对于非计算机出身的我，大学只会hello word和跑马灯，期间过程确实非常曲折，分享下我的自学过程：
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1、 自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月 ，推荐《mysql入门很简单》。
2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化，备份和恢复，参数优化，架构优化，硬件层面的优化，高可用方案，复制技术等等，这段时间你不一定能实际接触到这些，就像我当初那样，肯定没什么公司招一个小白。 我选择自己看书，推荐《高性能mysql》，里面所有的章节都需要看一遍，以现在的水平肯定看不懂，但需要知道大概怎么回事，为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫，这个过程大概也需要3个月。
3、 纸上得来终觉浅，完成以上两步，我开始准备找一份mysql相关的工作，而不是天天用着excel表格做着select * from table_sb这样的工作。 当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞，该画的电路板也一样画，业余时间开始投初级mysql dba的工作，并且不间断地学习，网上各种找mysql面试的相关题目（实际上我当时完全没有任何实战经验），陆续收到一些面试，凭借之前自学的mysql知识，开始胡乱吹牛逼，先混进去再说。 你不做mysql实际相关的工作，永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。 友情提示一点，一般公司都没有专职dba的，所以面试的时候一定要自信，其实你学了这么多，虽然毫无实战经验，理论知识很大概率比面试你的人牛逼，所以各种吹，我就这样真正进入初级dba的圈子（由于这时对linux还处于cd ls的水平，所以之前也根本没做过运维），这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。
4、真正进入互联网，接触生产环境后，这是我进步最大的时候。 第一步需要将之前所学真正地应用起来，并且应用的过程中，再回头看之前的书籍，这时候需要真正去理解，而不是似是而非，一知半解。 这时再推荐《高性能mysql 第三版》，全本再看一遍，这时需要全部看懂，另外还有《mysql技术内幕：innodb存储引擎》等等。 总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了，比如db故障处理，高可用，负载均衡等等的具体实现了。 另外，linux的知识同步也要深入去学习，至少会写shell脚本，常见的linux知识等，我在这花了1年多；
5、 dba的工作一般是非常轻闲的，毕竟不是大公司，技术能力有限，该学的也学得差不多了，接触不到海量数据，高并发等比较锻炼人的场合，于是我又准备跳了。 于是来了公有云，现在每天运维万多个db实例，平均每天处理5+个紧急db故障，几乎mysql会遇到的问题，感觉都遇到了，能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累，在进步。 但是感觉还是欠缺了很多，下一步就看你选择了，是再去研究源代码，底层原理的东西多点，还是数据库运维和应用多一点，就比如业界姜承尧，何登成与叶金荣的区别。 由于我的历史原因，对c++等几乎不懂，平时也用不到，所以看代码等事实际太累，于是我再去学mongodb，接了公司mongodb运维的活，算是在广度上的一个扩展，万一哪天mysql不行了呢
6、 总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。 PS 上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。
首先在Mysql的服务中有 连接器、查询缓存(Mysql8 已经删除)、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现
而一条sql怎么执行是由优化器决定的, 优化器是在表里面有多个索引的时候，决定使用哪个索引；或者在一个语句有多表关联（join）的时候，决定各个表的连接顺序。
而执行计划就是优化器优化后的sql的执行的详细方案
Mysql中查看执行计划的方式有两种 : 1. 使用desc 2.使用 explain 使用它俩的效果是一样的
接下来要通过执行计划知道sql是怎么执行的
执行计划中有几个重要的字段, 分别是
id, table, type, possible_keys, key, key_len, Extra
id : 可以通过ID来查看在多表联查中sql是先查询哪张表的 id相同的从上往下依次执行,id不同的id大的先执行
table : table当然就是查询的表名
type : 查询的类型 查询类型分为 ALL, index, range, ref , eq_ref, const(system), null
ALL: 指的全盘扫描,没有走任何索引 查询结果集大于25% 优化器可能会走全盘扫描 字符串查询的时候一定要加"" 不然可能会全索引扫描(隐式转换) 统计信息 失效 或者 过旧 也可能走全盘扫描 因为优化器会参考统计信息来制定执行计划
index: 全索引扫描 就是扫描整颗索引树
range: 索引范围 查询索引树的一部分范围 范围索引中 = = like 的效率会比 or in 的效率高, 使用like %再前面的不走索引
ref: 辅助索引的等值查询
当查询的数据量小,优化器也有可能会走索引的全盘扫描 这里我就不贴图了;
eq_ref : 多表连接查询中,被连接的表的连接条件列是主键或者唯一键
const(system): 主键 或者 唯一键 的等值查询
null: 没有数据
他们的性能是依次递增的 全盘扫描性能最差, const性能最高
possible_keys: 查询过程中可能用到的索引
key: 真正使用到的索引
key_len: 走索引的长度
这个是怎么计算的呢?
