。
• 当进行删除全部数据操作时，datagrip会提示我们，询问是否确认删除，我们直接点击 Execute即可。

2.6 DQL

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言)，数据查询语言，用来查询数据库中表的记录。

查询关键字: select

在一个正常的业务系统中，查询操作的频次是要远高于增删改的，当我们去访问企业官网、电商网站， 在这些网站中 我们所看到的数据，实际都是需要从数据库中查询并展示的。而且在查询的过程中，可能 还会涉及到条件、排序、分 页等操作。

那么，本小节我们主要学习的就是如何进行数据的查询操作。 我们先来完成如下数据准备工作:

drop table if exists employee;

create table emp(
id int comment '编号',
workno varchar(10) comment '工号',
name varchar(10) comment '姓名',
gender char(1) comment '性别',
age tinyint unsigned comment '年龄',
idcard char(18) comment '身份证号',
workaddress varchar(50) comment '工作地址',
entrydate date comment '入职时间'
)comment '员工表';

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (1, '00001', '柳岩666', '女', 20, '123456789012345678', '北京', '2000-01-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (2, '00002', '张无忌', '男', 18, '123456789012345670', '北京', '2005-09-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (3, '00003', '韦一笑', '男', 38, '123456789712345670', '上海', '2005-08-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (4, '00004', '赵敏', '女', 18, '123456757123845670', '北京', '2009-12-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (5, '00005', '小昭', '女', 16, '123456769012345678', '上海', '2007-07-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (6, '00006', '杨逍', '男', 28, '12345678931234567X', '北京', '2006-01-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (7, '00007', '范瑶', '男', 40, '123456789212345670', '北京', '2005-05-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (8, '00008', '黛绮丝', '女', 38, '123456157123645670', '天津', '2015-05-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (9, '00009', '范凉凉', '女', 45, '123156789012345678', '北京', '2010-04-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (10, '00010', '陈友谅', '男', 53, '123456789012345670', '上海', '2011-01-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (11, '00011', '张士诚', '男', 55, '123567897123465670', '江苏', '2015-05-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (12, '00012', '常遇春', '男', 32, '123446757152345670', '北京', '2004-02-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (13, '00013', '张三丰', '男', 88, '123656789012345678', '江苏', '2020-11-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (14, '00014', '灭绝', '女', 65, '123456719012345670', '西安', '2019-05-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (15, '00015', '胡青牛', '男', 70, '12345674971234567X', '西安', '2018-04-01');

INSERT INTO emp (id, workno, name, gender, age, idcard, workaddress, entrydate)
VALUES (16, '00016', '周芷若', '女', 18, null, '北京', '2012-06-01');

准备完毕后，我们就可以看到emp表中准备的16条数据。接下来，我们再来完成DQL语法的学习。

2.6.1 基本语法

DQL 查询语句，语法结构如下：

SELECT
	字段列表
FROM
	表名列表
WHERE
	条件列表
GROUP BY
	分组字段列表
HAVING
	分组后条件列表
ORDER BY
	排序字段列表
LIMIT
	分页参数

我们在讲解这部分内容的时候，会将上面的完整语法进行拆分，分为以下几个部分：

• 基本查询（不带任何条件）
• 条件查询（WHERE）
• 聚合函数（count、max、min、avg、sum）
• 分组查询（group by） 排序查询（order by）
• 分页查询（limit）

2.6.2 基础查询

在基本查询的DQL语句中，不带任何的查询条件，查询的语法如下：

1). 查询多个字段

SELECT 字段1, 字段2, 字段3 ... FROM 表名 ;

SELECT * FROM 表名 ;

***注意 ***: * 号代表查询所有字段，在实际开发中尽量少用（不直观、影响效率）。

2). 字段设置别名

select 字段1 [as 别名1]，字段2[as 别名2]...from 表名;

SELECT 字段1 [ 别名1 ] , 字段2 [ 别名2 ] ... FROM 表名;

3）去除重复记录

select  distinct 字段列表 from 表名;

2.6.3 条件查询

1). 语法：

select 字段列表 from 表名 where  条件列表

2）条件：

常用的比较运算符如下:

功能	比较运算符
>	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（含最大，最小值）
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（多给条件同时成立）
or 或 ||	或者（多个条件任意成立一个）
not 或 !	非，不是

2.6.4聚合函数（count，max，min，avg，sun）

1.介绍

将一列数据作为一个整体，进行纵向计算

2.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

3.语法

select 聚合函数（字段列表） from 表名；

***注意 ***： null 值不参与聚合函数运算

2.6.5分组查询（group by)

1.语法

select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件]；

2.where 和 having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；而having是分组 之后对结果进行过滤。
• 判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。

注意

• 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。
• 执行顺序: where > 聚合函数 > having 。
• 支持多字段分组, 具体语法为 : group by columnA,columnB

2.6.6 排序查询 ORDER BY

排序在日常开发中是非常常见的一个操作，有升序排序，也有降序排序。

1.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 ;

2.排序方式

• ASC : 升序(默认值)
• DESC: 降序

案例: A. 根据年龄对公司的员工进行升序排序

select * from emp order by age asc; 

select * from emp order by age;

根据年龄对公司的员工进行升序排序 , 年龄相同 , 再按照入职时间进行降序排序

select * from emp order by age asc , entrydate desc;

注意：

• 如果是升序, 可以不指定排序方式ASC ;
• 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 ;

2.6.7 分页查询 limit

分页操作在业务系统开发时，也是非常常见的一个功能，我们在网站中看到的各种各样的分页条，后台 都需要借助于数据库的分页操作。

1.语法

select 字段列表 from 表名 limit 起始索引，查询记录数；

案例: 查询第1页员工数据, 每页展示10条记录

select * from emp limit 0,10;

select * from emp limit 10;

查询第2页员工数据, 每页展示10条记录 --------> (页码-1)*页展示记录数

 select * from emp limit 10,10;

注意：

1. 起始索引从0开始，起始索引=（查询页码 - 1 ） * 每页显示的记录数。
2. 分页查询是数据库的方言，不同的数据库有不同的实现，MySQL中是LIMIT.
3. 如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写为 limit 10。

2.6.8 案例

1). 查询年龄为20,21,22,23岁的员工信息。

SELECT * FROM emp where gender = '女' and age in (20,21,22,23);

2). 查询性别为 男 ，并且年龄在 20-40 岁(含)以内的姓名为三个字的员工。

select * from emp where gender = '男' and (age between 20 and 40) and name like '___';

3). 统计员工表中, 年龄小于60岁的 , 男性员工和女性员工的人数。

select gender, count(*) from emp where age < 60 group by gender;

4). 查询所有年龄小于等于35岁员工的姓名和年龄，并对查询结果按年龄升序排序，如果年龄相同按 入职时间降序排序。

select name,age from emp where age <= 35 order by age asc,entrydate desc ;

5). 查询性别为男，且年龄在20-40 岁(含)以内的前5个员工信息，对查询的结果按年龄升序排序， 年龄相同按入职时间升序排序。

select * from emp where gender = '男' and age between 20 and 40 order by age asc ,
entrydate asc limit 5 ;

2.6.9 执行顺序

在讲解DQL语句的具体语法之前，我们已经讲解了DQL语句的完整语法，及编写顺序，接下来，我们要 来说明的是 DQL语句在执行时的执行顺序，也就是先执行那一部分，后执行那一部分。

验证：

查询年龄大于15的员工姓名、年龄，并根据年龄进行升序排序。

select name , age from emp where age > 15 order by age asc;

在查询时，我们给emp表起一个别名 e，然后在select 及 where中使用该别名。

select e.name , e.age from emp e where e.age > 15 order by age asc;

执行上述SQL语句后，我们看到依然可以正常的查询到结果，此时就说明： from 先执行, 然后 where 和 select 执行。那 where 和 select 到底哪个先执行呢? 此时，此时我们可以给select后面的字段起别名，然后在 where 中使用这个别名，然后看看是否可 以执行成功。

select e.name ename , e.age eage from emp e where eage > 15 order by age asc;

