1.Mysql安装

百度吧 有很多

2.SQL语句

2.1sql分类
数据定义语言：DDL，定义数据库对象：数据库、表、列等 关键字 create、 alert、drop等
数据操作语言：DML 用于对数据库中表的记录进行更新 关键字 insert 、update 、delete
数据控制语言：DCL 用来定义数据库中的访问权限和安全级别，创建用户 关键字：grant等
数据查询语言：DQL 用于查询数据库中的记录 关键字 select、from、where等
2.2 sql使用
2.2.1 创建数据库
create database 数据库名称 character set 字符集
查看数据库
show databases
删除数据库
drop database 数据库名
切换数据库 use 数据库名
查看正在使用的数据库
select database();
2.2.2 表操作
2.2.2.1创建表
   create table 表名(
       字段名 类型(长度) 约束，
       字段名 类型(长度) 约束)；
单表约束
主键约束： primary key
唯一约束： unique
非空约束：not noll
主键约束 = 唯一约束 + 非空约束
2.2.2.2 字段
常用的字段
数字型：int
浮点型：double
字符型：varchar(可变长字符串)
日期：date(只有年月日)
          datetime(年月日时分秒)
boolean类型：不支持

2.2.2.3 查看表
查看数据库中的所有表：show tables;
查看表结构：desc 表名;
2.2.2.4 删除表
drop table 表名
2.2.2.5 修改表
alter table 表名 add 列名 类型(长度) 约束; --修改表添加列.
alter table 表名 modify 列名 类型(长度) 约束; --修改表修改列的类型长度及约束.
alter table 表名 change 旧列名 新列名 类型(长度) 约束; --修改表修改列名.
alter table 表名 drop 列名; --修改表删除列.
rename table 表名 to 新表名; --修改表名
alter table 表名 character set 字符集; --修改表的字符集
2.2.3 插入表：insert
语法：
insert into 表 (列名1,列名2,列名3…) values (值1,值2,值3…); – 向表中插入某些列
insert into 表 values (值1,值2,值3…); --向表中插入所有列
insert into 表 (列名1,列名2,列名3…) values select (列名1,列名2,列名3…) from 表
insert into 表 values select * from 表
注意：

1. 列名数与values后面的值的个数相等
2. 列的顺序与插入的值得顺序一致
3. 列名的类型与插入的值要一致.
4. 插入值得时候不能超过最大长度.
5. 值如果是字符串或者日期需要加引号’’ （一般是单引号）

2.2.4更新记录：update
语法：update 表名 set 字段名=值;字段名=值;
update 表名 set 字段名=值 ,字段值=值 where 条件;
注意：

1. 列名的类型与修改的值要一致.
2. 修改值得时候不能超过最大长度.
3. 值如果是字符串或者日期需要加’’.
4. 不要忘记写,

2.2.5删除记录：delete
语法：delete from 表名 [where 条件];
面试题：
删除表中所有记录使用delete from 表名; 还是用truncate table 表名;
删除方式：delete 一条一条删除，不清空auto_increment记录数。
truncate 直接将表删除，重新建表，auto_increment将置为零，从新开始。

2.3 CMD 中文乱码
修改my.ini文件 然后重启mysql服务器
default-character-set=gbk
**

3.SQL查询

3.1 查询语法
SELECT [DISTINCT]*[列名,列名] FROM 表 [WHERE 条件].
3.2简单查询
SQL语法关键字
select 和 from
3.3 条件查询
语法关键字 where

3.4排序
SQL语法关键字 order by asc（升序） desc（降序）
3.5聚合函数
特点 ：只对单表进行操作
常用函数：
 sum()：求某一列的和
 avg()：求某一列的平均值
 max()：求某一列的最大值
 min()：求某一列的最小值
 count()：求某一列的元素个数
3.6分组
语法关键字： group by having
注意事项：

1. select语句中的列（非聚合函数列），必须出现在group by子句中
2. group by子句中的列，不一定要出现在select语句中
3. 聚合函数只能出现select语句中或者having语句中，一定不能出现在where语句中。

