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sql_mode 基本语法及校验规则
ONLY_FULL_GROUP_BY
对于GROUP BY聚合操作，如果在SELECT中的列，没有在GROUP BY中出现，那么这个SQL是不合法的，因为列不在GROUP BY从句中
NO_AUTO_VALUE_ON_ZERO
该值影响自增长列的插入。默认设置下，插入0或NULL代表生成下一个自增长值。如果用户希望插入的值为0，而该列又是自增长的，那么去掉该选项。
STRICT_ALL_TABLES
STRICT_TRANS_TABLES
NO_ZERO_IN_DATE
在严格模式下，不允许日期和月份为零
NO_ZERO_DATE
设置该值，mysql数据库不允许插入零日期，插入零日期会抛出错误而不是警告。
ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO
除0报错
NO_ENGINE_SUBSTITUTION
如果需要的存储引擎被禁用或不存在，那么抛出错误。不设置此值时，用默认的存储引擎替代
MySQL逻辑架构
逻辑架构总体概览
连接层
最上层是一些客户端和连接服务，包含本地socket通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于tcp/ip的通信。
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。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。
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的分析和优化及部分内置函数的执行。
在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部解析树，并对其完成相应的优化：如确定查询表的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作
核心服务
Management Serveices & Utilities： 系统管理和控制工具
SQL Interface: SQL接口
- 接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface
Parser(破搜): 解析器
- SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析
Optimizer(啊噗偷马贼): 查询优化器
- SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。
Cache和Buffer： 查询缓存
- 如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据
- 这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等
- MySQL8.0之后的版本直接删除了查询缓存
引擎层
存储引擎层，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与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取
存储层
数据存储层，主要是将数据存储在运行于裸设备的文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。
SQL执行周期
开启SQL查询缓存
方式一:修改配置文件 追加配置信息
query_cache_type = 1
query_cache_size = 600000
windows下是my.ini
linux下是my.cnf
方式二:使用mysql命令
set global query_cache_type = 1;
查询是否开启缓存
show variables like ‘%profiling%’;
MySQL存储数据结构
追求高效率的查询速度 B+树
B 树
时间复杂度
O (log 2 N)
非叶子结点存储数据
磁盘存的节点元素少,需要更多的磁盘IO操作
查询需一层一层匹配,范围查询需要遍历
删除节点将导致树重排
B+ 树
时间复杂度
O ( log 3 N )
- 3 度
非叶子结点不存储数据
磁盘存的节点元素多,能减少磁盘IO操作,一次IO操作能获取更多的索引信息
查询数据时只需查询叶子结点 且维护了双向指针,以链表的方式组织,支持范围查询
删除节点B+树不会重排
mysql为了防止B+树索引重排,当索引被删除时,非叶子节点并不会删除,而将叶子节点上的数据标记为无效,当表上的索引越删越多时,就会照成大量索引空洞,能找到非叶子节点的索引信息,但叶子结点上数据无效
注意索引空洞就是由此产生,由于索引不断被删除,导致索引产生空洞效应,解决方式:重新构建索引(删除以前的索引,再建新的索引)
Mysql存储引擎
InnoDB引擎
MySQL5.5之后的版本,默认都是采用InnoDB,InnoDB是MySQL的默认事务型引擎，它被设计用来处理大量的短期(short-lived)事务。可以确保事务的完整提交(Commit)和回滚(Rollback)
聚蔟索引 (必须存在,且只有一个 )
非聚蔟索引
MyISAM存储引擎
