平时怎么使用mysql 平时怎么使用网络

mysql如何使用

一般都用第三方管理软件，比如MySQL Tools for 5.0

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你要是想在控制台连接数据库的话，设置一下环境变量就随便打开个控制台就能访问了。

将MySQL安装目录的bin目录设置到环境变量Path中，比如："C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin"

然后在控制台中按格式输入信息就可以对数据库进行操作了。

格式：mysql --user=用户名 --password=密码 [数据库名]

零基础如何自学使用MySQL数据库？

对于非计算机出身的我，大学只会hello word和跑马灯，期间过程确实非常曲折，分享下我的自学过程：

1、 自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月 ，推荐《mysql入门很简单》。

2、系统地较为深入地学习mysql的sql优化，备份和恢复，参数优化，架构优化，硬件层面的优化，高可用方案，复制技术等等，这段时间你不一定能实际接触到这些，就像我当初那样，肯定没什么公司招一个小白。 我选择自己看书，推荐《高性能mysql》，里面所有的章节都需要看一遍，以现在的水平肯定看不懂，但需要知道大概怎么回事，为后续的找mysql初级dba的工作打一个铺垫，这个过程大概也需要3个月。

3、 纸上得来终觉浅，完成以上两步，我开始准备找一份mysql相关的工作，而不是天天用着excel表格做着select * from table_sb这样的工作。 当然我这么猥琐的人肯定不会裸辞，该画的电路板也一样画，业余时间开始投初级mysql dba的工作，并且不间断地学习，网上各种找mysql面试的相关题目（实际上我当时完全没有任何实战经验），陆续收到一些面试，凭借之前自学的mysql知识，开始胡乱吹牛逼，先混进去再说。 你不做mysql实际相关的工作，永远也不知道自己之前认知的db知识有多幼稚。 友情提示一点，一般公司都没有专职dba的，所以面试的时候一定要自信，其实你学了这么多，虽然毫无实战经验，理论知识很大概率比面试你的人牛逼，所以各种吹，我就这样真正进入初级dba的圈子（由于这时对linux还处于cd ls的水平，所以之前也根本没做过运维），这个边工作边找工作的过程又持续了2个月。

4、真正进入互联网，接触生产环境后，这是我进步最大的时候。 第一步需要将之前所学真正地应用起来，并且应用的过程中，再回头看之前的书籍，这时候需要真正去理解，而不是似是而非，一知半解。 这时再推荐《高性能mysql 第三版》，全本再看一遍，这时需要全部看懂，另外还有《mysql技术内幕：innodb存储引擎》等等。 总之这段时间就需要开始关注mysql一些细节了，比如db故障处理，高可用，负载均衡等等的具体实现了。 另外，linux的知识同步也要深入去学习，至少会写shell脚本，常见的linux知识等，我在这花了1年多；

5、 dba的工作一般是非常轻闲的，毕竟不是大公司，技术能力有限，该学的也学得差不多了，接触不到海量数据，高并发等比较锻炼人的场合，于是我又准备跳了。 于是来了公有云，现在每天运维万多个db实例，平均每天处理5+个紧急db故障，几乎mysql会遇到的问题，感觉都遇到了，能感觉到技术实力和经验也在每天都在积累，在进步。 但是感觉还是欠缺了很多，下一步就看你选择了，是再去研究源代码，底层原理的东西多点，还是数据库运维和应用多一点，就比如业界姜承尧，何登成与叶金荣的区别。 由于我的历史原因，对c++等几乎不懂，平时也用不到，所以看代码等事实际太累，于是我再去学mongodb，接了公司mongodb运维的活，算是在广度上的一个扩展，万一哪天mysql不行了呢

6、 总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。 PS 上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。

MySQL简单介绍——换个角度认识MySQL

1、InnoDB存储引擎

Mysql版本=5.5 默认的存储引擎，MySQL推荐使用的存储引擎。支持事务，行级锁定，外键约束。事务安全型存储引擎。更加注重数据的完整性和安全性。

存储格式 : 数据，索引集中存储，存储于同一个表空间文件中。

InnoDB的行锁模式及其加锁方法： InnoDB中有以下两种类型的行锁：共享锁（读锁： 允许事务对一条行数据进行读取）和 互斥锁（写锁： 允许事务对一条行数据进行删除或更新）， 对于update，insert，delete语句，InnoDB会自动给设计的数据集加互斥锁，对于普通的select语句，InnoDB不会加任何锁。

InnoDB行锁的实现方式： InnoDB行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB将通过隐藏的聚簇索引来对记录加锁。InnoDB这种行锁实现特点意味着：如果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，实际效果跟表锁一样。

（1）在不通过索引条件查询时，InnoDB会锁定表中的所有记录。

（2）Mysql的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，所以虽然是访问不同行的记录，但是如果使用相同的索引键，是会出现冲突的。

