MySQL数据库精选（从入门使用到底层结构）
基本使用MySQL通用语法及分类
[*]DDL: 数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）
[*]DML: 数据操作语言，用来对数据库表中的数据进行增删改
[*]DQL: 数据查询语言，用来查询数据库中表的记录
[*]DCL: 数据控制语言，用来创建数据库用户、控制数据库的控制权限
DDL（数据定义语言）
数据定义语言
数据库操作
查询所有数据库:
SHOW DATABASES;
查询当前数据库：
SELECT DATABASE();
创建数据库：
CREATE DATABASE [ IF NOT EXISTS ] 数据库名 [ DEFAULT CHARSET 字符集] ;
删除数据库:
DROP DATABASE [ IF EXISTS ] 数据库名;
使用数据库：
USE 数据库名;
注意事项
[*]MySQL的UTF8字符集长度为3字节，有些符号占4字节（如Emoji表情），所以推荐用utf8mb4、utf8mb4_unicode_ci字符集
表操作
查询当前数据库所有表：
SHOW TABLES;
查询表结构：
DESC 表名;
查询指定表的建表语句：
SHOW CREATE TABLE 表名;
创建表：
CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 ,
字段2 字段2类型 ,
字段3 字段3类型 ,
...
字段n 字段n类型
)[ COMMENT 表注释 ];所有的要用英文的格式
最后一个字段后面没有逗号
添加字段：
ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 类型(长度) [约束];
例：ALTER TABLE emp ADD nickname varchar(20) COMMENT '昵称';
修改数据类型：
ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 新数据类型(长度);
修改字段名和字段类型：
ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 类型(长度) [约束];
例：将emp表的nickname字段修改为username，类型为varchar(30)
ALTER TABLE emp CHANGE nickname username varchar(30) COMMENT '昵称';
删除字段：
ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;
修改表名：
ALTER TABLE 表名 RENAME TO 新表名
删除表：
DROP TABLE 表名;
删除表，并重新创建该表：
TRUNCATE TABLE 表名;
DML（数据操作语言）
添加数据
指定字段：
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...);
全部字段：
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...);
批量添加数据：
INSERT INTO 表名 (字段名1, 字段名2, ...) VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
INSERT INTO 表名 VALUES (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...), (值1, 值2, ...);
注意事项
[*]字符串和日期类型数据应该包含在引号中
[*]插入的数据大小应该在字段的规定范围内
更新和删除数据
修改数据：
UPDATE 表名 SET 字段名1 = 值1, 字段名2 = 值2, ... [ WHERE 条件 ];
例：
UPDATE emp SET name = 'Jack' WHERE id = 1;
删除数据：
DELETE FROM 表名 [ WHERE 条件 ];
DQL（数据查询语言）
语法：
SELECT
字段列表
FROM
表名字段
WHERE
条件列表
GROUP BY
分组字段列表
HAVING
分组后的条件列表
ORDER BY
排序字段列表
LIMIT
分页参数基础查询
查询多个字段：
SELECT 字段1, 字段2, 字段3, ... FROM 表名;
SELECT * FROM 表名;
设置别名：
SELECT 字段1 [ AS 别名1 ], 字段2 [ AS 别名2 ], 字段3 [ AS 别名3 ], ... FROM 表名;
SELECT 字段1 [ 别名1 ], 字段2 [ 别名2 ], 字段3 [ 别名3 ], ... FROM 表名;
去除重复记录：
SELECT DISTINCT 字段列表 FROM 表名;
转义：
SELECT * FROM 表名 WHERE name LIKE '/_张三' ESCAPE '/'
/ 之后的_不作为通配符
条件查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表;
条件：
比较运算符功能>大于>=大于等于</tdtd小于/td/trtrtd=/tdtd小于等于/td/trtrtd=/tdtd等于/td/trtrtd 或 !=/tdtd不等于/td/trtrtdBETWEEN ... AND .../tdtd在某个范围内（含最小、最大值）/td/trtrtdIN(...)/tdtd在in之后的列表中的值，多选一/td/trtrtdLIKE 占位符/tdtd模糊匹配（_匹配单个字符，%匹配任意个字符）/td/trtrtdIS NULL/tdtd是NULL/td/tr/tbody/tabletabletheadtrth逻辑运算符/thth功能/th/tr/theadtbodytrtdAND 或 &&/tdtd并且（多个条件同时成立）/td/trtrtdOR 或 ||/tdtd或者（多个条件任意一个成立）/td/trtrtdNOT 或 !/tdtd非，不是/td/tr/tbody/tablep例子：/p-- 年龄等于30
select * from employee where age = 30;
-- 年龄小于30
select * from employee where age < 30;
-- 小于等于
select * from employee where age <= 30;
-- 没有身份证
select * from employee where idcard is null or idcard = '';
-- 有身份证
select * from employee where idcard;
select * from employee where idcard is not null;
-- 不等于
select * from employee where age != 30;
-- 年龄在20到30之间
select * from employee where age between 20 and 30;
select * from employee where age >= 20 and age <= 30;
-- 下面语句不报错，但查不到任何信息
select * from employee where age between 30 and 20;
-- 性别为女且年龄小于30
select * from employee where age < 30 and gender = '女';
-- 年龄等于25或30或35
select * from employee where age = 25 or age = 30 or age = 35;
select * from employee where age in (25, 30, 35);
-- 姓名为两个字
select * from employee where name like '__';
-- 身份证最后为X
select * from employee where idcard like '%X';brh4 id="聚合查询聚合函数"聚合查询（聚合函数）/h4p常见聚合函数：/ptabletheadtrth函数/thth功能/th/tr/theadtbodytrtdcount/tdtd统计数量/td/trtrtdmax/tdtd最大值/td/trtrtdmin/tdtd最小值/td/trtrtdavg/tdtd平均值/td/trtrtdsum/tdtd求和/td/tr/tbody/tablep语法：brcodeSELECT 聚合函数(字段列表) FROM 表名;/codebr例：brcodeSELECT count(id) from employee where workaddress = "广东省";/code/pbrh4 id="分组查询"分组查询/h4p语法：brcodeSELECT 字段列表 FROM 表名 [ WHERE 条件 ] GROUP BY 分组字段名 [ HAVING 分组后的过滤条件 ];/code/ppwhere 和 having 的区别：/pulli执行时机不同：where是分组之前进行过滤，不满足where条件不参与分组；having是分组后对结果进行过滤。/lili判断条件不同：where不能对聚合函数进行判断，而having可以。/li/ulp例子：/p-- 根据性别分组，统计男性和女性数量（只显示分组数量，不显示哪个是男哪个是女）
select count(*) from employee group by gender;
-- 根据性别分组，统计男性和女性数量
select gender, count(*) from employee group by gender;
-- 根据性别分组，统计男性和女性的平均年龄
select gender, avg(age) from employee group by gender;
-- 年龄小于45，并根据工作地址分组
