1.一条查询语句如何执行？
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2.一条更新语句如何执行？
3.innodb的redolog是什么？
4.什么是写缓冲
5.写缓冲一定好吗？
6.什么情况会引发刷脏页
关于一条mysql查询语句在mysql中的执行流程
如select name from test where id=10;
1.连接器---先与mysql服务端连接器建立连接，若查询缓存命中则直接返回 （查询缓存的弊端：查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。）
2.分析器---词法分析告诉服务端你要干什么（我要找 test表中id为10的名字） ( 其中sql语法错误在这块暴露 )
3.优化器---服务端会思考该怎么执行最优(索引的选择)
4.执行器---检查用户对库对表的权限
5.存储引擎--存储数据，提供读写接口
以update a set name=1 where id=1;
主要区别在于在查询到数据之后(select name from a where id=1)，如果是innodb引擎它会进行日志的两阶段提交:
1.开启事务，写入redolog（innodb引擎特有），并更新内存
3.写入binlog，提交事务，commit
我们知道mysql数据存储包含内存与磁盘两个部分，innodb是按数据页(通常为16k)从磁盘读取到内存中的(剩余操作在内存中执行)，当要更新数据时，若目标数据的数据页刚好在内存中，则直接更新。不在呢？
将这个更新操作(也可能是插入) 缓存在change buffer中 (redolog也会记录这个change buffer操作)等到下一次查询要用到这些数据时，再执行这些操作，改变数据(称为合并操作记录称为merge)。
innodb_change_buffer_max_size
innodb_change_buffering
先介绍两个概念
因为redolog是环形日志，当redolog写满时，就需要“擦掉”开头的一部分数据来达到循环写，这里的擦掉指，指将redolog日志的checkpoint位置从 CP推进到CP‘ ，同时将两点之间的脏页刷到磁盘上(flush操作)，此时系统要停止所有的更新操作（防止更新操作丢失）
1.系统内存不足。当要读取新的内存页时就要淘汰一些数据页，如果淘汰的正好是脏页，就要执行一次flush操作
2.Mysql认为系统处于“空闲状态”
3.正常关闭Mysql
上述后两者场景(系统空闲和正常关闭)对于性能都没太大影响。
当为第一种redolog写满时，系统无法执行更新操作，所有操作都会堵塞
当为第二种内存不够用时，如果淘汰脏页太多，影响mysql响应时间
后两者刷脏页会影响性能，所以Mysql需要有刷脏页控制策略，可以从以下几个设置项考虑
1.设置innodb_io_capacity告诉innodb所在主机的IO能力
什么是事务？ \x0d\x0a\x0d\x0a事务是逻辑上的一组操作，组成这组操作的各个单元，要不全都成功要不全都失败，这个特性就是事务 \x0d\x0a\x0d\x0a注意：mysql数据支持事务，但是要求必须是innoDB存储引擎 \x0d\x0a\x0d\x0a解决这个问题： \x0d\x0a\x0d\x0amysql的事务解决这个问题，因为mysql的事务特性，要求这组操作，要不全都成功，要不全都失败，这样就避免了某个操作成功某个操作失败。利于数据的安全 \x0d\x0a\x0d\x0a如何使用： \x0d\x0a\x0d\x0a（1）在执行sql语句之前，我们要开启事务 start transaction; \x0d\x0a\x0d\x0a（2）正常执行我们的sql语句 \x0d\x0a\x0d\x0a（3）当sql语句执行完毕，存在两种情况： \x0d\x0a\x0d\x0a1，全都成功，我们要将sql语句对数据库造成的影响提交到数据库中，committ \x0d\x0a\x0d\x0a2，某些sql语句失败，我们执行rollback（回滚），将对数据库操作赶紧撤销 \x0d\x0a\x0d\x0a（注意：mysql数据支持事务，但是要求必须是innoDB存储引擎） \x0d\x0amysql create table bank(name varchar(20),money decimal(5,1))engine=innodb defau \x0d\x0alt charset=utf8; \x0d\x0a\x0d\x0amysql inset into bank values('shaotuo',1000),('laohu',5000); \x0d\x0a\x0d\x0amysql select*from bank; \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| name | money | \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| shaotuo | 1000.0 | \x0d\x0a| laohu | 5000.0 | \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a\x0d\x0a------没有成功“回滚”执行rollback \x0d\x0amysql start transaction; //开启事务 \x0d\x0aQuery OK, 0 rows affected (0.00 sec) \x0d\x0a\x0d\x0amysql update bank set money=money+500 where name='shaotuo'; \x0d\x0aQuery OK, 1 row affected (0.00 sec) \x0d\x0aRows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 \x0d\x0a\x0d\x0amysql update bank set moey=money-500 where name='laohu'; \x0d\x0aERROR 1054 (42S22): Unknown column 'moey' in 'field