存储引擎

MySQL体系结构图：

• 连接层：

  最上层是一些客户端连接服务，主要完成一些类似于连接处理 ，授权认证及相关的安全方案。服务器也会为安全接入的每个用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：

  存储引擎真正的负责了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

  主要是将数据存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互

简介

1. 建表时，指定存储引擎

2. 查看当前数据库支持的存储引擎

   show engines

存储引擎的特点

1. InnoDB

   • 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

   • 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 FORIGN KEY 约束，保证数据的完整性和正确性

   • 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，sdi）、数据和索引。

     参数：

     innoDB_file_per_table

2. MyISAM

   • 介绍：MyISAM是MySQL早期默认的存储引擎

   • 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

   • 文件：

     • xxx.sdi: 表结构信息

     • xxx.MYD: 存储数据

     • xxx.MYI: 存储索引

3. Memory

   • 介绍：Memory引擎的表数据是存储在内存中的，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。

   • 特点：

     • 内存存放

     • hash索引（默认）

   • 文件：

     • xxx.sdi：表结构信息

存储引擎的选择

• 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，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：如果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。

Linux中MySQL安装：

虚拟机中安装mysql 完整教程-简单实用-亲测有效（ CentOS7 版本）_虚拟机安装mysql-CSDN博客

索引

索引的概述

• 介绍：索引（index）是帮助MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据结构之外，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。

• 优缺点：

  优势	劣势
  提高数据检索效率，降低数据IO成本	索引列也要占用空间
  通过索引对数据进行排序，降低数据排序成本，降低CPU消耗	索引大大提高了查询效率，同时却也降低了表更新的速度，如对表进行增删改，效率低下

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，大部分引擎都支持 B+ 树索引
Hash索引	地测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版本后支持	支持	不支持

• B-Tree(多路平衡查找树)

有n个节点就有 n+1 个指针

• B+Tree  
  • 相对于B-Tree的区别：
    • 所有的数据都会出现在叶子节点

    • 叶子节点形成一个单向链表

• mysql索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化。在原B+Tree基础上，增加了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

• 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，然后存储到hash表中。

  • Hash索引特点

    1. Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between, <, >, ...)

    2. 无法利用索引完成排序操作

    3. 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

  • 存储引擎支持

    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索引是存储是存储引擎根据B+Tree索引在指定条件下自动构建的。

• 面试题：

  • 为什么InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构

    • 相较于二叉树，层级更少，搜索效率高

    • 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

  • 为什么使用B+Tree索引而不采用hash索引

    • Hash索引只能用于对等比较(=,in),不支持范围查询(between, <, >, ...)

索引的分类

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	可有多个	UNIQUE
常规索引	快速定位特定数据	可有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键字，而不是比较索引中的值	可有多个	FULLTEXT

在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为两种：

分类	含义	特点
聚集索引	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er而且只有一个
二级索引	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：

1. 如果存在主键，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

• 聚集索引挂载数据为行数据

• 二级索引挂载数据为数据id

索引语法

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;

SQL性能分析

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_______';//七个下划线

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)种配置如下信息：

//开启慢查询日志开关
slow_query_log = 1
//设置慢日志的时间为2秒，SQL执行语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time = 2

配置完成后，通过以下指令重启MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log

profile详情

show profiles 能够在做SQL优化时，帮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指令的执行耗时：

//查看每一条SQL的耗时基本情况
show profile;
​
//查看指定query_id的SQL语句各个阶的耗时情况
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;

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 语句的信息，包括在SELCET 语句执行过程中表如何连接和连接顺序。

//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;

EXPLAIN执行计划个字段的含义：

• 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，即不用表连接或者子查询)、PRIMARY(主查询，即外层查询)、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，再不损失精确性的前提下，长度越长越好

• rows

• filtered

索引的使用

• 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从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， 索引将部分失效(后面的字段索引失效)

  • 存在即可，和写的顺序无关

• 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

• 索引列运算

  • 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，索引将失效。

• or 连接条件

  • 使用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，那么涉及到的索引都不会被利用到。

• 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

  • 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 Table1 use index(idx_user_name) where userName = 'Victor';

  • ignore index

    explain select * from Table1 ignore index(idx_user_name) where userName = 'Victor';

  • force index

    explain select * from Table1 force index(idx_user_name) where userName = 'Victor';

• 覆盖索引

  • 尽量使用覆盖索引(查询使用索引，并且需要返回的列，在该索引中已经能够全部找到)，减少 select *。

  • 注意：

    • using index condition: 查找使用索引，但是需要回表查询数据

    • using where；using index：查找使用索引，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

• 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_xxx on table_name(column(n));

  • 前缀长度

    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，唯一索引的选择就是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

• 单列索引和联合索引的选择

  • 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

  • 多条件查询时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

索引的设计原则

1. 针对数据量较大而且查询频繁的表建立索引。（数据超过100w）

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. 如果是字符串型的字符，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。

