Mysql

事务隔离级别

什么是事务?

事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。

事务的特性(ACID)

1. 原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
2. 一致性： 执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务中，无论事务是否成功，转账者和收款人的总额应该是不变的；
3. 隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
4. 持久性： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

并发事务带来的问题

• 脏读（Dirty read）: 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。  我正在改 还没提交，你却要已经读了
• 丢失修改（Lost to modify）: 指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称为丢失修改。 例如：事务1读取某表中的数据A=20，事务2也读取A=20，事务1修改A=A-1，事务2也修改A=A-1，最终结果A=19，事务1的修改被丢失。 我正在改还没提交，你也要现在更改，你提交了就把我改的丢弃了
• 不可重复读（Unrepeatableread）: 指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。我要读相同数据读多次，你却把我的数据修改了，让我读的时候不一样了
• 幻读（Phantom read）: 幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。 我要读相同数据读多次，你却把我要查的时间新增或删除了了，让我读的时候数据数量不一样了。

不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。

事务隔离级别

SQL 标准定义了四个隔离级别：

• READ-UNCOMMITTED(读取未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
• READ-COMMITTED(读取已提交)： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
• REPEATABLE-READ(可重复读)： 默认 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
• SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。

在生产环境上数据库事务级别是自动提交的，想保证事务一致性就需要我们自己来保证，比如用spring 的@Transation 

在上面丢失更新的问题上其实可以用乐观锁(CAS+版本号) +悲观锁（用 for update来保证 不让不同事务同时可以改）

RR隔离级别到底嫩不能解决幻读？  https://blog.csdn.net/javaanddonet/article/details/111187211

MySQL在RR隔离级别下，是有可能会发生幻读的。这里的有可能是有以下前提条件的。

1. 在一个事务当中，快照读和当前读都使用到了。
2. 与此同时，其他事务刚好有插入数据的操作发生且提交了。
3. 当前读在当前事务中发生的时间点是在其他事务插入数据且提交之后。
4. 然后在当前事务中再次执行快照读或当前读的时候，如果查询条件搜索的范围刚好可以包含其他事务插入的数据，则会发生幻读。

严格意义上，MySQL是在一定程度上修复了幻读。为了修复幻读的问题，它提供了间隙锁（就是在数据的两边都不让他插入挨着）。在事务中，操作数据之前，我们给我们要操作的数据范围增加上了正确的间隙锁就可以避免幻读的发生。

例如下面两个语句，第一个是不能避免大于10的id行在其他事务中别插入的动作，而第二个SQL是可以避免其他事务在执行完该语句后再次向表t中插入id大于10的记录。其实这就是启用的间隙锁的功能，避免了后续出现幻读的可能性。

select * from t where id > 10;
select * from t where id > 10 for update;

MVCC 多版本并发控制 

引用 https://segmentfault.com/a/1190000012650596

多版本控制: 指的是一种提高并发的技术。最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。在内部实现中，与Postgres在数据行上实现多版本不同，InnoDB是在undolog中实现的，通过undolog可以找回数据的历史版本。找回的数据历史版本可以提供给用户读(按照隔离级别的定义，有些读请求只能看到比较老的数据版本)，也可以在回滚的时候覆盖数据页上的数据。在InnoDB内部中，会记录一个全局的活跃读写事务数组，其主要用来判断事务的可见性。

• MySQL的大多数事务型存储引擎实现的其实都不是简单的行级锁。基于提升并发性能的考虑, 它们一般都同时实现了多版本并发控制(MVCC)。不仅是MySQL, 包括Oracle,PostgreSQL等其他数据库系统也都实现了MVCC, 但各自的实现机制不尽相同, 因为MVCC没有一个统一的实现标准。
• 可以认为MVCC是行级锁的一个变种, 但是它在很多情况下避免了加锁操作, 因此开销更低。虽然实现机制有所不同, 但大都实现了非阻塞的读操作，写操作也只锁定必要的行。
• MVCC的实现方式有多种, 典型的有乐观(optimistic)并发控制 和 悲观(pessimistic)并发控制。
• MVCC只在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 两个隔离级别下工作。其他两个隔离级别够和MVCC不兼容, 因为 READ UNCOMMITTED 总是读取最新的数据行, 而不是符合当前事务版本的数据行。而 SERIALIZABLE 则会对所有读取的行都加锁

