Mysql易错部分

朱雀 2024-05-05 22:08 57阅读 0赞

### 1.select中字段是否必须出现在groupby中 ###

group by中的字段可以不出现在select中,但是select中只能有group by中的字段和函数.，**不严谨看下select @@sql\_mode; 查看查看sql\_mode**

select
                a.user_name,
                a.job_number,
                a.geography,
               b.total_planned ,
                sum(case when YEARWEEK(c.create_time , 1)= YEARWEEK(now() , 1) and c.inviter_code is not null then 1 else 0 end ) as total_week,
                count(1) as total_already,
                concat(round(count(1)/ b.total_planned*100, 2), '%')as progress
            from
            tt1 as b
            left join tt2 as a on
            a.job_number = b.job_number
            left join user_basic_info c on
            a.job_number = c.inviter_code
            group by
                a.job_number,
                a.geography,
                b.total_planned
            order by a.geography,a.job_number
    -- select @@sql_mode;  查看查看sql_mode
    --- 下列为结果ONLY_FULL_GROUP_BY,STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
     
    
    ONLY_FULL_GROUP_BY：提示必须在select中完整出现，其他的可以是聚合函数形式

### 2.select加锁分析 ###

> #### 锁类型 ####
> 
> **共享锁**(S锁):假设事务T1对数据A加上共享锁，那么事务T2**可读不可写**。  
> **排他锁**(X锁):假设事务T1对数据A加上排他锁，那么事务T2**读写均不可**。
> 
> **`update`、`delete`等语句加上的锁都是行级别的锁**。**只有`LOCK TABLE … READ`和 `LOCK TABLE … WRITE`才能申请表级别的锁。**  
> **意向共享锁**(IS锁):一个事务在获取（任何一行/或者全表）S锁之前，一定会先在所在的表上加IS锁。  
> **意向排他锁**(IX锁):一个事务在获取（任何一行/或者全表）X锁之前，一定会先在所在的表上加IX锁。
> 
> **意向锁存在的目的。**假设事务T1，用X锁来锁住了表上的几条记录，那么此时表上存在IX锁，即意向排他锁。那么此时事务T2要进行`LOCK TABLE … WRITE`的表级别锁的请求，可以直接根据意向锁是否存在而判断是否有锁冲突

#### 快照读和当前读 ####

> 在mysql中select分为快照读和当前读，执行下面的语句
> 
>     select * from table where id = ?;
> 
> 执行的是**快照读**，读的是数据库记录的快照版本，**是不加锁的**。（这种说法在隔离级别为`Serializable`中不成立）  
> 那么，执行
> 
>     select * from table where id = ? lock in share mode;
> 
> 会对读取记录加S锁 (共享锁)，执行
> 
>     select * from table where id = ? for update
> 
> 会对读取记录加X锁 (排他锁)
> 
> **加的是表锁还是行锁呢？ 下述详细过程**
> 
> [【原创】惊！史上最全的select加锁分析(Mysql)\_weixin\_30951389的博客-CSDN博客][select_Mysql_weixin_30951389_-CSDN]

### 3.二叉树大概认识 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

如图：

**左子树所有的节点都小于父节点**，右子树所有的节点都大于父节点。投影到平面以后，就是一个有序的线性表。 \[绿色模块\]

可看做已经排好序列！只不过树的结构组织起来！

学过java开发的一定了解：数组+单链表结构 ；勾结两者优缺点 二叉树出现了!

**优点：**兼顾了有序数组和链表的优点：二叉查找树既能够实现快速查找，又能够实现快速插入

**缺点：**查找耗时是和这棵树的深度相关的，在**最坏的情况下**时间复杂度会退化成O(n)

![在这里插入图片描述][20200901221706621.png_pic_center]【最坏的情况，糖葫芦样式，你就说深不深】

二叉树变成了一个链表结构(我们把这种树叫做“斜树”),这种情况下不能达到加快检索速度的目的，和顺序查找效率是没有区别的。如果我要查6，那么这需要遍历所有元素来找出最大值。这是一项线性时间的操作，或称O(n)时间

**造成它倾斜的原因是什么呢？**  
因为左右子**树深度差太大**，这棵树的左子树根本没有节点——也就是它不够平衡。

#### 3.1平衡二叉树来了 ####

所以，我们有没有左右子树深度相差不是那么大，更加平衡的树呢？  
这个**就是平衡二叉树**，叫做 Balanced binary search trees，或者 AVL 树（AVL 是  
发明这个数据结构的人的名字）。

定义：**左右子树深度差绝对值不能超过 1。**

比如左子树的深度是 2，右子树的深度只能是 1 或者 3。、

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

#### 3.2 平衡二叉树是如何保证“平衡”的呢？ ####

示例：  
插入 1、2、3。当我们插入了 1、2 之后，如果按照二叉查找树的定义，3 肯定是要在 2 的右边的，这个时候根节点 1 的右节点深度会变成 2，但是左节点的深度是 0，因为它没有子节点，所以就会违反平衡二叉树的定义。  
那应该怎么办呢?因为它是右节点下面接一个右节点，右-右型，所以这个时候我们 要把 2 提上去，这个操作叫做**左旋**。 反之左-左型叫做右旋

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

#### 3.3平衡二叉树（AVL树）节点存储了那些内容 ####

*  **索引的键值** 比如我们在 id 上面创建了一个索引，我在用 where id =1 的 条件查询的时候就会找到索引里面的 id的这个键值。
 *  **数据的磁盘地址** 索引的作用就是去**查找数据的存放的地址**
 *  **左子节点和右子节点的引用** 可找到下个节点![865406d0bc8047ca8f6c728974d974ae.png][]

