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MySQL体系结构和引擎
整个流程是，上层代码获取连接池连接，数据库获取sql语句，解析，自动优化，放入缓存。调用存储引擎。在底层文件系统操作数据。
存储引擎：
重点看InnoDB和MyISAM。都是表级的索引，而非数据库级别
InnoDB特性：外键。
InnoDB存储方式：
InnoDB还支持事务。
MyISAM：
以下两个仅了解：
范式：
以下表为例：
系这一列不满足第一范式，因为这一列又分割成了两列，所以修改后如下：
满足第一范式之后依旧存在的问题：
因此考虑如何满足第二范式：
因为学号和课程名称可以确定其他所有列是唯一，所以这两个接近码，不过这个码并没有实现完全依赖，即单学号就可以确定姓名，姓名不依赖于课程。所以要消除部分依赖。因此要对表进行拆分。
改造后满足第二范式，但不满足第三范式：需要消除传递依赖即系名依赖于学号，系主任依赖于系名。因此需要再拆分出一张表。
索引
简单概念看图，索引如何加快查找。innodb底层由B+树实现。
B树的构造：
B+树
索引的分类：
创建索引：默认自动创建主键索引的
索引设计原则：
索引的使用：
注意查询复合索引时的具体列。最左原则，必须要复合索引的第一个列才会使用索引。
解决方案：仅查找索引内的列：覆盖索引
如果查的列，某一条数据占用的比例较大，比如99%都是，则不走索引。
底层会自动判断走不走，主要看数据占数据表的比例。多则不走索引。
查看索引使用情况：
视图：
触发器：
SQL优化步骤：
查询特定表的影响的行数：global是历史以来，不加为当前连接。
这个id指定了表实际的查询顺序。
从上往下，效率越来越低。
filesort和temporary需要优化。
trace分析优化器：
SQL优化：
如果建表有唯一索引，默认会启用唯一性校验。手动关闭可加速。
order by优化：
用到的还是索引覆盖。如果查询的数据在索引内会有用。
多字段排序，如果一个升序，一个降序不会走索引。
建议使用union来替换：求并集。
思路二需要主键自增，且不能出现断层。
忽略索引：
注意和use index的区别。force是强制使用的。
应用优化：
内存管理及优化：
注意两者区别，Innodb还缓存数据块和索引块，myisam只缓存索引块。
Mysql锁
加了写锁，其他事务读写都得等。
InnoDB行锁：
SQL技巧：
日期函数：
Mysql日志：
Mysql复制：
