mysql执行计划

结构和历史 1. 隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。 2. 显示和隐式锁定：事务执行中，随时可以执行锁定，锁只有在COMMIT或ROLLBACK的时候才释放，而且所有的锁是同时释放的。这些锁定都是隐式锁定。也可以通过特定语句显式锁定，比如SELECT … LOCK IN SHARE MODE等。 3. MVCC（多版本并发控制）：通过保存数据在某个时间点的快照来实现。在INNODB中通过每行记录后保存两个隐藏的列，一个保存行的创建时间，一个保存行的过期（删除）时间，这儿的保存不是时间而是系统版本号，随着事务的数量增加而增加版本号。 SELECT

mysql存储过程详解 1. 存储过程简介 我们常用的操作数据库语言SQL语句在执行的时候需要要先编译，然后执行，而存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字并给定参数（如果该存储过程带有参数）来调用执行它。 一个存储过程是一个可编程的函数，它在数据库中创建并保存。它可以有SQL语句和一些特殊的控制结构组成。当希望在不同的应用程序或平台上执行相同的函数，或者封装特定功能时，存储过程是非常有用的。数据库中的存储过程可以看做是对编程中面向对象方法的模拟。它允许控制数据的访问方式。 存储过程通常有以下优点： (1).存储过程增强了SQL语言的功能和灵活性。存储过程可以用流控制语句编写，有很强的灵活性，可以完成复杂的判断和较复杂的运算。 (2).存储过程允许标准组件是编程。存储过程被创建后，可以在程序中被多次调用，而不必重新编写该存储过程的SQL语句。而且数据库专业人员可以随时对存储过程进行修改，对应用程序源代码毫无影响。 (3).存储过程能实现较快的执行速度。如果某一操作包含大量的Transaction-SQL代码或分别被多次执行，那么存储过程要比批处理的执行速度快很多。因为存储过程是预编译的。在首次运行一个存储过程时查询，优化器对其进行分析优化，并且给出最终被存储在系统表中的执行计划

原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/253 目录 普通索引 唯一索引 主键索引 组合索引 正确使用索引的情况 索引的注意事项 执行计划 axplain 慢日志记录 分页性能相关方案 索引是数据库中专门用于帮助用户快速查找数据的一种数据结构. 类似于字典中的目录，查找字典内容可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取. 作用：约束和加速查找 常见的几种索引： - 普通索引 - 唯一索引 - 主键索引 - 联合索引（多列） -- 联合主键索引 -- 联合唯一索引 -- 联合普通索引 无索引和有索引的区别： 无索引： 从前往后一条一条查询. 有索引： 创建索引的本质，就是创建额外的文件，以某种格式存储，查询的时候，先去额外的文件找，确定了位置，然后再去原始表中直接查询，但是创建的索引越多，越会对硬盘有损耗. ——————————— 建立索引的目的： 额外的文件保存特殊的数据结构 查询快，但是插入更新删除依旧慢 创建索引之后，必须命中索引才能有效 索引的种类： hash索引： 查询单条快，范围查询慢 btre类索引： b+树，层数增多，数据量指数级增长 （InnoDB默认支持btree索引，这里就使用它） 索引名词： 覆盖索引： 在索引文件中直接获取数据 （例如：select name from userinfo where name = 'zyk';)

首先声明此篇博客为转载，转载自最下方链接，为防止本人遗忘，故发布博客 第一方面：30种mysql优化sql语句查询的方法 1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by涉及的列上建立索引。 　　2.应尽量避免在 where 子句中使用 !=或<> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 　　3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值 判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 　　select id from t where num is null 　　可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： 　　select id from t where num=0 　　4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： 　　select id from t where num=10 or num=20 　　可以这样查询： 　　select id from t where num=10 　　union all 　　select id from t where num=20 　　5.下面的查询也将导致全表扫描： 　　select id from t where name like '%abc%' 　　对于 like '..%'

作为免费又高效的数据库，mysql基本是首选。良好的安全连接，自带查询解析、sql语句优化，使用读写锁（细化到行）、事物隔离和多版本并发控制提高并发，完备的事务日志记录，强大的存储引擎提供高效查询（表记录可达百万级），如果是InnoDB，还可在崩溃后进行完整的恢复，优点非常多。即使有这么多优点，仍依赖人去做点优化，看书后写个总结巩固下，有错请指正。 　　完整的mysql优化需要很深的功底，大公司甚至有专门写mysql内核的，sql优化攻城狮，mysql服务器的优化，各种参数常量设定，查询语句优化，主从复制，软硬件升级，容灾备份，sql编程，需要的不是一星半点的知识与时间来掌握，作为一名像俺这样的菜鸟开发，强吃这么多消化不了也没意义：没地儿用啊，况且还有运维和dba，还不如把手头的业务写好，也就是写好点的sql，而且很多sql语句优化跟索引还是有很大关系的。 　　首先，mysql的查询流程大致是：mysql客户端通过协议与mysql服务器建立连接，发送查询语句，先检查查询缓存，如果命中，直接返回结果，否则进行语句解析，有一系列预处理，比如检查语句是否写正确了，然后是查询优化（比如是否使用索引扫描，如果是一个不可能的条件，则提前终止），生成查询计划，然后查询引擎启动，开始执行查询，从底层存储引擎调用API获取数据，最后返回给客户端。怎么存数据、怎么取数据，都与存储引擎有关。然后