执行上述SQL报错了,由此我们可以得出结论: from 先执行，然后执行 where ， 再执行select 。

接下来，我们再执行如下SQL语句，查看执行效果：

select e.name ename , e.age eage from emp e where e.age > 15 order by eage asc;

结果执行成功。 那么也就验证了: order by 是在select 语句之后执行的。

综上所述，我们可以看到DQL语句的执行顺序为：

**from … **

​ **where … **

​ **group by … **

​ **having … **

​ **select … **

​ **order by … **

​ limit …

2.7 DCL

DCL英文全称是Data Control Language(数据控制语言)，用来管理数据库用户、控制数据库的访 问权限。

2.7.1 用户管理

1). 查询用户

use mysql;
select * from user;

其中 Host代表当前用户访问的主机, 如果为localhost, 仅代表只能够在当前本机访问，是不可以 远程访问的。

User代表的是访问该数据库的用户名。在MySQL中需要通过Host和User来唯一标识一 个用户。

2）创建用户

CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';

3）修改用户密码

ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码' ;

4）删除用户

DROP USER '用户名'@'主机名' ;

注意事项:

• 在MySQL中需要通过用户名@主机名的方式，来唯一标识一个用户。
• 主机名可以使用 % 通配。
• 这类SQL开发人员操作的比较少，主要是DBA（ Database Administrator 数据库 管理员）使用。

2.7.2 权限控制

MySQL中定义了很多种权限，但是常用的就以下几种：

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

上述只是简单罗列了常见的几种权限描述，其他权限描述及含义，可以直接参考[官方文档](MySQL :: MySQL 8.0 Reference Manual :: 6.2.2 Privileges Provided by MySQL)。

1). 查询权限

show grants for '用户名'@'主机名'；

2). 授予权限

grant 权限列表 on 数据库名.数据表名 to '用户名'@'主机名'；

3）撤销权限

revoke 权限列表 on 数据库名.数据表名 from '用户名'@'主机名'

注意事项：

• 多个权限之间，使用逗号分隔
• 授权时， 数据库名和表名可以使用 * 进行通配，代表所有。

3.函数

函数 是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在MySQL中 已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。 那 么，函数到底在哪儿使用呢？

1). 在企业的OA或其他的人力系统中，经常会提供的有这样一个功能，每一个员工登录上来之后都能 够看到当前员工入职的天数。 而在数据库中，存储的都是入职日期，如 2000-11-12，那如果快速计 算出天数呢？

2). 在做报表这类的业务需求中,我们要展示出学员的分数等级分布。而在数据库中，存储的是学生的 分数值，如98/75，如何快速判定分数的等级呢？

其实，上述的这一类的需求呢，我们通过MySQL中的函数都可以很方便的实现 。

MySQL中的函数主要分为以下四类： 字符串函数、数值函数、日期函数、流程函数。

3.1 字符串函数

MySQL中内置了很多字符串函数，常用的几个如下：

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str全部转为小写
UPPER(str)	将字符串str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

select 函数（参数）；

案例：

由于业务需求变更，企业员工的工号，统一为5位数，目前不足5位数的全部在前面补0。比如： 1号员 工的工号应该为00001。

update emp set workno = lpad(workno, 5, '0');

3.2数值函数

常见的数值函数如下：

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的四舍五入的值，保留y位小数

案例：

通过数据库的函数，生成一个六位数的随机验证码。 思路： 获取随机数可以通过rand()函数，但是获取出来的随机数是在0-1之间的，所以可以在其基础 上乘以1000000，然后舍弃小数部分，如果长度不足6位，补0

select lpad(round(rand()*1000000 , 0), 6, '0');

3.3日期函数

常见的日期函数如下：

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

案例： 查询所有员工的入职天数，并根据入职天数倒序排序。 思路： 入职天数，就是通过当前日期 - 入职日期，所以需要使用datediff函数来完成。

select name, datediff(curdate(), entrydate) as 'entrydays' from emp order by
entrydays desc;

3.4流程函数

流程函数也是很常用的一类函数，可以在SQL语句中实现条件筛选，从而提高语句的效率。

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 [vall] 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

案例:

create table score(
	id int comment 'ID',
	name varchar(20) comment '姓名',
	math int comment '数学',
	english int comment '英语',
	chinese int comment '语文'
) comment '学员成绩表';
insert into score(id, name, math, english, chinese) VALUES (1, 'Tom', 67, 88, 95), (2, 'Rose' , 23,66, 90),(3, 'Jack', 56, 98, 76);

具体的SQL语句如下:

select
	id,
	name,
	(case when math >= 85 then '优秀' when math >=60 then '及格' else '不及格' end )'数学',
	(case when english >= 85 then '优秀' when english >=60 then '及格' else '不及格' end ) '英语',
	(case when chinese >= 85 then '优秀' when chinese >=60 then '及格' else '不及格' end ) '语文'
from score;

MySQL的常见函数我们学习完了，那接下来，我们就来分析一下，在前面讲到的两个函数的案例场景， 思考一下需要用到什么样的函数来实现?

1). 数据库中，存储的是入职日期，如 2000-01-01，如何快速计算出入职天数呢？ -------->

答案: datediff

2). 数据库中，存储的是学生的分数值，如98、75，如何快速判定分数的等级呢？ ---------->

答案: case … when …

4.约束

4.1 概述

概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。

目的：保证数据库中数据的正确、有效性和完整性，统一性。

分类:

约束	描述	关键字
非空约束	限制该字段的内容不为null	not null
唯一约束	保证该字段的数据都是唯一的，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	保证字段值满足某一个条件	check
外键约束	用来让两张表的数据建立链接，保证数据的一致性和完整性	foreign key

注意：约束是作用于表中字段上的，可以在创建表/修改表的时候添加约束。

4.2 约束演示

上面我们介绍了数据库中常见的约束，以及约束涉及到的关键字，那这些约束我们到底如何在创建表、 修改表的时候来指定呢，接下来我们就通过一个案例，来演示一下。 案例需求： 根据需求，完成表结构的创建。需求如下：

字段名	字段含义	字段类型	约束条件	约束关键字
id	ID唯一标识	int	主键，并且自动增长	primary key,auto_increment
name	名字	varchar(10)	不为空，且唯一	not null,unique
age	年龄	int	大于0，并且小于等于120	check
status	状态	char(1)	如果没有指定该值，默认为1	default
gender	性别	char(1)	无

对应的建表语句为：

CREATE TABLE tb_user(
    id int AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT 'ID唯一标识',
    name varchar(10) NOT NULL UNIQUE COMMENT '姓名' ,
    age int check (age > 0 && age <= 120) COMMENT '年龄' ,
    status char(1) default '1' COMMENT '状态',
    gender char(1) COMMENT '性别'
);

在为字段添加约束时，我们只需要在字段之后加上约束的关键字即可，需要关注其语法。我们执行上面 的SQL把表结构创建完成，然后接下来，就可以通过一组数据进行测试，从而验证一下，约束是否可以 生效。

4.3 外键约束

4.3.1 介绍

外键：用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。

4.3.2 语法

1). 添加外键

1.创建表时添加：
 CREATE TABLE 表名(
    字段名 数据类型,
    ...
    [CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名)
);

2.表结构已经存在时添加：
    ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表 (主表列名) ;

2). 删除外键

ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名称;

4.3.3 删除/更新行为

添加了外键之后，再删除父表数据时产生的约束行为，我们就称为删除/更新行为。具体的删除/更新行 为有以下几种：

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) 默认行为
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) 默认行为
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（这就要求该外键允许取null）。

具体语法为:

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 CASCADE ON DELETE CASCADE;

5. 多表查询

我们之前在讲解SQL语句的时候，讲解了DQL语句，也就是数据查询语句，但是之前讲解的查询都是单 表查询，而本章节我们要学习的则是多表查询操作，主要从以下几个方面进行讲解。

5.1 多表关系

项目开发中，在进行数据库表结构设计时，会根据业务需求及业务模块之间的关系，分析并设计表结 构，由于业务之间相互关联，所以各个表结构之间也存在着各种联系，基本上分为三种：

