InnoDB

1、选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段长度,尽量把字段设置NOT NULL,例如'省份,性别',最好设置为ENUM 2、使用连接（JOIN）来代替子查询: a.删除没有任何订单客户:DELETE FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo) b.提取所有没有订单客户:SELECT FROM customerinfo WHERE customerid NOT in(SELECT customerid FROM orderinfo) c.提高b的速度优化:SELECT FROM customerinfo LEFT JOIN orderid customerinfo.customerid=orderinfo.customerid WHERE orderinfo.customerid IS NULL 3、使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表 a.创建临时表:SELECT name FROM `nametest` UNION SELECT username FROM `nametest2` 4、事务处理: a.保证数据完整性,例如添加和修改同时,两者成立则都执行,一者失败都失败 mysql_query("BEGIN"); mysql_query("INSERT INTO

1 注意 select cout(*) from 表名； 查询的就是绝对的行数，哪怕某一列所有字段全部为NULL，也计算在内。而select cout(列名) form 表名；查询的是该列不为null的所有行的行数。 用count(*）和count(1)那个更好？ 对于myisam引擎的表，没有区别，这种引擎内部有一个计数器在维护着行数，对Innodb的表，用count(*)直接读行数，效率很低，因为Innodb的表真的要去数一遍。 2 mysql> select sum(shop_price) from -> goods -> where cat_id = 3; mysql> select sum(goods_number) from goods -> where cat_id = 4; 计算每个栏目下的库存量之和 配合group语句使用 mysql> select cat_id, sum(goods_number) from goods -> group by cat_id; 典型错误 mysql> select goos_id,sum(goods_number) from goods; ERROR 1140 (42000): In aggregated query without GROUP BY, expression #1 of SELECT list contains

本篇文章会分析一个 sql 语句在 MySQL 中的执行流程，包括 sql 的查询在 MySQL 内部会怎么流转，sql 语句的更新是怎么完成的。 在分析之前我会先带着你看看 MySQL 的基础架构，知道了 MySQL 由那些组件组成以及这些组件的作用是什么，可以帮助我们理解和解决这些问题。 一 MySQL 基础架构分析 1.1 MySQL 基本架构概览 下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图你可以很清晰的看到用户的 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。 先简单介绍一下下图涉及的一些组件的基本作用帮助大家理解这幅图，在 1.2 节中会详细介绍到这些组件的作用。 •连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。 •查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。 •分析器: 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。 •优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。 •执行器: 执行语句，然后从存储引擎返回数据。 简单来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层： •Server 层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图

快看小说网 本篇文章会分析下一个 sql 语句在 MySQL 中的执行流程，包括 sql 的查询在 MySQL 内部会怎么流转，sql 语句的更新是怎么完成的。 在分析之前我会先带着你看看 MySQL 的基础架构，知道了 MySQL 由那些组件组成已经这些组件的作用是什么， 问鼎宫阙 可以帮助我们理解和解决这些问题。 一 MySQL 基础架构分析 1.1 MySQL 基本架构概览 下图是 MySQL 的一个简要架构图，从下图你可以很清晰的看到用户的 SQL 语句在 MySQL 内部是如何执行的。 重回我爸当校草那几年 先简单介绍一下下图涉及的一些组件的基本作用帮助大家理解这幅图，在 1.2 节中会详细介绍到这些组件的作用。 连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。 查询缓存: 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。 分析器: 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。 优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。 执行器: 执行语句，然后从存储引擎返回数据。 简单 有朝一日刀在手 来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层： Server 层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等

MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数，谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数，它取决于操作系统对文件大小的限制。 《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐分库分表。性能由综合因素决定，抛开业务复杂度，影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考，并非铁律。 博主曾经操作过超过4亿行数据的单表，分页查询最新的20条记录耗时0.6秒，SQL语句大致是 select field_1,field_2 from table where id < #{prePageMinId} order by id desc limit 20 ，prePageMinId是上一页数据记录的最小ID。 虽然当时查询速度还凑合，随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。对分库分表感兴趣的同学可以阅读分库分表的基本思想。 最大并发数 并发数是指同一时刻数据库能处理多少个请求，由max_connections和max_user_connections决定。max_connections是指MySQL实例的最大连接数，上限值是16384，max_user_connections是指每个数据库用户的最大连接数

在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互斥要求的满足。 在 数据库的锁机制 中介绍过，在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为 共享锁 和 排他锁 。 特点 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为 表共享读锁 （ 共享锁 ）与 表独占写锁 （ 排他锁 ）。 特点 开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。 页级锁 页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。BDB支持页级锁 特点 开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般 MySQL常用存储引擎的锁机制

