MySQL 架构

连接层：最上层是一些客户端和连接服务。主要完成一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。

服务层：第二层服务层，主要完成大部分的核心服务功能， 包括查询解析、分析、优化、缓存、以及所有的内置函数，所有跨存储引擎的功能也都在这一层实现，包括触发器、存储过程、视图等

引擎层：第三层存储引擎层，存储引擎真正的负责了MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信。不同的存储引擎具有的功能不同，这样我们可以根据自己的实际需要进行选取

存储层：第四层为数据存储层，主要是将数据存储在运行于该设备的文件系统之上，并完成与存储引擎的交互

联想提问问题：画出 MySQL 架构图？ or MySQL 的查询流程具体是？ or 一条SQL语句在MySQL中如何执行的？

客户端请求 —> 连接器（验证用户身份，给予权限） —> 查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作） —> 分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） —> 优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） —> 执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口） —> 去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）

Mysql 架构图

MySQL 多表连接执行顺序

MySQL 执行顺序

多表连接采用『驱动表』策略：

何谓驱动表，指多表关联查询时，第一个被处理的表，亦可称之为基表，然后再使用此表的记录去关联其他表。

驱动表的选择遵循一个原则：在对最终结果集没影响的前提下，优先选择结果集最少的那张表作为驱动表。

连表顺序，不是两两联合之后，再去联合第三张表，而是驱动表的一条记录穿到底，匹配完所有关连表之后，再取驱动表的下一条记录重复连表操作。

多表连接并过滤条件完毕后，再执行 order by 、limit 等操作。

Mysql 执行顺序

sql执行顺序

存储引擎

InnoDB 对比 MyISAM

对比项 MyISAM InnoDB
主外键 不支持 支持
事务 不支持 支持
行表锁 表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表，不适合高并发的操作 行锁,操作时只锁某一行，不对其它行有影响，适合高并发的操作
缓存 只缓存索引，不缓存真实数据 不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，而且内存大小对性能有决定性的影响
表空间 小 大
关注点 性能 事务
默认安装 是 是

一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？

如果表的类型是MyISAM，那么是18。因为MyISAM表会把自增主键的最大ID 记录到数据文件中，重启MySQL自增主键的最大ID也不会丢失；

如果表的类型是InnoDB，那么是15。因为InnoDB 表只是把自增主键的最大ID记录到内存中，所以重启数据库或对表进行OPTION操作，都会导致最大ID丢失。

哪个存储引擎执行 select count(*) 更快，为什么?

MyISAM更快，因为MyISAM内部维护了一个计数器，可以直接调取。

  • 在 MyISAM 存储引擎中，把表的总行数存储在磁盘上，当执行 select count(*) from t 时，直接返回总数据。

  • 在 InnoDB 存储引擎中，跟 MyISAM 不一样，没有将总行数存储在磁盘上，当执行 select count(*) from t 时，会先把数据读出来，一行一行的累加，最后返回总数量。

InnoDB 中 count(*) 语句是在执行的时候，全表扫描统计总数量，所以当数据越来越大时，语句就越来越耗时了，为什么 InnoDB 引擎不像 MyISAM 引擎一样，将总行数存储到磁盘上？这跟 InnoDB 的事务特性有关，由于多版本并发控制（MVCC）的原因，InnoDB 表“应该返回多少行”也是不确定的。

数据类型

整数数据类型

日期数据类型

字符串数据类型

BLOB和TEXT有什么区别？

BLOB是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据。有四种类型的BLOB：TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLO和 LONGBLOB

TEXT是一个不区分大小写的BLOB。四种TEXT类型：TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT 和 LONGTEXT。

BLOB 保存二进制数据（如图片、声音），TEXT 保存字符数据。

索引

优势

  • 提高数据检索效率，降低数据库IO成本
  • 降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

劣势

  • 索引也是一张表，保存了主键和索引字段，并指向实体表的记录，所以也需要占用内存
  • 虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段， 都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息