key_len 的计算方法 :
int 类型最长存储4个字节长度的数字 有not null 是4字节 没有的话会花1字节存储是不是null
tinyint 最大存储一个字节 也会花1字节来判断是不是null
字符串类型 : 字符集 utf8mb4 1-4字节
varchar超过255会预留2个字节存储长度 没超预留1个字节
key_len 永远是你设置的长度的最大的
联合索引可以通过key_len 来判断走了几个索引
使用desc format=json select * from table 可以查看详细情况
filtered: 索引扫描过滤掉数据的占比
Extra: 额外的信息
Using filesort ：MySQL 对数据在sql层进行了排序，而不是按照表内的索引进行排序读 取。 效率比较低
Using temporary ：使用临时表保存中间结果，也就是说 MySQL 在对查询结果排序时使用了临时表，常见于order by 或 group by。
Using index ：表示 SQL 操作中使用了覆盖索引（Covering Index），避免了访问表的数据行，效率高。
Using index condition ：表示 SQL 操作命中了索引，但不是所有的列数据都在索引树上，还需要访问实际的行记录。
Using where ：表示 SQL 操作使用了 where 过滤条件。
Select tables optimized away ：基于索引优化 MIN/MAX 操作或者 MyISAM 存储引擎优化 COUNT(*) 操作，不必等到执行阶段再进行计算，查询执行计划生成的阶段即可完成优化。
Using join buffer (Block Nested Loop) ：表示 SQL 操作使用了关联查询或者子查询，且需要进行嵌套循环计算
先给出我的核心观点：
学习，无论你是学什么，也无论你有没有基础。思考永远是第一位的，有些知识你没接触过不要紧，用不着害怕，也没必要害怕。重要的是一秒钟也不要停止思考，问题要想透彻，正所谓磨刀不误砍柴工。尤其是作为工程师，要有打破砂锅问到底的精神，否则你怎么学都没用。
首先，学习基本的SQL语法。完成这个后，你就可以编写SQL语句了。这一步推荐：W3Schools的 SQL 教程。
其次，学习数据库的主要功能和使用方法，比如用户相关或者权限相关等等。
我推荐两本书：
一、《MySQL必知必会》 这本书讲的非常全，从基本概念，到查询到插入新建表，用户的管理，都有具体的例子，非常适合没有任何基础的同学来学习Mysql，总之这本书学习的方法就是：1、十分钟了解下数据库的基本概念 2、找到练手的数据库 3、对照着上面的内容去敲。本书里也有大量的内容是讲sql的，可以结合w3c的sql教程一起，有取舍地看。
二、《数据库系统概念》这本书是dba必看的。看完这些并且实践+思考之后，可以算入门了。接下来对于希望深入学习的童鞋我推荐几本书（很多大神都这么推荐），《高性能MySQL(第3版)》、 《MySQL技术内幕(第4版)》，《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》，《深入理解MySQL》还有Mysql的官网。读完这些东西，再加些丰富的经验，理论上来讲就具备DBA的水平了。十分推荐阅读Planet MySQL上汇总的博客，特别是Percona's MySQL InnoDB performance and scalability blog但是，正如我开头所言的。
面对问题的时候一定要积极思考！比如：我问你，面对一个并发量比较高的场景，如何配置mysql的连接数？你可能会回答：“哦，就是调高max_connection的数值吧。”那，你有没有思考过调到多少是最合适的呢？为什么这样设置就最合适呢？也许你会回答：“恩我知道，可以看系统之前的max_used_connection的数值，然后来设置。也可以调高back_log的值。”那你有没有思考过，max_connection连接数太高会有什么不好的影响呢？back_log设置的太高有什么不好的地方呢？max_connect的上限其实是取决于mysql能获得的文件描述符的数量，也就是说你就算设置成10000，最后也是没用的，系统会根据机器的情况自动调低。也许你会回答：“恩我知道，设置太高，会有系统开销...”那你有没有思考过，这些开销具体是什么呢？是什么工作导致了需要这些内存开销？也许你还会回答，在连接创建的时候，会立刻为它分配连接缓冲区以及查询缓冲区，这些都会吃内存。那你有没有思考过，占据的资源具体是多少呢？取决于哪些因素呢？好了，我们先结束这个问题。回到知乎的问题上来，其实我说了这么多，就是表达要如何自学mysql。所以的所以，你必须不断思考，才能在工作中面对具体场景的时候，非常淡定地推断：“哦，一定是这里出了问题。应该怎么怎么做。”面对问题，拿出打破砂锅问到底的精神，先思考一番，给出自己的假设，不要着急地去找度娘，谷歌。思考过后，带着你的推断或者答案，大胆地去搜索吧！去看看别人的见解，去看看官方的描述！这才是一个工程师应有的态度。最后我想给出一些有价值的学习资料。可以省去一些时间。-电子书：我认为多看书还是有好处的。有些书值得反复看许多遍，有时候只看一遍无法深刻理解吸收，思考也不够充分
Mysql是小型的关系型数据库，sql命令，可以直接操作mysql，像select 是其中的一种查询操作。 学习mysql的话，建议先学习一些简单的比如是建库、建表，查询，添加，更新，删除的这些命令，慢慢的有需求再深入性的学习。
