mysql入门必备
发布时间：2022-08-09 11:24:39 所属栏目：MySql教程 来源：互联网
导读：自己对mysql的一点理解吧，当然技术有限，就借鉴的一些大佬的文章，希望能帮助到大家！(￣▽￣)ノ 1.什么是mysql？ mysql是关系型数据库，比较常见的关系型数据库有mysql/oracle/sql server/sqlite ；存数据使用的是表，这样的话结构比较固定，易于维护，我
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自己对mysql的一点理解吧，当然技术有限，就借鉴的一些大佬的文章，希望能帮助到大家！(￣▽￣)ノ 1.什么是mysql？ mysql是关系型数据库，比较常见的关系型数据库有mysql/oracle/sql server/sqlite ；存数据使用的是表，这样的话结构比较固定，易于维护，我们通常使用crud去操作表中的数据；这里的crud就是insert,delete,update,select 与之相对的是非关系型数据库，如redis/mongoDB,是一种key-value形式的存储，不理解的可以简单的看作json那样存储的； 至于两者之间的优缺点可以简单参考这个大哥的博客 2.mysql中的sql语言有几种？ 在mysql中，有4种语言： （1）DDL -- Data Definition Language，中文是数据库定义语言，也就是create(创建数据库或者数据表),alter(修改数据表相关信息),drop(删除数据库或者数据表)这几个常用关键字， 只有创建表的时候，或者我们后期需要给表加索引之类的可能会用到，平常用的比较少 （2）DML-- Data Manipulation Language，中文是数据库操作语言，这个也就是我们常用的crud操作，注意，我们还需要记住一个explain关键字，这个explain是用于分析你写的sql语句执行效率的一个好用的工具，可以查看到有没有使用到索引等信息 （3）一笔带过 DCL：数据库控制语言，例如Grant —为用户授予权限 revoke–撤回授权权限 TCL：事务控制语言，例如Commit --保存已完成的内容，rollback —回滚 3.什么sql最影响mysql效率？ 不考虑读写分离的情况下，最影响mysql的效率的就是查询语句，也就是你写的那一大串的select xx from xx这种，所以我们一般就是优化查询语句； 4.如何分析sql的执行效率呢？ 我们要找到一些执行的很慢的sql，首先我们需要开启mysql的慢查询日志，设置时间限制，当超过这个时间限制的就记录到日志文件中，然后我们就用下面这种方式分析就ok了！那么怎么开启慢查询日志呢？看这里 使用explain查看sql的执行计划,如下所示，有兴趣的可以看看执行计划中每个字段的意思，例如possible_keys 表示可能使用的索引，key 表示实际使用的索引等等，有兴趣的可以看看这个大哥的博客 注：还有一种更加细致的分析sql性能消耗的，使用show profile，有兴趣的可以看看这个 5.通常如何优化查询sql呢？ 从上面我们知道了如何分析一条sql中的效率，最常用的优化方案便是加索引； 6.索引是什么？ 索引是个什么东西呢？这里涉及到数据结构中的一个B+树，索引在磁盘中是以文件的形式存在，其实可以看做一张表，也是会占用物理空间的！！！ 通俗易懂一点的解释就是书籍目录：在word文档中目录肯定也是占物理空间的对吧，而且我们点击目录就可以直接跳转到对应的正文处，所以我们可以大概的知道索引可能存的是实际数据的物理地址空间(后面也可以存实际的数据哦！取决于引擎) 那么问题来了，所有索引都是这么存的吗？ 7.索引的分类 以innodb为例，索引分为两种： （1）聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引，一个表只能有一个。 （2）非聚集（unclustered）索引，也叫稀疏索引，或者叫做普通索引，多个。 看名字就觉得想放弃了，其实聚集索引就是主键索引，其他的索引都叫做非聚集索引(比如联合索引，唯一索引啥的，这些都是非聚集索引的逻辑分类) 8.两种索引的不同之处 首先说一下mysql中innodb存数据的方式，首先我们要有这么一个想象的画面，数据库表的数据，都是存放在聚集索引下面的，下面画个图就了解了： 有这么一张表，id是主键(这里有个地方需要注意，对于innodb引擎，如果我们在建表语句那里有指定主键，那么就ok，没有指定主键，mysql就会偷偷的创建一个主键索引，我们是看不到的，表中也没有) 那么主键索引应该就是这样的，下图所示，这个时候实际的数据就是存到主键索引的叶子节点中的！ 现在问题来了，那么非聚集索引是怎么存的呢？例如我把上表中name字段添加索引... 然后我们思考，非聚集索引的结构也是b+树，和聚集索引一样，不同的是叶子节点中村的就不是实际的数据了，而是主键的值； 我们首先查询到叶子节点的主键的值，然后通过这个主键的值再到聚集索引中查询一次，才能拿到真正的数据！也就是说，通过非聚集索引查数据，一般要查询两次才行！第一次查询出来的是主键的值，第二次通过主键的值去聚集索引中查询实际的数据(用专业一点的词语叫做回表)； 为了更清晰的理解聚集索引和非聚集索引，我在网上偷了一张比较好理解的图(可惜不是b+树，但是原理一样)，如下所示，左边是聚集索引，叶子节点存的是实际的数据；右边是非聚集索引，存的是聚集索引的值； 9.是否所有的非聚集索引查询的时候都需要查询两次呢（知识点：覆盖索引）？ 在第8点中说了一般是查询两次，通常有 "一般" 这种词语就说明还有特殊情况； 例如还是以上面的那个表为例，首先给name添加索引，那么看看这个sql：select id from user where name = "小王"； 首先这个sql肯定会走非聚集索引name，找到叶子节点的存的id为1，这时你觉得还需要把1拿去再去查一次聚集索引么？肯定不需要啊，因为我们sql中只需要这个id就行了啊，已经查询出来了，为什么还要去把那一条数据查询出来呢？ 这个时候只需要查询一次就ok了，专业名词叫做覆盖索引，专业解释为：如果一个索引包含(或覆盖)所有需要查询的字段的值，称为‘覆盖索引’，即只需扫描索引而无须回表。 （编辑：呼伦贝尔站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