select workaddress, count(*) from employee where age < 45 group by workaddress;
-- 年龄小于45，并根据工作地址分组，获取员工数量大于等于3的工作地址
select workaddress, count(*) address_count from employee where age < 45 group by workaddress having address_count >= 3;h5 id="注意事项-2"注意事项/h5ulli执行顺序：where聚合函数 > having分组之后，查询的字段一般为聚合函数和分组字段，查询其他字段无任何意义
</ul>
排序查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 ORDER BY 字段1 排序方式1, 字段2 排序方式2;
排序方式：
[*]ASC: 升序（默认）
[*]DESC: 降序
例子：
-- 根据年龄升序排序
SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC;
SELECT * FROM employee ORDER BY age;
-- 两字段排序，根据年龄升序排序，入职时间降序排序(如果年龄相同那么就按这个)
SELECT * FROM employee ORDER BY age ASC, entrydate DESC;注意事项
如果是多字段排序，当第一个字段值相同时，才会根据第二个字段进行排序
分页查询
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表名 LIMIT 起始索引, 查询记录数;
例子：
-- 查询第一页数据，展示10条
SELECT * FROM employee LIMIT 0, 10;
-- 查询第二页
SELECT * FROM employee LIMIT 10, 10;注意事项
[*]起始索引从0开始，起始索引 = （查询页码 - 1） * 每页显示记录数
[*]分页查询是数据库的方言，不同数据库有不同实现，MySQL是LIMIT
[*]如果查询的是第一页数据，起始索引可以省略，直接简写 LIMIT 10
DQL执行顺序
FROM -> join -> WHERE -> GROUP BY -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT
DCL
管理用户
查询用户：
USER mysql;
SELECT * FROM user;创建用户:
CREATE USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED BY '密码';
修改用户密码：
ALTER USER '用户名'@'主机名' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '新密码';
删除用户：
DROP USER '用户名'@'主机名';
例子：
-- 创建用户test，只能在当前主机localhost访问
create user 'test'@'localhost' identified by '123456';
-- 创建用户test，能在任意主机访问
create user 'test'@'%' identified by '123456';
create user 'test' identified by '123456';
-- 修改密码
alter user 'test'@'localhost' identified with mysql_native_password by '1234';
-- 删除用户
drop user 'test'@'localhost';注意事项
[*]主机名可以使用 % 通配
权限控制
常用权限：
权限说明ALL, ALL PRIVILEGES所有权限SELECT查询数据INSERT插入数据UPDATE修改数据DELETE删除数据ALTER修改表DROP删除数据库/表/视图CREATE创建数据库/表更多权限请看权限一览表
查询权限：
SHOW GRANTS FOR '用户名'@'主机名';
授予权限：
GRANT 权限列表 ON 数据库名.表名 TO '用户名'@'主机名';
撤销权限：
REVOKE 权限列表 ON 数据库名.表名 FROM '用户名'@'主机名';
注意事项
[*]多个权限用逗号分隔
[*]授权时，数据库名和表名可以用 * 进行通配，代表所有
函数
函数是指一段可以直接被另外一段程序调用的程序或代码。
[*]字符串函数
[*]数值函数
[*]日期函数
[*]流程函数
字符串函数
常用函数：
函数功能CONCAT(s1, s2, ..., sn)字符串拼接，将s1, s2, ..., sn拼接成一个字符串LOWER(str)将字符串全部转为小写UPPER(str)将字符串全部转为大写LPAD(str, n, pad)左填充，用字符串pad对str的左边进行填充，达到n个字符串长度RPAD(str, n, pad)右填充，用字符串pad对str的右边进行填充，达到n个字符串长度TRIM(str)去掉字符串头部和尾部的空格SUBSTRING(str, start, len)返回从字符串str从start位置起的len个长度的字符串使用示例：
-- 拼接
SELECT CONCAT('Hello', 'World');
-- 小写
SELECT LOWER('Hello');
-- 大写
SELECT UPPER('Hello');
-- 左填充
SELECT LPAD('01', 5, '-');
-- 右填充
SELECT RPAD('01', 5, '-');
-- 去除空格
SELECT TRIM(' Hello World ');
-- 切片（起始索引为1）
SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 5);
数值函数
常见函数：
函数功能CEIL(x)向上取整FLOOR(x)向下取整MOD(x, y)返回x/y的模RAND()返回0~1内的随机数ROUND(x, y)求参数x的四舍五入值，保留y位小数
日期函数
常用函数：
函数功能CURDATE()返回当前日期CURTIME()返回当前时间NOW()返回当前日期和时间YEAR(date)获取指定date的年份MONTH(date)获取指定date的月份DAY(date)获取指定date的日期DATE_ADD(date, INTERVAL expr type)返回一个日期/时间值加上一个时间间隔expr后的时间值DATEDIFF(date1, date2)返回起始时间date1和结束时间date2之间的天数例子：
-- DATE_ADD
SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 70 YEAR);
流程函数
常用函数：
函数功能IF(value, t, f)如果value为true，则返回t，否则返回fIFNULL(value1, value2)如果value1不为空，返回value1，否则返回value2CASE WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] ... ELSE [ default ] END如果val1为true，返回res1，... 否则返回default默认值CASE [ expr ] WHEN [ val1 ] THEN [ res1 ] ... ELSE [ default ] END如果expr的值等于val1，返回res1，... 否则返回default默认值例子：
select
name,
(case when age > 30 then '中年' else '青年' end)
from employee;
select
name,
(case workaddress when '北京市' then '一线城市' when '上海市' then '一线城市' else '二线城市' end) as '工作地址'
from employee;
约束
[*]概念：约束是用来作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。
[*]目的：保证数据库中的数据的正确、有效性和完整性
分类：
约束描述关键字非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT NULL唯一约束保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的UNIQUE主键约束主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一PRIMARY KEY默认约束保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值DEFAULT检查约束（8.0.1版本后）保证字段值满足某一个条件CHECK外键约束用来让两张图的数据之间建立连接，保证数据的一致性和完整性FOREIGN KEY约束是作用于表中字段上的，可以再创建表/修改表的时候添加约束。
常用约束
约束条件关键字主键PRIMARY KEY自动增长AUTO_INCREMENT不为空NOT NULL唯一UNIQUE逻辑条件CHECK默认值DEFAULT例子：
create table user(
id int primary key auto_increment,
name varchar(10) not null unique,
age int check(age > 0 and age < 120),
status char(1) default '1',
gender char(1)
);
外键约束
外键用来让两张表的数据之间建立连接，从而保证数据的一致性和完整性。
添加外键：
CREATE TABLE 表名(
字段名 字段类型,
...