索引分类

  • 从数据结构角度：B+树索引，Hash索引，Full-Text全文索引，R-Tree索引

  • 从逻辑角度：

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    > - 主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值
> - 普通索引或者单列索引：每个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
> - 多列索引（复合索引、联合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀原则，* 且联合索引的字段可以是任意顺序的 *
> - 唯一索引或者非唯一索引
> - 空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建

建索引案例

  • hash索引

    利用 CRC32() 创建 hash 字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，不支持范围扫描。

    CRC全称为Cyclic Redundancy Check，又叫循环冗余校验。CRC32是CRC算法的一种，常用于校验网络上传输的文件。

    CRC32的基本特征：1.CRC32函数返回值的范围是0-4294967296（2的32次方减1)，2.相比MD5，CRC32函数很容易碰撞

  • 前缀索引、后缀索引

    对一个长字符串类型的字段A，如果需要做查询功能，整个字段A加索引的话则很浪费存储空间，此时可以考虑建一个短字符串字段B并加上索引，

    前缀索引：截取字段A前几个字符

    后缀索引：截取字段A后几个字符

    选择前缀/后缀长度的原则是：区分度高 + 占用空间少，常用的字符长度为4，具体可以执行 sql 后再选择：

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    -- 前缀索引截取长度判断
SELECT
count( DISTINCT LEFT ( FieldA, 3 ) ) AS L3,
count( DISTINCT LEFT ( FieldA, 4 ) ) AS L4,
count( DISTINCT LEFT ( FieldA, 5 ) ) AS L5,
count( FieldA ) AS all
FROM t;

-- 后缀索引截取长度判断
SELECT
count( DISTINCT RIGHT ( FieldA, 3 ) ) AS L3,
count( DISTINCT RIGHT ( FieldA, 4 ) ) AS L4,
count( DISTINCT RIGHT ( FieldA, 5 ) ) AS L5,
count( FieldA ) AS all
FROM t;

哪些情况需要创建索引

  1. 主键自动建立唯一索引
  2. 频繁作为查询条件的字段
  3. 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引
  4. 单键/组合索引的选择问题，高并发下倾向创建组合索引
  5. 查询中排序的字段，排序字段通过索引访问大幅提高排序速度
  6. 查询中统计或分组字段

哪些情况不要创建索引

  1. 表记录太少
  2. 经常增删改的表
  3. 数据重复且分布均匀的表字段，只应该为最经常查询和最经常排序的数据列建立索引（如果某个数据类包含太多的重复数据，建立索引没有太大意义）
  4. 频繁更新的字段不适合创建索引（会加重IO负担）
  5. where条件里用不到的字段不创建索引

MySQL 查询

count(*) 和 count(1)和count(列名)区别

执行效果上：

  1. count(*)包括了所有的列，相当于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
  2. count(1)包括了所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
  3. count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

执行效率上：

  1. 列名为主键，count(列名)会比count(1)快，列名不为主键，count(1)会比count(列名)快『如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的』
  2. 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于 count(*)
  3. 如果表只有一个字段，则 select count(*) 最优。

总结：count(主键) 优于 count(1) 优于 count(*)

mysql 的内连接、左连接、右连接有什么区别？什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积呢？

join 图

性能分析

MySQL常见性能分析手段

在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。

性能下降SQL慢 执行时间长 等待时间长 原因分析

  1. 查询语句写的烂
  2. 索引失效（单值、复合）
  3. 关联查询太多join（设计缺陷或不得已的需求）
  4. 服务器调优及各个参数设置（缓冲、线程数等）

性能瓶颈定位

我们可以通过 show 命令查看 MySQL 状态及变量，找到系统的瓶颈：

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Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’）

Mysql> show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’）

Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态

Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等

Shell> mysqladmin variables -u username -p password——显示系统变量

Shell> mysqladmin extended-status -u username -p password——显示状态信息

Explain(执行计划)

