1.存储引擎
1.1 MySQL体系结构
1). 连接层 主要处理客户端的连接授权，校验，认证
2). 服务层 主要 sql解析，优化
3). 引擎层 索引，不同引擎索引不同
4). 存储层 存储索引日志文件
1.2 存储引擎介绍
1.3Innodb
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-新版的）、数据和索引。 参数：innodb_file_per_table
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(后面会详细介绍)
1.4 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
1.5Memory
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
1.6区别及特点(面试题)
| 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 | - | - |
1.7 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
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优缺点
| 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。 |
2.2索引结构
| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory |
|---|---|---|---|
| B+tree索引 | 支持 | 支持 | 支持 |
| Hash 索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 |
| R-tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 |
| Full-text | 5.6版本之后支持 | 支持 | 不支持 |
//面试题 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
| 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 |
2.4 聚集索引&二级索引
| 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 | 可以存在多个 |
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
2.5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 ;
2.6 SQL性能分析
2.6.1 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：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; -- Com_delete: 删除次数 -- Com_insert: 插入次数 -- Com_select: 查询次数 -- Com_update: 更新次数 --
-
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。
# 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
2.7profile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 ; SELECT @@profiling ; --可以看到，当前MySQL是支持 profile操作--- 的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在 -- session/global级别开启profiling SET profiling = 1; -- 通过这个开启profiling
- 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;
2.8 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
-- 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 ;
| 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。 |
2.9 索引使用
2.9.1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)。
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。
2.9.2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。
-
索引失效情况
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
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效
-
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。
-
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。
-
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）。 2). ignore index ： 忽略指定的索引。 3). force index ： 强制使用索引。
-
覆盖索引
尽量使用覆盖索引，减少select *。
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 -
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)) ;
2). 前缀长度（使用场景：字符串较长，文本较多） 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 ;
2.10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。
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。
2.11索引设计原则
针对表数据量较多
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
插入大量数据是，使用insert 时耗时较长，所以使用load指令，操作如下
-- 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' ;
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)
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。
3). 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。
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
3.3order 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。
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)。
3.4group by
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
explain select * from tb_sku t , (select id from tb_sku order by id limit 2000000,10) a where t.id = a.id;
3.6count 优化
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(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。
count(字段) < count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)，所以尽 量使用 count(*)
3.6update优化
更新时 where 条件尽量使用 带索引的·，否则会使行锁升级为表锁，降低性能
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 OPTIO]
4). 删除
DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ..
4.1视图检查选项
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). CASCAD
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。
4.2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
4.3 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。
4.3.1 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 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 [ IF EXISTS ] 存储过程名称 ； 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
4.3.2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
-
系统变量
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; session 默认 global 全局 设置系统变量 SET [ SESSION | GLOBAL ] 系统变量名 = 值 ; SET @@[SESSION | GLOBAL]系统变量名 = 值 ；
-
用户定义变量
sET @var_name = expr [, @var_name = expr] ... ; SET @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ; SELECT @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ; SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名; sELECT @var_name ;
-
局部变量
DECLARE 变量名 变量类型 [DEFAULT ... ] ; -- 声名 SET 变量名 = 值 ; SET 变量名 := 值 ; SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ... ;-- 赋值
4.3.3 if
IF 条件1 THEN ..... ELSEIF 条件2 THEN -- 可选 ..... ELSE -- 可选 ..... END IF
4.3.4 参数
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
CREATE PROCEDURE 存储过程名称 ([ IN/OUT/INOUT 参数名 参数类型 ]) BEGIN -- SQL语句 END ;
4.3.5case
-- 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;
4.3.6while/repeat /loop
while 语法
-- 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；
repeat语法
-- 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;
loop语法
[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
4.3.7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。
DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句 ; -- 声名 OPEN 游标名称 ; --打开 FETCH 游标名称 INTO 变量 [, 变量 ] ; -- CLOSE 游标名称 ; --
条件处理
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
4.3.8存储函数
CREATE FUNCTION 存储函数名称 ([ 参数列表 ]) RETURNS type [characteristic ...] BEGIN -- SQL语句 RETURN ...; END
4.4触发器
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 | OLD 表示修改之前的数据 , NEW 表示将要或已经修改后的数据 |
| DELETE 型触发器 | OLD 表示将要或者已经删除的数据 |
4.4.1语法
CREATE TRIGGER trigger_name
BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE
ON tbl_name FOR EACH ROW -- 行级触发器
BEGIN
trigger_stmt ;
END;-- 创建
SHOW TRIGGERS ;
