mysql事务

子查询 # 增：insert into 表 select子查询 # 删：delete from 表 条件是select子查询(表不能与delete表相同) # 查：select 字段 from 表 条件是select子查询 # 改：update 表 set 字段=值 条件是select子查询(表不能与update表相同) # 数据来源：在单表emp下 # 子查询：将一条查询sql的结果作为另一条sql的条件 # 思考：每个部门最高薪资的那个人所有信息 # 子查询的sql select dep, max(salary) from emp group by dep; # 子查询 - 查 select * from emp where (dep, salary) in (select dep, max(salary) from emp group by dep); # 将子查询转换为一张表 # 创建一个存子查询数据的一张表 create table t1(dep_name varchar(64), max_salary decimal(5,2)); # 子查询 - 增 insert into t1 select dep, max(salary) from emp group by dep; # 需求 select name, dep_name, salary from emp join

3 月，跳不动了？>>> 以前有过一篇关于 MySQL查询语句的执行过程 ，这里总结一下update语句的执行过程。由于update涉及到数据的修改，所以，很容易推断，update语句比select语句会更复杂一些。 1，准备 创建一张test表 CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `c` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '数值', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试表'; 插入三条数据 INSERT INTO `test` (`c`) VALUES (1), (2), (3); 2，测试 加入我要把第一条数据的 c 值 加 1，则 UPDATE `test` SET `c` = `c` + 1 WHERE `id` = 1; 按照我们平常的思路，就是找出这条记录，把它的值改好，保存就OK了。 但我们追究一下细节，由于涉及到修改数据，所以涉及到日志了。 3 操作顺序 3.1 查找记录：执行器先找引 擎取 id=1这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果id=1这一行所在的数据页本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存

数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以 获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。 存储引擎查看 MySQL给开发者提供了查询存储引擎的功能，我这里使用的是MySQL5.1，可以使用： SHOW ENGINES 命令来查看MySQL使用的引擎，命令的输出为（我用的Navicat Premium）： 看到MySQL给用户提供了这么多存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和出来了非事物安全表的引擎。 如果要想查看数据库默认使用哪个引擎，可以通过使用命令： SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine'; 来查看，查询结果为： 在MySQL中，不需要在整个服务器中使用同一种存储引擎，针对具体的要求，可以对每一个表使用不同的存储引擎。Support列的值表示某种引擎是否能使用：YES表示可以使用、NO表示不能使用、DEFAULT表示该引擎为当前默认的存储引擎 。下面来看一下其中几种常用的引擎。 ========================以上是转载的http://blog.csdn.net/zhangyuan19880606/article/details

3 月，跳不动了？>>> 有时候我们需要将大量数据批量写入数据库，直接使用程序语言和Sql写入往往很耗时间，其中有一种方案就是使用MySql Load data infile导入文件的形式导入数据，这样可大大缩短数据导入时间。 假如是从MySql客户端调用，将客户端的文件导入，则需要使用 load local data infile. LOAD DATA INFILE 语句以很高的速度从一个文本文件中读取行到一个表中。文件名必须是一个文字字符串。 1，开启load local data infile. 假如是 Linux 下编译安装， 如果使用源码编译的 MySQL ，在configure的时候，需要添加参数：--enable-local-infile 客户端和服务器端都需要，否则不能使用local参数。 ./configure --prefix=/usr/local/mysql --enable-local-infile make install 若是其它系统，可在配置文件中配置： 在MySql 配置文件My.ini文件中下面项中加入local-infile=1： add: [mysqld] local-infile=1 [mysql] local-infile=1 客户端和服务端度需要开启，对于客户端也可以在执行命中加上--local-infile=1 参数： mysql -

写在前面：最早接触的MySQL是在三年前，那时候MySQL还是4.x版本，很多功能都不支持，比如，存储过程，视图，触发器，更别说分布式事务等复杂特性了。但从5.0(2005年10月)开始，MySQL渐渐步入企业级数据库的行列了；复制、集群、分区、分布式事务，这些企业级的特性，使得现在的MySQL，完全可以应用于企业级应用环境(很多互联网公司都用其作为数据库服务器，尽管节约成本是一个因素，但是没有强大功能作后盾，则是不可想象的)。虽然，MySQL还有很多不足，比如，复制、分区的支持都十分有限、查询优化仍需要改进，但是MySQL已经是一个足够好的DBMS了，更何况它是opensource的。这段时间没有事，出于好奇，略微的研究了一下MySQL，积累了一些资料，欲总结出来。这些资料打算分为两部分，上部主要讨论MySQL的优化，其中主要参考了《MySQL Manual》和《High Performance MySQL》，如果有时间，以后在下部分析一下MySQL的源码。如果你是MySQL高手，希望你不吝赐教；如果你是新手，希望对你有用。 第一章、MySQL架构与概念 1、MySQL的逻辑架构 最上面不是MySQL特有的，所有基于网络的C/S的网络应用程序都应该包括连接处理、认证、安全管理等。 中间层是MySQL的核心，包括查询解析、分析、优化和缓存等。同时它还提供跨存储引擎的功能