• 一对多(多对一)
• 多对多
• 一对一

5.1.1 一对多

案例: 部门 与 员工的关系

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

5.1.2 多对多

案例: 学生 与 课程的关系

关系: 一个学生可以选修多门课程，一门课程也可以供多个学生选择

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

5.1.3 一对一

案例: 用户 与 用户详情的关系

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)

5.2 多表查询概述

5.2.1 数据准备

1）删除之前 emp, dept表的测试数据

2）创建emp表与dept表并插入测试数据

5.2.2 概述

多表查询就是指从多张表中查询数据。

原来查询单表数据，执行的SQL形式为：select * from emp;

那么我们要执行多表查询，就只需要使用逗号分隔多张表即可，如： select * from emp , dept ;

我们看到查询结果中包含了大量的结果集，总共102条记录，而这其实就是员工表emp所有的记录 (17) 与 部门表dept所有记录(6) 的所有组合情况，这种现象称之为笛卡尔积。接下来，就来简单 介绍下笛卡尔积。

笛卡尔积: 笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合A集合 和 B集合的所有组合情况。而在多表查询中，我们是需要消除无效的笛卡尔积的，只保留两张表关联部分的数据。

在SQL语句中，如何来去除无效的笛卡尔积呢？ 我们可以给多表查询加上连接查询的条件即可。

select * from emp , dept where emp.dept_id = dept.id;

5.2.3 分类

连接查询

内连接：相当于查询A、B交集部分数据

外连接：

• 左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据

• 右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据

• 自连接：当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名

子查询

5.3 内连接

内连接查询的是两张表交集部分的数据。

内连接的语法分为两种: 隐式内连接、显式内连接。先来学习一下具体的语法结构。

1). 隐式内连接

select 字段列表 from 表1，表2 where 条件...;

案例:
A. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (隐式内连接实现)
 表结构: emp , dept
 连接条件: emp.dept_id = dept.id
select emp.name , dept.name from emp , dept where emp.dept_id = dept.id ;
-- 为每一张表起别名,简化SQL编写
select e.name,d.name from emp e , dept d where e.dept_id = d.id;

2). 显式内连接

select 字段列表 from 表1 [inner] join 表2 on 连接条件...;

B. 查询每一个员工的姓名 , 及关联的部门的名称 (显式内连接实现) --- INNER JOIN ...
ON ...
 表结构: emp , dept
 连接条件: emp.dept_id = dept.id
 
 select e.name, d.name from emp e inner join dept d on e.dept_id = d.id;
-- 为每一张表起别名,简化SQL编写
select e.name, d.name from emp e join dept d on e.dept_id = d.id;

表的别名:

​ ①. tablea as 别名1 , tableb as 别名2 ;

​ ②. tablea 别名1 , tableb 别名2 ;

注意事项：一旦为表起了别名，就不能再使用表名来指定对应的字段了，此时只能够使用别名来指定字段。

5.4 外连接

外连接分为两种，分别是：左外连接 和 右外连接。

具体的语法结构为：

• 左外连接:

  SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ... ;
  
  案例:
  A. 查询emp表的所有数据, 和对应的部门信息
   由于需求中提到，要查询emp的所有数据，所以是不能内连接查询的，需要考虑使用外连接查询。
   表结构: emp, dept
   连接条件: emp.dept_id = dept.id
   
   select e.*, d.name from emp e left outer join dept d on e.dept_id = d.id;
   select e.*, d.name from emp e left join dept d on e.dept_id = d.id;
  

  左外连接相当于查询表1(左表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

• 右外连接：

SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ... ;

B. 查询dept表的所有数据, 和对应的员工信息(右外连接)
由于需求中提到，要查询dept表的所有数据，所以是不能内连接查询的，需要考虑使用外连接查
询。
 表结构: emp, dept
 连接条件: emp.dept_id = dept.id
 
 select d.*, e.* from emp e right outer join dept d on e.dept_id = d.id;
 select d.*, e.* from dept d left outer join emp e on e.dept_id = d.id;

右外连接相当于查询表2(右表)的所有数据，当然也包含表1和表2交集部分的数据。

注意事项： 左外连接和右外连接是可以相互替换的，只需要调整在连接查询时SQL中，表结构的先后顺序就可以了。而我们在日常开发使用时，更偏向于左外连接。

5.5 自连接

5.5.1 自连接查询

自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。

自连接的查询语法：

SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ... ;

而对于自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询。

案例： A. 查询员工 及其 所属领导的名字 表结构: emp

select a.name , b.name from emp a , emp b where a.managerid = b.id;

注意事项: 在自连接查询中，必须要为表起别名，要不然我们不清楚所指定的条件、返回的字段，到底是哪一张表的字段。

5.5.2 联合查询

对于union查询，就是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集。

SELECT 字段列表 FROM 表A ...
UNION [ ALL ]
SELECT 字段列表 FROM 表B ....;

• 对于联合查询的多张表的列数必须保持一致，字段类型也需要保持一致。
• union all 会将全部的数据直接合并在一起，union 会对合并之后的数据去重。

案例:

A. 将薪资低于 5000 的员工 , 和 年龄大于 50 岁的员工全部查询出来.

当前对于这个需求，我们可以直接使用多条件查询，使用逻辑运算符 or 连接即可。 那这里呢，我们 也可以通过union/union all来联合查询.

select * from emp where salary < 5000
union all
select * from emp where age > 50;

union all查询出来的结果，仅仅进行简单的合并，并未去重。

union 联合查询，会对查询出来的结果进行去重处理。

注意： 如果多条查询语句查询出来的结果，字段数量不一致，在进行union/union all联合查询时，将会报 错。如：

select * from emp where salary<5000
union
select name from emp where age>50;

5.6 子查询

5.6.1 概述

1). 概念 SQL语句中嵌套SELECT语句，称为嵌套查询，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。

2). 分类

根据子查询结果不同，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，分为：

• WHERE之后
• FROM之后
• SELECT之后

5.6.2 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），最简单的形式，这种子查询称为标量子查询。

常用的操作符：= ,<>, >, >= ,< ,<=

案例:   查询 "销售部" 的所有员工信息 
完成这个需求时，我们可以将需求分解为两步： 
①. 查询 "销售部" 部门ID 
select id from dept where name = '销售部';

②. 根据 "销售部" 部门ID, 查询员工信息
select * from emp where dept_id = (select id from dept where name = '销售部');

5.6.3 列子查询

子查询返回的结果是一列（可以是多行），这种子查询称为列子查询。

常用的操作符：IN 、NOT IN 、 ANY 、SOME 、 AL

操作符	描述
in	在指定的集合范围之内，多选一
not in	不在指定的集合范围之内
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

案例:
A. 查询 "销售部" 和 "市场部" 的所有员工信息
分解为以下两步:
①. 查询 "销售部" 和 "市场部" 的部门ID
select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部';

②. 根据部门ID, 查询员工信息
select * from emp where dept_id in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');

5.6.4 行子查询

子查询返回的结果是一行（可以是多列），这种子查询称为行子查询。

常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN

案例:
A. 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;
这个需求同样可以拆解为两步进行:
①. 查询 "张无忌" 的薪资及直属领导 
select salary, managerid from emp where name = '张无忌';

②. 查询与 "张无忌" 的薪资及直属领导相同的员工信息 ;
select * from emp where (salary,managerid) = (select salary, managerid from emp where name = '张无忌');

5.6.5 表子查询

子查询返回的结果是多行多列，这种子查询称为表子查询。

常用的操作符：IN

案例:
A. 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
分解为两步执行:
①. 查询 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资
select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥';

②. 查询与 "鹿杖客" , "宋远桥" 的职位和薪资相同的员工信息
select * from emp where (job,salary) in ( select job, salary from emp where name = '鹿杖客' or name = '宋远桥' );

6. 事务

6.1 事务简介

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。

就比如: 张三给李四转账1000块钱，张三银行账户的钱减少1000，而李四银行账户的钱要增加 1000。 这一组操作就必须在一个事务的范围内，要么都成功，要么都失败。 正常情况: 转账这个操作, 需要分为以下这么三步来完成 , 三步完成之后, 张三减少1000, 而李四 增加1000, 转账成功 .