[外键名称] FOREIGN KEY(外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名)
);
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段名) REFERENCES 主表(主表列名);
-- 例子
alter table emp add constraint fk_emp_dept_id foreign key(dept_id) references dept(id);删除外键：
ALTER TABLE 表名 DROP FOREIGN KEY 外键名;
删除/更新行为
行为说明NO ACTION当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新（与RESTRICT一致）RESTRICT当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则不允许删除/更新（与NO ACTION一致）CASCADE当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则也删除/更新外键在子表中的记录SET NULL当在父表中删除/更新对应记录时，首先检查该记录是否有对应外键，如果有则设置子表中该外键值为null（要求该外键允许为null）SET DEFAULT父表有变更时，子表将外键设为一个默认值（Innodb不支持）更改删除/更新行为：
ALTER TABLE 表名 ADD CONSTRAINT 外键名称 FOREIGN KEY (外键字段) REFERENCES 主表名(主表字段名) ON UPDATE 行为 ON DELETE 行为;
多表查询
多表关系
[*]一对多（多对一）
[*]多对多
[*]一对一
一对多
案例：部门与员工
关系：一个部门对应多个员工，一个员工对应一个部门
实现：在多的一方建立外键，指向一的一方的主键
多对多
案例：学生与课程
关系：一个学生可以选多门课程，一门课程也可以供多个学生选修
实现：建立第三张中间表，中间表至少包含两个外键，分别关联两方主键
一对一
案例：用户与用户详情
关系：一对一关系，多用于单表拆分，将一张表的基础字段放在一张表中，其他详情字段放在另一张表中，以提升操作效率
实现：在任意一方加入外键，关联另外一方的主键，并且设置外键为唯一的（UNIQUE）
连接查询
合并查询（笛卡尔积，会展示所有组合结果）：
select * from employee, dept;
笛卡尔积：两个集合A集合和B集合的所有组合情况（在多表查询时，需要消除无效的笛卡尔积）
消除无效笛卡尔积：
select * from employee, dept where employee.dept = dept.id;
内连接查询
内连接查询的是两张表交集的部分
隐式内连接：
SELECT 字段列表 FROM 表1, 表2 WHERE 条件 ...;
显式内连接：
SELECT 字段列表 FROM 表1 [ INNER ] JOIN 表2 ON 连接条件 ...;
显式性能比隐式高
inner join显式内连接是hashtable连接比较 ，O(Log N)
where隐式内连接是取笛卡尔积过滤，O(N**2)
例子：
-- 查询员工姓名，及关联的部门的名称
-- 隐式
select e.name, d.name from employee as e, dept as d where e.dept = d.id;
-- 显式
select e.name, d.name from employee as e inner join dept as d on e.dept = d.id;外连接查询
左外连接：
查询左表所有数据，以及两张表交集部分数据
SELECT 字段列表 FROM 表1 LEFT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
相当于查询表1的所有数据，包含表1和表2交集部分数据
右外连接：
查询右表所有数据，以及两张表交集部分数据
SELECT 字段列表 FROM 表1 RIGHT [ OUTER ] JOIN 表2 ON 条件 ...;
例子：
-- 左
select e.*, d.name from employee as e left outer join dept as d on e.dept = d.id;
select d.name, e.* from dept d left outer join emp e on e.dept = d.id;-- 这条语句与下面的语句效果一样
-- 右
select d.name, e.* from employee as e right outer join dept as d on e.dept = d.id;左连接可以查询到没有dept的employee，右连接可以查询到没有employee的dept
自连接查询
当前表与自身的连接查询，自连接必须使用表别名
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表A 别名A JOIN 表A 别名B ON 条件 ...;
自连接查询，可以是内连接查询，也可以是外连接查询
例子：
-- 查询员工及其所属领导的名字
select a.name, b.name from employee a, employee b where a.manager = b.id;
-- 没有领导的也查询出来
select a.name, b.name from employee a left join employee b on a.manager = b.id;
连接查询编写规范
当使用join时，又有需要限制条件如：xxx字段=1。规则：join连接表，where处理条件
例子：
①表A左连接表B ②限制表A的id为2 ③限制表B的id为3
select A.id,B.id
from A
left join B on A.id=B.aid and B.id=3
where A.id=2结论：左外连接查询，左表的过滤应该使用WHERE子句，右表的过滤应该使用ON子句；右外连接查询正好相反；全外连接的过滤条件使用ON子句
拓展：
若不按照以上规范编写可能出现查出数据不符合条件，具体看文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/444551101
联合查询 union, union all
把多次查询的结果合并，形成一个新的查询集
语法：
SELECT 字段列表 FROM 表A ...
UNION
SELECT 字段列表 FROM 表B ...注意事项
[*]union去重并排序，union all直接返回合并的结果，不去重也不排序；
[*]union all比union性能好；
[*]联合查询比使用or效率高，不会使索引失效
子查询
SQL语句中嵌套SELECT语句，称谓嵌套查询，又称子查询。
SELECT * FROM t1 WHERE column1 = ( SELECT column1 FROM t2);
子查询外部的语句可以是 INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT 的任何一个
根据子查询结果可以分为：
[*]标量子查询（子查询结果为单个值）
[*]列子查询（子查询结果为一列）
[*]行子查询（子查询结果为一行）
[*]表子查询（子查询结果为多行多列）
根据子查询位置可分为：
[*]WHERE 之后
[*]FROM 之后
[*]SELECT 之后
标量子查询
子查询返回的结果是单个值（数字、字符串、日期等）。
常用操作符：- < > > >= <(select entrydate from employee where name = 'xxx');列子查询
返回的结果是一列（可以是多行）。
常用操作符：
操作符描述IN在指定的集合范围内，多选一NOT IN不在指定的集合范围内ANY子查询返回列表中，有任意一个满足即可SOME与ANY等同，使用SOME的地方都可以使用ANYALL子查询返回列表的所有值都必须满足例子：
-- 查询销售部所有员工
select id from dept where name = '销售部';
-- 根据销售部部门ID，查询员工信息
select * from employee where dept = 4;
-- 合并（子查询）
select * from employee where dept = (select id from dept where name = '销售部');
-- 查询xxx入职之后的员工信息
select * from employee where entrydate > (select entrydate from employee where name = 'xxx');行子查询
返回的结果是一行（可以是多列）。
常用操作符：=, , IN, NOT IN
例子：
-- 查询销售部和市场部的所有员工信息
select * from employee where dept in (select id from dept where name = '销售部' or name = '市场部');
-- 查询比财务部所有人工资都高的员工信息
select * from employee where salary > all(select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '财务部'));
-- 查询比研发部任意一人工资高的员工信息
select * from employee where salary > any (select salary from employee where dept = (select id from dept where name = '研发部'));表子查询
返回的结果是多行多列
常用操作符：IN
特别注意点：SQL在使用in()的时候要注意，括号内一定要有数据，如果没有数据或者null则会报错SQL语法错误
例子：
-- 查询与xxx的薪资及直属领导相同的员工信息
select * from employee where (salary, manager) = (12500, 1);
select * from employee where (salary, manager) = (select salary, manager from employee where name = 'xxx');
事务
事务是一组操作的集合，事务会把所有操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。
基本操作：
-- 查询与xxx1，xxx2的职位和薪资相同的员工
select * from employee where (job, salary) in (select job, salary from employee where name = 'xxx1' or name = 'xxx2');
-- 查询入职日期是2006-01-01之后的员工，及其部门信息
select e.*, d.* from (select * from employee where entrydate > '2006-01-01') as e left join dept as d on e.dept = d.id;操作方式二：
开启事务：
START TRANSACTION 或 BEGIN TRANSACTION;
提交事务：
COMMIT;
回滚事务：
ROLLBACK;
操作实例：
-- 1. 查询张三账户余额
select * from account where name = '张三';
-- 2. 将张三账户余额-1000
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
-- 此语句出错后张三钱减少但是李四钱没有增加
模拟sql语句错误
-- 3. 将李四账户余额+1000
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
-- 查看事务提交方式
SELECT @@AUTOCOMMIT;
-- 设置事务提交方式，1为自动提交，0为手动提交，该设置只对当前会话有效
SET @@AUTOCOMMIT = 0;
-- 提交事务
COMMIT;
-- 回滚事务
ROLLBACK;
-- 设置手动提交后上面代码改为：
select * from account where name = '张三';
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
commit;开启事务后，只有手动提交才会改变数据库中的数据。
四大特性ACID
[*]原子性(Atomicity)：事务是不可分割的最小操作但愿，要么全部成功，要么全部失败
[*]一致性(Consistency)：事务完成时，必须使所有数据都保持一致状态
[*]隔离性(Isolation)：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行
