MySQL存储引擎，优化，事务

1惟一约束unique和主键key的区别?

 

 

一、什么是数据的存储引擎？

      存储引擎就是如何存储数据、如何为存储的数据创建索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。由于在关系数据库中数据的存储是以表的形式存储的，因此存储引擎也能够称为表类型（即存储和操做该表的类型），在Oracle和SQL Server等数据库中只有一种存储引擎，全部数据存储管理机制都是同样的。而MySQL数据库提供了多种存储引擎。用户能够根据不一样的需求为数据表选择不一样的存储引擎，用户也能够根据本身的需求编写本身的存储引擎。

MySql中有哪些存储引擎？
      1 MyISAM：这种引擎是mysql最先提供的。这种引擎又能够分为静态MyISAM、动态MyISAM 和压缩MyISAM三种：
    静态MyISAM：若是数据表中的各数据列的长度都是预先固定好的，服务器将自动选择这种表类型。由于数据表中每一条记录所占用的空间都是同样的，因此这种表存取和更新的效率很是高。当数据受损时，恢复工做也比较容易作。
    动态MyISAM：若是数据表中出现varchar、xxxtext或xxxBLOB字段时，服务器将自动选择这种表类型。相对于静态MyISAM，这种表存储空间比较小，但因为每条记录的长度不一，因此屡次修改数据后，数据表中的数据就可能离散的存储在内存中，进而致使执行效率降低。同时，内存中也可能会出现不少碎片。所以，这种类型的表要常常用optimize table 命令或优化工具来进行碎片整理。
    压缩MyISAM：以上说到的两种类型的表均可以用myisamchk工具压缩。这种类型的表进一步减少了占用的存储，可是这种表压缩以后不能再被修改。另外，由于是压缩数据，因此这种表在读取的时候要先时行解压缩。
    可是，无论是何种MyISAM表，目前它都不支持事务，行级锁和外键约束的功能。
    2 MyISAM Merge引擎：这种类型是MyISAM类型的一种变种。合并表是将几个相同的MyISAM表合并为一个虚表。常应用于日志和数据仓库。
    3 InnoDB：InnoDB表类型能够看做是对MyISAM的进一步更新产品，它提供了事务、行级锁机制和外键约束的功能。
    4 memory(heap)：这种类型的数据表只存在于内存中。它使用散列索引，因此数据的存取速度很是快。由于是存在于内存中，因此这种类型常应用于临时表中。
    5 archive：这种类型只支持select 和 insert语句，并且不支持索引。常应用于日志记录和聚合分析方面。

二、 各类存储引擎特性比较：

在实际工做中，选择一个合适的存储引擎是一个很复杂的问题。每种存储引擎都有各自的优点，不能笼统的说谁比谁更好。下面将详解不一样环境常常用到的存储引擎和针对各个存储引擎的特色进行对比，给出不一样的选择建议。

• InnoDB存储引擎

InnoDB是Mysql数据库的一种存储引擎。InnoDB给Mysql的表提供了 事务、回滚、崩溃修复能力、多版本并发控制的事务安全、间隙锁（能够有效的防止幻读的出现）、支持辅助索引、聚簇索引、自适应hash索引、支持热备、行级锁。还有InnoDB是Mysql上惟一一个提供了外键约束的引擎。

InnoDB存储引擎中，建立的表的表结构是单独存储的而且存储在.frm文件中。数据和索引存储在一块儿的而且存储在表空间中。可是默认状况下mysql会将数据库的全部InnoDB表存储在一个表空间中的。其实这种方式管理起来很是的不方便并且还不支持高级功能因此建议每一个表存储为一个表空间实现方式为：使用服务器变量innodb_file_per_table = 1。

若是须要频繁的进行更新、删除操做的数据库也可选择InnoDB存储引擎。由于该存储引擎能够实现事务提交和回滚。

• MyISAM存储引擎

MyISAM存储引擎是Mysql中常见的存储引擎，MyISAM存储引擎是基于ISAM存储引擎发展起来的。MyISAM支持全文索引、压缩存放、空间索引（空间函数）、表级锁、延迟更新索引键。可是MyISAM不支持事务、行级锁、更没法忍受的是崩溃后不能保证彻底恢复（只能手动修复）。