是什么：使用 Explain 关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈

能干吗：

  • 表的读取顺序
  • 数据读取操作的操作类型
  • 哪些索引可以使用
  • 哪些索引被实际使用
  • 表之间的引用
  • 每张表有多少行被优化器查询

怎么玩：

  • Explain + SQL语句
  • 执行计划包含的信息（如果有分区表的话还会有partitions）

mysql

type 字段解释：

（显示查询使用了哪种查询类型，从最好到最差依次排列 system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL ）

tip: 一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好到达ref

  • system：表只有一行记录（等于系统表），是 const 类型的特例，平时不会出现
  • const：表示通过索引一次就找到了，const 用于比较 primary key 或 unique 索引，因为只要匹配一行数据，所以很快，如将主键置于 where 列表中，mysql 就能将该查询转换为一个常量
  • eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常见于主键或唯一索引扫描
  • ref：非唯一性索引扫描，范围匹配某个单独值得所有行。本质上也是一种索引访问，他返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能也会找到多个符合条件的行，多以他应该属于查找和扫描的混合体
  • range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询，这种范围扫描索引比全表扫描要好，因为它只需开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引
  • index：Full Index Scan，index于ALL区别为index类型只遍历索引树。通常比ALL快，因为索引文件通常比数据文件小。（也就是说虽然all和index都是读全表，但index是从索引中读取的，而all是从硬盘中读的）
  • ALL：Full Table Scan，将遍历全表找到匹配的行

索引优化

  • 全值匹配我最爱
  • 最佳左前缀法则，比如建立了一个联合索引(a,b,c)，那么其实我们可利用的索引就有(a), (a,b), (a,b,c)
  • 不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动or手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
  • 存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列
  • 尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致))，减少select i- s null ,is not null 也无法使用索引
  • like “xxxx%” 是可以用到索引的，like “%xxxx” 则不行(like “%xxx%” 同理)。like以通配符开头(’%abc…’)索引失效会变成全表扫描的操作，
  • 字符串不加单引号索引失效
  • 少用or，用它来连接时会索引失效
  • <，<=，=，>，>=，BETWEEN，IN 可用到索引，<>，not in ，!= 则不行，会导致全表扫描

一般性建议

  • 对于单键索引，尽量选择针对当前query过滤性更好的索引

  • 在选择组合索引的时候，当前Query中过滤性最好的字段在索引字段顺序中，位置越靠前越好。

  • 在选择组合索引的时候，尽量选择可以能够包含当前query中的where字句中更多字段的索引

  • 尽可能通过分析统计信息和调整query的写法来达到选择合适索引的目的

  • 少用Hint强制索引

sql长度限制与占位符限制问题区分

  1. show variables like ‘max_allowed_packet’; sql 长度限制
  2. 1390: Prepared statement contains too many placeholders： MySQL预处理占位符数量限制65535。 插入m条数据n个?的占位符限制为 m*n<=65535, 或者IN查询占位符<=65535

mysql5.7.8 开始支持 json 字段查询

表存储结构

MySQL 5.7 的 JSON 类型

JSON 类型的优点

  • JSON 类型在 MySQL 内部以特殊的二进制方式存放，类似于 PostgreSQL 的 JSONB 类型。最大占用空间和 longtext 或者 longblob 一样，都是4G。
  • SON数据类型，会自动校验数据是否为JSON格式，如果不是JSON格式数据，则会报错。
  • MySQL提供了一组操作JSON数据的内置函数。
  • 优化的存储格式，存储在JSON列中的JSON数据被转换成内部的存储格式。其允许快速读取。
  • 可以修改特定的键值，(如果之前在MySQL中存储过JSON格式字符串的小伙伴，应该经历过每次修改一个值，都要将整个JSON字符串更新一遍的尴尬。)

JSON 类型的缺点

  • JSON列与其他二进制类型列一样是无法创建索引。
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# 查看字段类型，是JSONObject类型还是JSONArray类型
select JSON_TYPE(val), JSON_TYPE(val_arr) from json_data

# JSONObject [like 查询]，注意 `双引号`。『可以看到，对于 string 类型的 JSON 值，使用 -> 获取的都是被双引号包裹的字符串，MySQL 支持 column->>path 语法，通过 ->> 操作符获取纯量（scalar）』
select *, val->'$.input_3' from json_data where val->'$.input_3' like '"333自两地分%'
select *, val->>'$.input_3' from json_data where val->>'$.input_3' like '333自两地分%' # 不需要分号