3.7 其他查询语句
union 集合的并集（不包含重复记录）
unionall集合的并集（包含重复记录）

4.SQL查询顺序

MySQL查询语法顺序
4. SELECT
5. FROM
6. LEFT JOIN
7. ON
8. WHERE
9. GROUP BY
10. HAVING
11. ORDER BY
12. LIMIT
 执行顺序 示例SQL： SELECT * FROM user LEFT JOIN order ON user.id = order.uid WHERE order.price > 1000 GROUP BY user.name HAVING count(1) > 5 ORDER BY user.name LIMIT 0,10
1. FROM（将最近的两张表，进行笛卡尔积）---VT1
2. ON（将VT1按照它的条件进行过滤）---VT2
3. LEFT JOIN（保留左表的记录）---VT3
4. WHERE（过滤VT3中的记录）--VT4…VTn
5. GROUP BY（对VT4的记录进行分组）---VT5
6. HAVING（对VT5中的记录进行过滤）---VT6
7. SELECT（对VT6中的记录，选取指定的列）--VT7
8. ORDER BY（对VT7的记录进行排序）--游标
9. LIMIT（对排序之后的值进行分页）
WHERE条件执行顺序（影响性能）
结论：写WHERE条件的时候，优先级高的部分要去编写过滤力度最大的条件语句。

5.多表之间关系

6.多表关联查询

JOIN 按照功能大致分为如下三类：
CROSS JOIN（交叉连接）
INNER JOIN（内连接或等值连接）。
OUTER JOIN（外连接）
6.1 交叉连接 交叉连接的关键字：CROSS JOIN 交叉连接也叫笛卡尔积连接 笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesian product），又称直积，表示为X*Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。

交叉连接的表现：行数相乘、列数相加
隐式交叉连接
SELECT * FROM A, B
显式交叉连接
SELECT * FROM A CROSS JOIN B

6.2 内连接
内连接的关键字：INNER JOIN

内连接也叫等值连接，内联接使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。

隐式内连接
SELECT * FROM A,B WHERE A.id = B.id

显式内连接
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.id = B.id
6.3 外连接
外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。也就是说外连接又分为：左外连接、右外连接、全外连接

外连接需要有主表或者保留表的概念。

在 FROM子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：

左外连接：LEFT JOIN 或者 LEFT OUTER JOIN

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id = B.id

案例：查询分类信息，关联查询商品信息

右外连接:：RIGHT JOIN 或者 RIGHT OUTER JOIN

SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON A.id = B.id

全外连接（MySQL不支持）：FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN

SELECT * FROM A FULL JOIN B ON A.id = B.id

外连接总结：
1.通过业务需求，分析主从表
2. 如果使用LEFT JOIN，则主表在它左边
3. 如果使用RIGHT JOIN，则主表在它右边
4. 查询结果以主表为主，从表记录匹配不到，则补null
6.4 分页查询
MySQL的分页关键字是：LIMIT
LIMIT关键字不是SQL92标准提出的关键字，它是MySQL独有的语法。
通过Limit关键字，MySQL实现了物理分页。
分页分为逻辑分页和物理分页
逻辑分页：将数据库中的数据查询到内存之后再进行分页。
物理分页：通过LIMIT关键字，直接在数据库中进行分页，最终返回的数据，只是分页后的数据。

格式：

SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows
offset：偏移量
rows：每页多少行记录。

6.5 子查询
 定义
子查询允许把一个查询嵌套在另一个查询当中。
　　子查询，又叫内部查询，相对于内部查询，包含内部查询的就称为外部查询。
子查询可以包含普通select可以包括的任何子句，比如：distinct、 group by、order by、limit、join和union等；
但是对应的外部查询必须是以下语句之一：select、insert、update、delete。

 位置
select 中、from 后、where 中.
group by 和order by 中无实用意义。

6.6 查询原理
第一、单表查询：根据WHERE条件过滤表中的记录，形成中间表（这个中间表对用户是不可见的）；然后根据SELECT的选择列选择相应的列进行返回最终结果。

第二、两表连接查询：对两表求积（笛卡尔积）并用ON条件和连接连接类型进行过滤形成中间表；然后根据WHERE条件过滤中间表的记录，并根据SELECT指定的列返回查询结果。

第三、多表连接查询：先对第一个和第二个表按照两表连接做查询，然后用查询结果和第三个表做连接查询，以此类推，直到所有的表都连接上为止，最终形成一个中间的结果表，然后根据WHERE条件过滤中间表的记录，并根据SELECT指定的列返回查询结果。