异常情况: 转账这个操作, 也是分为以下这么三步来完成 , 在执行第三步是报错了, 这样就导致张 三减少1000块钱, 而李四的金额没变, 这样就造成了数据的不一致, 就出现问题了。

为了解决上述的问题，就需要通过数据的事务来完成，我们只需要在业务逻辑执行之前开启事务，执行 完毕后提交事务。如果执行过程中报错，则回滚事务，把数据恢复到事务开始之前的状态。

注意： 默认MySQL的事务是自动提交的，也就是说，当执行完一条DML语句时，MySQL会立即隐式的提交事务。

6.2 事务操作

6.2.1 未控制事务

• 测试正常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

测试完毕之后检查数据的状态, 可以看到数据操作前后是一致的。

• 测试异常情况

-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
出错了....
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';

我们把数据都恢复到2000， 然后再次一次性执行上述的SQL语句(出错了… 这句话不符合SQL语 法,执行就会报错)，检查最终的数据情况, 发现数据在操作前后不一致了。

6.2.2 控制事务

1). 查看/设置事务提交方式

SELECT @@autocommit ;
SET @@autocommit = 0 ;

2). 提交事务

commit;

3).回滚事务

rollback;

注意：上述的这种方式，我们是修改了事务的自动提交行为, 把默认的自动提交修改为了手动提交, 此时我们执行的DML语句都不会提交, 需要手动的执行commit进行提交。

6.2.3 控制事务二

1). 开启事务

START TRANSACTION 或 BEGIN ;

2). 提交事务

commit;

3).回滚事务

rollback;

转账案例：

-- 开启事务
start transaction
-- 1. 查询张三余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 张三的余额减少1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 3. 李四的余额增加1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
-- 如果正常执行完毕, 则提交事务
commit;
-- 如果执行过程中报错, 则回滚事务
-- rollback;

6.3 事务四大特性

• 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。

  上述就是事务的四大特性，简称ACID。

6.4 并发事务问题

1). 赃读：一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据。 比如B读取到了A未提交的数据。

2). 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，称之为不可重复读。 事务A两次读取同一条记录，但是读取到的数据却是不一样的。

3). 幻读：一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据 已经存在，好像出现了 “幻影”。

6.5 事务隔离级别

为了解决并发事务所引发的问题，在数据库中引入了事务隔离级别。主要有以下几种：

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
Read uncommitted	√	√	√
Read committed	×	√	√
Repeatable Read(默认)	×	×	√
Serializable	×	×	×

1). 查看事务隔离级别

SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;

2). 设置事务隔离级别

SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL { READ UNCOMMITTED |READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE }

注意：事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低。

进阶篇

1.存储引擎

1.1 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。

1.2 存储引擎介绍

对于存储引擎，他是mysql数据库的核心，我们也需要在合适的场景选择合适的存储引擎。

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，所以存储引擎也可被称为表类型。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果 没有指定将自动选择默认的存储引擎。

1). 建表时指定存储引擎 2). 查询当前数据库支持的存储引擎

CREATE TABLE 表名(
	字段1 字段1类型 [ COMMENT 字段1注释 ] ,
	......
	字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n注释 ]
) ENGINE = INNODB [ COMMENT 表注释 ] ;

2). 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines;

1.3 存储引擎特点

1.3.1 InnoDB

1). 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。

2). 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FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；

3). 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-早期的 、sdi-新的）数据 和索引。

参数：innodb_file_per_table

show variables like 'innodb_file_per_table';

如果该参数开启，代表对于InnoDB引擎的表，每一张表都对应一个ibd文件。 我们直接打开MySQL的 数据存放目录：C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data ， 这个目录下有很多文件 夹，不同的文件夹代表不同的数据库，我们直接打开itcast文件夹。 可以看到里面有很多的ibd文件，每一个ibd文件就对应一张表，比如：我们有一张表 account，就 有这样的一个account.ibd文件，而在这个ibd文 件中不仅存放表结构、数据，还会存放该表对应的 索引信息。

而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以使用mysql提供的一 个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从ibd文件中提 取sdi信息，而sdi数据字典信息中就包含该表 1 show variables like ‘innodb_file_per_table’; 的表结构。

4). 逻辑存储结构

• 表空间 : InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层，ibd文件其实就是表空间文件，在表空间中可以 包含多个Segment段。

• 段 : 表空间是由各个段组成的， 常见的段有数据段、索引段、回滚段等。

​ InnoDB中对于段的管 理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。

• 区 : 区是表空间的单元结构，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 : 页是组成区的最小单元，页也是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 存储引擎是面向行的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时 所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段.

1.3.2 MyISAM

1)介绍

​ MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

2). 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

3). 文件

xxx.sdi：存储表结构信息

xxx.MYD: 存储数据

xxx.MYI: 存储索引

1.3.3 Memory

1). 介绍

​ Memory引擎的表数据时存储在内存中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为 临时表或缓存使用。

2). 特点

​ 内存存放 hash索引（默认）

3).文件

​ xxx.sdi：存储表结构信息

1.3.4 区别及特点

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	-	-

面试题: 
	InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ? 
	①. InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。
    ②. InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。 
    ③. InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。

1.4 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。
• 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的缺陷就是 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。

2. 索引

2.1 索引概述

2.1.1 介绍

索引（index）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 上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

2.1.2 演示

表结构及其数据如下：

假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

1). 无索引情况

​ 在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为全表扫描，性能很低。

2). 有索引情况

如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建 立一个二叉树的索引结构。

此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构， 后面会详细介绍。

2.1.3 特点

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。

自己总结：

• 优点：提高查询，排序效率
• 缺点：占用空间，降低DML(增删改)效率

2.2 索引结构

2.2.1 概述

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索引结构，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

上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持情况。

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(空间索引）	不支持	支持	不支持
Full-text(全文 索引)	5.6版本之后支持	支持	不支持

注意： 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。

2.2.2 二叉树

假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：

• 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
• 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数 据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点： 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是B+Tree。在详解B+Tree之前，先来介绍一个B-Tree。

2.2.3 B-Tree

B-Tree，B树是一种多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。 以一颗最大度数（max-degree）为5(5阶)的b-tree为例，那这个B树每个节点最多存储4个key，5 个指针：

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

特点：

• 5阶的B树，每一个节点最多存储4个key，对应5个指针。
• 一旦节点存储的key数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
• 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

2.2.4 B+Tree

B+Tree是B-Tree的变种，我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的b+tree为例，来看一 下其结构示意图：

我们可以看到，两部分：

• 绿色框框起来的部分，是索引部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
• 红色框框起来的部分，是数据存储部分，在其叶子节点中要存储具体的数据。

最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree相比，主要有以下三点区别：

• 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。

• 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

  上述我们所看到的结构是标准的B+Tree的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的 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，利于排序。

2.2.5 Hash

MySQL中除了支持B+Tree索引，还支持一种索引类型—Hash索引。

1). 结构

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。

2). 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序操作
• 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

3). 存储引擎支持

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

思考题： 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+tree索引结构?

A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；

B. 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；

C. 相对Hash索引，B+tree支持范围匹配及排序操作；

2.3 索引分类

2.3.1 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

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	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

2.3.2 聚集索引&二级索引

而在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到了一块，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	可以有多个

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。

  聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的主键值。

当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

1. 由于是根据name字段进行查询，所以先根据name='Arm’到name字段的二级索引中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
2. 由于查询返回的数据是*，所以此时，还需要根据主键值10，到聚集索引中查找10对应的记录，最 终找到10对应的行row。
3. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到二级索引中查找数据，找到主键值，然后再到聚集索引中根据主键值，获取 数据的方式，就称之为回表查询。

思考题： InnoDB主键索引的B+tree高度为多高呢?

