Mysql知识梳理
数据类型
// todo
存储引擎
InnoDB
- InnoDB是是Mysql默认的事务性存储引擎
- InnoDB才有MVCC来支持高并发,并且实现了四个标准的隔离级别,默认级别是可重复读
- InnoDB存储引擎下的表是基于聚簇索引建立的,对主键的查询性能有很高的提升
MyISAM
- 提供了大量的特性,包括全文索引、压缩、空间函数等
- 不支持事物和行级锁
InnoDB与MyISAM的比较
InnoDB:支持事物、在线热备份、行锁
MyISAM:支持全文索引、地理空间索引
索引
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,所以索引本质上是一种数据结构
索引分类
- B-Tree索引
B-Tree索引是大多数Mysql存储引擎默认的索引类型
使用B-Tree索引后,不用再进行全表扫描,只需要对树进行搜索即可,因此查找速度会快很多
可以指定多个列作为索引列,多个索引列共同组成键
B-Tree 索引适用于全键值、键值范围和键前缀查找,其中键前缀查找只适用于最左前缀查找
除了用于查询,还可以用于排序和分组 - 哈希索引
基于哈希表的实现,优点是查询非常快
在Mysql中只有Memory存储引擎支持哈希索引 - 空间索引(R-Tree)
MyISAM存储引擎支持空间索引,可以用于地理数据存储 - 全文索引
MyISAM存储引擎支持全文索引,用于查找文本中的关键字,而不是直接比较索引中的值
索引的优点
- 加快数据查询方式,提高数据库查询性能
- 大大减少了服务器需要扫描的数据量
- 帮助服务器避免进行排序和创建临时表
- 将随机 I/O 变为顺序 I/O
索引的缺点
- 实际上索引也是一张表,该表保存了主键与索引字段,并指向实体表的记录,所以索引列也是要占用空间的。
- 虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行insert,update和delete。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息。
- 索引只是提高效率的一个因素,如果你的MySQL有大数据量的表,就需要花时间 研究建立最优秀的索引,或优化查询语句。
创建索引的两种方式
-
create index
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)
-
alter table
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name (column_list)
操作索引
以articles的type字段为例
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_type ON articles (type);
-- 删除索引
drop index idx_type on articles
-- 查看索引
show index from articles
使用索引的时机
一般情况下,在where或join子句中出现的列需要添加索引。但是,因为MySQL只对<
,<=
,=
,>
,>=
,between
,in
,以及某些时候的like才会使用索引(使用like时,以通配符%
和_
查询时,MySQL不会使用索引)
-
哪些情况下需要创建索引
- 主键自动建立唯一索引
- 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
- 查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引
- 单键/组合索引的选择问题(在高并发下倾向组合索引)
- 查询中排序的字段,排序字段通过索引去访问将大大提高排序速度
- 查询中统计或分组字段
-
哪些情况下不需要创建索引
- 表记录太少,网上有建议2000为界限,2000以下不创建
- 经常增删改的表(因为每次增删改不仅要操作数据还要操作索引)
- where条件用不到的字段
- 数据重复且分布平均的字段,索引的选择性较低,即当前字段不重复的索引值与表中当前字段的记录数比值,值越大越不建议建索引
创建索引技巧
-
给维度高的列创建索引
- 数据列中不重复值出现的个数,数量越高,维度越高
- 重复数据会降低维度
- 给纬度高的列创建索引,比如用户表的
年龄
维度就高于性别
- 性别这种低纬度的列不适合建索引
- 对where,on,group by,order by中出现的列使用索引
- 对较小的数据列使用索引,这样会使索引文件更小,同时内存中也可以装载更多的索引建
- 为较长的字符串使用前缀索引
- 不要过多创建索引,过多的索引会增加额外的磁盘空间,对DML操作速度影响很大,因为每增删改查一次就得重新建立索引
- 使用组合索引,可以减少文件索引大小,在使用时速度要优于多个单列索引
使用索引的注意事项
- 索引不会包含有Null值的列,所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL
-
使用短索引
- 对字符串列进行索引,如果可能应该指定一个前缀长度
-
索引列排序
- MySQL查询只使用一个索引,因此如果where子句中已经使用了索引的话,那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作;尽量不要包含多个列的排序,如果需要最好给这些列创建复合索引。
- 不在索引列进行运算操作
- 建组合索引的时候,区分度最高的在最左边
索引优化
-
独立的列
在查询时,索引不能是表达式的一部分,也不能是函数的参数,否则无法使用索引
-
前缀索引
对于blob,text,varchar类型的列,必须使用前缀索引,只索引开始的部分字符
-
多列索引
在需要使用多个列作为条件查询时,使用多列索引比使用单列索引性能要好
-
索引列的顺序
在写查询语句时,将选择性强的列放在前面
join语句的优化
left join是由左边决定的,左边一定都有,所以右边是我们的关键点,建立索引要建右边的。当然如果索引在左边,可以用右连接。
尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环次数:“永远用小结果集驱动大的结果集”
避免索引失效
- 最佳左前缀法则:如果查询中使用了多个索引列,要遵循最左前缀法则,指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中列。
- 不在索引列上做任何操作(计算、函数、(自动/手动)类型转换),会导致索引失效而转向全表扫描。
-
where条件的列
=
的判断放在比较运算符>
、<
等的左边,放在比较运算符右边的索引会失效
比如:select * from user where username="saboran" and age > 18 and mobile = "18862612345"
其中username、age、mobile都有索引,但是只有username和age的索引会生效,mobile索引用不到
- select查询时尽量减少
select *
操作,用需要的字段代替*
- 在使用
!=
或者<>
的时候无法使用索引,会导致全表扫描 - is null 和 is not null 也无法使用索引
-
