标签：style 忽略 name cal between oca files har 文件大小
mysql启动后（可以把mysql类比为一个后台的服务器），等待客户端请求，当请求到来后，mysql建立一个一个线程处理（线程池则分配一个空线程，当然也可使用nio线程模型。），每个线程独立，拥有独自内存空间。当请求为select请求则没有关系，但是请求为update时，多线程同时修改一块内存，就会引发一系列问题，由此引出 “锁“的概念。
查看mysql当前连接数：
show VARIABLES like ‘%max_connections%‘
修改mysql连接数为200
set GLOBAL max_connections = 200
同时当客户端连接到mysql服务器时，服务器会对其进行权限验证，包括，ip，用户名，密码的验证，同时还要验证是否有对操作某一个库，表的权限。
show variables like ‘%query_cache_type%‘
SET GLOBAL query_cache_size = 188888888;
是否打开mysql查询结果缓存，默认关闭，打开后，mysql会对查询出来的结果进行缓存，实际应用中业务数据一般不在db层缓存
mysql默认打开sql解析缓存；平时我们说的sql缓存，一般指的sql解析缓存。
mysql对客户端传入的sql语句会按照一定的规则进行sql解析，而后进行sql优化，最后执行优化过的sql语句。而不是直接执行。
show engines；查看存储引擎
进入show VARIABLES like ‘datadir‘ 查看mysql数据文件所在路径，发现myisam引擎会生产三个数据文件，xxx.frm存储表结构文件，所有引擎都有此文件，xxx.MYD存储表数据文件，xxx.MYI存储表索引文件
特性：
并发性
支持表级锁，
支持全文检索，
支持数据文件压缩
试用场景：
只读类应用；
非事物行应用（数据仓库，报表，数据）
空间类应用（坐标）
show VARIABLES like ‘innodb_file_per_table‘ 查看innodb表空间类型
set global innodb_file_per_table=off 设置innodb使用系统表空间
mysql5.6以前默认使用系统表空间
系统表空间无法简单的收缩文件大小。
独立表空可以通过optimize table 收缩系统文件
系统表空间会产生io瓶颈
独立表空间可以同时向多个文件刷新数据
推荐使用独立表空间
特性：
Innodb是一种事务性存储引擎
完全支持事物的acid特性
redo Log和Undo Log
Innodb支持行级锁（并发度更高）
试用场景
适合大多数的oltp应用。
特点：
以csv格式进行数据存储，
所有列都不能为空，
不支持索引，
可以直接对数据文件直接编辑（直接修改文本文件，达到修改表的目的）。
create table mycsv(id int not null,c1 VARCHAR(10) not null,c2 char(10) not null)
engine=csv;
insert into mycsv values(1,‘aaa‘,‘bbb‘),(2,‘cccc‘,‘dddd‘);
修改文本数据
flush TABLES;
select * from mycsv
create index idx_id on mycsv(id)
应用场景：
需要频繁导入导出表数据的场景，如财务报表类
应用场景：日志以及数据采集。
show VARIABLES like ‘max_heap_table_size‘ 查看memory引擎最大空间。
使用场景：
hash索引用于查找或者是映射表（邮编和地区对应）
用于保存数据分析中产生的中间表
用于缓存周期性聚合数据的结果表
memory数据容易丢失，所以要求数据可再生。
Ferderted
特点：提供了远程访问mysql服务器上表的方法
本地不存储数据，数据全部放到远程服务器上
本地需要保存表结构和远程服务器的连接信息
使用场景：边界数据库，表 同步
该引擎默认禁止，启用时需增加federated参数
表明，列名需要与远程表相同
CREATE TABLE `local_fed` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`c1` varchar(10) NOT NULL DEFAULT ‘‘,
`c2` char(10) NOT NULL DEFAULT ‘‘,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=federated CONNECTION
=‘mysql://root:123456@127.0.0.1:3306/remote/remote_fed‘
MyISAM表级锁的两种模式：table read lock 表共享读锁；table write Lock 表独占写锁；
加共享表级读锁： lock table 表名 read
1. lock table testmysam READ
启动另外一个session select * from
testmysam 可以查询
2. insert into testmysam value(2);
update testmysam set id=2 where id=1;
报错
3.在另外一个session中
insert into testmysam value(2); 等待
4.在同一个session中
insert into testdemo value(2,‘2‘,‘3‘); 报错
select * from testdemo ; 报错
5.在另外一个session中
insert into testdemo value(2,‘2‘,‘3‘); 成功
6.加锁在同一个session 中 select s.* from testmysam s 报错
lock table 表名 as 别名 read;
查看 show status LIKE ‘table_locks_waited‘ 表被锁过几次
加独占表级写锁：lock table 表名 write
1.lock table testmysam WRITE
在同一个session中
insert testmysam value(3);
delete from testmysam where id = 3
select * from testmysam
2.对不同的表操作（报错）
select s.* from testmysam s
insert into testdemo value(2,‘2‘,‘3‘);
3.在其他session中 （等待）
select * from testmysam
Innodb行锁
共享行锁又称读锁；当一个事务对某几行上读锁时，允许其他事务对这几行读操作，但是不予许其进行写操作，也不予许其他事务给这几行上排它锁，但允许上读锁。