（3）当表有多个索引的时候，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行，但都是通过行锁来对数据加锁。

优点：

1、支持事务处理、ACID事务特性；

2、实现了SQL标准的四种隔离级别（ 原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（Isolation ）和持续性（Durability ））；

3、支持行级锁和外键约束；

4、可以利用事务日志进行数据恢复。

5、锁级别为行锁，行锁优点是适用于高并发的频繁表修改，高并发是性能优于 MyISAM。缺点是系统消耗较大。

6、索引不仅缓存自身，也缓存数据，相比 MyISAM 需要更大的内存。

缺点：

因为它没有保存表的行数，当使用COUNT统计时会扫描全表。

使用场景：

(1)可靠性要求比较高，或者要求事务；(2)表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况。

2、 MyISAM存储引擎

MySQL= 5.5 MySQL默认的存储引擎。ISAM：Indexed Sequential Access Method(索引顺序存取方法)的缩写，是一种文件系统。擅长与处理，高速读与写。

功能：

（1）支持数据压缩存储,但压缩后的表变成了只读表，不可写；如果需要更新数据，则需要先解压后更新。

（2）支持表级锁定，不支持高并发；

（3）支持并发插入。写操作中的插入操作，不会阻塞读操作（其他操作）；

优点：

1.高性能读取；

2.因为它保存了表的行数，当使用COUNT统计时不会扫描全表；

缺点：

1、锁级别为表锁，表锁优点是开销小，加锁快；缺点是锁粒度大，发生锁冲动概率较高，容纳并发能力低，这个引擎适合查询为主的业务。

2、此引擎不支持事务，也不支持外键。

3、INSERT和UPDATE操作需要锁定整个表；

使用场景：

(1)做很多count 的计算；(2)插入不频繁，查询非常频繁；(3)没有事务。

InnoDB和MyISAM一些细节上的差别：

1、InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引，MySQL5.6之后已经支持（实验性）。

2、InnoDB中不保存表的 具体行数，也就是说，执行select count() from table时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。

3、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。

4、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。

5、LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。

6、另外，InnoDB表的行锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

1．索引概述

利用关键字，就是记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分），建立与记录位置的对应关系，就是索引。索引的关键字一定是排序的。索引本质上是表字段的有序子集，它是提高查询速度最有效的方法。一个没有建立任何索引的表，就相当于一本没有目录的书，在每次查询时就会进行全表扫描，这样会导致查询效率极低、速度也极慢。如果建立索引，那么就好比一本添加的目录，通过目录的指引，迅速翻阅到指定的章节，提升的查询性能，节约了查询资源。

2．索引种类

从索引的定义方式和用途中来看：主键索引，唯一索引，普通索引，全文索引。

无论任何类型，都是通过建立关键字与位置的对应关系来实现的。索引是通过关键字找对应的记录的地址。

以上类型的差异：对索引关键字的要求不同。

关键字：记录的部分数据（某个字段，某些字段，某个字段的一部分）。

普通索引,index：对关键字没有要求。

唯一索引,unique index：要求关键字不能重复。同时增加唯一约束。

主键索引,primary key：要求关键字不能重复，也不能为NULL。同时增加主键约束。

全文索引,fulltext key：关键字的来源不是所有字段的数据，而是从字段中提取的特别关键词。

PS：这里主键索引和唯一索引的区别在于：主键索引不能为空值，唯一索引允许空值；主键索引在一张表内只能创建一个，唯一索引可以创建多个。主键索引肯定是唯一索引，但唯一索引不一定是主键索引。

3.索引原则

如果索引不遵循使用原则，则可能导致索引无效。

（1）列独立

如果需要某个字段上使用索引，则需要在字段参与的表达中，保证字段独立在一侧。否则索引不会用到索引, 例如这条sql就不会用到索引:select * from A where id+1=10;

（2）左原则

Like：匹配模式必须要左边确定不能以通配符开头。例如:select * from A where name like '%小明%' ，不会用到索引，而select * from A where name like '小明%' 就可以用到索引（name字段有建立索引），如果业务上需要用到'%小明%'这种方式,有两种方法:1.可以考虑全文索引,但mysql的全文索引不支持中文；2.只查询索引列或主键列,例如:select name from A where name like '%小明%' 或 select id from A where name like '%小明%' 或 select id,name from A where name like '%小明%' 这三种情况都会用到name的索引;

复合索引：一个索引关联多个字段，仅仅针对左边字段有效果，添加复合索引时，第一个字段很重要，只有包含第一个字段作为查询条件的情况才会使用复合索引(必须用到建索引时选择的第一个字段作为查询条件,其他字段的顺序无关),而且查询条件只能出现and拼接,不能用or,否则则无法使用索引.