# JSONObject [= 查询]
select *, val->'$.num' from json_data where val->'$.num'=3

# JSONArray [like 查询]，注意 `["`
select val_arr->'$[*].input_0' from json_data where val_arr->'$[*].input_0' like '["000%'

Mysql 配置

  1. wait_timeout: 控制连接最大空闲时长

    如果你没有修改过MySQL的配置，缺省情况下，wait_timeout的初始值是28800。

    wait_timeout 过大有弊端，其体现就是MySQL里大量的SLEEP进程无法及时释放，拖累系统性能，不过也不能把这个指设置的过小，否则你可能会遭遇到“MySQL has gone away”之类的问题，通常来说，我觉得把wait_timeout设置为10是个不错的选择，但某些情况下可能也会出问题，比如说有一个CRON脚本， 其中两次SQL查询的间隔时间大于10秒的话，那么这个设置就有问题了。

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    mysql> set global wait_timeout=30;

mysql> show global variables like 'wait_timeout';

窗口函数

MySQL从8.0开始支持窗口函数，这个功能在大多商业数据库中早已支持，也叫分析函数。

语法简介

语法：函数名([参数]) over(partition by [分组字段] order by [排序字段] asc/desc rows/range between 起始位置 and 结束位置)

函数解读：函数分为两个部分，

第一部分是函数名称，开窗函数的数量较少，只有11个窗口函数+聚合函数（所有聚合函数都可以用作开窗函数），根据函数性质，有的要写参数，有的不需要写参数；

第二部分是over语句，over()是必须要写的，里面有三个参数，都是非必须参数，根据需求选写：

1.第一个参数是 partition by + 分组字段，将数据根据此字段分成多份，如果不加partition by参数，那会把整个数据当做一个窗口。

2.第二个参数是 order by + 排序字段，每个窗口的数据要不要进行排序。

3.第三个参数 rows/range between 起始位置 and 结束位置，这个参数仅针对滑动窗口函数有用，是在当前窗口下分出更小的子窗口。其中起始位置和结束位置可写：current row 边界是当前行，unbounded preceding 边界是分区中的第一行，unbounded following 边界是分区中的最后一行，expr preceding 边界是当前行减去expr的值，expr following 边界是当前行加上expr的值。rows是基于行数，range是基于值的大小，到讲解到滑动窗口函数时再详细介绍。

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// 示例
SELECT
    *, RANK() OVER(PARTITION BY cid ORDER BY score DESC) AS 'rank'
FROM
    scores;

窗口函数小结

类别 函数 说明
排序 ROW_NUMBER（连续排名） 为表中的每一行分配一个序号，可以指定分组（也可以不指定）及排序字段
/ DENSE_RANK（同分同名，不跳级） 根据排序字段为每个分组中的每一行分配一个序号。 排名值相同时，序号相同，序号中没有间隙（1,1,2,3这种）
/ RANK（同分同名，跳级） 根据排序字段为每个分组中的每一行分配一个序号。 排名值相同时，序号相同，但序号中存在间隙（1,1,3,4这种）
/ NTILE 根据排序字段为每个分组中根据指定字段的排序再分成对应的组
分布 PERCENT_RANK 计算各分组或结果集中行的百分数等级
/ CUME_DIST 计算某个值在一组有序的数据中累计的分布
前后 LEAD 返回分组中当前行之后的第N行的值。如果不存在对应行，则返回NULL。比如N=1时，第一名对应的值是第二名的，最后一名结果是NULL
/ LAG 返回分组中当前行之前的第N行的值。如果不存在对应行，则返回NULL。比如N=1时，第一名对应的值是是NUL，最后一名结果是倒数第2的值
首尾中 FIRST_VALUE 返回每个分组中第一名对应的字段（或表达式）的值，例如本文中可以是第一名的分数、学号等任意字段的值
/ LAST_VALUE 返回每个分组中最后一名对应的字段（或表达式）的值，例如本文中可以是最后一名的分数、学号等任意字段的值
/ NTH_VALUE 返回每个分组中排名第N的对应字段（或表达式）的值，但小于N的行对应的值是NULL

参考文章

MySQL8.0窗口函数之排名函数（rank、dense_rank）的使用

参考文章

MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余