2： MySQL索引选择规则 （唯一索引查询） students_origin表 中只有主键，没有建立索引。 select id, name from students_origin; 根据 MySQL 索引选择原则分析（一） 2.1来分析，所以只能是全表扫描。 students表 中除主键外，还有3个索引唯一索引name，普通索引major，rank，联合索引rank/total。 select id, name from students; 根据 MySQL 索引选择原则分析（一） 2.1来分析，所以只查询了一次辅助索引name。获取到结果集。 select id, major from students; 根据 MySQL 索引选择原则分析（一） 2.1来分析，所以只查询了一次辅助索引major。获取到结果集。 3： MySQL索引选择规则 （多个索引查询） select id, rank from students; 根据 MySQL 索引选择原则分析（一） 2.1与2.3来分析，索引被2个索引覆盖，所以选择了索引长度最短的做查询，获取到结果集。 4： MySQL索引选择规则 （联合索引查询） select id, rank, total from students; 根据 MySQL 索引选择原则分析（一） 2.1来分析，所以只查询了联合索引rank/total

启动：net start mySql; 　　进入：mysql -u root -p/mysql -h localhost -u root -p databaseName; 　　列出数据库：show databases; 　　选择数据库：use databaseName; 　　列出表格：show tables； 　　显示表格列的属性：show columns from tableName； 　　建立数据库：source fileName.txt; 　　匹配字符：可以用通配符_代表任何一个字符，％代表任何字符串; 　　增加一个字段：alter table tabelName add column fieldName dateType; 　　增加多个字段：alter table tabelName add column fieldName1 dateType,add columns fieldName2 dateType; 　　多行命令输入:注意不能将单词断开;当插入或更改数据时，不能将字段的字符串展开到多行里，否则硬回车将被储存到数据中; 　　增加一个管理员帐户：grant all on *.* to user@localhost identified by "password"; 　　每条语句输入完毕后要在末尾填加分号';'，或者填加'\g'也可以； 　　查询时间：select

1.表与表之间的关系 一对一：用户表和身份信息表，用户表是主表 例如：男人表 、女人表 create table man( mid int primary key auto_increment, mname varchar(32), wid int unique ); create table woman( wid int primary key auto_increment, wname varchar(32) ); 一对多：最常见的表关系，用户表和订单表 例如：员工表、部门表 create table emp( empno int primary key auto_increment, ename varchar(32), deptno int ); create table dept( deptno int primary key auto_increment, dname varchar(32) ); 多对多：例如学生表和课程表，通常情况都是将多对多的关系拆分为一对多或者多对一的关系。 至少需要三张表 create table student( sid int primary key auto_increment, sname varchar(32) ); insert into student (sname) values ('大拿'); insert into

基于mysql5.7,innodb存储引擎 使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返 回执行计划的信息，而不是执行这条SQL ，如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中 使用到的建表语句文末 explain select * from actor; 在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行 explain结果字段说明 1. id列 id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的 顺序增长的。 id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。 2. select_type列 select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。 1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union 2）primary：复杂查询中最外层的 select 3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中） 4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为 派生表（derived的英文含义） 5）union：在

1、列举常见的关系型数据库和非关系型都有那些？ 常见关系型数据库：mysql oracle db2 非关系型数据库：mongodb redis 2、MySQL常见数据库引擎及比较？ 常用引擎： myisam:不支持事务，支持表锁 innodb:支持事务，支持行锁和表锁 3、简述数据三大范式？ 第一：确保每列保持原子性，即每个字段必须是不可拆分的最小单元 例如：创建一个地址的字段时，就应该将其划分为省市区这三个字段，这就满足了上述的原子性。 第二：表中的每列都和主键相关，一个表里只能存在一种数据，不可把多种数据保存在同一张数据库表中。 例如：即订单里存在客户和商品的信息，建议将客户和商品的数据拆分开 即创建两张表 ，一个放订单和客户的信息，一个放订单和商品的信息！ 第三：确保每列都和主键直接相关。而不是间接相关。 例如：订单数据表，将客户编号作为一个外键关联字段和订单表建立联系。 而不可以在订单表中添加客户的其他信息。（例如姓名，公司等） 4、什么是事务？MySQL如何支持事务？ 是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则该事务中每个操作都会被撤销。 mysql的事务：存在4个特性：acid 保证数据的安全 start transaction: try: update db set money=100 where name='erha'; update db set