数据库系列文章：

关系型数据库 — MySQL:

• 1、基础语法大全（上）—— MySQL概述、SQL
• 2、基础语法大全（中）—— 函数、约束
• 3、基础语法大全（下）—— 多表查询
• 4、基础语法大全（下） ——事务
• 5、MySQL进阶（上）—— 存储引擎、 索引
• 6、MySQL进阶（中）—— SQL 优化、视图/存储过程/触发器
• 7、MySQL进阶（下）—— 锁、InnoDB 引擎、MySQL 管理

非关系型数据库 — Redis:

• 1、Redis 的安装与配置
• 2、Redis 基本命令（上）
• 3、Redis 基本命令（下）
• 4、Redis 持久化
• 5、Redis 主从集群
• 6、Redis 分布式系统
• 7、Redis 缓存
• 8、Lua脚本详解
• 9、分布式锁

一、存储引擎

1.1 MySQL 体系结构

1). 连接层

• 最上层是一些 客户端 和 链接服务，包含本地 sock 通信和大多数基于 客户端/服务端 工具实现的类似于 TCP/IP 的通信。
• 主要完成一些类似于 连接处理、授权认证、及相关的安全方案。
• 在该层上引入了 线程池 的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL 的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

2). 服务层

• 第二层架构主要完成大多数的 核心服务功能，如 SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。
• 所有跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等。
• 在该层，服务器会解析查询并创建相应的内部 解析树，并对其完成相应的优化如确定表的查询的顺序，是否利用索引等，最后生成相应的执行操作。
• 如果是 select 语句，服务器还会查询内部的缓存，如果缓存空间足够大，这样在解决大量读操作的环境中能够很好的提升系统的性能。

3). 引擎层

• 存储引擎层， 存储引擎 真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过 API 和 存储引擎进行通信。
• 不同的存储引擎具有不同的功能，这样我们可以根据自己的需要，来选取合适的存储引擎。
• 数据库中的 索引 是在存储引擎层实现的。

4). 存储层

• 数据存储层， 主要是将数据(如: redolog、undolog、数据、索引、二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志等)存储在文件系统之上，并完成与存储引擎的交互。

和其他数据库相比，MySQL有点与众不同，它的架构可以在多种不同场景中应用并发挥良好作用。主要体现在存储引擎上，插件式的存储引擎架构，将查询处理和其他的系统任务以及数据的存储提取分离。
这种架构可以根据业务的需求和实际需要选择合适的存储引擎。

1.2 存储引擎介绍

大家可能没有听说过存储引擎，但是一定听过引擎这个词，引擎就是发动机，是一个机器的核心组件。

• 比如，对于舰载机、直升机、火箭来说，他们都有各自的引擎，是他们最为核心的组件。
• 而我们在选择引擎的时候，需要在合适的场景，选择合适的存储引擎，就像在直升机上，我们不能选择舰载机的引擎一样。

而对于存储引擎，也是一样，他是mysql数据库的核心，我们也需要在合适的场景选择合适的存储引擎。接下来就来介绍一下存储引擎。

• 存储引擎就是 存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式 。
• 存储引擎是 基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为 表类型。我们可以在创建表的时候，来指定选择的存储引擎，如果没有指定将自动选择默认的存储引擎。(一个数据库有多个表，可以有多个存储引擎。)

1). 建表时指定存储引擎

create table 表名(
	字段1 字段1类型 [ comment 字段1注释 ] ,
	......
	字段n 字段n类型 [ comment 字段n注释 ]
) engine = InnoDB [ comment 表注释 ] ;

2). 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines; 

🍁 示例演示:

• A. 查询建表语句 — 默认存储引擎: InnoDB

show create table account;

我们可以看到，创建表时，即使我们没有指定存储引擎，数据库也会自动选择默认的存储引擎。

• B. 查询当前数据库支持的存储引擎

show engines ;

• C. 创建表 my_myisam , 并指定 MyISAM 存储引擎

create table my_myisam(
	id int,
	name varchar(10)
) engine = MyISAM ;

• D. 创建表 my_memory , 指定 Memory 存储引擎

create table my_memory(
	id int,
	name varchar(10)
) engine = Memory ;

1.3 存储引擎特点

下面介绍较为重要的三种存储引擎 InnoDB、MyISAM、Memory 的特点。

⭐️ 1.3.1、InnoDB

1). 介绍

• InnoDB是一种兼顾 高可靠性 和 高性能 的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB是默认的
  MySQL 存储引擎。

2). 特点

• DML操作遵循 ACID 模型，支持事务；
• 行级锁，提高并发访问性能；
• 支持 外键 FOREIGN KEY 约束，保证数据的 完整性 和 正确性；

3). 文件

• xxx.ibd：xxx代表的是表名，innoDB引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（ frm-早期的 、sdi-新版的）、数据 和 索引。
• 参数：innodb_file_per_table

# 模糊匹配
show variables like 'innodb_file_per_table';

• 如果该参数开启，代表对于 InnoDB 引擎的表，每一张表都对应一个 ibd 文件。

• 我们直接打开MySQL的数据存放目录： C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 8.0\Data， ( ProgramData 是隐藏文件夹，设置查看隐藏文件)，
  

