🍭🍭🍭 以下内容均转自路途博客的 MySQL 总结(已获得作者允许)，最初来源为黑马程序员的 MySQL 视频课
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1.基础篇 {#1-基础篇}

1.1 通用语法及分类 {#1-1-通用语法及分类}

DDL: 数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）
DML: 数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
DQL: 数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
DCL: 数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的控制权限

DDL（数据定义语言） {#DDL（数据定义语言）}

数据定义语言

数据库操作 {#数据库操作}

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;
使用数据库：
USE 数据库名;

注意事项 {#注意事项}

UTF8 字符集长度为 3 字节，有些符号占 4 字节，所以推荐用 utf8mb4 字符集

表操作 {#表操作}

查询当前数据库所有表：
SHOW TABLES;
查询表结构：
DESC 表名;
查询指定表的建表语句：
SHOW CREATE TABLE 表名;

创建表：

|-----------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 | 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 ]; |

最后一个字段后面没有逗号

添加字段：
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名类型(长度) [COMMENT 注释] [约束];
例：ALTER TABLE emp ADD nickname varchar(20) COMMENT '昵称';

修改数据类型：
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 注释] [约束];
例：将 emp 表的 nickname 字段修改为 username，类型为 varchar(30)
ALTER TABLE emp CHANGE nickname username varchar(30) COMMENT '昵称';

删除字段：
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

修改表名：
ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名

删除表：
DROP TABLE [IF EXISTS] 表名;
删除表，并重新创建该表：
TRUNCATE TABLE 表名;

DML（数据操作语言） {#DML（数据操作语言）}

添加数据 {#添加数据}

指定字段：
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
全部字段：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...);

批量添加数据：
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, ...);
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);

注意事项 {#注意事项-2}

字符串 和日期类型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

更新和删除数据 {#更新和删除数据}

修改数据：
UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1, 字段名2 = 值2, ... [ WHERE 条件 ];
例：
UPDATE emp SET name = 'Jack' WHERE id = 1;

删除数据：
DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ];

DQL（数据查询语言） {#DQL（数据查询语言）}

语法：

|------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | SELECT 字段列表 FROM 表名字段 WHERE 条件列表 GROUP BY 分组字段列表 HAVING 分组后的条件列表 ORDER BY 排序字段列表 LIMIT 分页参数 |

基础查询 {#基础查询}

查询多个字段：
SELECT 字段1, 字段2, 字段3, ... FROM 表名;
SELECT * FROM 表名;

设置别名：
SELECT 字段1 [ AS 别名1 ], 字段2 [ AS 别名2 ], 字段3 [ AS 别名3 ], ... FROM 表名;
SELECT 字段1 [ 别名1 ], 字段2 [ 别名2 ], 字段3 [ 别名3 ], ... FROM 表名;

去除重复记录：
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;

转义：
SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '/_张三' ESCAPE '/'
/ 之后的_不作为通配符

条件查询 {#条件查询}

语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表;

条件：

| 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 ... | 在某个范围内（含最小、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 | 是 NULL |

| 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 |

例子：

|---------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | -- 年龄等于30 select * from employee where age = 30; -- 年龄小于30 select * from employee where age < 30; -- 小于等于 select * from employee where age <= 30; -- 没有身份证 select * from employee where idcard is null or idcard = ''; -- 有身份证 select * from employee where idcard; select * from employee where idcard is not null; -- 不等于 select * from employee where age != 30; -- 年龄在20到30之间 select * from employee where age between 20 and 30; select * from employee where age >= 20 and age <= 30; -- 下面语句不报错，但查不到任何信息 select * from employee where age between 30 and 20; -- 性别为女且年龄小于30 select * from employee where age < 30 and gender = '女'; -- 年龄等于25或30或35 select * from employee where age = 25 or age = 30 or age = 35; select * from employee where age in (25, 30, 35); -- 姓名为两个字 select * from employee where name like '__'; -- 身份证最后为X select * from employee where idcard like '%X'; |

聚合查询（聚合函数） {#聚合查询（聚合函数）}

常见聚合函数(null 值不参与聚合函数运算)：

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

语法：
SELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名;
例：
SELECT count(id) from employee where workaddress = "广东省";

分组查询 {#分组查询}

语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后的过滤条件 ];

where 和 having 的区别：

执行时机不同：where 是分组之前进行过滤，不满足 where 条件不参与分组；having 是分组后对结果进行过滤。
判断条件不同：where 不能对聚合函数进行判断，而 having 可以。

