MySQL数据库教程-叩钉壹刻

整体介绍

对于数据库而言，需要关注的侧重点有所改变，主要是一下几点：

技能掌握程度：熟练使用和掌握、熟悉数据库维护、熟悉数据库优化。
数据库常考点：基础概念、基础特性、SQL语句、存储引擎、索引、优化、集群分库分表、底层原理实现。
数据库掌握点：SQL语句、事务、存储引擎、索引、SQL优化、锁、日志、主从复制、读写分离、分库分表。

MySQL数据库教程主要分为三个部分：1.基础篇；2.进阶篇；3.运维篇。

基础篇中主要学习的内容有：MySQL概述、SQL、函数、约束、多表查询、事务。
进阶篇中主要学习的内容有：存储引擎、Linux安装MySQL、索引、SQL优化、视图/存储过程/触发器、锁、InnoDB核心、MySQL管理。
运维篇中主要学习的内容有：日志、主从复制、分库分表、读写分离。

基础篇

1. MySQL概述

1.1 数据库介绍

数据库涉及到的相关概念：

名称	全称	简称
数据库	存储数据的仓库，数据是有组织的进行存储	DataBase（DB）
数据库管理系统	操纵和管理数据库的大型软件	DataBase Management System（DBMS）
SQL	操作关系型数据库的编程语言，定义了一套操作关系型数据库统一标准	Structured Query Language（SQL）

主流数据库的排行榜：

国内数据库的排行榜：

1.2 数据库下载

数据库下载地址： MySQL :: Download MySQL Installer

Windows 环境下，MySQL8.0.34下载地址： https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQLInstaller/mysql-installer-community-8.0.34.0.msi

Windows 环境下，通过命令启动或停止MySQL服务：

# 开启MySQL服务
net start mysql服务名称

# 停止MySQL服务
net stop mysql服务名称

Windows 环境下，通过命令连接MySQL服务：

# 连接MySQL数据库  <-- 需要在系统环境中，给path配置上MySQL的bin目录
mysql [-h 127.0.0.1] [-p 3306] -u root -p

1.3 数据模型

用户操作：用户 -> DBMS -> DB；用户通过数据库管理系统（数据库软件）访问数据库的数据内容。

MySQL数据库属于关系型数据库（RDBMS）。

关系型数据库：建立在关系模型基础上，由多张相互连接二维表组成的数据。

关系型数据库的特点：

使用表存储数据，格式统一，便于维护
使用SQL语言操作，标准统一，使用方便

2. SQL

SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾

SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性

MySQL数据库的SQL语句不区分大小写，关键字建议使用大写。

SQL语句的注释可以分为：单行注释和多行注释

单行注释： -- 注释内容 或 # 注释内容 （#号注释是MySQL特有）
多行注释： /* 注释内容 */

SQL语句的分类：DDL、DML、DQL、DCL

分类	全称	说明
DDL	Data Definition Language	数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库，表，字段）
DML	Data Manipulation Language	数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL	Data Query Language	数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL	Data Control Language	数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的访问权限

2.1 数据类型

MySQL中的数据类型有很多，主要分为三类：数值类型、字符串类型、日期时间类型。

MySQL的整数数值类型：

类型	大小	有符号（signed）范围	无符号（unsigned）范围	描述
tinyint	1 byte	(-128,127)	(0,255)	小整数值
smallint	2 bytes	(-32768,32767)	(0,65535)	大整数值
mediumint	3 bytes	(-8388608,8388607)	(0，16777215)	大整数值
int/interger	4 bytes	(-2147483648,2147483647)	(0,4294967295)	大整数值
bigint	8 bytes	(-2^63,2^63-1)	(0,2^64-1)	极大整数值

MySQL的浮点数数值类型：

类型	大小	有符号（signed）范围	无符号（unsigned）范围	描述
float	4 bytes	(-3.402823466 E+38,3.402823351 E+38)	0，(1.175494351 E-38，3.402 823466 E+38)	单精度浮点数值
double	8 bytes	(-1.7976931348623157 E+308，-2.2250738585072014 E-308)，0，(2.2250738585072014 E-308，1.7976931348623157 E+308)	0，(2.225073858507201 4 E-308，1.7976931348623157 E+308)	双精度浮点数值
decimal		依赖于M(精度)和D(标度)的值	依赖于M(精度)和D(标度)的值	小数值(精确定点数)

MySQL的字符串类型：

类型	大小	描述
char	0 - 255 bytes	定长字符串
varchar	0 - 65535 bytes	变长字符串
tinyblob	0 - 255 bytes	不超过255个字符的二进制数据
tinytext	0 - 255 bytes	短文本字符串
blob	0 - 65535 bytes	二进制形式的长文本数据
text	0 - 65535 bytes	长文本数据
mediumblob	0 - 16777215 bytes	二进制中等长度文本数据
mediumtext	0 - 16777215 bytes	中等长度文本数据
longblob	0 - 4194967295 bytes	二进制形式的极大文本数据
longtext	0 - 4194967295 bytes	极大文本数据

MySQL的日期时间类型：

类型	大小	范围	格式	描述
date	3	1000-01-01 至 9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
time	3	-838:59:59 至 838:59:59	HH:MM:SS	时间值或持续时间
year	1	1901 至 2155	YYYY	年份
datetime	8	1000-01-01 00:00:00 至 9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
timestamp	4	1970-01-01 00:00:01 至 2038-01-19 03:14:07	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值，时间戳

2.2 DDL语句

DDL（Data Definition Language，数据定义语言），用来定义数据库对象（数据库，表，字段）。

数据库操作：

查询数据库：

# 查询所有数据库
show databases;

# 查询当前数据库
select database（）;

创建数据库：

create database [if not exists] 数据库名 [default charset 字符集] [collate 排序规则];

删除数据库：

drop database [if exists] 数据库名;

选择数据库：

use 数据库名;

数据库表操作：

查询数据库表：

# 查询当前数据库的所有表
show tables;

# 查询数据库表的字段信息
desc 表名;

# 查询数据库表的建表语句
show create table 表名;

创建数据库表：

create table 表名(
  字段1 字段1类型 [comment 字段1注释],
  字段2 字段2类型 [comment 字段2注释],
  字段3 字段3类型 [comment 字段3注释],
  ...
  字段n 字段n类型 [comment 字段n注释],
)[comment 表注释];

修改数据库表名：

alter table 表名 rename to 新表名;

删除数据库表：

# 包含数据库表结构
drop table [if exists] 表名;

# 保留数据库表结构
truncate table 表名;

数据库表字段操作：

添加数据库表字段：

alter table 表名 add 字段名 类型(长度) [comment 字段注释] [约束];

修改数据库表字段：

# 修改数据库表字段类型
alter table 表名 modify 字段名 新数据类型(长度);

# 修改字段名和字段类型
alter table 表名 change 旧字段名 新字段名 类型(长度) [comment 字段注释] [约束];

删除数据库表字段：

alter table 表名 drop 字段名;

2.3 DML语句

DML（Data Manipulation Language，数据操作语言），用来对数据库表中的数据进行增删改（insert、update、delete）。

添加数据库表数据：

# 给指定的字段添加数据
insert into 表名 (字段名1,字段名2,...) values (值1,值2,...)

# 给全部字段添加数据
insert into 表名 values (值1,值2,...);

# 批量给某些字段添加数据值
insert into 表名 (字段名1,字段名2,...) values (值1,值2,...),(值1,值2,...),(值1,值2,...);

# 批量添加所有字段的值
insert into 表名 values (值1,值2,...),(值1,值2,...),(值1,值2,...);

添加数据时，指定的字段顺序需要与值的顺序一一对应；字符串和日期类型的数据应该包含在引号中；插入的数据大小，应该在字段的规定范围内。

修改数据库表数据：

update 表名 set 字段名1 = 值1, 字段名2 = 值2,... [where 条件];

修改数据时，修改的条件可以有、也可以没有；如果没有条件，则会修改整张表的所有数据。

删除数据库表数据：

delete from 表名 [where 条件];

删除数据时，删除的条件可以有、也可以没有；如果没有条件，则会删除整张表的所有数据。

删除的语句不能删除某个字段，如果要删除某个字段可以使用update修改该字段的值为默认空状态。

2.3 DQL语句

DQL（Data Query Language，数据查询语言），用来查询数据库表中表的记录（select）。

查询数据库表记录的编写的语法格式：

select 字段列表 from 表名列表
where 条件列表
group by 分组字段列表 having 分组后条件列表
order by 排序字段列表
limit 分页参数

查询并展示多个字段：

# 查询某些字段列
select 字段1,字段2,字段3,... from 表名;

# 查询所有字段列
select * from 表名;

查询结果设置别名：

select 字段1 [as 别名1],字段2 [as 别名2],... from 表名;

查询结果进行去重展示：

select distinct 字段列表 from 表名;

查询结果进行条件筛选展示：

select 字段列表 from 表名 where 条件列表;

条件列表里可以分为逻辑运算符和比较运算符；逻辑运算符是连接每个条件，而比较运算符是每个条件的筛选依据。

逻辑运算符	功能
and 或 &&	并且（多个条件同时成立）
or 或\|\|	或者（多个条件任意一个成立）
not 或 !	非，不是

比较运算符	功能
>	大于
>=	大于等于
<	小于
<=	小于等于
=	等于
<> 或 !=	不等于
between … and …	在某个范围之内（含最小值，最大值）
in(…)	在in之后的列表中的值，多选一
like 占位符	模糊匹配（`_`匹配单个字符，`%`匹配任意个字符）
is null	匹配的字段值为null

查询结果进行聚合函数计算展示：

 select 聚合函数(字段列表) from 表名;

聚合函数是将一列数据作为一个整体，进行纵向计算，所有的null值是不参与计算。

常见的聚合函数如下表格所示：

函数	功能
count	统计数量
max	最大值
min	最小值
avg	平均值
sum	求和

查询结果进行分组展示：

select 字段列表 from 表名 [where 条件] group by 分组字段名 [having 分组后过滤条件]

此处，where 和 having是有所区别的，主要区别有以下两点：

执行时机不同：where 是在分组之前进行过滤，不满足 where条件的，是不进行参与分组；having是在分组之后，对分组之后的结果进行过滤。
判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断；而 having可以对聚合函数的结果进行判断。

where、聚合函数、having三者执行顺序：where > 聚合函数 > having

一般情况下，分组之后，查询的字段为聚合函数和分组字段。如果为其它字段，可能无任何意义。

查询结果进行排序展示：

select 字段列表 from 表名 order by 字段1 排序方式1, 字段2 排序方式2;

排序方式有两种：ASC - 升序（默认值）；DESC - 降序。

多个字段进行排序时，当第一个字段相同时，才会根据第二个字段进行排序。

查询结果进行分页展示：

select 字段列表 from 表名 limit 起始索引，查询记录数;

起始索引从0开始，*起始索引=（查询页码 - 1）每页显示记录数。

分页查询时数据库的方言，不同的数据库有不同的实现。

MySQL中的分页查询标识是 limit。如果查询的是第一页数据，起始索引是可以省略的。简写为 limit 10。

DQL编写顺序和DQL的执行顺序比较：

DQL编写顺序：select 字段列表、from 表名列表、where 条件列表、group by 分组字段列表 having 分组后条件列表、order by 排序字段列表、limit 分页参数。

DQL执行顺序：from 表名列表、where 条件列表、group by 分组字段列表 having 分组后条件、select 字段列表、order by 排序字段列表、limit 分页参数。

2.5 DCL语句

DCL（Data Control Language，数据控制语言），用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限

数据库的用户操作：

查询数据库的所有用户：

# 进入mysql数据库
use mysql;

# 访问mysql数据库的user数据库表
select * from user;

创建数据库的用户：

create user '用户名'@'主机名' identified by '密码';

修改数据库的用户密码：

alter user '用户名'@'主机名' identified with mysql_native_password by '新密码';

删除数据库的用户：

drop user '用户名'@'主机名';

数据库的用户权限操作：

查看用户具有的权限：

show grants for '用户名'@'主机名';

授予用户的某些权限：

grant 权限列表 on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';

撤销用户的某些权限：

revoke 权限列表 on 数据库名.表名 to '用户名'@'主机名';

在授予或撤销用户权限时，存在多个权限用 , 分割；数据库名和表名可以使用 * 进行通配，代表所有数据库或者数据库表。

3. 函数

函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或者代码。

MySQL中执行函数的方法：select 函数(参数)