理解SQL查询的过程是进行SQL优化的理论依据。

7.mysql架构

7.1mysql架构图
Connectors 指的是不同语言中与SQL的交互
Management Serveices & Utilities：
系统管理和控制工具
Connection Pool: 连接池
* 管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求。
* 负责监听对 MySQL Server 的各种请求，接收连接请求，转发所有连接请求到线程管理模块。每一个连接上 MySQL Server 的客户端请求都会被分配（或创建）一个连接线程为其单独服务。
* 而连接线程的主要工作就是负责 MySQL Server 与客户端的通信，接受客户端的命令请求，传递 Server 端的结果信息等。线程管理模块则负责管理维护这些连接线程。包括线程的创建，线程的 cache 等。
SQL Interface: SQL接口
接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface Parser: 解析器
* SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。
主要功能：
a . 将SQL语句进行语义和语法的分析，分解成数据结构，然后按照不同的操作类型进行分类，然后做出针对性的转发到后续步骤，以后SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的。
b. 如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个sql语句是不合理的

Optimizer: 查询优化器

• SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化。
• 它使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。
  用一个例子就可以理解： select uid,name from user where gender = 1;
  • 这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行过滤
  • 这个select查询先根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤
  • 将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果

Cache和Buffer： 查询缓存

他的主要功能是将客户端提交给MySQL的 select请求的返回结果集 cache 到内存中，与该 query 的一个 hash 值 做一个对应。该 Query 所取数据的基表发生任何数据的变化之后， MySQL 会自动使该 query 的Cache 失效。在读写比例非常高的应用系统中， Query Cache 对性能的提高是非常显著的。当然它对内存的消耗也是非常大的。

如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等

 存储引擎接口<br/>

存储引擎接口模块可以说是 MySQL 数据库中最有特色的一点了。目前各种数据库产品中，基本上只有 MySQL 可以实现其底层数据存储引擎的插件式管理。这个模块实际上只是 一个抽象类，但正是因为它成功地将各种数据处理高度抽象化，才成就了今天 MySQL 可插拔存储引擎的特色。

 从图还可以看出，MySQL区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎。MySQL插件式的存储引擎架构提供了一系列标准的管理和服务支持，这些标准与存储引擎本身无关，可能是每个数据库系统本身都必需的，如SQL分析器和优化器等，而存储引擎是底层物理结构的实现，每个存储引擎开发者都可以按照自己的意愿来进行开发。<br/>

注意：存储引擎是基于表的，而不是数据库。

7.2 逻辑架构图

7.3 执行流程图

7.4存储引擎介绍

• 多存储引擎是mysql有别于其他数据库的一大特性;
• 存储引擎是针对表的
• MySQL 5.5之后，默认的存储引擎由MyISAM变为InnoDB。
• 查看存储引擎：show engines;

7.5 mysql物理结构
MySQL是通过文件系统对数据进行存储和管理的。
MySQL从物理结构上可以分为日志文件和数据文件。
7.5.1 日志文件
MySQL通过日志记录了数据库操作信息和错误信息。常用的日志文件包括错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志和 InnoDB 引擎 Redo 日志、中继日志等。
 错误日志（err log）：

• 默认是开启的，而且从5.5.7以后无法关闭错误日志
• 记录了运行过程中遇到的所有严重的错误信息,以及 MySQL每次启动和关闭的详细信息。
• 默认的错误日志名称：hostname.err
• 错误日志所记录的信息是可以通过log-error和log-warnings来定义的，其中log-err是定义是否启用错误日志的功能和错误日志的存储位置，log-warnings是定义是否将警告信息也定义至错误日志中。
• log_error可以直接定义为文件路径，也可以为ON|OFF；log_warings只能使用1|0来定义开关启动

 二进制日志（bin log）：

• 默认是关闭的，需要通过配置：log-bin=mysql-bin进行开启。其中mysql-bin是binlog日志文件的basename，binlog日志文件的名称：mysql-bin-000001.log
• binlog记录了数据库所有的ddl语句和dml语句，但不包括select语句内容，语句以事件的形式保存，描述了数据的变更顺序，binlog还包括了每个更新语句的执行时间信息，binlog主要作用是用于恢复数据，因此binlog对于灾难恢复和备份恢复来说至关重要。
• 如果是DDL语句，则直接记录到binlog日志，而DML语句，必须通过事务提交才能记录到binlog日志中。
• binlog还用于实现mysql主从复制。
• binlog还用于数据恢复。