例子：

|------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | -- 根据性别分组，统计男性和女性数量（只显示分组数量，不显示哪个是男哪个是女） select count(*) from employee group by gender; -- 根据性别分组，统计男性和女性数量 select gender, count(*) from employee group by gender; -- 根据性别分组，统计男性和女性的平均年龄 select gender, avg(age) from employee group by gender; -- 年龄小于45，并根据工作地址分组 select workaddress, count(*) from employee where age < 45 group by workaddress; -- 年龄小于45，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址 select workaddress, count(*) address_count from employee where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3; |

注意事项 {#注意事项-3}

执行顺序：where > 聚合函数 > having
分组之后，查询的字段一般为聚合函数 和分组字段，查询其他字段无任何意义

排序查询 {#排序查询}

语法：
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：

ASC: 升序（默认）
DESC: 降序

例子：

|-------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 | -- 根据年龄升序排序 SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC; SELECT * FROM employee ORDER BY age; -- 两字段排序，根据年龄升序排序，入职时间降序排序 SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC, entrydate DESC; |

注意事项 {#注意事项-4}

如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序

分页查询 {#分页查询}

语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数;

例子：

|-----------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 | -- 查询第一页数据，展示10条 SELECT * FROM employee LIMIT 0, 10; -- 查询第二页 SELECT * FROM employee LIMIT 10, 10; |

注意事项 {#注意事项-5}

起始索引从 0 开始，起始索引 = （查询页码 - 1） * 每页显示记录数
分页查询是数据库的方言，不同数据库有不同实现，MySQL 是 LIMIT
如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写 LIMIT 10

DQL 执行顺序 {#DQL-执行顺序}

1.FROM(从哪张表查询) -> 2.WHERE(对数据进行筛选) -> 3.GROUP BY(对筛选的数据进行分组) -> 4.HAVING(分组后的条件列表)-> 5.SELECT(选择对应数据) -> 6.ORDER BY(对结果排序) -> 7.LIMIT(对结果分页)

DCL {#DCL}

管理用户 {#管理用户}

查询用户：

|-------------|-----------------------------------------| | 1 2 | USER mysql; SELECT * FROM user; |

创建用户:
CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';

修改用户密码：
ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码';

删除用户：
DROP USER '用户名'@'主机名';

例子：

|---------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | -- 创建用户test，只能在当前主机localhost访问 create user 'test'@'localhost' identified by '123456'; -- 创建用户test，能在任意主机访问 create user 'test'@'%' identified by '123456'; create user 'test' identified by '123456'; -- 修改密码 alter user 'test'@'localhost' identified with mysql_native_password by '1234'; -- 删除用户 drop user 'test'@'localhost'; |

注意事项 {#注意事项-6}

主机名可以使用 % 通配

权限控制 {#权限控制}

常用权限：

| 权限 | 说明 | |---------------------|------------| | ALL, ALL PRIVILEGES | 所有权限 | | SELECT | 查询数据 | | INSERT | 插入数据 | | UPDATE | 修改数据 | | DELETE | 删除数据 | | ALTER | 修改表 | | DROP | 删除数据库/表/视图 | | CREATE | 创建数据库/表 |

更多权限请看权限一览表

查询权限：
SHOW GRANTS FOR '用户名'@'主机名';

授予权限：
GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名'@'主机名';

撤销权限：
REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名'@'主机名';

注意事项 {#注意事项-7}

多个权限用逗号分隔
授权时，数据库名和表名可以用 * 进行通配，代表所有

1.2 函数 {#1-2-函数}

字符串函数
数值函数
日期函数
流程函数

字符串函数 {#字符串函数}

常用函数：

| 函数 | 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) | 将字符串全部转为小写 | | UPPER(str) | 将字符串全部转为大写 | | LPAD(str, n, pad) | 左填充，用字符串 pad 对 str 的左边进行填充，达到 n 个字符串长度 | | RPAD(str, n, pad) | 右填充，用字符串 pad 对 str 的右边进行填充，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（注意索引从 1 开始） |

使用示例：

|------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | -- 拼接 SELECT CONCAT('Hello', 'World'); -- 小写 SELECT LOWER('Hello'); -- 大写 SELECT UPPER('Hello'); -- 左填充 SELECT LPAD('01', 5, '-'); -- 右填充 SELECT RPAD('01', 5, '-'); -- 去除空格 SELECT TRIM(' Hello World '); -- 切片（起始索引为1） SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 5); |

数值函数 {#数值函数}

常见函数：

| 函数 | 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) | 求参数 x 的四舍五入值，保留 y 位小数 |