like 以通配符开头,mysql索引会失效变成全表扫描
所以最好用右边通配符匹配like 'tssk%'
如果要使用两边通配符匹配,则将like条件放在最后一个
比如:select age from users where a = 3 and b = 4 and c like "%abcd%";
这样a、b、c都有索引的话,a、b用的上,c用不上
- 字符串不加单引号索引会失效
- 少用or,用它连接时会索引失效
- 避免子查询,使用join
一般性建议
- 对于单键索引,尽量选择针对当前查询语句过滤性更好的索引作为查询条件
- 在选择组合索引时,当前query中过滤性最好的索引放在where条件的位置越靠前越好
- 尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的
查询性能优化
Explain
用来分析SQL语句,分析结果中比较重要的字段有:
- select_type:查询类型,有简单查询、联合查询和子查询
- key:使用的索引
- rows:扫描的行数
减少返回的列
慢查询主要是因为访问了过多数据,除了访问过多行之外,也包括访问了过多列。最好不要使用select *
语句,要根据需要选择查询的列
减少查询的行
最好使用limit
语句取出想要的那些行,还可以建立索引来减少条件语句的全表扫描
常用函数
数学函数
-
ABS(x) // 返回x的绝对值
select abs(age) from users limit 1; -- 18
-
BIN(x) // 返回x的二进制数
select bin(age) from users limit 1; -- 10010
-
CEILING(x) // 返回大于x的最小整数值
SELECT CEILING (19.1) ; -- 20
-
FLOOR(x) // 返回小于x的最大值
SELECT floor (19.1) ; -- 19
-
RAND() // 返回0到1的随机数
SELECT rand() ; -- 0.8320153586864615 随机数
-
ROUND(x,y) // 返回参数x的四舍五入的y位小数值
SELECT ROUND(100.123456,3); -- 100.123
聚合函数(常用与group by从句的select查询中)
-
AVG(col) // 返回指定列的平均数
select avg(age) from users ; -- 14.0000
-
COUNT(col) // 返回指定列中非null值的个数
SELECT count(id) from users ; -- 2
-
MIN(col) // 返回指定列的最小值
select min(age) from users ; -- 10
-
MAX(colcol) // 返回指定列的最大值
select max(age) from users ; -- 18
-
SUM(col) // 返回指定列所有值的和
select sum(age) from users ; -- 28
-
GROUP_CONCAT(col) // 返回由属于一组的列值连接组合而成的结果
select GROUP_CONCAT(age) from users ; -- 18,20
字符串函数
-
CONCAT(s1,s2,s3,sn) // 将s1,s2,s3,sn连接为字符串
select CONCAT(id,age,name) from users limit 1; -- 118安小下
-
CONCAT_WS('|') // 将s1,s2,s3,sn连接为字符串,并使用
|
分隔,|
可以替换为任意分隔符SELECT CONCAT_WS('|',id,name,age) from users limit 1; -- 1|安小下|18
日期和时间函数
-
CURDATE()/CURRENT_DATE() // 返回当前日期
SELECT CURRENT_DATE(); -- 2018-03-08
-
CURTIME()/CURRENT_TIME() // 返回当前时间
SELECT CURRENT_TIME(); -- 08:54:15
-
DATE_FORMAT(date,fmt) // 按照fmt格式,格式化date
SELECT DATE_FORMAT(CURRENT_DATE(),'%Y/%m/%d'); -- 2018/03/08
-
DAYOFWEEK(date) // 返回date为一周之内的第几天,从0开始,0代表第一天
SELECT DAYOFWEEK(CURRENT_DATE()); -- 5
-
DAYOFMONTH(date) // 返回date为一月之内的第几天
SELECT DAYOFMONTH(CURRENT_DATE()); -- 8
-
DAYOFYEAR(date) // 返回date为一年之内的第几天
SELECT DAYOFYEAR(CURRENT_DATE()); -- 67
-
DAYNAME(date) // 返回date的星期名
SELECT DAYNAME(CURRENT_DATE()); -- Thursday
-
FROM_UNIXTIME(timestimps,fmt) // 时间戳转成fmt格式的字符串时间
SELECT FROM_UNIXTIME(1520500384,"%Y/%m/%d"); -- 2018/03/08
-
HOUR(time) // 返回time的小时值(0-23)
SELECT HOUR('20:10'); -- 20
-
MINUTE(time) // 返回time的分钟值(0-59)
SELECT HOUR('20:10'); -- 10
-
MONTH(date) // 返回date的月份值(1-12)
SELECT MONTH(CURRENT_DATE()); -- 3
-
MONTHNAME(date) // 返回date的月份名
SELECT MONTHNAME(CURRENT_DATE()); -- March
-
NOW() // 获取当前日期和时间
SELECT NOW(); -- 2018-03-08 09:26:55
-
WEEK(date) // 返回日期date为一年中的第几周
SELECT WEEK(CURDATE()); -- 9
-
YEAR(date) // 返回日期date的年份
SELECT YEAR(CURDATE()); -- 2018
加密函数
- MD5(str) // 计算字符串str的MD5检验值
- PASSWORD(str) // 返回字符串str的加密版本,这个加密是不可逆的
- SHA(str) // 计算字符串str的安全散列算法检验值
控制流程函数
// todo
格式化函数
- INET_ATON(ip) // 返回ip代表额数字
- INET_NTOA(num) // 返回数字代表的ip
Distinct去重
单独的distinct只能放在开头
-- 会报错
select id,DISTINCT(name) from test;
-- 不会报错
select DISTINCT(name) from test;
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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