MySQL 进阶

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、授权认证以及相关的安全方案。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：存储引擎真正地负责了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：主要是将数据文件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，所以存储引擎也可被称为表类型。

-- 在创建表时，指定存储引擎
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n 字段n类型 [comment '字段n注释']
) engine=INNODB [comment '表注释'];

-- 查询建表语句 -- MySQL默认存储引擎为InnoDB
show create table account;

-- 查询当前数据库支持的存储引擎
show engines;

1.3、存储引擎类型

1.3.1、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 存储引擎。

InnoDB的特点：

• 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。

文件：xxx.ibd：如 sccount.ibd，account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。

1.3.2、MyISAM

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎。

MyISAM的特点：

• 不支持事务；
• 支持表锁，不支持行锁；
• 访问速度快。

1.3.3、Memory

Memory引擎的表数据是存放在内存中的，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。

1.4、存储引擎的比较

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	-	-

1.5、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：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，还包含更多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。InnoDB可用于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。

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。MyISAM可用于存储业务系统的非核心事务。

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。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、MySQL8.0.26-Linux版安装

2.1、准备一台Linux服务器

云服务器或者虚拟机都可以。Linux的版本为 CentOS 7.

2.2、下载Linux版MySQL安装包

https://downloads.mysql.com/archives/community/

2.3、上传MySQL安装包至Linux系统

2.4、创建目录并解压

mkdir mysql
tar -xvf mysql-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm-bundle.tar -C mysql

2.5、安装mysql的安装包

cd mysql
rpm -ivh mysql-community-common-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-plugin-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-compat-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-devel-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

2.6、启动MySQL服务

systemctl start mysqld
systemctl restart mysqld
systemctl stop mysqld

2.7、查询自动生成的root用户密码

grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log

命令行执行指令：mysql -u root -p，然后输入上述查询到的自动生成的密码，完成登录。

2.8、修改root用户密码

登录到MySQL之后，需要将自动生成的不便记忆的密码修改了，修改成自己熟悉的便于记忆的密码：alter user 'root'@'localhost' identified by '1234';，执行上述的SQL会报错，原因是因为设置的密码太简单，密码复杂度不够。我们可以设置密码的复杂度为简单类型，密码长度为4：

set global validate_password.policy = 0;
set global validate_password.length = 4;

降低密码的校验规则之后，再次执行上述修改密码的指令。

2.9、创建用户并给root用户分配权限

默认的root用户只能当前节点localhost访问，是无法远程访问的，我们还需要创建一个root账户，用户远程访问：create user 'root'@'%' identified with mysql_native_password by '1234';，并给root用户分配权限：grant all on *.* to 'root'@'%';

3、索引

3.1、索引概述

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，数据库系统还维护这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

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：

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

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

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。

3.2.1、B+Tree

二叉树结构缺点：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。

红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

B-Tree（多路平衡查找树）：以一颗最大度数（max-degree）为5（5阶）的b-tree为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）。B-Tree的可视化网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html 。

B+Tree：以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的B+Tree为例。

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。

思考：为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构？

• 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• 对于B-Tree，无论是叶子结点还是非叶子结点，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。
• 相对Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作。

3.2.2、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。

Hash索引的特点：

• 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，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于B+Tree索引。

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

3.3、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

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，索引结构的叶子结点保存了行数据	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，索引结构的叶子结点关联的是对应的主键	可以存在多个

聚集索引的选取规则：

1. 如果表存在主键，主键索引就是聚集索引；
2. 如果不存在主键，将使用第一个唯一（unique）索引作为聚集索引；
3. 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：

-- 以下SQL语句，哪个执行效率高？为什么？
# 备注：id为主键，name字段创建的有索引
select * from user where id = 10;  # 效率更高
select * from user where name = 'Arm'; # 需要回表查询，因此效率更低

-- 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的B+Tree，设一页可以存储n个主键，则有：n*8 + (n+1)*6 = 16 * 1024，算出n约为1170。故可以存储的行数 = (1170+1) * 16 = 18736 。
高度为3的B+Tree，同理可得存储的行数 = (1170+1)^2 * 16 = 21939856 。

3.4、索引的语法

-- 创建索引
create [unique | fulltext] index index_name on table_name (index_col_name,...);

-- 查看索引
show index from table_name;

-- 删除索引
drop index index_name on table_name;

案例：

-- 按照下面的需求，完成索引的创建：
-- 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，是非空、且唯一的，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_sta 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 tb_user on tb_user(email);

3.5、SQL性能分析

3.5.1、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：show global status like 'Com_______';。

3.5.2、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，SQL语句为show variables like 'slow_query_log';）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MySQL慢查询日志开关
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，查看慢查询日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log。

3.5.3、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;。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;

执行一系列的业务SQL操作，然后通过如下指令查看SQL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语句的各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
# 查看指定的query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

3.5.4、explain执行计划

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 where 条件;

explain执行计划各字段含义：

• 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、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：实际使用的做引，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，可能并不总是精确的。
• 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。

3.6、索引的使用

3.6.1、验证索引效率

在未建立索引之前，执行如下SQL语句，查看SQL的耗时：

select * from tb_sku where sn = '100000003145001';