[*]持久性(Durability)：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的
并发事务
问题描述脏读一个事务读到另一个事务还没提交的数据不可重复读一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同（两次读取之间，有其他事务提交了导致）幻读一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是再插入数据时，又发现这行数据已经存在这三个问题的详细演示：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=55cd
并发事务隔离级别：
隔离级别脏读不可重复读幻读Read uncommitted 读未提交√√√Read committed 读已提交×√√Repeatable Read(默认) 可重复读××√Serializable 串行化×××
[*]√表示在当前隔离级别下该问题会出现
[*]Serializable 性能最低；Read uncommitted 性能最高，数据安全性最差
查看事务隔离级别：
SELECT @@TRANSACTION_ISOLATION;
设置事务隔离级别：
SET [ SESSION | GLOBAL ] TRANSACTION ISOLATION LEVEL {READ UNCOMMITTED | READ COMMITTED | REPEATABLE READ | SERIALIZABLE };
SESSION 是会话级别，表示只针对当前会话有效，GLOBAL 表示对所有会话有效
拓展：
[*]在SQL语句之后加上\G会将结果的表格形式转换成行文本形式
[*]查看Mysql数据库占用空间：
start transaction;
select * from account where name = '张三';
update account set money = money - 1000 where name = '张三';
update account set money = money + 1000 where name = '李四';
commit;
深入了解MySQL
存储引擎
MySQL体系结构：
存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表引擎。
MySQL5.5+默认存储引擎是InnoDB。
相关操作：
SELECT table_schema "Database Name"
, SUM(data_length + index_length) / (1024 * 1024) "Database Size in MB"
FROM information_schema.TABLES
GROUP BY table_schema;
InnoDB
InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。
特点：
[*]DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务
[*]行级锁，提高并发访问性能
[*]支持外键约束，保证数据的完整性和正确性
文件：
[*]xxx.ibd: xxx代表表名，InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。
参数：innodb_file_per_table，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间
知识点：
查看 Mysql 变量：
show variables like 'innodb_file_per_table';
从idb文件提取表结构数据：
（在cmd运行）
ibd2sdi xxx.ibd
InnoDB 逻辑存储结构：
MyISAM
MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。
特点：
[*]不支持事务，不支持外键
[*]支持表锁，不支持行锁
[*]访问速度快
文件：
[*]xxx.sdi: 存储表结构信息
[*]xxx.MYD: 存储数据
[*]xxx.MYI: 存储索引
Memory
Memory 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。
特点：
[*]存放在内存中，速度快
[*]hash索引（默认）
文件：
[*]xxx.sdi: 存储表结构信息
存储引擎特点
不同引擎之间主要的区别为：事务、行级锁、外键
特点InnoDBMyISAMMemory存储限制64TB有有事务安全支持--锁机制行锁表锁表锁B+tree索引支持支持支持Hash索引--支持全文索引支持（5.6版本之后）支持-空间使用高低N/A内存使用高低中等批量插入速度低高高支持外键支持--
存储引擎的选择
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
[*]InnoDB: 如果应用对事物的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，则 InnoDB 是比较合适的选择
[*]MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
[*]Memory: 将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性
电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。
SQL性能分析
查看执行频次
查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：
-- session 是查看当前会话 ;
-- global 是查询全局数据 ;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; 或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';
例：show global status like 'Com_______'
慢查询日志
慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。
查看慢查询日志开关状态：（默认是关闭的）
show variables like 'slow_query_log';
MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：
-- 查询建表语句
show create table account;
-- 建表时指定存储引擎
CREATE TABLE 表名(
...
) ENGINE=INNODB;
-- 查看当前数据库支持的存储引擎
show engines;更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log
profile
show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：
SELECT @@have_profiling;
profiling 默认关闭，可以通过set语句在session/global级别开启 profiling：
SET profiling = 1;
查看所有语句的耗时：
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时：
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
explain
EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。
语法：
直接在select语句之前加上关键字 explain / desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;
EXPLAIN 各字段含义：
[*]id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行）
[*]select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、 SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
[*]type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
聚集索引查询是const，二级索引查询是ref，不用索引查询是all（全表扫描）
[*]possible_key：可能应用在这张表上的索引，一个或多个
[*]Key：实际使用的索引，如果为 NULL，则没有使用索引
[*]Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
[*]rows：MySQL认为必须要执行的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
[*]filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好
索引
索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。
优点：
[*]提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
[*]通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
缺点：
[*]索引列也是要占用空间的
[*]索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE
索引结构
索引结构描述B+Tree最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引Hash底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询R-Tree(空间索引)空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少Full-Text(全文索引)是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES索引InnoDBMyISAMMemoryB+Tree索引支持支持支持Hash索引不支持不支持支持R-Tree索引不支持支持不支持Full-text5.6版本后支持支持不支持
B-Tree
二叉树形成链表的缺点可以用红黑树来解决：
红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。
为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。
B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）
B-Tree 的数据插入过程动画参照：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=68
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BTree.html
B+Tree
结构图：
注意：页与页之间是双向链表，页内是单项链表。
以下图为例：6和12之间应是单向链表；6 12 和16 18 之间应是双向链表
演示地址：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html
与 B-Tree 的区别：
[*]所有的数据都会出现在叶子节点
[*]叶子节点形成一个单向链表
MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。
注意：页与页之间是双向链表，页内是单项链表。
以下图为例：6和12之间应是单向链表；6 12 和16 18 之间应是双向链表
Hash
哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。
如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。
特点：
<ul>Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、=或者 30 and status=0;#右侧status会走索引，profession和age会走索引explain select * from tb_user where profession = "软件工程" and age >= 30 and status=0;
</ol>
索引失效情况
