MySQL知识点总结 MySQL知识点总结

MyISAM和InnoDB区别

两者的对比：

是否支持行级锁 : MyISAM 只有表级锁(table-level locking)，而InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁。
是否支持事务和崩溃后的安全恢复： MyISAM 强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。但是InnoDB 提供事务支持事务，外部键等高级数据库功能。具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
是否支持外键： MyISAM不支持，而InnoDB支持。
是否支持MVCC ：仅 InnoDB 支持。应对高并发事务, MVCC比单纯的加锁更高效; MVCC只在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 两个隔离级别下工作; MVCC可以使用乐观(optimistic)锁和悲观(pessimistic)锁来实现; 各数据库中MVCC实现并不统一。推荐阅读：MySQL-InnoDB-MVCC多版本并发控制https://segmentfault.com/a/1190000012650596
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索引 MySQL索引使用的数据结构主要有BTree索引和哈希索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
MySQL的BTree索引使用的是B树中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
MyISAM: B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
InnoDB: 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。 PS：整理自《Java工程师修炼之道》
更多关于索引的内容可以查看文档首页MySQL目录下关于索引的详细总结。
事物的四大特性(ACID)

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原子性：事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
一致性：执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的；
隔离性：并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性：一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

并发事务带来哪些问题? 在典型的应用程序中，多个事务并发运行，经常会操作相同的数据来完成各自的任务（多个用户对统一数据进行操作）。并发虽然是必须的，但可能会导致以下的问题。

脏读（Dirty read）: 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。
丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称为丢失修改。例如：事务1读取某表中的数据A=20，事务2也读取A=20，事务1修改A=A-1，事务2也修改A=A-1，最终结果A=19，事务1的修改被丢失。
不可重复读（Unrepeatableread）: 指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
幻读（Phantom read）: 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。

不可重复度和幻读区别：

不可重复读的重点是修改比如多次读取一条记录发现其中某些列的值被修改，幻读的重点在于新增或者删除比如多次读取一条记录发现记录增多或减少了。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。
InnoDB 存储引擎在分布式事务的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
锁机制与InnoDB锁算法表级锁和行级锁对比：

表级锁： MySQL中锁定粒度最大的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM和 InnoDB引擎都支持表级锁。
行级锁： MySQL中锁定粒度最小的一种锁，只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。

InnoDB存储引擎的锁的算法有三种：

Record lock：单个行记录上的锁
Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身

innodb对于行的查询使用next-key lock
Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题
当查询的索引含有唯一属性时，将next-key lock降级为record key
Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内，而这会导致幻读问题的产生
5.有两种方式显式关闭gap锁：（除了外键约束和唯一性检查外，其余情况仅使用record lock） A. 将事务隔离级别设置为RC B. 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1

MySQL 高性能优化建议

尽量做到冷热数据分离,减小表的宽度

MySQL 限制每个表最多存储 4096 列，并且每一行数据的大小不能超过 65535 字节。
减少磁盘 IO,保证热数据的内存缓存命中率（表越宽，把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的 IO）；
更有效的利用缓存，避免读入无用的冷数据；
经常一起使用的列放到一个表中（避免更多的关联操作）。

优先选择符合存储需要的最小的数据类型

原因：
列的字段越大，建立索引时所需要的空间也就越大，这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少，在遍历时所需要的 IO 次数也就越多，索引的性能也就越差。
方法：
a.将字符串转换成数字类型存储,如:将 IP 地址转换成整形数据
MySQL 提供了两个方法来处理 ip 地址
?inet_aton 把 ip 转为无符号整型 (4-8 位)
?inet_ntoa 把整型的 ip 转为地址
插入数据前，先用 inet_aton 把 ip 地址转为整型，可以节省空间，显示数据时，使用 inet_ntoa 把整型的 ip 地址转为地址显示即可。
b.对于非负型的数据 (如自增 ID,整型 IP) 来说,要优先使用无符号整型来存储
原因：
无符号相对于有符号可以多出一倍的存储空间
VARCHAR(N) 中的 N 代表的是字符数，而不是字节数，使用 UTF8 存储 255 个汉字 Varchar(255)=765 个字节。过大的长度会消耗更多的内存。

避免使用 TEXT,BLOB 数据类型，最常见的 TEXT 类型可以存储 64k 的数据

建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中
MySQL 内存临时表不支持 TEXT、BLOB 这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，在排序等操作时，就不能使用内存临时表，必须使用磁盘临时表进行。而且对于这种数据，MySQL 还是要进行二次查询，会使 sql 性能变得很差，但是不是说一定不能使用这样的数据类型。
如果一定要使用，建议把 BLOB 或是 TEXT 列分离到单独的扩展表中，查询时一定不要使用 select * 而只需要取出必要的列，不需要 TEXT 列的数据时不要对该列进行查询。
TEXT 或 BLOB 类型只能使用前缀索引
因为MySQL[1] 对索引字段长度是有限制的，所以 TEXT 类型只能使用前缀索引，并且 TEXT 列上是不能有默认值的

如何选择索引列的顺序建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
【MySQL知识点总结】?区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）
?尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）
?使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）
对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引覆盖索引的好处：
?避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询，减少了 IO 操作，提升了查询效率。
?可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。
超 100 万行的批量写 (UPDATE,DELETE,INSERT) 操作,要分批多次进行操作 1.大批量操作可能会造成严重的主从延迟
主从环境中,大批量操作可能会造成严重的主从延迟，大批量的写操作一般都需要执行一定长的时间，而只有当主库上执行完成后，才会在其他从库上执行，所以会造成主库与从库长时间的延迟情况

binlog 日志为 row 格式时会产生大量的日志
大批量写操作会产生大量日志，特别是对于 row 格式二进制数据而言，由于在 row 格式中会记录每一行数据的修改，我们一次修改的数据越多，产生的日志量也就会越多，日志的传输和恢复所需要的时间也就越长，这也是造成主从延迟的一个原因
避免产生大事务操作
大批量修改数据，一定是在一个事务中进行的，这就会造成表中大批量数据进行锁定，从而导致大量的阻塞，阻塞会对 MySQL 的性能产生非常大的影响。
特别是长时间的阻塞会占满所有数据库的可用连接，这会使生产环境中的其他应用无法连接到数据库，因此一定要注意大批量写操作要进行分批