innodb中

// 在我自己的理解中的话，他其实就是copy份事务相关的数据以及通过CAS+版本号这种机制实现的

比如说脏读的情况，其中一个事务查询查到的是另一个事务未提交的数据，有了mvcc我会copy出一份事务数据，如果我没有提交成功，其他事务是可能读到的

 比如说不可重复读的情况，我在一个A事务中，读了两次，如何保证呢，我读取两次间，其中另外一条B事务给修改数据并提交了，这时候我就用到了我的版本号了，我通过我的版本号和系统版本号判断还会读到原来的数据，因为我更改数据前的数据还在表里面留着或者是在updolog中留着，只是显示着已经被更改了，且新增了一条，但我不管，还读旧的版本， 还会读取到和原来一样的数据。 但如果我在A事务中也作了当前读update的这种情况呢，应该是加了行排他锁才可以解决。

但是幻读的话 如果A事务就是两次查询，B事务在中间新增或删除了数据并提交，我通过我的版本号是可以解决的。但是如果A事务在查询期间做了update这种当前读操作也是可以成功的哈，这就出现了问题 只能加锁（间隙锁）来处理了。

在RR级别下，解决问题的话，快照读是通过MVVC(多版本控制)和undo log来实现的，当前读是通过加record lock(记录锁)和gap lock(间隙锁)来实现的。
innodb在快照读的情况下并没有真正的避免幻读 （只有读的话也不影响啊）, 但是在当前读的情况下避免了不可重复读和幻读!!

 InnoDB存储引擎在数据库每行数据的后面添加了三个字段，系统版本号，过期版本号这些

undo-log:

• Undo log是InnoDB MVCC事务特性的重要组成部分。当我们对记录做了变更操作时就会产生undo记录，Undo记录默认被记录到系统表空间(ibdata)中，但从5.6开始，也可以使用独立的Undo 表空间。

 Mysql锁

 InnoDB支持几种不同的行级锁，MyISAM只支持表级锁

行锁(Record Lock)： 对索引记录加锁。
间隙锁(Gap Lock)： 锁住整个区间，包括：区间里具体的索引记录，不存在的空闲空间（可以是两个索引记录之间，也可能是第一个索引记录之前或最后一个索引记录之后的空间）。

　　　　　　　　　　间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
next-key锁： 行锁和间隙锁组合起来  其实这样才是在RR级别下解决了幻读。

　　　　　　　　　　锁定一个范围，包含记录本身

 表级锁和行级锁可以进一步划分为共享锁（s）和排他锁（X）

两者之间的区别：

1. 共享锁（S锁）：如果事务T对数据A加上共享锁后，则其他事务只能对A再加共享锁，不 能加排他锁。获取共享锁的事务只能读数据，不能修改数据。

2. 排他锁（X锁）：如果事务T对数据A加上排他锁后，则其他事务不能再对A加任任何类型的封锁。获取排他锁的事务既能读数据，又能修改数据

nnoDB另外的两个表级锁：

• 意向共享锁（IS）： 表示事务准备给数据行记入共享锁，事务在一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。

• 意向排他锁（IX）： 表示事务准备给数据行加入排他锁，事务在一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。

注意：

1. 这里的意向锁是表级锁，表示的是一种意向，仅仅表示事务正在读或写某一行记录，在真正加行锁时才会判断是否冲突。意向锁是InnoDB自动加的，不需要用户干预。
2. IX，IS是表级锁，不会和行级的X，S锁发生冲突，只会和表级的X，S发生冲突。

索引

mysql索引类型normal，unique，full text的区别是什么？

primary：唯一索引，不允许为null。

normal：表示普通索引

unique：表示唯一的，允许为null 不允许重复的索引，如果该字段信息保证不会重复例如身份证号用作索引时，可设置为unique

full textl: 表示 全文搜索的索引。 FULLTEXT 用于搜索很长一篇文章的时候，效果最好。用在比较短的文本，如果就一两行字的，普通的 INDEX 也可以。