日期函数 {#日期函数}

常用函数：

| 函数 | 功能 | |------------------------------------|--------------------------------| | CURDATE() | 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 | | MONTH(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 |

例子：

|-------------|---------------------------------------------------------------| | 1 2 | -- DATE_ADD SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 70 YEAR); |

流程函数 {#流程函数}

常用函数：

| 函数 | 功能 | |----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------| | IF(value, t, f) | 如果 value 为 true，则返回 t，否则返回 f | | IFNULL(value1, value2) | 如果 value1 不为空，返回 value1，否则返回 value2 | | CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] ... ELSE [ default ] END | 如果 val1 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 |

例子：

1.3 约束 {#1-3-约束}

分类：

| 约束 | 描述 | 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 | | 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（8.0.1 版本后） | 保证字段值满足某一个条件 | CHECK | | 外键约束 | 用来让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 |

约束是作用于表中字段上的，可以再创建表/修改表的时候添加约束。

常用约束 {#常用约束}

| 约束条件 | 关键字 | |------|----------------| | 主键 | PRIMARY KEY | | 自动增长 | AUTO_INCREMENT | | 不为空 | NOT NULL | | 唯一 | UNIQUE | | 逻辑条件 | CHECK | | 默认值 | DEFAULT |

例子：

|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 | create table user( id int primary key auto_increment, name varchar(10) not null unique, age int check(age > 0 and age < 120), status char(1) default '1', gender char(1) ); |

外键约束 {#外键约束}

作用：保证数据一致性与完整性

添加外键：

|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | CREATE TABLE 表名( 字段名字段类型, ... [CONSTRAINT] [外键名称] FOREIGN KEY(外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名) ); ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名); -- 例子 alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key(dept_id) references dept(id); |

删除外键：
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名;

删除/更新行为 {#删除-更新行为}

| 行为 | 说明 | |-------------|-------------------------------------------------------------------| | 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（要求该外键允许为 null） | | SET DEFAULT | 父表有变更时，子表将外键设为一个默认值（Innodb 不支持） |

更改删除/更新行为：
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名(主表字段名) ON UPDATE 行为 ON DELETE 行为;

1.4 多表查询 {#1-4-多表查询}

多表关系 {#多表关系}

一对多（多对一）
多对多
一对一

一对多 {#一对多}

案例：部门与员工
关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门
实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键

多对多 {#多对多}

案例：学生与课程
关系：一个学生可以选多门课程，一门课程也可以供多个学生选修
实现：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 {#一对一}

案例：用户与用户详情
关系：一对一关系，多用于单表拆分，将一张表的基础字段放在一张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率
实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的（UNIQUE）

查询 {#查询}

合并查询（笛卡尔积，会展示所有组合结果）：
select * from employee, dept;

笛卡尔积：两个集合 A 集合和 B 集合的所有组合情况（在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积）

消除无效笛卡尔积：
select * from employee, dept where employee.dept = dept.id;

内连接查询 {#内连接查询}

内连接查询的是两张表交集的部分

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 ...;

显式性能比隐式高

例子：

|-------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 | -- 查询员工姓名，及关联的部门的名称 -- 隐式 select e.name, d.name from employee as e, dept as d where e.dept = d.id; -- 显式 select e.name, d.name from employee as e inner join dept as d on e.dept = d.id; |

外连接查询 {#外连接查询}

左外连接：
查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据
SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
相当于查询表 1 的所有数据，包含表 1 和表 2 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
SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;

例子：

|-------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 | -- 左 select e.*, d.name from employee as e left outer join dept as d on e.dept = d.id; select d.name, e.* from dept d left outer join emp e on e.dept = d.id; -- 这条语句与下面的语句效果一样 -- 右 select d.name, e.* from employee as e right outer join dept as d on e.dept = d.id; |

左连接可以查询到没有 dept 的 employee，右连接可以查询到没有 employee 的 dept

自连接查询 {#自连接查询}

当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名

语法：
SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ...;

自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询

例子：

|-----------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 | -- 查询员工及其所属领导的名字 select a.name, b.name from employee a, employee b where a.manager = b.id; -- 没有领导的也查询出来 select a.name, b.name from employee a left join employee b on a.manager = b.id; |

联合查询 union, union all {#联合查询-union-union-all}

把多次查询的结果合并，形成一个新的查询集

语法：

|---------------|---------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 | SELECT 字段列表 FROM 表A ... UNION [ALL] SELECT 字段列表 FROM 表B ... |

注意事项 {#注意事项-8}

UNION ALL 会有重复结果，UNION 不会
联合查询比使用 or 效率高，不会使索引失效

子查询 {#子查询}

SQL 语句中嵌套 SELECT 语句，称谓嵌套查询，又称子查询。
SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ( SELECT column1 FROM t2);
子查询外部的语句可以是 INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个

