时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：18人阅读
1.
BEGIN
select * from testdemo where id =1 for update
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 2 成功
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1 等待
2.BEGIN
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘1‘ where id = 1 等待
3.
BEGIN
update testdemo set c1 = ‘1‘ where c1 = ‘1‘
在另外一个session中
update testdemo set c1 = ‘2‘ where c1 = ‘2‘ 等待
现在的很多软件都是多用户，多程序，多线程的，对同一个表可能同时有很多人在用，为保持数据的一致性，所以提出了事务的概念。
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。
原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。
一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
mysql默认的事务隔离级别为repeatable-read
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
测试：
启动两个session
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
ROLLBACK
在第二个session种
update account set balance = balance -50 where id = 1
查询结果还是 400
第二个session以为结果是350，但前面的400数据为脏读数据，导致最后的结果和意料中的结果并不一致。
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL read committed;
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询 (数据并没改变)
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
commit
在第二个session种
select * from account (数据已经改变)
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL repeatable read;
一个session中
start TRANSACTION
update account set balance = balance -50 where id = 1
另外一个session中查询 (数据并没改变)
select * from account
回到第一个session中 回滚事务
commit
在第二个session种
select * from account (数据并未改变)
测试
show variables like ‘%tx_isolation%‘;
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL repeatable read;
account 表有3条记录，业务规定，最多允许4条记录。
开启一个事务
begin
select * from account 发现3条记录
开启另外一个事务
begin
select * from account 发现3条记录 也是3条记录
insert into account VALUES(4,‘deer‘,500)
查询 4条记录
select * from account
回到第一个session
insert into account VALUES(5,‘james‘,500)
select * from account 4条记录
session1 与 session2 都提交事务
set SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL serializable; 重新上面的测试发现插入报错
事务隔离级别为可重复读时，如果有索引（包括主键索引）的时候，以索引列为条件更新数据，会存在间隙锁间、行锁、页锁的问题，从而锁住一些行；如果没有索引，更新数据时会锁住整张表
事务隔离级别为串行化时，读写数据都会锁住整张表
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
可以得到索引的本质：索引是数据结构。
平时我们到图书馆，首先看到的都是目录，通过目录去查询想要的书籍会非常的迅速。
我们要去图书馆找一本书，这图书馆的书肯定不是线性存放的，它对不同的书籍内容进行了分类存放，整索引由于一个个节点组成，根节点有中间节点，中间节点下面又由子节点，最后一层是叶子节点，
可见，整个索引结构是一棵倒挂着的树，其实它就是一种数据结构，这种数据结构比前面讲到的线性目录更好的增加了查询的速度。
MySql中的索引其实也是这么一回事，我们可以在数据库中建立一系列的索引，比如创建主键的时候默认会创建主键索引，上图是一种BTREE的索引。每一个节点都是主键的Id
当我们通过ID来查询内容的时候，首先去查索引库，在到索引库后能快速的定位索引的具体位置。
索引得分类
普通索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值
复合索引：即一个索引包含多个列
聚簇索引(聚集索引)：并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式（索引与数据放在同一个文件里）。具体细节取决于不同的实现，InnoDB的聚簇索引其实就是在同一个结构中保存了B-Tree索引(技术上来说是B+Tree)和数据行。
非聚簇索引：不是聚簇索引，就是非聚簇索引
查看索引
SHOW INDEX FROM table_name\G
创建索引
CREATE [UNIQUE ] INDEX indexName ON mytable(columnname(length));
ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON (columnname(length))
删除索引
