mysql-数据库基础

数据库基础

数据库结构

连接器

• 控制客户端端连接，权限管理
• 可以用 ‘show processlist ’ 查询现在的连接
• 如果太长时间没动静，会自动断开，通通过wait_timeout控制，默认8小时
• 连接：可分为两种
  • 长连接：推荐使用，需定期断开长连接
  • 短连接：一般不用

查询缓存

执行查询语句的时候会先在查询缓存中找是否之前有之前查询过的，是以sql和结果构成键值对，如果有之前的记录就使用缓存，没有继续向下执行。

但是不推荐使用，mysql8已经会去掉查询缓存了，而且只要表更新缓存就失效，更新频繁的数据表缓存的命中很低

#查看查询缓存情况：
mysql> show variables like '%query_cache%'; 
+------------------------------+---------+
| Variable_name                | Value   |
+------------------------------+---------+
| have_query_cache             | YES     |
| query_cache_limit            | 1048576 |
| query_cache_min_res_unit     | 4096    |
| query_cache_size             | 1048576 |
| query_cache_type             | OFF     |
| query_cache_wlock_invalidate | OFF     |
+------------------------------+---------+
6 rows in set (0.01 sec)

 
如果不是ON，修改配置文件以开启查询缓存：
> vi /usr/local/mysql/bin/my.cnf
[mysqld]中添加：
query_cache_size = 20M
query_cache_type = ON
 
重启mysql服务：
> service mysql restart

 
查看缓存使用情况：
mysql> show status like 'qcache%';
+-------------------------+---------+
| Variable_name           | Value   |
+-------------------------+---------+
| Qcache_free_blocks      | 1       |
| Qcache_free_memory      | 1031832 |
| Qcache_hits             | 0       |
| Qcache_inserts          | 0       |
| Qcache_lowmem_prunes    | 0       |
| Qcache_not_cached       | 0       |
| Qcache_queries_in_cache | 0       |
| Qcache_total_blocks     | 1       |
+-------------------------+---------+
8 rows in set (0.00 sec)

    其中各个参数的意义如下：  

Qcache_free_blocks：缓存中相邻内存块的个数。数目大说明可能有碎片。FLUSH QUERY CACHE会对缓存中的碎片进行整理，从而得到一个空闲块。  
Qcache_free_memory：缓存中的空闲内存。  
Qcache_hits：每次查询在缓存中命中时就增大  
Qcache_inserts：每次插入一个查询时就增大。命中次数除以插入次数就是不中比率。  
Qcache_lowmem_prunes：缓存出现内存不足并且必须要进行清理以便为更多查询提供空间的次数。这个数字最好长时间来看;如果这个 数字在不断增长，就表示可能碎片非常严重，或者内存很少。(上面的 free_blocks和free_memory可以告诉您属于哪种情况)  
Qcache_not_cached：不适合进行缓存的查询的数量，通常是由于这些查询不是 SELECT 语句或者用了now()之类的函数。  
Qcache_queries_in_cache：当前缓存的查询(和响应)的数量。  
Qcache_total_blocks：缓存中块的数量。 
对于某些不想使用缓存的语句，可以这样使用：
select SQL_NO_CACHE count(*) from users where email = 'hello';

分析器

词法分析

将关键字，列名，比较符号等从sql字符串中解析出来

语法分析

将上述的解析过的sql进行语法检查，语法错误则会报你的sql语法有问题

优化器

• 执行sql之前
• 分为两类优化：
  • RBO：根据规则的优化
  • CBO：基于成本优化，常用

redolog-innodb的日志文件

• 当发生数据修改的时候innodb存储引擎会先将记录写到redo日志，然后更新内存，innodb会在一个合适的时间将记录写入磁盘

• redolog是固定大小的，循环记录的过程

• redolog保证了数据库数据的安全，即使数据库重启之前的记录也不会丢失，叫做crash-safe。

  

undolog-innodb的日志文件

• 作用：保证事物的原子性，还实现了多版本并发控制（mvcc）。
• 数据的数据修改异常做数据回滚，首先undolog会在数据修改前”备份数据“，如果修改数据过程中出现异常，将会恢复之前的数据。
• 如何备份：可以理解为
  • delete一条数据时，会对应insert一条 数据记录
  • insert时，会对应一条delete记录
  • update时，会对应一条相反的update

binlog-服务端的日志

• 是server层的日志，主要负责记录mysql功能层面的事情
• binlog会记录所有的逻辑，并采用追加的方式
• 一般企业中数据库都会有备份系统，可以定期 执行备份，备份的周期可以自己设置。
• 恢复数据的过程：
  • 找到最近一次的全量备份的 数据
  • 从备份的时间点开始，将binlog取出来，重放到要恢复的那个时刻