6. 要控制索引数量，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，它可以更好的确定哪个索引最有效的用于查询。

SQL优化

插入数据

insert优化

insert into Table values(1,"tom");
insert into Table values(2,"timy");
insert into Table values(3,"jack");

• 批量插入

  insert into Table values(1,"tom"),(2,"timy"),(3,"jack");

• 手动事务提交

  start transaction;
  insert into Table values(1,"tom");
  insert into Table values(2,"timy");
  insert into Table values(3,"jack");
  commit;

• 主键顺序插入

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 '文件路径' into table '表名' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

主键优化

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)

• 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，就会行溢出)，根据主键排列。

• 页合并：

  • 当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是被标记(flaged) 为删除并且它的空间变的允许被其他记录声明使用。

  • 当页中删除记到达 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。

• 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，选择尽量使用 AUTO_INCREMENT自增主键

  • 尽量不要使用UUID或者其他自然主键作为主键，如身份证号(乱序插入，导致页分裂现象)

  • 业务操作尽量减少逐主键修改

order by优化

1. Using filesort: 通过表的索引或全表扫描，以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，所有不是通过索引值直接返回排序结果的排序都叫FileSort 排序

2. 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。

注意：

• 索引创建时的字段顺序应该和排序时字段数据一致

• 创建索引默认都是按照从小到大排

• 如需优化在创建索引时需要在字段代码段指定排序方式 asc/desc

总结：

• 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)

Group By优化

• 创建索引增加效率

• 同样需要满足最左前缀法则

limit优化

值越大，查询效率越低

覆盖索引＋子查询进行优化

count 优化

• 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)

Update 优化

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

视图

• 介绍：视图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

• 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]

• 查询

  //查看创建视图语句：
  SHOW CREATE VIEW 视图名称;
  //查看试图数据
  SELECT * FROM 视图名称......;

• 修改

  //法1：
  CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT 语句 [WITH[CASCADED|LOCAL]CHECK OPTION]
  //法2：
  ALTER VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT 语句 [WITH[CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]

• 删除

  DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称[,视图名称]...

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证一致性。mysql提供两个选择：CASCADED和LOCAL默认为CASCADED

视图更新

要使视图课更新，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：

1. 聚合函数或窗口函数(SUM(), MIN(), MAX(), COUNT())

2. DISTINCT

3. GROUP BY

4. HAVING

5. UNION 或者UNION ALL

视图作用

1. 简单：

   视图不仅可以简化用户对数据的理解，也能简化他们的操作。那些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。

2. 安全：

   数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定列上，通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据。

3. 数据独立：

   视图可以帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响

存储过程

• 介绍：

  • 存储过程是事先经过编译并存储再数据库中的一段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。

  • 存储思想上很简单，就是数据库SQL语言层面的代码封装与复用

• 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，效率提升

• 创建

  CREATE PROCEDURE 存储过程名称([参数列表])
  BEGIN
      --SQL语句
  END;

• 调用

  CALL 名称([参数]);

• 查看

  //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

  DROP PROCEDURE [IF EXISTS]存储过程名称;

• 注意：在命令行中，执行创建存储过程中的SQL时，需要通过关键字 delimiter 指定SQL语句结束。

• 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)、绘画变量(SESSION)

  • 查看系统变量

    //查看所有系统变量
    SHOW [SESSION|GLOBAL] VARIABLES;
    //可以通过LIKE模糊匹配的方式查找变量
    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;

用户定义变量

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"即可。其作用域为当前连接。

• 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者初始化，只不过获取到的值为NULL。

局部变量

局部变量是根据需要定义在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可能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,VARCHAR,BIGINT...

• 赋值

  SET 变量名 = 值;
  SET 变量名 := 值;
  SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名...;

if

语法：

if 条件1 THEN
    ...
ELSEIF 条件2 THEN
    ...
ELSE
    ...
END IF;

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 参数列表])
  BEGIN
      --SQL语句
  END;

case

• 语法1：

  CASE case_value
      WHEN when_value1 THEN statement_list1
      [WHEN when_value1 THEN statement_list2]...
      [ELSE statement_list]
  END CASE;

• 语法2：

  CASE
      WHEN when_value1 THEN statement_list1
      [WHEN when_value1 THEN statement_list2]...
      [ELSE statement_list]
  END CASE;

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：

//先判定条件，如果条件为true，执行
WHILE 条件 DO
    SQL逻辑
END WHILE;

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
    SQL逻辑
    UNTIL 条件
END REPEAT;

loop

LOOP实现简单的循环，如果不在SQL逻辑中增加推出的循环条件，可以用来实现简单的死循环。LOOP可以配合以下两个语句使用：

• LEAVE: 配合循环使用，退出循环。

• ITERATE: 必须用在循环中，作用是跳过当前循环剩下的语句，直接进入下一次循环

[begin_lable:]LOOP
    SQL逻辑...
END LOOP[end_lable];