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
什么是慢查询
慢查询日志，顾名思义，就是查询慢的日志，是指mysql记录所有执行超过long_query_time参数设定的时间阈值的SQL语句的日志。该日志能为SQL语句的优化带来很好的帮助。默认情况下，慢查询日志是关闭的，要使用慢查询日志功能，首先要开启慢查询日志功能。
slow_query_log 启动停止技术慢查询日志
slow_query_log_file 指定慢查询日志得存储路径及文件（默认和数据文件放一起）
long_query_time 指定记录慢查询日志SQL执行时间得伐值（单位：秒，默认10秒）
log_queries_not_using_indexes 是否记录未使用索引的SQL
log_output 日志存放的地方【TABLE】【FILE】【FILE,TABLE】
配置了慢查询后，它会记录符合条件的SQL
包括：
查询语句
数据修改语句
已经回滚得SQL
实操：
通过下面命令查看下上面的配置：
show VARIABLES like ‘%slow_query_log%‘
show VARIABLES like ‘%slow_query_log_file%‘
show VARIABLES like ‘%long_query_time%‘
show VARIABLES like ‘%log_queries_not_using_indexes%‘
show VARIABLES like ‘log_output‘
set global long_query_time=0; ---默认10秒，这里为了演示方便设置为0
set GLOBAL slow_query_log = 1; --开启慢查询日志
set global log_output=‘FILE,TABLE‘ --项目开发中日志只能记录在日志文件中，不能记表中
设置完成后，查询一些列表可以发现慢查询的日志文件里面有数据了。
从慢查询日志里面摘选一条慢查询日志，数据组成如下
第一行：用户名 、用户的IP信息、线程ID号
第二行：执行花费的时间【单位：毫秒】
第三行：执行获得锁的时间
第四行：获得的结果行数
第五行：扫描的数据行数
第六行：这SQL执行的具体时间
第七行：具体的SQL语句
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。
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
执行计划的语法其实非常简单： 在SQL查询的前面加上EXPLAIN关键字就行。
比如：EXPLAIN select * from table1
重点的就是EXPLAIN后面你要分析的SQL语句
ID列：描述select查询的序列号,包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序
根据ID的数值结果可以分成一下三种情况
id相同：执行顺序由上至下
id不同：如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
id相同不同：同时存在
分别举例来看
如上图所示，ID列的值全为1，代表执行的允许从t1开始加载，依次为t3与t2
EXPLAIN
select t2.* from t1,t2,t3 where t1.id = t2.id and t1.id = t3.id
and t1.other_column = ‘‘;
Id不同
如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行
EXPLAIN
select t2.* from t2 where id = (
select id from t1 where id = (select t3.id from t3 where t3.other_column=‘‘)
);
Id相同又不同
id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行；
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
EXPLAIN
select t2.* from (
select t3.id
from t3 where t3.other_column = ‘‘
) s1 ,t2 where s1.id = t2.id
Select_type:查询的类型，
要是用于区别:普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询
类型如下
SIMPLE
EXPLAIN select * from t1
简单的 select 查询,查询中不包含子查询或者UNION
PRIMARY与SUBQUERY
PRIMARY：查询中若包含任何复杂的子部分，最外层查询则被标记为
SUBQUERY：在SELECT或WHERE列表中包含了子查询
EXPLAIN
select t1.*,(select t2.id from t2 where t2.id = 1 ) from t1
DERIVED
在FROM列表中包含的子查询被标记为DERIVED(衍生)
MySQL会递归执行这些子查询, 把结果放在临时表里。
.UNION RESULT 与UNION
UNION：若第二个SELECT出现在UNION之后，则被标记为UNION；
UNION RESULT：从UNION表获取结果的SELECT
#UNION RESULT ,UNION
EXPLAIN
select * from t1
UNION
select * from t2
显示这一行的数据是关于哪张表的
type显示的是访问类型，是较为重要的一个指标，结果值从最好到最坏依次是：
system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
需要记忆的
system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL
一般来说，得保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
System与const
System：表只有一行记录（等于系统表），这是const类型的特列，平时不会出现，这个也可以忽略不计
Const：表示通过索引一次就找到了
const用于比较primary key或者unique索引。因为只匹配一行数据，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，返回匹配某个单独值的所有行.