根据子查询结果可以分为：

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）

根据子查询位置可分为：

WHERE 之后
FROM 之后
SELECT 之后

标量子查询 {#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）。
常用操作符：- < > > >= < <=

例子：

|---------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | -- 查询销售部所有员工 select id from dept where name = '销售部'; -- 根据销售部部门ID，查询员工信息 select * from employee where dept = 4; -- 合并（子查询） select * from employee where dept = (select id from dept where name = '销售部'); -- 查询xxx入职之后的员工信息 select * from employee where entrydate > (select entrydate from employee where name = 'xxx'); |

列子查询 {#列子查询}

返回的结果是一列（可以是多行）。

常用操作符：

| 操作符 | 描述 | |--------|-------------------------------| | IN | 在指定的集合范围内，多选一 | | NOT IN | 不在指定的集合范围内 | | ANY | 子查询返回列表中，有任意一个满足即可 | | 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 |

例子：

|---------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 | -- 查询销售部和市场部的所有员工信息 select * from employee where dept in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部'); -- 查询比财务部所有人工资都高的员工信息 select * from employee where salary > all(select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '财务部')); -- 查询比研发部任意一人工资高的员工信息 select * from employee where salary > any (select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '研发部')); |

行子查询 {#行子查询}

返回的结果是一行（可以是多列）。
常用操作符：=, <, >, IN, NOT IN

例子：

|---------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 | -- 查询与xxx的薪资及直属领导相同的员工信息 select * from employee where (salary, manager) = (12500, 1); select * from employee where (salary, manager) = (select salary, manager from employee where name = 'xxx'); |

表子查询 {#表子查询}

返回的结果是多行多列
常用操作符：IN

例子：

|-----------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 | -- 查询与xxx1，xxx2的职位和薪资相同的员工 select * from employee where (job, salary) in (select job, salary from employee where name = 'xxx1' or name = 'xxx2'); -- 查询入职日期是2006-01-01之后的员工，及其部门信息 select e.*, d.* from (select * from employee where entrydate > '2006-01-01') as e left join dept as d on e.dept = d.id; |

1.5 事务 {#1-5-事务}

事务是一组操作的集合，事务会把所有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。

基本操作：

|---------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 | -- 1. 查询张三账户余额 select * from account where name = '张三'; -- 2. 将张三账户余额-1000 update account set money = money - 1000 where name = '张三'; -- 此语句出错后张三钱减少但是李四钱没有增加模拟sql语句错误 -- 3. 将李四账户余额+1000 update account set money = money + 1000 where name = '李四'; -- 查看事务提交方式 SELECT @@AUTOCOMMIT; -- 设置事务提交方式，1为自动提交，0为手动提交，该设置只对当前会话有效 SET @@AUTOCOMMIT = 0; -- 提交事务 COMMIT; -- 回滚事务 ROLLBACK; -- 设置手动提交后上面代码改为： select * from account where name = '张三'; update account set money = money - 1000 where name = '张三'; update account set money = money + 1000 where name = '李四'; commit; |

操作方式二：

开启事务：
START TRANSACTION 或 BEGIN TRANSACTION;
提交事务：
COMMIT;
回滚事务：
ROLLBACK;

操作实例：

|-------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 | start transaction; select * from account where name = '张三'; update account set money = money - 1000 where name = '张三'; update account set money = money + 1000 where name = '李四'; commit; |

四大特性 ACID {#四大特性-ACID}

原子性(Atomicity)：事务是不可分割的最小操作但愿，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

并发事务 {#并发事务}

| 问题 | 描述 | |-------|---------------------------------------------| | 脏读 | 一个事务读到另一个事务还没提交的数据 | | 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 | | 幻读 | 一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是再插入数据时，又发现这行数据已经存在 |

这三个问题的详细演示：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=55cd

并发事务隔离级别：

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

√ 表示在当前隔离级别下该问题会出现
Serializable 性能最低；Read uncommitted 性能最高，数据安全性最差

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 };
SESSION 是会话级别，表示只针对当前会话有效，GLOBAL 表示对所有会话有效

2.进阶篇 {#2-进阶篇}

2.1 存储引擎 {#2-1-存储引擎}

MySQL 体系结构：

结构图
层级描述

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表引擎。
默认存储引擎是 InnoDB。

InnoDB {#InnoDB}

InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。

特点：

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

文件：

xxx.ibd: xxx 代表表名，InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。

参数：innodb_file_per_table，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间

知识点：

查看 Mysql 变量：
show variables like 'innodb_file_per_table';

