MYSQL学习总结

╰半夏微凉° 2023-07-03 02:46 13阅读 0赞

### mysql默认级别 ###

REPEATABLE-READ

### 查看隔离级别 ###

通过如下 SQL 可以查看数据库实例默认的全局隔离级别和当前 session 的隔离级别：

1.查看当前会话隔离级别

select @@tx_isolation;

2.查看系统当前隔离级别

select @@global.tx_isolation;

3.设置当前会话隔离级别

set session transaction isolatin level repeatable read;

4.设置系统当前隔离级别

set global transaction isolation level repeatable read;

**注意，如果只是修改了当前 session 的隔离级别，则换一个 session 之后，隔离级别又会恢复到默认的隔离级别**

mysql缓冲池

show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
    
    set global innodb_buffer_pool_size=134217729;

### mysql锁 ###

数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。  
乐观锁，通常用于数据竞争不激烈的场景，多读少写，通过版本号和时间戳实现。  
悲观锁，通常用于数据竞争激烈的场景，每次操作都会锁定数据。  
要锁定数据需要一定的锁策略来配合。  
表锁，锁定整张表，开销最小，但是会加剧锁竞争。  
行锁，锁定行级别，开销最大，但是可以最大程度的支持并发。  
但是MySql的存储引擎的真实实现不是简单的行级锁，一般都是实现了多版本并发控制（MVCC）。MVCC是行级锁的变种，多数情况下避免了加锁操作，开销更低。MVCC是通过保存数据的某个时间点快照实现的。

优化建议点  
尽量使用对应的数据类型。比如，不要用字符串类型保存时间，用整型保存IP。  
选择更小的数据类型。能用TinyInt不用Int。  
标识列（identifier column），建议使用整型，不推荐字符串类型，占用更多空间，而且计算速度比整型慢。  
不推荐ORM系统自动生成的Schema，通常具有不注重数据类型，使用很大的VarChar类型，索引利用不合理等问题。  
真实场景混用范式和反范式。冗余高查询效率高，插入更新效率低；冗余低插入更新效率高，查询效率低。  
创建完全的独立的汇总表\\缓存表，定时生成数据，用于用户耗时时间长的操作。对于精确度要求高的汇总操作，可以采用 历史结果+最新记录的结果 来达到快速查询的目的。  
数据迁移，表升级的过程中可以使用影子表的方式，通过修改原表的表名，达到保存历史数据，同时不影响新表使用的目的。

### 查询质量的三个重要指标 ###

响应时间 （服务时间，排队时间）  
扫描的行  
返回的行

查询优化点

1.  避免查询无关的列，如使用Select \* 返回所有的列。
2.  避免查询无关的行
3.  切分查询。将一个对服务器压力较大的任务，分解到一个较长的时间中，并分多次执行。如要删除一万条数据，可以分10次执行，每次执行完成后暂停一段时间，再继续执行。过程中可以释放服务器资源给其他任务。
4.  分解关联查询。将多表关联查询的一次查询，分解成对单表的多次查询。可以减少锁竞争，查询本身的查询效率也比较高。因为MySql的连接和断开都是轻量级的操作，不会由于查询拆分为多次，造成效率问题。
5.  注意count的操作只能统计不为null的列，所以统计总的行数使用count（\*）。
6.  group by 按照标识列分组效率高，分组结果不宜出行分组列之外的列。
7.  关联查询延迟关联，可以根据查询条件先缩小各自要查询的范围，再关联。
8.  Limit分页优化。可以根据索引覆盖扫描，再根据索引列关联自身查询其他列
9.  Union查询默认去重，如果不是业务必须，建议使用效率更高的Union All
10. 条件中的字段类型和表结构类型不一致，mysql会自动加转换函数，导致索引作为函数中的参数失效。
11. like查询前面部分未输入，以%开头无法命中索引。
12. 支持JSON格式数据，并提供相关内置函数

### 索引 ###

索引包含一个或多个列的值。MySql只能高效的利用索引的最左前缀列。索引的优势：  
减少查询扫描的数据量  
避免排序和零时表  
将随机IO变为顺序IO （顺序IO的效率高于随机IO）  
B-Tree  
使用最多的索引类型。采用B-Tree数据结构来存储数据（每个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的遍历）。B-Tree索引适用于全键值，键值范围，键前缀查找，支持排序。  
B-Tree索引限制：  
如果不是按照索引的最左列开始查询，则无法使用索引。  
不能跳过索引中的列。如果使用第一列和第三列索引，则只能使用第一列索引。  
如果查询中有个范围查询，则其右边的所有列都无法使用索引优化查询。  
哈希索引  
只有精确匹配索引的所有列，查询才有效。存储引擎会对所有的索引列计算一个哈希码，哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，并保存指向每个数据行的指针。  
哈希索引限制：  
无法用于排序  
不支持部分匹配  
只支持等值查询如=，IN（），不支持 < >

优化建议点  
注意每种索引的适用范围和适用限制。  
索引的列如果是表达式的一部分或者是函数的参数，则失效。  
针对特别长的字符串，可以使用前缀索引，根据索引的选择性选择合适的前缀长度。  
使用多列索引的时候，可以通过 AND 和 OR 语法连接。  
重复索引没必要，如（A，B）和（A）重复。  
索引在where条件查询和group by语法查询的时候特别有效。  
将范围查询放在条件查询的最后，防止范围查询导致的右边索引失效的问题。  
索引最好不要选择过长的字符串，而且索引列也不宜为null。

### MySQL 查看索引命令 ###

1，show index from tblname;
    2，show keys from tblname;

## 返回信息说明 ##

select\_type，有几种值：simple（表示简单的select，没有union和子查询），primary（有子查询，最外面的select查询就是primary），union（union中的第二个或随后的select查询，不依赖外部查询结果），dependent union（union中的第二个或随后的select查询，依赖外部查询结果）  
type，有几种值：system（表仅有一行（=系统表），这是const连接类型的一个特例），const（常量查询）, ref(非唯一索引访问，只有普通索引)，eq\_ref（使用唯一索引或组件查询），all（全表查询），index（根据索引查询全表），range（范围查询）  
possible\_keys: 表中可能帮助查询的索引  
key，选择使用的索引  
key\_len，使用的索引长度  
rows，扫描的行数，越大越不好  
extra，有几种值：Only index（信息从索引中检索出，比扫描表快），where used（使用where限制），Using filesort （可能在内存或磁盘排序），Using temporary（对查询结果排序时使用临时表）  
Non\_unique: 如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。  
Key\_name: 索引的名称。  
Seq\_in\_index: 索引中的列序列号，从1开始。  
Column\_name: 列名称。  
Collation: 列以什么方式存储在索引中。在MySQL中，有值‘A’（升序）或NULL（无分类）。  
Cardinality: 索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机 会就越大。  
Sub\_part: 如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。  
Packed: 指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。  
Null: 如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则该列含有NO。  
Index\_type: 用过的索引方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）。  
Comment:   
Index\_comment: