數據庫(MySQL) 入門實踐

1 數據庫

存放數據的倉庫。例如你的帳號信息，訂單記錄等。

2 SQL

Structured Query Language，用於訪問和處理關係數據庫的標準的計算機語言。

按照功能又可分爲四大類；

1. DQL

   查詢語言，基本語句 SELECT；

2. DML

   操縱語言，主要有三種形式，INSERT、UPDATE 和 DELETE；

3. DDL

   定義語言，建立表、視圖、索引等，CREATE TABLE；

4. DCL

   控制語言，用來受權或回收某種特權，基本形式有 GRANT、 COMMIT 和 ROLLBACK；

3 NoSQL

Not Only SQL，泛指非關係型的數據庫，一般以鍵值對或者文檔形式存儲。例如 Redis、MongoDB。

關係型數據庫（MySQL）能經過外鍵創建表之間的聯繫，且相比 NoSQL 而言，還具有 ACID 特性。

但 NoSQL 操做無須 SQL 解析，讀寫性能較高，相比關係型數據庫來講，不用預設存儲結構，且自然支持分佈式存儲。

4 範式

數據庫知足必定要求的條件稱爲數據庫範式。又能根據程度的不一樣，簡稱爲第 N 範式。

1. 第一範式 1NF

   全部屬性不可再分，例如屬性 product 就不能分爲 title 和 price，能夠單獨設置兩個屬性 productTitle、productPrice；

2. 第二範式 2NF

   每張表都有一個屬性做爲惟一標識，其餘屬性徹底依賴該標識，例如自增主鍵ID；

3. 第三範式 3NF

   全部的非主屬性不依賴於其餘的非主屬性。例如訂單表中能夠關聯商品ID，但不該該關聯商品非主屬性 title 和 price 等；

爲了提升查詢效率，一般會添加冗餘字段，這也就違背了 3NF，也稱之爲反三範式。

5 MySQL

MySQL 是一個 Oracle 旗下的關係型數據庫，使用 SQL 語言進行增刪改查操做。

開源免費，性能也比較好，和 PHP、Java 等 Web 開發語言完美配合，在中小型企業應用很是普遍。

後續內容都是基於 MySQL 數據庫的前提下。

6 存儲引擎

常見的有 MyISAM 和 InnoDB 引擎；

引擎	默認版本	外鍵	鎖粒度	count(*)	事務
MyISAM	< 5.5	不支持	表鎖	變量存儲	不支持
InnoDB	>= 5.5	支持	行鎖	全表掃描	支持

7 事務

一條或多條 SQL 組成一個事務（transaction），具有 ACID 四個特性；

1. Atomicity 原子性

   一個事務內的全部操做，要麼所有完成，要麼所有失敗；

2. Consistency 一致性

   事務開始先後結束後不會破壞數據庫的完整性，也就是說寫入或修改的結構須要符合預設的規則；

3. Isolation 隔離性

   防止事務交叉執行時致使數據的不一致。根據隔離程度分爲 read uncommitted、read committed、repeatable read 和 serializable；

4. Durability 持久性

   事務結束後，對數據的修改是永久的；

事務交叉執行可能會形成「髒讀」、「幻讀」 和 「不可重複讀」；

• 髒讀

  一個事務讀取到另一個事務還未提交的數據；

• 不可重複讀

  一個事務內，屢次讀取同一數據返回結果不一樣；因爲在此期間在數據被其餘事務修改並已提交；

• 幻讀

  一個事務內，屢次讀取，返回不存在的記錄；因爲在此期間有其餘事務寫入數據；

	read uncommitted	read committed	repeatable read	serializable
髒讀	√	×	×	×
不可重複讀	√	√	×	×
幻讀	√	√	√	×

8 索引

數據庫的「目錄」，在數據量較大的狀況下，能夠極大地提升查詢效率。

常見的索引數據結構有 B+ 樹、Hash。以最經常使用的 B+ 樹爲例；

按照 B+ 樹存儲方式能夠把索引分爲兩大類；

1. 聚簇索引；

   葉子節點存放了一整行的信息；

2. 非聚簇索引；

   葉子節點存放的是對應那行數據的主鍵，和該索引的值；

爲何是 B+ 樹？

1. 磁盤代價低；
2. 查詢更加穩定；
3. 便於遍歷；
4. 支持範圍查詢；

一張結構爲 id，groupId，name 的 t_user 表，id 爲主鍵（聚簇索引），groupId 爲普通索引（非聚簇索引）。

select name from t_user where groupId = 123;

先在葉子節點上獲得對應的主鍵 id，而後再根據主鍵 id 獲得 name 的值，這種行爲稱之爲回表。

select groupId from t_user where groupId = 123;

直接在葉子節點上就能獲得 groupId 的值，不用回表操做，這種索引也被稱爲覆蓋索引。

按照功能類型又能夠把索引分爲三大類；

1. 普通索引；

   最基本的索引類型，沒有限制條件；

2. 惟一索引；

   保證索引字段的值惟一，容許有 NULL；主鍵是一種特殊的惟一索引，不容許有 NULL；

3. 聯合索引；

   多個字段組成一個索引，具備「最左前綴」的原則；

什麼是最左前綴？

a、b、c 三個字段組成聯合索引，那麼生效的列爲 a、ab、abc、ac。（等值判斷時順序可交換，範圍查詢時會中止匹配）

9 鎖

宏觀來看，鎖分爲兩種；行鎖可概括爲兩類；

1. 共享鎖（S）

   share，又稱爲讀鎖，已有 S 鎖，能夠加其餘 S 鎖，但不能加 X 鎖；

2. 排他鎖（X）

   exclusive，又稱爲寫鎖，X 與其餘任何鎖互斥；

InnoDB 是經過給索引項加鎖實現的行鎖，可分爲三種類型；

1. record lock

   行級鎖，鎖定對應索引項；

2. gap lock

   間隙鎖，鎖定索引項之間的間隙，左開右閉；

3. next-key lock

   前兩種的結合；

若是不經過索引項檢索數據，會鎖住整個表。

InnoDB 加鎖方法：

• 對於 UPDATE、DELETE、INSERT 自動加 X 鎖；
• 對於普通 SELECT 不會加任何鎖；
• SELECT ... LOCK IN SHARE MODE 顯示加 S 鎖；
• SELECT ... FOR UPDATE 顯示加 X 鎖；

查詢當前數據庫鎖狀態；

select * from information_schema.innodb_locks;

對於不一樣類型的索引，加鎖的方式也不同；

1. 普通索引

   加 next-key lock；

2. 惟一索引

   加 record lock；

因爲普通索引葉子節點存儲了主鍵，因此加鎖的字段是：普通索引 + 主鍵索引；

假設有以下數據表 t_ lock，其中 id 爲主鍵，xid 爲 普通索引；

+-----+----+
| xid | id |
+-----+----+
|   1 | 10 |
|   3 | 20 |
|   5 | 30 |
|   8 | 40 |
|  11 | 50 |
+-----+----+

給 (8, 40) 這條記錄加 X 鎖；

select * from t_lock where xid = 8 for update;

那麼根據 next-key lock 的定義，鎖住區間爲 (5, 30) 到 (8, 40)，(8, 40) 到 (11, 50) 這兩個區間；

便於理解我會合併爲一個區間 (5, 30) 到 (11, 50)。

按照因此排序規則，假設另插入 (xid, id) 記錄，那麼老是知足如下條件；

1. xid < 5；id 無限制；（正常）
2. xid = 5；id < 30；（正常）
3. xid = 5；id > 30；（阻塞）
4. xid > 5 && xid < 11；id 無限制；（阻塞）
5. xid = 11；id < 50；（阻塞）
6. xid = 11；id > 50；（正常）
7. xid > 11；id 無限制；（正常）

簡單圖示，當插入的數據落在這個區間則會阻塞，反之亦然；

10 RR 幻讀

上面事務章節描述 RR 會致使幻讀，MySQL 在 RR 下經過以下兩點規避掉了；

1. MVCC

   Multi-Version Concurrency Control，多版本併發控制。在普通 SELECT （快照度）時引入版本，同一個事務中只能讀取不大於當前版本的數據快照；

2. next-key lock

   須要加 X 鎖的操做（當前讀），加 next-key lock 能夠有效避免產生幻讀；

11 SQL 執行順序

根據建立時間升序，查找支付成功超過 3 單的用戶，須要去重；

select distinct t1.nickname
from t1 inner join t2
on t1.uid = t2.uid
where t2.pay_time > 0
group by t1.uid, t1.nickname
having count(*) > 3
order by t2.create_time
limit 10

1. from
2. on
3. join
4. where
5. group
6. having
7. order
8. select
9. distinct
10. limit

12 binlog

binlog 是 MySQL 最重要的日誌，記錄了全部的 DDL 和 DML 語句，主要目的是；

1. 主從複製；

   在 Master 開啓 binlog，並傳遞到 Slave 節點來達到 Master-Slave 數據一致性；

2. 數據恢復；

   經過 mysqlbinlog 恢復數據；

檢查 binlog 是否開啓；

show variables like 'log_bin';

編輯 mysql 配置文件/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf，開啓 binlog 功能；

[mysqld]
server-id=1
log-bin=/var/lib/mysql/mysql-bin

經常使用幾個命令；

• show master status;
• show binary logs;
• mysqlbinlog -v --start-position 2755 --stop-position 3076 mysql-bin.000003；

例如誤刪除了某條記錄；

1. 經過 mysqlbinlog 定位到誤操做的 position；
2. 經過 mysqlbinlog 定位到誤刪以前最先入庫的 position；
3. 截取中間 binlog 日誌， echo > db.sql 輸出到可執行 SQL 文件中；
4. 執行恢復數據便可；

可直接流式執行：mysqlbinlog -v --start-position 2432 --stop-position 2533 mysql-bin.000003 | mysql -uroot -p

mysqldump 是用來備份數據庫的，例如備份 db_test 數據庫；

mysqldump -h127.0.0.1 -uroot -p123456 db_test > db.sql

13 性能優化

1. 索引；

   給常常用做查詢條件，且區分度較高的字段創建索引；

2. 分頁查詢；

   where id > ${lastId} order by id limit ${size}，提升大表分頁效率；

3. 批量操做；

   批量插入用 insert into xxx values (xxx...), (xxx...)，批量更新用 case when id；

4. not null；

   null 會額外佔用空間，且 count(xxx) 不會參與統計，如果索引列 is not null 也會失效；