数据更新的流程

太深奥不懂先记着

redolog的两段提交

存储引擎对比

innodb引擎：默认行级锁，无索引退化成表级锁，有索引走行级锁

锁

表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

Myisam表锁

共享读锁（S）之间是兼容的，但共享读锁（S）与排他写锁（X）之间，以及排他写锁（X）之间是互斥的，也就是说读和写是串行的

• 表共享读锁（Table Read Lock）

  当前session	其他session
  可读当前锁的表，不可修改	可查询当前锁的表
  不能查询没有锁定的表	可以查询或者更新未锁定的表

• 表独占写锁（Table Write Lock）

  当前session	其他session
  对表的查询，插入，更新操作都可以执行	不能进行读、写表

  MyISAM在执行查询语句之前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行更新操作前，会自动给涉及的表加写锁，这个过程并不需要用户干预，因此用户一般不需要使用命令来显式加锁，上例中的加锁时为了演示效果。

  MyISAM的并发插入问题

InnoDB锁

? 共享锁（s）：又称读锁。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他锁。若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。
? 排他锁（x）：又称写锁。允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁，事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁，直到T释放A上的锁。

? mysql InnoDB引擎默认的修改数据语句：update,delete,insert都会自动给涉及到的数据加上排他锁，select语句默认不会加任何锁类型，如果加排他锁可以使用select …for update语句，加共享锁可以使用select … lock in share mode语句。所以加过排他锁的数据行在其他事务种是不能修改数据的，也不能通过for update和lock in share mode锁的方式查询数据，但可以直接通过select …from…查询数据，因为普通查询没有任何锁机制。

? innoDB行级锁是对索引加锁的，只要用到索引需要考虑索引行是否被加锁了

文件分类

• .ibd存储索引和数据
• .myd数据文件
• .myi索引文件
• 文件名有#表示分区表

表分区

表分区和分库分表和在用途上不一样，分表是为了承接超大规模的表，单机放不下那种。分区的话则一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档，减少io量。性能稳定上的话都是一个个子表，差不多，区别应该是分区表是mysql内部实现的，会比分表方案少一点数据交互。

关键字：partion

适用于较大的数据量，可解决热点且有一定规律的数据，按规律分区；

null值导致分区过滤无效。

分区列和索引列不匹配，导致分区过滤失效：索引列和分区列不匹配是指你的sql语句where条件的包含带有索引的列但不包含分区列的情况，这时候不管分区列有没有索引都不会进行分区过滤。扫描列B上的索引应该是打印错误，扫描A上的索引才需要检索所有分区内A的索引。

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/partitioning.html

三范式（FN）

第一范式（FN1）

• 列不可分：一个字段不可再拆分，只能存在一个值。如不能将人员信息当成一个字段存储，需要拆分成name、age等等
• 违反FN1的表不能称为关系型数据库

第二范式（FN2）

• 一行数据或者是一个实例必须可唯一区分，必须有字段来唯一区分一行数据，所有字段都直接依赖主键，要求每张表只描述一件事情
• FN2前提是遵守FN1

第三范式（FN3）

• 传递依赖：表中不能出现其他表的非主键字段，也就是冗余字段
• 前提是满足FN2

主键分类

自然主键

事物属性中的自然唯一标识

代理主键

与业务无关的，无意义的数字序列

==推荐使用代理主键==

编码选择

推荐使用utf8-mb4，utf-8只能存2个字节的汉字，三个字节的汉字会出现问题

语言类型

DQL

? 数据查询语言

DDL

? 数据定义语言

DML

? 数据操做语言

TCL

? 事务控制语言

变量的使用

• set @a=值、sql中需要：=赋值，sql中一般需要一个子查询来配合使用变量

  SELECT @k := 0, @i := 0, @score := 0

  --求出工资最高员工编号最低的员工，工资和编号权重一样
  SELECT
    a.rank + b.rank '排名之和',
    a.ename,
    a.sal,
    a.empno,
    a.rank '工资排名',
    b.rank '员工编号排名' 
  FROM
    (
    SELECT
        @i := @i + 1 rank,
        ename,
        sal,
        empno 
    FROM
        emp,(SELECT @i := 0 ) c  ORDER BY sal DESC ) a
    JOIN ( SELECT @c := @c + 1 rank, ename FROM emp,( SELECT @c := 0 ) c ORDER BY empno ) b ON a.ename = b.ename 
  GROUP BY
    a.ename,
    a.sal,
    a.empno,
    a.rank,
    b.rank;

• @@变量名取的是系统变量

开窗函数

• 了解，处理类似聚合函数有区别