从 idb 文件提取表结构数据：
（在 cmd 运行）
ibd2sdi xxx.ibd

InnoDB 逻辑存储结构：
InnoDB逻辑存储结构

MyISAM {#MyISAM}

MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。

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

文件：

xxx.sdi: 存储表结构信息
xxx.MYD: 存储数据
xxx.MYI: 存储索引

Memory {#Memory}

Memory 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。

特点：

存放在内存中，速度快
hash 索引（默认）

文件：

xxx.sdi: 存储表结构信息

存储引擎特点 {#存储引擎特点}

| 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 | - | - |

存储引擎的选择 {#存储引擎的选择}

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

InnoDB: 如果应用对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，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，则 InnoDB 是比较合适的选择
MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
Memory: 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

电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。

2.2 性能分析 {#2-2-性能分析}

查看执行频次 {#查看执行频次}

查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; 或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例：show global status like 'Com_______'

慢查询日志 {#慢查询日志}

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认 10 秒）的所有 SQL 语句的日志。
MySQL 的慢查询日志默认没有开启，需要在 MySQL 的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息： # 开启慢查询日志开关
slow_query_log=1 # 设置慢查询日志的时间为 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
更改后记得重启 MySQL 服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log

查看慢查询日志开关状态：
show variables like 'slow_query_log';

profile {#profile}

show profile 能在做 SQL 优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭，可以通过 set 语句在 session/global 级别开启 profiling：
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时：
show profiles;
查看指定 query_id 的 SQL 语句各个阶段的耗时：
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 {#explain}

EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法： # 直接在 select 语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;

EXPLAIN 各字段含义：

id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（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：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，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
rows：MySQL 认为必须要执行的行数，在 InnoDB 引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered 的值越大越好

2.3 索引 {#2-3-索引}

索引是帮助 MySQL 高效获取数据 的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统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，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优点：

提高数据检索效率，降低数据库的 IO 成本
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

缺点：

索引列也是要占用空间的
索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构 {#索引结构}

| 索引结构 | 描述 | |-----------------|----------------------------------------------| | B+Tree | 最常见的索引类型，大部分引擎都支持 B+树索引 | | Hash | 底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，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 |

| 索引 | InnoDB | MyISAM | Memory | |-----------|-----------|--------|--------| | B+Tree 索引 | 支持 | 支持 | 支持 | | Hash 索引 | 不支持 | 不支持 | 支持 | | R-Tree 索引 | 不支持 | 支持 | 不支持 | | Full-text | 5.6 版本后支持 | 支持 | 不支持 |

B-Tree {#B-Tree}

二叉树

二叉树的缺点可以用红黑树来解决：

红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。

为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为 5（5 阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储 4 个 key，5 个指针）

B-Tree结构

B-Tree 的数据插入过程动画参照：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=68
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

B+Tree {#B-Tree-2}

结构图：

B+Tree结构图

演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

与 B-Tree 的区别：

所有的数据都会出现在叶子节点
叶子节点形成一个单向链表

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。

MySQL B+Tree 结构图

Hash {#Hash}

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，他们就产生了 hash 冲突（也称为 hash 碰撞），可以通过链表来解决。

Hash索引原理图

特点：

Hash 索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、<、...）
无法利用索引完成排序操作
查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引

存储引擎支持：

Memory
InnoDB: 具有自适应 hash 功能，hash 索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的

面试题 {#面试题}

为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构？

相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
对于 B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作

索引分类 {#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 | 避免同一个表中某数据列中的值重复 | 可以有多个 | UNIQUE | | 常规索引 | 快速定位特定数据 | 可以有多个 | | | 全文索引 | 全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值 | 可以有多个 | FULLTEXT |

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

| 分类 | 含义 | 特点 | |-----------------------|-------------------------------|------------| | 聚集索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放一块，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 | 可以存在多个 |

演示图：

大致原理
演示图

聚集索引选取规则：

如果存在主键，主键索引就是聚集索引
如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
如果表没有主键或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引

思考题 {#思考题}

以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

|---------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 | select * from user where id = 10; select * from user where name = 'Arm'; -- 备注：id为主键，name字段创建的有索引 |

答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。

InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？

答：假设一行数据大小为 1k，一页中可以存储 16 行这样的数据。InnoDB 的指针占用 6 个字节的空间，主键假设为 bigint，占用字节数为 8.
可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的 key 的数量，(n + 1) 表示指针数量（比 key 多一个）。算出 n 约为 1170。

