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通用语法及分类
DDL: 数据定义语言#xff0c;用来定义数据库对象#xff08;数据库、表、字段#xff09;DML: 数据操作语言#xff0c;用来对数据库表中的数据进行增删改DQL: 数据查询语言#xff0c;用来查询数据库中表的记录DCL: 数据控制语言#xff0c;用…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 ];所有的要用英文的格式 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(如果年龄相同那么就按这个)
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 testlocalhost 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 testlocalhost identified with mysql_native_password by 1234;
-- 删除用户
drop user testlocalhost;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
函数 是指一段可以直接被另外一段程序调用的程序或代码。
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fIFNULL(value1, value2)如果value1不为空返回value1否则返回value2CASE 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
selectname,(case when age 30 then 中年 else 青年 end)
from employee;
selectname,(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
概念约束是用来作用于表中字段上的规则用于限制存储在表中的数据。目的保证数据库中的数据的正确、有效性和完整性
分类
约束描述关键字非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT 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
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。
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nullSET 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ANYALL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xxx1xxx2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;开启事务后只有手动提交才会改变数据库中的数据。
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?p55cd 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-auIab3zX-1692120469795)(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-lMxFlbk7-1692120469796)(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(...
) ENGINEINNODB;
-- 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-Qd5rvjJ0-1692120469796)(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InnoDBMyISAMMemory存储限制64TB有有事务安全支持--锁机制行锁表锁表锁Btree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_log1 # 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_time2 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
idselect 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、UNIONUNION中的第二个或者后面的查询语句、 SUBQUERYSELECT/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当不查询任何表的时候type为NULL一般不可能当访问主键或者唯一索引时会出现const非唯一索引会出现ref。all表示全表扫描index表示用了索引但是会对全部索引进行扫描性能也不高。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rowsMySQL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[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-104rXATR-1692120469797)(C:\Users\14361\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230811022103408.png)]
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BTree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InnoDBMyISAMMemoryBTree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-text5.6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-J7G4Bmh5-1692120469797)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/二叉树_20220316153214227108.png “二叉树”)]
二叉树形成链表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-61XPaR9i-1692120469797)(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55阶的 b-tree 为例每个节点最多存储4个key5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-dSk0JoAy-1692120469798)(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?p68 演示地址https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html BTree
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-FTv5Px9T-1692120469798)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/BTree结构图_20220316170700591277.png “BTree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 BTree 进行了优化。在原 BTree 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 BTree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-hM2vmCqe-1692120469799)(https://dhc.pythonanywhere.com/media/editor/结构图_20220316171730865611.png “MySQL BTree 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-ccRHGqSc-1692120469799)(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 BTree 索引
存储引擎支持
MemoryInnoDB: 具有自适应hash功能hash索引是存储引擎根据 BTree 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 BTree 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BTree 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-Fe9d4nKQ-1692120469800)(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-MfApI9TH-1692120469801)(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 BTree 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。跳过的话后面的排序就无从说起了。最左前缀法则在用select的时候和放的位置是没有关系的只要存在就行。
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; 换成 explain select * from tb_user where phone 17799990015;这是可以的。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。explain select * from tb_user where profession like 软件%; 这个是不会失效的只有前面加了%才会失效。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比如根据查询条件查询的是大部分数据mysql就不会走索引直接走全表扫描。
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
覆盖索引 如果在生成的二级索引辅助索引中可以一次性获得select所需要的字段不需要回表查询。
