mysql数据库高级应用

引言

• 视图
• 触发器
• 事务
• 存储过程
• 内置函数
• 流程控制
• 索引

视图

一、什么是视图

​ 视图就是经过查询获得一张虚拟表，而后保存下来，下次直接使用便可

二、为何要用视图

​ 若是要频繁使用一张虚拟表，能够不用重复查询

三、如何用视图

create view teacher2course as
select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id;

强调
一、在硬盘中，视图只有表结构文件，没有表数据文件
二、视图一般是用于查询，尽可能不要修改视图中的数据

drop view teacher2course;

思考:开发过程当中会不会去使用视图？

不会！视图是mysql的功能，若是你的项目里面大量的使用到了视图，那意味着你后期想要扩张某个功能的时候这个功能恰巧又须要对视图进行修改，意味着你须要先在mysql这边将视图先修改一下，而后再去应用程序中修改对应的sql语句，这就涉及到跨部门沟通的问题，因此一般不会使用视图，而是经过从新修改sql语句来扩展功能

触发器

在知足对某张表数据的增、删、改的状况下，自动触发的功能称之为触发器

为什么要用触发器

​ 触发器专门针对咱们对某一张表数据增insert、删delete、改update的行为，这类行为一旦执行
​ 就会触发触发器的执行，即自动运行另一段sql代码

建立触发器语法

# 针对插入
create trigger tri_after_insert_t1 after insert on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end 
create trigger tri_after_insert_t2 before insert on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end

# 针对删除
create trigger tri_after_delete_t1 after delete on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end
create trigger tri_after_delete_t2 before delete on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end

# 针对修改
create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end
create trigger tri_after_update_t2 before update on 表名 for each row
begin
   sql代码。。。
end

# 案例
CREATE TABLE cmd (
   id INT PRIMARY KEY auto_increment,
   USER CHAR (32),
   priv CHAR (10),
   cmd CHAR (64),
   sub_time datetime, #提交时间
   success enum ('yes', 'no') #0表明执行失败
);

CREATE TABLE errlog (
   id INT PRIMARY KEY auto_increment,
   err_cmd CHAR (64),
   err_time datetime
);

delimiter $$  # 将mysql默认的结束符由;换成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
   if NEW.success = 'no' then  # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象
       insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
   end if;
end $$
delimiter ;  # 结束以后记得再改回来，否则后面结束符就都是$$了

#往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志
INSERT INTO cmd (
   USER,
   priv,
   cmd,
   sub_time,
   success
)
VALUES
   ('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
   ('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
   ('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
   ('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes');

# 查询errlog表记录
select * from errlog;
# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;

事务

什么是事务

​ 开启一个事务能够包含一些sql语句，这些sql语句要么同时成功
​ 要么一个都别想成功，称之为事务的原子性

事务的做用

保证了对数据操做的数据安全性

案例:用交行的卡操做建行ATM机给工商的帐户转钱

事务应该具备4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性一般称为ACID特性。

原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工做单位，事务中包括的诸操做要么都作，要么都不作。

一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另外一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其余事务干扰。即一个事务内部的操做及使用的数据对并发的其余事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其余操做或故障不该该对其有任何影响。

如何用

create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);

insert into user(name,balance)
values
('wsb',1000),
('egon',1000),
('ysb',1000);

# 修改数据以前先开启事务操做
start transaction;

# 修改操做
update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元
update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元

# 回滚到上一个状态
rollback;

# 开启事务以后，只要没有执行commit操做，数据其实都没有真正刷新到硬盘
commit;
"""开启事务检测操做是否完整，不完整主动回滚到上一个状态，若是完整就应该执行commit操做"""

# 站在python代码的角度，应该实现的伪代码逻辑，
try:
   update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元
   update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元
   update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元
except 异常:
   rollback;
else:
   commit;

# 那如何检测异常？

存储过程

存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL中，经过调用它的名字能够执行其内部的一堆sql

三种开发模型

第一种

"""
应用程序：只须要开发应用程序的逻辑
mysql:编写好存储过程，以供应用程序调用
优势：开发效率，执行效率都高
缺点：考虑到人为因素、跨部门沟通等问题，会致使扩展性差
"""