[*]在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15'; 换成 explain select * from tb_user where phone = '17799990015';这是可以的。
这里的运算操作包含：函数、类型转换等
[*]字符串类型字段使用时，不加引号会导致隐式类型转换，索引将失效。如：explain select * from tb_user where phone = 17799990015;，此处phone的值没有加引号
[*]模糊查询中，字符开头的都会导致索引失效，如：%我、_你
① 如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；explain select * from tb_user where profession like '软件%';
② 如果是头部模糊匹配，索引失效。如：explain select * from tb_user where profession like '%工程';，
③ 前后都有 % 也会失效。
[*]用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
-- 开启慢查询日志开关
slow_query_log=1
-- 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2
[*]如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
select * from user where id = 10;
select * from user where name = 'Arm';
-- 备注：id为主键，name字段创建的有索引
SQL 提示
SQL提示就是指定索引
是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
[*]建议使用索引：use index(idx_user_pro)
explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
[*]不使用哪个索引：ignore index(idx_user_pro)
explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
[*]必须使用哪个索引：force index(idx_user_pro)
explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";
use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force就是无论如何都强制使用该索引。
覆盖索引&回表查询
覆盖索引：查询条件使用了索引，并且需要返回的列在该索引中已经全部能找到。
explain 语句中 extra 字段含义：
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where; using index;：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询
覆盖索引效率分析：①②③没懂可以看看前面聚集索引分类的图
① 如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select *；如select * from tab where id=1;
②如果在生成的二级索引（辅助索引）中可以一次性获得select所需要的字段，不需要回表查询。如select id, name from xxx where name='xxx';，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；
③ 如果是通过二级索引查找其他字段，则需要回表查询，如select id, name, gender from xxx where name='xxx';
所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段
例子：
第一条sql是直接聚集索引可以查到数据
第二条sql需要先二级索引查到id，然后再用id去聚集索引查到那行数据
面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案：
select id, username, password from tb_user where username='itcast';
解：给username和password字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引。
username和password字段建立联合索引的叶子节点挂的就是 id 所以不需要三者同时建索引。
前缀索引
当字段类型为字符串（varchar, text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只将字符串的一部分前缀建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。
语法：create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));
例子：create index idx_user_phone_5 on table_name(phone(5));
前缀长度：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
求选择性公式：
-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);
-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;
前缀索引中是有可能碰到相同的索引的情况的（因为选择性可能不为1），所以使用前缀索引进行查询的时候，mysql 会有一个回表查询的过程，确定是否为所需数据。如图中的查询到lvbu6之后还要进行回表，回表完再查xiaoy，看到xiaoy是不需要的数据，则停止查下一个。
show index 里面的sub_part可以看到接取的长度
单列索引&联合索引
单列索引：即一个索引只包含单个列
联合索引：即一个索引包含了多个列
在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。
单列索引情况：
explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';
phone 和 name 都建立了单列索引情况下，这句只会用到phone索引字段（左边优先）
联合索引的数据组织图：先根据第一个字段排序，若第一个字段相同才根据第二个字段排序（默认顺序排序）
注意事项
[*]多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询
设计原则
[*]针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引（达到百万条数据，才建议建立索引）
[*]针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引
[*]尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高（若联合索引中有字段是唯一的，就建唯一索引）
[*]如果是字符串类型的字段，字段长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
[*]尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率
[*]要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价就越大，会影响增删改的效率
[*]如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询
注意事项：
[*]当需要查询一张表的两个字段信息，且已经有字段A索引、字段B索引、字段AB联合索引。此时查询会使用哪个索引？
答：使用AB字段联合索引。原因：MySQL的查询优化器也不能在执行前判断哪个索引才最好，所以它选择规则是：索引数量少、索引覆盖范围最广，最有可能用到的索引。
[*]
SQL 优化
省流版：
[*]插入数据：① insert: 批量插入、手动控制事务、主键顺序插入 ②大批量插入: load data local infile
[*]主键优化：主键长度尽量短，如：自增AUTO INCREMENT，少用UUID、雪花算法等
[*]order by 优化：① using index：直接通过联合索引返回数据，性能高；② using filesort：需要将返回的结果在排序缓冲区排序
[*]group by 优化：联合索引，多字段分组满足最左前缀法则
[*]limit 优化：覆盖索引 + 子查询
[*]count（）优化：性能考虑，count(字段)< count(主键 id) < count(1)约等于 count(*)
[*]update 优化：尽量根据主键/索引字段进行数据更新
插入数据
普通插入：
[*]采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条，500 - 1000 为宜）
[*]设置手动提交事务
mysql默认是每次操作都会提交一次事务，这样很消耗数据库性能，要改成多次操作一次性提交
[*]主键顺序插入（主键顺序插入的效率大于乱序插入）
就是按照id：1，2，3，4，5插入比id：5，0，9，1，36，2插入效率高
大批量插入：
如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令插入。
本地文件只需要有一定规则就可以直接加载进数据库表中。
如：1,conan,男,180,120 几个字段就几个数据对应，中间用逗号/分号/句号等统一符号即可
使用load指令的操作：
explain select * from tb user where age = 31 and status = '0' and profession ="计算机系";
主键优化
主键设计原则：
[*]满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度（二级索引的叶子节点保存的就是主键，所以主键小占用的空间也就会少）
[*]插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
[*]尽量不要使用 UUID、雪花算法 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号，占用的空间大。
[*]业务操作时，避免对主键的修改
数据组织方式：在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（Index organized table, IOT）
主键的顺序插入过程如下：
但是如果主键是乱序插入的话，就会导致需要插入的位置为中间的位置，会有页分裂的过程。
页分裂：页可以为空，也可以填充一般，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。
页合并：当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定
文字说明不够清晰明了，具体可以看视频里的PPT演示过程：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=90
order by优化
总结：
[*]根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则
[*]尽量使用覆盖索引（覆盖索引是指查询时查字段且字段是索引中的，联合索引是指多个字段一起绑定为一个索引）
[*]多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）
[*]如果不可避免出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size（默认256k）
[*]Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
[*]Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高
#右侧status不会走索引，profession和age会走索引
explain select * from tb_user where profession = "软件工程" and age > 30 and status=0;
#右侧status会走索引，profession和age会走索引