总结，索引的类别由建立索引的字段内容特性来决定，通常normal最常见。

必须为主键字段创建一个索引，这个索引就是所谓的"主索引"。主索引与唯一索引的唯一区别是：前者在定义时使用的关键字是PRIMARY而不是UNIQUE

唯一索引和普通索引怎么选

https://time.geekbang.org/column/article/70848

一般是选择普通索引，有个change buff过程，数据库都是页中插入数据，而且都要走内存，如果唯一索引更新的时候的为了判断是否符合唯一性，需要把页直接加载到内存，普通索引的还就可以先写到changer buff里面，等需要查询的时候把页加到内存中，在把buffer里面的数据放在页上面。 如果都是更新后我就要马上查的那种业务的话是差不多的

MyISAM和InnoDB区别

MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前）。虽然性能极佳，而且提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但MyISAM不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。不过，5.5版本之后，MySQL引入了InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5版本后默认的存储引擎为InnoDB。

大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，但是在某些情况下使用 MyISAM 也是合适的比如读密集的情况下。（如果你不介意 MyISAM 崩溃恢复问题的话）。

两者的对比：

1. 是否支持行级锁 : MyISAM 只有表级锁(table-level locking)，而InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁。
2. 是否支持事务和崩溃后的安全恢复： MyISAM 强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行速度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。但是InnoDB 提供事务支持，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
3. 是否支持外键： MyISAM不支持，而InnoDB支持。
4. 是否支持MVCC ：仅 InnoDB 支持。应对高并发事务, MVCC比单纯的加锁更高效;MVCC只在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 两个隔离级别下工作;MVCC可以使用 乐观(optimistic)锁 和 悲观(pessimistic)锁来实现;各数据库中MVCC实现并不统一

innodb的次索引指向对主键的引用  (聚簇索引)

myisam的次索引和主索引   都指向物理行 (非聚簇索引)

聚簇索引是对磁盘上实际数据重新组织以按指定的一个或多个列的值排序的算法。特点是存储数据的顺序和索引顺序一致。一般情况下主键会默认创建聚簇索引，且一张表只允许存在一个聚簇索引（理由：数据一旦存储，顺序只能有一种）。

在《数据库原理》一书中是这么解释聚簇索引和非聚簇索引的区别的：
　　聚簇索引的叶子节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。

也就是InnoDB的主索引的节点与数据放在一起，次索引的节点存放的是主键的位置。

　　　　　　myisam的主索引和次索引都指向该数据在磁盘的位置。

InnoDB的的二级索引的叶子节点存放的是KEY字段加主键值。因此，通过二级索引查询首先查到是主键值，然后InnoDB再根据查到的主键值通过主键索引找到相应的数据块。
而MyISAM的二级索引叶子节点存放的还是列值与行号的组合，叶子节点中保存的是数据的物理地址。所以可以看出MYISAM的主键索引和二级索引没有任何区别，主键索引仅仅只是一个叫做PRIMARY的唯一、非空的索引，且MYISAM引擎中可以不设主键

MySQL索引使用的数据结构主要有BTree索引 和 哈希索引 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。

MySQL的BTree索引使用的是B树中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。

B-树,这里的 B 表示 balance( 平衡的意思),B-树是一种多路自平衡的搜索树（B树是一颗多路平衡查找树）

定义：B-树是一类树，包括B-树、B+树、B*树等，是一棵自平衡的搜索树，它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。
B-树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般被用在文件系统及数据库中。
它类似普通的平衡二叉树，不同的一点是B-树允许每个节点有更多的子节点。下图是 B-树的简化图

传统用来搜索的平衡二叉树有很多，如 AVL 树，红黑树等。这些树在一般情况下查询性能非常好，但当数据非常大的时候它们就无能为力了。原因当数据量非常大时，内存不够用，大部分数据只能存放在磁盘上，只有需要的数据才加载到内存中。一般而言内存访问的时间约为 50 ns，而磁盘在 10 ms 左右。速度相差了近 5 个数量级，磁盘读取时间远远超过了数据在内存中比较的时间。这说明程序大部分时间会阻塞在磁盘 IO 上。那么我们如何提高程序性能？减少磁盘 IO 次数，像 AVL 树，红黑树这类平衡二叉树从设计上无法“迎合”磁盘。