MySQL中的函数主要分为：字符串函数、数值函数、日期函数、流程函数。

3.1 字符串常用函数

函数名称	功能
CONCAT(s1,s2,…,sn)	字符串拼接，将s1,s2,…sn拼接成一个字符串
LOWER(str)	将字符串str全部转为小写
UPPER(str)	将字符串str全部转为大写
LPAD(str,n,pad)	左填充，用字符串pad对str左边进行填充，达到n个字符串长度
RPAD(str,n,pad)	右填充，用字符串pad对str右边进行填充，达到n个字符串长度
TRIM(str)	去掉字符串头部和尾部的空格
SUBSTRING(str,start,len)	返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串

3.2 数值常用函数

函数名称	功能
CEIL(x)	向上取整
FLOOR(x)	向下取整
MOD(x,y)	返回x/y的模
RAND()	返回0-1内的随机数
ROUND(x,y)	将参数x的四舍五入的值，保留y位小数

3.3 日期常用函数

函数名称	功能
CURDATA()	返回当前日期
CURTIME()	返回当前时间
NOW()	返回当前日期和时间
YEAR(date)	获取指定date的年份
MOUTH(date)	获取指定date的月份
DAY(date)	获取指定date的日期
DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)	返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值
DATEDIFF(date1,date2)	返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数

3.4 流程函数

在SQL语句中实现条件筛选，从而提高语句的执行效率。

函数名称	功能
IF(value,t,f)	如果value为true，则返回t，否则返回f
IFUNLL(value1,value2)	如果value1不为NULL，返回value1，否则返回value2
CASE WHEN [expr1] THEN [res1] … ELSE [default] END	如果expr1为true，返回res1，… 否则返回default默认值
CASE [expr] WHEN [val1] THEN [res1] … ELSE [default] END	如果expr的值等于val1，返回res1，…否则返回default默认值

4. 约束

约束是作用于数据库表字段上的规则，用于限制存储在数据库表中的数据。主要是保障数据库中数据的正确性、有效性和完整性。

约束的类型：

约束名称	功能	关键字
非空约束	限制该字段的数据不能为null	NOT NULL
唯一约束	保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的	UNIQUE
主键约束	主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一	PRIMARY KEY 自增：AUTO_INCREMENT
默认约束	保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值	DEFAULT
检查约束（8.0.16版本之后）	保证字段值满足一个条件	CHECK
外键约束	用于两张表的数据之间建立连接，保证数据的一致性和完整性	FOREIGN KEY

约束主要是作用于数据库表字段上，因此，在创建表/修改表的时候均可以添加相应的约束条件。

从使用对象的角度可以将约束划分为：数据库表本身约束和数据库表外键约束。

数据库表本身约束：是用于自身数据表，单表内部的约束条件。包含约束有：非空约束、唯一约束、主键约束、默认约束、检查约束。

数据库表外键约束：是用于两张数据表之间的关联，保障数据的一致性和完整性

添加数据库表外键：

# 创建表的时添加外键
create table 表名(
  字段名 数据类型,
  ...
  [CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表(主表列名)
);

# 单独添加表的外键
alter table 表名 add contraint 外键名称 foreign key (外键字段名) references 主表(主表列名);

添加外键的更新/删除行为：

alter table  表名 add constraint 外键名称 foreign key (外键字段名) references 主表(主表列名) on update 更新行为 on delete 删除行为;

更新/删除的行为：

行为关键字	描述
NO ACTION	当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新。(与RESTRICT一致)
RESTRICT	当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新。(与NO ACTION一致)
CASCADE	当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有，则也删除/更新外键在子表中的记录
SET NULL	当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为NULL（要求子表中该外键不能设置为非空约束）
SET DEFAULT	父表有变更时，子表将外键列设置成一个默认的值（Innodb不支持）

5. 多表查询

由于表与表之间根据实际的需求及模块之间的关系，所以存在了以下三种关系：

一对多（多对一）：实现方式 -> 在多的一方建立外键，指向一的一方的主键。
多对多：实现方式 -> 建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键。
一对一：实现方式 -> 在任意一方加入外键，关联另一方的主键，并设置外键为唯一约束 unique。

多表查询是指从多张表中查询数据。但查询结果会产生笛卡尔积，为了保证数据的有效性，需要消除无效的笛卡尔积。

笛卡尔积是指在数学中A、B两个集合的所有组合情况。

多表查询的分类：

连接查询
1. 内连接：相当于查询A、B集合的交集部分数据。
2. 外连接：
  - 左外连接：查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据。
  - 右外连接：查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据。
3. 自连接：当前表与自己的连接查询，自连接必须使用表别名
子查询：标量子查询、列子查询、行子查询、表子查询

5.1 内连接

内连接：查询多张表的交集部分

内连接查询的语法格式：

# 隐式内连接
select 字段列表 from 表1,表2 where 条件...;

# 显式内连接
select 字段列表 from 表1 [inner] join 表2 on 连接条件...;

5.2 外连接

外连接查询的语法格式：

# 左外连接： 相当于查询表1（左表）的所有数据，包含表1和表2交集部分的数据
select 字段列表 from 表1 left [outer] join 表2 on 条件...;

# 右外连接： 相当于查询表2（右表）的所有数据，包含表1和表2交集部分的数据
select 字段列表 from 表1 right [outer] join 表2 on 条件...;

5.3 自连接

自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询

自连接查询的语法格式：

select 字段列表 from 表1 别名1 join 表1 别名2 on 条件...;

5.4 联合查询

union、union all 查询，是把多次查询的结果合并起来，形成一个新的查询结果集

联合查询的多表的列数和字段类型必须保持一致。

union 和 union all 之间的区别：

union 会对合并之后的数据进行去重。
union all 会将全部的数据直接合并在一起。

联合查询的语法格式：

select 字段列表 from 表1...
union [all]
select 字段列表 from 表2...;

5.5 子查询

子查询，又称为嵌套查询，SQL语句中嵌套SELECT语句

子查询的一般语法格式：

select * from t1 where column1 = (select column1 from t2);

子查询外层的语句可以是 insert / update / delete / select 的任意一个。

根据子查询的结果可以分为：

标量子查询：子查询结果为单个值。
列子查询：子查询结果为一列。
行子查询：子查询结果为一行。
表子查询：子查询结果为多行多列。

根据子查询位置可以分为：

在 where 之后
在 from 之后
在 select 之后

标量子查询：

子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等），是单一最简单的形式，这种子查询称为标量子查询。

常用的操作符：=、<>、>、>= 、< 、<=

列子查询：

子查询返回的结果是一列（可以是多行），这种子查询称为列子查询。

常用的操作符：in、not in、any、some、all

操作符号	描述
IN	在指定的集合范围之内，多选一
NOT IN	不在指定的集合范围之内
ANY	子查询返回列表中，有任意一个满足条件即可
SOME	与ANY等同，使用SOME的地方都可以使用ANY
ALL	子查询返回列表的所有值都必须满足

行子查询：

行子查询返回的结果是一行（可以是多列），这种子查询称为行子查询。

常用的操作符：=、<>、in、not in

表子查询：

子查询返回的结果是多行多列，这种子查询称为表子查询。

常用的操作符：in

6. 事务

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体向系统提交或撤销请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

MySQL的事务在默认情况下是自动提交的。即当执行一条DML语句，MySQL会立即隐式的提交事务。

MySQL事务操作命令：

开启事务：start transaction 或 begin
提交事务：commit
回滚事务：rollback

事务的四大特性：

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
一致性（Consistency）：事务完成时，必须是所有的数据都保持一致状态。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立。
持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据改变就是永久的。

事务并发时遇到的问题：

问题	描述
脏读	一个事务读到另一个事务还没有提交的数据
不可重复读	一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同，称之为不可重复读
幻读	一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据之前，又发现这行数据已经存在了，好像出现了幻影

事务隔离级别：

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
Read uncommitted	√	√	√
Read committed	×	√	√
Repeatable Read（默认）	×	×	√
Serializable	×	×	×

MySQL中事务的查看和设置：

-- 查看事务隔离级别
select @@transaction_isolation;

-- 设置事务隔离级别
set [session|global] transaction isolation level [read uncommitted|read committed|repeatable read|serializable];

进阶篇

1. 存储引擎

1.1 体系结构

MySQL的体系结构如下图所示：

连接层是处在最上层一些客户端和连接服务，主要完成一些类似于连接处理、授权认证及相关的安全方案。服务器也会为安全接入每个客户端验证它所具有的操作权限。（连接池）

服务层是主要完成大多数核心服务功能，如SQL接口、缓存的查询、SQL的分析和优化、部分内置函数的执行。所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如过程函数等。（SQL接口、解析器、查询优化器、缓存）

引擎层是真正的负责MySQL中数据的存储和读取，服务器通过API和存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有不同的功能，可以根据实际情况，来选择合适的存储引擎。（可插拔式存储引擎）

存储层是将数据存储在文件系统上，并完成与存储引擎的交互。（系统文件、文件和日志）

1.2 存储引擎

存储引擎是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。

存储引擎是基于数据库表的，而不是基于数据库的，所以存储引擎也成为表类型。

声明存储引擎，在创建表的时候：

create table 表名(
  字段1 字段1类型 [comment 字段1注释],
  ...
  字段n 字段n类型 [comment 字段n注释]
)engine = innodb [comment 表注释];

查看当前MySQL数据库支持的存储索引：

show engines;

上图是在8.0.30数据库中查询的结果。主要关注的存储引擎有：InnoDB、MyISAM、MEMORY。

InnoDB存储引擎：

InnoDB存储引擎是一种兼顾高可靠和高性能的通用存储引擎，在MySQL5.5之后，InnoDB是默认MySQL存储引擎。

InnoDB存储引擎的特点：

DML操作遵循ACID特性，支持事务。
行级锁，提高并发访问性能。
支持外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性。

InnoDB存储引擎文件格式：xxx.ibd文件 -> xxx代表的表名。

InnoDB存储引擎在MySQL8.0以上的版本是每张表都会对应一个 xxx.ibd 的表文件，存储该表的表结构（frm - 早期， sdi）、数据和索引。配置参数： innodb_file_per_table

-- 查看 innodb_file_per_table 参数值
show variables like 'innodb_file_per_table';

在InnoDB存储引擎下，通过存储的ibd文件查看表结构信息的命令：ibd2sdi ibd文件（在命令行终端执行）

InnoDB逻辑存储结构：表空间（TableSpace）-> 段（Segement）-> 区（Extent）-> 页（Page）-> 行（Row）。

行（Row）：有Trx id, Roll pointer, col...；存储事务ID，回滚指针，列信息。
页（Page）：磁盘操作的最小单元，固定大小16k。
区（Extent）：固定大小1M。

MyISAM存储引擎：

MyISAM存储引擎是MySQL早期的默认存储引擎。

MyISAM存储引擎的特点：

不支持事务，不支持外键
支持表锁，不支持行锁
访问速度快

MyISAM存储引擎文件格式：xxx.sdi -> 存储表结构信息；xxx.MYD -> 存储数据；xxx.MYI -> 存储索引。

MEMORY存储引擎：

MEMORY存储引擎的表数据存储在内存中，由于受到硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。

MEMORY存储引擎特点：

内存存放
hash索引（默认）

MEMORY存储引擎文件格式：xxx.sdi -> 存储表结构信息。

InnoDB、MyISAM和MEMORY之间的对照关系：

特点	InnoDB	MyISAM	Memory
存储限制	64TB	有	有
事务安全	支持	-	-
锁机制	行锁	表锁	表锁
B+tree索引	支持	支持	支持
Hash索引	-	-	支持
全文索引	支持（5.6版本之后）	支持	-
空间使用	高	低	N/A
内存使用	高	低	中等
批量插入速度	低	高	高
支持外键	支持	-	-

InnoDB、MyISAM、Memory存储引擎应用场景：

InnoDB存储引擎是MySQL默认的存储引擎，支持事务、外键。适用于对于事物的完整性有比较高的要求；在并发条件下要求数据的一致性；数据除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作。

MyISAM存储引擎适用于以读写操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作；对事物的完整性、并发性要求不是很高。（可以选择MongoDB代替）

MEMORY存储引擎适用于将所有数据保存在内存中，访问速度快。通常用于临时表及缓存。MEMORY的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。（可以使用Redis替代）

2. Linux安装MySQL

Linux环境为： CentOS8.2 X86架构下，MySQL版本： 8.0.34

MySQL的目录规划：

根目录： /mysql/
安装包目录： /mysql/install/
安装目录： /mysql/mysql8.0/

CentOS8.2 X86环境下，安装MySQL8.0.34：

步骤1：下载MySQL的rpm包

MySQL的rpm包下载页面： MySQL :: Download MySQL Community Server

MySQL的8.0.34 rpm包下载链接： https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm-bundle.tar