第二种

"""
应用程序：除了开发应用程序的逻辑，还须要编写原生sql
优势：比方式1，扩展性高(非技术性的)
缺点：
一、开发效率，执行效率都不如方式1
二、编写原生sql太过于复杂，并且须要考虑到sql语句的优化问题
"""

第三种

"""
应用程序：开发应用程序的逻辑，不须要编写原生sql，基于别人编写好的框架来处理数据，ORM
优势：不用再编写纯生sql，这意味着开发效率比方式2高，同时兼容方式2扩展性高的好处
缺点：执行效率连方式2都比不过
"""

建立存储过程

delimiter $$
create procedure p1(
   in m int,  # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去
   in n int,  
   out res int  # out表示这个参数能够被返回出去，还有一个inout表示便可以传入也能够被返回出去
)
begin
   select tname from teacher where tid > m and tid < n;
   set res=0;
end $$
delimiter ;

# 小知识点补充，当一张表的字段特别多记录也不少的状况下，终端下显示出来会出现显示错乱的问题
select * from mysql.user\G;

如何用存储过程

# 大前提:存储过程在哪一个库下面建立的只能在对应的库下面才能使用！！！

# 一、直接在mysql中调用
set @res=10  # res的值是用来判断存储过程是否被执行成功的依据，因此须要先定义一个变量@res存储10
call p1(2,4,10);  # 报错
call p1(2,4,@res);  

# 查看结果
select @res;  # 执行成功，@res变量值发生了变化

# 二、在python程序中调用
pymysql连接mysql
产生的游表cursor.callproc('p1',(2,4,10))  # 内部原理：@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10;
cursor.excute('select @_p1_2;')


# 三、存储过程与事务使用举例(了解)
delimiter //
create PROCEDURE p5(
   OUT p_return_code tinyint
)
BEGIN
   DECLARE exit handler for sqlexception
   BEGIN
       -- ERROR
       set p_return_code = 1;
       rollback;
   END;


 DECLARE exit handler for sqlwarning
 BEGIN
     -- WARNING
     set p_return_code = 2;
     rollback;
 END;

 START TRANSACTION;
     update user set balance=900 where id =1;
     update user123 set balance=1010 where id = 2;
     update user set balance=1090 where id =3;
 COMMIT;

 -- SUCCESS
 set p_return_code = 0; #0表明执行成功


END //
delimiter ;

函数

注意与存储过程的区别，mysql内置的函数只能在sql语句中使用！

参考博客：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7495918.html#_label2

CREATE TABLE blog (
   id INT PRIMARY KEY auto_increment,
   NAME CHAR (32),
   sub_time datetime
);

INSERT INTO blog (NAME, sub_time)
VALUES
   ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),
   ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),
   ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),
   ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),
   ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),
   ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),
   ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),
   ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),
   ('第9篇','2017-03-01 18:31:21');

select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');

流程控制

# if条件语句
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_if ()
BEGIN
   
   declare i int default 0;
   if i = 1 THEN
       SELECT 1;
   ELSEIF i = 2 THEN
       SELECT 2;
   ELSE
       SELECT 7;
   END IF;

END //
delimiter ;

# while循环
delimiter //
CREATE PROCEDURE proc_while ()
BEGIN

   DECLARE num INT ;
   SET num = 0 ;
   WHILE num < 10 DO
       SELECT
           num ;
       SET num = num + 1 ;
   END WHILE ;

END //
delimiter ;

索引与慢查询优化

知识回顾:数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的须要进行IO操做

索引在MySQL中也叫作“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

• primary key
• unique key
• index key

注意foreign key不是用来加速查询用的，不在咱们研究范围以内,上面三种key前两种除了有加速查询的效果以外还有额外的约束条件(primary key:非空且惟一，unique key:惟一)，而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询

索引就是一种数据结构，相似于书的目录。意味着之后再查数据应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据

本质都是：经过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，咱们能够老是用同一种查找方式来锁定数据。

索引的影响:

• 在表中有大量数据的前提下，建立索引速度会很慢
• 在索引建立完毕后，对表的查询性能会大幅度提高，可是写的性能会下降

b+树

https://images2017.cnblogs.com/blog/1036857/201709/1036857-20170912011123500-158121126.png