如果树的高度为 2，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；
如果树的高度为 3，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856。

另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识。

语法 {#语法}

创建索引：
CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);
如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引

查看索引：
SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引：
DROP INDEX index_name ON table_name;

案例：

|---------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | -- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引 create index idx_user_name on tb_user(name); -- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引 create unique index idx_user_phone on tb_user (phone); -- 为profession, age, status创建联合索引 create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status); -- 为email建立合适的索引来提升查询效率 create index idx_user_email on tb_user(email); -- 删除索引 drop index idx_user_email on tb_user; |

使用规则 {#使用规则}

最左前缀法则 {#最左前缀法则}

如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

联合索引中，出现范围查询（<, >），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者<=来规避索引失效问题。

索引失效情况 {#索引失效情况}

在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：explain select * from tb_user where phone = 17799990015;，此处 phone 的值没有加引号
模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。如：explain select * from tb_user where profession like '%工程';，前后都有 % 也会失效。
用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

SQL 提示 {#SQL-提示}

是优化数据库的一个重要手段，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。

例如，使用索引：
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
不使用哪个索引：
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
必须使用哪个索引：
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force 就是无论如何都强制使用该索引。

覆盖索引&回表查询 {#覆盖索引-回表查询}

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能找到），减少 select *。

explain 中 extra 字段含义：
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where; using index;：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询

如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是 select *；如果在辅助索引中找聚集索引，如select id, name from xxx where name='xxx';，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的 id，返回 name 和 name 索引对应的 id 即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如select id, name, gender from xxx where name='xxx';

所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段

面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下 SQL 语句进行优化，该如何进行才是最优方案：
select id, username, password from tb_user where username='itcast';

解：给 username 和 password 字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引

前缀索引 {#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，查询时，浪费大量的磁盘 IO，影响查询效率，此时可以只降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。

语法：create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));
前缀长度：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，索引选择性越高则查询效率越高，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。
求选择性公式：

|-------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 | select count(distinct email) / count(*) from tb_user; select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user; |

show index 里面的 sub_part 可以看到接取的长度

单列索引&联合索引 {#单列索引-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。

单列索引情况：
explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
这句只会用到 phone 索引字段

注意事项 {#注意事项-9}

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

设计原则 {#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就越大，会影响增删改的效率
如果索引列不能存储 NULL 值，请在创建表时使用 NOT NULL 约束它。当优化器知道每列是否包含 NULL 值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询

2.4 SQL 优化 {#2-4-SQL-优化}

插入数据 {#插入数据}

普通插入：

采用批量插入（一次插入的数据不建议超过 1000 条）
手动提交事务
主键顺序插入

大批量插入：
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，此时可以使用 MySQL 数据库提供的 load 指令插入。

|-----------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 | # 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入） mysql --local-infile -u root -p # 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; select @@local_infile; # 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中 load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n'; |

主键优化 {#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，也可以填充一般，也可以填充 100%，每个页包含了 2-N 行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
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他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的 50%），InnoDB 会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这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

文字说明不够清晰明了，具体可以看视频里的 PPT 演示过程：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=90

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 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号
业务操作时，避免对主键的修改

order by 优化 {#order-by-优化}

Using filesort：通过表的索引或全表扫描，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结果的排序都叫 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

如果 order by 字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain 的 extra 信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉 Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引

总结：

根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则
尽量使用覆盖索引
多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）
如果不可避免出现 filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size（默认 256k）

group by 优化 {#group-by-优化}

在分组操作时，可以通过索引来提高效率
分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的

如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则

limit 优化 {#limit-优化}

常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前 2000000 条记录，但仅仅返回 2000000 - 2000010 的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
优化方案：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化

例如：

|-------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 5 6 7 8 | -- 此语句耗时很长 select * from tb_sku limit 9000000, 10; -- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询 select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10; -- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit -- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10); -- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度 select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id; |

count 优化 {#count-优化}

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高（前提是不适用 where）；
InnoDB 在执行 count(*) 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。
优化方案：自己计数，如创建 key-value 表存储在内存或硬盘，或者是用 redis

count 的几种用法：

如果 count 函数的参数（count 里面写的那个字段）不是 NULL（字段值不为 NULL），累计值就加一，最后返回累计值
用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
count(主键)跟 count(*)一样，因为主键不能为空；count(字段)只计算字段值不为 NULL 的行；count(1)引擎会为每行添加一个 1，然后就 count 这个 1，返回结果也跟 count(*)一样；count(null)返回 0

