MySQL学习笔记

本文对比Blob和Varbinary在MySQL/MariaDB中的差异,着重讲述它们在存储限制、兼容性及性能上的特点,并讨论了从MySQL迁移到MariaDB的优点和注意事项,适合数据库管理员和开发者了解两者区别和迁移决策。

简介

分析Blob和varbinary;
收集关于MySQL和MariaDB相关差异

Blob varbinary差异

引用自stackoverflow的简单说明,原文参考[1]:

VARBINARY在MySQL 5.0.2及以下版本上被绑定为255字节,在5.0.3及以上版本上被绑定为65kB。BLOB绑定到65kB。最后,VARBINARY实际上与BLOB是一样的(从可以存储什么的角度来看),除非您想保持与“旧”版本MySQL的兼容性。MySQL文档说:
在大多数情况下,您可以将BLOB列视为VARBINARY列,它可以任意大。

golang中如果直接使用byte[],将会生成longblob。Binary和VARCHAR的区别在于将不再需要指定字符集。varbinary类型最大数据存储是2^16-1,其实这个数字就是16位的最大数字—65535。计算下来刚好是65K。其实blob和varbinary非常像。

不同版本的mysql

mysql已经给orcale收购了,可能又闭源的风险。alisql是阿里提供的一种数据库。TiDB是一种类似MySQL的数据库。
MariaDB与MySQL

以下几点突出了MariaDB的优缺点。

优点

  • MariaDB针对性能进行了优化,对于大型数据集,它比MySQL强大得多。从其他数据库系统可以优雅的迁移到MariaDB是另一个好处。
  • 从MySQL切换到MariaDB相对容易,这对于系统管理员来说好像是一块蛋糕。
  • MariaDB通过引入微秒级精度和扩展用户统计数据提供更好的监控。
  • MariaDB增强了KILL命令,使您可以杀死用户的所有查询(KILL USER 用户名)或杀死查询ID(KILL QUERY ID query_id)。MariaDB也转而使用Perl兼容的正则表达 (PCRE),它提供比标准MySQL正则表达式支持更强大和更精确的查询。
  • MariaDB为与磁盘访问,连接操作,子查询,派生表和视图,执行控制甚至解释语句相关的查询应用了许多查询优化。
  • MariaDB纯粹是开源的,而不是MySQL使用的双重授权模式。一些仅适用于MySQL Enterprise客户的插件在MariaDB中具有等效的开源实现。
  • 与MySQL相比,MariaDB支持更多的引擎(SphinxSE,Aria,FederatedX,TokuDB,Spider,ScaleDB等)。
  • MariaDB提供了一个用于商业用途的集群数据库,它也支持多主复制。任何人都可以自由使用它,并且不需要依赖MySQL Enterprise系统。

缺点

  • 从版本5.5.36开始,MariaDB无法迁移回MySQL。
  • 对于MariaDB的新版本,相应的库(用于Debian)不会及时部署,由于依赖关系,这将导致必需升级到较新的版本。
  • MariaDB的群集版本不是很稳定。

迁移到MariaDB的主要原因

  • 首先,MariaDB提供了更多更好的存储引擎。NoSQL支持由Cassandra提供,允许您在单个数据库系统中运行SQL和NoSQL。MariaDB还支持TokuDB,它可以处理大型组织和企业用户的大数据。
  • MySQL的平常(和缓慢的)数据库引擎MyISAM和InnoDB已分别在MariaDB中由Aria和XtraDB取代。Aria提供了更好的缓存,这对于磁盘密集型操作来说是有所不同的。
  • MariaDB通过引入微秒级精度和扩展用户统计数据提供更好的监控。
  • MariaDB的最新功能(如GIS,动态色谱柱支持等)使其成为更好的选择。
  • MariaDB遵循良好的行业标准,同时发布安全公告和升级,并以正确的方式处理预发布的保密性和发布后的透明度。