MyISAM存储引擎的表存储成3个文件。文件的名字和表的名字相同。扩展名包含frm、MYD、MYI。其中frm为扩展名的文件存储表的结构；MYD为扩展名的文件存储数据，其是MYData的缩写；MYI为扩展名的文件存储索引，其为MYIndex的缩写。

MyISAM存储引擎的插入数据很快，空间和内存使用比较低。若是表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM存储引擎可以实现处理的高效率。若是应用的完整性、并发性要求很低，也能够选择MyISAM存储引擎。

• ARCHIVE

ARCHIVE，见名之意可看出是归档，因此归档以后不少的高级功能就再也不支持了仅支持插入（insert）和查询（select）两种功能， ARCHIVE存储引擎以前还不支持索引（在Mysql5.5之后开始支持索引了），可是它拥有很好的压缩机制。一般用于作仓库使用。

ARCHIVE存储引擎适用于存储日志信息或其余按时间序列实现的数据采集类的应用场景中。

• CSV

CSV是将数据文件保存为CSV格式的的文件的，能够方便的导入到其余数据库中去（例如：excel表格，SQLserver等等），由此须要在数据库间自由共享数据时才偶尔建议使用此存储引擎。而且它也不支持索引；我的认为仅适用于数据交换。

• BLACKHOLE

BLACKHOLE叫作黑洞，也就是说没有存储机制，任何数据都会被丢弃，可是会记录二进制日志。通常在Mysql复制（中继服务器）中常常用到，这个在Mysql复制博客中将详细介绍，敬请关注。

• FEDERATED

FEDERATED能够实现跨服务器整理表，简单说就是它能够访问远程服务器上数据的存储引擎，因此说它再也不本地建立数据只会自动的创建一个链接到其余服务器上连接，有点相似于代理的功能，默认都是禁用的。

• MEMORY存储引擎

MEMORY存储引擎是Mysql中的一类特殊的存储引擎。其使用存储在内存中的内存来建立表，并且全部数据保存在内存中。数据安全性很低，可是查找和插入速度很快。若是内存出现异常就会影响到数据的完整性，若是重启或关机，表中的全部数据就会丢失，所以基于MEMORY存储引擎的表的生命周期很短，通常都是一次性的。适用于某些特殊场景像查找和映射，缓存周期性的聚合数据等等。

• MRG_MYISAM

MRG_MYISAM存储引擎是合并MyISAM表的，就是将多个MyISAM合并为一个（在用户看来是一个进行工做，实际上是多个底层物理文件在运行工做）。

来源： http://blog.jobbole.com/94385/

锁定

　　数据库引擎中的锁定功能决定了如何管理信息的访问和更新。当数据库中的一个对象为信息更新锁定了，在更新完成以前，其它处理不能修改这个数据(在某些状况下还不容许读这种数据)。

　　锁定不只影响许多不一样的应用程序如何更新数据库中的信息，并且还影响对那个数据的查询。这是由于查询可能要访问正在被修改或者更新的数据。总的来讲，这种延迟是很小的。大多数锁定机制主要是为了防止多个处理更新同一个数据。因为向数据中插入信息和更新信息这两种状况都须要锁定，你能够想象，多个应用程序使用同一个数据库可能会有很大的影响。

　　不一样的存储引擎在不一样的对象级别支持锁定，并且这些级别将影响能够同时访问的信息。获得支持的级别有三种:表锁定、块锁定和行锁定。支持最多的是表锁定，这种锁定是在MyISAM中提供的。在数据更新时，它锁定了整个表。这就防止了许多应用程序同时更新一个具体的表。这对应用不少的多用户数据库有很大的影响，由于它延迟了更新的过程。

　　页级锁定使用Berkeley DB引擎，而且根据上载的信息页(8KB)锁定数据。当在数据库的不少地方进行更新的时候，这种锁定不会出现什么问题。可是，因为增长几行信息就要锁定数据结构的最后8KB，当须要增长大量的行，也别是大量的小型数据，就会带来问题。

　　行级锁定提供了最佳的并行访问功能，一个表中只有一行数据被锁定。这就意味着不少应用程序可以更新同一个表中的不一样行的数据，而不会引发锁定的问题。只有InnoDB存储引擎支持行级锁定。

来源： http://blog.csdn.net/koudaidai/article/details/7495738

 