（3）OR的使用

必须要保证 OR 两端的条件都存在可以用的索引，该查询才可以使用索引。

（4）MySQL智能选择

即使满足了上面说原则，MySQL也能弃用索引，例如：select * from A where id 1;这里弃用索引的主要原因：查询即使使用索引，会导致出现大量的随机IO，相对于从数据记录的第一条遍历到最后一条的顺序IO开销，还要大。

4.索引的使用场景

（1）索引检索：检索数据时使用索引。

（2）索引排序: 如果order by 排序需要的字段上存在索引，则可能使用到索引。

（3）索引覆盖: 索引拥有的关键字内容，覆盖了查询所需要的全部数据，此时，就不需要在数据区获取数据，仅仅在索引区即可。覆盖就是直接在索引区获取内容，而不需要在数据区获取。例如: select name from A where name like '小明%';

建立索引索引时，不能仅仅考虑where检索，同时考虑其他的使用场景。（在所有的where字段上增加索引，就是不合理的）

5.前缀索引

前缀索引是建立索引关键字一种方案。通常会使用字段的整体作为索引关键字。有时，即使使用字段前部分数据，也可以去识别某些记录。就比如一个班级里，我要找王xx，假如姓王的只有1个人，那么就可以建一个关键字为'王'的前缀索引。语法：Index `index_name` (`index_field`(N))使用index_name前N个字符建立的索引。

6.索引失效

（1） 应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（2） 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（3） 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

（4）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如select id from t where num/2 = 100；

（5） 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；如：select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’ ；

（6）应尽量避免在where子句中对字段进行类型转换，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,如select id from t where id = 1；如果id字段在表设计中是varchar类型，那么即使id列上存的是数字，在查询时也一定要用varchar去匹配，sql应改为select id from t where id = '1'；

（7）应尽量避免在where子句中单独引用复合索引里非第一位置的索引；

join 的两种算法：BNL 和 NLJ

NLJ（Nested Loop Join）嵌套循环算法；以如下 SQL 为例：

select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a

SQL 执行时内部流程是这样的：

1. 先从 t1（假设这里 t1 被选为驱动表）中取出一行数据 X；

2. 从 X 中取出关联字段 a 值，去 t2 中进行查找，满足条件的行取出；

3. 重复1、2步骤，直到表 t1 最后一行循环结束。

这就是一个嵌套循环的过程，如果在被驱动表上查找数据时可以使用索引，总的对比计算次数等于驱动表满足 where 条件的行数。假设这里 t1、t2都是1万行，则只需要 1万次计算，这里用到的是Index Nested-Loops Join（INLJ，基于索引的嵌套循环联接）。

如果 t1、t2 的 a 字段都没有索引，还按照上述的嵌套循环流程查找数据呢？每次在被驱动表上查找数据时都是一次全表扫描，要做1万次全表扫描，扫描行数等于 1万+1万*1万，这个效率很低，如果表行数更多，扫描行数动辄几百亿，所以优化器肯定不会使用这样的算法，而是选择 BNL 算法；

BNLJ（Block Nested Loop Join）块嵌套循环算法；

1. 把 t1 表（假设这里 t1 被选为驱动表）满足条件的数据全部取出放到线程的 join buffer 中；

2. 每次取 t2 表一行数据，去 joinbuffer 中进行查找，满足条件的行取出，直到表 t2 最后一行循环结束。

这个算法下，执行计划的 Extra 中会出现 Using join buffer(Block Nested Loop)，t1、t2 都做了一次全表扫描，总的扫描行数等于 1万+1万。但是由于 joinbuffer 维护的是一个无序数组，每次在 joinbuffer 中查找都要遍历所有行，总的内存计算次数等于1万*1万。另外如果 joinbuffer 不够大放不下驱动表的数据，则要分多次执行上面的流程，会导致被驱动表也做多次全表扫描。

BNLJ相对于NLJ的优点在于，驱动层可以先将部分数据加载进buffer，这种方法的直接影响就是将大大减少内层循环的次数，提高join的效率。

例如：

如果内层循环有100条记录，外层循环也有100条记录，这样的话，每次外层循环先将10条记录放到buffer中，内层循环的100条记录每条与这个buffer中的10条记录进行匹配，只需要匹配内层循环总记录数次即可结束一次循环（在这里，即只需要匹配100次即可结束），然后将匹配成功的记录连接后放入结果集中，接着，外层循环继续向buffer中放入10条记录，同理进行匹配，并将成功的记录连接后放入结果集。后续循环以此类推，直到循环结束，将结果集发给client为止。

可以发现，若用NLJ，则需要100 * 100次才可结束，BNLJ则需要100 / block_size * 100 = 10 * 100次就可结束,大大减少了循环次数。