排它锁又称写锁；当一个事务对某几行上写锁时，允许其他事务对这几行读操作，不予许其进行写操作，更不予许其他事务给这几行上锁，包括读锁。
注意：1.两个事务不能锁同一个索引。
2.insert，delete，update在事务中会默认加上排它锁
3.行锁必须有索引才能实现，否则会自动写全表，那么就不是行锁了
1.
BEGIN
select * from testdemo where id =1 for update
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 2 成功
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1 等待
2.BEGIN
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1 等待
3.
BEGIN
update testdemo set c1 = ‘1‘ where c1 = ‘1‘
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘2‘ where c1 = ‘2‘ 等待
现在的很多软件都是多用户，多程序，多线程的，对同一个表可能同时有很多人在用，为保持数据的一致性，所以提出了事务的概念。
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。
原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
mysql默认的事务隔离级别为repeatable-read
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
测试：
启动两个session
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
ROLLBACK
在第二个session种
update account set balance = balance -50 where id = 1
查询结果还是 400
第二个session以为结果是350，但前面的400数据为脏读数据，导致最后的结果和意料中的结果并不一致。
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL read committed;
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询 (数据并没改变)
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
commit
在第二个session种
select * from account (数据已经改变)
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL repeatable read;
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询 (数据并没改变)
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
commit
在第二个session种
select * from account (数据并未改变)
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL repeatable read;
account 表有3条记录，业务规定，最多允许4条记录。
开启一个事务
begin
select * from account 发现3条记录
开启另外一个事务
begin
select * from account 发现3条记录 也是3条记录
insert into account VALUES(4,‘deer‘,500)
查询 4条记录
select * from account
回到第一个session
insert into account VALUES(5,‘james‘,500)
select * from account 4条记录
session1 与 session2 都提交事务
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL serializable; 重新上面的测试发现插入报错
事务隔离级别为可重复读时，如果有索引（包括主键索引）的时候，以索引列为条件更新数据，会存在间隙锁间、行锁、页锁的问题，从而锁住一些行；如果没有索引，更新数据时会锁住整张表
事务隔离级别为串行化时，读写数据都会锁住整张表
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是数据结构。
平时我们到图书馆，首先看到的都是目录，通过目录去查询想要的书籍会非常的迅速。
我们要去图书馆找一本书，这图书馆的书肯定不是线性存放的，它对不同的书籍内容进行了分类存放，整索引由于一个个节点组成，根节点有中间节点，中间节点下面又由子节点，最后一层是叶子节点，
可见，整个索引结构是一棵倒挂着的树，其实它就是一种数据结构，这种数据结构比前面讲到的线性目录更好的增加了查询的速度。
MySql中的索引其实也是这么一回事，我们可以在数据库中建立一系列的索引，比如创建主键的时候默认会创建主键索引，上图是一种BTREE的索引。每一个节点都是主键的Id
当我们通过ID来查询内容的时候，首先去查索引库，在到索引库后能快速的定位索引的具体位置。
索引得分类
普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：即一个索引包含多个列
聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式（索引与数据放在同一个文件里）。具体细节取决于不同的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。
非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引
查看索引
SHOW INDEX FROM table_name\G
创建索引
CREATE [UNIQUE ] INDEX indexName ON mytable(columnname(length));
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON (columnname(length))
删除索引
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
什么是慢查询
慢查询日志，顾名思义，就是查询慢的日志，是指mysql记录所有执行超过long_query_time参数设定的时间阈值的SQL语句的日志。该日志能为SQL语句的优化带来很好的帮助。默认情况下，慢查询日志是关闭的，要使用慢查询日志功能，首先要开启慢查询日志功能。
