MySQL笔记

原创 已于 2023-03-21 22:18:02 修改 · 79 阅读 · 0 ·
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#mysql #数据库

于 2023-03-19 20:42:01 首次发布

MySql笔记

文章目录

索引是用来加快查询速率的，约束是对插入表的数据进行一个约束。

一、MySQL基础

1. SQL

SQL分类

1.1 DDL：

数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库，表，字段）

1.2. DML：

数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改）

1.3. DQL：

数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
- 基本查询
- 条件查询（WHERE)
- 聚合查询（count,max,min,avg,sum）
null值不参与所有聚合函数运算
- 分组查询（GROUP BY）
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（ORDER BY）
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（LIMIT）

1.4. DCL：

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

## 用户管理
# 1.查询用户
use user;
select * from user;
# 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';
## 权限控制
# 1.查询权限
show grant for '用户名'@'主机名';
# 2.授予权限
grant 权限列表 on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';
# 3.撤销权限
revoke 权限列表 on 数据库名.表名 from '用户名'@'主机名';

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

2.函数

2.1 字符串函数

# concat(s1,s2,..,sn)：拼接
# lower(str)：转为小写
# upper(str)：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）;

2.2 数值函数

# 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

2.3 日期函数

# 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) 返回指定date的年份
# month(date) 返回指定date的月份
# day(date)  返回指定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

2.4 流程函数

可以在SQL语句中实现条件筛选，从而提高语句的效率。

# if(value,t,f) 如果value为true，则返回t，否则返回f
# ifnull(value1,value2) 如果value1不为空，返回value1，否则返回value2
# case when [val1] then [res1] ...else [default] end 如果val1为true，返回res1， ...否则返回default默认值
# case [expr] when [val1] then [res1] ...else[default] end 如果expr的值等于val1，返回res1，...否则返回default默认值

3.约束

3.1.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。

3.2.目的：

保证数据库中数据的正确、有效性和完整性。

3.3.分类：

  • 非空约束、
  • 唯一约束、
  • 主键约束、
  • 默认约束、
  • 检查约束（CHECK）、
  • 外键约束（用来让两张表的数据之间建立联系，保证数据的一致性和完整性）。
 ##添加外键
 alter table 表名 add constraint 外键名称 foreign key(外键字段名) references 主表(主表列名);  
 ##删除外键
 alter table 表名 add drop foreign key 外键名称;

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.多表查询

4.1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）
    案例：部门与员工的关系
    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：学生与课程的关系
    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，关联另一方的主键，并且设置外键为唯一的（UNIQUE）

4.2多表查询概述

  • 概述：指从多张表中查询数据
  • 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。(在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积)
  • 多表查询分类
    1. 连接查询
      ① 内连接：相当于查询A、B交集部分数据
      ② 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
      ③ 自连接：当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名
    2. 子查询

4.3内连接

内连接查询语法：

  • 隐式内连接
select 字段列表 from 表1,表2 where 条件...;  ##在这里插入代码片
  • 显式内连接
select 字段列表 from 表1 inner join 表2 on 条件...;   ##在这里插入代码片

内连接查询的是两张表交集的部分

4.4外连接

外连接查询语法：

  • 左外连接
  • 右外连接

4.5自连接

自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询

4.6联合查询-union,union all

对于union查询，就是把多次查询的结果合并出来，形成一个新的查询结果集。
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

4.7子查询

  • 概念：SQL语句中嵌套SELECT语句，称为嵌套查询，又称子查询。
    子查询外部的语句可以是INSERT/UPDATE/DELETE/SELECT中的任意一个。
  • 根据子查询结果不同，分为：
    1. 标量子查询（子查询结果为单个值）
      常用的操作符：= <> > >= < <=
    2. 列子查询（子查询结果为一列）
      常用的操作符：IN、NOT IN、ANY、SOME、ALL
    3. 行子查询（子查询结果为一行）
      常用的操作符：= 、<> 、IN 、NOT IN
    4. 表子查询（子查询结果为多行多列）
      常用的操作符：IN
  • 根据子查询位置，分为：WHERE之后、FROM之后、SELECT之后

5.事务

5.1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。
默认MySQL的事务是自动提交的，也就是说，当执行一条DML语句时，MySQL会立即隐式的提交事务。

5.2 事务四大特性

  • 原子性：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：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
  • 隔离性：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：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。

5.3 并发事务问题

  • 脏读：一个事务读到另一个事务还没有提交的数据。
  • 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，称之为不可重复读。
  • 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“。

5.4 事务隔离级别

  • READ UNCOMMITTED√√√
  • READ COMMITTED×√√
  • REPEATABLE READ(默认)××√
  • SERIALIZABLE×××
# 查看事务隔离级别
SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;
# 设置事务隔离级别
SET [SESSION|GLOBAL] TRANSACTION LEVEL {READ UNCOMMITTED|READ COMMITTED|REPEATABLE READ|SERIALIZABLE}