 通用查询日志（general query log）：

• 默认情况下通用查询日志是关闭的。
• 由于通用查询日志会记录用户的所有操作，其中还包含增删查改等信息，在并发操作大的环境下会产生大量的信息从而导致不必要的磁盘IO，会影响mysql的性能的。如若不是为了调试数据库的目的建议不要开启查询日志。
   慢查询日志（slow query log）：
• 默认是关闭的。需要通过设置：slow_query_log=ON进行开启。
• 记录执行时间超过long_query_time秒的所有查询，便于收集查询时间比较长的SQL语句

 事务日志：

• 事务日志（InnoDB特有的日志）也叫redo日志。
• 文件名为"ib_logfile0"和“ib_logfile1”，默认存放在表空间所在目录。
• 还有一个日志文件叫undo 日志，默认存储在ib_data目录下。

 中继日志：

• 是在主从复制环境中产生的日志。
• 主要作用是为了从机可以从中继日志中获取到主机同步过来的SQL语句，然后执行到从机中。

7.5.2 数据文件
查看MySQL数据文件：SHOW VARIABLES LIKE ‘%datadir%’;
.frm文件：主要存放与表相关的数据信息,主要包括表结构的定义信息
.ibd和.ibdata文件：用来存储InnoDB存储引擎的表数据和索引信息
.myd文件：主要用来存储使用MyISAM存储引擎的表数据信息。
.myi文件：主要用来存储使用MyISAM存储引擎的表数据文件中任何索引的数据树。

8.mysql索引

8.1索引介绍
*使用索引的主要目的是为了优化查询速度 * 索引是一种特殊的文件或者叫数据结构(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。
8.2索引的分类
索引是在存储引擎中实现的，在不同的存储引擎中会使用不同的索引 MyIsam和InnoDb 存储引擎：只支持btree索引
MWMOERY/HEAP 存储引擎：支持HASH和BTREE索引
索引的分类
单列索引：
普通索引：Mysql中基本索引类型没有什么限制 允许在定义的索引的列中插入重复值和空值
唯一索引：索引列中的值必须是唯一的 但是可以为空值
主键索引：是一种特殊的唯一索引 不能为控制
组合索引
在表中的多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时索引才会被使用 ，使用组合索引是遵循-----最左前缀集合
全文索引
全文索引，只有在myisam引擎上才会使用，只能在char、varchar、text类型字段上使用全文索引
空间索引：没用过
8.3索引的使用
8.3.1 创建索引
单列索引之普通索引
CREATE INDEX index_name ON table(column(length))
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ON (column(length))
单列索引之唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table(column(length))
单列索引之全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table(column(length))
联合索引
ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))
8.3.2 删除索引
drop index index_name on table
8.4 索引的存储结构
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html
 B Tree和B+ Tree的特点与区别
* 树的高度一般都是在2-4这个高度，树的高度直接影响IO读写的次数。
* 如果是三层树结构---支撑的数据可以达到20G，如果是四层树结构---支撑的数据可以达到几十T
* B Tree和B+ Tree的最大区别在于非叶子节点是否存储数据的问题。B Tree是非叶子节点和叶子节点都会存储数据。而B+ Tree只有叶子节点才会存储数据，而且存储的数据都是在一行上，而且这些数据都是有指针指向的，也就是由顺序的。
非聚集索引
* 叶子节点只会存储数据行的指针，简单来说数据和索引不在一起，就是非聚集索引。
* 主键索引和辅助索引都会存储指针的值
聚集索引（InnoDB）
* 主键索引（聚集索引）的叶子节点会存储数据行，也就是说数据和索引是在一起，这就是聚集索引。
* 辅助索引只会存储主键值
* 如果没有没有主键，则使用唯一索引建立聚集索引；如果没有唯一索引，MySQL会按照一定规则创建聚集索引。
*  8.5 使用索引的注意事项
1. 尽量创建组合索引（组合索引其实会默认按照最左前缀原则帮我们创建多组索引）
组合索引（id,name,sex） 2. 索引最左前缀原则
3. 索引覆盖：要查询的列，也要使用索引覆盖住