explain select * from tb_user where profession = "软件工程" and age >= 30 and status=0;创建索引时都是升序，如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引
group by优化
总结：
[*]在分组操作时，可以通过索引来提高效率（多用联合索引，少用单列索引，联合索引也可以使用在查询单列的时候）
[*]分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的
如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则
limit优化
常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。
优化方案：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化
例如：
# id有聚集索引，age没有索引。因为用or连接，所以id也不走索引了
explain select * from tb user where id = 10 or age = 23;
count优化
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高（前提是不适用where）；
InnoDB 在执行 count(*) 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。
优化方案：自己计数，如创建key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis
count的几种用法：
[*]如果count函数的参数（count里面写的那个字段）不是NULL（字段值不为NULL），累计值就加一，最后返回累计值
[*]用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
[*]count(主键)跟count(*)一样，因为主键不能为空；count(字段)只计算字段值不为NULL的行；count(1)引擎会为每行添加一个1，然后就count这个1，返回结果也跟count(*)一样；count(null)返回0
各种用法的性能：
[*]count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每行的主键id值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为空）
[*]count(字段)：没有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加；有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加
[*]count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，放一个数字 1 进去，直接按行进行累加
[*]count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加
按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*)，所以尽量使用 count(*)
update优化（避免行锁升级为表锁）
InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。
如以下两条语句：
update student set no = '123' where id = 1;，这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；
update student set no = '123' where name = 'test';，这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引，就可以由表锁变成行锁。
视图
若对视图进行增数据操作是可以插入的，且插入到关联的表中
视图（View）是一种虚拟存在的表。视图中的数据并不在数据库中实际存在，行和列数据来自定义视图的查询中使用的表，并且是在使用视图时动态生成的。
通俗的讲，视图只保存了查询的SQL逻辑，不保存查询结果。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
创建视图
CREATE [ OR REPLACE ] VIEW 视图名称[（列名列表）] AS SELECT 语句 [ WITH [ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ]
<blockquote>
例子： create or replace view stu_wll as select id,name from student where id 180 then set description='身材高挑'; elseif height >=170 and height = 180 then set description='身材高挑'; elseif height >=170 and height < 180 then set description='标准身材'; else set description='一般身材'; end if; select concat('身高 ', height , '对应的身材类型为:',description);end$delimiter ;
OUT-输出
需求 ：定义两个参数，传入身高和身材描述的值（传出参数）
# 不走索引，走全表扫描。因为该表里大部分数据都大于这个值，走全表扫描更快
explain select * from tb_user where phone >= 17799990000;调用：
call pro_test7(178, @description);
查询得到的身材描述的变量值，我们需要单独去查询下：
select @description;
小知识
@description : 这种变量要在变量名称前面加上“@”符号，叫做用户会话变量，代表整个会话过程他都是有作用的，这个类似于全局变量一样。
@@global.sort_buffer_size : 这种在变量前加上 "@@" 符号, 叫做 系统变量
INOUT
需求：将传入的200分制的分数，进行换算，换算成百分制，然后返回。
select count(distinct email) / count(*) from tb_user;
select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;
case结构
语法结构 :
# 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入）
mysql --local-infile -u root -p
# 设置全局参数local_infile为1（默认是0未开启），开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile = 1;
select @@local_infile;--查看local_infile这个参数的值是什么
# 建立一张表tb_user（这里省略如何建表）
#将本地文件数据导入数据库表。参数：本地文件地址、表名、数据之间用什么符号分割、数据每行之间用什么分割
load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';需求：给定一个月份, 然后计算出所在的季度
#没有创建索引时，根据age, phone进行排序
explain select id,age,phone from tb user order by age , phone;
#创建索引(没指定asc、desc时，默认都是顺序asc)
create index idx_user_age_phone_aa on tb_user(age,phone);
#创建索引后，根据age, phone进行升序排序(此时会用索引，用Using index)
explain select id,age,phone from tb user order by age,phone;
#创建索引后，根据age,phone进行降序排序(此时也会用索引，用Using index，因为数据库可以倒序索引)
explain select id,age,phone from tb user order by age desc , phone desc;
#根据age, phone进行降序一个升序，一个降序(此时不会用索引，还是用Using filesort，因为索引是两者顺序，这里是一顺一反)
explain select id,agephone from tb user order by age asc , phone desc;
#根据age, phone进行降序一个升序，一个降序(此时不会用索引，还是用Using filesort，因为索引是先age后phone，这里是反了)
explain select id,agephone from tb user order by phone asc , age asc;
#创建索引
create index idx user age phone ad on tb user(age asc ,phone desc);
#根据age, phone进行降序一个升序，一个降序(此时会用索引，用Using index，因为创建索引时是一顺一反)
explain select id,agephone from tb user order by age asc , phone desc;调用效果如下：
-- 此语句耗时很长(19s)
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
-- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
-- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit
-- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);
-- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度(11s)
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;
repeat结构
有条件的循环控制语句, 当满足条件的时候退出循环 。while 是满足条件才执行，repeat 是满足条件就退出循环。
语法结构 :
# 既可以做创建语句也可以做修改语句，因为已经存在该视图的话会直接覆盖掉
create or replace view v1 as select id,name from student where id<=20;
# 只能做修改语句
alter view v1 as select id,name from student where id<=20;需求：计算从1到n的和
# 比如下面的例子：创建stu_V_l 视图，id是小于等于 20的。
create or replace view stu_V_l as select id,name from student where id <=20;
# 再创建 stu_v_2 视图(由于加了级联检查，所以对2视图增删改的时候需要满足：id>=10,id<=20. 别忘了级联检查也会检查关联视图)
create or replace view stu_v_2 as select id,name from stu_v_1 where id >=10 with cascaded check option;
# 再创建 stu_v_3 视图。
create or replace view stu_v_3 as select id,name from stu_v_2 where id<=15;
# 可以插入。stu_v_3 没有开检查选项所以不会去判断 id 是否小于等于15，因为使用到了视图stu_v_2且其加了级联检查，所以需要判断stu_v_2与stu_v_1视图的条件是否满足，都满足可以插入。
insert into stu_v_3 values(17,'Tom');
# 可以插入。虽然不符合stu_v_3的条件，但stu_v_3没有级联检查，关联视图stu_v_2、stu_v_1才有级联检查，符合stu_v_2、stu_v_1的条件
insert into stu_v_3 values(11,'Tom');
# 不能插入。和上面同理，这里是不满足stu_v_1的条件
insert into stu_v_3 values(28,'Tom');
loop语句
LOOP 实现简单的循环，退出循环的条件需要使用其他的语句定义，通常可以使用 LEAVE 语句实现，具体语法如下：