slow_query_log 启动停止技术慢查询日志
slow_query_log_file 指定慢查询日志得存储路径及文件（默认和数据文件放一起）
long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间得伐值（单位：秒，默认10秒）
log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL
log_output 日志存放的地方【TABLE】【FILE】【FILE,TABLE】
配置了慢查询后，它会记录符合条件的SQL
包括：
查询语句
数据修改语句
已经回滚得SQL
实操：
通过下面命令查看下上面的配置：
show VARIABLES like ‘%slow_query_log%‘
show VARIABLES like ‘%slow_query_log_file%‘
show VARIABLES like ‘%long_query_time%‘
show VARIABLES like ‘%log_queries_not_using_indexes%‘
show VARIABLES like ‘log_output‘
set global long_query_time=0; ---默认10秒，这里为了演示方便设置为0
set GLOBAL slow_query_log = 1; --开启慢查询日志
set global log_output=‘FILE,TABLE‘ --项目开发中日志只能记录在日志文件中，不能记表中
设置完成后，查询一些列表可以发现慢查询的日志文件里面有数据了。
从慢查询日志里面摘选一条慢查询日志，数据组成如下
第一行：用户名 、用户的IP信息、线程ID号
第二行：执行花费的时间【单位：毫秒】
第三行：执行获得锁的时间
第四行：获得的结果行数
第五行：扫描的数据行数
第六行：这SQL执行的具体时间
第七行：具体的SQL语句
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
表的读取顺序
数据读取操作的操作类型
哪些索引可以使用
哪些索引被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行被优化器查询
执行计划的语法其实非常简单： 在SQL查询的前面加上EXPLAIN关键字就行。
比如：EXPLAIN select * from table1
重点的就是EXPLAIN后面你要分析的SQL语句
ID列：描述select查询的序列号,包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序
根据ID的数值结果可以分成一下三种情况
id相同：执行顺序由上至下
id不同：如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
id相同不同：同时存在
分别举例来看
如上图所示，ID列的值全为1，代表执行的允许从t1开始加载，依次为t3与t2
EXPLAIN
select t2.* from t1,t2,t3 where t1.id = t2.id and t1.id = t3.id
and t1.other_column = ‘‘;
Id不同
如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
EXPLAIN
select t2.* from t2 where id = (
select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.other_column=‘‘)
);
Id相同又不同
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
EXPLAIN
select t2.* from (
select t3.id
from t3 where t3.other_column = ‘‘
) s1 ,t2 where s1.id = t2.id
Select_type:查询的类型，
要是用于区别:普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询
类型如下
SIMPLE
EXPLAIN select * from t1
简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY与SUBQUERY
PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为
SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
EXPLAIN
select t1.*,(select t2.id from t2 where t2.id = 1 ) from t1
DERIVED
在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)
MySQL会递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里。
.UNION RESULT 与UNION
UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；
UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT
#UNION RESULT ,UNION
EXPLAIN
select * from t1
UNION
select * from t2
显示这一行的数据是关于哪张表的
type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
需要记忆的
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
System与const
System：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计
Const：表示通过索引一次就找到了
const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，所以很快
如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量
eq_ref
唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描
Ref
非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行.
