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  • MySQL高级

    1 视图

    视图的概念

    视图并不是真实的表,是虚拟的,在执行的时候才会视图的时候就到物理表中进行查询,然后返回数据。

    视图相当于对某条查询语句设置的别名,方便反复的使用

    • 创建 create view 视图名称 as SQL(select * from xxx)
    • 修改 alter view 视图名称 as SQL
    • 删除 drop view 视图名称;

    视图(view):从一个或几个基本表中根据用户需要而做成一个虚表 http://www.cnblogs.com/pony/archive/2008/07/15/1243210.html
    1:视图是虚表,它在存储时只存储视图的定义,而没有存储对应的数据

    2:视图只在刚刚打开的一瞬间,通过定义从基表中搜集数据,并展现给用户

    用别名代表临时表

    2 触发器

    对某张表增删改时,使用触发器自定义关联表,这个是数据级别的自动操作

    所谓的前后是用C语言写的装饰器,这中间先解析
    new :insert 有
    old :delete

    updata 都有

    3 函数

    内置函数
    聚合函数
    select curdate();-- 获得当前时间
    字符串
    时间类
    格式化时间 DATE_FORMAT(时间,“%”)
    自定义函数:

    ```sql
    	delimeter \   -- 修改结束符
    create functionf1(
    	i1 int,
        i1 int
    	
    )
    begin
    	declare num int default 0; --  声明变量
        set num = i1+i2;
        retuen(num);
    
    end \  -- 结束
    return int   -- 返回值必须int
    
    delimeter ;  --还要改回来
    ```
    

    函数调用
    select f1(1,100);

    自定义函数的关键是:有返回值
    内部不能执行SQL

    4 存储过程

    很重要
    是保存在MySQL上的别名,是一坨SQL语句

    别名

    用于替代写SQL

    delimiter //
    create procedure p1()
    begin
    select
    insert into
    end //

    delimiter ;

    调用
    call p1();

    客户端socket发送仅仅发送 p1就行了
    但是实际的是看公司的情况DBA
    方式一:
    MySQL:存储过程
    程序:调用存储过程
    方式二:
    mysql:
    程序:SQL语句
    方式三:
    程序:类和对象(SQL语句)

    pymysql
    cursor.callproc('p1')

    传参数
    关键字 in out inout

    创建session级别的变量
    set @v1 =0;

    存储过程总结:

    可传参数
    没有return 通过out获得
    使用pyMySQL想要获得out的返回值的,还要查询一遍

    游标

    在每一行需要分门别类的时候需要

    delimiter //
    create procedure p6()
    begin 
    	declare row_id int; -- 自定义变量1  
    	declare row_num int; -- 自定义变量2 
    	declare done INT DEFAULT FALSE;
    	declare temp int;
    	
    	declare my_cursor CURSOR FOR select id,num from A;
    	declare CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;
    	
    	
    	
    	open my_cursor;
    		xxoo: LOOP
    			fetch my_cursor into row_id,row_num;
    			if done then 
    				leave xxoo;
    			END IF;
    			set temp = row_id + row_num;
    			insert into B(number) values(temp);
    		end loop xxoo;
    	close my_cursor;
    	
    	
    end  //
    delimiter ;
    	
    

    执行 call p6();

    动态执行SQL 防止SQL注入

    5 索引

    查看索引
    show index from table名;

    ** 索引的作用是约束和加速查找**,通过对比在300万条数据中的查找通过索引查找的速度明显快于没有索引的

    python生成300万条数据

    with open('data.sql','a',encoding='utf8') as f:
    	for i in range(1,3000001):
    		f.write("insert into data(id,name,email,sex)  values('%s','aaa%s','aaa%s@xx.com','N');
    " %(i,i,i))
    

    前提是首先创建数据库和数据表,表的名字是data.sql
    通过数据库导入即可

    5.1 索引的分类

    • 主键索引 :加速查找+不能为空+不能重复
    • 普通索引 :加速查找
    • 唯一索引 :加速查找,不能重复
    • 联合索引(多列)
      • 联合主键
      • 联合普通
      • 联合唯一