9.mysql性能优化-查看计划任务explain

9.1 介绍
 MySQL 提供了一个 EXPLAIN 命令, 它可以对 SELECT 语句进行分析, 并输出 SELECT 执行的详细信息, 以供开发人员针对性优化.
 使用explain这个命令来查看一个这些SQL语句的执行计划，查看该SQL语句有没有使用上了索引，有没有做全表扫描，这都可以通过explain命令来查看。
 可以通过explain命令深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。
 EXPLAIN 命令用法十分简单, 在 SELECT 语句前加上 explain 就可以了, 例如:
9.2 参数说明
expain出来的信息有10列，分别是id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra,下面对这些字段进行解释：
 id: SELECT 查询的标识符. 每个 SELECT 都会自动分配一个唯一的标识符.
 select_type: SELECT 查询的类型.
 table: 查询的是哪个表
 partitions: 匹配的分区
 type: join 类型
 possible_keys: 此次查询中可能选用的索引
 key: 此次查询中确切使用到的索引.
 ref: 哪个字段或常数与 key 一起被使用
 rows: 显示此查询一共扫描了多少行. 这个是一个估计值.
 filtered: 表示此查询条件所过滤的数据的百分比
 extra: 额外的信息
9.3 select_type列说明
 SIMPLE, 表示此查询不包含 UNION 查询或子查询
 PRIMARY, 表示此查询是最外层的查询
 UNION, 表示此查询是 UNION 的第二或随后的查询
 DEPENDENT UNION, UNION 中的第二个或后面的查询语句, 取决于外面的查询
 UNION RESULT, UNION 的结果
 SUBQUERY, 子查询中的第一个 SELECT
 DEPENDENT SUBQUERY: 子查询中的第一个 SELECT, 取决于外面的查询. 即子查询依赖于外层查询的结果.
9.4 type列说明
通常来说, 不同的 type 类型的性能关系如下:
ALL < index < range ~ index_merge < ref < eq_ref < const < system

类型	含义
system	表只有一行
const	每次与之前的表合并行都只在该表读取一行，这是除了system，const之外最好的一种，特点是使用=，而且索引的所有部分都参与join且索引是主键或非空唯一键的索引
ref	如果每次只匹配少数行，那就是比较好的一种，使用=或<=>，可以是左覆盖索引或非主键或非唯一键
fulltext	全文搜索
ref_or_null	与ref类似，但包括NULL
index_merge	表示出现了索引合并优化(包括交集，并集以及交集之间的并集)，但不包括跨表和全文索引。这个比较复杂，目前的理解是合并单表的范围索引扫描（如果成本估算比普通的range要更优的话
unique_subquery	在in子查询中，就是value in (select…)把形如“select unique_key_column”的子查询替换。PS：所以不一定in子句中使用子查询就是低效的！
index_subquery	同上，但把形如”select non_unique_key_column“的子查询替换
range	常数值的范围
index	a.当查询是索引覆盖的，即所有数据均可从索引树获取的时候（Extra中有Using Index）；b.以索引顺序从索引中查找数据行的全表扫描（无 Using Index）；c.如果Extra中Using Index与Using Where同时出现的话，则是利用索引查找键值的意思；d.如单独出现，则是用读索引来代替读行，但不用于查找
all	全表扫描

9.5 参考网站
https://segmentfault.com/a/1190000008131735
https://blog.****.net/rewiner120/article/details/70598797

10.mysql性能优化-慢查询

10.1 性能优化思路
1.首先需要使用慢查询功能去获取所用查询时间较长的sql语句
2.使用explain命令去查看有问题的sql执行计划
3.最后可以使用show profile[s] 查看有问题的sql的性能使用情况
10.2 介绍
 数据库查询快慢是影响项目性能的一大因素，对于数据库，我们除了要优化 SQL，更重要的是得先找到需要优化的 SQL。
 MySQL 数据库有一个“慢查询日志”功能，用来记录查询时间超过某个设定值的SQL，这将极大程度帮助我们快速定位到症结所在，以便对症下药。
* 至于查询时间的多少才算慢，每个项目、业务都有不同的要求。
* 传统企业的软件允许查询时间高于某个值，但是把这个标准放在互联网项目或者访问量大的网站上，估计就是一个bug，甚至可能升级为一个功能性缺陷。
 MySQL的慢查询日志功能，默认是关闭的，需要手动开启。
10.3 开启慢查询功能
 查看是否开启慢查询功能

参数说明：

• slow_query_log ：是否开启慢查询日志，ON 为开启，OFF 为关闭，如果为关闭可以开启。
• log-slow-queries ：旧版（5.6以下版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
• slow-query-log-file：新版（5.6及以上版本）MySQL数据库慢查询日志存储路径。可以不设置该参数，系统则会默认给一个缺省的文件host_name-slow.log
• long_query_time ：慢查询阈值，当查询时间多于设定的阈值时，记录日志，单位为秒。
   临时开启慢查询功能
  在 MySQL 执行 SQL 语句设置，但是如果重启 MySQL 的话将失效
  set global slow_query_log = ON;
  set global long_query_time = 1;