各种用法的性能：

count(主键)：InnoDB 引擎会遍历整张表，把每行的主键 id 值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为空）
count(字段)：没有 not null 约束的话，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；有 not null 约束的话，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 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，放一个数字 1 进去，直接按行进行累加
count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加

按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*)，所以尽量使用 count(*)

update 优化（避免行锁升级为表锁） {#update-优化（避免行锁升级为表锁）}

InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

如以下两条语句：
update student set no = '123' where id = 1;，这句由于 id 有主键索引，所以只会锁这一行；
update student set no = '123' where name = 'test';，这句由于 name 没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给 name 字段添加索引

3.数据类型 {#3-数据类型}

整型 {#整型}

| 类型名称 | 取值范围 | 大小 | |---------------|------------------------------------------|-------| | TINYINT | -128〜127 | 1 个字节 | | SMALLINT | -32768〜32767 | 2 个宇节 | | MEDIUMINT | -8388608〜8388607 | 3 个字节 | | INT (INTEGHR) | -2147483648〜2147483647 | 4 个字节 | | BIGINT | -9223372036854775808〜9223372036854775807 | 8 个字节 |

无符号在数据类型后加 unsigned 关键字。

浮点型 {#浮点型}

| 类型名称 | 说明 | 存储需求 | |--------------------|------------|---------| | FLOAT | 单精度浮点数 | 4 个字节 | | DOUBLE | 双精度浮点数 | 8 个字节 | | DECIMAL (M, D)，DEC | 压缩的"严格"定点数 | M+2 个字节 |

日期和时间 {#日期和时间}

| 类型名称 | 日期格式 | 日期范围 | 存储需求 | |-----------|---------------------|----------------------------------------------------|-------| | YEAR | YYYY | 1901 ~ 2155 | 1 个字节 | | TIME | HH:MM:SS | -838:59:59 ~ 838:59:59 | 3 个字节 | | DATE | YYYY-MM-DD | 1000-01-01 ~ 9999-12-3 | 3 个字节 | | DATETIME | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59 | 8 个字节 | | TIMESTAMP | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 1980-01-01 00:00:01 UTC ~ 2040-01-19 03:14:07 UTC | 4 个字节 |

字符串 {#字符串}

| 类型名称 | 说明 | 存储需求 | |------------|----------------------------|----------------------------------------| | CHAR(M) | 固定长度非二进制字符串 | M 字节，1<=M<=255 | | VARCHAR(M) | 变长非二进制字符串 | L+1 字节，在此，L< = M 和 1<=M<=255 | | TINYTEXT | 非常小的非二进制字符串 | L+1 字节，在此，L<2^8 | | TEXT | 小的非二进制字符串 | L+2 字节，在此，L<2^16 | | MEDIUMTEXT | 中等大小的非二进制字符串 | L+3 字节，在此，L<2^24 | | LONGTEXT | 大的非二进制字符串 | L+4 字节，在此，L<2^32 | | ENUM | 枚举类型，只能有一个枚举字符串值 | 1 或 2 个字节，取决于枚举值的数目 (最大值为 65535) | | SET | 一个设置，字符串对象可以有零个或多个 SET 成员 | 1、2、3、4 或 8 个字节，取决于集合成员的数量（最多 64 个成员） |

二进制类型 {#二进制类型}

| 类型名称 | 说明 | 存储需求 | |----------------|------------|--------------------| | BIT(M) | 位字段类型 | 大约 (M+7)/8 字节 | | BINARY(M) | 固定长度二进制字符串 | M 字节 | | VARBINARY (M) | 可变长度二进制字符串 | M+1 字节 | | TINYBLOB (M) | 非常小的 BLOB | L+1 字节，在此，L<2^8 | | BLOB (M) | 小 BLOB | L+2 字节，在此，L<2^16 | | MEDIUMBLOB (M) | 中等大小的 BLOB | L+3 字节，在此，L<2^24 | | LONGBLOB (M) | 非常大的 BLOB | L+4 字节，在此，L<2^32 |

