mysql相关知识 | 唯吾鹰扬

基础知识

SQL的select语句完整的执行顺序

from 子句组装来自不同数据源的数据,所以为表创建别名，别的地方可以用；
where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选；
group by 子句将数据划分为多个分组；
使用聚集函数进行计算；一定要知道他的执行顺序在group by后having之前
使用 having 子句筛选分组；
计算所有的表达式；
select 的字段；
使用 order by 对结果集进行排序

SQL的连接查询（左连接和右链接的区别）

外连接：
左连接（左外连接）：以左表作为基准进行查询，左表数据会全部显示出来，右表如果和左表匹配的数据则显示相应字段的数据，如果不匹配则显示为 null。
右连接（右外连接）：以右表作为基准进行查询，右表数据会全部显示出来，左表如果和右表匹配的数据则显示相应字段的数据，如果不匹配则显示为 null。
全连接：先以左表进行左外连接，再以右表进行右外连接。
内连接：
显示表之间有连接匹配的所有行。

MySQL性能优化

当只要一行数据时使用 limit 1查询时如果已知会得到一条数据，这种情况下加上 limit 1 会增加性能。因为 mysql 数据库引擎会在找到一条结果停止搜索，而不是继续查询下一条是否符合标准直到所有记录查询完毕
选择正确的数据库引擎Mysql 中有两个引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎有利有弊。
MyISAM 适用于一些大量查询的应用，但对于有大量写功能的应用不是很好。甚至你只需要update 一个字段整个表都会被锁起来。而别的进程就算是读操作也不行要等到当前 update 操作完成之后才能继续进行。另外，MyISAM 对于 select count(*)这类操作是超级快的。InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用会比 MyISAM 还慢，但是支持“行锁”，所以在写操作比较多的时候会比较优秀。并且，它支持很多的高级应用，例如：事物。
用 not exists 代替 not in/not exists 用到了连接能够发挥已经建立好的索引的作用，not in 不能使用索引。Not in 是最慢的方式要同每条记录比较，在数据量比较大的操作红不建议使用这种方式。
对操作符的优化，尽量不采用不利于索引的操作符。如：in /not in /is null /is not null /<> 等
某个字段总要拿来搜索，为其建立索引：Mysql 中可以利用 alter table 语句来为表中的字段添加索引，
语法为：
alter table 表名 add index (字段名)；
分库分表，主从配置。
对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表 JOIN，要先分页再 JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。
存储过程执行比一条一条地执行其中的各条语句快
决不要检索比需求还要多的数据
导入数据前应该关闭自动提交，最好删除索引然后导入完成后新建
索引改善数据检索的性能，但是损害了数据插入删除更新的性能
like很慢，一般来说最好使用fulltext而不是like
如果从一个表中删除大量数据，应该使用optimize table回收所用的空间，从而优化表性能
char比varchar效率高很多，因此确定字符长度字段最好使用char字段
随机获取数据时，避免使用order by rand() limit, 效率会很慢，建议使用join

MySQL的存储引擎

InnoDB 存储引擎
InnoDB 是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键，InnoDB 是默认的 MySQL引擎。
MyISAM 存储引擎
MyISAM 基于 ISAM 存储引擎，并对其进行扩展。它是在 Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM 拥有较高的插入、查询速度，但不支持事物。

InnoDB支持事务和外键，有独立的缓冲池，支持表锁，不存储表的总行数，比MyISAM插入效率高

事务的特征

只要满足一下四个特征的就属于事务，事务的四大特性ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)
（1）、原子性：
事务中整个操作要么全部完成，要么全部不完成。
（2）、一致性：
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
（3）、隔离性：
事务间的操作互不干扰。
（4）、持久性：
事务一旦完成，就永久保存。
mysql中关于事务的语句：
start trunsaction –开启事务
savepoint 保留点 –创建保留点(即：还原点)
rollback to 保留点 –回滚
commit –提交
补充：
set autocommit=0 –设置mysql不自动提交更改
release 保留点释放保留点

where查询为空数据

不能使用==，应该书写成以下方式

1	select * from tablename where field is null

char等字符串类型占用

char类型支持的最大字节数是255，

text约为64kb,

MEDIUMTEXT约为16M,

LONGTEXT约为4G

MySQL数据类型的选择和优化案例

1、手机号存储
使用BIGINT代替CHAR或者VARCHAR存放手机号码。
这是因为CHAR或者VARCHAR，占用空间大，影响查询性能。
例如：11位手机号CHAR存储，utf8编码，则占用33个字节；
使用如果使用INT的话，INT最大只能保存10为数据，而手机号为11位，会出现溢出，所以使用BIGINT占用8个字节，支持11为数据存储。
2、IP地址可以使用INT存储
MySQL里提供了一个很好的函数：INET_ATON(),他负责把IP地址转化为数字，而另一个函数 INET_NTOA（）负责将数字转化为IP地址，示例如下：注意：INT使用无符号，这是因为INT有符号最大为2147483647而无符号最大为4294967295，如果使用有符号的话，会出现溢出，使用无符号则不会溢出。
3、对于非负整数优先使用无符号整形存储
4、避免使用enum类型，用TINYINT替代
修改值必须使用alter、排序的效率比较低、禁止使用数字作为enum枚举值
5、使用timestamp（4字节）/datetime（8字节）存储日期时间
timestamp日期范围：1970-1-1 00:00:01—-2038-01-10 03:14:07
timestamp以int存储，但可读性高
6、尽可能把所有列定义为not null
索引null列会占用更多的空间
进行比较时需要作额外的处理

如何查看索引是否有效

在查询语句前加explain关键字，查看type类型是否为all,是则没有用到索引，否则使用了索引

group by 使用规则

group by子句可以包含任意数目的列。这使得能对分组进行嵌套，为数据分组提供更细致的控制
如果在group by子句中嵌套了分组，数据将在最后规定的分组上进行汇总。话句话说，在建立分组时，指定的所有列都一起计算（所以不能从个别的列取回数据）
group by子句中列出的每个列都必须是检索列或有效的表达式（但不能是聚集函数）。如果在SELECT中使用表达式，则必须在group by子句中指定相同的表达式。不能使用别名。
除聚集计算语句外，SELECT语句中的每个列都必须在group by子句中给出。
如果分组列中具有null值，则null将作为一个分组返回。如果列中有多行null值，它们将分为一组。
group by子句必须出现在where子句之后，order by 子句之前

MySql查询优化

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
in和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。
如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num
应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2
应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc开头的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。
尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。
尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。
与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。
在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送DONE_IN_PROC 消息。
尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

#SELECT b.* FROM auth_item a INNER JOIN auth_item_child c ON a.id = c.parent INNER JOIN auth_item b ON c.child!=b.id WHERE a.id = 3 AND b.id!=3 ORDER BY b.type ASC,b.id ASC;


#SELECT c.* FROM auth_item AS a INNER JOIN auth_item AS b ON a.type=b.type INNER JOIN auth_item AS c ON a.id=c.id OR b.id=c.id WHERE a.created_at=1590029454 AND b.created_at=1590028569;

悲观锁

注意：要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。

我们可以使用命令设置MySQL为非autocommit模式：

set autocommit=0;

设置完autocommit后，我们就可以执行我们的正常业务了。具体如下

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