针对字段创建索引：

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，发现执行时间大大缩短。

3.6.2、索引使用原则

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。如果跳过某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

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

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。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';

3、索引列运算：不要再索引列上进行运算操作，索引将失效。

4、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。

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;

5、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。

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';

6、or连接的条件：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。

7、数据分布影响：如果MySQL评估使用此索引比全表更慢，则不使用索引。

8、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。

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

9、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

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, 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';

10、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。

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

前缀长度：可以根据索引的选择性来确定，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，这时最好的索引选择性，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;

11、 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，考虑针对查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';

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。

3.7、索引设计原则

• 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引；
• 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，字段的长度较长，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也就越大，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。

4、SQL优化

4.1、插入数据优化

4.1.1、insert

1、批量插入，如insert into tb_test values(1, 'Tom'), (2, 'Cat'), ('Jerry');。

2、手动提交事务：

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、主键顺序插入

4.1.2、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。操作如下：

# 客户端连接服务器端时，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';

主键顺序插入性能高于乱序插入。

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（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。

注意：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、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。

4.3、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。

# 没有创建索引时，根据age， phone进行排序
explain select id, age, phone from tb_user order by age, phone;
# 创建索引
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age, phone);
# 创建索引后，根据age, phone进行升序排序
explain select id, age, phone from tb_user order by age, phone;
# 创建索引后，根据age，phone进行降序排序
explain select id, age, phone from tb_user order by age desc, phone desc;
# 根据age，phone进行排序，一个升序，一个降序
explain select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;
# 创建索引
explain index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);
# 根据age，phone进行排序，一个升序，一个降序
explain select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;

结论：

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）；

如果不可避免地出现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）。

4.4、group by 优化

# 删除掉目前的联合索引 idx_user_pro_age_sta
drop index idx_user_pro_age_sta on tb_user;
# 执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession, count(*) from tb_user group by profession;
# 创建索引
create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);
# 执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession, count(*) from tb_user group by profession;
# 执行分组操作，根据profession字段分组
explain select profession, count(*) from tb_user group by profession, age;

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。

4.5、limit 优化

一个常见又非常头疼的问题就是limit 2000000, 10 ，此时需要MySQL排序前2000010条记录，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，通过查询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的形式进行优化。

explain select * from tb_sku t, (select id from tb_sku order by id limit 2000000, 10) a where id = a.id;

4.6、count 优化

explain select count(*) from tb_user;

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，然后累计计数。

优化思路：自己计数。

4.6.1、count 的几种用法

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(1)。

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)：① 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；② 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(1)：InnoDB引擎会遍历整张表，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。

性能：count(字段) < count(主键id) < count(1) ≈ count(*) 。

4.7、update 优化

update student set no = '2000100100' where id = 1;
update student set no = '2000100105' where name = 'Tom';

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。

尽量根据主键/索引字段进行数据更新。

5、视图

5.1、视图介绍

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。通俗地讲，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。

5.2、视图的操作语法

-- 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]
例如：create or replace view stu_v_1 as select id, name from student where id <= 10;

-- 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...;

-- 修改视图
# 方式1
create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with [cascaded | local] check option];
# 方式2
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] ...;

5.3、视图的检查选项

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。

5.4、视图的更新

要使视图更新，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）；

• distinct()；
• group by；
• having；
• union 或者 union all。

5.5、视图的作用

简单：视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化它们的操作。哪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。

5.6、案例

根据如下要求，定义视图：

-- 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;

-- 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;

6、存储过程

6.1、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。

存储过程的特点：封装、复用。可以接收参数，也可以返回数据。减少网络交互，提升效率。

6.2、存储过程的基本语法

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

-- 调用存储过程
call 名称([参数列表...]);

-- 查看存储过程
# 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';
# 查询某个存储过程的定义
show create procedure 存储过程名称;

-- 删除存储过程
drop procedure [if exists] 存储过程名称;

简单的演示：

-- 创建
create procedure p1()
begin
    select count(*) from student;
end;

-- 调用
call p1();

-- 查看
select * from information_schema.routines where routine_schema = 'my_db';
show create procedure p1;

-- 删除
drop procedure if exists p1;

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。

-- 设置结束符
delimiter $$

6.3、变量

6.3.1、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）。

-- 查看系统变量
# 查看所有系统变量
show [session | global] variables;
# 可以通过like模糊匹配方式查找变量
show [session | global]variables like '....';
# 查看指定变量的值
select @@[session. | global.]系统变量名;

-- 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。

6.3.2、用户自定义变量

用户自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（当前会话）。

-- 赋值
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;

-- 使用
select @var_name;

注意：用户定义的变量无需对其进行声明或初始化（无需赋值），如果不进行赋值，那么获取到的值为NULL。

6.3.3、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。

-- 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、BEGIN、CHAR、VARCHAR、DATE、TIME等
-- 赋值
SET 变量名 = 值;
SET 变量民 := 值;
SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ...;