4.权限一览表 {#4-权限一览表}

具体权限的作用详见官方文档

GRANT 和 REVOKE 允许的静态权限

| Privilege |----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ALL [PRIVILEGES] | ALTER | ALTER ROUTINE | CREATE | CREATE ROLE | CREATE | CREATE | CREATE | CREATE USER | CREATE VIEW | DELETE | DROP | DROP ROLE | EVENT | EXECUTE | FILE | GRANT OPTION | INDEX | INSERT | LOCK TABLES | PROCESS | PROXY | REFERENCES | RELOAD | REPLICATION | REPLICATION | SELECT | SHOW | SHOW VIEW | SHUTDOWN | SUPER | TRIGGER | UPDATE | USAGE | Grant Table Column | Context | -----------|------------------------------|---------------------------------------| | Synonym for "all privileges" | Server administration | | Alter_priv | Tables | | Alter_routine_priv | Stored routines | | Create_priv | Databases, tables, or indexes | | Create_role_priv | Server administration | ROUTINE | Create_routine_priv | Stored routines | TABLESPACE | Create_tablespace_priv | Server administration | TEMPORARY TABLES | Create_tmp_table_priv | Tables | | Create_user_priv | Server administration | | Create_view_priv | Views | | Delete_priv | Tables | | Drop_priv | Databases, tables, or views | | Drop_role_priv | Server administration | | Event_priv | Databases | | Execute_priv | Stored routines | | File_priv | File access on server host | | Grant_priv | Databases, tables, or stored routines | | Index_priv | Tables | | Insert_priv | Tables or columns | | Lock_tables_priv | Databases | | Process_priv | Server administration | | See proxies_priv table | Server administration | | References_priv | Databases or tables | | Reload_priv | Server administration | CLIENT | Repl_client_priv | Server administration | SLAVE | Repl_slave_priv | Server administration | | Select_priv | Tables or columns | DATABASES | Show_db_priv | Server administration | | Show_view_priv | Views | | Shutdown_priv | Server administration | | Super_priv | Server administration | | Trigger_priv | Tables | | Update_priv | Tables or columns | | Synonym for "no privileges" | Server administration |

GRANT 和 REVOKE 允许的动态权限

| Privilege | Context | |------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------| | APPLICATION_PASSWORD_ADMIN | Dual password administration | | AUDIT_ABORT_EXEMPT | Allow queries blocked by audit log filter | | AUDIT_ADMIN | Audit log administration | | AUTHENTICATION_POLICY_ADMIN | Authentication administration | | BACKUP_ADMIN | Backup administration | | BINLOG_ADMIN | Backup and Replication administration | | BINLOG_ENCRYPTION_ADMIN | Backup and Replication administration | | CLONE_ADMIN | Clone administration | | CONNECTION_ADMIN | Server administration | | ENCRYPTION_KEY_ADMIN | Server administration | | FIREWALL_ADMIN | Firewall administration | | FIREWALL_EXEMPT | Firewall administration | | FIREWALL_USER | Firewall administration | | FLUSH_OPTIMIZER_COSTS | Server administration | | FLUSH_STATUS | Server administration | | FLUSH_TABLES | Server administration | | FLUSH_USER_RESOURCES | Server administration | | GROUP_REPLICATION_ADMIN | Replication administration | | GROUP_REPLICATION_STREAM | Replication administration | | INNODB_REDO_LOG_ARCHIVE | Redo log archiving administration | | NDB_STORED_USER | NDB Cluster | | PASSWORDLESS_USER_ADMIN | Authentication administration | | PERSIST_RO_VARIABLES_ADMIN | Server administration | | REPLICATION_APPLIER | PRIVILEGE_CHECKS_USER for a replication channel | | REPLICATION_SLAVE_ADMIN | Replication administration | | RESOURCE_GROUP_ADMIN | Resource group administration | | RESOURCE_GROUP_USER | Resource group administration | | ROLE_ADMIN | Server administration | | SESSION_VARIABLES_ADMIN | Server administration | | SET_USER_ID | Server administration | | SHOW_ROUTINE | Server administration | | SYSTEM_USER | Server administration | | SYSTEM_VARIABLES_ADMIN | Server administration | | TABLE_ENCRYPTION_ADMIN | Server administration | | VERSION_TOKEN_ADMIN | Server administration | | XA_RECOVER_ADMIN | Server administration |

5.图形化界面工具 {#5-图形化界面工具}

Workbench(免费): http://dev.mysql.com/downloads/workbench/
navicat(收费，试用版 30 天): https://www.navicat.com/en/download/navicat-for-mysql
Sequel Pro(开源免费，仅支持 Mac OS): http://www.sequelpro.com/
HeidiSQL(免费): http://www.heidisql.com/
phpMyAdmin(免费): https://www.phpmyadmin.net/
SQLyog: https://sqlyog.en.softonic.com/

6.安装 {#6-安装}

7.小技巧 {#7-小技巧}

在 SQL 语句之后加上\G会将结果的表格形式转换成行文本形式
查看 Mysql 数据库占用空间：

|-----------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 2 3 4 | SELECT table_schema "Database Name" , SUM(data_length + index_length) / (1024 * 1024) "Database Size in MB" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema; |