• 这个目录下有很多文件夹，不同的文件夹代表不同的数据库，我们直接打开 rmzh 文件夹。
  

• 可以看到里面有很多的 ibd 文件，每一个 ibd 文件就对应一张表，比如：

  • 我们有一张表 account，就有这样的一个 account.ibd 文件，而在这个 ibd 文件中不仅存放 表结构、数据，还会存放该表对应的索引信息。
  • 而该文件是基于二进制存储的，不能直接基于记事本打开，我们可以在 cmd 命令行使用 mysql 提供的一个指令 ibd2sdi ，通过该指令就可以从 ibd 文件中提取 sdi 信息，而 sdi 数据字典信息中就包含该表的表结构。

4). 逻辑存储结构

• 表空间 : InnoDB 存储引擎逻辑结构的最高层，ibd 文件其实就是表空间文件，在表空间中可以包含多个Segment 段。
• 段 : 表空间是由各个段组成的， 常见的段有 数据段、索引段、回滚段 等。InnoDB中对于段的管理，都是引擎自身完成，不需要人为对其控制，一个段中包含多个区。
• 区 : 区是表空间的单元结构，每个区的大小为 1M。 默认情况下， InnoDB 存储引擎页大小为 16K， 即一个区中一共有 64 个连续的页。
• 页 : 页是组成区的最小单元，页也是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB 存储引擎每次从磁盘申请 4-5 个区。
• 行 : InnoDB 存储引擎是 面向行 的，也就是说数据是按行进行存放的，在每一行中除了定义表时所指定的字段以外，还包含两个隐藏字段(后面会详细介绍)。

⭐️ 1.3.2、MyISAM

1). 介绍

• MyISAM 是MySQL早期的默认存储引擎。

2). 特点

• 不支持 事务，不支持 外键
• 支持表锁，不支持 行锁
• 访问速度快

3). 文件

• xxx.sdi：存储 表结构 信息 ( json 格式的)
• xxx.MYD: 存储 数据
• xxx.MYI: 存储 索引

• 可以用记事本打开 xxx.sdi 文件，可以格式化查看：

⭐️ 1.3.3、Memory

1). 介绍

• Memory 引擎的表数据时存储在 内存 中的，由于受到硬件问题、或断电问题的影响，只能将这些表作为 临时表 或 缓存 使用。

2). 特点

• 内存存放 (访问速度是非常快的)
• hash索引（默认）

3).文件

• xxx.sdi：存储 表结构 信息

⭐️ 1.3.4、区别及特点

面试题:
InnoDB引擎与MyISAM引擎的区别 ?

• ①. InnoDB引擎, 支持事务, 而MyISAM不支持。
• ②. InnoDB引擎, 支持行锁和表锁, 而MyISAM仅支持表锁, 不支持行锁。
• ③. InnoDB引擎, 支持外键, 而MyISAM是不支持的。

主要是上述三点区别，当然也可以从索引结构、存储限制等方面，更加深入的回答，具体参考如下官方文档：

• https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-introduction.html
• https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/myisam-storage-engine.html

1.4 存储引擎选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

• InnoDB: 是Mysql的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，那么 InnoDB 存储引擎是比较合适的选择。(大部分使用该存储引擎！！！)
• MyISAM ： 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完
  整性、并发性要求不是很高，那么选择这个存储引擎是非常合适的。(被 MongoDB取代了！)
• MEMORY：将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。MEMORY 的缺陷就是
  对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性。(被 redis 取代了！)

🚀🚀🚀 存储引擎 快速食用：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->

# 1. 体系结构
连接层、服务层、引擎层、存储层

# 2、存储引擎简介
show engines ;  # 查询当前数据库支持的存储引擎
create table XXXX (……) engine = InnoDB ;

# 3、存储引擎特点
InnoDB 与 MyISAM 区别: 事务、外键、行级锁

# 存储引擎应用场景
InnoDB: 存储业务系统中对事务、数据完整性要求较高的核心数据。
MyISAM: 存储业务系统的非核心事务。

二、索引

以下使用 Linux 版本的 MySQL，因为在日常的生产、测试、开发开发环境，绝大部分用的都是Linux系统。

• 安装过程可以参考我另一篇博客：Linux系统——MySQL安装与卸载！！！

2.1 索引概述

⭐️ 介绍

索引（ index ）是帮助MySQL 高效获取数据 的 数据结构(有序)。

• 在数据之外，数据库系统还维护着满足 特定查找算法 的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据， 这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。

举个栗子：

• 表结构及其数据如下：

假如我们要执行的SQL语句为 ： select * from user where age = 45;