游标-cursor

游标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处理。游标的使用包括游标的声明，OPEN,FETCH,CLOSE，其语法如下

1. 游标的声明：

   DECLARE 游标名称 CURSOR POR 查询语句;

2. 打开游标：

   OPEN 游标名称;

3. 获取游标记录

   FETCH 游标名称 INTO 变量[,变量];

4. 关闭游标：

   CLOSE 游标名称;

存储函数

存储函数是有返回值的存储过程，存储函数只能是IN类型的。

CREATE FUNCTION 存储函数名称([参数列表])
RETURN 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效果

• 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

触发器

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表示将要或者已经修改后的数据
DELETE 型触发器	OLD表示将要或者已经删除的数据

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; --没有指定schema_name，则默认为当前数据库

锁

保证数据并发访问的一致性、有效性是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。

分类：

MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：

1. 全局锁：锁定数据库中的所有表

2. 表级锁：每次操作锁住整张表

3. 行级锁：每次操作锁住对应的行数据

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语句，DDL语句，以及更新操作的事务提交语句都将被阻塞。

• 其典型的使用场景就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。

• 演示

• 特点

  数据库中加全局锁，是一个比较重的操作存在以下几种问题：

  1. 如果在主库上备份，那么在备份期间都不能执行更新，业务基本上停摆

  2. 如果在从库上备份，那么在备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志(binlog)，会导致主从延迟。

  注意：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 数据库名称 > 存储文件位置.sql

表级锁

• 介绍

  • 表级锁，每次锁住整张表。锁定力度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中

  • 对于表级锁，主要分为以下三类：

    1. 表锁

    2. 元数据锁(meta data lock, MDL)

    3. 意向锁

表锁

对于表锁分为两类：

1. 表共享锁(read lock)

2. 表独占写锁(write lock)

语法：

1. 加锁：

   lock tables 表名... read/write

2. 释放锁：

   unlock tables/客户端断开连接

读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写

元数据锁

MDL加锁过程是系统自动控制的，无需显式调用，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素的一致性，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和DDL冲突，保证读写正确性。

在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁(共享)；当对表结构进行变更操作的时候，加MDL写锁(排他)。

查看元数据锁：

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks;

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, uptate, delete, select ... for uptate 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。

• 查看意向锁：

  select object_schema,object_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

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来加锁的，而不是对记录加的锁。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，同时锁住数据和其前的gap，在RR隔离级别下支持。

行锁

InnoDB实现了以下2种类型的行锁：

1. 共享锁(S)：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获取相同的数据集的排他锁

2. 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它锁。

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。

1. 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。

2. 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将对表中所有记录加锁，此时 就会升级为表锁

3. 查看行锁：

   select object_schema,object_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

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 锁进行扫描，以防止幻读：

1. 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。

2. 索引上的等值查询(普通索引)，向右遍历时，最后一个值不满足查询需求时，next-key 退化为间隙锁。

3. 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

InnoDB引擎

逻辑存储结构：

架构

MySQL5.5开始，默认使用InnoDB存储引擎，他擅长处理事务，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

后台线程

1. Master Thread：

   核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，保持数据一致性，还包括脏页刷新，合并插入缓存，undo页的回收。

2. IO Thread：

   在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数据库的性能，而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。

   线程类型	默认个数	职责
   Read Thread	4	负责读操作
   Write Thread	4	负责写操作
   Log Thread	1	负责将日志缓冲区刷新到磁盘
   Insert buffer Thread	1	负责将写缓冲区内容刷新到磁盘

3. Purge Thread

   主要用于回收事务已经提交了的 undo log，在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来回收。

4. Page Cleaner Thread

   协助 Master Thread 刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻 Master Thread 的工作压力，减少阻塞。

事务原理

redo log -- 持久性

• 重做日志，记录的是事务提交的物理修改，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 log file), 前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有的修改信息都存到该日志文件中，用于刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。

undo log -- 原子性

• 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

  • MVCC（多版本并发控制）

• 是逻辑日志

• 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，因为这些日志还可能用于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 segament 回滚段中，内部包含1024个 undo log segment。

MVCC

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。对于我们的日常操作，如：

都算一种当前读。

快照读：

简单的select（不加锁）就是快照读，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

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提供了一个非阻塞功能呢。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

undo log版本链

不同的事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧纪录。

readview

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。

ReadView中包含了四个核心字段：

1. m_ids：当前活跃的事务ID集合

2. min_trx_id：最小活跃事务ID

3. 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）

4. creator_trx_id：ReadView创建者的事务ID

不同隔离级别，生成ReadView的时机不同：

• READ COMMITTED：在事务中每一次执行快照读时，生成ReadView

• REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView

MySQL管理

mysql常用工具

• mysql

• mysqladmin

• mysqlshow

• mysqldump

• mysqlimport/source