本质上也是一种索引访问，它返回所有匹配某个单独值的行，然而，它可能会找到多个符合条件的行，所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
这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束语另一点，不用扫描全部索引。
Index
当查询的结果全为索引列的时候，虽然也是全部扫描，但是只查询的索引库，而没有去查询
数据。
All
Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行
possible_keys 与Key
possible_keys:可能使用的key
Key:实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引
查询中若使用了覆盖索引，则该索引和查询的select字段重叠
Key_len表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
key_len显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即key_len是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的
key_len表示索引使用的字节数，
根据这个值，就可以判断索引使用情况，特别是在组合索引的时候，判断所有的索引字段是否都被查询用到。
char和varchar跟字符编码也有密切的联系,
latin1占用1个字节，gbk占用2个字节，utf8占用3个字节。（不同字符编码占用的存储空间不同）
字符类型
字符类型-索引字段为char类型+不可为Null时
name这一列为char(10),字符集为utf-8占用3个字节Keylen=10*3
字符类型-索引字段为char类型+允许为Null时
name这一列为char(10),字符集为utf-8占用3个字节,外加需要存入一个null值
Keylen=10*3+1(null) 结果为31
索引字段为varchar类型+不可为Null时
Keylen=varchar(n)变长字段+不允许Null=n*(utf8=3,gbk=2,latin1=1)+2
索引字段为varchar类型+允许为Null时
Keylen=varchar(n)变长字段+允许Null=n*(utf8=3,gbk=2,latin1=1)+1(NULL)+2
字符类型
变长字段需要额外的2个字节（VARCHAR值保存时只保存需要的字符数，另加一个字节来记录长度(如果列声明的长度超过255，则使用两个字节)，所以VARCAHR索引长度计算时候要加2），固定长度字段不需要额外的字节。
而NULL都需要1个字节的额外空间,所以索引字段最好不要为NULL，因为NULL让统计更加复杂并且需要额外的存储空间。
复合索引有最左前缀的特性，如果复合索引能全部使用上，则是复合索引字段的索引长度之和，这也可以用来判定复合索引是否部分使用，还是全部使用。
整数/浮点数/时间类型的索引长度
NOT NULL=字段本身的字段长度
NULL=字段本身的字段长度+1(因为需要有是否为空的标记，这个标记需要占用1个字节)
datetime类型在5.6中字段长度是5个字节，datetime类型在5.5中字段长度是8个字节
显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值
由key_len可知t1表的idx_col1_col2被充分使用，col1匹配t2表的col1，col2匹配了一个常量，即 ‘ac‘
其中 【shared.t2.col1】 为 【数据库.表.列】
根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。
Using filesort
说明mysql会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行读取。MySQL中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”
当发现有Using filesort 后，实际上就是发现了可以优化的地方
上图其实是一种索引失效的情况，后面会讲，可以看出查询中用到了个联合索引，索引分别为col1,col2,col3
当我排序新增了个col2，发现using filesort 就没有了。
Using temporary
使了用临时表保存中间结果,MySQL在对查询结果排序时使用临时表。常见于排序 order by 和分组查询 group by。
尤其发现在执行计划里面有using filesort而且还有Using temporary的时候，特别需要注意
Using index
表示相应的select操作中使用了覆盖索引(Covering Index)，避免访问了表的数据行，效率不错！
如果同时出现using where，表明索引被用来执行索引键值的查找;
如果没有同时出现using where，表明索引用来读取数据而非执行查找动作
覆盖索引（Covering Index）,一说为索引覆盖。
理解方式一:就是select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，MySQL可以利用索引返回select列表中的字段，而不必根据索引再次读取数据文件,换句话说查询列要被所建的索引覆盖。
理解方式二:索引是高效找到行的一个方法，但是一般数据库也能使用索引找到一个列的数据，因此它不必读取整个行。毕竟索引叶子节点存储了它们索引的数据;当能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取行了。一个索引包含了(或覆盖了)满足查询结果的数据就叫做覆盖索引
注意：
如果要使用覆盖索引，一定要注意select列表中只取出需要的列，不可select *，
因为如果将所有字段一起做索引会导致索引文件过大，查询性能下降。
所以，千万不能为了查询而在所有列上都建立索引，会严重影响修改维护的性能。
Using where 与 using join buffer
Using where
表明使用了where过滤
using join buffer
使用了连接缓存：
impossible where
where子句的值总是false，不能用来获取任何元组
全职匹配我最爱，最左前缀要遵守；
带头大哥不能死，中间兄弟不能断；
索引列上少计算，范围之后全失效；
LIKE百分写最右，覆盖索引不写*；
全职匹配我最爱？
当建立了索引列后，能在where条件中使用索引的尽量所用。
最左前缀要遵守，带头大哥不能死，中间兄弟不能断？
如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
联合索引index（name，age，pos），带头大哥name，少了索引直接失效，使用（name，pos）丢下中间兄弟age索引失效。
索引列上少计算？
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
范围之后全失效？
中间有范围查询会导致后面的索引列全部失效
EXPLAIN SELECT * FROM staffs WHERE NAME = ‘July‘ and age >22 and pos=‘manager‘
LIKE百分写最右?
like以通配符开头(‘%abc...‘)mysql索引失效会变成全表扫描的操作
解决方式：覆盖索引
EXPLAIN select name,age,pos from staffs where name like ‘%july%‘
覆盖索引不写* ?
使用select * from 破坏了了覆盖索引的使用条件。
补充两个比较偏的
索引不可为空
在字段为not null的情况下，使用is null 或 is not null 会导致索引失效
解决方式：覆盖索引
EXPLAIN select name,age,pos from staffs where name is not null
索引可为空：
Is not null 的情况会导致索引失效
史上最全mysql删库跑路必会姿势
标签：style 忽略 name cal between oca files har 文件大小