1). 无索引情况

• 在无索引情况下，就需要从第一行开始扫描，一直扫描到最后一行，我们称之为 全表扫描，性能很
  低。

2). 有索引情况

• 如果我们针对于这张表建立了索引，假设索引结构就是二叉树，那么也就意味着，会对age这个字段建
  立一个二叉树的索引结构。

• 此时我们在进行查询时，只需要扫描三次就可以找到数据了，极大的提高的查询的效率。

备注： 这里我们只是假设索引的结构是二叉树，介绍一下索引的大概原理，只是一个示意图，并不是索引的真实结构，索引的真实结构，后面会详细介绍。

⭐️ 特点

一般情况下是可以忽略以上劣势的：1、现在磁盘比较便宜；2、对一个正常的业务系统增删改的比例很小，主要是查询。

2.2 索引结构

⭐️ 概述

• MySQL的索引是在 存储引擎层 实现的，不同的存储引擎有不同的索引结构，主要包含以下几种：

• 上述是MySQL中所支持的所有的索引结构，接下来，我们再来看看不同的存储引擎对于索引结构的支持
  情况。

注意： 我们平常所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。

⭐️ 二叉树

• 假如说MySQL的索引结构采用二叉树的数据结构，比较理想的结构如下：

• 如果主键是顺序插入的，则会形成一个单向链表，结构如下：

• 所以，如果选择二叉树作为索引结构，会存在以下缺点：
  • 顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。
  • 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

此时大家可能会想到，我们可以选择红黑树，红黑树是一颗自平衡二叉树，那这样即使是顺序插入数
据，最终形成的数据结构也是一颗平衡的二叉树,结构如下:

• 但是，即使如此，由于红黑树也是一颗二叉树，所以也会存在一个缺点：
  • 大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。

所以，在MySQL的索引结构中，并没有选择二叉树或者红黑树，而选择的是 B+Tree，那么什么是 B+Tree 呢？在详解 B+Tree 之前，先来介绍一个B-Tree。

⭐️ B-Tree

B-Tree，B树是一种 多叉路衡查找树，相对于二叉树，B树每个节点可以有多个分支，即多叉。

• 以一颗最大度数（max-degree）为5( 5阶 )的 b-tree 为例，那这个B树每个节点最多存储 4个 key，5个指针：

知识小贴士: 树的度数指的是一个节点的子节点个数。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html

• 插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

• 特点：
  • 5阶的B树，每一个节点最多存储 4个 key，对应5个指针。
  • 一旦节点存储的 key 数量到达5，就会裂变，中间元素向上分裂。
  • 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据。

⭐️ B+Tree

B+Tree 是 B-Tree 的变种，

• 我们以一颗最大度数（max-degree）为4（4阶）的 b+tree为例，来看一下其结构示意图：

• 我们可以看到，两部分：
  • 绿色框 框起来的部分，是 索引 部分，仅仅起到索引数据的作用，不存储数据。
  • 红色框 框起来的部分，是 数据存储 部分，在其 叶子节点中要存储具体的数据。

我们可以通过一个数据结构可视化的网站来简单演示一下。https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

• 插入一组数据： 100 65 169 368 900 556 780 35 215 1200 234 888 158 90 1000 88 120 268 250 。然后观察一些数据插入过程中，节点的变化情况。

• 最终我们看到，B+Tree 与 B-Tree 相比，主要有以下三点区别：
  • 所有的数据都会出现在叶子节点。
  • 叶子节点形成一个单向链表。
  • 非叶子节点仅仅起到索引数据作用，具体的数据都是在叶子节点存放的。

上述我们所看到的结构是标准的 B+Tree 的数据结构，接下来，我们再来看看MySQL中优化之后的 B+Tree。

• MySQL索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了 优化。
• 在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有 顺序指针 的 B+Tree，提高区间访问的性能，利于排序。

⭐️ Hash

MySQL中除了支持 B+Tree 索引，还支持一种索引类型— Hash 索引

1). 结构

• 哈希索引就是采用一定的 hash 算法，将 键值 换算成新的 hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表 中。

• 如果两个(或多个)键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了 hash冲突（也称为 hash碰撞 ），可以通过链表来解决。

2). 特点

• A. Hash索引 只能用于 对等比较 ( =，in)，不支持范围查询（ between，>，< ，...）
• B. 无法利用索引完成排序操作
• C. 查询效率高，通常(不存在hash冲突的情况)只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+tree 索引

3). 存储引擎支持

• 在MySQL中，支持 hash索引 的是 Memory存储引擎 。
• 而 InnoDB 中具有 自适应hash 功能，hash索引 是 InnoDB存储引擎 根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的。

思考题： 为什么 InnoDB存储引擎 选择使用 B+tree索引 结构?