# 比如下面的例子：创建stu_V_l 视图，id是小于等于 20的。
create or replace view stu_V_l as select id,name from student where id <=20;
# 再创建 stu_v_2 视图(由于加了本地检查，所以对2视图增删改的时候需要满足：id>=10)
create or replace view stu_v_2 as select id,name from stu_v_1 where id >=10 with local check option;
# 再创建 stu_v_3 视图。
create or replace view stu_v_3 as select id,name from stu_v_2 where id<=15;
# 可以插入。stu_v_3 没有开检查选项所以不会去判断 id 是否小于等于15，因为使用到了视图stu_v_2且其加了本地检查，所以需要判断stu_v_2的条件是否满足，再去检查stu_v_1发现其未加检查，所以不判断stu_v_1的条件。
insert into stu_v_3 values(17,'Tom');
# 可以插入。虽然不符合stu_v_3的条件，但stu_v_3没有检查，关联视图stu_v_2才有级联检查，符合stu_v_2的条件。
insert into stu_v_3 values(11,'Tom');
# 可以插入。和上面同理
insert into stu_v_3 values(28,'Tom');如果不在 statement_list 中增加退出循环的语句，那么 LOOP 语句可以用来实现简单的死循环。
leave语句
用来从标注的流程构造中退出，通常和 BEGIN ... END 或者循环一起使用。下面是一个使用 LOOP 和 LEAVE 的简单例子 , 退出循环：
CREATE PROCEDURE 存储过程名称( [参数列表] )
BEGIN
-- SQL 语句
END;
# 如：（执行以下命令会报错，看下面注意）
create procedure pro_test1()
begin
select 'Hello World';
end;
# 修改完结束符后的语句
create procedure pro_test1()
begin
select 'Hello World';
end$
存储函数
存储过程和存储函数的区别：存储过程更多用来封装脚本（执行一些重复性操作），存储函数更多是封装一个简单的方法（查询操作）不能修改表数据。
[*]返回值：存储过程可以不返回值、返回多个结果集，而存储函数必须返回一个值
[*]调用语法：调用存储过程使用CALL语句，而调用存储函数使用SELECT语句
语法结构：
--查询db_name数据库中的所有的存储过程
select name from mysql.proc where db='db_name';
--例子：
select name from mysql.proc where db='demo_01';
--查询存储过程的状态信息
show procedure status;
--查询某个存储过程的定义
show create procedure pro_test1 \G;案例 ：定义一个存储函数, 请求满足条件的总记录数 ;
SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES ; -- 查看所有系统变量
SHOW [ SESSION | GLOBAL ] VARIABLES LIKE '......'; -- 可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量
SELECT @@ 系统变量名; -- 查看指定变量的值调用：
SET [ SESSION | GLOBAL ] 系统变量名 = 值 ;
SET @@ 系统变量名 = 值 ;
触发器
介绍
触发器是与表有关的数据库对象，指在 insert/update/delete 之前或之后，触发并执行触发器中定义的SQL语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据的完整性 , 日志记录 , 数据校验等操作 。
使用别名 OLD 和 NEW 来引用触发器中发生变化的记录内容，这与其他的数据库是相似的。现在Mysql触发器还只支持行级触发，不支持语句级触发(Oracle支持语句级触发)。
触发器类型NEW 和 OLD的使用INSERT 型触发器NEW 表示将要或者已经新增的数据UPDATE 型触发器OLD 表示修改之前的数据 , NEW 表示将要或已经修改后的数据DELETE 型触发器OLD 表示将要或者已经删除的数据
创建触发器
语法结构 ：
SET @var_name = expr [, @var_name = expr] ... ;
SET @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;需求：通过触发器记录 emp 表的数据变更日志 , 包含增加, 修改 , 删除 ;
首先创建一张日志表 :
SELECT @var_name := expr [, @var_name := expr] ... ;
SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名;创建 insert 型触发器，完成插入数据时的日志记录 :
SELECT @var_name ;创建成功之后，我们就执行语句，往emp表中插入一条新的数据，然后查询emp_logs表，看是否有记录信息：
SET 变量名 = 值 ;
SET 变量名 := 值 ;
SELECT 字段名 INTO 变量名 FROM 表名 ... ;效果如下：
delimiter $
create procedure pro_test2()
begin
declare num int default 10;
select num+5;
end$
delimiter ;创建 update 型触发器，完成更新数据时的日志记录
delimiter $
create procedure pro_test3()
begin
declare num int(11);
set num = 100;
select num;
end$
delimiter ;创建成功之后，我们修改一条emp表中的数据，然后再次查询emp_logs表：
delimiter $
create procedure pro_test4()
begin
declare countnum int(11);
select count(*) into countnum from city;
select countnum;
end$
delimiter ;效果如下：
mysql> delimiter $
create procedure pro_test4()
begin
declare countnum int(11);
select count(*) into countnum from city;
select countnum;
end$
delimiter ;Query OK, 1 row affected (0.02 sec)Rows matched: 1Changed: 1Warnings: 0 mysql> select * from emp_logs;+----+-----------+---------------------+------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| id | operation | operate_time | operate_id | operate_params |+----+-----------+---------------------+------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+|1 | insert | 2019-07-06 08:29:20 | 9 | 插入的数据是：id=9，name=光明左使，age=23，薪资是：9000 ||2 | update | 2019-07-06 08:38:24 | 9 | 修改之前的数据是：id=9，name=光明左使，age=23，薪资是：9000修改完成后的数据是：id=9，name=杨逍，age=23，薪资是：10000 |创建delete 行的触发器 , 完成删除数据时的日志记录
delimiter $
create procedure pro_test5()
begin
declare height int(11) default 175;
declare description varchar(50);
if height > 180 then
set description='身材高挑';
elseif height >=170 and height <= 180 then
set description='标准身材';
else set description='一般身材';
end if;
select description;
end$
delimiter ;操作成功之后，我们删除emp表中的一条数据，然后查看效果：
create procedure procedure_name( 参数名 参数类型)
...--其他部分和之前的是一样的
IN （默认）: 该参数可以作为输入，也就是需要调用方传入值
OUT: 该参数作为输出，也就是该参数可以作为返回值
INOUT: 既可以作为输入参数，也可以作为输出参数
删除触发器
delimiter $
create procedure pro_test6(in height int)
begin
declare description varchar(50) default '';
if height >= 180 then
set description='身材高挑';
elseif height >=170 and height < 180 then
set description='标准身材';
else set description='一般身材';
end if;
select concat('身高 ', height , '对应的身材类型为:',description);
end$
delimiter ;如果没有指定 schema_name，默认为当前数据库 。
查看触发器
可以通过执行 SHOW TRIGGERS 命令查看触发器的状态、语法等信息。
delimiter $
create procedure pro_test7(in height int(11),out description varchar(50))
begin
if height >= 180 then
set description='身材高挑';
elseif height >= 170 and height < 180 then
set description='标准身材';
else set description='一般身材';
end if;
end$
delimiter ;
锁
以下的互斥是说事务还没提交之前，其他事务无法提交
以下语句是查看意向锁和行锁的加锁情况：
select object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据库而言显得尤其重要，也更加复杂。
NOTE : 针对事物才有加锁的意义。
分类：MySQL中的锁，按照锁的粒度分，分为以下三类：
[*]全局锁：锁定数据库中的所有表。
[*]表级锁：每次操作锁住整张表。
[*]行级锁：每次操作锁住对应的行数据。
全局锁
全局锁就是对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态，后续的DML的写语句，DDL语句，已经更新操作的事务提交语句都将被阻塞。
使用场景：全库的逻辑备份，对所有的表进行锁定，从而获取一致性视图，保证数据的完整性。
注意：一般不用全局锁来备份，因为有不加锁的备份方式。
在InnoDB引擎中，在备份语句中加参数 --single-transaction 来完成不加锁的一致性数据备份
create procedure p5(inout score double)
begin
set score := score * 0.5;
end;
set @score = 198;
call p5(@score);
select @score;红色箭头是访问失败，绿色是访问成功
表锁
表级锁，每次操作锁住整张表。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。应用在MyISAM、InnoDB、BDB等存储引擎中。
对于表级锁，主要分为以下三类：
[*]表锁：对于表锁，分为两类：
读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。
方式一 :
CASE case_value
WHEN when_value THEN statement_list
...
END CASE;
方式二 :
CASE
WHEN search_condition THEN statement_list
...