list' \x0d\x0amysql rollback; //只要有一个不成功，执行rollback操作 \x0d\x0aQuery OK, 0 rows affected (0.01 sec) \x0d\x0a\x0d\x0amysql select*from bank; \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| name | money | \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| shaotuo | 1000.0 | \x0d\x0a| laohu | 5000.0 | \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a------成功之后 进行commit操作 \x0d\x0amysql start transaction; //开启事务 \x0d\x0aQuery OK, 0 rows affected (0.00 sec) \x0d\x0a\x0d\x0amysql update bank set money=money+500 where name='shaotuo'; \x0d\x0aQuery OK, 1 row affected (0.01 sec) \x0d\x0aRows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 \x0d\x0a\x0d\x0amysql update bank set money=money-500 where name='laohu'; \x0d\x0aQuery OK, 1 row affected (0.00 sec) \x0d\x0aRows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 \x0d\x0a\x0d\x0amysql commit; //两个都成功后执行commit（只要不执行commit，sql语句不会对真实的数据库造成影响） \x0d\x0aQuery OK, 0 rows affected (0.05 sec) \x0d\x0a\x0d\x0amysql select*from bank; \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| name | money | \x0d\x0a+---------+--------+ \x0d\x0a| shaotuo | 1500.0 | \x0d\x0a| laohu | 4500.0 | \x0d\x0a+---------+--------+
看你是什么事务，jdbc事务，还是分布式事务，还是容器事务
1，编程式事务管理（jdbc的事务是绑定在connection上的）
Connection conn = null;
try
{
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@host:1521:SID","username","password");
conn.setAutoCommit(false); //取消自动提交
PreparedStatement ps = conn.prepareCall("update something");
ResultSet rs = ps.executeQuery();
conn.commit(); //手动提交
}
catch (Exception e)
{
conn.rollback();
e.printStackTrace();
}
finally
{
conn.close();
}
2，声明式事务
先在工程的application.xml配置文件中添加如下代码，开启事务
!-- 声明式事务控制配置 --
tx:annotation-driven transaction-manager="txManager"/
bean id="txManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"
property name="datasource" ref="bassDataSource"/property
/bean
然后在你需要开启事务的接口前面添加注解
@Transactional(rollbackFor = IOException.class)
public void add(String name) throws IOException
{
System.out.println("可以再类里和方法里面添加事务注解0~0");
throw new IOException();
}
直接调用接口方法就好
分布式事务处理（mysql貌似在5.X之后才支持） 的话，
1.可以直接使用spring+atomikos框架进行管理
参考：
就不贴测试代码了，自己看着配置吧
2，使用JTA（Java Transaction API）进行分布式事务管理（测试代码如下）
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.SQLException;
import javax.naming.InitialContext;
import javax.sql.DataSource;
import javax.transaction.SystemException;
import javax.transaction.UserTransaction;
import com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlDataSource;
//分布式事务处理
public class transferAccount
{
@SuppressWarnings("null")
public void testTransferAccount()
{
UserTransaction userts = null;
Connection connA = null;
PreparedStatement psA = null;
InitialContext context = null;
Connection connB = null;