DROP TRIGGER [schema_name.]trigger_name ; -- 如果没有指定 schema_name，默认为当前数据库
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
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
语法
-
加全局锁
flush tables with read lock ;
-
数据备份
mysqldump -uroot –p1234 itcast > itcast.sql
-
释放锁
unlock tables ;
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 -uroot –p123456 itcast > itcast.sql
5.3表级锁
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
5.3.1表锁
对于表锁，分为两类： 表共享读锁（read lock） 加入该所是，不影响读，会阻塞第二个客户端的的写 表独占写锁（write lock） 加入该锁时，不影响客户1的读写，但是会阻塞客户端2的读写
语法： 加锁：lock tables 表名... read/write。 释放锁：unlock tables / 客户端断开连接 。
5.3.2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
| 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 | 与其他的MDL都互斥 |
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
5.3.3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
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
5.4行级锁
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
5.4.1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
| QL | 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（正常） | 不加任何 锁 | |
| SELECT ... LOCK IN SHARE MODE | 共享锁 | 需要手动在SELECT之后加LOCK IN SHARE |
| MODE SELECT ... FOR UPDATE | 排他锁 | 需要手动在SELECT之后加FOR UPDATE |
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
5.4.2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-keylock 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
6.InnoDB引擎
6.1逻辑存储结构
1). 表空间
表空间是InnoDB存储引擎逻辑结构的最高层， 如果用户启用了参数 innodb_file_per_table(在8.0版本中默认开启) ，则每张表都会有一个表空间（xxx.ibd），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。 2). 段 段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB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）。 3). 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。 4). 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 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。 5). 行 行，InnoDB 存储引擎数据是按行进行存放的。 在行中，默认有两个隐藏字段：
Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。 Roll_pointer：每次对某条引记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。
6.2架构
6.2.1内存结构
1). Buffer Pool InnoDB存储引擎基于磁盘文件存储，访问物理硬盘和在内存中进行访问，速度相差很大，为了尽可能弥补这两者之间的I/O效率的差值，就需要把经常使用的数据加载到缓冲池中，避免每次访问都进行磁盘I/O。在InnoDB的缓冲池中不仅缓存了索引页和数据页，还包含了undo页、插入缓存、自适应哈希索引以及InnoDB的锁信息等等。 缓冲池 Buffer Pool，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IO，加快处理速度。缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型： • free page：空闲page，未被使用。 • clean page：被使用page，数据没有被修改过。 • dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，也中数据与磁盘的数据产生了不一致
2). Change Buffer Change Buffer，更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page 没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区 Change Buffer 中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。
3). Adaptive Hash Index 自适应hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询。MySQL的innoDB引擎中虽然没有直接支持hash索引，但是给我们提供了一个功能就是这个自适应hash索引。因为前面我们讲到过，hash索引在进行等值匹配时，一般性能是要高于B+树的，因为hash索引一般只需要一次IO即可，而B+树，可能需要几次匹配，所以hash索引的效率要高，但是hash索引又不适合做范围查询、模糊匹配等。 InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到在特定的条件下hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。 自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。 参数： adaptive_hash_index
4). Log Buffer Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log 、undo log），默认大小为 16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘 I/O。 参数: innodb_log_buffer_size：缓冲区大小 innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机，取值主要包含以下三个： 1: 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘，默认值。 0: 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次。
2: 日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次。
6.2.2磁盘结构
1). System Tablespace 系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。(在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等) 参数：innodb_data_file_path
2). File-Per-Table Tablespaces
如果开启了innodb_file_per_table开关 ，则每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据和索引 ，并存储在文件系统上的单个数据文件中。 开关参数：innodb_file_per_table ，该参数默认开启。
3). General Tablespaces 通用表空间，需要通过 CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。 A. 创建表空间
CREATE TABLESPACE ts_name ADD DATAFILE 'file_name' ENGINE = engine_name;1
B. 创建表时指定表空间
CREATE TABLE xxx ... TABLESPACE ts_name;
4). Undo Tablespaces 撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。 5). Temporary Tablespaces InnoDB 使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。 6). Doublewrite Buffer Files
双写缓冲区，innoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据
7). Redo Log 重做日志，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 logbuffer）以及重做日志文件（redo log）,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会存到该日志中, 用于在刷新脏页到磁盘时,发生错误时, 进行数据恢复使用
6.3事务原理
1). 事务 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。
2).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。
6.3.1redo 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 logfile）,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。
6.3.2undo 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(保证事务的原子性) 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一条记录时，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。
6.4MVCC
6.4.1基本概念
1). 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。
2). 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。
3). 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。
6.4.2隐式字段
| 隐藏字段 | 含义 |
|---|---|
| DB_TRX_ID | 最近修改事务ID，记录插入这条记录或最后一次修改该记录的事务ID |
| DB_ROLL_PTR | 回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合undo log，指向上一个版本 |
| DB_ROW_ID | 隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段。 |
6.4.3readview
ReadView（读视图）是 快照读 SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| m_ids | 当前活跃的事务ID集合 |
| min_trx_id | 最小活跃事务ID |
| max_trx_id | 预分配事务ID，当前最大事务ID+1（因为事务ID是自增的） |
| creator_trx_id | ReadView创建者的事务ID |
| 条件 | 是否可以访问 | 说明 |
|---|---|---|
| trx_id ==creator_trx_id | 可以访问该版本 | 成立，说明数据是当前这个事务更改的。 |
| trx_id < min_trx_id | 可以访问该版本 | 成立，说明数据已经提交了。 |
| trx_id > max_trx_id | 不可以访问该版本 | 成立，说明该事务是在 ReadView生成后才开启。 |
| min_trx_id <= trx_id <= max_trx_id | 如果trx_id不在m_ids中， 是可以访问该版本的 | 成立，说明数据已经提交。 |
6.4.4实现原理
MVCC的目的就是多版本并发控制，在数据库中的实现，就是为了解决读写冲突，它的实现原理主要是依赖记录中的 3个隐式字段，undo日志 ，Read View 来实现的
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