• A. 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高；
• B. 对于 B-tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；
• C. 相对 Hash索引 ，B+tree 支持 范围匹配 及 排序 操作；

2.3 索引分类

在MySQL数据库，将索引的具体类型主要分为以下几类：主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引。

⭐️ 聚集索引&二级索引

• 而在 InnoDB存储引擎 中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

聚集索引下挂行数据，二级索引不挂行数据。

聚集索引选取规则:

• 如果 存在主键，主键索引 就是 聚集索引。
• 如果 不存在主键，将使用 第一个唯一（UNIQUE）索引作为 聚集索引。
• 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为 隐藏的聚集索引。

聚集索引和二级索引的具体结构如下：

• 聚集索引的叶子节点下挂的是 这一行的数据 。
• 二级索引的叶子节点下挂的是该字段值对应的 主键值。

接下来，我们来分析一下，当我们执行如下的SQL语句时，具体的查找过程是什么样子的。

具体过程如下:

• ①. 由于是根据 name字段 进行查询，所以先根据 name='Arm' 到 name字段 的 二级索引 中进行匹配查找。但是在二级索引中只能查找到 Arm 对应的主键值 10。
• ②. 由于查询返回的数据是 * ，所以此时，还需要根据主键值10，到 聚集索引 中查找10对应的记录，最终找到10对应的 行row。
• ③. 最终拿到这一行的数据，直接返回即可。

回表查询： 这种先到 二级索引 中查找数据，找到 主键值，然后再到 聚集索引 中根据 主键值，获取数据 的方式，就称之为回表查询。

思考题：
以下两条SQL语句，那个执行效率高? 为什么?

• A. select * from user where id = 10 ;
• B. select * from user where name = 'Arm' ;
  备注: id为主键，name字段创建的有索引；

解答：

• A 语句的执行性能要 高于 B 语句。
• 因为A语句直接走聚集索引，直接返回数据。 而B语句需要先查询 name 字段的二级索引，然后再查询聚集索引，也就是需要进行回表查询。

思考题：
InnoDB 主键索引 的B+tree高度为多高呢?

假设:
一行数据大小为 1k，一页(16k)中可以存储 16行 这样的数据。InnoDB 的指针占用 6个字节的空间，主键即使为 bigint ，占用字节数为8。
高度为2：

• n * 8 + (n + 1) * 6 = 16*1024 , 算出 n 约为 1170
• 1171* 16 = 18736
  也就是说，如果树的高度为2，则可以存储 18000 多条记录。

高度为3：

• 1171 * 1171 * 16 = 21939856
  也就是说，如果树的高度为3，则可以存储 2200w 左右的记录。

2.4 索引语法

⭐️ 1)、创建索引

create [ unique | fulltext ] index index_name on table_name (index_col_name,... /*一个索引可以关联多个字段*/) ;

⭐️ 2)、查看索引

show index from table_name;

⭐️ 3)、删除索引

drop index index_name on table_name;

案例演示:

• 先来创建一张表 tb_user，并且查询测试数据。

create table tb_user(
id int primary key auto_increment comment '主键',
	name varchar(50) not null comment '用户名',
	phone varchar(11) not null comment '手机号',
	email varchar(100) comment '邮箱',
	profession varchar(11) comment '专业',
	age tinyint unsigned comment '年龄',
	gender char(1) comment '性别 , 1: 男, 2: 女',
	status char(1) comment '状态',
	createtime datetime comment '创建时间'
) comment '系统用户表';
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('吕布', '17799990000', '[email protected]', '软件工程', 23, '1', '6', '2001-02-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('曹操', '17799990001', '[email protected]', '通信工程', 33, '1', '0', '2001-03-05 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('赵云', '17799990002', '[email protected]', '英语', 34, '1', '2', '2002-03-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('孙悟空', '17799990003', '[email protected]', '计算机科学与技术', 54, '1', '0', '2001-07-02 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('花木兰', '17799990004', '[email protected]', '软件工程', 23, '2', '1', '2001-04-22 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('大乔', '17799990005', '[email protected]', '舞蹈', 22, '2', '0', '2001-02-07 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('露娜', '17799990006', '[email protected]', '应用数学', 24, '2', '0', '2001-02-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('程咬金', '17799990007', '[email protected]', '化工', 38, '1', '5', '2001-05-23 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('项羽', '17799990008', '[email protected]', '金属材料', 43, '1', '0', '2001-09-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('白起', '17799990009', '[email protected]', '计算机科学与技术', 27, '1', '2', '2001-08-16 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('韩信', '17799990010', '[email protected]', '计算机科学与技术', 27, '1', '0', '2001-06-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('荆轲', '17799990011', '[email protected]', '会计', 29, '1', '0', '2001-05-11 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('兰陵王', '17799990012', '[email protected]', '生物医学工程', 44, '1', '1', '2001-04-09 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狂铁', '17799990013', '[email protected]', '应用数学', 43, '1', '2', '2001-04-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('貂蝉', '17799990014', '[email protected]', '软件工程', 40, '2', '3', '2001-02-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('妲己', '17799990015', '[email protected]', '软件工程', 31, '2', '0', '2001-01-30 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('芈月', '17799990016', '[email protected]', '工业经济', 35, '2', '0', '2000-05-03 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('嬴政', '17799990017', '[email protected]', '化工', 38, '1', '1', '2001-08-08 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('狄仁杰', '17799990018', '[email protected]', '国际贸易', 30, '1', '0', '2007-03-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('安琪拉', '17799990019', '[email protected]', '城市规划', 51, '2', '0', '2001-08-15 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('典韦', '17799990020', '[email protected]', '城市规划', 52, '1', '2', '2000-04-12 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('廉颇', '17799990021', '[email protected]', '土木工程', 19, '1', '3', '2002-07-18 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('后羿', '17799990022', '[email protected]', '城市园林', 20, '1', '0', '2002-03-10 00:00:00');
INSERT INTO tb_user (name, phone, email, profession, age, gender, status, createtime) VALUES ('姜子牙', '17799990023', '[email protected]', '工程造价', 29, '1', '4', '2003-05-26 00:00:00');