MySQL5.5之前的默认存储引擎,MyISAM提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数(GIS)等，但MyISAM不支持事务和行级锁，有一个毫无疑问的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。
Archive(爱开悟)引擎
只能进行 insert操作和 select 操作,适合日志和数据采集（档案）类应用。Archive表比MyISAM表要小大约75%，比支持事务处理的InnoDB表小大约83%。
Memory引擎
如果需要快速地访问数据，并且这些数据不会被修改，重启以后丢失也没有关系，那么使用Memory表是非常有用。memory引擎是最快的,适合存放临时数据,数据都保存在内存中 当服务器重启后,数据都会丢失,但会保留表结构 memory使用的hash索引,hash索引不支持范围查询,且不支持排序
SQL执行顺序
from -> on -> join -> where -> group by ->having -> select ->distinct -> orderby -> limit
口诀 : 佛叫我干活.速度ol
索引优化
索引的定义:
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.索引本质就是数据结构,排好序的数据结构
存储位置
数据库索引存储在磁盘上,InnoDB读取磁盘数据时以页为基本单位,MySQL默认的页大小是16KB(16384K)
索引的优劣势
优势
提高数据检索效率,减少IO成本
降低数据排序成本,减少 CPU消耗
劣势
索引实际上也是一张表,该表保存了主键和索引字段,并指向实体表的记录,所以索引列也是要占用空间的
降低了表的更新速度
MySQL索引
聚蔟索引和非聚蔟索引
聚蔟索引
生成
-
表中有主键:以表中的主键构造一颗B+树
-
表中无主键
- 有唯一索引,用第一个唯一索引作为聚蔟索引
- 无主键无唯一索引,用表的行号构建聚蔟索引
树结构特点:叶子结点存储表行记录数据
查找数据特点: 找到聚蔟索引键,然后在叶子结点IO读取对应的数据
MySQL中一定有聚蔟索引,且只有一个,但目前只有InnoDB支持聚蔟索引,MYISAM不支持
非聚蔟索引(二级索引)
生成:除了作为聚蔟索引外的其他索引都是非聚蔟索引
树结构特点: 叶子结点存储聚蔟索引的索引键
查找数据特点: 找到非聚蔟索引键,获取对应的聚蔟索引键,然后再去聚蔟索引表中根据聚蔟索引键IO读取对应的数据 ( 回 表 ) 应尽量避免回表操作,每一次回表可能都是一次IO操作
索引相关语法
创建索引
create index 索引名(index_xxx) on 表名(字段名)
创建前缀索引
create index index字段名前缀数 on 表名( 字段 ( 前缀数 ) )
创建联合索引
create index index字段名1字段名n on 表名( 字段名1 , 字段名n )
删除索引
drop index 索引名 on 表名
查询表索引
show INDEX from 表名
索引分类
单值索引
为单独某一个字段建立索引
唯一索引
确定某一列的值一定是唯一的,且经常被用来查询就可以作为唯一索引. 主键索引就是唯一索引
主键索引
MySQL在创建表时,我们指定那个字段作为主键,MySQL默认为主键建立索引,如果在创建表时没有指定主键,MySQL就不会创建主键索引.但是会有一个隐式索引(以行号作为索引)
复合索引(联合索引)
使用多个字段作为索引,联合索引使用得当可以避免回表查询
- 最左前缀原则 最左边的列必须存在,否则联合索引将失效
- 使用联合索引时,如果跳过了某一列,后面的列索引将失效
- 范围查询时,大于小于后的列索引将失效,尽量使用大于等于,或者小于等于
- 尽量做到覆盖索引
索引的创建与否情况分类
需要创建索引
主键自动创建主键索引
频繁查询的字段应该创建索引
查询中与其他表关联的字段,作为外键的字段需要建立索引
排序的字段
分组的字段
- 先排序后去重
不需要创建索引
表记录太少
经常增删改的表
where查询中用不到的字段
索引设计原则
针对数据量大,且查询比较频繁的字段建立索引
针对于常作为查询条件的字段,如Group By,where ,order by
如果是字符串类型的字段,且字段的长度较长,可以根据字符串的特点,建立前缀索引
尽量使用联合索引,减少使用单例索引,查询时,联合索引可以覆盖索引,节省磁盘空间,避免回表,提高效率
控制索引的数量,索引并不多越多越好,索引也会占用大量的磁盘空间,且维护索引的待久很大,会影响增删改的效率
如果索引字段不能存储NULL值,在建表的时候,就使用 NOT NULL约束它 . 便于优化器优化
查询时不要用 * ,需要什么字段查询相应的字段 使用覆盖索引
索引失效的情况
对索引字段使用了函数运算,包括普通运算,索引失效
字符串类型的字段不加单引号,造成隐式类型转换,索引失效
模糊查询时,%加在前面,索引也会失效
or 连接的前后必须都有索引,任意一侧没有索引都将造成索引失效
数据分布影响 如果MySQL评估走全表扫描比走全索引更快,索引也将失效
范围查询后的联合索引将失效 < , > , !=
is not null 将导致索引失效 , is null 可以使用索引
索引优化分析
Optimizer优化器
处理掉一些常量表达式的预算，直接换算成常量值。并对 Query 中的查询条件进行简化和转换，如去掉一些无用或显而易见的条件、结构调整等
Explain查看执行计划
语法
Explain sql语句
分组和排序的效率对比
分组需要先排序后去重,因此排序的效率高,分组的效率低