 永久开启慢查询功能
修改/etc/my.cnf配置文件，重启 MySQL, 这种永久生效.
[mysqld]
slow_query_log = ON
slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow.log
long_query_time = 1

 慢日志格式


格式说明：

• 第一行,SQL查询执行的时间
• 第二行,执行SQL查询的连接信息，用户和连接IP
• 第三行,记录了一些我们比较有用的信息，如下解析
  Query_time,这条SQL执行的时间,越长则越慢
  Lock_time,在MySQL服务器阶段(不是在存储引擎阶段)等待表锁时间
  Rows_sent,查询返回的行数
  Rows_examined,查询检查的行数，越长就当然越费时间
• 第四行,设置时间戳，没有实际意义，只是和第一行对应执行时间。
• 第五行及后面所有行（第二个# Time:之前）,执行的sql语句记录信息，因为sql可能会很长。
  10.4 分析慢查询日志
  10.4.1 MySQL自带的mysqldumpslow
  [[email protected] mysql]# mysqldumpslow /var/lib/mysql/localhost-slow.log
  常用参数说明：
   -s：是表示按照何种方式排序
  
   -t：是top n的意思，即为返回前面多少条的数据
   -g：后边可以写一个正则匹配模式，大小写不敏感的

示例：
得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句。
mysqldumpslow -s t -t 10 -g “left join” /var/lib/mysql/localhost_slow.log

10.4.2 使用mysqlsla 工具
 mysqlsla工具，功能非常强大。数据报表，非常有利于分析慢查询的原因，包括执行频率，数据量，查询消耗等。
 不过此工具已停止维护，项目 github 介绍页面推荐使用 percona-toolkit，下面有介绍。
mysqlsla -lt /var/log/mysql/slow.log
10.4.3 使用percona-toolkit工具
percona-toolkit是一组高级命令行工具的集合，可以查看当前服务的摘要信息，磁盘检测，分析慢查询日志，查找重复索引，实现表同步等等。
 下载
https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.0.11/binary/tarball/percona-toolkit-3.0.11_x86_64.tar.gz

 安装
* tar -xf percona-toolkit-3.0.11_x86_64.tar.gz
* cd percona-toolkit-3.0.11
* perl Makefile.PL
* make
* make install
 调错
Can’t locate ExtUtils/MakeMaker.pm in @INC 错误的解决方式:

• yum install -y perl-ExtUtils-CBuilder perl-ExtUtils-MakeMaker
  Can’t locate Time/HiRes.pm in @INC
• yum install -y perl-Time-HiRes
   使用pt-query-digest查看慢查询日志
  pt-query-digest /var/lib/mysql/localhost-slow.log

11.mysql性能分析语句show profile

11.1 介绍
 Query Profiler是MYSQL自带的一种query诊断分析工具，通过它可以分析出一条SQL语句的性能瓶颈在什么地方。
 通常我们是使用的explain,以及slow query log都无法做到精确分析，但是Query Profiler却可以定位出一条SQL语句执行的各种资源消耗情况，比如CPU，IO等，以及该SQL执行所耗费的时间等。不过该工具只有在MYSQL 5.0.37以及以上版本中才有实现。
 默认的情况下，MYSQL的该功能没有打开，需要自己手动启动。
11.2 语句使用
 show profile 和 show profiles 语句可以展示当前会话(退出session后,profiling重置为0) 中执行语句的资源使用情况.
 show profiles :以列表形式显示最近发送到服务器上执行的语句的资源使用情况.显示的记录数由变量:profiling_history_size 控制,默认15条
  show profile: 展示最近一条语句执行的详细资源占用信息,默认显示 Status和Duration两列   show profile 还可根据 show profiles 列表中的 Query_ID ,选择显示某条记录的性能分析信息 

12.mysql性能优化细节

 合理的创建及使用索引（考虑数据的增删情况）
 合理的冗余字段（尽量建一些大表，考虑数据库的三范式和业务设计的取舍）
 使用SQL要注意一些细节：select语句中尽量不要使用*、count(*)，WHERE语句中尽量不要使用1=1、in语句（建议使用exists）、注意组合索引的创建顺序按照顺序组着查询条件、尽量查询粒度大的SQL放到最左边、尽量建立组合索引
 合理利用慢查询日志、explain执行计划查询、show profile查看SQL执行时的资源使用情况。