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，主键即使为bigint，占用字节数为8。

高度为2：

​ n * 8 + (n + 1) * 6 = （16*1024）（字节） , 算出n约为 1170 个主键，

​ 则指针为1171个， 就有1171页存储数据，又因为 一页中可以存储16行这样的数据

​ 所以 1171* 16（条） = 18736 条数据

​ 也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

​ 1171 * 1171 * 16 = 21939856

​ 也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

2.4 索引语法

1). 创建索引

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

2). 查看索引

SHOW INDEX FROM table_name ;

3). 删除索引

DROP INDEX index_name ON table_name ;

2.5 SQL性能分析

2.5.1 SQL执行频率

MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';(7个下划线。一个下划线代表一个字符)

Com_delete: 删除次数        Com_insert: 插入次数        Com_select: 查询次数 		Com_update: 更新次数

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。

如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。 如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。

那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？

2.5.2 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，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

查看慢查询日志开关情况：
show variables like 'slow_query_log';

如果要开启慢查询日志，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

配置完毕之后，重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log。

然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

测试：

A. 执行如下SQL语句 ：

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec
select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时13.35sec

B. 检查慢查询日志 ：

最终我们发现，在慢查询日志中，只会记录执行时间超多我们预设时间（2s）的SQL，执行较快的SQL 是不会记录的。

那这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

2.5.3 profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。

通过have_profiling 参数，能够看到当前MySQL是否支持profile操作：
SELECT @@have_profiling ;

查询开关
select @@profiling;

可以通过set语句在session/global级别开启profiling：
SET profiling = 1;

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;

2.5.4 explain

EXPLAIN 或者 DESC命令获取 MySQL执行 SELECT 语句的执行计划，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 WHERE 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义:

字段	含义
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	表示 SELECT 的类型，常见的取值有 SIMPLE（简单表，即不使用表连接 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	显示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认为必须要执行查询的行数，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。

2.6 索引使用

2.6.1 验证索引效率

在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升 数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了1000w 的记录。

这张表中id为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看 看里面的字段情况，执行如下SQL：

 select * from tb_sku where id = 1\G;    //  \G:纵向展示一张表

可以看到即使有1000w的数据,根据id进行数据查询,性能依然很快，因为主键id是有索引的。 那么接 下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：

SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';

我们可以看到根据sn字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 20.78sec，就是因为sn没有索 引，而造成查询效率很低。

那么我们可以针对于sn字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据sn进行查询，再来看一 下查询耗时情况。

创建索引：

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;

然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。

我们明显会看到，sn字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数 量级的。

2.6.2 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，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

以 tb_user 表为例，我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。

在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession， age，status。 对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是profession必须存在，否则索引全部失效。 而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。 接下来，我们来演示几组案例，看一下 具体的执行计划：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0';

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession存在，索引就会生效，只不 过索引的长度不同。 而且由以上三组测试，我们也可以推测出profession字段索引长度为47、age 字段索引长度为2、status字段索引长度为5。

而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引 最左边的列profession不存在。

上述的SQL查询时，存在profession字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条 件。但是查询时，跳过了age这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索 引的长度就是47。

思考题：

​ 当执行SQL语句: explain select * from tb_user where age = 31 and status = ‘0’ and profession = ‘软件工程’； 时，是否满足最左前缀法 则，走不走 上述的联合索引，索引长度？

可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度54，联合索引是生效的。

注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是 第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。

2.6.3 范围查询

联合索引中，出现范围查询(>,<)，范围查询右侧的列索引失效。

当范围查询使用> 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为49，就说明范围查询右边的status字 段是没有走索引的。

当范围查询使用>= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为54，就说明所有的字段都是走索引 的。 所以，在业务允许的情况下，尽可 能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而避免使用 > 或 <。

2.6.4 索引失效情况

2.6.4.1 索引列运算

不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在tb_user表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是phone字段的单列索引。

A. 当根据phone字段进行等值匹配查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

B. 当根据phone字段进行函数运算操作之后，索引失效。

explain select * from tb_user where substring(phone,10,2) = '15';

2.6.4.2 字符串不加引号

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= 0;

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

2.6.4.3 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。

接下来，我们来看一下这三条SQL语句的执行效果，查看一下其执行计划：

由于下面查询语句中，都是根据profession字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的， 我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';

经过上述的测试，我们发现，在like模糊查询中，在关键字后面加%，索引可以生效。而如果在关键字 前面加了%，索引将会失效。

3.6.4.4 or连接条件

用or分割开的条件， 如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

由于age没有索引，所以即使id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也要建立索引。 然后，我们可以对age字段建立索引。

create index idx_user_age on tb_user(age);

建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。

最终，我们发现，当or连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

#3.6.4.5 数据分布影响

如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

我们发现，相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为什么呢？

就是因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。

因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

最终我们看到，一模一样的SQL语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种现象，这是和数据库的数据分布有关系。

查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描。 因此，is null 、is not null是否走索引，得具体情况具体 分析，并不是固定的。

2.6.5 SQL提示

A. 执行SQL : explain select * from tb_user where profession = ‘软件工程’;

查询走了联合索引。

B. 执行SQL，创建profession的单列索引：create index idx_user_pro on tb_user(profession);

C. 创建单列索引后，再次执行A中的SQL语句，查看执行计划，看看到底走哪个索引。

测试结果，我们可以看到，possible_keys中 idx_user_pro_age_sta,idx_user_pro 这两个 索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta索引。这是MySQL自动选择的结果。

那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？

答案是肯定的，此时就可以借助于 MySQL的SQL提示来完成。

接下来，介绍一下SQL提示。

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。

1). use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进 行评估）。

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

2). ignore index ： 忽略指定的索引。

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

3). force index ： 强制使用索引。

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

2.6.6 覆盖索引

尽量使用覆盖索引，减少select *。 那么什么是覆盖索引呢？ 覆盖索引是指 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够找到 。

接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age =31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程'and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status= '0';

上述这几条SQL的执行结果为:

从上述的执行计划我们可以看到，这四条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。

但是此时，我们主要关注的是后面的Extra，前面两天SQL的结果为 Using where; Using Index ;

而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。

Extra	含义
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 要回表查询数据
Using index condition	查找使用了索引，但是需要回表查询数据

因为，在tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta，该索引关联了三个字段 profession、age、status，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主键id。 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引 直接返回数据了。 如果超出这个范围，就需要拿到主键id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，这个过程就是回表。 而我们如果一直使用select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。

为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组SQL的执行过 程。

A. 表结构及索引示意图:

id是主键，是一个聚集索引。 name字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引）。

B. 执行SQL : select * from tb_user where id = 2;

根据id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。

C. 执行SQL：selet id,name from tb_user where name = ‘Arm’;

虽然是根据name字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在name的二级索 引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

D. 执行SQL：selet id,name,gender from tb_user where name = ‘Arm’;

由于在name的二级索引中，不包含gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相 对较差一点。

思考题： 
	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';

答案: 
	针对于 username, password建立联合索引, sql为: 
	create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password); 
	这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询

2.6.7 前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext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。

1). 语法

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

示例: 为tb_user表的email字段，建立长度为5的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

2). 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 ;

3). 前缀索引的查询流程

2.6.8 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。

我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况:

在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。

接下来，我们来执行一条SQL语句，看看其执行计划：

通过上述执行计划我们可以看出来，在and连接的两个字段 phone、name上都是有单列索引的，但是最终mysql只会选择一个索引，也就是说，只能走一个字段的索引，此时是会回表查询的。

紧接着，我们再来创建一个phone和name字段的联合索引来查询一下执行计划。

create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);

此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone、name的信息，在叶子节点下挂的是对 应的主键id，所以查询是无需回表查询的。

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。

如果查询使用的是联合索引，具体的结构示意图如下：

2.7 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立索引。

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。

3.SQL优化

3.1 插入数据

3.1.1 insert

如果我们需要一次性往数据库表中插入多条记录，可以从以下三个方面进行优化。

insert into tb_test values(1,'tom');
insert into tb_test values(2,'cat');
insert into tb_test values(3,'jerry');
.....