结果分析
id
-
代表一次查询的唯一ID
- 一次sql语句的执行 id相同从上到下，id不同由大到小
- 从图中可以看到 有两个 id相同都为2 此时执行顺序从上往下 还有个id为1 先大后小 id为2的都执行完毕后执行id为1的
- 子查询将导致多躺查询,能少用子查询就少用,查询的趟数反应了IO的次数
- sql语句中有几个 select id的最大值就为多少 id值相同表示同一趟查询
select_type
-
代表此处查询的类型
- SIMPLE : 本次查询是一次简单查询,没有使用子查询,没有union
- PRIMARY : 本次查询是一次主查询
- SUBQUERY : 本次查询是一次子查询
- UNION : 本次查询使用了 UNION
- DERIVED : 派生表
table
- 此次操作的是哪张表
partitions
- 分区
type
-
代表MySQL怎么带着这个表进行查询（连接）
-
system
- 此次查询直接返回结果(查询的是MySQL的系统信息) ,无需查询数据库
-
const
- 此次查询一次性(读一次索引数据)就查询出来了
-
eq_ref
-
和外表关联用到索引，而且主表的关联字段在外表只能搜索到唯一一个数据
- ref：引用
- eq：等值
- eq_ref：等值引用；多表联查的使用，A的数据和B是唯一关联
-
-
ref
- 代表是一个多值引用. 和外表关联两者都用到索引，而且主表的关联字段在外表能搜索到多个数据
-
range
-
索引字段进行了区间查询
- between and
- in (…)
-
-
index
-
全索引扫描,代表只需要遍历索引树就够了
- select 的 字段 必须是索引 (非聚蔟索引字段与聚蔟索引字段)
-
-
all
- 全表扫描
-
-
连接性能(由高到底)
- system -> const -> eq_ref -> ref -> index_merge -> range -> index -> all
possible_keys
- 可能用到索引的字段
key
- 查询实际用到的索引
key_len
-
实际用到的索引长度,字节数
-
计算公式
-
int
-
允许为NULL
- 4 + 1
-
不允许为NULL
- 4
-
-
bigint
-
允许为NULL
- 8 + 1
-
不允许为NULL
- 8
-
-
char(n)
-
允许为NULL
- 3 * n +1
-
不允许为NULL
- 3 * n
-
-
varchar(n)
-
允许为NULL
- 3 * n + 2(可变预留2个字节) +1
-
不允许为NULL
- 3 * n + 2
-
-
text(n)
-
允许为NULL
- 3 * n + 2(可变预留2个字节) +1
-
不允许为NULL
- 3 * n + 2
-
-
-
ref
- 显示出这个表和哪个表哪个列有引用关系，什么样的引用关系看type即可（ref、eq_ref）
rows
- 代表操作了这个表的多少行记录,越少越好
filtered
- 存储引擎给我们返回了多少行记录
Extra
-
MySQL给我们这次查询提供其他额外分析信息
-
Using filesort
- 使用文件排序； order by 后的字段没索引，或有索引用不上(出现这种情况应该对排序的字段建立索引)
-
Using where
- 查询带了where 条件
-
Using temporary
- 使用了临时表
-
Using index
-
索引覆盖
- 仅用索引就能得到所有数据了，不用回表查真实数据(select 的字段都是 索引的字段 不用回表查询就满足条件)
- 要查询的字段正好是非聚蔟索引的键和聚蔟索引的键
-
-
Backward 反向索引
- 对索引字段进行 降序排列
-
Using index condition
-
索引下推:
- 在对联合索引(二级索引 || 非主键索引)遍历过程中，对索引中包含的所有字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录之后再回表，可以有效的减少回表次数
- 列如对非聚蔟索引的二级索引字段进行排序时,就会使用到索引下推
- 注意: 索引下推是5.6之后的新特性
-
-
impossible where
- mysql判断出这个sql的where条件不可能满足
- 列如 where id =1 and id = 2 这个where条件不可能满足
-
using join buffer
- 关联的字段无索引,出现这个提示,应考虑给关联查询的字段添加索引
-
SQL优化
insert 插入优化 三个方面
批量插入时使用 insert into 表名 values ( ),( )不要多次顺序插入, 使用mybatis的动态sql
使用手动提交事务 ,不要每次插入一条数据后就自动提交事务,频繁的创建提交事务损耗性能
插入数据的主键有序,主键顺序插入的速度高于主键乱序插入的速度
主键优化
两种页现象
页分裂现象
当数据页一和数据页二的数据都是满的时候,此时乱序插入一个主键需要插在其中一页的中间,那么innodb将此页百分之五十的位置后的数据移动到新创建的一页数据上,然后再将乱序的主键插入其中,然后再将新创建的一页放到数据页一和数据页二中间,并用双向链表维护 其目的是为了维护叶子结点的有序性
页合并现象
innodb中删除索引数据的时候,叶子结点的数据将标记为被删除(具体可参考索引空洞问题),当被标记为已删除的数据占到此页数据的百分之五十时,innodb将判断是否可以将前后其中一页的数据合并 其目的是为了节省空间