步骤2：上传MySQL的rpm安装包至MySQL安装包目录

# 进入MySQL安装包目录
cd /mysql/install/

# 上传rpm安装包， 通过rz选择本机的rpm包进行上传（实现linux和windows之间的文件传输）
rz

步骤3：解压MySQL的rpm安装包至MySQL安装目录

tar -zxf mysql-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm-bundle.tar -C /mysql/mysql8.0

步骤4：安装MySQL的rpm安装包

解压之后各rpm包的含义如下：

必须安装的rpm包如下：

# 进入MySQL安装目录
cd /mysql/mysql8.0/

# 按照下列顺序一次安装rpm包
rpm -ivh mysql-community-common-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-plugins-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-icu-data-files-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-server-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

可选安装的rpm包如下：

# 安装mysql-community-debuginfo
rpm -ivh mysql-community-debuginfo-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

# 安装mysql-community-server-debug
rpm -ivh mysql-community-server-debug-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

# 安装mysql-community-devel
rpm -ivh mysql-community-devel-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

# 安装mysql-community-test
rpm -ivh mysql-community-test-8.0.34-1.el8.x86_64.rpm

步骤5：启动MySQL系统服务

# 启动MySQL服务
systemctl start mysqld

# 开机自启MySQL
systemctl enable --now mysqld

步骤6：查看MySQL的root用户临时密码

通过rpm包安装的MySQL，在控制台是没有日志信息。MySQL的日志信息在/var/log/mysqld.log

grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log

步骤7：修改root用户临时密码

# 使用临时密码登录MySQL数据库
mysql -u root -p 

# 修改root密码
alter user 'root'@'localhost' identified by 'root新密码';

-- 查看当前密码策略
show variables like 'validate_password.%';

MySQL远程访问配置：

步骤1：配置root的远程连接信息

-- 创建远程用户信息
create user 'root'@'%' identified with mysql_native_password by '远程访问密码';

-- 授予该远程用户的相关权限，这里默认所有的权限，所有表空间
grant all privileges on *.* to 'root'@'%';

步骤2：测试远程访问MySQL

MySQL安装信息：

通过上述操作步骤后，可以进行远程访问MySQL数据库。MySQL数据库安装的相关信息如下：

数据库目录： /var/lib/mysql/
配置文件目录： /usr/share/mysql-8.0/
MySQL系列命令目录： /usr/bin/
my.cnf文件路径： /etc/my.cnf
数据存储目录： /var/lib/mysql/

3. 索引

索引（index）是帮助MySQL高效获取数据和数据结构（有序）。在数据之外，数据库还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据。通过这些引用就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

对比未使用索引的数据而言，使用索引的优缺点如下：

优点	缺点
提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本	索引列也是需要占用空间的
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗	索引大大提高了查询效率，同时却降低了更新表的速度，如对表进行 `insert`、`update`、`delete`时，效率降低

3.1 索引结构

MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有着不同的结构，主要包含以下几种：

B+ tree 索引：常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引。
Hash 索引：底层数据结构是用哈希表实现的，只有精确匹配索引列的查询才是有效的，不支持范围查询。
R-tree（空间索引）：空间索引是MyISAM引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少。
Full-text（全文索引）：是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。类似于Lucene、 Solr、 ES。

上述四种索引类型在InnoDB、 MyISAM、 MOMERY三种存储引擎中支持情况：

索引	Innodb	MyISAM	Memory
B+ Tree 索引	支持	支持	支持
Hash 索引	-	-	支持
R-tree（空间索引）	-	支持	-
Full-text（全文索引）	5.6版本之后支持	支持	支持

一般默认情况下，在MySQL中所说的索引，是指的B+ tree组织的索引

B+ tree 索引：

B+ tree的演变过程：

二叉树：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能会大大降低。大量数据情况下，层级较深，检索速度慢。
红黑树（自发形成二叉树）：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
B- tree（多路平衡二叉树）：每个节点最多可以存最大度数（max-degree）-1个KEY。即每个节点的数据个数/key=最大度数 - 1，每个节点的指针树<= 最大度数。
B+ tree（是B- tree的变种）：与B- tree的区别： a. 所有的数据都会出现在叶子节点； b. 叶子节点形成一个单向链表。

MySQL中索引结构对B+ tree进行了优化，在原本B+ tree的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，这样就形成了带有顺序指针的B+ tree，提高了区间访问的性能。

Hash 索引：

哈希索引就是采用一定的Hash算法，将键值换算成新的Hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在Hash表中。如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，它们就产生了Hash冲突（也就称为Hash碰撞）。Hash碰撞可以通过链表解决。

Hash索引的特点：

Hash索引只能用于对比比较（=、in），不支持范围查找（between，>，<，...）。
无法利用Hash索引完成排序操作
查询效率高，通常只需要一次检索就可以，效率通常高于B+ tree索引。

MySQL中，支持Hash索引的是MEMORY存储引擎，而InnoDB存储引擎具有自适应Hash功能。B+ tree索引会在在指定条件下自动构建。

InnoDB存储引擎选择使用B+ tree索引结构的原因：

相对于二叉树而言，B+ tree层级更少，搜索效率更高。
B- tree的叶子节点和非叶子节点都会保存数据。所以如果使用B- tree，会导致一页中存储的键值减少，指针也会随之减少，要想与B+ tree保持同等量的数据，只能增加树的高度，会导致性能降低。
相对于Hash索引，B+ tree支持范围匹配和排序操作。

3.2 索引分类

MySQL中索引分类：

分类	含义	特点	关键字
主键索引	针对于表中主键创建的索引	默认自动创建，只能有一个	PRIMARY
唯一索引	避免同一个表某个数	可以有多个	UNIQUE
常规索引	快读定位特定数据	可以有多个
全文索引	全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引的值	可以有多个	FULLTEXT

在InnoDB存储引擎中，按照索引的存储形式，可以分以下两种：

分类	含义	特点
聚集索引（Clustered Index）	将数据存储和索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据	必须有，而且只有一个
二级索引（Secondary Index）	将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键	可以有多个

在InnoDB存储引擎中，聚集索引在每个数据库表的选取规则：

如果该数据库表中存在主键，则主键索引就是聚集索引。
如果该数据库表中不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
如果该数据库表中既没有主键也没有合适的唯一主键索引，则InnoDB存储引擎会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引。

数据库表查询可能会涉及到回表查询。回表查询：先通过二级索引查询出当前行的主键值，再通过聚集索引查询当前行数据。

3.3 索引操作

创建表索引：

create [unique|fulltext] index index_name on table_name(index_col_name,...);

查看表索引：

show index from table_name;

删除表索引：

drop index index_name on table_name;

3.4 SQL性能分析

是否使用索引、索引效率的优劣都需要一定的指标进行衡量和体现

SQL执行频率
慢查询日志
profile详情
explain执行计划

SQL执行频率：

在MySQL客户端中，通过 show [session|global] status 命令可以查看服务器状态信息。通过 show global status like 'Com______' 命令，来查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次。

show global status like 'Com_______';

慢查询日志：

慢查询日志主要是记录了所有执行时间超过指定时间（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

在MySQL中，慢查询日志默认是关闭的（查看状态：show variables like 'slow_query_log'），需要在MySQL的配置文件my.cnf中进行配置。

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1

# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

对MySQL的配置文件my.cnf配置完成后，需要重启MySQL服务器（重启命令：systemctl restart mysqld），所有慢查询的日志记录在/var/lib/mysql/localhost-slow.log文件中。

profile详情：

profile详情能够在SQL优化时帮助了解SQL执行在各阶段的情况。在MySQL中，profile默认情况下时关闭的。

查看profile状态：

select @@have_profiling;

开启profile，通过set语句在session/global级别开启profiling：

set profiling = 1;

查看profile记录的信息：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;

-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;

-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

explain执行计划：

在SQL查询时，判断当前SQL的优化粒度。explain/desc sql语句会对当前执行的SQL进行解析，并返回以下字段：

字段名	含义
id	select 查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行）
select_type	表示select的类型，常见的取值有：`SIMPLE`（简单表，即不适用表连接或者子查询）、`PRIMARY`（主查询，即外层的查询）、`UNION`（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、`SUBQUERY`（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
type	表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
possible_key	显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个
Key	实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引
Key_len	表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，再不巡视精确性的前提下，长度越短越好
rows	MySQL认为必须要查询的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不是准确的
filtered	表示返回结果的行数占读取行数的百分比，filtered的值越大越好
Extra	额外信息，在优化过程中也需要参考

3.5 索引使用

最左前缀法则：

如果使用了联合索引，在使用时，需要遵循最左前缀法则。

最左前缀法则是指从查询索引的最左列开始，不跳过索引中的某一列。如果存在跳跃某一列时，索引将会从跳过的字段后面索引失效。

特例：查询索引的列的顺序可以不对应，只要所有查询索引的列都存在即可，且没有其它字段。

范围查询：

在联合索引中，出现范围查询（>、<）时，范围查询右侧的列表就会失效。如果想使用，尽可能在业务允许的情况下使用≥、≤进行判断。

索引列运算：

不能在索引列上进行运算操作，否则索引将会失效。

字符串不加引号：

字符串类型字段使用时，不加引号，索引将会失效。

模糊查询：

如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。

如果是头部模糊匹配，索引将会失效。

or连接条件：

用or分隔开的条件，如果or前的条件中的所有列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

用or分隔开的条件，如果or前后的都有使用索引，那么该SQL就是会使用索引。

数据分布影响：

如果MySQL评估使用索引比全表慢，则不使用索引。

SQL提示：

SQL提示是优化数据库的一个重要的干预手段。简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的

建议使用某个索引：

select 字段列 from 表名 use index(索引名) where 字段列 比较/逻辑符号 字段值

忽略使用某个索引：

select 字段列 from 表名 ignore index(索引名) where 字段列 比较/逻辑符号 字段值

强制使用某个索引：

select 字段列 from 表名 force index(索引名) where 字段列 比较/逻辑符号 字段值

覆盖索引：

尽量使用覆盖索引（查询使用索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到），减少全字段查询。

使用了覆盖索引并且不需要查询索引外的其它字段时，会在explain执行计划中的Extra字段中显示： using where;using index（不需要回表查询）。

使用了覆盖索引但是还需要查询索引外的其它字段时，会在explain执行计划中的Extra字段中显示： using index condition（需要回表查询）。

前缀索引：

当字段类型为字符串（varchar，text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，索引时也会浪费大量的磁盘IO，影响查询效率。此时就可以将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

创建前缀索引：

-- n代表前缀的个数
create index 索引名 on 表名(列名(n));

前缀长度n：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高查询效率则也越高。唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

-- 全长度的索引选择性
select count(distinct 字段列)/count(字段列) from 表名;

-- 前n长度的索引选择性
select count(distinct strsub(字段列,0,n))/count(字段列) from 表名;

单列索引与联合索引:

单列索引：即一个索引只包含单个列
联合索引：即一个索引包含了多个列

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询。

联合索引的数据结构是根据联合索引创建的顺序，如果前一个相同，则按照后一个排序。依次进行。

3.6 索引设计原则

针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
针对于常作为查询条件 where、排序 order by、分组 group by操作的字段建立索引
尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高
如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率
要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率
如果索引列不能存储NULL值，在创建表时使用NOT NULL约束。当优化器知道每一列是否包含NULL值时，可以更好地确定哪个索引最有效的用于查询

4. SQL优化

4.1 插入数据

批量插入数据，一般一次最多不要超过1000条：

insert into 表名 values(字段列1,字段列2,...,字段列n);

手动提交事务：

start transaction;
insert into 表名 values(字段列1,字段列2,...,字段列n);
insert into 表名 values(字段列1,字段列2,...,字段列n);
insert into 表名 values(字段列1,字段列2,...,字段列n);
...
insert into 表名 values(字段列1,字段列2,...,字段列n);
commit;

主键顺序插入：

-- 主键乱序插入：10,3,5,1,2,9,7,6,4,8
-- 主键顺序插入：1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

-- 主键顺序插入的效率 > 主键乱序插入

大批量插入数据：如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时就可以使用MySQL数据库提供的load指令。

-- 客户端连接数据库服务时，加上参数 --local-infile
mysql -u root -p --local-infile

-- 查看数据库是否打开--local-infile参数(默认：0,关闭)
select @@local_infile;

-- 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile=1;

-- 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
load data local infile 'sql文件路径' into table '表名' fields terminated by '行内分割符号' lines terminated by '行间分割符号'

4.2 主键优化

数据组织方式：

在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（index organized table，IOT）。