：B树的每个节点，都是存多个值的，不像二叉树那样，一个节点就一个值，B树把每个节点都给了一点的范围区间，区间更多的情况下，搜索也就更快了，比如：有1-100个数，二叉树一次只能分两个范围，0-50和51-100，而B树，分成4个范围 1-25， 25-50，51-75，76-100一次就能筛选走四分之三的数据。所以作为多叉树的B树是更快的

B-树有如下特点:

1. 所有键值分布在整颗树中（索引值和具体data都在每个节点里）；
2. 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3. 搜索有可能在非叶子结点结束（最好情况O(1)就能找到数据）；
4. 在关键字全集内做一次查找,性能逼近二分查找；

B+树概述

B+树是B-树的变体，也是一种多路搜索树, 它与 B- 树的不同之处在于:

1. 所有关键字存储在叶子节点出现,内部节点(非叶子节点并不存储真正的 data)
2. 为所有叶子结点增加了一个链指针

 1 B树的由于每个节点都有key和data，所以查询的时候可能不需要O(logn)的复杂度，甚至最好的情况是O(1)就可以找到数据，而B+树由于只有叶子节点保存了data，所以必须经历O(logn)复杂度才能找到数据

2 由于B+树的叶子节点的数据都是使用链表连接起来的，而且他们在磁盘里是顺序存储的，所以当读到某个值的时候，磁盘预读原理就会提前把这些数据都读进内存，使得范围查询和排序都很快

3 B+树更适合外部存储。由于内节点无 data 域，每个节点能索引的范围更大更精确  。由于B树的节点都存了key和data，而B+树只有叶子节点存data，非叶子节点都只是索引值，没有实际的数据，这就时B+树在一次IO里面，能读出的索引值更多。从而减少查询时候需要的IO次数！

Mysql为什么使用B+树来作 bTree索引 

红黑树等数据结构也可以用来实现索引，但是文件系统及数据库系统普遍采用B-/+Tree作为索引结构，这一节将结合计算机组成原理相关知识讨论B-/+Tree作为索引的理论基础。

一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。下面先介绍内存和磁盘存取原理，然后再结合这些原理分析B-/+Tree作为索引的效率

什么是覆盖索引

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道InnoDB存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

覆盖索引使用实例

现在我创建了索引(username,age)，我们执行下面的 sql 语句

select username , age from user where username = 'Java' and age = 22

在查询数据的时候：要查询出的列在叶子节点都存在！所以，就不用回表。

最左前缀原则

MySQL中的索引可以以一定顺序引用多列，这种索引叫作联合索引。如User表的name和city加联合索引就是(name,city)，而最左前缀原则指的是，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。如下：

select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引
select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
select * from user where city=xx ; // 无法命中索引            Copy to clipboardErrorCopied

这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 city= xx and name ＝xx，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。

由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则

注意避免冗余索引

冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中 就肯定能命中 ，那么 就是冗余索引如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中后者的查询肯定是能够命中前者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。

MySQL 5.7 版本后，可以通过查询 sys 库的 schema_redundant_indexes 表来查看冗余索引

一条SQL语句在MySQL中如何执行的

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTA0Njk0OA==&mid=2247485097&idx=1&sn=84c89da477b1338bdf3e9fcd65514ac1&chksm=cea24962f9d5c074d8d3ff1ab04ee8f0d6486e3d015cfd783503685986485c11738ccb542ba7&token=79317275&lang=zh_CN#rd

•MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用,redolog 只有 InnoDB 有。

•引擎层是插件式的，目前主要包括，MyISAM,InnoDB,Memory 等。

•SQL 等执行过程分为两类，一类对于查询等过程如下：权限校验---》查询缓存---》分析器---》优化器---》权限校验---》执行器---》引擎•对于更新等语句执行流程如下：分析器----》权限校验----》执行器---》引擎---redo log prepare---》binlog---》redo log commit