PreparedStatement psB = null;
try
{
//获得事务管理对象
userts = (UserTransaction) context.lookup("java:comp/UserTransaction");
//获取两个数据库
connA = getDataSourceA().getConnection();
connB = getDataSourceB().getConnection();
//开启事务
userts.begin();
//sql语句
psA = connA.prepareStatement("我加1");
psB = connB.prepareStatement("我减1");
//执行sql
psA.executeUpdate();
psB.executeUpdate();
//事务提交
userts.commit();
} catch (Exception e)
{
try
{
userts.rollback();
} catch (IllegalStateException | SecurityException
| SystemException e1)
{
e1.printStackTrace();
}
e.printStackTrace();
}
finally
{
try
{
psA.close();
psB.close();
connA.close();
connB.close();
} catch (SQLException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
public DataSource getDataSourceA()
{
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setDatabaseName("mysql");
dataSource.setServerName("server");
dataSource.setPortNumber(1433);
dataSource.setUser("test");
dataSource.setPassword("test");
return dataSource;
}
public DataSource getDataSourceB()
{
MysqlDataSource dataSource = new MysqlDataSource();
dataSource.setDatabaseName("mysql");
dataSource.setServerName("server");
dataSource.setPortNumber(1435);
dataSource.setUser("test1");
dataSource.setPassword("test1");
return dataSource;
}
}
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，属于Oracle旗下产品，是最流行的关系型数据库管理系统之一。
端口是3306。
表很多时，使用linux脚本，需要根据需要修改一下：
和创建一样，可以加上 if exists
可两篇文章：
如：
用于在已有的表中添加、删除或修改列。
添加 ADD
或
默认是添加到最后，但可以指定位置。 FIRST ：添加最前
AFTER 字段名 ：添加指定字段之后
例子：
删除 DROP
修改 MODIFY 主要修改原列的类型或约束条件 同样可以用 FIRST 和 AFTER 字段名 ，代表的是修改到哪里。
修改字段名 CHANGE
可以把表2的数据复制到表1中，但 不能复制约束性条件 。
单行
多行，注意 只有一个VALUES ：
不写 (行1, 行2...) 这一部分的话，默认一一对应
除了以上方法外，还可以用SET为每一行附上相应的值。
假如没有筛选的话，就给全部都修改了。可以用 WHERE 筛选。
假如 没有筛选的话，就给全部删除了 。相当于清空。
清空
先把表删除，然后再建一个。与 DELETE FROM 相比， TRUNCATE 的效率更快，因为 DELETE FROM 是把记录逐条删除的。
查询执行的顺序
FROM -- WHERE -- SELECT -- GROUP BY -- HAVING -- ORDER BY -- LIMIT
注意
当数据很大，上百万的时候，使用LIMIT ... OFFSET ..的方式进行分页十分浪费资源且耗时长。最好是结合WHERE使用，如：
REGEXP 使用正则表达进行匹配。 查询时，需要搭配WHERE或HAVING使用 。
两个表之间有交集且要用到两个表的数据时，可以使用内连接查询。
LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
用法：
RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 把LEFT JOIN的表1、表2调换顺序，就是REGHT JOIN 。
FULL OUTER JOIN 关键字只要左表（table1）和右表（table2）其中一个表中存在匹配，则返回行. 相当于结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN 的结果。
但 MySQL中不支持 FULL OUTER JOIN 。
即SELECT嵌套。
IN 一个查询结果作为另一个查询的条件。 如：
EXISTS 用于判断查询子句是否有记录，如果有一条或多条记录存在返回 True，否则返回 False。True时执行。 如：
索引的本质是一种排好序的数据结构。利用索引可以提高查询速度。
常见的索引有：
MySQL通过外键约束来保证表与表之间的数据的完整性和准确性。 外键的使用条件：
外键的好处：可以使得两张表关联，保证数据的一致性和实现一些级联操作。
对已有的两个表增加外键 比如：主表为A，子表为B，外键为aid，外键约束名字为a_fk_b
为子表添加一个字段，当做外键
为子表添加外键约束条件
假如删除记录报错： [Err] 1451 -Cannot deleteorupdatea parent row: aforeignkeyconstraintfails (...)