页分裂：

页可以为空，也可以填充一半，也可也填充100%。每个页包含了2 - N行数据（如果一行数据过大，就会行溢出），根据主键排列。页分裂主要存在主键乱序插入的情况。

页合并：

当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除，并且它的空间变得允许被其它记录声明使用。

当页中删除的记录达到MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找靠近的页（前或后），看看是否可以将两个页合并以优化空间使用。

MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定。

主键设计原则：

满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度。
插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用AUTO_INCREMENT自增主键。
尽量不要使用UUID做主键或者是其它自然主键，如身份证号，会导致二级索引的存储过大。
业务操作时，避免对主键的修改。

4.3 排序优化

排序 order by可能会在解析执行计划中的Extra字段中显示：Using filesort。尽量在该字段中显示 Using index 或 back index scan这两种效率相对较高。

排序 order by，在Extra中可能出现的信息：

Using filesort：通过表的索引或者全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序都叫FileSort排序。
Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为Using index。不需要额外排序，操作效率高。
back index scan：索引的逆序扫描。

排序优化策略：

根据字段建立合适的索引（一般多为联合索引），多个写字段排序时，也要遵循最左前缀法则，所有顺序必须一一对应。
尽量使用覆盖索引。
在多个字段进行排序时，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC），创建索引时就需要指明字段的索引顺序。
如果不可避免出现filesort，大数据量排序时，可以适当增加排序缓冲区大小sort_buffer_size（默认256K），查看缓冲区大小：show variables like 'sort_buffer_size';

4.4 分组优化

分组 group by可能会在解析执行计划中的Extra字段中显示：Using temporary。尽量在该字段中显示 Using index 这种效率相对较高。

分组 group by，在Extra中可能出现的信息：

Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为Using index。不需要额外排序，操作效率高。
Using temporary：使用临时表，效率比较低。

分组优化策略：

在分组操作时，可以通过索引来提高效率。
在分组操作时，也需要满足最左前缀法则。最左边的条件也可以是在where之后

4.5 分页优化

分页 limit时，如果在数据量的前提下，会出现深翻页的现象，导致查询时间过长。

分页优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好的提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。

4.6 总行数优化

求取数据库表中当前总记录行，在InnoDB存储引擎和MyISAM存储引擎中的差异：

InnoDB存储引擎：没有单独记录在磁盘中，因此，查询数据库表中当前总记录行数时，需要把数据一行一行的从存储引擎里面读取出来，然后累计计数。
MyISAM存储引擎：会把一个表的总行数存在了磁盘上，因此，查询数据库表中当前记录行数时，会直接返回该存储值，效率很高。

总行数优化思路：自己进行计数。

在InnoDB存储引擎中，聚合函数 count()，对于返回的结果集，一行一行判断，如果其参数不为NULL，累计值就加1，否则不加，最终返回累计值。

在InnoDB存储引擎中，聚合函数 count()的具体形式： count(*)、 count(主键)、 count(字段)、 count(1)。

count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键ID值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接进行累加（主键不可能为null）。
count(字段)：
- 没有NOT NULL约束：InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为NULL，不为NULL，计数累加。
- 存在NOT NULL约束：InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加。
count(1)：InnoDB存储引擎会遍历整张表，但不取值，服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加。
count（*）：InnoDB存储引擎不会把字段取出来，而是做了专门的优化，不取值，服务层直接进行累加。

在InnoDB存储引擎中，聚合函数 count()具体形式之间的效率关系：count(字段) < count(主键) < count(1) ≈ count(*)，所以,在没有特殊要求下，尽量使用 count(*)。

4.7 更新优化

在InnoDB存储引擎中，为了避免锁从行级锁升级为表级锁，尽量在更新 update的条件上加入对应的索引。

在InnoDB存储引擎中，行锁是针对索引加的锁，而不是针对于记录加的锁，并且该索引不能失效，否则将会从行级锁升级为表级锁。

5. 视图/存储过程/触发器

5.1 视图

视图（view）是一种虚拟存在的表。视图中的数据在数据库中实际存在，行和列数据来定义查询中使用的表，并且是在生成视图时动态生成的。

视图（view）只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以，在创建视图时，主要是在创建这条DQL语句。

视图（view）的系列操作：

创建视图：

create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with [cascaded|local] check option]

查看视图：

-- 查看创建视图语句
show create view 视图名称;

-- 查看视图数据
select * from 视图名称...;

修改视图：

-- 通过create or replace 进行修改
create [or replace] view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with [cascaded|local] check option]

-- 通过alter进行修改
alter view 视图名称[(列名列表)] as select语句 [with [cascaded|local] check option]

删除视图：

drop view [if exists] 视图名称 [,视图名称]...;

视图中的检查选项 with [cascaded|local] check option：

当在创建视图使用检查选项后，该视图在进行插入、更新、删除操作时，都会对其进行校验，使其符合视图的定义。

视图的创建可以基于另一个视图，为了保持视图间的一致性，会检查视图之间的依赖规则。所以，cascaded 和 local 是会在视图间进行传递。

检查选项有：cascaded 和 local，默认值为：cascaded。

cascaded：创建视图时设置了 with check option 或者 with cascaded check option 检查选项，那么在插入数据时，需要判断当前视图的条件外，还需要判断引用视图的条件是否满足，直到引用的是基表为止；满足个条件后才可插入，反之抛出异常。
local：创建视图时设置了 with local check option 检查选项，那么在插入数据时，需要判断该视图的条件，之后判断引用的视图是否存在检查选项，如果有则继续判断，反之不进行判断；满足各条件后才可插入，反之抛出异常。

视图中的数据是可以更新的，前提是视图中的行于基本表中的行之间必须是一对一的关系。

创建视图时，如果包含以下任意一项，则视图是不可更新：

聚合函数或者窗口函数（sum()、 min()、 max()、 count()等）。
去重 distinct。
分组 group by。
筛选 having。
联合查询 union 或 union all。

使用视图的优点：

简单：视图不仅可以简化对数据的理解，也可以简化操作。可以将经常使用的查询定义为视图，从而避免以后每次操作指定全部的条件。
安全：数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定列上，通过视图只能查询和修改他们所能见到的数据。
数据独立：视图可以帮助用户屏蔽真实表结构带来的影响。

5.2 存储过程

存储过程是指事先经过编译并且存储在数据库中的一段SQL语句的集合。调用存储过程可以简化开发人员的工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，可提高数据库处理的效率。

存储过程的思想就是数据库SQL语言层面代码的封装和重用。

存储过程的特点：

封装和复用。
可以接收参数，也可以返回数据。
减少网络交互，提升效率。

存储过程的系列操作：

由于数据库管理工具会自动区分语句结束符和存储过程结束，如果在MySQL命令行中可以通过 delimiter进行指定语句的结束符号。示例：delimiter $$，以$$进行语句结尾。

创建存储过程：

create procedure 存储过程名称([参数列表])
begin
  -- SQL语句
end;

调用存储过程：

call 名称([参数]);

查看存储过程：

-- 查询指定数据库的存储过程以及状态信息
select * from information_schema_routines where routines_schema = 'XXX' 

-- 查询某个存储过程的定义
show create procedure 存储过程名称;

删除存储过程：

drop procedure [if exists] 存储过程名称;

存储过程变量：

存储过程的变量分为：系统变量、 用户自定义变量、 局部变量。

系统变量是MySQL服务器提供的，不是由用户自定义的。属于系统服务器层面，可以分为：全局变量（global）和会话变量（session）。

系统变量的系列操作：

如果没有指定session/global，默认情况是session（会话变量）。

查看系统变量及对应值：

-- 查看所有系统变量
show [session|global] variables;

-- 通过like模糊匹配方式查找变量
show [session|global] variables like '...';

-- 查看指定变量的值
select @@[session|global.] 系统变量名;

设置系统变量的值：

-- 方式一
set [session|global] 系统变量名 = 值;

-- 方式二
set @@[session|global] 系统变量名 = 值;

MySQL服务器重启后，所有设置的全局参数会失效。如若不想重启失效，可以在配置文件my.cnf中配置。

用户自定义变量是用户需要自己手动定义的变量，用户不用提前声明，在使用时直接**@变量名使用就可以。用户自定义变量的作用域为当前连接的客户端**。

用户自定义变量系列操作：

用户自定义变量无需对其进行声明或初始化。如果未定义，获取到的值为NULL。

创建用户自定义变量并赋值：

-- 方式一：通过set赋值
set @var_name = expr [,@var_name = expr]...;
set @var_name := expr [,@var_name := expr]...;

-- 方式二：通过select赋值
select @var_name := expr [,@var_name := expr]...;
select 字段名 into @var_name from 表名;

使用用户自定义变量：

select @var_name;

局部变量是根据需要定义的局部生效的变量，访问之前需要通过 declare声明。作用于存储过程内部的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的 begin...end块中。

局部变量的系列操作：

声明局部变量：

-- 变量类型就是数据库字段类型： INT、 BIGINT、 CHAR、 VARCHAR、 DATE、 TIME等
declare 变量名 变量类型 [defalut ...];

赋值局部变量：

set 变量名 = 值;
set 变量名 := 值;
select 字段名 into 变量名 from 表名...;

存储过程语法：

传入参数：变量变量名变量名类型，变量名类型有三种：IN、OUT、INOUT。

类型	含义	备注
IN	该类型作为输入，也就需要调用时传入值	默认
OUT	该类参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值
INOUT	既可以作为输入参数，也可以作为输出参数

IF 语法块：

if 条件1 then
  ...
elseif 条件2 then        -- 可选
  ...
else                     -- 可选
  ...
end if;

CASE 语法块：

-- 方式一
case case_value
  when when_value1 then statement_list1
  [when when_value2 then statement_list2]...
  [else statement_list]
end case;

-- 方式二
case
  when search_condition1 then statement_list1
  [when search_condition2 then statement_list2]...
  [else statement_list]
end case;

WHILE 语法块：满足条件后，再执行循环体中的SQL语句。

-- 先判定条件，如果条件为true，则执行逻辑，否则，不执行逻辑
while 条件 do
   SQL逻辑...
end while;

REPEAT 语法块：当满足条件时退出循环。

-- 先执行一次逻辑，然后判定逻辑是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续下一次循环
repeat
  SQL逻辑...
  until 条件
end repeat

LOOP 语法块：如果不在LOOP中添加退出循环条件，即可变成死循环。配合使用的两个语句：leave 和 iterate。

leave：配合循环使用，退出循环。
iterate：必须在循环中，跳过当前循环的后续语句，直接进入到下一次循环。

-- loop语法块
[begin_label:]loop
  SQL逻辑...
end loop[end_label];

-- leave 和 iterate 的使用
leave label;		-- 退出指定标记的循环体
iterate label;	-- 直接进入下一次循环

CURSOR 语法块：游标是用来存储查找结果集的数据类型，在存储过程和函数中可以使用右表对结果集进行循环处理，游标的使用包括：声明游标、打开游标、遍历游标记录、关闭游标。

-- 声明游标
delcare 游标名称 cursor for 查询语句;

-- 打开游标
open 游标名称;

-- 遍历游标记录
fetch 游标名称 into 变量 [,变量]...;

-- 关闭游标
close 游标名称;

条件处理程序：条件处理程序（handler）可以用来定义流程控制结构执行中遇到问题时相应的处理步骤，一般配合游标cursor一起使用。

-- handler 声明
declear handler_action handler for condition_value[,condition_value]... statement;

-- handler_action 参数
continue	-- 继续执行当前程序
exit		-- 终止执行当前程序

-- condition_value参数
sqlstate sqlstate_value :状态码,如02000
sqlwarning :所有以01开头的sqlstate代码的简写
not found :所有以02开头的sqlstate代码的简写
sqlexception :所有没有被sqlwarning或not found捕获的sqlstate代码的简写

5.3 存储函数

存储函数有返回值的存储过程，存储函数中的传入参数只能是 IN类型的。

create function 存储函数名称([参数列表])
returns type [characteristic...]
begin
  --SQL语句
  return ...;
end;

-- characteristic说明：
deterministic :相同的输入参数总是产生相同的结果
no sql :不包含SQL语句
reads sql data :包含读取数据的语句，但不包含写入数据的语句

5.4 触发器

触发器是与数据库表有关的数据库对象。在数据库表进行 insert、update 和 delete 之前或之后，触发并执行触发器中已经预先定义好的SQL语句的集合。触发器主要是协助应用在数据库端确保数据的完整性。应用场景为日志记录，数据校验等操作。

使用别名 OLD 和 NEW 来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他数据库是类似的。目前触发器还只支持行级触发、不支持列级和语句级别触发。