JOIN 按照功能大致分为如下三类：

JOIN、STRAIGHT_JOIN、INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。

LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即是右表（table2）并无对应匹配记录。

RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即是左表（table1）并无匹配对应记录。

注意：mysql不支持Full join,不过可以通过UNION 关键字来合并 LEFT JOIN 与 RIGHT JOIN来模拟FULL join。

mysql 多表连接查询方式，因为mysql只支持NLJ算法,所以如果是小表驱动大表则效率更高；反之则效率下降；因此mysql对内连接或等值连接的方式做了一个优化,会去判断join表的数据行大小,然后取数据行小的表为驱动表。

INNER JOIN、JOIN、WHERE等值连接和STRAIGHT_JOIN都能表示内连接，那平时如何选择呢？一般情况下用INNER JOIN、JOIN或者WHERE等值连接，因为MySQL 会按照"小表驱动大表的策略"进行优化。当出现需要排序时，才考虑用STRAIGHT_JOIN指定某张表为驱动表。

两表JOIN优化

a.当无order by条件时，根据实际情况，使用left/right/inner join即可，根据explain优化 ；

b.当有order by条件时，如select * from a inner join b where 1=1 and other condition order by a.col；使用explain解释语句；

1）如果第一行的驱动表为a，则效率会非常高，无需优化；

2）否则，因为只能对驱动表字段直接排序的缘故，会出现using temporary，所以此时需要使用STRAIGHT_JOIN明确a为驱动表，来达到使用a.col上index的优化目的；或者使用left join且Where条件中不含b的过滤条件，此时的结果集为a的全集，而STRAIGHT_JOIN为inner join且使用a作为驱动表。注：使用STRAIGHT_JOIN虽然不会using temporary，但也不是一定就能提高效率，如果a表数据远远超过b表，那么有可能使用STRAIGHT_JOIN时比原来的sql效率更低，所以怎么使用STRAIGHT_JOIN，还是要视情况而定。

在使用left join（或right join）时，应该清楚的知道以下几点：

(1). on与 where的执行顺序

ON 条件（“A LEFT JOIN B ON 条件表达式”中的ON）用来决定如何从 B 表中检索数据行。如果 B 表中没有任何一行数据匹配 ON 的条件,将会额外生成一行所有列为 NULL 的数据,在匹配阶段 WHERE 子句的条件都不会被使用。仅在匹配阶段完成以后，WHERE 子句条件才会被使用。它将从匹配阶段产生的数据中检索过滤。

所以我们要注意：在使用Left (right) join的时候，一定要在先给出尽可能多的匹配满足条件，减少Where的执行。

(2).注意ON 子句和 WHERE 子句的不同

即使右表的数据不满足ON后面的条件,也会在结果集拼接一条为NULL的数据行,但WHERE后面的条件不一样,右表不满足WHERE的条件,左表关联的数据也会被过滤掉。

(3).尽量避免子查询，而用join

往往性能这玩意儿，更多时候体现在数据量比较大的时候，此时，我们应该避免复杂的子查询。

（1）in 和 not in 要慎用，如：select id from t where num in(1,2,3)对于连续的数值，能用 between 就不要用 in：select id from t where num between 1 and 3很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：select num from a where num in(select num from b)用下面的语句替换：select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

（2）Update 语句，如果只更改1、2个字段，不要Update全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志。

（3）join语句,MySQL里面的join是用小表去驱动大表,而由于MySQL join实现的原理就是做循环，比如left join就是对左边的数据进行循环去驱动右边的表,左边有m条记录匹配,右边有n条记录那么就是做m次循环,每次扫描n行数据,总扫面行数是m*n行数据。左边返回的结果集的大小就决定了循环的次数,故单纯的用小表去驱动大表不一定的正确的,小表的结果集可能也大于大表的结果集,所以写join的时候尽可能的先估计两张表的可能结果集,用小结果集去驱动大结果集.值得注意的是在使用left/right join的时候,从表的条件应写在on之后,主表应写在where之后.否则MySQL会当作普通的连表查询；

（4）select count(*) from table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的；

（5）select * from t 这种语句要尽量避免，使用具体的字段代替*，更有实际意义，需要什么字段就返回什么字段；

（6）数据量大的情况下，limit要慎用，因为使用limit m，n方式分页时，mysql每次都是查询前m+n条，然后舍弃前m条，所以m越大，偏移量越大，性能就越差。比如：select * from A limit 1000000,20这钟，查询效率就会非常低，当分页的页数大于一定的数量之后，就可以换种方式来分页：select * from A a join （select id from A limit 1000000，20） b on a.id=b.id;

如何使用mysql

一般都用第三方管理软件，比如MySQL Tools for 5.0

要是想在控制台连接数据库的话，设置一下环境变量就随便打开个控制台就能访问了。

将MySQL安装目录的bin目录设置到环境变量Path中，比如："C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin" 

然后在控制台中按格式输入信息就可以对数据库进行操作了。

格式：mysql --user=用户名 --password=密码 [数据库名]