表结构中插入的数据如下：

数据准备好了之后，接下来，我们就来完成如下需求：

• A. name 字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引。

create index idx_user_name on tb_user(name);
# 索引名命名规范为：idx+表明+字段名

• B. phone 手机号字段的值，是非空，且唯一的，为该字段创建 唯一索引。

create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);

• C. 为 profession、age、status 创建 联合索引。

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession, age, status);

• D. 为 email 建立 合适的索引 来提升查询效率。

create index idx_email on tb_user(email);

完成上述的需求之后，我们再查看 tb_user 表的所有的索引数据。

show index from tb_user;

2.5 SQL 性能分析

⭐️ 1)、SQL执行频率

• MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。
• 通过如下指令，可以查看当前数据库的 INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：

-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
show global status like 'Com_______';

• Com_delete : 删除次数
• Com_insert: 插入次数
• Com_select: 查询次数
• Com_update: 更新次数

我们可以在当前数据库再执行几次查询操作，然后再次查看执行频次，看看 Com_select 参数会不会变化。

通过上述指令，我们可以查看到当前数据库到底是以查询为主，还是以增删改为主，从而为数据库优化提供参考依据。

• 如果是以增删改为主，我们可以考虑不对其进行索引的优化。
• 如果是以查询为主，那么就要考虑对数据库的索引进行优化了。

那么通过查询SQL的执行频次，我们就能够知道当前数据库到底是增删改为主，还是查询为主。

• 那假如说是以查询为主，我们又该如何定位针对于那些查询语句进行优化呢？
• 次数我们可以借助于慢查询日志。

接下来，我们就来介绍一下MySQL中的慢查询日志。

⭐️ 2)、慢查询日志

• 慢查询日志记录了所有执行时间 超过指定时间参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
• MySQL的慢查询日志 默认没有开启，我们可以查看一下系统变量 slow_query_log。

show variables like 'slow_query_log' ;

如果要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（ /etc/my.cnf ）中配置如下信息：

# 开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
# 设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2

配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息 /var/lib/mysql/localhost-slow.log 。

systemctl restart mysqld

然后，再次查看开关情况，慢查询日志就已经打开了。

测试：

• A. 执行如下SQL语句 ：

select * from tb_user; -- 这条SQL执行效率比较高, 执行耗时 0.00sec
select count(*) from tb_sku; -- 由于tb_sku表中, 预先存入了1000w的记录, count一次,耗时13.35sec

• B. 检查慢查询日志 ：
  • 最终我们发现，在慢查询日志中，只会记录执行时间超多我们预设时间（2s）的SQL，执行较快的SQL是不会记录的。

那这样，通过慢查询日志，就可以定位出执行效率比较低的SQL，从而有针对性的进行优化。

⭐️ 3)、profile详情

• show profiles 能够在做SQL优化时帮助我们了解时间都耗费到哪里去了。通过 have_profiling 参数，能够看到当前MySQL是否支持 profile 操作：

SELECT @@have_profiling ;

• 可以看到，当前MySQL是支持 profile操作的，但是开关是关闭的。可以通过set语句在 session/global 级别开启profiling：

SET profiling = 1;

开关已经打开了，接下来，我们所执行的SQL语句，都会被MySQL记录，并记录执行时间消耗到哪儿去了。 我们直接执行如下的SQL语句：

select * from tb_user;
select * from tb_user where id = 1;
select * from tb_user where name = '白起';
select count(*) from tb_sku;

执行一系列的业务SQL的操作，然后通过如下指令查看指令的执行耗时：

-- 查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
-- 查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
-- 查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;

• 查看每一条SQL的耗时情况:

• 查看指定SQL各个阶段的耗时情况 :

⭐️ 4)、explain

• EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

语法:

-- 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
explain select 字段列表 from 表名 where 条件 ;

Explain 执行计划中各个字段的含义:

重点关注字段 type 、possible_key、key、key_len 以及 Extra。

2.6 索引使用规则

⭐️ 1)、验证索引效率

在讲解索引的使用原则之前，先通过一个简单的案例，来验证一下索引，看看是否能够通过索引来提升数据查询性能。在演示的时候，我们还是使用之前准备的一张表 tb_sku , 在这张表中准备了百万的记录。

• 这张表中 id 为主键，有主键索引，而其他字段是没有建立索引的。 我们先来查询其中的一条记录，看看里面的字段情况，执行如下SQL：

select * from tb_sku where id = 1\G;

• 可以看到即使有百万的数据,根据 id 进行数据查询,性能依然很快，因为主键 id 是有索引的。 那么接下来，我们再来根据 sn 字段进行查询，执行如下SQL：

select * from tb_sku where sn = '100000003145001';