13.mysql事务处理

13.1 事务概述  在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。  事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。  事务用来管理DDL、DML、DCL操作，比如 insert,update,delete 语句，默认是自动提交的。

一般来说，事务是必须满足4个条件（ACID）：
 Atomicity（原子性）
 Consistency（稳定性、一致性）
 Isolation（隔离性）
 Durability（可靠性、持久性）

对于ACID的解释如下：
 原子性：构成事务的的所有操作必须是一个逻辑单元，要么全部执行，要么全部不执行。
 稳定性（一致性）：数据库在事务执行前后状态都必须是稳定的或者是一致的。
 隔离性：事务之间不会相互影响。
 可靠性（持久性）：事务执行成功后必须全部写入磁盘。
13.2 MySQL事务支持
常见的操作有一下三个：
 BEGIN或START TRANSACTION；显式地开启一个事务；
 COMMIT；也可以使用COMMIT WORK，不过二者是等价的。COMMIT会提交事务，并使已对数据库进行的所有修改称为永久性的；
 ROLLBACK；有可以使用ROLLBACK WORK，不过二者是等价的。回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改；

在 MySQL 命令行的默认设置下，事务都是自动提交的，即执行 SQL 语句后就会马上执行 COMMIT 操作。因此要显式地开启一个事务务须使用命令 BEGIN 或 START TRANSACTION，或者执行命令 SET AUTOCOMMIT=0，用来禁止使用当前会话的自动提交。

创建表
插入数据
提交测试
回滚测试
13.3 事务并发问题
在事务的并发操作中可能会出现一些问题：
 丢失更新：一个事务更新之后，另一个事务也更新了，但是第二个事务回滚了，则第一个事务也被回滚了。
 脏读：一个事务读取到另一个事务未提交的数据。
 不可重复读：一个事务因读取到另一个事务已提交的数据。导致对同一条记录读取两次以上的结果不一致。update操作
 幻读：一个事务因读取到另一个事务已提交的数据。导致对同一张表读取两次以上的结果不一致。insert、delete操作
13.4 事务隔离级别
为了避免上面出现的几种情况，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同

 四种隔离级别：
现在来看看MySQL数据库为我们提供的四种隔离级别（由低到高）：
① Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。
② Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
③ Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
④ Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。

 默认隔离级别
大多数数据库的默认隔离级别是Read committed，比如Oracle、DB2等。
MySQL数据库的默认隔离级别是Repeatable read。

 如何查看和设置隔离级别：
在MySQL数据库中查看当前事务的隔离级别：
select @@tx_isolation;
在MySQL数据库中设置事务的隔离 级别：
set [glogal | session] transaction isolation level 隔离级别名称;

set tx_isolation=’隔离级别名称;’

 注意事项：
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。
对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

14.mysql锁

14.1 锁介绍 * 数据库锁定机制简单来说就是数据库为了保证数据的一致性而使各种共享资源在被并发访问访问变得有序所设计的一种规则。 * 对于任何一种数据库来说都需要有相应的锁定机制，所以MySQL自然也不能例外。 * MySQL数据库由于其自身架构的特点，存在多种数据存储引擎，每种存储引擎所针对的应用场景特点都不太一样，为了满足各自特定应用场景的需求，每种存储引擎的锁定机制都是为各自所面对的特定场景而优化设计，所以各存储引擎的锁定机制也有较大区别。

• 总的来说，MySQL各存储引擎使用了三种类型（级别）的锁定机制：行级锁定，页级锁定和表级锁定。下面我们先分析一下MySQL这三种锁定的特点和各自的优劣所在。
• 按照锁的粒度来分：行级锁和表级锁
• 按照锁的功能来分：共享读锁和排他写锁
• 悲观锁（排他写锁）和乐观锁（使用某一版本列或者唯一列进行逻辑控制）
• MySQL的InnoDB和MyISAM存储引擎最大的区别：事务的支持、行级锁的支持。