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 * 如果在辅助索引二级索引中找聚集索引如select id, name from xxx where namexxx;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 namexxx;
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 usernameitcast;
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。 username和password字段建立联合索引的叶子节点挂的就是 id 所以不需要三者同时建索引。
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;前缀索引中是有可能碰到相同的索引的情况的因为选择性可能不为1所以使用前缀索引进行查询的时候mysql 会有一个回表查询的过程确定是否为所需数据。如图中的查询到lvbu6之后还要进行回表回表完再查xiaoy看到xiaoy是不需要的数据则停止查下一个。
![images]
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; phone 和 name 都建立了索引情况下这句只会用到phone索引字段。
联合索引的数据组织图 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一百多万建索引几千条几万条没必要。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500 - 1000 为宜手动提交事务主键顺序插入主键顺序插入的效率大于乱序插入
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先要把表建立起来。下述代码的意思是把本地文件sql1.log插入到表tb_user中字段以“”分隔每一行以\n分隔。
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
主键的顺序的插入过程如下
![images]
但是如果主键是乱序插入的话就会导致需要插入的位置为中间的位置会有页分裂的过程。
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?p90 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二级索引的叶子节点保存的就是主键所以主键小占用的空间也就会少。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占用的空间大。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字段添加索引就可以由表锁变成行锁。
视图
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。
创建视图
CREATE [ OR REPLACE ] VIEW 视图名称[列名列表] AS SELECT 语句 [ WITH [ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ] 例子 create or replace view stu_wll as select id,name from student where id10; 查询视图
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 show create view stu_v_1;
修改视图
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]
删除视图
DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [视图名称]
视图检查选项
当使用WITH CHECK QPTION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。
NOTE如果没有开检查选项就不会进行检查。不同版本是不同含义的要看版本。
CASCADED
级联一旦选择了这个选项除了会检查创建视图时候的条件还会检查所依赖视图的条件。 比如下面的例子创建stu_V_l 视图id是小于等于 20的。 create or replace view stu_V_l as select id,name from student where id 20; 再创建 stu_v_2 视图20 id 10。 create or replace view stu_v_2 as select id,name from stu_v_1 where id 10 with cascaded check option; 再创建 stu_v_3 视图。 create or replace view stu_v_3 as select id,name from stu_v_2 where id15; 这条数据能够成功stu_v_3 没有开检查选项所以不会 去判断 id 是否小于等于15, 直接检查 是否满足 stu_v_2。 insert into stu_v_3 values(17,Tom); LOCAL
本地的条件也会检查还会向上检查。在向上找的时候就要看是否上面开了检查选项如果没开就不检查。和 CASCADED 的区别就是 CASCADED 不管上面开没开检查选项都会进行检查。
更新及作用
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
聚合函数或窗口函数 ( SUM()、MIN()、MAX()、COUNT() 等 )DISTINCTGROUP BYHAVINGUNION 或者UNION ALL 例子 使用了聚合函数插入会失败。 create view stu_v_count as select count(*) from student; insert into stu_v_count values(10); 作用
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。 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 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。 总而言之 类似于给表加上了一个外壳通过这个外壳访问表的时候只能按照所设计的方式进行访问与更新。
存储过程
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
封装复用可以接收参数也可以返回数据减少网络交互效率提升
创建
CREATE PROCEDURE 存储过程名称( [参数列表] ) BEGINSQL 语句 END;NOTE: 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。默认是 分号作为结束符。
delimiter $ 则 $ 符作为结束符。
调用
CALL 名称 ( [参数])
查看
查询指定数据库的存储过程及状态信息
SELECT* FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA xxx
存储过程名称–查询某个存储过程的定义
SHOW CREATE PROCEDURE
删除
DROP PROCEDURE [ IFEXISTS ] 存储过程名称
游标
游标CURSOR是用来存储查询结果集的数据类型在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理。游标的使用包括游标的声明、OPEN、FETCH和CLOSE其语法分别如下。 声明游标 DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句 打开游标 OPEN 游标名称 获取游标记录 FETCH 游标名称INTO变量[变量] 条件处理程序 条件处理程序Handler可以用来定义在流程控制结构执行过程中遇到问题时相应的处理步骤。具体语法为 DECLARE handler action HANDLER FOR condition value L condition value]…statement handler_action CONTINUE继续执行当前程序
EXIT终止执行当前程序
condition_value :
SQLSTATE sqlstate_value状态码如02000
SQLWARNING所有以01开头的SQLSTATE代码的简写
NOT FOUND所有以02开头的SQLSTATE代码的简写
SQLEXCEPTION所有没有被SQLWARNING或NOT FOUND捕获的SQLSTATE代码的简写
例子
NOTE要先声明普通变量再申请游标。
要求 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idnameprofession中。
create procedure p1l(in uage int)begindeclare uname varchar(100); decLare upro varchar(100);declare u_cursor cursor for select name,profession from tb_user where age uage; 当 条件处理程序的处理的状态码为02000的时候就会退出。declare exit handler for SQLSTATE 02000close 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;触发器
介绍 触发器是与表有关的数据库对象指在insert/update/delete之前或之后触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性日志记录数据校验等操作。 使用别名OLD和NEW来引用触发器中发生变化的记录内容这与其他的数据库是相似的。现在触发器还只支持行级触发比如说 一条语句影响了 5 行 则会被触发 5 次不支持语句级触发比如说 一条语句影响了 5 行 则会被触发 1 次。
触发器类型NEW 和 OLDINSERTNEW 表示将要或者已经新增的数据UPDATEOLD表示修改之前的数据NEW表示将要或已经修改后的数据DELETEOLD表示将要或者已经删除的数据
锁
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。
NOTE : 针对事物才有加锁的意义。
分类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。
全局锁
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.