####  **3.4 B Tree树前的问题** ####

mysql的存储结构分为：**表空间**、段、簇（区）、页、行

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3][]

> \# 查看有多少个数据页
> 
> show variables like 'innodb\_page\_size';

往表中插入数据时，如果一个页面已经写完，产生一个新的叶页面。如果一个簇的 所有的页面都被用完，会从当前页面所在段新分配一个簇。  
如果数据不是连续的，往已经写满的页中插入数据，会导致叶页面分裂:

*  **行 Row**  
    **InnoDB 存储引擎是面向行的(row-oriented)，也就是说数据的存放按行进行存放。**

> 1.用树的结构来存储索引的时候，**访问一个节点就要跟磁盘之间发生一次 IO**。  
> InnoDB 操作磁盘的最小的单位是一页（或者叫一个磁盘块），大小是16K(16384 字节)。
> 
> 2.
> 
> 一个节点只存一个键值+数据+引用，例如整形的字段，可能只用了十几个  
> 或者几十个字节，它远远达不到 16K 的容量，所以访问一个树节点，进行一次 IO 的时候，浪费了大量的空间
> 
> 所以如果每个节点存储的数据太少，从索引中找到我们需要的数据，就要访问更多  
> 的节点，意味着跟磁盘交互次数就会过多。

#### 3.5AVL 树与 B Tree图形对比 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

**同样是插入17个元素，AVL树已经5层的深度了，而BTree才4层，如果数据越多，这个对比是越来越明显的**

#### 3.6B Tree【多路平衡查找树—Balanced Tree】 一个节点多个元素 ####

> 特点：
> 
> 1.跟 AVL 树一样，B 树在枝节点和叶子节点存储键值、数据地址、节点引用。
> 
> 2.分叉数（路数）永远比关键字数多 1。比如每个节点存储两个关键字，那么就会有三个指针指向三个子节点
> 
> **关键字：子节点的引用 N**
> 
> **路数：分叉 N+1**

#### 3.7 B +Tree \*\*\* ####

> 1.关键字的数量是跟路数（度degree）相等的  
> 2.B+Tree 的根节点和枝节点中都不会存储数据，只有叶子节点才存储数据。搜索到关键字不会直接返回，会到最后一层的叶子节点。  
> 3.B+Tree 的每个叶子节点增加了一个指向相邻叶子节点的指针，它的最后一个数据会指向下一个叶子节点的第一个数据，形成了一个有序链表的结构  
> 4.它是根据左闭右开的区间 \[ )来检索数据。

![99874a18040c4943bff22d50159189f7.png_pic_center][]

#### 3.8 B +Tree存储数据量 ####

> 假设一条记录是 1K，一个叶子节点(一页)可以存储 16 条记录。非叶子节点可以存储多少个指针?  
> 假设索引字段是 bigint 类型，长度为 8 字节。指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节，这样一共 14 字节。非叶子节点(一页)可以存储 16384/14=1170 个这样的单元(键值+指针)，代表有 1170 个指针。  
> 树深度为 2 的时候，有 1170^2 个叶子节点，可以存储的数据为 1170117016=21902400。  
> 在查找数据时一次页的查找代表一次 IO，也就是说，一张 2000 万左右的表，查询数据最多需要访问 3 次磁盘。  
> 所以在 InnoDB 中 B+ 树深度一般为 1-3 层，它就能满足千万级的数据存储。  
> ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L25vbmFnZV9icmVhZA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6][]

### 4.推荐文章 比较全 ###

[Mysql\_依剑行走天下的博客-CSDN博客][Mysql_-CSDN]

[MySQL教程：MySQL数据库学习宝典（从入门到精通） (biancheng.net)][MySQL_MySQL_ _biancheng.net]

### 5.表中存在数据就更新，不存在则插入 ###

两种方式： `REPLACE INTO` 和 `INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE`

*  `REPLACE INTO`：如果要插入的数据行的主键或唯一索引与表中现有的数据行的【**主键或唯一索引**】发生冲突，MySQL 将【**删除已存在的行，然后插入新的数据行**】。
 *  `INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE`：如果要插入的数据行的主键或唯一索引与表中现有的数据行的【**主键或唯一索引**】发生冲突，MySQL 将执行**指定的更新操作，而不是删除已存在的行并插入新的数据行。**
 *  `REPLACE INTO`：由于要删除已存在的行并插入新的数据行，因此可能会引起较大的性能开销，尤其是在数据量大时
 *  `INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE`：相比之下，由于它只涉及更新操作而不是删除和插入，因此通常性能更好一些。

//id 为唯一索引/主键
    /* users 表中已经存在 id 为 1 的数据行，则将该行的 name 更新为 'John'；如果不存在 id 为 1 的数据行，则插入一条新的数据，id 为 1，name 为 'John'*/
    INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'John') ON DUPLICATE KEY UPDATE name = VALUES(name);
    
    /*如果在 users 表中已经存在 id 为 1 的数据行，则先删除该行，然后插入一条新的数据，id 为 1，name 为 'John  */
    REPLACE INTO users (id, name) VALUES (1, 'John');

**注意**：1.表中有自增字段的时候，replace into 要慎用（尤其是含有副表时）  
2. insert ignore into 忽略已存在的数据，插入不存在的数据。插入时发生了唯一键冲突（即 `id` 已经存在），则忽略这条插入操作，不会抛出错误，也不会中断执行。，没唯一键冲突，则插入成功

[select_Mysql_weixin_30951389_-CSDN]: https://blog.csdn.net/weixin_30951389/article/details/97593836
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