参考

<think>嗯……用户想要查找MySQL学习笔记,而且之前已经提供了三个引用片段作为参考。让我先理解一下用户的需求和上下文。 从用户的问题历史来看,ta似乎正在系统性地学习MySQL,特别是索引、事务隔离级别这些进阶内容。三个引用片段分别涉及多列索引的使用限制(引用1)、索引优化的重要性(引用2)和事务隔离级别的分类(引用3),这些都是MySQL的核心知识点。 用户明确说“我想查找MySQL学习笔记”,但没说具体方向。考虑到ta之前关注的索引和隔离级别,笔记应该覆盖这些深度内容,同时包含基础语法以便复习。可能需要整理成系统化的知识框架。 引用1提到多列索引的字段顺序很重要——这个必须强调,因为跳过第一个字段会使索引失效。引用2指出数据清洗要在update前完成,还提到B-Tree索引的结构原理,这些都应该整合进笔记。引用3关于事务隔离级别的描述很专业,但“未提交读/提交读/可重复读/可串行化”的对比需要更清晰的表格呈现。 用户没有指定笔记形式,但学习笔记最好结构化。我打算分成七部分:基础架构、数据类型、索引(重点展开)、事务、锁机制、优化技巧、备份恢复。其中索引部分要突出引用1的字段顺序限制和引用2的B-Tree原理;事务部分详解引用3的隔离级别。 需要警惕一个细节:引用3提到“可重复读使用MVCC+X锁实现”,但MySQL的InnoDB在可重复读级别下默认用MVCC避免幻读,实际只在写操作加锁。这点要修正说明,避免误导用户。 对了,用户可能还需要对比不同存储引擎(比如InnoDB和MyISAM的事务支持差异),但引用内容没涉及。为免信息过载,先聚焦已有引用关联的知识点,结尾用开放性问题引导用户提出细化需求比较稳妥。 </think>以下是一份系统的MySQL学习笔记整理,涵盖核心概念与实践要点,结合了您提供的引用内容: --- ### **一、MySQL基础架构** 1. **逻辑架构** - 连接层:客户端连接管理、认证 - 服务层:查询解析、优化、缓存(8.0+移除查询缓存) - 存储引擎层:InnoDB(默认)、MyISAM等 --- ### **二、数据类型与表设计** 1. **常见数据类型** - 整型:`INT`、`BIGINT`(注意无符号范围) - 字符型:`VARCHAR`(变长)、`CHAR`(定长) - 时间型:`DATETIME`(精确到秒)、`TIMESTAMP`(时区敏感) 2. **设计原则** - 主键推荐自增整型(避免页分裂[^1]) - 避免`NULL`字段(增加索引复杂度) --- ### **三、索引机制(核心重点)** 1. **索引类型** - **B-Tree索引**(默认结构): - 数据有序存储,支持范围查询 - 适用场景:`=, >, <, BETWEEN, LIKE 'prefix%'`[^2] - 哈希索引:仅精确匹配(Memory引擎) - 全文索引:`FULLTEXT`(文本搜索) 2. **多列索引(联合索引)规则** - 最多支持16个字段 - **最左前缀原则**: ```sql /* 索引 (a,b,c) */ WHERE a=1 AND b=2 -- ✅ 使用索引 WHERE b=2 AND c=3 -- ❌ 无法使用索引(缺少a)[^1] ``` 3. **索引失效场景** - 对索引列进行运算(`WHERE id+1=10`) - 类型转换(字符串列用数字查询) - `LIKE '%suffix'`(前导通配符) --- ### **四、事务与隔离级别** | 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 | 实现机制 | |------------------|------|------------|------|-----------------------------| | 读未提交 (RU) | ✅ | ✅ | ✅ | 无锁 | | 读已提交 (RC) | ❌ | ✅ | ✅ | MVCC(无X锁)[^3] | | 可重复读 (RR) | ❌ | ❌ | ⚠️ | **MVCC+间隙锁**(防幻读) | | 串行化 (Serializable) | ❌ | ❌ | ❌ | 全表锁 | > **说明**: > - InnoDB在RR级别通过**间隙锁**解决幻读问题[^3] > - MVCC通过事务ID和Undo Log实现快照读 --- ### **五、锁机制** 1. **锁类型** - 行级锁:`Record Lock`(单行)、`Gap Lock`(间隙)、`Next-Key Lock`(行+间隙) - 表级锁:`ALTER TABLE`时自动加锁 2. **死锁处理** - 检测机制:等待图(wait-for graph) - 解决策略:回滚代价最小的事务 --- ### **六、性能优化** 1. **SQL优化原则** - 避免`SELECT *`,用覆盖索引 - 数据清洗在应用层完成(如`UPPER()`处理[^2]) - 批量操作代替循环单条处理 2. **Explain工具** - 关注`type`(访问类型):`const > ref > range > index > ALL` - `Extra`字段:`Using index`(覆盖索引)、`Using filesort`(需优化) --- ### **七、备份与恢复** - **逻辑备份**:`mysqldump --single-transaction`(不影响事务) - **物理备份**:Percona XtraBackup(热备份) ---
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