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怎么样才算熟悉mysql 怎么样才算熟悉多线程

IT技术索引

熟悉mysql是怎样一种体验我对mysql不熟悉，但是我觉得达到我认为的熟悉程度需要满足以下：
熟悉所有mysql特有的sql语句和数据类型 ， 比如mysql中分页用limit，对应的oracle用rownum之类的，不能写个sql还要去google一把
熟悉百分之八十mysql配置，包括mysql库中的那些配置数据表，配置文件等，知道这些配置可以解决那些问题；知道不同操作系统下的不同注意点 。
mysql的部署，主从 ， 主主从从
原生mysql的一些限制或者说特点，算经验值吧 。。比如单实例大小不要超过150G，带变成字段的数据表行数不要超过500万行等等
达到精通：
熟悉所有mysql的配置，包括数据库中的配置和配置文件的，能够针对不同的部署环境做出特定的调优，包括性能和安全
开始研究源代码，从源代码层面反推出一些特性
为了解决某个问题，至少知道从哪个地方切入修改源代码能解决
能够针对业务需求和mysql的特性，给出最合理的设计
以上，都是我吹牛X的，我自己也没达到熟悉的程度 ， 仅供参考 。
MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL1、InnoDB存储引擎
Mysql版本=5.5 默认的存储引擎怎么样才算熟悉mysql，MySQL推荐使用的存储引擎 。支持事务 ， 行级锁定，外键约束 。事务安全型存储引擎 。更加注重数据的完整性和安全性 。
存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中 。
InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读?。┖?互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新），对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句 ， InnoDB不会加任何锁 。
InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁 。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，实际效果跟表锁一样 。
（1）在不通过索引条件查询时 ， InnoDB会锁定表中的所有记录 。
（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录 ， 但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的 。
（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行 ， 但都是通过行锁来对数据加锁 。
优点：
1、支持事务处理、ACID事务特性怎么样才算熟悉mysql；
2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；
3、支持行级锁和外键约束；
4、可以利用事务日志进行数据恢复 。
5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改 ， 高并发是性能优于 MyISAM 。缺点是系统消耗较大 。
6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存 。
缺点：
因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表 。
使用场景：
(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况 。
2、 MyISAM存储引擎
MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎 。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统 。擅长与处理，高速读与写 。
功能：
（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表 ， 不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新 。
（2）支持表级锁定，不支持高并发；
（3）支持并发插入 。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；
优点：
1.高性能读?。?
2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；
缺点：
1、锁级别为表锁，表锁优点是开销?。铀欤蝗钡闶撬６却?nbsp;， 发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务 。
2、此引擎不支持事务，也不支持外键 。
3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；
使用场景：
(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁 ， 查询非常频繁；(3)没有事务 。
InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：
1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性） 。
2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可 。注意的是 ， 当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的 。
3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引 。
4、DELETE FROM table时 ， InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除 。
5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用 。
6、另外 ， InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表 。
1．索引概述
利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段 ， 某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引 。索引的关键字一定是排序的 。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法 。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描 ， 这样会导致查询效率极低、速度也极慢 。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源 。
2．索引种类
从索引的定义方式和用途中来看：主键索引 ， 唯一索引 ， 普通索引，全文索引 。
无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的 。索引是通过关键字找对应的记录的地址 。
以上类型的差异：对索引关键字的要求不同 。
关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分） 。
普通索引,index：对关键字没有要求 。
唯一索引,unique index：要求关键字不能重复 。同时增加唯一约束 。
主键索引,primary key：要求关键字不能重复 ， 也不能为NULL 。同时增加主键约束 。
全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词 。
PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个 。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引 。
3.索引原则
如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效 。
（1）列独立
如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧 。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id 1=10;
（2）左原则
Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头 。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;
复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要 ， 只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.
（3）OR的使用
必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引 。
（4）MySQL智能选择
即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大 。
4.索引的使用场景
（1）索引检索：检索数据时使用索引 。
（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引 ， 则可能使用到索引 。
（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时 ， 就不需要在数据区获取数据 ， 仅仅在索引区即可 。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取 。例如: select name from A where name like '小明%';
建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景 。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）
5.前缀索引
前缀索引是建立索引关键字一种方案 。通常会使用字段的整体作为索引关键字 。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录 。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引 。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引 。
6.索引失效
（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；
（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；
（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；
（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；
（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；
join 的两种算法：BNL 和 NLJ
NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：
select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a
SQL 执行时内部流程是这样的：
1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；
2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；
3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束 。
这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数 。假设这里 t1、t2都是1万行 ， 则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ ， 基于索引的嵌套循环联接） 。
如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引 ， 还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万 1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多 ， 扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；
BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；
1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；
2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束 。
这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万 1万 。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行 ， 总的内存计算次数等于1万*1万 。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据 ， 则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描 。
BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率 。
例如：
如果内层循环有100条记录 ， 外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中 ， 内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中 ， 接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集 。后续循环以此类推 ， 直到循环结束，将结果集发给client为止 。
可以发现，若用NLJ ， 则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数 。
JOIN 按照功能大致分为如下三类：
JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录 。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录 。
RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录 。
注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join 。
mysql 多表连接查询方式 ， 因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表 。
INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化 。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表 。
两表JOIN优化
a.当无order by条件时 ， 根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；
b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；
1）如果第一行的驱动表为a ， 则效率会非常高，无需优化；
2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表 。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN ， 还是要视情况而定 。
在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：
(1). on与 where的执行顺序
ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行 。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用 。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用 。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤 。
所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件 ， 减少Where的执行 。
(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同
即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉 。
(3).尽量避免子查询，而用join
往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候 ， 此时，我们应该避免复杂的子查询 。
（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段 ， 不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志 。
（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据 。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；
（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义 ， 是一定要杜绝的；
（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；
（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差 。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000 ， 20） b on a.id=b.id;
自学数据库MySQL需要注意哪些方面一、熟悉MySQL的运行环境
MySQL数据库是在Linux环境下运行的，建议先熟练Linux系统 。选定好架构模式之后就可以开始进入程序开发和数据处理的环节 。
二、有扎实的数据库理论知识
MySQL作为关系型数据库，在实际的应用中也要学会分析存储数据的关系型数据结构 ， 关系操作集合等 。只有对这些内容有一个明确的认识，在设计数据库字段、表与表的关系才能考虑周全，避免出现错误 。
三、熟练的SQL语言运用
任何一种数据库的学习，包括MySQL ， SQL语句都是位于核心部分的内容 。需要注意的是SQL语言的使用要力求简明扼要，能用一个select搞定的问题并不需要写更多的union 。所以在SQL语言的应用方面要注意高效 。
mysql到什么程度算精通精通：信手拈来，知其所以然 ， 再高点就是自己能够实现mysql的部分功能 。
熟悉：信手拈来 ， 使用上毫无障碍 。
了解：会使用基本常用语法，看得懂常用语句 。
入门：看得懂一些，也会写一点 。
酱油：啥都不会 。
如何熟练 mysql多看书 。少用工具，多在命令窗口下管理数据库 ， 自然而然就会熟悉的 。
mysql功能并不像Oracle那样复杂 。官方的帮助文档永远是最好的老师 。
经过一段时间的学习，你只要看几遍文档，好好操作，你离DBA就接进一步了 。
加油吧
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