*修改存储引擎，能够用命令Alter table tableName engine =engineName

假如，若须要将表user的存储引擎修改成archive类型，则可以使用命令alter table user engine=archive。

*建立数据库表时设置存储存储引擎的基本语法是：
Create table tableName(
columnName(列名1)  type(数据类型)  attri(属性设置),
columnName(列名2)  type(数据类型)  attri(属性设置),
……..) engine = engineName

事物：

 

何为数据库事务 “一荣俱荣，一损俱损”这句话很能体现事务的思想，不少复杂的事物要分步进行，但它们组成一个总体，要么总体生效，要么总体失效。这种思想反映到数据库上，就是多个SQL语句，要么全部执行成功，要么全部执行失败。 数据库事务有严格的定义，它必须同时知足四个特性：原子性（Atomic）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durabiliy），简称为ACID。下面是对每一个特性的说明： 1. 原子性：表示组成一个事务的多个数据库操做是一个不可分隔的原子单元，只有全部的操做执行成功，整个事务才提交，事务中任何一个数据库操做失败，已经执行的任何操做都必须撤销，让数据库返回到初始状态； 2. 一致性：事务操做成功后，数据库所处的状态和它的业务规则是一致的，即数据不会被破坏。如从A帐户转帐100元到B帐户，无论操做成功与否，A和B的存款总额是不变的； 3. 隔离性：在并发数据操做时，不一样的事务拥有各自数据空间，它们的操做不会对对方产生干扰。准确的说，并不是要求作到彻底无干扰，数据库规定了多种事务隔离级别，不一样隔离级别对应不一样的干扰程度，隔离级别越高，数据一致性越好，但并发性越弱； 4. 持久性：一旦事务提交成功后，事务中全部的数据操做都必须被持久化到数据库中，即便提交事务后，数据库立刻崩溃，在数据库重启时，也必须能保证可以经过某种机制恢复数据。
在这些事务特性中，数据“一致性”是最终目标，其它的特性都是为达到这个目标的措施、要求或手段。 数据库管理系统通常采用重执行日志保证原子性、一致性和持久性，重执行日志记录了数据库变化的每个动做，数据库在一个事务中执行一部分操做后发生错误退出，数据库便可以根据重执行日志撤销已经执行的操做。此外，对于已经提交的事务，即便数据库崩溃，在重启数据库时也可以根据日志对还没有持久化的数据进行相应的重执行操做。
和Java程序采用对象锁机制进行线程同步相似，数据库管理系统采用数据库锁机制保证事务的隔离性。当多个事务试图对相同的数据进行操做时，只有持有锁的事务才能操做数据，直到前一个事务完成后，后面的事务才有机会对数据进行操做。Oracle数据库还使用了数据版本的机制，在回滚段为数据的每一个变化都保存一个版本，使数据的更改不影响数据的读取。

数据并发的问题     一个数据库可能拥有多个访问客户端，这些客户端均可以并发方式访问数据库。数据库中的相同数据可能同时被多个事务访问，若是没有采起必要的隔离措施，就会致使各类并发问题，破坏数据的完整性。这些问题能够归结为5类，包括3类数据读问题（脏读、幻象读和不可重复读）以及2类数据更新问题（第一类丢失更新和第二类丢失更新）。下面，咱们分别经过实例讲解引起问题的场景。

脏读（dirty read）     在讲解脏读前，咱们先讲一个笑话：一个有结巴的人在饮料店柜台前转悠，老板很热情地迎上来：“喝一瓶？”，结巴连忙说：“我…喝…喝…”，老板麻利地打开易拉罐递给结巴，结巴终于憋出了他的那句话：“我…喝…喝…喝不起啊！”。在这个笑话中，饮料店老板就对结巴进行了脏读。 A事务读取B事务还没有提交的更改数据，并在这个数据的基础上操做。若是恰巧B事务回滚，那么A事务读到的数据根本是不被认可的。来看取款事务和转帐事务并发时引起的脏读场景：

时间	转帐事务A	取款事务B
T1		开始事务
T2	开始事务
T3		查询帐户余额为1000元
T4		取出500元把余额改成500元
T5	查询帐户余额为500元（脏读）
T6		撤销事务余额恢复为1000元
T7	汇入100元把余额改成600元
T8	提交事务

在这个场景中，B但愿取款500元然后又撤销了动做，而A往相同的帐户中转帐100元，就由于A事务读取了B事务还没有提交的数据，于是形成帐户白白丢失了500元。在Oracle数据库中，不会发生脏读的状况。