    5.2 索引实际就是创建额外的数据格式

    可以把索引看做是字典的索引,前期制作需要长的时间,但是之后查询的时间就会很快

    制作索引的时间: 37.616s

    CREATE INDEX name on data(name) ;
    

    创建索引后的查询时间是0.148s

    SELECT * FROM data WHERE name='aaa999';
    

    5.3 索引的种类

    • hash索引

      这个适合查找单值
      不适合查找范围
      把name转换成哈希值,查找的时候直接就对应这个

    • btree索引

      二叉树
      在MySQL中的应用最广
      二叉树,左边数字小,右边数字大,也是把name转换成相应的数字,查找的时候是按照层查找,如1024个数字,仅仅通过10层就可以查找到,是2的n次方的关系。

    索引的建立

    • 建立索引需要建立额外的数据结构
    • 但是插入数据慢(就如同在字典的索引中进行添加)

    5.4 命中索引

    命中索引的意思是用到了索引,结果是查询速度快

    explain SELECT * from  data WHERE name = '%aaa8889';
    explain SELECT * from  data WHERE name like '%aaa8889';
    

    可以看到下面的type类型,第一个是ref,这个是命中索引,第二个是进行了全局搜索,没有命中索引

    5.4.1 主键索引

    • 惟一地标识一行 ,不能为空
    • 作为一个可以被外键有效引用的对象。

    http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/1954

    5.4.2 普通索引

    普通索引没有任何限制

    • 创建:create index 索引名 on table名(列名);
    • 删除:drop index +索引名 on table名;

    5.4.3 唯一索引

    唯一索引和普通索引类似,但是不同的而是,索引值必须唯一,但是允许有空值。
    如果是组合索引,则列值的组合必须唯一

    • 创建:create unique index 索引名 on table名(列名);
    • 删除:drop index +索引名 on table名;

    注意的是删除的时候不用加unique

    5.4.4 组合索引(最左前缀匹配原则)

    create unique INDEX union_index on data(name,email);
    

    下面就是最左分配原则

    SELECT * from data WHERE name='aaa888';-- 这种是索引
    SELECT * from data WHERE name='aaa888' and email='aaa888@xx.com';--这种是命中索引
    SELECT * from data WHERE email='aaa888@xx.com';--没有命中索引
    

    证明

    EXPLAIN SELECT * from data WHERE name='aaa888';
    EXPLAIN SELECT * from data WHERE name='aaa888' and email='aaa888@xx.com';
    EXPLAIN SELECT * from data WHERE email='aaa888@xx.com';
    

    从下面可以看出最后的是ALL,是从数据库的整体进行搜索。

    5.4.5 索引的两个名词

    • 覆盖索引

      覆盖索引是指从创建的“索引文件”(btree或者hash)中直接获取数据
      如创建了name的普通索引

      SELECT name from data WHERE NAME='aaa9999';--这个句式覆盖索引
      
      
    • 索引合并
      索引合并是把多个单列索引合并使用
      如分别创建了name,email两个索引

      SELECT * from data WHERE NAME='aaa9999' and email='aaa9999@xx.com'
      

    5.4.6 区别组合索引 和索引合并

    首先,组合索引的效率高于索引合并
    组合索引
    - (name,email,)

    索引合并
    - name
    - email

    5.5 实际中是频繁查找的列创建索引

    虽然创建了索引,但是实际在查询中关键是命中索引,最直接的现象就是查询速度慢,这个通过慢日志进行查询。

    没有命中索引的特殊情况:

    • like '%xx' 模糊查询

      select * from tb1 where email like '%cn';

    • 使用函数

      select * from tb1 where reverse(email) = 'abc';

    explaint SELECT * from data where REVERSE(email)='aaa222@xx.com'
    ```
    结果中:type是all,所以是没有命中索引