 行级锁定（row-level）
行级锁定最大的特点就是锁定对象的颗粒度很小，也是目前各大数据库管理软件所实现的锁定颗粒度最小的。由于锁定颗粒度很小，所以发生锁定资源争用的概率也最小，能够给予应用程序尽可能大的并发处理能力而提高一些需要高并发应用系统的整体性能。
虽然能够在并发处理能力上面有较大的优势，但是行级锁定也因此带来了不少弊端。由于锁定资源的颗粒度很小，所以每次获取锁和释放锁需要做的事情也更多，带来的消耗自然也就更大了。此外，行级锁定也最容易发生死锁。
 表级锁定（table-level）
和行级锁定相反，表级别的锁定是MySQL各存储引擎中最大颗粒度的锁定机制。该锁定机制最大的特点是实现逻辑非常简单，带来的系统负面影响最小。所以获取锁和释放锁的速度很快。由于表级锁一次会将整个表锁定，所以可以很好的避免困扰我们的死锁问题。
当然，锁定颗粒度大所带来最大的负面影响就是出现锁定资源争用的概率也会最高，致使并大度大打折扣。
 页级锁定（page-level）
页级锁定是MySQL中比较独特的一种锁定级别，在其他数据库管理软件中也并不是太常见。页级锁定的特点是锁定颗粒度介于行级锁定与表级锁之间，所以获取锁定所需要的资源开销，以及所能提供的并发处理能力也同样是介于上面二者之间。另外，页级锁定和行级锁定一样，会发生死锁。
 总的来说，MySQL这3种锁的特性可大致归纳如下：

• 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低；
• 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高；
• 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
  14.2 表级锁
   MySQL的表级锁定有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
   MySQL 实现的表级锁定的争用状态变量：show status like ‘table%’;
  
• table_locks_immediate：产生表级锁定的次数；
• table_locks_waited：出现表级锁定争用而发生等待的次数；
   手动增加表锁
  lock table 表名称 read(write),表名称2 read(write)，其他;
   查看表锁情况
  show open tables;
   删除表锁
  unlock tables;
  14.3 表锁演示
   建表语句
  CREATE TABLE mylock (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  NAME varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (id) );
   添加记录
  INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (1, ‘a’);
  INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (2, ‘b’);
  INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (3, ‘c’);
  INSERT INTO mylock (id,NAME) VALUES (4, ‘d’);
   读锁演示
  
  
  
   写锁演示
  
  14.4 InnoDB引擎的锁机制
  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)：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。
  意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
  意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
  说明：
  1）共享锁和排他锁都是行锁，意向锁都是表锁，应用中我们只会使用到共享锁和排他锁，意向锁是mysql内部使用的，不需要用户干预。
  2）对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁（X)；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁，事务可以通过以下语句显示给记录集加共享锁或排他锁。
  共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE … LOCK IN SHARE MODE。
  排他锁（X)：SELECT * FROM table_name WHERE … FOR UPDATE。
  3）InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，因此InnoDB这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁！。

 InnoDB的行级锁定同样分为两种类型，共享锁和排他锁，而在锁定机制的实现过程中为了让行级锁定和表级锁定共存，InnoDB也同样使用了意向锁（表级锁定）的概念，也就有了意向共享锁和意向排他锁这两种。

 Innodb的锁定是通过在指向数据记录的第一个索引键之前和最后一个索引键之后的空域空间上标记锁定信息而实现的。Innodb的这种锁定实现方式被称为“NEXT-KEYlocking”（间隙锁），因为Query执行过程中通过过范围查找的华，他会锁定整个范围内所有的索引键值，即使这个键值并不存在。
 Innodb所使用的行级锁定争用状态查看：show status like ‘innodb_row_lock%’;

• Innodb_row_lock_current_waits：当前正在等待锁定的数量；

• Innodb_row_lock_time：从系统启动到现在锁定总时间长度；

• Innodb_row_lock_time_avg：每次等待所花平均时间；

• Innodb_row_lock_time_max：从系统启动到现在等待最常的一次所花的时间；

• Innodb_row_lock_waits：系统启动后到现在总共等待的次数；

对于这5个状态变量，比较重要的主要是：
Innodb_row_lock_time_avg（等待平均时长）
Innodb_row_lock_waits（等待总次数）
Innodb_row_lock_time（等待总时长）这三项。
尤其是当等待次数很高，而且每次等待时长也不小的时候，我们就需要分析系统中为什么会有如此多的等待，然后根据分析结果着手指定优化计划。
14.5 InnoDB行锁演示
mysql> create table test_innodb_lock (a int(11),b varchar(16)) engine=innodb;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> create index test_innodb_a_idx on test_innodb_lock(a);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> create index test_innodb_lock_b_idx on test_innodb_lock(b);
Query OK, 11 rows affected (0.01 sec)
Records: 11 Duplicates: 0 Warnings: 0