不可重复读（unrepeatable read）    不可重复读是指A事务读取了B事务已经提交的更改数据。假设A在取款事务的过程当中，B往该帐户转帐100元，A两次读取帐户的余额发生不一致：

 

时间	取款事务A	转帐事务B
T1		开始事务
T2	开始事务
T3		查询帐户余额为1000元
T4	查询帐户余额为1000元
T5		取出100元把余额改成900元
T6		提交事务
T7	查询帐户余额为900元（和T4读取的不一致）

在同一事务中，T4时间点和T7时间点读取帐户存款余额不同。

幻象读（phantom read）     A事务读取B事务提交的新增数据，这时A事务将出现幻象读的问题。幻象读通常发生在计算统计数据的事务中，举一个例子，假设银行系统在同一个事务中，两次统计存款帐户的总金额，在两次统计过程当中，恰好新增了一个存款帐户，并存入100元，这时，两次统计的总金额将不一致：   若是新增数据恰好知足事务的查询条件，这个新数据就进入了事务的视野，于是产生了两个统计不一致的状况。

幻象读和不可重复读是两个容易混淆的概念，前者是指读到了其它已经提交事务的新增数据，然后者是指读到了已经提交事务的更改数据（更改或删除），为了不这两种状况，采起的对策是不一样的，防止读取到更改数据，只须要对操做的数据添加行级锁，阻止操做中的数据发生变化，而防止读取到新增数据，则每每须要添加表级锁——将整个表锁定，防止新增数据（Oracle使用多版本数据的方式实现）。 第一类丢失更新      A事务撤销时，把已经提交的B事务的更新数据覆盖了。这种错误可能形成很严重的问题，经过下面的帐户取款转帐就能够看出来：      

时间	取款事务A	转帐事务B
T1	开始事务
T2		开始事务
T3	查询帐户余额为1000元
T4		查询帐户余额为1000元
T5		汇入100元把余额改成1100元
T6		提交事务
T7	取出100元把余额改成900元
T8	撤销事务
T9	余额恢复为1000元（丢失更新）

A事务在撤销时，“不当心”将B事务已经转入帐户的金额给抹去了。

第二类丢失更新  A事务覆盖B事务已经提交的数据，形成B事务所作操做丢失：  

时间	转帐事务A	取款事务B
T1		开始事务
T2	开始事务
T3		查询帐户余额为1000元
T4	查询帐户余额为1000元
T5		取出100元把余额改成900元
T6		提交事务
T7	汇入100元
T8	提交事务
T9	把余额改成1100元（丢失更新）