表锁
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
表锁对于表锁分为两类1.表共享读锁read lock所有的事物都只能读当前加锁的客户端也只能读不能写不能写 2.表独占写锁write lock对当前加锁的客户端可读可写对于其他的客户端不可读也不可写。 读锁不会阻塞其他客户端的读但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读又会阻塞其他客户端的写。元数据锁meta data lockMDLMDL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。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。意向锁: 为了避免DML在执行时加的行锁与表锁的冲突在InnoDB中引入了意向锁使得表锁不用检查每行数据是否加锁使用意向锁来减少表锁的检查。 一个客户端对某一行加上了行锁那么系统也会对其加上一个意向锁当别的客户端来想要对其加上表锁时便会检查意向锁是否兼容若是不兼容便会阻塞直到意向锁释放。
意向锁兼容性
意向共享锁IS与表锁共享锁read兼容与表锁排它锁write互斥。意向排他锁lX与表锁共享锁read及排它锁write都互斥。意向锁之间不会互斥。
行锁
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RCread commit 、RRrepeat read隔离级别下都支持。间隙锁GapLock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。比如说 两个临近叶子节点为 15 23那么间隙就是指 [15 , 23],锁的是这个间隙。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。
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。
SQL行锁类型说明insert排他锁自动加锁update排他锁自动加锁delete排他锁自动加锁select不加任何锁select lock in share mode排他锁需要手动在SELECT之后加LOCK IN SHARE MODEselect for update排他锁需要手动在SELECT之后加FOR UPDATE
行锁 - 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。
间隙锁/临键锁-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。
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。
InnoDB 引擎
逻辑存储结构
表空间ibd文件一个mysql实例可以对应多个表空间用于存储记录、索引等数据。
段分为数据段Leaf node segment、索引段Non-leaf node segment、回滚段Rollback segmentInnoDB是索引组织表数据段就是B树的叶子节点索引段即为B树的非叶子节点。段用来管理多个Extent区。
区表空间的单元结构每个区的大小为1M。默认情况下InnoDB存储引擎页大小为16K即一个区中一共有64个连续的页。
页是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性InnoDB存储引擎每从磁盘申请4-5个区。一页包含若干行。
行InnoDB存储引擎数据是按进行存放的。
架构
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Buffer Pool缓冲池是主内存中的一个区域里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据在执行增删改查操作时先操作缓冲池中的数据若缓冲池没有数据则从磁盘加载并缓存然后再以一定频率刷新到磁盘从而减少磁盘I0加快处理速度。
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磁盘架构 ![images] ![images] ![images]
InnoDB的整个体系结构为
当业务操作的时候直接操作的是内存缓冲区如果缓冲区当中没有数据则会从磁盘中加载到缓冲区增删改查都是在缓冲区的后台线程以一定的速率刷新到磁盘。
事务原理
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败。具有ACID四大特征。
原子性一致性持久性这三大特性由 redo log 和 undo log 日志来保证的。 隔离性 是由锁机制和MVCC保证的。
redo log:
重做日志记录的是事务提交时数据页的物理修改是用来实现事务的持久性。 该日志文件由两部分组成重做日志缓冲redo log buffer以及重做日志文件redo log file前者是在内存中后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中用于在刷新脏页到磁盘发生错误时进行数据恢复使用。 个人理解 事物每次提交的时候都会将数据刷到redo log中而不是直接将buffer pool中的数据直接刷到磁盘中ibd文件中是因为redo log 是顺序写性能处理的够快直接刷到ibd中是随机写性能慢。所以脏页是在下一次读的时候或者后台线程采用一定的机制进行刷盘到ibd中。 undo log: 回滚日志用于记录数据被修改前的信息作用包含两个提供回滚和MVCC多版本并发控制。 undo log和redo log记录物理日志不一样它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录undo log中会记录一条对应的insert记录反之亦然当update一条记录时它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。 Undo log销毁undo log在事务执行时产生事务提交时并不会立即删除undo log因为这些日志可能还用于MVCC。 Undo log存储undo log采用段的方式进行管理和记录存放在前面介绍的rollback segment回滚段中内部包含1024个undo log segment。 MVCC
当前读:
读取的是记录的最新版本读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作如
select…lock in share mode共享锁。select……for update、update、insert、delete排他锁都是一种当前读。
快照读:
简单的select不加锁就是快照读快照读读取的是记录数据的可见版本有可能是历史数据不加锁是非阻塞读。
Read Committed每次select都生成一个快照读。Repeatable Read开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。Serializable快照读会退化为当前读。
MVCC:
全称Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本使得读写操作没有冲突快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。
MVCC 实现原理:
有三个隐藏的字段:
![images] undo log回滚日志在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。 当insert的时候产生的undo log日志只在回滚时需要在事务提交后可被立即删除。 而update、delete的时候产生的undo log日志不仅在回滚时需要在快照读时也需要不会立即被删除。 undo log 版本链
undo log日志会记录原来的版本的数据因为是通过undo log 日志进行回滚的。
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如何确定返回哪一个版本 这是由read view决定返回 undo log 中的哪一个版本。
[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-d48Fi13f-1692120469805)(] RC隔离级别下在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。 RR隔离级别下在事务中第一次执行快照读时生成ReadView后续会复用。 https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p145spm_id_frompageDrivervd_sourcebbc04b831b54029788a178a7c2e9ae20 MVCC 靠 隐藏字段 , undo log 版本链 , read view 实现的。
原子性-undo log持久性-redo log一致性-undo log redo log隔离性-锁 MVCC
[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-ptiHcKQ4-1692120469805)(]
数据类型
整型
类型名称取值范围大小TINYINT-128〜1271个字节SMALLINT-32768〜327672个宇节MEDIUMINT-8388608〜83886073个字节INT (INTEGHR)-2147483648〜21474836474个字节BIGINT-9223372036854775808〜92233720368547758078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M2 个字节
日期和时间
类型名称日期格式日期范围存储需求YEARYYYY1901 ~ 21551 个字节TIMEHH:MM:SS-838:59:59 ~ 838:59:593 个字节DATEYYYY-MM-DD1000-01-01 ~ 9999-12-33 个字节DATETIMEYYYY-MM-DD HH:MM:SS1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:598 个字节TIMESTAMPYYYY-MM-DD HH:MM:SS1980-01-01 00:00:01 UTC ~ 2040-01-19 03:14:07 UTC4 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1M255VARCHAR(M)变长非二进制字符串L1字节在此L M和 1M255TINYTEXT非常小的非二进制字符串L1字节在此L2^8TEXT小的非二进制字符串L2字节在此L2^16MEDIUMTEXT中等大小的非二进制字符串L3字节在此L2^24LONGTEXT大的非二进制字符串L4字节在此L2^32ENUM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 (M7)/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M1 字节TINYBLOB (M)非常小的BLOBL1 字节在此L2^8BLOB (M)小 BLOBL2 字节在此L2^16MEDIUMBLOB (M)中等大小的BLOBL3 字节在此L2^24LONGBLOB (M)非常大的BLOBL4 字节在此L2^32
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
PrivilegeGrant Table ColumnContextALL [PRIVILEGES]Synonym for “all privileges”Server administrationALTERAlter_privTablesALTER ROUTINEAlter_routine_privStored routinesCREATECreate_privDatabases, tables, or indexesCREATE ROLECreate_role_privServer administrationCREATE ROUTINECreate_routine_privStored routinesCREATE TABLESPACECreate_tablespace_privServer administrationCREATE TEMPORARY TABLESCreate_tmp_table_privTablesCREATE USERCreate_user_privServer administrationCREATE