1). 优化方案一

​ 批量插入数据

Insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');

2). 优化方案二

​ 手动控制事务

start transaction;
insert into tb_test values(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
insert into tb_test values(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry');
insert into tb_test values(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
commit;

3). 优化方案三

​ 主键顺序插入，性能要高于乱序插入。

主键乱序插入 : 8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
主键顺序插入 : 1 2 3 4 5 7 8 9 15 21 88 8

3.1.2 大批量插入数据

如果一次性需要插入大批量数据(比如: 几百万的记录)，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：

可以执行如下指令，将数据脚本文件中的数据加载到表结构中：

-- 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' ;

在load时，主键顺序插入性能高于乱序插入

3.2 主键优化

• 1）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)。

  行数据，都是存储在聚集索引的叶子节点上的

​ 在InnoDB引擎中，数据行是记录在逻辑结构 page 页中的，而每一个页的大小是固定的，默认16K。 那也就意味着， 一个页中所存储的行也是有限的，如果插入的数据行row在该页存储不小，将会存储 到下一个页中，页与页之间会通过指针连接。

• 2). 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。

  ​ A. 主键顺序插入效果

  ​ ①. 从磁盘中申请页， 主键顺序插入

  ​ ②. 第一个页没有满，继续往第一页插入

  ​ ③. 当第一个也写满之后，再写入第二个页，页与页之间会通过指针连接

  ​ ④. 当第二页写满了，再往第三页写入

  ​ B. 主键乱序插入效果

  ​ ①. 加入1#,2#页都已经写满了，存放了如图所示的数据

  

②. 此时再插入id为50的记录，我们来看看会发生什么现象 会再次开启一个页，写入新的页中吗？

不会。因为，索引结构的叶子节点是有顺序的。按照顺序，应该存储在47之后。

但是47所在的1#页，已经写满了，存储不了50对应的数据了。 那么此时会开辟一个新的页 3#。

但是并不会直接将50存入3#页，而是会将1#页后一半的数据，移动到3#页，然后在3#页，插入50。

移动数据，并插入id为50的数据之后，那么此时，这三个页之间的数据顺序是有问题的。 1#的下一个 页，应该是3#， 3#的下一个页是2#。 所以，此时，需要重新设置链表指针。

ng)]

上述的这种现象，称之为 “页分裂”，是比较耗费性能的操作。

• 3). 页合并

  目前表中已有数据的索引结构(叶子节点)如下：

当我们对已有数据进行删除时，具体的效果如下: 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。

删除数据，并将页合并之后，再次插入新的数据21，则直接插入3#页

这个里面所发生的合并页的这个现象，就称之为 “页合并”。

知识小贴士：

​ MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。

• 4). 索引设计原则

  • 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做主键或者是其他自然主键，如身份证号。
  • 业务操作时，避免对主键的修改。

3.3 order by优化

MySQL的排序，有两种方式：

• 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。

对于以上的两种排序方式，Using index的性能高，而Using filesort的性能低，我们在优化排序操作时，尽量要优化为 Using index。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/fa6b0627744d47ada0b6835fa6b2ce3b.png#pic_center)

order by优化原则:

A. 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。

B. 尽量使用覆盖索引。

C. 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）。

D. 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)。

3.4 group by优化

分组操作，我们主要来看看索引对于分组操作的影响。

我们发现，如果仅仅根据age分组，就会出现 Using temporary ；

而如果是 根据 profession,age两个字段同时分组，则不会出现 Using temporary。

原因是因为对于分组操作， 在联合索引中，也是符合最左前缀法则的。

所以，在分组操作中，我们需要通过以下两点进行优化，以提升性能：

​ A. 在分组操作时，可以通过索引来提高效率。

​ B. 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的。

3.5 limit优化

在数据量比较大时，如果进行limit分页查询，在查询时，越往后，分页查询效率越低。

越往后，分页查询效率越低，这就是分页查询的问题所在。

因为，当在进行分页查询时，如果执行 limit 2000000,10 ，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。

3.6 count优化

3.6.1 概述

在之前的测试中，我们发现，如果数据量很大，在执行count操作时，是非常耗时的。

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； 但是如果是带条件的count，MyISAM也慢。

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。

如果说要大幅度提升InnoDB表的count效率，主要的优化思路：

自己计数(可以借助于redis这样的数 据库进行,但是如果是带条件的count又比较麻烦了)。

3.6.2 count用法

count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果 count 函数的参数不是 NULL，累计值就加 1，否则不加，最后返回累计值。

用法：count（*）、count（主键）、count（字段）、count（数字）

COUNT用法	含义
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)
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。
count（数字）	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。
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。

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

3.7 update优化

我们主要需要注意一下update语句执行时的注意事项。

update course set name = 'javaEE' where id = 1 ;

当我们在执行删除的SQL语句时，会锁定id为1这一行的数据，然后事务提交之后，行锁释放。

但是当我们在执行如下SQL时。

update course set name = 'SpringBoot' where name = 'PHP' ;

当我们开启多个事务，在执行上述的SQL时，我们发现行锁升级为了表锁（因为name没有索引）。 导致该update语句的性能大大降低。

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 。

4. 视图/存储过程/触发器

4.1 视图

4.1.1 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。 通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。

4.1.2 语法

1). 创建

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

2). 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 ...... ;

3). 修改

方式一：CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH[ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]

方式二：ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT语句 [ WITH [ CASCADED |LOCAL ] CHECK OPTION ]

4). 删除

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

我们会发现，id为6和17的数据都是可以成功插入的。 但是我们执行查询，查询出 来的数据，却没有id为17的记录。

因为我们在创建视图的时候，指定的条件为 id<=10, id为17的数据，是不符合条件的，所以没有查询出来，但是这条数据确实是已经成功的插入到了基表中。 如果我们定义视图时，如果指定了条件，然后我们在插入、修改、删除数据时，是否可以做到必须满足条件才能操作，否则不能够操作呢？ 答案是可以的，这就需要借助于视图的检查选项了。

4.1.3 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 。

1). CASCADED 级联。

比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 cascaded，但是v1视图 创建时未指定检查选项。 则在执行检查时，不仅会检查v2，还会级联检查v2的关联视图v1。

2). LOCAL 本地。

比如，v2视图是基于v1视图的，如果在v2视图创建的时候指定了检查选项为 local ，但是v1视图创 建时未指定检查选项。 则在执行检查时，只会检查v2，不会检查v2的关联视图v1。

4.1.4 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：

A. 聚合函数或窗口函数（SUM()、 MIN()、 MAX()、 COUNT()等）

B. DISTINCT

C. GROUP BY

D. HAVING E. UNION 或者 UNION ALL

4.1.5 视图作用

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操作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。

4.1.6 案例

1). 为了保证数据库表的安全性，开发人员在操作tb_user表时，只能看到的用户的基本字段，屏蔽 手机号和邮箱两个字段。

create view tb_user_view as select id,name,profession,age,gender,status,createtime from tb_user;

select * from tb_user_view;

2). 查询每个学生所选修的课程（三张表联查），这个功能在很多的业务中都有使用到，为了简化操 作，定义一个视图。

create view tb_stu_course_view as select s.name student_name , s.no student_no ,c.name course_name from student s, student_course sc , course c where s.id = sc.studentid and sc.courseid = c.id;

select * from tb_stu_course_view;

4.2 存储过程

4.2.1 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。

存储过程思想上很简单，就是数据库 SQL 语言层面的代码封装与重用。

特点:

• 封装，复用 -----------------------> 可以把某一业务SQL封装在存储过程中，需要用到的时候直接调用即可。
• 可以接收参数，也可以返回数据 --------> 在存储过程中，可以传递参数，也可以接收返回值。
• 减少网络交互，效率提升 -------------> 如果涉及到多条SQL，每执行一次都是一次网络传输。 而如果封装在存储过程中，我们只需要网络交互一次可能就可以了。

4.2.2 基本语法

1). 创建

create procedure 存储过程名称（[参数列表]）
begin
	-- SQL语句
end;

2）.调用

call 存储过程名称([ 参数 ]);

3）.查看

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

4).删除

drop procedure 存储过程名称([参数]);

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。

4.2.3 变量

在MySQL中变量分为三种类型: 系统变量、用户定义变量、局部变量。

4.2.3.1 系统变量

系统变量 是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）。

1). 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 

2). 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 中配置
		A. 全局变量(GLOBAL): 全局变量针对于所有的会话。
		B. 会话变量(SESSION): 会话变量针对于单个会话，在另外一个会话窗口就不生效了。

4.2.3.2 用户定义变量

用户定义变量是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(会话)。

1). 赋值

方式一:

SET @var_name = expr [, @var_name = expr] ... ;
SET @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;
赋值时，可以使用 = ，也可以使用 := 。
  推荐使用：=

方式二:

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

2). 使用

SELECT @var_name ;

演示示例:

-- 赋值
set @myname = 'itcast';
set @myage := 10;
set @mygender := '男',@myhobby := 'java';
select @mycolor := 'red';
select count(*) into @mycount from tb_user;
-- 使用
select @myname,@myage,@mygender,@myhobby;
select @mycolor , @mycount;

4.2.3.3 局部变量

局部变量 是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BEGIN … END块。

1). 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。

2). 赋值

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

演示示例:

-- 声明局部变量 - declare
-- 赋值
create procedure p2()
begin
	declare stu_count int default 0;
	select count(*) into stu_count from student;
	select stu_count;
end;

call p2();

4.2.4 if

1). 介绍

if 用于做条件判断，具体的语法结构为：

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

在if条件判断的结构中，ELSE IF 结构可以有多个，也可以没有。 ELSE结构可以有，也可以没有。

2). 案例

根据定义的分数score变量，判定当前分数对应的分数等级。

• score >= 85分，等级为优秀。
• score >= 60分 且 score < 85分，等级为及格。
• score < 60分，等级为不及格。

create procedure p3()
begin
	declare score int default 58;
	declare result varchar(10);
	
	if score >= 85 then
		set result := '优秀';
	elseif score >= 60 then
		set result := '及格';
	else
		set result := '不及格';
	end if;
	select result;
end;

call p3();

上述的需求我们虽然已经实现了，但是也存在一些问题，比如：score 分数我们是在存储过程中定义死的，而且最终计算出来的分数等级，我们也仅仅是最终查询展示出来而已。

那么我们能不能，把score分数动态的传递进来，计算出来的分数等级是否可以作为返回值返回呢？

答案是肯定的，我们可以通过接下来所讲解的 参数 来解决上述的问题。

4.2.5 参数

1). 介绍

​ 参数的类型，主要分为以下三种：IN、OUT、INOUT。 具体的含义如下：

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 ;

2). 案例一

根据传入参数score，判定当前分数对应的分数等级，并返回。

• score >= 85分，等级为优秀。
• score >= 60分 且 score < 85分，等级为及格。
• score < 60分，等级为不及格。

create procedure p4(in score int, out result varchar(10))
begin
	if score >= 85 then
		set result := '优秀';
	elseif score >= 60 then
		set result := '及格';
	else
		set result := '不及格';
	end if;
end;

-- 定义用户变量 @result来接收返回的数据, 用户变量可以不用声明
call p4(18, @result);
select @result;

4.2.6 case

1). 介绍

case结构及作用，和我们在基础篇中所讲解的流程控制函数很类似。有两种语法格式：

语法1：

-- 含义： 当case_value的值为 when_value1时，执行statement_list1，当值为 when_value2时，执行statement_list2， 否则就执行 statement_list
CASE case_value
WHEN when_value1 THEN statement_list1
[ WHEN when_value2 THEN statement_list2] ...
[ ELSE statement_list ]
END CASE;

语法2：

-- 含义： 当条件search_condition1成立时，执行statement_list1，当条件search_condition2成立时，执行statement_list2， 否则就执行 statement_list
CASE
WHEN search_condition1 THEN statement_list1
[WHEN search_condition2 THEN statement_list2] ...
[ELSE statement_list]
END CASE;

注意：如果判定条件有多个，多个条件之间，可以使用 and 或 or 进行连接。

4.2.7 while

1). 介绍

while 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：

-- 先判定条件，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;

4.2.8 repeat

1). 介绍

repeat是有条件的循环控制语句, 当满足until声明的条件的时候，则退出循环 。具体语法为：

-- 先执行一次逻辑，然后判定UNTIL条件是否满足，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;

4.2.9 loop

1). 介绍

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

上述语法中出现的 begin_label，end_label，label 指的都是我们所自定义的标记。

2). 案例

计算从1累加到n的值，n为传入的参数值。

-- A. 定义局部变量, 记录累加之后的值;
-- B. 每循环一次, 就会对n进行-1 , 如果n减到0, 则退出循环 ----> leave xx
create procedure p9(in n int)
begin
	declare total int default 0;
	
	sum:loop
		if n<=0 then
			leave sum;
		end if;
		
	set total := total + n;
	set n := n - 1;
	end loop sum;
	
select total;
end;

call p9(100);

4.2.10 游标

1). 介绍

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。

A. 声明游标

DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句 ;

B. 打开游标

OPEN 游标名称 ;

C. 获取游标记录

FETCH 游标名称 INTO 变量 [, 变量 ] ;

D. 关闭游标

 CLOSE 游标名称 ;

2). 案例

根据传入的参数uage，来查询用户表tb_user中，所有的用户年龄小于等于uage的用户姓名 （name）和专业（profession），并将用户的姓名和专业插入到所创建的一张新表 (id,name,profession)中。

-- 逻辑:
-- A. 声明游标, 存储查询结果集
-- B. 准备: 创建表结构
-- C. 开启游标
-- D. 获取游标中的记录
-- E. 插入数据到新表中
-- F. 关闭游标
create procedure p11(in uage int)
begin
	declare uname varchar(100);
	declare upro varchar(100);
	declare u_cursor cursor for select name,profession from tb_user where age <= uage;
	
	drop table if exists tb_user_pro;
	create table if not exists tb_user_pro(
		id int primary key auto_increment,
		name varchar(100),
		profession varchar(100)
	);
	open u_cursor;
	while true do
		fetch u_cursor into uname,upro;
		insert into tb_user_pro values (null, uname, upro);
	end while;
	close u_cursor;
end;

call p11(30);

上述的功能，虽然我们实现了，但是逻辑并不完善，而且程序执行完毕，获取不到数据，数据库还报 错。 接下来，我们就需要来完成这个存储过程，并且解决这个问题。 要想解决这个问题，就需要通过MySQL中提供的 条件处理程序 Handler 来解决。

4.2.11 条件处理程序

1). 介绍

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 的取值：
	CONTINUE: 继续执行当前程序
	EXIT: 终止执行当前程序

condition_value 的取值：
	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

2). 案例

我们继续来完成在上一小节提出的这个需求，并解决其中的问题。

根据传入的参数uage，来查询用户表tb_user中，所有的用户年龄小于等于uage的用户姓名 （name）和专业（profession），并将用户的姓名和专业插入到所创建的一张新表 (id,name,profession)中。

A. 通过SQLSTATE指定具体的状态码

-- 逻辑:
-- A. 声明游标, 存储查询结果集
-- B. 准备: 创建表结构
-- C. 开启游标
-- D. 获取游标中的记录
-- E. 插入数据到新表中
-- F. 关闭游标
create procedure p11(in uage int)
begin
	declare uname varchar(100);
	declare upro varchar(100);
	declare u_cursor cursor for select name,profession from tb_user where age <= uage;
-- 声明条件处理程序 ： 当SQL语句执行抛出的状态码为02000时，将关闭游标u_cursor，并退出
	declare exit handler for SQLSTATE '02000' close u_cursor;
	
	drop table if exists tb_user_pro;
	create table if not exists tb_user_pro(
		id int primary key auto_increment,
		name varchar(100),
		profession varchar(100)
	);
	open u_cursor;
	while true do
		fetch u_cursor into uname,upro;
		insert into tb_user_pro values (null, uname, upro);
	end while;
	close u_cursor;
end;

call p11(30);

4.3 存储函数

1). 介绍

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 SQL ：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。

2). 案例

计算从1累加到n的值，n为传入的参数值。

create function fun1(n int)
returns int deterministic
begin
declare total int default 0;
while n>0 do
set total := total + n;
set n := n - 1;
end while;
return total;
end;
select fun1(50);

4.4 触发器

4.4.1 介绍

触发器是与表有关的数据库对象，指在insert/update/delete之前(BEFORE)或之后(AFTER)，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	NEW 表示将要或者已经新增的数据
DELETE 型触发器	OLD 表示将要或者已经删除的数据