触发器类型	NEW和OLD
INSERT型触发器	NEW表示将要或者已经新增的数据
UPDATE型触发器	OLD表示修改之前的数据，NEW表示将要或已经修改后的数据
DELETE型触发器	OLD表示将要或者已经删除的数据

触发器的系列操作：

创建触发器：

create trigger trigger_name
before/after insert/update/delete
on 表名 for each row  -- 行级触发器
begin
  trigger_statement;
end;

查看触发器：

show trigger;

删除触发器：

-- 如果没有指定schema_name，默认为当前数据库
drop trigger [schema_name] trigger_name;

6. 锁

锁是计算机通过协调进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除了传统的计算资源（CPU、 RAM、 I/O）的争用外，数据也是一种提供许多用户共享的资源。存在锁的原因是要保障数据并发访问的一致性、有效性。锁冲突也会影响数据库并发访问性能的一个重要因素。因此，锁对数据而言极其重要，也更加复杂。

数据库的锁按照粒度分类：

全局锁：锁定数据库中的所有表。
表级锁：每次操作锁住整张表。
行级锁：每次操作锁住对应的行数据。

6.1 全局锁

全局锁是对于整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML语句和DDL语句都将被阻塞。

经典场景就是在做全库的逻辑备份，对所有表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。

数据库中加全局锁，是一个比较中的操作。

全局锁的执行过程：

-- 进入数据库中加锁
flush tables with read lock;

-- 在命令终端中执行全局备份
mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 备份路径/备份名称.sql

-- 进入数据库中释放锁
unlook tables;

全局锁的特点：

如果是在主库中进行备份，那么备份期间都不能执行更新操作，业务基本处于停滞状态。
如果是在从库上进行备份，那么备份期间从库不能执行主库同步过来的二进制日志（binlog），会导致主从数据延迟。

在InnoDB引擎中，我们在备份时可以加入参数 --single-transaction 参数来完成不用全局锁的一致性数据备份。

-- 执行全局备份：底层快照读方式
mysqldump --single-transaction -u 用户名 -p 密码 数据库名 > 备份路径/备份名称.sql

7.2 表级锁

表级锁在每次操作会锁住整张表，锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度低。应用在MyISAM、 InnoDB、 BDB（Berkeley DB）等存储引擎中。

表级锁分为三类：表锁、元数据、意向锁。

表锁：

表锁分为两类：表共享读锁（read lock）和表独占写锁（write lock）。

表锁的操作：

-- 进入数据库中，对表加锁
lock tables 表名... read/write

-- 进入数据库中，对表释放锁（两种方式）
unlock tables / 断开客户端连接

元数据锁：（meta data lock，MDL）

MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用。在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁的作用主要是为了维护表元素数据的一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作，以避免DML与DDL冲突，从而保证读写的正确性。

MDL是在MySQL5.5中引入，当对一张数据库表进行增删改查时，加入元数据读锁（共享）；当对表结构进行变更操作的时候，加入元数据写锁（排他）。

对应SQL	锁类型	说明
lock tables XXX read/write	shared_read_only / shared_no_read_write
select、selec…lock in share mode	shared_read	与shared_read、shared_write兼容，与exclusive互斥
insert、update、delete、select…for update	shared_write	与shared_read、shared_write兼容，与exclusive互斥
alter table…	exclusive	与其他的MDL都互斥

查看元数据锁：

select object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks;

意向锁：

为了避免DML在执行时，加的行锁于表锁发生冲突。在InnoDB存储引擎中加入了意向锁，使表锁不用检查每一行数据都是否加锁，从而减少表锁的检查。

意向锁的分类：

意向共享锁（IS）：由语句 select...lock in share mode 添加。
意向排他锁（IX）：由 insert、 update、 delete、 select...for update 添加。

意向锁的兼容情况：

意向共享锁（IS）：与表锁共享锁（read）兼容，与表锁排他锁（write）互斥。
意向排他锁（IX）：与表锁共享锁（read）及排他锁（write）都互斥。意向锁之间不会互斥。

查看意向锁：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

7.3 行级锁

行级锁是在每次操作数据库表的对应行数据加上锁，锁的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。

InnoDB的数据时基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁实现的，而不是对记录加的锁。

行级锁分为三类：行锁、间隙锁、临键锁。

行锁（Record Lock）：锁定单个记录的锁，防止其他事务对此行数据进行更新和删除操作。在RC和RR隔离级别下都支持。
间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行插入操作，产生幻读。在RR隔离级别下支持。
临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁的结合。

行锁：

在InnDB存储引擎中，实现了以下两种类型的行锁：

共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。
排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。

共享锁和排他锁之间关系：

锁类型	S（共享锁）	X（排他锁）
S（共享锁）	兼容	冲突
X（排他锁）	冲突	冲突

行锁在SQL举例中分类：

SQL	行锁类型	说明
insert…	排他锁	自动加锁
update…	排他锁	自动加锁
delete…	排他锁	自动加锁
select…	不加任何锁
select…lock in share mode	共享锁	需要手动在select之后加入，lock in share mode
select..for update	排他锁	需要手动在select之后加入for update

行锁和表锁之间的转化：

针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，会自动优化为行锁。
InnoDB存储引擎的行锁时针对与索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB存储引擎将表中所有记录加锁，此时就会升级为表锁。

查看行锁的加锁情况：

select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;

间隙锁/临键锁：

在默认情况下，InnoDB存储引擎在RR事务隔离级别运行，使用Next-Key锁进行搜索和索引扫描，防止出现幻读。

间隙锁唯一目的就是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁，不会阻止另一个事务在同一个间隙上采用间隙锁。

间隙锁和临键锁使用场景：

索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。
索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，临键锁退化为间隙锁。
索引上的范围查询（唯一索引），会访问到不满足条件的第一个值为止，插入临键锁。

8. InnoDB核心

8.1 逻辑存储结构

InnoDB存储引擎的逻辑存储结构从大到小一次是：表空间（tablespace）-> 段（segment）-> 区（extend）-> 页（page）-> 行（row）。

表空间（tablespace）：idb文件，在一个MySQL实例中可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
段（segment）：分为数据段（leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB存储引擎是索引组织表，数据段就是B+ tree的叶子节点，索引段就是B+ tree的非叶子节点。段用来管理多个区（Extent）。
区（Extent）：表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
页（page）：InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎会每次从磁盘申请4-5个区。
行（row）：InnoDB存储引擎数据是按行进行存放的。Trx_id：每次对某条记录进行改动时，都会把对应的事务id赋值给trx_id隐藏列。Roll_pointer：每次对某个记录进行改动时，都会把旧的版本写入到undo日志中，然后这个隐藏列就相当于一个指针，可以通过它来找到该记录修改前的信息。

8.2 物理架构

从MySQL5.5版本开始，默认使用的是InnoDB存储引擎，他擅长处理事务，具有崩溃恢复特征，在日常开发中使用也是非常广泛。

上图为InnoDB存储引擎的物理架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。

内存结构：

Buffer Pool：缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘中，从而减少磁盘IO，加快处理速度。

缓冲池以page页为单位，底层采用链表数据结构管理page。根据状态，将page分为三种类型：

free page：空闲page，未被使用。
clean page：被使用page，数据没有被修改过。
dirty page：脏页，被使用page，数据被修改过，页中数据与磁盘的数据产生了不一致。

change buffer：更改缓冲区，在MySQL8.0之后引入，在MySQL5.X版本为Insert Buffer，针对于非一二级索引页，在执行DML语句时，如果这些数据Page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区中，Change Buffer中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。

Change Buffer引入的意义：与聚集索引不同，二级索引通常是非唯一的，并且以相对于随机的顺序插入二级索引。同样，删除和更新可能会影响索引中不相邻的二级索引页，如果每一次都操作磁盘，会造成大量的磁盘IO。有了Change Buffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。

Adaptive Hash Index：自适应Hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到Hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。

自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。

自适应Hash索引参数：adaptive_hash_index。

Log Buffer：日志缓冲区，用来柏村要写入到磁盘中的log日志数据（redo log、undo log），默认大小为16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或者删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘I/O。

日志缓冲区的参数：

innodb_log_buffer_size：缓冲区大小
innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到磁盘时机；
1 -> 日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘
0 -> 每秒将日志写入并刷新到磁盘一次
2 -> 日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次

磁盘结构：

System Tablespace（ibdata1）：系统表空间是更改缓冲区的存储区域，如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。（在MySQL5.x版本中还包含InnoDB数据字典、undolog等）。

系统表空间的参数：innodb_data_file_path。

File-Per-Table Tablespaces：每个表的文件空间包含单个InnoDB表的数据和索引，并存储在文件系统上的单个数据文件中。

每个文件单独表空间参数：innodb_file_per_table。

General Tablespaces：通用表空间，需要通过create tablespace语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。

通用表空间的系列操作：

-- 创建表空间
create tablespace 表空间名称 add datafile '表空间名称' engine=存储引擎;

-- 使用该表空间
create table 数据库表名称(字段名 字段属性...) tablespace 表空间名称;

Undo Tablespaces：撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储Undo log日志。

Temporary Tablespaces：InnoDB使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。

Doublewrite Buffer Files：双写缓冲区，InnoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。

Redo Log：重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log），前者是在内存中，后者是在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中，用于刷新脏页到磁盘时，发生错误时，进行数据恢复使用。重做日志是循环写入日志文件。

后台线程：

后台线程工作是将数据定期从内存结构写入到磁盘结构。

Master Thread：核心后台线程，负责调度其它线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓存、undo页的回收。

IO Thread：在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数据库的性能，而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。查看命令： show engine innodb status;

线程类型	默认个数	职责
Read Thread	4	负责读操作
Write Thread	4	负责写操作
Log Thread	1	负责将日志缓冲区刷新到磁盘
Insert Buffer Thread	1	负责将写缓冲区内容刷新到磁盘

Purge Thread：主要用于回收事务已经提交了的Undo log，在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来进行回收。

Page Cleaner Thread：协助Master Thread刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻Master Thread的工作压力，减少阻塞。

8.3 事务原理

事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。

事务的四大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。

原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。

事务的原子性、一致性、持久性，在MySQL的InnoDB存储引擎中依赖于 redo.log 和 undo.log 日志。
事务的隔离性，在MySQL的Innodb存储引擎中，依赖于锁和 MVCC。

redo log -> 持久性：重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，用来实现事务的持久性

redo log日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file），前者是在内存中，后者是在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。

undo log -> 原子性：回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个：提供回滚和 MVCC（多版本并发控制）。

undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete 一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当Update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录中读取到对应内容并进行回滚。

undo log销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。

undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment中。

8.4 多版本并发控制

多版本并发控制（MVCC）全称 Multi-Version Concurrency Control。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还是需要依赖于数据库中的三个隐式字段、undo log日志、readView。

当前读：读取的时记录的最新版本，读取时还要保证其它并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于日常的操作，如：select...lock in share mode（共享锁）, select...for update、update、insert、delete（排它锁）都是一种当前读。

快照读：简单的select（不加锁）就是快照读。快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。

快照读在读已提交、不可重复度和序列化的隔离级别的情况：

Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
Repeatable Read：开始事务后第一个select语句才是快照读的地方。
Serializable：快照读会退化为当前读。

MVCC的实现原理：

记录中的隐藏字段（DB_TRX_ID、DB_ROLL_PTR、DB_ROW_ID）

隐藏字段	含义
DBTRXID	最近修改事务ID，记录插入这条记录或者最后一次修改该记录的事务ID
DBROLLPTR	回滚指针，指向这条记录的上一个版本，用于配合undo log，指向上一个版本
DBROWID	隐藏主键，如果表结构没有指定主键，将会生成该隐藏字段

undo log：回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。

当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。
当update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。

undo log版本链：DB_ROLL_PTR字段之间关联，不同事物或相同事物对同一条记录进行修改，会导致该记录的undo log生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧纪录，链表尾部是最早的旧纪录

readView：ReadView（读视图）是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事物（未提交的）id。

ReadView中包含了四个核心字段：

字段	含义
m_ids	当前活跃的事务ID集合
min_trx_id	最小活跃事务ID
max_trx_id	预分配事务ID，当前最大事务ID+1（因为事务ID是自增的）
creator_trx_id	ReadView创建者的事务ID

ReadView版本链数据访问规则：（trx_id：代表当前数据行记录事务ID，与 DB_TRX_ID相同）

trx_id == creator_trx_id -> 可以访问该版本，说明数据就是当前事务更改的
trx_id < min_trx_id -> 可以访问该版本，说明数据已经提交了
trx_id > max_trx_id -> 不可以访问该版本，事务在ReadView后才开启
min_trx_id ≤ trx_id≤ max_trx_id -> 如果trx_id不在m_ids中是可以访问该版本的，说明数据已经提交