事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低

二、进阶

2.1 MySQL体系结构

在这里插入图片描述

2.2 存储引擎

  1. 简介
    存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储类型也可被称为表类型。
  2. innoDB
    • 介绍：
      innoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，innoDB是默认的MySQL存储引擎
    • 特点：
      增删改操作遵循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。
    • 文件
      xxx.ibd: xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构(frm、sdi)、数据和索引。
      参数：innodb_file_per_table
      在这里插入图片描述
  3. MyISAM
    • 介绍：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
  4. Memory
    • 介绍：Memory引擎的表数据是存储在内存中的，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。
    • 特点：内存存放，hash索引（默认）
    • 文件：xxx.sdi:存储表结构信息
  5. 存储引擎选择
    • innoDB：存储业务系统中对于事务、数据完整性要求较高的核心数据。把数据存放在硬盘。
    • MyISAM：存储业务系统中的非核心事务
    • 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。

2.3 索引

2.3.1 索引概述

  • 介绍
    索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。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。
  • 优缺点
    在这里插入图片描述

2.3.2 索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：
在这里插入图片描述
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。

  • 二叉树
    二叉树缺点：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，层级越深，检索速度慢。
    红黑树：大数据量情况下，层级越深，检索速度慢
  • B-Tree（多路平衡查找树）
  • B+Tree：
    • 所有数据都会出现在叶子节点，
    • 叶子节点会形成一个单向链表，
    • 非叶子节点只是起到一个索引的作用。
    • MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
  • Hash
    • 哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
    • 如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
    • Hash索引特点
      ① Hash索引只能用于对等比较（= , in),不支持范围查询（between,>,<,…)
      ② 无法利用索引完成排序操作
      ③ 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+tree索引

2.3.3 索引分类

在这里插入图片描述

  • 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：
    在这里插入图片描述
  • 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。

2.3.4 索引语法

# 创建索引
create [unique|fulltext] index 索引名字 on 表名(字段名,...);
# 查看索引
show index from 表名;
# 删除索引
drop index 索引名称 on 表名;

2.3.5 SQL性能分析

  • SQL执行频率
## 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：
show global status like 'Com_______';
  • 慢查询日志
    1. 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。
    2. MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件(/etc/my.cnf)中配置如下信息：
# 开启MySQL慢查询开关
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，通过以下指令重新启动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

  • 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;
# 默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling
set profiling = 1;
# 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;
  • explain 查看SQL语句的执行计划

2.3.6 索引使用

  1. 索引失效情况
  • 最左前缀法则
    如果索引了多列（联合索引），要遵循最左前缀法则。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）。
  • 范围查询
    联合索引中，出现范围查询(>,<),范围查询右侧的列失效
  • 索引列运算
    不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。
  • 字符串不加引号
  • 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。
  • or连接的条件
    用or分隔开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及到的索引都不会被用到
  • 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
  1. 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语句中加入一些认为的提示来达到优化操作的目的。
    • use index
    • ignore index
    • force index
  2. 覆盖索引
    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够找到），减少使用select *。
    • 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数据
  3. 前缀索引
    当字段类型为字符串（varchar,text等），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。
  4. 单列索引和联合索引
    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。

2.3.7 索引设计原则

  1. 针对数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引。
  2. 针对于常作为查询条件（select）、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

2.4 SQL优化

2.4.1. insert优化

- 批量插入
- 手动提交事务
- 主键顺序插入
-  大批量插入数据
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令进行插入。
`主键顺序插入性能高于乱序插入`

2.4.2 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`
	- 页分裂（乱序插入）
页可以为空，页可以填充一半，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
	- 页合并
	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50%时，InnoDB会开始寻找最靠近的页看看是否可以将两个页合并以优化空间使用
2. 主键设计原则
	-  满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
	- 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
	- 尽量不要使用UUID做主键或是其他自然主键
	- 业务操作时，避免对主键的修改。

2.4.3 order by优化

  1. Using filesort:通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序。
  2. Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为using index，不需要额外排序，操作效率高。
  • 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左排序法则。
  • 尽量使用覆盖索引。
  • 多字段排序，一个升序，一个降序，此时需要联合索引在创建时的规则。
  • 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)

2.4.4 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

2.4.5 limit优化

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

2.4.6 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。
  • InnoDB引擎在执行count(*)的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
  • 优化思路：自己计数。
  • 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(*)

2.4.7 update优化

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。

总结

在这里插入图片描述

MySQL笔记：B站康师傅天花板教程(持续更新)
分享思想，留下痕迹。
03-30 3万+
✅作者简介：大家好，我是Cisyam，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人😉😉💞当前专栏：✨特色专栏：🥭本文内容：MySQL笔记：B站康师傅天花板教程(持续更新)，欢迎大家访问📚个人知识库：，欢迎大家访问B站康师傅MySQL天花板教程笔记： 最详细，最全面，最硬核！！！下面是对章节与视频的对应关系和学习建议【MySQL上篇：基础篇】【第1子篇：数据库概述与MySQL安装篇】p01-p11。
MySQL笔记: B站宋红康最新教程 (持续更新中)
Guizy
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B站宋红康MySQL笔记 基础篇 标题 链接 第01章_数据库概述 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37989980/article/details/123979552 第02章_MySQL环境搭建 略 第03章_基本的SELECT语句 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37989980/article/details/123980158 第04章_运算符 https://blog.youkuaiyun.com/m0_37989980/article/d.
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