• 我们可以看到根据 sn 字段进行查询，查询返回了一条数据，结果耗时 6.69sec，就是因为 sn 没有索引，而造成查询效率很低。

那么我们可以针对于 sn 字段，建立一个索引，建立了索引之后，我们再次根据 sn 进行查询，再来看一下查询耗时情况。

• 创建索引：

create index idx_sku_sn on tb_sku(sn) ;

• 然后再次执行相同的SQL语句，再次查看SQL的耗时。

select * from tb_sku where sn = '100000003145001';

• 我们明显会看到，sn 字段建立了索引之后，查询性能大大提升。建立索引前后，查询耗时都不是一个数量级的。

⭐️ 2)、最左前缀法则

如果索引了多列（联合索引），要遵守 最左前缀法则。

• 最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
• 如果跳跃某一列，索引将会部分失效(后面的字段索引失效)。

以 tb_user 表为例，我们先来查看一下之前 tb_user 表所创建的索引。

• 在 tb_user 表中，有一个联合索引，这个联合索引涉及到三个字段，顺序分别为：profession，age，status。

对于最左前缀法则指的是，查询时，最左变的列，也就是 profession 必须存在，否则索引全部失效。
而且中间不能跳过某一列，否则该列后面的字段索引将失效。

接下来，我们来演示几组案例，看一下具体的执行计划：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31;

explain select * from tb_user where profession = '软件工程';

• 以上的这三组测试中，我们发现只要联合索引最左边的字段 profession 存在，索引就会生效，只不过索引的长度不同。
• 而且由以上三组测试，我们也可以推测出 profession 字段索引长度为 47、age 字段索引长度为 2 、status字段索引长度为 5。

explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0';

explain select * from tb_user where status = '0';

• 而通过上面的这两组测试，我们也可以看到索引并未生效，原因是因为不满足最左前缀法则，联合索引最左边的列 profession 不存在。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and status = '0';

• 上述的SQL查询时，存在 profession 字段，最左边的列是存在的，索引满足最左前缀法则的基本条件。
• 但是查询时，跳过了 age 这个列，所以后面的列索引是不会使用的，也就是索引部分生效，所以索引的长度就是47。

思考题：

• 当执行SQL语句: explain select * from tb_user where age = 31 and status = '0' and profession = '软件工程'； 时，是否满足最左前缀法则，走不走上述的联合索引，索引长度？
  

可以看到，是完全满足最左前缀法则的，索引长度54，联合索引是生效的。

• 注意 ： 最左前缀法则中指的最左边的列，是指在查询时，联合索引的最左边的字段(即是第一个字段)必须存在，与我们编写SQL时，条件编写的先后顺序无关。

⭐️ 3)、范围查询

联合索引中，出现范围查询(>, <)，范围查询==右侧的列索引失效==。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age > 30 and status = '0';

• 当范围查询使用 > 或 < 时，走联合索引了，但是索引的长度为 49，就说明范围查询右边的status字段是没有走索引的。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age >= 30 and status = '0';

• 当范围查询使用 >= 或 <= 时，走联合索引了，但是索引的长度为 54，就说明所有的字段都是走索引的。

所以，在业务允许的情况下，尽可能的使用类似于 >= 或 <= 这类的范围查询，而 避免使用 > 或 <。

⭐️ 4)、索引失效情况

a、索引列运算

• 不要在索引列上进行运算操作， 索引将失效。

在 tb_user 表中，除了前面介绍的联合索引之外，还有一个索引，是 phone 字段的单列索引。

1. 当根据 phone 字段进行 等值匹配 查询时, 索引生效。

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';

2. 当根据 phone 字段进行 函数运算 操作之后，索引失效。

explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';

b、字符串不加引号

• 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。

接下来，我们通过两组示例，来看看对于字符串类型的字段，加单引号与不加单引号的区别：

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = 0;

explain select * from tb_user where phone = '17799990015';
explain select * from tb_user where phone = 17799990015;

• 经过上面两组示例，我们会明显的发现，如果字符串 不加单引号，对于查询结果，没什么影响，但是数据库存在隐式类型转换，索引将失效。

c、模糊查询

• 如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是 头部模糊匹配，索引失效。

接下来，我们来看一下这三条SQL语句的执行效果，查看一下其执行计划：

• 由于下面查询语句中，都是根据 profession 字段查询，符合最左前缀法则，联合索引是可以生效的，我们主要看一下，模糊查询时，%加在关键字之前，和加在关键字之后的影响。

explain select * from tb_user where profession like '软件%';
explain select * from tb_user where profession like '%工程';
explain select * from tb_user where profession like '%工%';

• 经过上述的测试，我们发现，在 like 模糊查询中，在关键字后面加 %，索引可以生效。而如果在关键字
  前面加了 %，索引将会失效。

d、or 连接条件

• 用 or 分割开的条件， 如果 or 前的条件中的列有索引，而 后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。

explain select * from tb_user where id = 10 or age = 23;
explain select * from tb_user where phone = '17799990017' or age = 23;

• 由于 age 没有索引，所以即使 id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于 age 也要建立索引。