不同的隔离级别，生成的ReadView的时机不同：

READ COMMITTED：在事务中每一次执行快照读时生成ReadView
REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续使用该ReadView

9. MySQL管理

9.1 系统数据库

MySQL数据库安装完成之后，自带了以下四个数据库： mysql、information_schema、performace_schema、sys。

数据库	含义
mysql	存储MySQL服务器正常运行所需要的各种信息（时区、主从、用户、权限等）
information_schema	提供了访问数据库元数据的各种表和视图，包含数据库、表、字段类型及访问权限等
performace_schema	为MySQL数据库运行时提供了一个底层监控功能，主要用于收集数据库服务器性能参数
sys	包含了一系列方便DBA和开发人员利用performance_schema性能数据库进行调优和诊断的视图

9.2 常用命令工具

mysql：

-e 选项可以在MySQL客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库在执行，对于一些批处理脚本，这种方式尤其方便

mysql -u用户名 -p数据库密码 数据库名 -e "sql语句";

mysqladmin：

mysqladmin是一个执行管理操作的客户端程序。可以用它来检查服务器的配置和当前状态、创建并删除数据库等。

mysqlbinlog：

由于服务器生成的二进制日志文件以二进制格式保存，如果想要检查这些文本的文本格式，就会使用到mysqlbinlog日志管理工具。

mysqlbinlog [options] log-files1 log-files2...

mysqlshow：

mysqlshow客户端对象查找工具，用来很快地查找存在哪些数据库、数据库中的表、表中的列或索引。

mysqlshow [options] [db_name|table_name|col_name]

options:
--count 显示数据库及表的统计信息（数据库、表均可以不指定）
-i 显示指定数据库或者指定表的状态信息

查询每个数据库的表的数据及表中记录的数据量

mysqlshow -u用户名 -p密码 --count

查询test库中每个表中的字段数及行数

mysqlshow -u用户名 -p密码 test --count

查询test数据库中demo表的详细情况

mysqlshow -u用户名 -p密码 test demo --count

mysqldump：

mysqldump客户端工具用来备份数据库或在不同数据库之间进行数据迁移。备份内容包含创建表，及插入表的SQL语句。

mysqldump [options] db_name [tables]
mysqldump [options] --database/-B db1 [db2 db3...]
mysqldump [options] --all-databases/-A

mysqlimport/source：

mysqlimport是客户端数据导入工具，用来导入mysqldump加 -T 参数后导出的文本文件

mysqlimport [options] db_name textfile1 [textfile2...]

如果需要导入sql文件，可以使用mysql中的source指令：需要在mysql中执行

source xxx.sql文件路径

运维篇

1. 日志

1.1 错误日志

错误日志是MySQL中最重要的日志之一。它记录了当mysqld重启和停止，以及服务器在运行过程中发生的任何严重错误时的相关信息。当数据库出现了任何故障导致无法正常使用时，建议首选查看错误日志信息。

错误日志默认时开启的，默认存放路径/var/log/，默认的日志文件名为 mysqld.log。

通过MySQL命令查看错误日志位置：

show variables like '%log_error%';

1.2 二进制日志

二进制日志（binlog）记录了所有的DDL和DML语句，但不包括数据库查询语句。在MySQL8.x版本中，默认二进制日志是开启的。

二进制日志的作用： 1. 灾难时的数据恢复。 2. MySQL的主从复制。

通过MySQL命令查看二进制日志位置：

show variables like '%log_bin%';

二进制日志格式包含：STATEMENT、ROW、MIXED 三种。

日志格式	含义
STATEMENT	基于SQL语句的日志记录，记录的是SQL语句，对数据进行修改的SQL都会记录在日志文件中
ROW	基于行的日志记录，记录的是每一行的数据变更。（默认）
MIXED	混合了STATEMENT和ROW两种格式，默认采用STATEMENT，在某些特殊情况下自动切换为ROW进行记录

通过MySQL命令查看当前二进制日志文件格式：

show variables like '%binlog_format%';

修改二进制文件格式，通过my.cnf配置文件修改，文件中添加或调整binlog_formate=二进制日志格式，然后重新启动MySQL数据库。

二进制日志删除：对于比较繁忙的业务系统，每天生成的binlog数据巨大，如果长时间不删除，将会占用大量磁盘空间。

二进制日志文件，通过以下三种集中方式清理日志：

指令	含义
reset master	删除全部binlog日志，删除之后，日志编号，将从binlog.000001重新开始
purge master logs to 'binlog.******'	删除******编号之前的所有日志
purge master logs before 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'	删除日志为“yyyy-mm-dd hh24:mi:ss”之前产生的所有日志

二进制日志文件，也可以在MySQL配置文件中配置过期时间（binlog_expire_logs_seconds），进行过期自动删除。

查看二进制文件过期时间（默认：2592000s，30天）：

show variables like '%binlog_expire%'

1.3 查询日志

查询日志中记录了客户端的所有操作日志。默认情况下，查询日志是未开启的。

通过MySQL命令查看查询日志是否开启：

show variables like '%general%';

开启查询日志，通过my.cnf配置文件修改，文件中添加或调整general_log和general_log_file两个参数，然后重新启动MySQL数据库。

# 该选项用来开启查询日志，可选值：0或者1；0 代表关闭，1 代表开启
general_log=1
# 设置日志的文件名，如果没有指定，默认的文件名为host_name.log
general_log_file=文件名.log的绝对路径

1.4 慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过预设时间（long_query_time）和扫描记录数不小于最小测试行限制（min_examined_row_limit）的SQL语句。慢查询日志默认是未开启的。

预设时间，参数： long_query_time 默认是10s，最小为0s，精度可以到微妙。

开启慢查询日志，通过my.cnf配置文件修改，文件中添加或调整slow_query_log和long_query_time两个参数，然后重新启动MySQL数据库。

# 慢查询日志
slow_query_log=1
# 执行时间参数，默认单位：秒
long_query_time=2

在默认情况下，不会记录管理语句，也不会记录不使用索引进行查找的查询语句。为了记录超时的管理语句和不使用索引进行查找的查询语句，通过my.cnf配置文件修改，文件中添加或调整log_slow_admin_statement和log_queries_not_using_indexs两个参数。

# 记录执行比较慢的管理语句
log_slow_admin_statements=1
# 记录执行较慢的未使用索引的语句
log_queries_not_using_indexes=1

2. 主从复制

主从复制是指将煮数据库的DDL和DML操作通过二进制日志传到从服务器中，然后在从库中对这些日志重新执行（重做），从而使得从库和主库的数据保持同步。

MySQL数据库支持一台主库同时向多台从库进行复制，从库同时也可以作为其他从服务器的主库，实现链状复制。

MySQL的主库称为master；MySQL的从库称为slave。

MySQL数据库的主从复制主要包含以下三个方面：

主库出现问题，可以快速切换到从库提供服务。
实现读写分离，降低主库的访问压力。
可以在从库中执行备份，避免备份期间影响主库服务。（该备份可能存在数据延迟）

2.1 原理

主从复制的原理图如下：

主从复制的原理主要分为三步：

master主库在事务中提交时，会把数据变更记录在二进制日志文件binlog中。
从库读取主库的二进制文件binlog，写入到从库的中继日志relay log中。
slave从库重做中继日志中的事件，将改变反映到它自己的数据库中。

2.2 搭建

服务器准备：

步骤1：master和slave节点，开放指定的3306端口或关闭服务器的防火墙

# 开放指定的3306端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=3306/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

# 关闭服务器的防火墙  一般不建议直接关闭服务器防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

步骤2：master和slave节点服务器安装MySQL数据库

Linux系统安装过程可参照进阶篇的第二节： Linux安装MySQL

主库配置（master）：

步骤1：修改my.cnf配置文件

# mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 - 2^32-1。默认为1
server-id=1
# 是否只读，1 代表只读，0 代表读写
read-only=0
# 忽略的数据，指不需要同步的数据库
#binlog-ignore-db=mysql
# 指定同步的数据库
#binlog-do-db=db01

步骤2：重启数据库

systemctl restart mysqld

步骤3：登陆MySQL，创建远程连接的账号，并授予主从复制的权限

-- 创建replicauser，并设置密码，该用户可以在任意主机连接该MySQL服务
create user 'replicauser'@'%' identified with mysql_native_password by 'Root@123456';
-- 为 'replicauser'@'%' 用户分配主从复制权限
grant replication slave on *.* to 'replicauser'@'%';

步骤4：通过MySQL命令查看当前二进制日志的文件名和坐标

show master status;

status查询的结果部分字段含义说明：

file：从哪个日志文件开始推送日志文件。
position：从哪个位置开始推送日志。
binlog_ignore_db：指定不需要同步的数据库。

从库配置：

步骤1：修改my.cnf配置文件

# mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 - 2^32-1。默认为1
server-id=2
# 是否只读，1 代表只读，0 代表读写
read-only=1
# 设置超级管理员也是只读的
#super-read-only=1

步骤2：重启数据库

systemctl restart mysqld

步骤3：登陆MySQL，设置与主库建立连接

change replication source to source_host='xxx.xxx.xxx.xxx',source_user='replicauser',source_password='Root@123456',source_log_file='binlog.xxxxxx',source_log_pos=位置;

-- 在8.0.23之前版本：
change master to master_host='xxx.xxx.xxx.xxx',master_user='replicauser',master_password='Root@123456',master_log_file='binlog.xxxxxx',master_log_pos=位置;

步骤4：开启与主库同步的开关

start replica;

-- 在8.0.22之前
start slave;

步骤5：查看与主库同步的状态信息

show replica status;

-- 在8.0.22之前
show slave status;

关注字段：Replica_IO_Running 和 Replica_SQL_Running 均为 YES，标志主从复制开启正常。

至此，搭建主从复制完成。

3. 分库分表

随着互联网和移动互联网的发展，应用系统的数据量也是在呈现指数式增长。如若采用单数据库进行存储，就会存在以下瓶颈：

IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。
CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。

分库分表的思想是数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提高数据库性能的目的。

分库分表的拆分策略：

垂直拆分：垂直分库和垂直分表
水平拆分：水平分库和水平分表

垂直拆分 -> 垂直分库：以表为依据，根据业务不同将表拆分到不同的库中。

垂直分库的特点：

每个数据库的表结构都不一样。
每个数据库的数据也不一样。
所有数据库的并集是全量数据。

垂直拆分 -> 垂直分表：以字段为依据，根据字段的属性将不同字段拆分到不同表中。

垂直分表的特点：

每个数据库表的结构都不一样。
每个数据库表的数据也不一样，一般通过一列（主键/外键）关联。
所有的数据库表的并集是全量数据。

水平拆分 -> 水平分库：以字段为依据，按照一定的策略，将一个数据库的数据拆分到多个库中。

水平分库的特点：

每个数据库的表结构都一样。
每个数据库的数据都不一样。
所有数据库的并集是全量数据。

水平拆分 -> 水平分表：以字段为依据，按照一定的策略，将一个库的数据拆分到多个库中。

水平分表的特点：

每个数据库表的表结构都一样。
每个数据库表的数据都不一样。
所有数据库表的并集是全量数据。

分库分表的拆分对象：1. 数据库；2. 数据库表。

分库分表的实现技术：

shardingJDBC：基于AOP原理，在应用程序对本地执行的SQL进行拦截、解析、改写、路由处理。需要自行编码配置实现，只支持java语言，性能较高。
MyCat：数据库分库分表中间件，不用调整代码即可实现分库分表，支持多种语言，性能不及前者。

3.1 MyCat介绍

MyCat是开源的、活跃的、基于Java语言编写的MySQL数据库中间件。可以像使用MySQL一样来使用MyCat，对于开发人员来讲是数据无感知切换。

MyCat的优势：

性能可高稳定。
强大的技术团队。
体系完善。
社区活跃。

MyCat是采用java语言开发的开源的数据库中间件，支持Windows和Linux运行环境。

MyCat的概念图：通过MyCat的逻辑结构，映射到对应实际的物理结构。

3.2 MyCat安装

MyCat下载地址：http://www.mycat.org.cn/

MyCat依赖的环境：JDK和MySQL。

MyCat下载完成之后，解压即可使用，如果MySQL数据库的版本是8.x的话，需要更新MyCat的lib目录中MySQL的JDBC连接驱动包。

MyCat的目录结构说明：

bin：存放可执行文件，用于启动停止MyCat。
catlet：多表联查时涉及目录。
conf：存放MyCat的配置文件。
lib：存放MyCat的项目依赖包（jar包）。
logs：存放MyCat的日志文件。