    • or

      下面的情况只有id有索引,name没有索引,会全局搜索

    SELECT * from data WHERE id= 10000 or name ='aaa999@xx.com'
    ```
    这个ID是索引 name不是索引的时候,遇见or,索引就不会命中,而且获得的内容是第一个

    **特殊情况:在or中可以命中索引的情况
    这种情况是id和name都是索引**
    
    ```sql
    

    SELECT * from data WHERE id= 10000 or name ='aaa999@xx.com'
    sql
    SELECT * from data WHERE id= 10000 or email='aaa888@xx.com' and name ='aaa999@xx.com' -- name 是索引 这时查询的结果是第一个id的
    ```

    • 类型不一致

      如果列是字符串类型,传入条件是必须用引号引起来

    • !=

      SELECT * from data WHERE name!='aaa999'--不会命中索引
      

      但是主键依然会走索引,但是数据特别大的话,查询的还是很慢的

    • select * from tb1 where email > 'aaa'
      

      特殊情况
      如果是主键或索引是整数类型,则还是会走索引,在数据量很大的情况是查询也是很慢的

    elect * from tb1 where nid > 123
    select * from tb1 where num > 123
    ```

    • order by

    SELECT name from data ORDER BY name desc;--这种消耗 了410秒
    ```

    • 组合索引最左前缀
      看上面5.4.4的内容

    5.6 MySQL执行预估操作

    关于命中索引的情况:

    在SQL语句前面加上explain ,看返回的type
    all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const

    http://www.cnblogs.com/stevenchen2016/p/5770214.html

    type:: all 代表全表扫描
    type:congst代表索引

    5.7 慢日志

    针对在前面的未命中索引的情况,导致的结果是SQL语句的执行效率低,运行时间长,DBA通过开启慢日志查看然后进行优化

    MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10,意思是运行10S以上的语句。默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。

    配置

    • 内存

      show variables like '%slow_query_log%';
      默认是OFF,通过set global slow_query_log=1;

    • 配置文件(修改my.cnf文件)

      mysqld --defaults-file='E:mysql-5.7.16-winx64mysql-5.7.16-winx64my-default.ini'
      my.conf内容:

      • slow_query_log = ON
      • slow_query_log_file = D:/....
        修改后需要重启服务

    使用set global slow_query_log=1开启了慢查询日志只对当前数据库生效,如果MySQL重启后则会失效。如果要永久生效,就必须修改配置文件my.cnf(其它系统变量也是如此)

    5.8 分页操作

    分页的情况有有简单的,有最优化的,看博客园分页,并没有把全部的展现,最多显示200页。

    • 在索引表中扫描

    SELECT B.id from (SELECT id from data LIMIT 200000,10) as B;--limit不能放在子查询中,需要设置临时表
    ```

    • 最优方案(记录当前页面的最大最小ID

      页面只有上一页,下一页

      • 下一页
        记录当前页面的最大ID,这里设置成了200
      SELECT * from  data WHERE id>200 LIMIT 10
      
      • 上一页

      这里记录了当前页面的最小ID

      SELECT * from  data WHERE id<200 ORDER BY id DESC limit 10;--通过order by desc 倒序排序
      
      SELECT B.id,B.name,B.email FROM(SELECT * from  data WHERE id<200 ORDER BY id DESC limit 10)as B ORDER BY B.id ;--对其排序
      
      • 上下页之间有页码选择

      如:上一页 192 193 [196] 197 198 199 下一页

    注意:id不一定是连续的,中间的记录有可能删除,所以在不能用between and的范围进行查找

    6 ORM 操作

    ORM 对象-关系-映射

    参考内容:

    http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5716963.html

    http://www.cnblogs.com/aquilahkj/archive/2011/11/07/2240310.html

    http://www.cnblogs.com/stevenchen2016/p/5770214.html

    http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5713330.html

    http://blog.51yip.com/mysql/972.html

    http://www.cnblogs.com/kerrycode/p/5593204.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Python666/p/6993241.html
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