    上面的例子里因为支票转帐事务覆盖了取款事务对存款余额所作的更新，致使银行最后损失了100元，相反若是转帐事务先提交，那么用户帐户将损失100元。

数据库锁机制      数据并发会引起不少问题，在一些场合下有些问题是容许的，但在另一些场合下可能倒是致命的。数据库经过锁的机制解决并发访问的问题，虽然不一样的数据库在实现细节上存在差异，但原理基本上是同样的。      按锁定的对象的不一样，通常能够分为表锁定和行锁定，前者对整个表进行锁定，然后者对表中特定行进行锁定。从并发事务锁定的关系上看，能够分为共享锁定和独占锁定。共享锁定会防止独占锁定，但容许其它的共享锁定。而独占锁定既防止其它的独占锁定，也防止其它的共享锁定。为了更改数据，数据库必须在进行更改的行上施加行独占锁定，INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT FOR UPDATE语句都会隐式采用必要的行锁定。下面咱们介绍一下ORACLE数据库经常使用的5种锁定：  l 行共享锁定：通常经过SELECT FOR UPDATE语句隐式得到行共享锁定，在Oracle中你也能够经过LOCK TABLE IN ROW SHARE MODE语句显式得到行共享锁定。行共享锁定并不防止对数据行进行更改的操做，可是能够防止其它会话获取独占性数据表锁定。容许进行多个并发的行共享和行独占性锁定，还容许进行数据表的共享或者采用共享行独占锁定；  l 行独占锁定：经过一条INSERT、UPDATE或DELETE语句隐式获取，或者经过一条LOCK TABLE IN ROW EXCLUSIVE MODE语句显式获取。这个锁定能够防止其它会话获取一个共享锁定、共享行独占锁定或独占锁定；  l 表共享锁定：经过LOCK TABLE IN SHARE MODE语句显式得到。这种锁定能够防止其它会话获取行独占锁定（INSERT、UPDATE或DELETE），或者防止其它表共享行独占锁定或表独占锁定，它容许在表中拥有多个行共享和表共享锁定。该锁定可让会话具备对表事务级一致性访问，由于其它会话在你提交或者回溯该事务并释放对该表的锁定以前不能更改这个被锁定的表；  l 表共享行独占：经过LOCK TABLE IN SHARE ROW EXCLUSIVE MODE语句显式得到。这种锁定能够防止其它会话获取一个表共享、行独占或者表独占锁定，它容许其它行共享锁定。这种锁定相似于表共享锁定，只是一次只能对一个表放置一个表共享行独占锁定。若是A会话拥有该锁定，则B会话能够执行SELECT FOR UPDATE操做，但若是B会话试图更新选择的行，则须要等待；  l 表独占：经过LOCK TABLE IN EXCLUSIVE MODE显式得到。这个锁定防止其它会话对该表的任何其它锁定。 
事务隔离级别      尽管数据库为用户提供了锁的DML操做方式，但直接使用锁管理是很是麻烦的，所以数据库为用户提供了自动锁机制。只要用户指定会话的事务隔离级别，数据库就会分析事务中的SQL语句，而后自动为事务操做的数据资源添加上适合的锁。此外数据库还会维护这些锁，当一个资源上的锁数目太多时，自动进行锁升级以提升系统的运行性能，而这一过程对用户来讲彻底是透明的。      ANSI/ISO SQL 92标准定义了4个等级的事务隔离级别，在相同数据环境下，使用相同的输入，执行相同的工做，根据不一样的隔离级别，能够致使不一样的结果。不一样事务隔离级别可以解决的数据并发问题的能力是不一样的。          表 1 事务隔离级别对并发问题的解决状况 

隔离级别	脏读	不可 重复读	幻象读	第一类丢失更新	第二类丢失更新
READ UNCOMMITED	容许	容许	容许	不容许	容许
READ COMMITTED	不容许	容许	容许	不容许	容许
REPEATABLE READ	不容许	不容许	容许	不容许	不容许
SERIALIZABLE	不容许	不容许	不容许	不容许	不容许

    事务的隔离级别和数据库并发性是对立的，二者此增彼长。通常来讲，使用READ UNCOMMITED隔离级别的数据库拥有最高的并发性和吞吐量，而使用SERIALIZABLE隔离级别的数据库并发性最低。
    SQL 92定义READ UNCOMMITED主要是为了提供非阻塞读的能力，Oracle虽然也支持READ UNCOMMITED，但它不支持脏读，由于Oracle使用多版本机制完全解决了在非阻塞读时读到脏数据的问题并保证读的一致性，因此，Oracle的READ COMMITTED隔离级别就已经知足了SQL 92标准的REPEATABLE READ隔离级别。
    SQL 92推荐使用REPEATABLE READ以保证数据的读一致性，不过用户能够根据应用的须要选择适合的隔离等级。 JDBC对事务的支持      并非全部的数据库都支持事务，即便支持事务的数据库也并不是支持全部的事务隔离级别，你能够经过Connection# getMetaData()方法获取DatabaseMetaData对象，并经过该对象的supportsTransactions()、supportsTransactionIsolationLevel(int level)方法查看底层数据库的事务支持状况。Connection默认状况下是自动提交的，也即每条执行的SQL都对应一个事务，为了可以将多条SQL当成一个事务执行，必须先经过Connection#setAutoCommit(false)阻止Connection自动提交，并可经过Connection#setTransactionIsolation()设置事务的隔离级别，Connection中定义了对应SQL 92标准4个事务隔离级别的常量。经过Connection#commit()提交事务，经过Connection#rollback()回滚事务。下面是典型的JDBC事务数据操做的代码：     代码清单 1 JDBC事务代码

Connection conn ; try{ conn ＝ DriverManager.getConnection();①获取数据链接 conn.setAutoCommit(false); ②关闭自动提交的机制 conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE); ③设置事务隔离级别 Statement stmt = conn.createStatement(); int rows = stmt.executeUpdate( "INSERT INTO t_topic VALUES(1,’tom’) " ); rows = stmt.executeUpdate( "UPDATE t_user set topic_nums = topic_nums +1 "+"WHERE user_id = 1"); conn.commit();④提交事务 }catch(Exception e){ … conn.rollback();⑤提交事务 }finally{ … }