只有叶子结点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据

查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少

一个磁盘块儿的大小是必定的，那也就意味着能存的数据量是必定的。如何保证树的层级最低呢？一个磁盘块儿存放占用空间比较小的数据项

思考咱们应该给咱们一张表里面的什么字段字段创建索引可以下降树的层级高度>>> 主键id字段

汇集索引(primary key)

汇集索引其实指的就是表的主键，innodb引擎规定一张表中必需要有主键。先来回顾一下存储引擎。

myisam在建表的时候对应到硬盘有几个文件(三个)？

innodb在建表的时候对应到硬盘有几个文件(两个)？frm文件只存放表结构，不可能放索引，也就意味着innodb的索引跟数据都放在idb表数据文件中。

特色:叶子结点放的一条条完整的记录

辅助索引(unique,index)

辅助索引:查询数据的时候不可能都是用id做为筛选条件，也可能会用name，password等字段信息，那么这个时候就没法利用到汇集索引的加速查询效果。就须要给其余字段创建索引，这些索引就叫辅助索引

特色：叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(好比:按照name字段建立索引，那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的主键值})

select name from user where name='jason';

上述语句叫覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了全部咱们想要的数据

select age from user where name='jason';

上述语句叫非覆盖索引,虽然查询的时候命中了索引字段name，可是要查的是age字段，因此还须要利用主键才去查找

测试索引

准备

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 建立存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
   declare i int default 1;
   while(i<3000000)do
       insert into s1 values(i,'jason','male',concat('jason',i,'@oldboy'));
       set i=i+1;
   end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #从新声明 分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

# 表没有任何索引的状况下
select * from s1 where id=30000;
# 避免打印带来的时间损耗
select count(id) from s1 where id = 30000;
select count(id) from s1 where id = 1;

# 给id作一个主键
alter table s1 add primary key(id);  # 速度很慢

select count(id) from s1 where id = 1;  # 速度相较于未建索引以前二者差着数量级
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 速度仍然很慢


"""
范围问题
"""
# 并非加了索引，之后查询的时候按照这个字段速度就必定快   
select count(id) from s1 where id > 1;  # 速度相较于id = 1慢了不少
select count(id) from s1 where id >1 and id < 3;
select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000;
select count(id) from s1 where id != 3;

alter table s1 drop primary key;  # 删除主键 单独再来研究name字段
select count(id) from s1 where name = 'jason';  # 又慢了

create index idx_name on s1(name);  # 给s1表的name字段建立索引
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 仍然很慢！！！
"""
再来看b+树的原理，数据须要区分度比较高，而咱们这张表全是jason，根本没法区分
那这个树其实就建成了“一根棍子”
"""
select count(id) from s1 where name = 'xxx';  
# 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不须要再往下走了
select count(id) from s1 where name like 'xxx';
select count(id) from s1 where name like 'xxx%';
select count(id) from s1 where name like '%xxx';  # 慢 最左匹配特性

# 区分度低的字段不能建索引
drop index idx_name on s1;

# 给id字段建普通的索引
create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where id = 3;  # 快了
select count(id) from s1 where id*12 = 3;  # 慢了  索引的字段必定不要参与计算

drop index idx_id on s1;
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';
# 针对上面这种连续多个and的操做，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将总体范围降下来再去比较其余条件
create index idx_name on s1(name);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 并无加速

drop index idx_name on s1;
# 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度

create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 快了  先经过id已经讲数据快速锁定成了一条了
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 慢了  基于id查出来的数据仍然不少，而后还要去比较其余字段

drop index idx_id on s1

create index idx_email on s1(email);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 快 经过email字段一剑封喉

联合索引

select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  
# 若是上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询
# 给email加然而不用email字段
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3; 
# 给name加然而不用name字段
select count(id) from s1 where gender = 'male' and id > 3; 
# 给gender加然而不用gender字段
select count(id) from s1 where id > 3; 

# 带来的问题是全部的字段都建了索引然而都没有用到，还须要花费四次创建的时间
create index idx_all on s1(email,name,gender,id);  # 最左匹配原则，区分度高的往左放
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 速度变快

总结:上面这些操做，你感兴趣能够敲一敲，不感兴趣你就能够不用敲了，权当看个乐呵。理论掌握了就好了

慢查询日志

设定一个时间检测全部超出改时间的sql语句，而后针对性的进行优化！