MyCat启停命令：进入MyCat的bin目录下

# 启动
mycat start

# 停止
mycat stop

MyCat连接测试：

# 用户名和密码在server.xml中配置
mysql -h mycat的ip地址 -p 8066 -uroot -p123456

3.3 MyCat配置文件

MyCat配置主要集中在三个配置文件中：1.schema.xml；2.rule.xml；3.server.xml。

schema.xml配置文件：

schema.xml中配置了逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点及数据源。聚焦标签于：1.schema标签；2.datanode标签；3.datahost标签。

schema标签用来定义MyCat实例中的逻辑库，一个MyCat实例中，可以有多个逻辑库，可以通过该标签来划分不同的逻辑库。

<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" randomDataNode="dn1">
    <table name="travelrecord,address" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" splitTableNames ="true"/>
</schema>

schema标签等同于MySQL数据库的database的概念，需要操作某个逻辑库下的表时，也需要先切换到对应的逻辑库（use xxx）。

schema核心属性：

name：用于自定义的逻辑库名
checkSQLschema：SQL语句操作时指定了数据库名，在执行时是否自动去除；true：自动去除指定的数据库名。
sqlMaxLimit：如果位置定limit进行查询，列表查询默认查询的记录数。

datanode标签用来定义MyCat中的数据节点，也就是数据分片。一个datanode标签就是一个独立的数据分片。

<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />

datahost标签用来定义MyCat的物理数据库。直接定义具体的数据库实例、读写分离、心跳语句。

datahost核心属性：

name：唯一标识，供datanode的dataHost属性使用。
maxCon/minCon：最大连接数/最小连接数。
balance：负载均衡策略，取值： 0、 1、 2、 3。
writeType：写操作分发方式（0: 写操作转发到第一个writeHost标签，如果第一个挂了，再切换到第二个； 1: 写操作随机分法到配置的writeHost标签上）。
dbDriver：数据库驱动，支持native和jdbc两种。（MySQL8.x对native的支持不是很好，一般选择jdbc驱动）。

rule.xml配置文件：

rule.xml中定义了所有拆分表的规则，使用过程中可以灵活的使用其预置好的分片算法，或者对同一个分片算法使用不同的参数，让分片过程可配置话。聚焦标签于： 1. tableRule标签； 2. Function标签。

tableRule标签主要指定分片的字段列和算法名称。其样例格式如下：

<tableRule name="rule1">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<tableRule name="sharding-by-date">
    <rule>
        <columns>createTime</columns>
        <algorithm>partbyday</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<tableRule name="rule2">
    <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<tableRule name="sharding-by-intfile">
    <rule>
        <columns>sharding_id</columns>
        <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="auto-sharding-long">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="mod-long">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-murmur">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>murmur</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="crc32slot">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>crc32slot</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-month">
    <rule>
        <columns>create_time</columns>
        <algorithm>partbymonth</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<tableRule name="latest-month-calldate">
    <rule>
        <columns>calldate</columns>
        <algorithm>latestMonth</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>rang-mod</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<tableRule name="jch">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

Function标签主要指定分片算法的具体规则。其样例格式如下：

<function name="murmur"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
    <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
    <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
    <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
    <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->
    <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
        用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
</function>

<function name="crc32slot"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
    <property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
</function>
<function name="hash-int"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
    <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>
<function name="rang-long"
          class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
    <!-- how many data nodes -->
    <property name="count">3</property>
</function>

<function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">8</property>
    <property name="partitionLength">128</property>
</function>
<function name="latestMonth"
          class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
    <property name="splitOneDay">24</property>
</function>
<function name="partbymonth"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
</function>


<function name="partbyday"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sNaturalDay">0</property>
    <property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
    <property name="sEndDate">2014-01-31</property>
    <property name="sPartionDay">10</property>
</function>

<function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
    <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
</function>

<function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
    <property name="totalBuckets">3</property>
</function>

server.xml配置文件：

server.xml中配置MyCat的系统信息。聚焦标签于：1.system标签；2.user标签。

system标签主要是系统相关参数和运行时参数。其样例格式如下：

<system>
<property name="nonePasswordLogin">0</property> <!-- 0为需要密码登陆、1为不需要密码登陆 ,默认为0，设置为1则需要指定默认账户-->
<property name="ignoreUnknownCommand">0</property><!-- 0遇上没有实现的报文(Unknown command:),就会报错、1为忽略该报文，返回ok报文。
在某些mysql客户端存在客户端已经登录的时候还会继续发送登录报文,mycat会报错,该设置可以绕过这个错误-->
<property name="useHandshakeV10">1</property>
<property name="removeGraveAccent">1</property>
<property name="useSqlStat">0</property>  <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
<property name="useGlobleTableCheck">0</property>  <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
    <property name="sqlExecuteTimeout">300</property>  <!-- SQL 执行超时 单位:秒-->
    <property name="sequnceHandlerType">1</property>
    <!--<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
    INSERT INTO `travelrecord` (`id`,user_id) VALUES ('next value for MYCATSEQ_GLOBAL',"xxx");
    -->
    <!--必须带有MYCATSEQ_或者 mycatseq_进入序列匹配流程 注意MYCATSEQ_有空格的情况-->
    <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
<property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> <!-- 子查询中存在关联查询的情况下,检查关联字段中是否有分片字段 .默认 false -->
<property name="sequenceHanlderClass">io.mycat.route.sequence.handler.HttpIncrSequenceHandler</property>
  <!--  <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
    <!--  <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
<!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
<!-- 
<property name="processors">1</property> 
<property name="processorExecutor">32</property> 
 -->
    <!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
    <property name="processorBufferPoolType">0</property>
    <!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 -->
    <!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>-->
    <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>-->
    <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>-->
    <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>-->
    <!--<property name="processorExecutor">16</property>-->
    <!--
        <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property> 
        <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
        <property name="dataNodeIdleCheckPeriod">300000</property> 5 * 60 * 1000L; //连接空闲检查
        <property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
    <!--分布式事务开关，0为不过滤分布式事务，1为过滤分布式事务（如果分布式事务内只涉及全局表，则不过滤），2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务日志-->
    <property name="handleDistributedTransactions">0</property>

        <!--
        off heap for merge/order/group/limit      1开启   0关闭
    -->
    <property name="useOffHeapForMerge">0</property>

    <!--
        单位为m
    -->
    <property name="memoryPageSize">64k</property>

    <!--
        单位为k
    -->
    <property name="spillsFileBufferSize">1k</property>

    <property name="useStreamOutput">0</property>

    <!--
        单位为m
    -->
    <property name="systemReserveMemorySize">384m</property>


    <!--是否采用zookeeper协调切换  -->
    <property name="useZKSwitch">false</property>

    <!-- XA Recovery Log日志路径 -->
    <!--<property name="XARecoveryLogBaseDir">./</property>-->

    <!-- XA Recovery Log日志名称 -->
    <!--<property name="XARecoveryLogBaseName">tmlog</property>-->
    <!--如果为 true的话 严格遵守隔离级别,不会在仅仅只有select语句的时候在事务中切换连接-->
    <property name="strictTxIsolation">false</property>

    <property name="useZKSwitch">true</property>
    <!--如果为0的话,涉及多个DataNode的catlet任务不会跨线程执行-->
    <property name="parallExecute">0</property>
</system>

系统参数和运行时参数含义表：

属性	取值	含义
charset	utf8	设置MyCat的字符集，字符集需要育MySQL的字符集保持一致
nonePasswordLogin	0，1	0：需要密码登录，1；不需要密码登录。默认为0，设置为1则需要指定默认账户
useHandshakeV10	0，1	使用该选项主要的目的是为了能够兼容高版本的jdbc驱动，是否采用HandshakeV10Packet来与client进行通信，1：是，0：否
useSqlStat	0，1	开启SQL实时统计，1：开启；0：关闭。开启之后，MyCat会自动统计SQL语句执行情况。mysql -h 127.0.0.1 -p 9066 -u root -p查看MyCat执行的SQL，执行效率比较低的SQL，SQL的整体执行情况、读写比例等；show @@sql；show @@sql.slow；show @@sql.sum;
useGlobalTableCheck	0，1	是否开启全局表一致性检测。1：开启，0：关闭
sqlExecuteTimeout	1000	sql语句执行超时时间，单位为s
sequnceHandlerType	0，1，2	用来指定MyCat全局序列类型，0：本地文件，1：数据库方式，2：时间戳列方式，默认使用本地文件方式，文件方式主要用于测试
sequnceHandlerPattern	正则表达式	必须带有MYCATSEQ或mycatseq进入序列匹配流程，注意MYCATSEQ有空格的情况
subqueryRelationshipCheck	true，false	子查询中存在关联查询的情况下，检查关联字段中是否有分片字段，默认false
useCompression	0，1	开启mysql压缩协议，0：关闭，1：开启
fakeMySQLVersion	5.5.5.6	设置模拟的MySQL版本号
defaultSqlParser		由于MyCat的最初版本使用了FoundationDB的SQL解析器，在MyCat1.3后增加了Druid解析器，所以要设置defaultSqlParser属性来指定默认的解析器；解析器有两个：druidparser和fdbparser，在MyCat1.4之后，默认是druidparser，fdbparser已经废除了
process	1，2…	指定系统可用的线程数量，默认为CPU核心x每个核心运行线程数量；processors会影响processorBufferPool，processorBufferLocalPercent，processorExecutor属性。所有在性能调优时，可以适当地修改processors值
processorBufferChunk		指定每次分配Socket Direct Buffer默认值为4096字节，也会影响BufferPool长度，如果一次性获取字节过多而导致Buffer不够用，则会出现警告，可以调大该值
processorExecutor		指定NIOProcessor上共享businessExecutor固定线程池的大小；MyCat把异步任务交给businessExecutor线程池中，在新版本的MyCat中这个连接池使用的频次不高，可以适当地把该值调小
packetHeaderSize		指定MySQL协议中的报文头长度，默认4个字节
maxPacketSize		指定MySQL协议可以携带的数据最大大小，默认值为16M
idleTimeout	30	指定连接的空闲时间的超时长度；如果超时，将关闭资源并回收，默认30分钟
txIsolation	1，2，3，4	初始化前端连接的事务隔离级别，默认为REPEATED_READ，对应数字为3。READUNCOMMITED=1；READCOMMITTED=2；REPEATED_READ=3；SERIAIZABLE=4
sqlExecuteTimeout	300	执行SQL的超时时间，如果SQL语句执行超时，将关闭连接，默认：300秒
serverPort	8066	定义MyCat的使用端口，默认8066
managerPort	9066	定义MyCat的管理端口，默认9066

user标签主要包含用户连接信息。其样例格式如下：

<user name="root" defaultAccount="true">
    <property name="password">123456</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>
    <property name="defaultSchema">TESTDB</property>
    <!--No MyCAT Database selected 错误前会尝试使用该schema作为schema，不设置则为null,报错 -->

    <!-- 表级 DML 权限设置 -->
    <!--   
    <privileges check="false">
        <schema name="TESTDB" dml="0110" >
            <table name="tb01" dml="0000"></table>
            <table name="tb02" dml="1111"></table>
        </schema>
    </privileges>  
     -->
</user>

<user name="user">
    <property name="password">user</property>
    <property name="schemas">TESTDB</property>
    <property name="readOnly">true</property>
    <property name="defaultSchema">TESTDB</property>
</user>

用户连接信息参数的含义：

user里面的name：用户名
name="password"里面的值：密码
name="schemas"里面的值：该用户可以访问的逻辑库，多个逻辑库之间逗号分隔
privileges中的check：是否开启DML权限检查，默认为false
schema和table表中的dml值：0/1共四位对应DML中的IUSD（增加、修改、查询、删除）的权限
name="readOnly"：是否只读，默认为false

3.4 MyCat分片规则

范围分片（rang-long）：指定字段及其配置的范围于数据节点的对应情况，来决定数据属于哪一个分片。

<tableRule name="auto-sharding-long">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="rang-long"
          class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>

取模分片（mod-long）：指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果，来决定该数据属于哪个分片。

<tableRule name="mod-long">
	<rule>
		<columns>id</columns>
		<algorithm>mod-long</algorithm>
	</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
	<!-- how many data nodes -->
	<property name="count">3</property>
</function>

一致性Hash（murmur）：相同的哈希因子计算值总是会被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置。

<tableRule name="sharding-by-murmur">
	<rule>
		<columns>id</columns>
		<algorithm>murmur</algorithm>
	</rule>
</tableRule>
<function name="murmur"
			class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
	<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
	<property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
	<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
	<!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->
	<!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
		用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
</function>