     在JDBC 2.0中，事务最终只能有两个操做：要么提交要么回滚。可是，有些应用可能须要对事务进行更多的控制，而不是简单地提交或回滚。JDBC 3.0（JDK 1.4及之后的版本）引入了一个全新的保存点特性，Savepoint 接口容许你将事务分割为多个阶段，你能够指定回滚到事务的特定保存点，而非象JDBC 2.0同样只回滚到开始事务的点，如图 1所示：

                                                                                图 1 带Savepoint的事务 

    下面的代码使用了保存点的功能，在发生特定问题时，回滚到指定的保存点，则非回滚整个事务，如代码清单 2所示：  代码清单 2使用保存点的事务代码

… Statement stmt = conn.createStatement(); int rows = stmt.executeUpdate( "INSERT INTO t_topic VALUES(1,’tom’) " ); Savepoint svpt = conn.setSavepoint("savePoint1");①设置一个保存点 rows = stmt.executeUpdate( "UPDATE t_user set topic_nums = topic_nums +1 "+"WHERE user_id = 1"); … conn.rollback(svpt); ②回滚到①处的savePoint1，①以前的SQL操做，在整个事务提交后依然提交，但①到②之间的SQL操做被撤销了 … conn.commit();③提交事务

    并不是全部数据库都支持保存点功能，你能够经过DatabaseMetaData#supportsSavepoints()方法查看是否支持。
小结      数据一致性和访问的并发性二者之间的最佳平衡永远是数据库应用程序开发所追求的终极目录。数据事务是保证数据访问一致性的不二法门，使用API进行数据库事务应用开发时，必须深入了解事务控制属性对应用性能和数据一致性二者的影响，并根据项目实际须要进行合理的设置。

来源： http://geeksun.iteye.com/blog/757413

 

 

存储过程：存储过程是SQL语句和控制语句的预编译集合，以一个名称存储并做为一个单元处理，存储过程其实是存储在数据库内，能够经过应用程序经过调用来执行，存储过程能够包括程序流、逻辑和对数据的查询，它能够接受参数，并存在多个返回值，它的效率比SQL语句高，觉得他只有在第一次进行语法分析和编译，之后客户端再次调用，直接调用编译结果就能够啦，因此它的效率比较高。

 优势：加强SQL语句的功能和灵活性（由于在存储过程当中能够写控制语句）。

           实现较快的执行速度。

           减小网络流量（由于他经过参数传递，能够减小传送数据，因此相对应的减小了网络流量）。

建立存储过程：

          

     

存储过程经过call来调用。

 

什么叫存储引擎：

     MySQL能够讲数据以不一样的技术存储在文件或内存中，这种技术就叫存储引擎。每一种存储引擎数用不一样的存储机制，索引技巧，锁定水平，最终提供普遍切不一样的功能。

 

并发控制：当多个链接对记录进行操做时保证数据的一致性和完整性。

 

锁（是为了解决并发问题）

   共享锁（读锁）：在同一时间段内，多个用户能够读取同一个资源，读取过程当中数据不会发生任何变化。

    排他锁（写锁）：在任什么时候候只能有一个用户写入资源，当进行写锁时会阻塞其余的读锁或者写锁操做。

锁的力度（即所得颗粒）

      ---表锁，是一种开销最小的锁策略。当用户针对数据表操做时，用户得到了这张表的写锁权限，写锁会禁止其余用户对这张表的读写操做。

      ---行锁，是一种开销最大的锁策略。也是支持最大并发处理的一种策略。（对数据表的每一行都加锁，因此它的开销最大）

 

索引：是对数据表中一列或多列的值进行排序的一种结构。可快速定位。就至关于书的目录。

修改存储引擎的方法：

  1. 经过修改MySQL配置文件实现，在MySQL5.5中默认的存储引擎是innoDB.