一些数据： 大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。 热点隔离： 秒杀系统设计的第一个原则就是将这种热点数据隔离出来，不要让1%的请求影响到另外的99%，隔离出来后也更方便对这1%的请求做针对性优化。针对秒杀我们做了多个层次的隔离： 业务隔离。 把秒杀做成一种营销活动，卖家要参加秒杀这种营销活动需要单独报名，从技术上来说，卖家报名后对我们来说就是已知热点，当真正开始时我们可以提前做好预热。 系统隔离。 系统隔离更多是运行时的隔离，可以通过分组部署的方式和另外99%分开。秒杀还申请了单独的域名，目的也是让请求落到不同的集群中。 数据隔离。 秒杀所调用的数据大部分都是热数据，比如会启用单独cache集群或MySQL数据库来放热点数据，目前也是不想0.01%的数据影响另外99.99%。 当然实现隔离很有多办法，如可以按照用户来区分，给不同用户分配不同cookie，在接入层路由到不同服务接口中；还有在接入层可以对URL的不同Path来设置限流策略等。服务层通过调用不同的服务接口

在DBMS中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。 行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为 共享锁 和 排他锁 。 特点 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。 共享锁（S锁）：共享 (S) 用于不更改或不更新数据的操作（只读操作），如 SELECT 语句。 如果事务T对数据A加上共享锁，则其他事务只能对A再加共享锁，不能加排它锁。只有事务T可以对A进行读取和修改，其他事务只能读取数据而不能修改数据。 共享锁（S）：SELECT * FROM table_name WHERE ... LOCK IN SHARE MODE 排他锁（X锁）：用于数据修改操作，例如 INSERT、UPDATE 或 DELETE。确保不会同时同一资源进行多重更新。 如果事务T对数据A加上排它锁，只有事务T可以对A进行读取和修改，其他任何事务都不能对A进行读取和修改。 排他锁（X)：SELECT * FROM table_name WHERE ... FOR UPDATE 表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少

什么是事务? 当多个用户访问同一份数据时，一个用户在更改数据的过程中可能有其他用户同时发起更改请求，为保证数据库记录的更新从一个一致性状态更改为另一个一致性状态，这样的操作过程就是事务。事务具有的ACID属性： 原子性(Atomicity):事务中所有的操作视为一个原子单元，即对于事务所进行的修改、删除等操作只能是全部提交或者全部回滚。 一致性(Consistency):事务在完成操作后，必须使所用的数据从一种一致性状态变为另外一种一致性状态，所有的变更都必须应用于事务的修改，以确保数据的完整性。 隔离性(Isolation):一个事务中的操作语句所做的修改必须与其他事务相隔离，在进行事务查看数据时数据所处的状态，要么是被另一个事务并发修改之前的状态，要么是修改之后的状态，即当前事务不会查看由另一个并发事务正在修改的数据。这种特性通过锁机制实现。 持久性(Durability):事务完成之后，所做的修改对数据的影响是永久的，即使系统重启或者是出现故障数据仍可以恢复。 MySQL中提供多种事务型存储引擎，如InnoDB，BDB。但是MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务、行级锁、高并发。 InnoDB事务实现原理：undo日志和redo日志，配合MySQL自身的锁机制 redo日志对应磁盘上MySQL安装目录的ib_logfileN ， 　　在这个目录下，没有对应的undo日志

1 背景 1 1.1 MVCC：Snapshot Read vs Current Read 2 1.2 Cluster Index：聚簇索引 3 1.3 2PL：Two-Phase Locking 3 1.4 Isolation Level 4 2 一条简单SQL的加锁实现分析 5 2.1 组合一：id主键+RC 6 2.2 组合二：id唯一索引+RC 6 2.3 组合三：id非唯一索引+RC 7 2.4 组合四：id无索引+RC 8 2.5 组合五：id主键+RR 9 2.6 组合六：id唯一索引+RR 9 2.7 组合七：id非唯一索引+RR 9 2.8 组合八：id无索引+RR 11 2.9 组合九：Serializable 12 3 一条复杂的SQL 12 4 死锁原理与分析 14 5 总结 16 背景 MySQL/InnoDB的加锁分析，一直是一个比较困难的话题。我在工作过程中，经常会有同事咨询这方面的问题。同时，微博上也经常会收到MySQL锁相关的私信，让我帮助解决一些死锁的问题。本文，准备就MySQL/InnoDB的加锁问题，展开较为深入的分析与讨论，主要是介绍一种思路，运用此思路，拿到任何一条SQL语句，都能完整的分析出这条语句会加什么锁？会有什么样的使用风险？甚至是分析线上的一个死锁场景，了解死锁产生的原因。 注： MySQL是一个支持插件式存储引擎的数据库系统