枚举分片（hash-int）：通过在配置文件配置可能的美剧值，指定数据分布到不同数据节点上，适用于：省份、性别、状态拆分数据等业务。

<tableRule name="sharding-by-intfile">
	<rule>
		<columns>sharding_id</columns>
		<algorithm>hash-int</algorithm>
	</rule>
</tableRule>
</function>
<function name="hash-int"
			class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
	<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>

应用指定（sharding-by-substring）：运行阶段有应用自主决定路由到哪个分片，直接根据子字符串（必须是数字）计算分片号。

<tableRule name="sharding-by-substring"> 
    <rule>
        <columns>id</columns> 
        <algorithm>sharding-by-substring</algorithm> 
    </rule> 
</tableRule> 

<function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString"> 
    <property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based --> 
    <property name="size">2</property> 
    <property name="partitionCount">3</property> 
    <property name="defaultPartition">0</property> 
</function>

固定分片Hash算法（sharding-by-long-hash）：类似于十进制的求模运算，但是为二进制操作，例如id的低10位与10个1进行&运算。

<tableRule name="sharding-by-long-hash">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>sharding-by-long-hash</algorithm>
    </rule>
</tableRule>

<function name="sharding-by-long-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">1,1,1</property>
    <property name="partitionLength">100,412,512</property>
</function>

固定分片Hash算法的特点：

如果是求模，连续的值分片规则会分配到不同的分片节点上；但是固定分片Hash算法会将连续的值可能分配到相同的分片，降低事务处理的难度。
可以进行均匀分配，也可以非均匀分配。
分片字段必须为数字类型。

字符串Hash解析（sharding-by-stringhash）：截取字符串中的指定位置的子字符串，然后进行hash算饭，求取出分片节点值。

<tableRule name=”sharding-by-stringhash>
  <rule>
    <columns>user_id(//指定分片对象） </columns>
    <algorithm>sharding-by-stringhash（//指定分片算法）</algorithm>
  </rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-stringhash" class="io.mycat.route.function.PartitionByString">
  <property name="partitionlength">512</property>
  <property name="partitionCount">2</property>
  <property name="hashSlice">0:2</property>
</function>

按天进行分片（partbyday）：对日期字段进行按天分片处理。从开始时间，每10天为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入；配置中的dataNode的分片节点，必须和分片规则中计算的数量保持一致。例如2023-01-01到2023-12-32每10天一个分片，则一共需要37个分片。

<tableRule name="sharding-by-date">
    <rule>
        <columns>createTime</columns>
        <algorithm>partbyday</algorithm>
    </rule>
</tableRule>  
<function name="partbyday"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sNaturalDay">0</property>
    <property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
    <property name="sEndDate">2014-01-31</property>
    <property name="sPartionDay">10</property>
</function>

按自然月分片（partbymouth）：按照月份来分片，每一个自然月为一个分片。从开始时间，每个月为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入；配置中的dataNode的分片节点，必须和分片规则中计算的数量保持一致。

<tableRule name="sharding-by-month">
    <rule>
        <columns>create_time</columns>
        <algorithm>partbymonth</algorithm>
    </rule>
</tableRule>  
<function name="partbymonth"
          class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2023-01-01</property>
    <property name="sEndDate">2023-03-31</property>
</function>

3.5 MyCat管理及监控

MyCat的原理或处理流程如下图：

MyCat默认开通2个端口，可以server.xml中进行配置修改。

8066端口：数据库访问端口，即进行DML和DDL操作。
9066端口：数据库管理端口，即MyCat服务管理控制功能，用于管理MyCat的整个集群状态。

MyCat的数据库管理和访问登陆方式都是一样：

# 数据库访问端口登陆
mysql -h 127.0.0.1 -p 8066 -u 用户名 -p 密码

# 数据库管理端口登陆
mysql -h 127.0.0.1 -p 9066 -u 用户名 -p 密码

MyCat常用管理命令：

命令	含义
show @@help	查看MyCat管理工具帮助文档
show @@version	查看MyCat的版本
reload @@config	重新加载MyCat的配置文件
show @@datasource	查看MyCat的数据源信息
show @@datanode	查看MyCat现有的分片节点信息
show @@threadpool	查看MyCat的线程池信息
show @@sql	查看执行的SQL
show @@sql.sum	查看执行的SQL统计

3.6 MyCat-Web 图形化监控

MyCat-Web（MyCat-eye）是对MyCat-server提供图形化监控服务，功能并不局限于对MyCat-server使用。它通过JDBC连接对MyCat、 MySQL进行监控。监控远程服务器的CPU、内存、网络、磁盘。

MyCat-Web运行的环境依赖于：zookeeper。

zookeeper安装：

目录规划：

安装包上传目录：/software/
安装包解压目录：/software/apache-zookeeper-3.8.2-bin
数据存放目录：/software/apache-zookeeper-3.8.2-bin/data

步骤1：下载zookeeper安装包

zookeeper下载页面：https://zookeeper.apache.org/releases.html

zookeeper3.8.2安装包下载：https://www.apache.org/dyn/closer.lua/zookeeper/zookeeper-3.8.2/apache-zookeeper-3.8.2-bin.tar.gz

步骤2：上传zookeeper安装包至服务器并解压

# 上传zookeeper安装包
rz

# 解压zookeeper安装包
tar -zxf ./apache-zookeeper-3.8.2-bin.tar.gz

步骤3：创建数据存放

# 进入zookeeper解压目录
cd apache-zookeeper-3.8.2-bin/

# 创建zookeeper的数据存放目录
mkdir ./data

步骤4：拷贝配置文件并重命名配置文件名称

cp ./conf/zoo_sample.cfg ./conf/zoo.cfg

步骤5：在zoo.cfg配置文件中修改数据存放目录

# 修改dataDir路径为zookeeper根目录下的data
dataDir=/software/apache-zookeeper-3.8.2-bin/data

步骤6：启动zookeeper服务

# 启动zookeeper服务
bin/zkServer.sh start

# 查看zookeeper服务状态
bin/zkServer.sh status

MyCat-Web安装：

目录规划：

安装包上传目录：/software/
安装包解压目录：/software/mycat-web

步骤1：下载MyCat-Web安装包

MyCat-Web安装包下载地址：https://github.com/MyCATApache/Mycat-download/tree/master/mycat-web-1.0

步骤2：上传并解压MyCat-Web安装包

# 上传MyCat-Web安装包
rz

# 解压MyCat-Web安装包
tar -zxf ./mycat-web.tar.gz

步骤3：修改配置文件（默认不需要修改）

vim ./mycat-web/WEB-INF/classes/mycat.properties

步骤4：启动MyCat-Web服务

sh start.sh

步骤5：进入浏览器访问MyCat-Web页面

MyCat-Web页面地址： http：//ip：8082/mycat

MyCat-Web的目录结构说明：

etc：jetty配置文件
lib：依赖jar包
mycat-web：mycat-web项目
readme.txt
start.jar：启动jar包
start.sh：启动脚本

4. 读写分离

读写分离就是把数据库的读和写操作分开，以应对不同的数据库服务器。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作，更好的减轻了单台数据库的压力。

MyCat可非嵌入式的实现读写分离的功能，不仅支持MySQL，也可以支持Oracle和SQL Server。

MyCat控制后台数据库读写分离和负载均衡是由schema.xml文件的datahost标签中的balance属性控制。通过writeType及switchType来完成失败自动切换。

balance负载均衡策略的四种取值及其含义：

参数值	含义
0	不开启读写分离机制，所有读操作都发送到当前可用的writeHost上
1	全部的readHost与备用的writeHost都参与select语句的负载均衡（主要针对于双主双从模式）
2	所有的读写操作都随机在wirteHost，readHost上分发
3	所有的读请求随机分发到writeHost对应的readHost上执行，writeHost不负担读压力

writeType取值及其含义：

参数值	含义
0	写入操作都转发到第一个writeHost节点上。如果当前writeHost节点出现故障，会切换到下一个writeHost节点上。
1	所有的写操作都随机发送到配置writeHost节点上。

switchType取值及其含义：

参数值	含义
-1	不自动切换
1	自动切换

4.1 一主一从读写分离

MyCat实现一主一从读写分离示意图：

环境准备：

两台MySQL服务器且具备主从复制功能。
一台MyCat服务器（可以与一台MySQL服务共用）。

一主一从读写分离搭建：

MyCat控制后台数据库读写分离和负载均衡是由schema.xml文件的datahost标签中的balance属性控制。

步骤1：修改配置信息

schema.xml配置文件：

<!-- schame中的table标签可以不声明，会自动的找到实际test数据库的所有表进行加载 -->
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="testdb">
</schema>
<dataNode name="testdb" dataHost="localhost1" database="test" />

<!-- balance的值设置为1、 3都可以实现一主一从的读写分离 -->
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc">
	<heartbeat>select user()</heartbeat>
	<writeHost host="master" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
		<readHost host="slave" url="localhost:3307" user="root" password="123456" />
	</writeHost>
</dataHost>

server.xml配置文件：

<user name="root" defaultAccount="true">
	<property name="password">123456</property>
	<property name="schemas">TESTDB</property>
	<property name="defaultSchema">TESTDB</property>
</user>

步骤2：重启MyCat服务

# 停止
mycat stop

# 启动
mycat start

一主一从读写分离验证：

在从数据库修改某个数据库表的字段的值后，在MyCat中进行查询操作，比较当前修改字段的值是否为修改之后的，如果是修改之后的，即可验证为读取的是readhost节点。
在MyCat中进行插入数据操作，查看数据库中的主从数据节点是否同时有数据，如果都存在数据，即可验证为是写入writeHost节点。

一主一从的读写分离存在的问题：主节点master宕机之后，业务系统就只能够读，而不能写入数据。

4.2 双主双从读写分离

MyCat实现双主双从读写分离示意图：

环境准备：

四台MySQL服务器，分为两组。每组内部具备主从复制功能。每组之间互为主从复制。
一台MyCat服务器（可以与一台MySQL服务共用）。

互为主从复制时的注意点：在修改配置my.cnf配置文件时，需要在互为主从中加入log-slave-updates参数。

# mysql 服务ID，保证整个集群环境中唯一，取值范围：1 - 2^32-1。默认为1
server-id=1
# 是否只读，1 代表只读，0 代表读写
read-only=0
# 忽略的数据，指不需要同步的数据库
#binlog-ignore-db=mysql
# 指定同步的数据库
#binlog-do-db=db01
# 作为从数据库的时候，有写入操作时，也需要更新二进制日志文件
log-slave-updates

双主双从读写分离搭建：

MyCat控制后台数据库读写分离和负载均衡是由schema.xml文件的datahost标签中的balance属性控制。通过writeType及switchType来完成失败自动切换。

步骤1：修改配置信息

schema.xml配置文件：

<!-- schame中的table标签可以不声明，会自动的找到实际test数据库的所有表进行加载 -->
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" dataNode="testdb">
</schema>
<dataNode name="testdb" dataHost="localhost1" database="test" />

<!-- balance的值设置为1，实现双主双从的读写分离。 -->
<!-- writeType的值设置为0，实现从首个可用的writeHost节点上写入操作，如果出现故障，则切换到下一个可用的节点上。 -->
<!-- switchType的值设置为1，实现自动切换。 -->
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" switchType="1" dbType="mysql" dbDriver="jdbc">
	<heartbeat>select user()</heartbeat>
	<writeHost host="master1" url="localhost:3306" user="root" password="123456">
		<readHost host="slave1" url="localhost:3307" user="root" password="123456" />
	</writeHost>
	<writeHost host="master2" url="localhost:3308" user="root" password="123456">
		<readHost host="slave2" url="localhost:3309" user="root" password="123456" />
	</writeHost>
</dataHost>

server.xml配置文件：

<user name="root" defaultAccount="true">
	<property name="password">123456</property>
	<property name="schemas">TESTDB</property>
	<property name="defaultSchema">TESTDB</property>
</user>

步骤2：重启MyCat服务

# 停止
mycat stop

# 启动
mycat start

双主双从读写分离验证：

通过数据库管理软件，所有的从数据库修改某一个表的字段值（修改的字段相同），在MyCat中进行多次查询操作，比较当前修改字段的值是否为修改之后的，如果是修改之后的，即可验证为读取的节点位置。
在MyCat中进行插入数据操作，查看数据库中的主从数据节点是否同时有数据，如果都存在数据，即可验证为是写入节点位置。

双主双从的读写分离解决一主一从存在的问题：如果当前数据库的写入服务器节点出现问题，那么会自动切换到下一个数据库的写入节点，以保证数据库的高可用性。