如何进行Sql调优

1. 限制每张表上的索引数量,建议单张表索引不超过 5 个

索引并不是越多越好！索引可以提高效率同样可以降低效率。

索引可以增加查询效率，但同样也会降低插入和更新的效率，甚至有些情况下会降低查询效率。

因为 MySQL 优化器在选择如何优化查询时，会根据统一信息，对每一个可以用到的索引来进行评估，以生成出一个最好的执行计划，如果同时有很多个索引都可以用于查询，就会增加 MySQL 优化器生成执行计划的时间，同样会降低查询性能。

2 尽量要用联合索引代替单个列字段索引

3. 每个 Innodb 表必须有个主键

Innodb 是一种索引组织表：数据的存储的逻辑顺序和索引的顺序是相同的。每个表都可以有多个索引，但是表的存储顺序只能有一种。

Innodb 是按照主键索引的顺序来组织表的

•不要使用更新频繁的列作为主键，不适用多列主键（相当于联合索引）•不要使用 UUID,MD5,HASH,字符串列作为主键（无法保证数据的顺序增长）•主键建议使用自增 ID 值

4. 常见索引列建议

•出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句的 WHERE 从句中的列•包含在 ORDER BY、GROUP BY、DISTINCT 中的字段•并不要将符合 1 和 2 中的字段的列都建立一个索引， 通常将 1、2 中的字段建立联合索引效果更好•多表 join 的关联列

5.如何选择索引列的顺序

建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。

•区分度最高的放在联合索引的最左侧（区分度=列中不同值的数量/列的总行数）•尽量把字段长度小的列放在联合索引的最左侧（因为字段长度越小，一页能存储的数据量越大，IO 性能也就越好）•使用最频繁的列放到联合索引的左侧（这样可以比较少的建立一些索引）

6. 避免建立冗余索引和重复索引（增加了查询优化器生成执行计划的时间）

•重复索引示例：primary key(id)、index(id)、unique index(id)•冗余索引示例：index(a,b,c)、index(a,b)、index(a)

7. 对于频繁的查询优先考虑使用覆盖索引

覆盖索引：就是包含了所有查询字段 (where,select,ordery by,group by 包含的字段) 的索引

覆盖索引的好处：

•避免 Innodb 表进行索引的二次查询: Innodb 是以聚集索引的顺序来存储的，对于 Innodb 来说，二级索引在叶子节点中所保存的是行的主键信息，如果是用二级索引查询数据的话，在查找到相应的键值后，还要通过主键进行二次查询才能获取我们真实所需要的数据。而在覆盖索引中，二级索引的键值中可以获取所有的数据，避免了对主键的二次查询 ，减少了 IO 操作，提升了查询效率。•可以把随机 IO 变成顺序 IO 加快查询效率: 由于覆盖索引是按键值的顺序存储的，对于 IO 密集型的范围查找来说，对比随机从磁盘读取每一行的数据 IO 要少的多，因此利用覆盖索引在访问时也可以把磁盘的随机读取的 IO 转变成索引查找的顺序 IO。

8.索引 SET 规范

尽量避免使用外键约束

•不建议使用外键约束（foreign key），但一定要在表与表之间的关联键上建立索引•外键可用于保证数据的参照完整性，但建议在业务端实现•外键会影响父表和子表的写操作从而降低性能

9. 禁止使用 SELECT * 必须使用 SELECT <字段列表> 查询

原因：

•消耗更多的 CPU 和 IO 以网络带宽资源•无法使用覆盖索引•可减少表结构变更带来的影响

一条SQL语句执行得很慢的原因有哪些？

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2OTA0Njk0OA==&mid=2247485185&idx=1&sn=66ef08b4ab6af5757792223a83fc0d45&chksm=cea248caf9d5c1dc72ec8a281ec16aa3ec3e8066dbb252e27362438a26c33fbe842b0e0adf47&token=79317275&lang=zh_CN#rd

  偶尔很慢？

1、数据库在刷新脏页（flush）

当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候，我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后，内存和磁盘上的数据页的内容就一致了，称为“干净页”。