END CASE;红色箭头是访问失败，绿色是访问成功
[*]元数据锁（meta data lock，MDL），MDL加锁过程是系统自动控制，无需显式使用，在访问一张表的时候会自动加上。MDL锁主要作用是维护表元数据的数据一致性，在表上有活动事务的时候，不可以对元数据进行写入操作。
重点：在MySQL5.5中引入了MDL，当对一张表进行增删改查的时候，加MDL读锁（共享）;当对表结构(alter)进行变更操作的时候，加MDL写锁（排他）。
[*]拥有MDL读锁（共享）时，不能对表进行结构修改，但自己和其他用户可以对表进行增删改查。（只与MDL写锁互斥）
[*]拥有MDL写锁（排他）时，不能对表进行增删改查，且其他用户也不能对表结构进行修改。（与MDL读/写锁都互斥）
[*]意向锁: 为了避免DML在执行时，加的行锁与表锁的冲突，在InnoDB中引入了意向锁，使得表锁不用检查每行数据是否加锁，使用意向锁来减少表锁的检查。
重点：一个客户端对某一行加上了行锁，那么系统也会对其表加上一个意向锁，当别的客户端来想要对其加上表锁时，便会检查意向锁是否兼容，若是不兼容，便会阻塞直到意向锁释放。
[*]意向共享锁（IS）：由语句select ... lock in share mode添加。（与表锁共享锁(read)兼容，与表锁排它锁(write)互斥）
[*]意向排他锁（IX）：有语句insert、update、delete、select ... for update添加（与表锁共享锁(read)及排它锁(write)都互斥。意向锁之间不会互斥）
行锁
行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中（只有InnoDB才有）
InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要分为以下三类：
[*]行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在RC（read commit ）、RR（repeat read）隔离级别下都支持。
[*]共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
[*]排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获得相同数据集的共享锁和排他锁。
SQL行锁类型说明insert排他锁自动加锁update排他锁自动加锁delete排他锁自动加锁select不加任何锁select lock in share mode排他锁需要手动在SELECT之后加LOCK IN SHARE MODEselect for update排他锁需要手动在SELECT之后加FOR UPDATE
[*]间隙锁（GapLock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。比如说 两个临近叶子节点为 15 23，那么间隙就是指 ,锁的是这个间隙。
[*]临键锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。
默认情况下，InnoDB在REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用next-key 锁（临键锁）进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
[*]针对唯一索引进行检索时，对已存在的记录进行等值匹配时，将会自动优化为行锁。
[*]InnoDB的行锁是针对于索引加的锁，不通过索引条件检索数据，那么InnoDB将对表中的所有记录加锁，此时就会升级为表锁。
默认情况下，InnoDB在REPEATABLE READ事务隔离级别运行，InnoDB使用next-key 锁（临键锁）进行搜索和索引扫描，以防止幻读。
[*]索引上的等值查询（唯一索引），给不存在的记录加锁时，优化为间隙锁。
[*]索引上的等值查询（普通索引），向右遍历时最后一个值不满足查询需求时，next-key lock 退化为间隙锁。
[*]索引上的范围查询（唯一索引）--会访问到不满足条件的第一个值为止。
注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。
InnoDB 引擎
逻辑存储结构
表空间（ibd文件），一个mysql实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。
区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
页，是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每从磁盘申请4-5个区。一页包含若干行。
行，InnoDB存储引擎数据是按进行存放的。
架构
Buffer Pool：缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘I0，加快处理速度。
磁盘架构：
InnoDB的整个体系结构为：
当业务操作的时候直接操作的是内存缓冲区，如果缓冲区当中没有数据，则会从磁盘中加载到缓冲区，增删改查都是在缓冲区的，后台线程以一定的速率刷新到磁盘。
事务原理
事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时败。具有ACID四大特征。
原子性，一致性，持久性这三大特性由 redo log 和 undo log 日志来保证的。
隔离性 是由锁机制和MVCC保证的。
redo log:
重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file），前者是在内存中，后者在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于在刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。
前置知识：每次增删改都是将操作先放入Buffer Pool和redolog buffer中，然后再写入磁盘。
个人理解： 事物每次提交的时候都会将数据刷到redo log中而不是直接将buffer pool中的数据直接刷到磁盘中（ibd文件中），是因为redo log 是顺序写，性能处理的够快，而Buffer Pool直接刷到ibd中，是随机写，性能慢。所以脏页是在下一次读的时候，或者后台线程采用一定的机制进行刷盘到ibd中。
最新个人理解：当Buffer Pool可以正常同步到磁盘文件时，就不用redolog日志。但假如Buffer Pool写入磁盘时发生错误（宕机），就会通过Redolog buffer将未同步的脏数据同步到磁盘。
注意：
[*]磁盘中redolog日志ibd会定期删除掉，因为他们只用保证短期（宕机期间）的数据操作能够持久化就行。
[*]磁盘中的redolog日志ibd是有两份的，循环写。
undo log:
回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个：提供回滚和MVCC（多版本并发控制）。
undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志，记录逆操作。可以认为当delete一条记录，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
Undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。
自己Process on上的总结
面试题：
[*]redolog和undolog的区别是什么？
redo log：记录的是数据页的物理变化，服务宕机可用来同步数据。
undo log：记录的是逻辑日志，当事务滚时，通过逆操作恢复原来的数据。
区别：redo log保证了事务的持久性，undolog保证了事务的原子性和一致性
答：
1）其中redo log日志记录的是数据页的物理变化，服务宕机可用来同步数据。而undo log不同，它主要记录的是逻辑日志，当事务回滚时，通过逆操作恢复原来的数据，比如我们删除一条数据的时候，就会在undo log日志文件中新增一条delete语句，如果发生回滚就执行逆操作;
2）redo log保证了事务的持久性，undo log保证了事务的原子性和一致性
[*]
MVCC
当前读:
读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：
[*]select...lock in share mode（共享锁）。
[*]select..…for update、update、insert、delete（排他锁）都是一种当前读。
快照读:
简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。
[*]Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
[*]Repeatable Read：开启事务后第一个select语句才是快照读的地方。
[*]Serializable：快照读会退化为当前读。
MVCC:
这个原理去看自己的process on 上的思维导图：
全称Multi-Version Concurrency Control，多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，快照读为MySQL实现MVCC提供了一个非阻塞读功能。MVCC的具体实现，还需要依赖于数据库记录中的三个隐式字段、undo log日志、readView。
MVCC 实现原理:
有三个隐藏的字段:
undo log回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。
当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。
而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。
undo log 版本链：
undo log日志会记录原来的版本的数据，因为是通过undo log 日志进行回滚的。
如何确定返回哪一个版本 这是由read view决定返回 undo log 中的哪一个版本。
RC隔离级别下，在事务中每一次执行快照读时生成ReadView。
RR隔离级别下，在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续会复用。
https://www.bilibili.com/video/BV1Kr4y1i7ru?p=145&spm_id_from=pageDriver&vd_source=bbc04b831b54029788a178a7c2e9ae20
MVCC 靠 隐藏字段 , undo log 版本链 , read view 实现的。
[*]原子性-undo log
[*]持久性-redo log
[*]一致性-undo log + redo log
[*]隔离性-锁 + MVCC
数据类型
整型
类型名称取值范围大小TINYINT-128〜1271个字节SMALLINT-32768〜327672个宇节MEDIUMINT-8388608〜83886073个字节INT (INTEGHR)-2147483648〜21474836474个字节BIGINT-9223372036854775808〜92233720368547758078个字节无符号在数据类型后加 unsigned 关键字。
浮点型
类型名称说明存储需求FLOAT单精度浮点数4 个字节DOUBLE双精度浮点数8 个字节DECIMAL (M, D)，DEC压缩的“严格”定点数M+2 个字节日期和时间
类型名称日期格式日期范围存储需求YEARYYYY1901 ~ 21551 个字节TIMEHH:MM:SS-838:59:59 ~ 838:59:593 个字节DATEYYYY-MM-DD1000-01-01 ~ 9999-12-33 个字节DATETIMEYYYY-MM-DD HH:MM:SS1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:598 个字节TIMESTAMPYYYY-MM-DD HH:MM:SS1980-01-01 00:00:01 UTC ~ 2040-01-19 03:14:07 UTC4 个字节字符串
类型名称说明存储需求CHAR(M)固定长度非二进制字符串M 字节，1
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