4.4.2 语法

1). 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;

2). 查看

SHOW TRIGGERS ;

3). 删除

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

4.4.3 案例

通过触发器记录 tb_user 表的数据变更日志，将变更日志插入到日志表user_logs中, 包含增加, 修改 , 删除 ;

表结构准备:

-- 准备工作 : 日志表 user_logs
create table user_logs(
id int(11) not null auto_increment,
operation varchar(20) not null comment '操作类型, insert/update/delete',
operate_time datetime not null comment '操作时间',
operate_id int(11) not null comment '操作的ID',
operate_params varchar(500) comment '操作参数',
primary key(`id`)
)engine=innodb default charset=utf8;

A. 插入数据触发器

create trigger tb_user_insert_trigger
after insert on tb_user for each row
begin
insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
(null, 'insert', now(), new.id, concat('插入的数据内容为:
id=',new.id,',name=',new.name, ', phone=', NEW.phone, ', email=', NEW.email, ',
profession=', NEW.profession));
end;

测试:

-- 查看
show triggers ;
-- 插入数据到tb_user
insert into tb_user(id, name, phone, email, profession, age, gender, status,
createtime) VALUES (26,'三皇子','18809091212','[email protected]','软件工程',23,'1','1',now());

测试完毕之后，检查日志表中的数据是否可以正常插入，以及插入数据的正确性。

B. 修改数据触发器

create trigger tb_user_update_trigger
after update on tb_user for each row
begin
insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
(null, 'update', now(), new.id,
concat('更新之前的数据: id=',old.id,',name=',old.name, ', phone=',
old.phone, ', email=', old.email, ', profession=', old.profession,
' | 更新之后的数据: id=',new.id,',name=',new.name, ', phone=',
NEW.phone, ', email=', NEW.email, ', profession=', NEW.profession));
end;

测试:

-- 查看
show triggers ;
-- 更新
update tb_user set profession = '会计' where id = 23;
update tb_user set profession = '会计' where id <= 5

测试完毕之后，检查日志表中的数据是否可以正常插入，以及插入数据的正确性。

C. 删除数据触发器

create trigger tb_user_delete_trigger
after delete on tb_user for each row
begin
insert into user_logs(id, operation, operate_time, operate_id, operate_params)
VALUES
(null, 'delete', now(), old.id,
concat('删除之前的数据: id=',old.id,',name=',old.name, ', phone=',
old.phone, ', email=', old.email, ', profession=', old.profession));
end;

测试:

-- 查看
show triggers ;
-- 删除数据
delete from tb_user where id = 26;

测试完毕之后，检查日志表中的数据是否可以正常插入，以及插入数据的正确性。

5. 锁

5.1 概述

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。

MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

• 全局锁：锁定数据库中的所有表。

• 表级锁：每次操作锁住整张表。

• 行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

5.2 全局锁

5.2.1 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。

为什么全库逻辑备份，就需要加全就锁呢？

A. 我们一起先来分析一下不加全局锁，可能存在的问题。

假设在数据库中存在这样三张表: tb_stock 库存表，tb_order 订单表，tb_orderlog 订单日志表。

• 在进行数据备份时，先备份了tb_stock库存表。

• 然后接下来，在业务系统中，执行了下单操作，扣减库存，生成订单（更新tb_stock表，插入 tb_order表）。

• 然后再执行备份 tb_order表的逻辑。

• 业务中执行插入订单日志操作。

• 最后，又备份了tb_orderlog表。

此时备份出来的数据，是存在问题的。因为备份出来的数据，tb_stock表与tb_order表的数据不一 致(有最新操作的订单信息,但是库存数没减)。

那如何来规避这种问题呢? 此时就可以借助于MySQL的全局锁来解决。

B. 再来分析一下加了全局锁后的情况

对数据库进行进行逻辑备份之前，先对整个数据库加上全局锁，一旦加了全局锁之后，其他的DDL、 DML全部都处于阻塞状态，但是可以执行DQL语句，也就是处于只读状态，而数据备份就是查询操作。 那么数据在进行逻辑备份的过程中，数据库中的数据就是不会发生变化的，这样就保证了数据的一致性 和完整性

5.2.2 语法

1). 加全局锁

flush tables with read lock;

2). 数据备份

mysqldump -u用户名 -p密码 数据库 > 文件名.sql //在命令行输入，不是SQL指令

3). 释放锁

unlock tables;

5.2.3 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：

• 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。

• 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  -u用户名 -p密码 数据库 > 文件名.sql //在命令行输入，不是SQL指令

5.3 表级锁

5.3.1 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。

对于表级锁，主要分为以下三类：

• 表锁
• 元数据锁（meta data lock，MDL）
• 意向锁

5.3.2 表锁

对于表锁，分为两类：

• 表共享读锁（read lock）

• 表独占写锁（write lock）

语法：

• 加锁：lock tables 表名… read/write。

• 释放锁：unlock tables / 客户端断开连接 。

特点:

A. 读锁

B. 写锁

结论: 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。

5.3.3 元数据锁

meta data lock , 元数据锁，简写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。

这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务时，是不能够修改这张表的表结构的。

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)。 常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：

对应SQL	锁类型	说明
lock tables xxx read / write	SHARED_READ_ONLY / SHARED_NO_READ_WRITE
select 、select … lock in share mode	SHARED_READ	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
insert 、update、 delete、select … for update	SHARED_WRITE	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
alter table …	EXCLUSIVE	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥

我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：

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

5.3.4 意向锁

1). 介绍 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。

假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一 下：

首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。

当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就 会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。

有了意向锁之后 : 客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。

2). 分类

• 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，与表锁排他锁(write)互斥。

• 意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select…for update添加 。与表锁共 享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。

  一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。

可以通过以下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;

5.4 行级锁

5.4.1 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:

• 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。

• 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（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。

• 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。

5.4.2 行锁

1). 介绍 InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

• 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。
• 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。
  

2). 演示

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。

• 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。
• 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。

可以通过以下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;

5.4.3 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。

• 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 。
• 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，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。
• 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。

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**。

5.3.3 元数据锁

meta data lock , 元数据锁，简写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。

这里的元数据，大家可以简单理解为就是一张表的表结构。 也就是说，某一张表涉及到未提交的事务时，是不能够修改这张表的表结构的。

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)。 常见的SQL操作时，所添加的元数据锁：

对应SQL	锁类型	说明
lock tables xxx read / write	SHARED_READ_ONLY / SHARED_NO_READ_WRITE
select 、select … lock in share mode	SHARED_READ	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
insert 、update、 delete、select … for update	SHARED_WRITE	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥
alter table …	EXCLUSIVE	与SHARED_READ、 SHARED_WRITE兼容，与 EXCLUSIVE互斥

我们可以通过下面的SQL，来查看数据库中的元数据锁的情况：

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

5.3.4 意向锁

1). 介绍 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。

假如没有意向锁，客户端一对表加了行锁后，客户端二如何给表加表锁呢，来通过示意图简单分析一 下：

首先客户端一，开启一个事务，然后执行DML操作，在执行DML语句时，会对涉及到的行加行锁。

当客户端二，想对这张表加表锁时，会检查当前表是否有对应的行锁，如果没有，则添加表锁，此时就 会从第一行数据，检查到最后一行数据，效率较低。

有了意向锁之后 : 客户端一，在执行DML操作时，会对涉及的行加行锁，同时也会对该表加上意向锁。

2). 分类

• 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，与表锁排他锁(write)互斥。

• 意向排他锁(IX): 由insert、update、delete、select…for update添加 。与表锁共 享锁(read)及排他锁(write)都互斥，意向锁之间不会互斥。

  一旦事务提交了，意向共享锁、意向排他锁，都会自动释放。

可以通过以下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;

5.4 行级锁

5.4.1 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:

• 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。

• 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（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。

• 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。

5.4.2 行锁

1). 介绍 InnoDB实现了以下两种类型的行锁：

• 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。
• 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。
  

2). 演示

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。

• 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。
• 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。

可以通过以下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;

5.4.3 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。

• 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 。
• 索引上的等值查询(非唯一普通索引)，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。
• 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。