当我们要往数据库插入一条数据、或者要更新一条数据的时候，我们知道数据库会在内存中把对应字段的数据更新了，但是更新之后，这些更新的字段并不会马上同步持久化到磁盘中去，而是把这些更新的记录写入到 redo log 日记中去，等到空闲的时候，在通过 redo log 里的日记把最新的数据同步到磁盘中去。

• redolog写满了：redo log 里的容量是有限的，如果数据库一直很忙，更新又很频繁，这个时候 redo log 很快就会被写满了，这个时候就没办法等到空闲的时候再把数据同步到磁盘的，只能暂停其他操作，全身心来把数据同步到磁盘中去的，而这个时候，就会导致我们平时正常的SQL语句突然执行的很慢，所以说，数据库在在同步数据到磁盘的时候，就有可能导致我们的SQL语句执行的很慢了。

• 内存不够用了：如果一次查询较多的数据，恰好碰到所查数据页不在内存中时，需要申请内存，而此时恰好内存不足的时候就需要淘汰一部分内存数据页，如果是干净页，就直接释放，如果恰好是脏页就需要刷脏页。

2、拿不到锁我能怎么办

这个就比较容易想到了，我们要执行的这条语句，刚好这条语句涉及到的表，别人在用，并且加锁了，我们拿不到锁，只能慢慢等待别人释放锁了。或者，表没有加锁，但要使用到的某个一行被加锁了，这个时候，我也没办法啊。

如果要判断是否真的在等待锁，我们可以用 show processlist这个命令来查看当前的状态哦，

一直慢？

(1)、没有用上索引：例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。

(2)、数据库选错了索引 

系统自己选择感觉不走索引会更快，因为普通索引是会找到主键然后再取找，可能会走索引更慢，数据库通过采样的方式 索引的区分度 算出个基数来判断   一个索引的基数越大，意味着走索引查询越有优势

不过呢，我们有时候也可以通过强制走索引的方式来查询，例如

select * from t force index(a) where c < 100 and c < 100000;

我们也可以通过

show index from t;

来查询索引的基数和实际是否符合，如果和实际很不符合的话，我们可以重新来统计索引的基数，可以用这条命令

analyze table t;

来重新统计分析

redo log和binlog区别

• redo log是属于innoDB层面，binlog属于MySQL Server层面的，这样在数据库用别的存储引擎时可以达到一致性的要求。
• redo log是物理日志，记录该数据页更新的内容；binlog是逻辑日志，记录的是这个更新语句的原始逻辑
• redo log是循环写，日志空间大小固定；binlog是追加写，是指一份写到一定大小的时候会更换下一个文件，不会覆盖。
• binlog可以作为恢复数据使用，主从复制搭建，redo log作为异常宕机或者介质故障后的数据恢复使用。

innodb事务日志包括redo log和undo log。redo log是重做日志，提供前滚操作，undo log是回滚日志，提供回滚操作。

undo log不是redo log的逆向过程，其实它们都算是用来恢复的日志：
1.redo log通常是物理日志，记录的是数据页的物理修改，而不是某一行或某几行修改成怎样怎样，它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页，且只能恢复到最后一次提交的位置)。
2.undo用来回滚行记录到某个版本。undo log一般是逻辑日志，根据每行记录进行记录。

为什么索引能提高查询速度

 

如果我们写select * from user where indexname = 'xxx'这样没有进行任何优化的sql语句，默认会这样做：

1. 定位到记录所在的页：需要遍历双向链表，找到所在的页
2. 从所在的页内中查找相应的记录：由于不是根据主键查询，只能遍历所在页的单链表了

很明显，在数据量很大的情况下这样查找会很慢！这样的时间复杂度为O（n）。

使用索引后

很明显的是：没有用索引我们是需要遍历双向链表来定位对应的页，现在通过 “目录” 就可以很快地定位到对应的页上了！（二分查找，时间复杂度近似为O(logn)）

其实底层结构就是B+树，B+树作为树的一种实现，能够让我们很快地查找出对应的记录。