主键优化三个方法
主键长度不宜过长,占用空间,产生更多页,导致多次IO
主键插入的时候,保持有序,避免产生页分裂
不要使用uuid或者其他自然主键如身份证
UUID随机,造成主键乱序,产生页分裂
UUID长度过长,占用空间
order by 优化
避免 Using filesort ,追求 Using index
对排序的字段建立索引
order by排序时,使用 sleect * 是大忌,只查询需要的字段
单路与双路排序
单路排序
是一次性取出满足条件行的所有字段，然后在 排序缓存 中进行排序
- 速度快,占用内存空间
双路排序
先根据相应的条件取出相应的排序字段和可以直接定位行 数据的行 ID，然后在 排序缓存 中进行排序，排序完后需要再次回表取回其它需要的记录；
- 速度慢,节省内存空间
group by 优化
分组的字段建立索引
limit 分页优化
通过 覆盖索引与子查询以及范围查询进行优化
例如 select * from t limit 1900000,10
方式一
select id from t order by id limit 1900000,10
- 首先查询要查询范围内的主键,使用覆盖索引
select t.* from t , ( select id from t order by id limit 1900000,10 ) t1 where t.id = t1.id
- 再通过子查询 进行主键 eq_ref查询
方式二
select id from t limit 1900000,1
- 首先进行 const 查询 获取范围内第一个 主键id
select * from t,(select id from t limit 1900000,1) t1 where t.id > t1.id LIMIT 0,10
- 通过 const,range 查询 最后分页
count 优化
MyISAM引擎把一个表的总行数存在了磁盘上,因此执行count(*)的时候会直接返回总行数
InnoDB则需要把数据从引擎中读出来,一行一行统计,不为nulll则进行按行累计,返回累计数 或者一个新表 再执行insert时,使用redis 把值count值加一 delete时把值减一
count(主键)
InnoDB引擎会遍历整张,把主键取出,然后返回给服务层,服务层拿到主键后 ,按行进行累加
count(字段)
没有not null约束
- InnoDB引擎会遍历整张,把字段取出,然后返回给服务层,服务层拿到主键后,判断是否为null,不为null,则按行进行累加
有not null约束
- InnoDB引擎会遍历整张,把字段取出,然后返回给服务层,服务层拿到主键后 ,按行进行累加
count(数字)
InnoDB引擎会遍历整张,不取值,服务器对于每一行都放进去一个对应的数字,直接按行累计
count(*) InnoDB引擎会遍历整张,不取值,服务器进行了专门的优,直接按行累计
count(非索引且没有进行 not null约束字段) 的字段时,特别注意 是会判断是否为null 为null则不累积
update优化
update 表名 set 字段名 = 值 where 字段名(该字段一定要加索引) = 值
更新的条件字段名一定要加索引,否则行锁将升级为表锁
MySQL主从复制
主从复制原理
slave开启线程从master读取binlog日志(二进制日志),拷贝到Readlog日志(中继日志)中,SQL线程再读取Readlog日志的内容
复制的基本原理
每个slave只能有一个master
每个slave都只能有一个唯一的服务器ID
每个master可以有多个slave
主机配置
修改核心配置文件my.cnf 中配置
server-id=1
log-bin=mysql-bin
binlog-ignore-db=mysql
binlog-ignore-db=infomation_schema
binlog-do-db=mytestdb
binlog_format=STATEMENT
主从所有配置项都配置在[mysqld]节点下，且都是小写字母
binlog_format
STATEMENT（默认）
- 语句级
- binlog会记录每次一执行写操作的语句,相对于ROW模式节省空间,但会产生数据不一致问题
- 列如主机执行 update tt set create_date=now() 由于从机的执行时间不一致,造成数据不一致
- 优点： 节省空间
- 缺点： 有可能造成数据不一致。
ROW
- 行级
- binlog会记录每次操作后每行记录的变化
- 优点：保持数据的绝对一致性。因为不管sql是什么，引用了什么函数，他只记录执行后的效果。
- 缺点：占用较大空间。
MIXED
- statement的升级版，一定程度上解决了，因为一些情况而造成的statement模式不一致问题
主机上建立帐户并授权slave
GRANT REPLICATION SLAVE ON . TO ‘slave’@‘%’ IDENTIFIED BY ‘123456’;
flush privileges;
grant all privileges on . to root@‘%’ identified by ‘root’; # 创建一个root 用户，并授权远程访问！
flush privileges 记下File和Position的值
查询master的状态: show master status
执行完此步骤后不要再操作主服务器MYSQL，防止主服务器状态值变化
从机配置
server-id=2
relay-log=mysql-relay