然后，我们可以对 age 字段建立索引。

create index idx_user_age on tb_user(age);

建立了索引之后，我们再次执行上述的SQL语句，看看前后执行计划的变化。

• 最终，我们发现，当 or 连接的条件，左右两侧字段都有索引时，索引才会生效。

e、数据分布影响

• 如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。

explain select * from tb_user where phone >= '17799990015';
explain select * from tb_user where phone >= '17799990000';

经过测试我们发现，相同的SQL语句，只是传入的字段值不同，最终的执行计划也完全不一样，这是为什么呢？

• 就是因为MySQL在查询时，会评估使用索引的效率与走全表扫描的效率，
• 如果走全表扫描更快，则放弃索引，走全表扫描。
• 因为索引是用来索引少量数据的，如果通过索引查询返回大批量的数据，则还不如走全表扫描来的快，此时索引就会失效。

接下来，我们再来看看 is null 与 is not null 操作是否走索引。

• 执行如下两条语句 ：

explain select * from tb_user where profession is null;
explain select * from tb_user where profession is not null;

• 接下来，我们做一个操作将 profession 字段值全部更新为 null。

update tb_user set profession = null;

• 然后，再次执行上述的两条SQL，查看SQL语句的执行计划。

最终我们看到，一模一样的SQL语句，先后执行了两次，结果查询计划是不一样的，为什么会出现这种现象，这是和数据库的数据分布有关系。

• 查询时MySQL会评估，走索引快，还是全表扫描快，如果全表扫描更快，则放弃索引走全表扫描。
• 因此，is null 、is not null 是否走索引，得具体情况具体分析，并不是固定的。

⭐️ 5)、SQL提示

恢复上述修改的数据

• 目前 tb_user 表的数据情况如下:

• 索引情况如下:

把上述的 idx_user_age 这个之前测试使用过的索引直接删除。

drop index idx_user_age on tb_user;

• A. 执行SQL : 查询走了联合索引。

explain select * from tb_user where profession = '软件工程' ;

• B. 执行SQL，创建 profession 的单列索引：

create index idx_user_pro on tb_user(profession);

• C. 创建单列索引后，再次执行A中的SQL语句，查看执行计划，看看到底走哪个索引。

测试结果，我们可以看到:

• possible_keys 中 idx_user_pro_age_sta, idx_user_pro 这两个索引都可能用到，最终MySQL选择了idx_user_pro_age_sta 索引。
• 这是MySQL自动选择的结果。

那么，我们能不能在查询的时候，自己来指定使用哪个索引呢？

• 答案是肯定的，此时就可以借助于MySQL的SQL提示来完成。 接下来，介绍一下SQL提示。

SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

• 1). use index ： 建议MySQL使用哪一个索引完成此次查询（仅仅是建议，mysql内部还会再次进行评估）。

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

• 2). ignore index ： 忽略指定的索引。

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

• 3). force index ： 强制使用索引。

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession = '软件工程';

⭐️ 6)、覆盖索引

• 尽量使用覆盖索引，减少 select *。
• 那么什么是覆盖索引呢？
  • 覆盖索引是指 查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到 。

接下来，我们来看一组SQL的执行计划，看看执行计划的差别，然后再来具体做一个解析。

explain select id, profession from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select id,profession,age, status, name from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0' ;
explain select * from tb_user where profession = '软件工程' and age = 31 and status = '0';

上述这几条SQL的执行结果为:

• 从上述的执行计划我们可以看到，这五条SQL语句的执行计划前面所有的指标都是一样的，看不出来差异。
• 但是此时，我们主要关注的是后面的 Extra，前面三条SQL的结果为 Using where; Using Index ;
• 而后面两条SQL的结果为: Using index condition 。

• 因为，在 tb_user表中有一个联合索引 idx_user_pro_age_sta，该索引关联了三个字段 profession、age、status，而这个索引也是一个二级索引，所以叶子节点下面挂的是这一行的主键 id。
• 所以当我们查询返回的数据在 id、profession、age、status 之中，则直接走二级索引直接返回数据了。
• 如果超出这个范围，就需要拿到主键 id，再去扫描聚集索引，再获取额外的数据了，这个过程就是回表。
• 而我们如果一直使用 select * 查询返回所有字段值，很容易就会造成回表查询（除非是根据主键查询，此时只会扫描聚集索引）。

为了大家更清楚的理解，什么是覆盖索引，什么是回表查询，我们一起再来看下面的这组SQL的执行过程。

• A. 表结构及索引示意图:
  • id 是主键，是一个聚集索引，叶子结点挂的是这一行数据。
  • name 字段建立了普通索引，是一个二级索引（辅助索引），叶子结点挂的是 索引值 和 id值。

• B. 执行SQL : select * from tb_user where id = 2;
  • 根据 id 查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。

• C. 执行SQL：selet id,name from tb_user where name = 'Arm';
  • 虽然是根据 name 字段查询，查询二级索引，但是由于查询返回在字段为 id，name，在 name 的二级索引中，这两个值都是可以直接获取到的，因为覆盖索引，所以不需要回表查询，性能高。