VIEWCreate_view_privViewsDELETEDelete_privTablesDROPDrop_privDatabases, tables, or viewsDROP ROLEDrop_role_privServer administrationEVENTEvent_privDatabasesEXECUTEExecute_privStored routinesFILEFile_privFile access on server hostGRANT OPTIONGrant_privDatabases, tables, or stored routinesINDEXIndex_privTablesINSERTInsert_privTables or columnsLOCK TABLESLock_tables_privDatabasesPROCESSProcess_privServer administrationPROXYSee proxies_priv tableServer administrationREFERENCESReferences_privDatabases or tablesRELOADReload_privServer administrationREPLICATION CLIENTRepl_client_privServer administrationREPLICATION SLAVERepl_slave_privServer administrationSELECTSelect_privTables or columnsSHOW DATABASESShow_db_privServer administrationSHOW VIEWShow_view_privViewsSHUTDOWNShutdown_privServer administrationSUPERSuper_privServer administrationTRIGGERTrigger_privTablesUPDATEUpdate_privTables or columnsUSAGESynonym for “no privileges”Server administration
GRANT 和 REVOKE 允许的动态权限
PrivilegeContextAPPLICATION_PASSWORD_ADMINDual password administrationAUDIT_ABORT_EXEMPTAllow queries blocked by audit log filterAUDIT_ADMINAudit log administrationAUTHENTICATION_POLICY_ADMINAuthentication administrationBACKUP_ADMINBackup administrationBINLOG_ADMINBackup and Replication administrationBINLOG_ENCRYPTION_ADMINBackup and Replication administrationCLONE_ADMINClone administrationCONNECTION_ADMINServer administrationENCRYPTION_KEY_ADMINServer administrationFIREWALL_ADMINFirewall administrationFIREWALL_EXEMPTFirewall administrationFIREWALL_USERFirewall administrationFLUSH_OPTIMIZER_COSTSServer administrationFLUSH_STATUSServer administrationFLUSH_TABLESServer administrationFLUSH_USER_RESOURCESServer administrationGROUP_REPLICATION_ADMINReplication administrationGROUP_REPLICATION_STREAMReplication administrationINNODB_REDO_LOG_ARCHIVERedo log archiving administrationNDB_STORED_USERNDB ClusterPASSWORDLESS_USER_ADMINAuthentication administrationPERSIST_RO_VARIABLES_ADMINServer administrationREPLICATION_APPLIERPRIVILEGE_CHECKS_USER for a replication channelREPLICATION_SLAVE_ADMINReplication administrationRESOURCE_GROUP_ADMINResource group administrationRESOURCE_GROUP_USERResource group administrationROLE_ADMINServer administrationSESSION_VARIABLES_ADMINServer administrationSET_USER_IDServer administrationSHOW_ROUTINEServer administrationSYSTEM_USERServer administrationSYSTEM_VARIABLES_ADMINServer administrationTABLE_ENCRYPTION_ADMINServer administrationVERSION_TOKEN_ADMINServer administrationXA_RECOVER_ADMINServer 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-mysqlSequel 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;参考文献 https://dhc.pythonanywhere.com/entry/share/?key3ad29aad765a2b98b2b2a745d71bef715507ee9db8adbec98257bac0ad84cbe4#h1-u6743u9650u4E00u89C8u8868 这篇笔记是在别人的基础上完善而来感谢B站的黑马程序员up主也感谢路途博客。