  2.  经过建立数据表命令实现：

           --create table table_name（

             、、、

              ）ENGINE=engine；

 3.经过修改数据表命令实现

      --alter table table_name ENGINE[=] engine_name;

 

MySQL数据库的优化：

   数据库优化的目的：

          一、避免出现页面访问错误（

                          因为数据库链接timeout产生的5XX错误

                          因为慢查询形成页面没法加载

                          因为阻塞形成数据没法提交）

          二、 增长数据库的稳定性（不少数据库问题都是因为低低效查询引发的）

          三、优化用户体验（

                 流畅页面的访问速度

                  良好的网站功能体）

   能够从如下几个方面进行优化：SQL及索引，数据表结构，系统配置，硬件。其中SQL及索引最重要，首先咱们要根据咱们的需求写出结构良好的SQL，另外要根据SQL在表中创建有效的索引，可是若是咱们的索引过多，不但会影响咱们写入的效率，同时还会影响咱们查询的效率，因此索引创建要适量有效。可是若是表结构设计不合理，咱们就很难写出结构良好的SQL，因此要创建简洁明了的表结构，因此说在设计表结构的时候，咱们要考虑怎样对表结构进行查询，怎样的表结构的设计才是有利于表结构的查询，而后是系统配置的优化，可是当前咱们大多数的MySQL都是在lnuix系统上，可是系统上是有一些自己的限制，好比说：TCP/IP链接数的限制，打开文件数的限制和一些安全上的限制，由于MySQL查询是基于文件的，没查询一个表就要打开一个文件，若是文件数达到必定的限制，这个文件就没法打开。硬件优化，就是咱们要选择更适合数据库的CPU，更快的IO，以及更多的内存，数据库数据要放在内存中查询修改，因此内存越大，对咱们数据库的性能就越好，但CPU却不是这样的，CPU越大，不见得对数据库性能越好，由于SQL会对CPU的可数有限制，好比说他并不会用到太多的核数，有的查询他只用于单核，因此说CUP也对数据库有影响，并非核数越多越好，而IO，目前因为多新型IO设备，如 ssd,，但它并不能减小数据库锁的机制，由于锁是数据库保存完整性的一种机制，虽然IO很快，但它并不能减小阻塞，因此咱们说硬件上的优化是成本最高但效果最差的，因此说若是慢查询不少，阻塞不少，那么并发量就会上去，致使应用响应缓慢。

 

1.SQL及索引的优化：

    对Max（），Count（）函数的优化，子查询的优化，group by 的优化（目的是减小IO），limit优化（使用有索引的列或主键进行orderby操做以免IO）

 

     a. 如何选择合适的列创建索引：

            在where从句，group by, order by,on从句中出现的列创建索引；索引字段越小越好；离散度大的列放到联合索引的前面。

       b.索引的维护及优化------重复及冗余索引和对不用索引的删除

 2.数据库结构的优化

    a. 选择合适的数据类型，数据类型的选择，重点在于合适，

     

     b.表的范式化和反范式化（范式化指的是表设计的规则） 

         反范式化是指为了查询效率的考虑把本来符合第三范式的表适当的增长冗余，已达到优化效率的目的，反范式化是以空间换时间的作法。

     c.表的垂直拆分，解决了表的宽度问题。将不经常使用的字段拆分出来。

     d.表的水平拆分，解决表的数据量过大的问题。

3.系统配置的优化。及MySQL配置文件的优化   

 

SQL语句;

 

查找：select

       

别名：AS

     select id AS userId,username AS uname From users;

查询结果分组：group by

   select sex from users group by sex;

  分组条件：HAVING +聚合函数、或者是having后的字段出如今select后面。

    select age,sex from users group by sex HAVING age>2;

  对分组结果进行排序：order by    DESC 表示降序 默认为ASC升序

      select * from users order by id DESC; 

限制查询结果返回的数量：limit

    select * from users LIMIT 2;/LIMIT 2,2 (指的是从第三条开始，限制2条)

插入insert：

    insert test(username) select username from users where age>27;

更新：update

子查询：（not）in，（not）exists

向单表插入：insert table_user1(username) select age from table_user2 group by age;

链接类型：inner join,内链接

              在MySQL中，join，cross join 和 inner join 是等价的。

       left [outer] join,左外链接

       right [outer] join,右外链接

   select username,age,sex 

   inner join  user2;

函数：

select CONCAT(username,age) AS u FROM user;//字符串连接

聚合函数：Avg（），Count（），Max（），Min（），Sum（）

加密函数：MD5（），Password（）