本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所以他应该属于查找和扫描的混合体
Range
只检索给定范围的行,使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引
一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询
这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。
Index
当查询的结果全为索引列的时候，虽然也是全部扫描，但是只查询的索引库，而没有去查询
数据。
All
Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行
possible_keys 与Key
possible_keys:可能使用的key
Key:实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引
查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠
Key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的
key_len表示索引使用的字节数，
根据这个值，就可以判断索引使用情况，特别是在组合索引的时候，判断所有的索引字段是否都被查询用到。
char和varchar跟字符编码也有密切的联系,
latin1占用1个字节，gbk占用2个字节，utf8占用3个字节。（不同字符编码占用的存储空间不同）
字符类型
字符类型-索引字段为char类型+不可为Null时
name这一列为char(10),字符集为utf-8占用3个字节Keylen=10*3
字符类型-索引字段为char类型+允许为Null时
name这一列为char(10),字符集为utf-8占用3个字节,外加需要存入一个null值
Keylen=10*3+1(null) 结果为31
索引字段为varchar类型+不可为Null时
Keylen=varchar(n)变长字段+不允许Null=n*(utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2
索引字段为varchar类型+允许为Null时
Keylen=varchar(n)变长字段+允许Null=n*(utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2
字符类型
变长字段需要额外的2个字节（VARCHAR值保存时只保存需要的字符数，另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255，则使用两个字节)，所以VARCAHR索引长度计算时候要加2），固定长度字段不需要额外的字节。
而NULL都需要1个字节的额外空间,所以索引字段最好不要为NULL，因为NULL让统计更加复杂并且需要额外的存储空间。
复合索引有最左前缀的特性，如果复合索引能全部使用上，则是复合索引字段的索引长度之和，这也可以用来判定复合索引是否部分使用，还是全部使用。
整数/浮点数/时间类型的索引长度
NOT NULL=字段本身的字段长度
NULL=字段本身的字段长度+1(因为需要有是否为空的标记，这个标记需要占用1个字节)
datetime类型在5.6中字段长度是5个字节，datetime类型在5.5中字段长度是8个字节
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
由key_len可知t1表的idx_col1_col2被充分使用，col1匹配t2表的col1，col2匹配了一个常量，即 ‘ac‘
其中 【shared.t2.col1】 为 【数据库.表.列】
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。
Using filesort
说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
当发现有Using filesort 后，实际上就是发现了可以优化的地方
上图其实是一种索引失效的情况，后面会讲，可以看出查询中用到了个联合索引，索引分别为col1,col2,col3
当我排序新增了个col2，发现using filesort 就没有了。
Using temporary
使了用临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。
尤其发现在执行计划里面有using filesort而且还有Using temporary的时候，特别需要注意
Using index
表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！
如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找;
如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作
覆盖索引（Covering Index）,一说为索引覆盖。
理解方式一:就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
理解方式二:索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了(或覆盖了)满足查询结果的数据就叫做覆盖索引
注意：
如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，
因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降。
所以，千万不能为了查询而在所有列上都建立索引，会严重影响修改维护的性能。
Using where 与 using join buffer
Using where
表明使用了where过滤
using join buffer
使用了连接缓存：
impossible where
where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
全职匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上少计算，范围之后全失效；
LIKE百分写最右，覆盖索引不写*；
全职匹配我最爱？
当建立了索引列后，能在where条件中使用索引的尽量所用。
最左前缀要遵守，带头大哥不能死，中间兄弟不能断？
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
联合索引index（name，age，pos），带头大哥name，少了索引直接失效，使用（name，pos）丢下中间兄弟age索引失效。
索引列上少计算？
不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动or手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
范围之后全失效？
中间有范围查询会导致后面的索引列全部失效
EXPLAIN SELECT * FROM staffs WHERE NAME = ‘July‘ and age >22 and pos=‘manager‘
LIKE百分写最右?
like以通配符开头(‘%abc...‘)mysql索引失效会变成全表扫描的操作
解决方式：覆盖索引
EXPLAIN select name,age,pos from staffs where name like ‘%july%‘
覆盖索引不写* ?
使用select * from 破坏了了覆盖索引的使用条件。
补充两个比较偏的
索引不可为空
在字段为not null的情况下，使用is null 或 is not null 会导致索引失效
解决方式：覆盖索引
EXPLAIN select name,age,pos from staffs where name is not null
索引可为空：
Is not null 的情况会导致索引失效
标签：style 忽略 name cal between oca files har 文件大小
原文地址：https://www.cnblogs.com/dw-haung/p/10147881.html