• D. 执行SQL：selet id,name,gender from tb_user where name = 'Arm';
  • 由于在 name 的二级索引中，不包含 gender，所以，需要两次索引扫描，也就是需要回表查询，性能相对较差一点

思考题：

一张表, 有四个字段( id, username, password, status), 由于数据量大, 需要对以下SQL语句进行优化, 该如何进行才是最优方案:
select id,username,password from tb_user where username = 'itcast';

• 答案: 针对于 username, password 建立联合索引,
• sql为: create index idx_user_name_pass on tb_user(username,password);
  这样可以避免上述的SQL语句，在查询的过程中，出现回表查询。

⭐️ 7)、前缀索引

当字段类型为字符串（varchar，text，longtext 等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO， 影响查询效率。此时可以只将字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

• 1). 语法

create index idx_xxxx on table_name(column(n)) ;

示例:

• 为 tb_user 表的 email 字段，建立长度为 5 的前缀索引。

create index idx_email_5 on tb_user(email(5));

• 2). 前缀长度
  • 可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和 数据表的记录总数 的比值，索引选择性越高则查询效率越高， 唯一索引的选择性是 1 ，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

select count(distinct email) / count(*) from tb_user ;
select count(distinct substring(email,1,5)) / count(*) from tb_user ;

• 3). 前缀索引的查询流程

• 回表查询，通过 id 拿到这一行数据 row 时，不会直接返回，还要对比 email 的值是不是自己传入的（因为刚刚只比较了前5个）；此条对比完成后，还要在辅助索引内往下查询下一行数据。

⭐️ 8)、单列索引与联合索引

• 单列索引：即一个索引只包含单个列。
• 联合索引：即一个索引包含了多个列。

我们先来看看 tb_user 表中目前的索引情况:

• 在查询出来的索引中，既有单列索引，又有联合索引。

接下来，我们来执行一条SQL语句，看看其执行计划：

explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name  = '韩信' ;

通过上述执行计划我们可以看出来，在 and 连接的两个字段 phone、name 上都是有单列索引的，但是最终mysql 只会选择一个索引，也就是说，只能走一个字段的索引，此时是会==回表查询==的。

紧接着，我们再来创建一个 phone 和 name 字段的联合索引来查询一下执行计划。

create unique index idx_user_phone_name on tb_user(phone,name);

此时，查询时，就走了联合索引，而在联合索引中包含 phone、name 的信息，在叶子节点下挂的是对应的主键 id ，所以查询是==无需回表查询==的。

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

如果查询使用的是联合索引，具体的结构示意图如下：

2.7 索引设计原则

• 1). 针对于 数据量较大(超过100万) ，且 查询比较频繁 的表建立索引。
• 2). 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引（尽量使用联合索引）。
• 3). 尽量选择 区分度高的列作为索引，尽量建立 唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高。
• 4). 如果是字符串类型的字段，字段的长度较长，可以针对于字段的特点，建立 前缀索引。
• 5). 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以 覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率。
• 6). 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。（只建立有必要的索引，没必要的索引尽量不要创建）
• 7). 如果索引列不能存储 NULL 值，请在创建表时使用 NOT NULL 约束它。当优化器知道每列是否包含NULL 值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询。

🚀🚀🚀 索引 快速食用：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------->

# 1、索引概述 
索引是高效获取数据的(有序)数据结构；

# 2、索引结构
B+Tree /*(所有的数据都会出现在叶子节点，并且叶子结点形成了一个双向链表)*/
Hash /*(Memory存储引擎当中支持的索引结构，就是一个哈希表【只支持精确匹配，不支持范围查询及排序】)*/

# 3、索引分类
主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引
聚集索引、二级索引

# 4、索引语法
## 4.1) 创建索引
create [ unique | fulltext ] index index_name on table_name (index_col_name,... /*一个索引可以关联多个字段*/) ;
## 4.2) 查看索引
show index from table_name;
## 4.3) 删除索引
drop index index_name on table_name;

# 5、SQL 性能分析
执行频次、慢查询日志、profile、explain(/*使用最多*/)
show global status like 'Com_______'; // 查看SQL执行频率
show variables like 'slow_query_log'; // 查看慢查询日志
SELECT @@have_profiling ; // profile详情
explain select 字段列表 from 表名 where 条件 ; // 直接在select语句之前加上关键字 explain / desc

# 6、索引使用
联合索引 -- 最左前缀法则；>=、<=
索引失效 -- 函数运算、字符串不加引号、%模糊查询、or连接条件、数据分布影响
SQL 提示 -- use、ignore、force
覆盖索引 -- 需要返回的列，在该索引中已经全部能够找到，不需要回表查询(二级索引 —> id —> 聚集索引查找)
前缀索引 -- 字符串长度较长、大文本字段
单列/联合索引 -- 推荐使用联合索引，性能高、也能避免回表查询

# 7、索引设计原则
哪些表 -- 数据量大、查询频次高
哪些字段 -- where、order by、group by
建立什么样的索引 -- 唯一索引、联合索引、前缀索引

注：仅供学习参考，如有不足，欢迎指正！！！