标签：时间 engines 约束 管理 列表 under 获取数据 method sig
设计： 存储引擎，字段类型，范式
功能： 索引，缓存，分区。
架构： 主从复制，读写分离，负载均衡。
合理SQL： 测试，经验。
Create table tableName () engine=myisam|innodb;
一种用来存储MySQL中对象（记录和索引）的一种特定的结构（文件结构）
存储引擎，处于MySQL服务器的最底层，直接存储数据。导致上层的操作，依赖于存储引擎的选择。
Tip：存储引擎就是特定的数据存储格式（方案）
查看当前MySQL支持的存储引擎列表
>=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。
提供事务，行级锁定，外键约束的存储引擎。
事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。
存储格式
数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。
数据（记录行）
索引（一种检索机制，也需要一定的空间）
创建innodb表后，存在文件如下：
.frm 表结构文件。
Innodb表空间文件：innodb的数据和索引。
该位置，可以被配置的。
默认，所有的innodb表的表空间文件，都在同一个空间中。
通过配置，达到每张innodb表，一个表空间文件的目的：
开启该配置：
数据按照主键顺序存储
插入时做排序工作，效率低。
特定功能
事务：
外键约束：
维护数据完整性。
并发性处理：
擅长处理并发的。
行级锁定： row-level locking，实现了行级锁定，在一定情况下，可以选择行级锁来提升并发性。也支持表级锁定，innodb根据操作选择。
多版本并发控制, MVCC，效果达到无阻塞读操作。
<= 5.5 MySQL默认的存储引擎。
ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。
擅长与处理 高速读与写。
存储方式
数据索引分别存储于不同的文件中。
数据的存储顺序为插入顺序
插入速度快，空间占用量小。
功能
全文索引支持。（>=5.6 innodb 支持）
数据的压缩存储。.MYD文件的压缩存储。
压缩前：
压缩：工具 myisamPack完成 压缩功能：
进入到 需要压缩表的数据目录：
执行压缩指令 myisampack 表名
结果：
注意，压缩后，需要重新修复索引：
Tip：压缩优势：节省磁盘空间，减少磁盘IO开销。
特点：压缩表为只读表。
如果需要更新，则需要解压后更新，再压缩（重新索引）：
利用工具：myisamchk –unpack 表名
结果
Flush table myisam_2
并发性：
仅仅支持表级锁定。
支持 并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）
Innodb PK myisam：
数据完整性，并发性处理，擅长更新，删除。
高速查询及插入。擅长 插入，查询。
存档型
仅提供 插入和查询操作。非常高效 无阻塞的插入和查询。
内存型
数据存储于内存中，存储引擎。缓存型存储引擎。
当客户端操作表（记录）时，为了保证操作的隔离性（多个客户端操作不能互相影响），通过加锁来处理。
操作方面：
读锁：读操作时增加的锁，也叫共享锁，S-lock。特征是 阻塞其他客户端的写操作，不阻塞读操作。
写锁：写操作时增加的锁，也叫独占锁或排他锁，X-lock。特征，阻塞其他客户端的读，写操作。
锁定粒度（范围）：
行级：提升并发性，锁本身开销大
表级：不利于并发性，锁本身开销小。
满足需求。
原则：
Tinyint, smallint, mediumint,int, bigint
Varchar(N) varchar(M)
Datetime, timestamp
Char,varchar
Decimal（变长）, double(float)(定长)
IPV4， int unsigned， varchar(15)
Enum
Set
多用位运算。
Goods
Goods_id, goods_name, cat_id
Category
Cat_id, cat_name,
分类列表查询：
分类ID 分类名称 商品数量
3 计算机 567
Select c.*, count(g.goods_id) as goods_count from category as c left join goods as g c.cat_id=g.cat_id group by c.cat_id;
此时商品数量较大。
重新设计category表：增加存当前分类下商品数量的字段。
Category
Cat_id, cat_name, goods_count
每当商品改动时，修改对应分类的数量信息。
再查询分类列表时：
Select * from category;
此时额外的消耗，出现在维护该字段的正确性上，保证商品的任何更新都正确的处理该数量才可以。
利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。
索引的关键字一定是排序的。
测试查询，添加索引前后比对执行时间：
4种类型：
主索引，唯一索引，普通索引，全文索引。
无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。
以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。
关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。
普通索引,index： 对关键字没有要求。
唯一索引,unique index： 要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。
主键索引,primary key： 要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。
全文索引,fulltext key： 关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。
关键字的来源：可以是某个字段，也可以是某些字段。如果一个索引通过在多个字段上提取的关键字，称之为 复合索引。
alter table emp add index (field1, field2);
建表时
TiP；索引可以起名字，但是主索引不能起名字，因为一个表仅仅可以有一个主索引，其他索引可以出现多个。名字可以省略，mysql会默认生成，通常使用字段名来充当。
更新表结构
Tip：
1， 如果表中存在数据，数据符合唯一或主键的约束才可能创建成功。
2， Auto_increment属性，依赖于一个KEY。
Tip： 别忘了 auto_increment依赖于KEY
可以通过在select语句前使用 explain，来获取该查询语句的执行计划，而不是真正执行该语句。
删除索引时，再看执行计划：
Tip：select语句才能获取到执行计划。（新版本会扩展其他语句的执行计划的获取）
条件过滤
如果order by 排序需要的字段，上存在索引，可能使用到索引。
例如，按照ename字段排序查询：
此时，没有任何索引。
在ename字段上建立索引：
Tip：对比以上两个执行计划：
extra位置：
其中：extra额外信息。
Using filesort，表示使用文件排序（外部排序，内存外部）。
索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。
例如，利用名字检索：
可以在ename字段建立索引：
分析执行：
再增加一个索引：
完成相同的查询：
再例如：
说明，不是非要查询用到，才可以索引覆盖，只要满足要求都可以覆盖！
直到索引使用场景时：
建立索引索引时，不要仅仅考虑where检索了吧，同时考虑其他的使用场景。
（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）
索引存在，没有满足使用原则，导致索引无效：
如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。
第三个语句 empno-1就不是列独立：就不能用索引。类似函数内等。（write_time < unix_timestamp()-$gc_maxlifetime）
其他两个列独立可以使用：
Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。
业务逻辑上出现: field like ‘%keywork%’;类似查询，需要使用全文索引。
复合索引：
一个索引关联多个字段。
仅仅针对左边字段有效果。
结果：
Ename的查询，使用了索引：
Empno的查询没有使用索引：
必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。
为后面的条件增加可以使用的索引：
即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引：
弃用索引的主要原因：
查询即使使用索引，会导致出现大量的 随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。
目的：建立索引时，建立满足使用原则的字段上。
标签：时间 engines 约束 管理 列表 under 获取数据 method sig
原文地址：http://www.cnblogs.com/Czc963239044/p/6886655.html