本地事务 事务类型 事务可以分为本地事务和分布式事务两种类型。这两种事务类型是根据访问并更新的数据资源的多少来进行区分的。本地事务是在单个数据源上进行数据的访问和更新，而分布式事务是跨越多个数据源来进行数据的访问和更新。在这里要说的事务是基于数据库这种数据源的。 JDBC 事务 在 JAVA 中，我们使用 JDBC 来连接数据库，访问和更新数据。那么在 JDBC 中是如何实现事务的，事务是被谁来管理的？这个答案当然是数据库， JDBC 本身并没有处理事务的能力，而是依赖于底层数据库，底层数据库来提供事务的服务。在很多资料上会提到， JDBC 的事务是基于连接的，也就是那个 Connection 对象，这个连接的本质其实是连接到数据库的一个 Socket ，与数据库建立连接以后就可以向数据库发送指令和数据，最终数据库会根据接收到的指令和数据来进行增删改查以及事务的处理。另外，事务是被限制在单个连接上的，这就好像我们去银行的营业厅办理业务，营业厅有多个窗口，我们只会在自己的窗口上与银行工作人员进行沟通并处理自身的业务，而不能跨窗口，告诉别的窗口的工作人员把那哥们的钱转到自己卡上，这事也就只能想想。 数据库事务例子 下面先看一个 MYSQL 数据库事务的例子： 1、创建表 创建用户表 CREATE TABLE USERS ( USER_ID INT NOT NULL AUTO

数据库优化 建表优化 1）数据库范式 l 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 如电话列可进行拆分---家庭电话、公司电话 l 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 l 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。 比如 Student 表（学号，姓名，年龄，性别，所在院校，院校地址，院校电话） 这样一个表结构，就存在上述关系。 学号 --> 所在院校 --> ( 院校地址，院校电话 ) 这样的表结构，我们应该拆开来，如下。 （学号，姓名，年龄，性别，所在院校） -- （所在院校，院校地址，院校电话） 满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的；同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。 2）数据类型选择 l 数字类型 Float 和 double 选择（尽量选择 float ） 区分开TINYINT / INT / BIGINT，能确定不会使用负数的字段，建议添加 unsigned定义 能够用数字类型的字段尽量选择数字类型而不用字符串类型的 l 字符类型 char,varchar,TEXT的选择：非万不得已不要使用 TEXT 数据类型，定长字段，建议使用

分布式事务解决方案整理 1.2PC/3PC模式 1.1 介绍： 依赖资源管理器(mysql, redis)支持XA协议， 数据库充当RM角色，应用需要充当TM的角色，即生成全局的txId，调用XAResource接口，把多个本地事务协调为全局统一的分布式事务, 所有结点要么全做要么全不做。 1.2 特点: 需要依赖资源管理器RM(数据库)对XA的支持。 整个处理过程需要锁住事务资源，性能比较低。 场景一： 1）协调者节点向所有参与者节点发出”正式提交(commit)”的请求。 2）参与者节点正式完成操作，并释放在整个事务期间内占用的资源。 3）参与者节点向协调者节点发送”完成”消息。 4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”完成”消息后，完成事务。 场景二： 1）协调者节点向所有参与者节点发出”回滚操作(rollback)”的请求。 2）参与者节点利用之前写入的Undo信息执行回滚，并释放在整个事务期间内占用的资源。 3）参与者节点向协调者节点发送”回滚完成”消息。 4）协调者节点受到所有参与者节点反馈的”回滚完成”消息后，取消事务。 2. TCC模式 2.1介绍 2PC的另类实现，TCC事务机制相对于传统事务机制（X/Open XA Two-Phase-Commit），其特征在于它不依赖资源管理器(RM)对XA的支持，而是通过对业务逻辑的调度来实现分布式事务，

环境搭建 导入maven依赖 <!--spring提供的数据库操作工具--> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-jdbc</artifactId> <version>5.0.2.RELEASE</version> </dependency> <!--c3p0 数据库连接池--> <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.5.5</version> </dependency> <!--mysql连接器--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.48</version> </dependency> 配置数据库相关信息 @Configuration @ComponentScan("com.spring.tx") public class TxConfig { /** * 配置数据源 */ @Bean public DataSource dataSource() throws

前言：前面介绍了Java、JVM相关方面的题目，该篇介绍数据库方面相关的题目，这里数据库为MySql，因为笔者或朋友在面试过程中都是涉及MySql的相关知识点。 数据库篇 在数据库题目中，由于现在大部分公司都是使用MySql作为数据库，因此笔者及其朋友所遇到的问题也都是MySql相关的知识点。 1）MySql中索引的基本定义，优劣势，以及索引优化。 索引是帮助Mysql高效获取数据的 数据结构 ，因此，索引的 本质 就是数据结构，索引的目的在于提高 查询 效率，可类比字典。 索引： 排好序的快速查找的数据结构。 用途： 排序 + 快速查找 。注意，是两种功能。 数据库除了存储数据本身之外，还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种 数据结构 就是索引。 MySql索引通常是指 B+树 索引。 索引优势： 类似书籍的目录，提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本（因为数据最终是存储在 磁盘 上的）。 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了 CPU 的消耗（因为排好序，查询速度增加）。 索引劣势： 索引也是 一张表 ，保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要 占用磁盘空间的 。 虽然提高了 查询速度 ，但是会 降低更新速度（因为数据更新后，需要重新对索引排序） ，如