演示：

create procedure p2()
begin
    declare stu_count int default 0;
    set stu_count := 100; # 赋值方式1
    select count(*) into stu_count from student; # 赋值方式2
    select stu_count;
end;
call p2();

6.4、if条件判断

-- 语法
if 条件 then
    ...
elseif 条件2 then    -- 可选
    ...
else                 -- 可选
    ...
end if;

演示： 

-- 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();

6.5、存储过程的参数

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

-- 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;

 演示：

-- 根据传入的参数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;
call p4(68, @result);
select @result;

-- 将传入的200分制的分数进行换算，换算成百分制，然后返回
create procedure p5(inout score double)
begin
    set score := score * 0.5;
end
set @score = 78;
call p5(@score);
select @score;

6.6、case

-- 语法1
case case_value
    when when_value1 then statement_list1
    [when when_value2 then statement_list2]...
    [else statement_list]
end case;
-- 语法2
case
    when search_condition1 then statement_list1
    [when search_condition2 then statement_list2]...
    [else statement_list]
end case;

演示：

-- 根据传入的月份，判定月份所属的季节（要求采用case结构）
# 1-3月份，为第1季度
# 4-6月份，为第2季度
# 7-9月份，为第3季度
# 10-12月份，为第4季度
create procedure p6(in month int)
begin
    declare result varchar(10);
    case
        when month >= 1 and month <= 3 then
            set result := '第1季度';
        when month >= 4 and month <= 6 then
            set result := '第2季度';
        when month >= 7 and month <= 9 then
            set result := '第3季度';
        when month >= 10 and month <= 12 then
            set result := '第4季度';
        else
            set result := '非法参数';
    end case;
    select concat('您输入的月份为：', month, '，所属的季度为：', result);
end
call p6(4);

6.7、while

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：

-- while语法：线判定条件，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;

演示：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值
create procedure p7(in n int)
begin
    declare total int default 0;
    while n > 0 do
        set total := total + n;
        set n := n - 1;
    end while;
    select total;
end
call p7(10);

6.8、repeat

repeat是有条件的循环控制语句，当满足条件的时候退出循环。具体语法为：

-- repeat语法：先执行一次逻辑，然后判定逻辑是否满足，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;

演示：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值
create procedure p8(in n int)
begin
    declare total int default 0;
    repeat
        set total := total + n;
        set n := n - 1;
    until n <= 0
    end repeat;
    select total;
end
call p8(100);

6.9、loop

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，可以用来实现简单的死循环。loop可以配合以下2个语句使用：

• leave：配合循环使用，推出循环；
• iterate：必须用在循环中，作用是跳过当前循环，不再执行后面的语句，而是直接进入下一次循环。

-- 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

演示：

-- 计算从1累加到n的值，n为传入的参数值
create procedure p9(in n int)
begin
    declare total 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(10);

-- 计算从1到n之间的偶数累加的值，n为传入的参数值
create procedure p10(in n int)
begin
    declare total default 0;
    sum: loop
        if n <= 0 then
            leave sum;
        end if;
        if n % 2 = 1 then
            set n := n - 1;
            iterate sum;
        end if;
        set total := total + n;
        set n := n - 1;
    end loop sum;
    select total;
end
call p10(10);

6.10、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：

-- 条件处理程序语法：
declare handler_action handler for condition_value [,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

6.11、游标

-- 通过变量记录查询结果
create procedure p11()
begin
    declare stu_count int default 0;
    select * into stu_count from student;
    select stu_count;
end;
call p11(); # 报错

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：

-- cursor语法
-- 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];

演示：

-- 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。
create procedure p12(in uage int)
begin
    # 先声明变量
    declare uname varchar(100);
    declare upro varchar(100);
    # 再声明游标
    declare u_cursor cursor for select name, profession from tb_user where age <= uage;
    # 声明条件处理程序：终止处理，会执行关闭游标操作
    declare exit handler for sqlstate '02000' close u_cursor;
    declare exit handler for not found state close u_cursor;
    # 创建新表
    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)
    );
    # 开启游标
    open u_cursor;
    while true do
        fetch u_cursor into uname, upro; # 获取游标中的一行记录并赋值（如果游标有记录）
        insert into tb_user_pro values (null, uname, upro);
    end while;
    # 关闭游标
    close u_cursor;
end
call p12(40);

7、存储函数

存储函数是具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：

-- 存储函数语法
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

演示：

-- 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;
fun(100);

8、触发器

8.1、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，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

8.2、语法

-- 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;
-- 查看
show triggers;
-- 删除
drop trigger [schema_name.]trigger_name; -- 如果没有执行schema_name，默认为当前数据库

演示：

-- 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
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;

-- 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;
     
-- 插入数据到tb_user
insert into tb_user(id, name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime)
values (25, '二皇子', '18811112222', '[email protected]', '软件工程', 23, '1', '1', now());
     
-- 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;

-- 更新数据到tb_user
update tb_user set age = 20 where id = 23;

-- 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;

-- 删除tb_user中的记录
delete from tb_user where id = 26;

9、锁

9.1、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由其重要，也更加复杂。

9.1、锁的类型

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。

9.1.1、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。

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