mysql温故知新
Posted wujifu
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了mysql温故知新相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
如何进行SQL优化？
答：
（1）选择正确的存储引擎
以 mysql为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
MyISAM
适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM
对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
（2）优化字段的数据类型
记住一个原则，越小的列会越快。如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。
（3）为搜索字段添加索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么最好是为其建立索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那应该建立全文索引。
(4)避免使用Select *从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段，也尽量不要用*通配符，善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。
(5)使用 ENUM 而不是 VARCHAR
ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如，性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
(6)尽可能的使用 NOT NULL
除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。
(7)固定长度的表会更快
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。
实践中如何优化MySQL
我当时是按以下四条依次回答的，他们四条从效果上第一条影响最大，后面越来越小。
① SQL语句及索引的优化
② 数据库表结构的优化
③ 系统配置的优化
④ 硬件的优化
优化数据库的方法
- 选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如’省份’、’性别’最好适用ENUM
- 使用连接(JOIN)来代替子查询
- 适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
- 事务处理
- 锁定表、优化事务处理
- 适用外键，优化锁定表
- 建立索引
- 优化查询语句
SQL注入产生的原因：程序开发过程中不注意规范书写sql语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量POST和GET提交一些sql语句正常执行。
对于关系型数据库而言，索引是相当重要的概念，请回答有关索引的几个问题：
a)、索引的目的是什么？
快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度
创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。
加速表和表之间的连接
使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间
b)、索引对数据库系统的负面影响是什么？
负面影响：
创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
c)、为数据表建立索引的原则有哪些？
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。
在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引
d)、 什么情况下不宜建立索引？
对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。
对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等
解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别
先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。
内连接 则是只有条件的交叉连接，根据某个条件筛选出符合条件的记录，不符合条件的记录不会出现在结果集中，即内连接只连接匹配的行。
外连接 其结果集中不仅包含符合连接条件的行，而且还会包括左表、右表或两个表中
的所有数据行，这三种情况依次称之为左外连接，右外连接，和全外连接。
左外连接，也称左连接，左表为主表，左表中的所有记录都会出现在结果集中，对于那些在右表中并没有匹配的记录，仍然要显示，右边对应的那些字段值以NULL来填充。右外连接，也称右连接，右表为主表，右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换，MySQL目前还不支持全外连接。
char和varchar的区别？
答：是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型，它们的区别是：
char(M)类型的数据列里，每个值都占用M个字节，如果某个长度小于M，MySQL就会在它的右边用空格字符补足．（在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉）在varchar(M)类型的数据列里，每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节（即总长度为L+1字节）．
varchar得适用场景:
字符串列得最大长度比平均长度大很多 2.字符串很少被更新，容易产生存储碎片 3.使用多字节字符集存储字符串
Char得场景:
存储具有近似得长度（md5值,身份证，手机号）,长度比较短小得字符串（因为varchar需要额外空间记录字符串长度），更适合经常更新得字符串，更新时不会出现页分裂得情况，避免出现存储碎片，获得更好的io性能
说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）
（1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。
（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。
（3） 避免在索引列上使用计算
（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
（5）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。
（6）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
（7）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
1、索引
索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。
2、索引，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取即可。
1.1、索引选取类型
1、越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存和CPU缓存中都需要更少的空间，处理起来更快。
2、简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。
3、尽量避免NULL：应该指定列为NOT nuLL,在MySQL中， 含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂
1.2、什么场景不适合创建索引
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因 为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那 些只有很少数据值的列也不应该增加索引。因为本来结果集合就是相当于全表查询了，所以没有必要。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比 例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索 引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因 此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
第五，不会出现在where条件中的字段不该建立索引。
首先按 company_id,moneys 的顺序创建一个复合索引,具体如下:
mysql> create index ind_sales2_companyid_moneys on sales2(company_id,moneys); Query OK, 1000 rows affected (0.03 sec) Records: 1000 Duplicates: 0 Warnings: 0
然后按 company_id 进行表查询,具体如下:
mysql> explain select * from sales2 where company_id = 2006\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sales2 type: ref possible_keys: ind_sales2_companyid_moneys 208key: ind_sales2_companyid_moneys key_len: 5 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
可以发现即便 where 条件中不是用的 company_id 与 moneys 的组合条件,索引仍然能用到,这就是索引的前缀特性。
4、但是如果只按 moneys 条件查询表,那么索引就不会被用到,具体如下:
mysql> explain select * from sales2 where moneys = 1\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: sales2 type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
3.2、对于使用 like 的查询,后面如果是常量并且只有%号不在第一个字符,索引才可能会被使用：
1、 可以发现第一个例子没有使用索引,而第二例子就能够使用索引,
2、 区别就在于“%”的位置不同,前者把“%”放到第一位就不能用到索引,而后者没有放到第一位就使用了索引。
mysql> explain select * from company2 where name like ‘%3‘\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
mysql> explain select * from company2 where name like ‘3%‘\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: range 209possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 11 ref: NULL rows: 103 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
3.3、如果列名，记得是列的名字，是索引,使用 column_name is null 将使用索引。
mysql> explain select * from company2 where name is null\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ref possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 11 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
3.4、如果对大的文本进行搜索,使用全文索引而不用使用 like ‘%…%’。
4、存在索引，但是不使用
4.1、如果 MySQL 估计使用索引比全表扫描更慢,则不使用索引。例如，如果列key_part1 均匀分布在 1 和 100 之间,下列查询中使用索引就不是很好:
SELECT * FROM table_name where key_part1 > 1 and key_part1 < 90;
4.3、用 or 分割开的条件,如果 or 前的条件中的列有索引,而后面的列中没有索引,那么涉及到的索引都不会被用到,例如:，必须or前后都有索引才能被使用，而且必须是单独索引。
mysql> show index from sales\\G; *************************** 1. row *************************** Table: sales Non_unique: 1 Key_name: ind_sales_year Seq_in_index: 1 Column_name: year 210Collation: A Cardinality: NULL Sub_part: NULL Packed: NULL Null: Index_type: BTREE Comment: 1 row in set (0.00 sec)
4.4、如果列是字符型，，传入的是数字，则不上‘’不会使用索引
mysql> explain select * from company2 where name = 294\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ALL possible_keys: ind_company2_name key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 1000 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from company2 where name = ‘294‘\\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: company2 type: ref possible_keys: ind_company2_name key: ind_company2_name key_len: 23 ref: const rows: 1 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
4.1.1.6、创建全文索引
全文索引可以用于全文搜索，但只有MyISAM存储引擎支持FULLTEXT索引，并且只为CHAR、VARCHAR和TEXT列服务。索引总是对整个列进行，不支持前缀索引，
JOIN用法
以上是关于mysql温故知新的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章