这是因为MySQL中设置了foreign key关联，造成无法更新或删除数据。可以通过设置 FOREIGN_KEY_CHECKS 变量来避免这种情况。 第一步：禁用外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=0; 第二步：删除数据 第三步：启动外键约束，我们可以使用： SETFOREIGN_KEY_CHECKS=1; 查看当前FOREIGN_KEY_CHECKS的值，可用如下命令： SELECT @@FOREIGN_KEY_CHECKS;
使用 UNION 来组合两个查询，如果第一个查询返回 M 行，第二个查询返回 N 行，那么组合查询的结果一般为 M+N 行。
每个查询必须包含相同的列、表达式和聚集函数。
默认会去除相同行，如果需要 保留 相同行，使用 UNION ALL 。
只能包含一个 ORDER BY 子句，并且必须位于语句的最后 。
内置函数很多, 见: MySQL 函数
我们一般使用 START TRANSACTION 或 BEGIN 开启事务, COMMIT 提交事务中的命令, SAVEPOINT : 相当于设置一个还原点, ROLLBACK TO : 回滚到某个还原点下
一般的使用格式如下:
开启事务时, 默认加锁
根据类型可分为共享锁（SHARED LOCK）和排他锁（EXCLUSIVE LOCK）或者叫读锁（READ LOCK）和写锁（WRITE LOCK）。
根据粒度划分又分表锁和行锁。表锁由数据库服务器实现，行锁由存储引擎实现。
除此之外,我们可以显示加锁
加锁时, 如果没有索引，会锁表，如果加了索引，就会锁行
InnoDB默认支持行锁，获取锁是分步的，并不是一次性获取所有的锁，因此在锁竞争的时候就会出现死锁的情况
解决方法:
即ACID特性:
由于并发事务会引发上面这些问题, 我们可以设置事务的隔离级别解决上面的问题.
MySQL的默认隔离级别（可重复读）
查看当前会话隔离级别
方式1
方式2
设置隔离级别
主从集群的示意图如下:
主要涉及三个线程： binlog 线程、 I/O 线程和 SQL 线程。
同步流程:
由于MySQL主从集群只会从主节点同步到从节点, 不会反过来同步, 所以需要读写分离
读写分离需要在业务层面实现 , 写数据只能在主节点上完成, 而读数据可以在主节点或从节点上完成
索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构
MySQL的索引有
推荐两个在线工具:
简单来说, B树是在红黑树(一个平衡二叉树)的基础上将一个节点存放多个值, 实现的, 降低了树的高度, 每个节点都存放索引及对应数据指针, 同一层的节点是递增的
而B+树在B树的基础上进行优化, 非叶子节点存放 子节点的开始的索引, 叶子节点存放索引和数据的指针, 且叶子节点之间有双向的指针
如下示意图:
不同的引擎, 主键索引存放的数据也不一样, 比如常见的 MyISAM 和 InnoDB
MyISAM 的B+树叶子节点存放表数据的指针, InnoDB 的B+树叶子节点存放处主键外的数据
其他的:
即多个列组成一个索引, 语法:
由于联合索引的B+树的结构, 根据列建立, 所以我们的查找条件也要根据索引列的顺序( where column1=x, column2=y,columnN... ), 否则会全表扫描
如果你对列进行了 （+，-，*，/，!） , 那么都将不会走索引。
OR 引起的索引失效
OR 导致索引是在特定情况下的，并不是所有的 OR 都是使索引失效，如果OR连接的是 同 一个字段，那么索引 不会失效 ， 反之索引失效 。
这个我相信大家都明白，模糊搜索如果你前缀也进行模糊搜索，那么不会走索引。
这两种用法，也将使索引失效。另 IN 会走索引，但是当IN的取值范围较大时会导致索引失效，走全表扫描, 见: MySQL中使用IN会不会走索引
不走索引。
走索引。
所以设计表的时候, 建议不可为空, 而是将默认值设置为 "" ( NOT NULL DEFAULT "" )
