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MySQL 入门笔记 📒

前言

什么是 MySQL?引用官方说明

MySQL is the world’s most popular open source database. Whether you are a fast growing web property, technology ISV or large enterprise, MySQL can cost-effectively help you deliver high performance, scalable database applications.

MySQL 是世界上最受欢迎的开源数据库。无论您是快速增长的 Web 资产,技术 ISV 还是大型企业,MySQL 都能经济高效地帮助您交付高性能,可扩展的数据库应用程序。

MySQL 是目前最流行的关系型数据库,国内外很多公司都在使用,作为一个应用开发人员还是有必要学习一下 MySQL 的基本知识的。

基础操作

使用 Docker 运行一个 MySQL 容器

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docker run --name my-mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1234 -d -v volume_folder -p 3306:3306 mysql:5

命令行登录 MySQL

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docker exec -it my-mysql bash
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mysql -u root -p

创建数据库

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CREATE DATABASE db-name;

显示数据库列表

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show databases;

选择数据库

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use dbname;

显示数据表

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show tables;

创建数据表

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DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE user
(
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` bigint(11) NOT NULL COMMENT '用户id',
`username` varchar(45) NOT NULL COMMENT '真实姓名',
`email` varchar(30) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
`nickname` varchar(45) NOT NULL COMMENT '昵称',
`avatar` int(11) NOT NULL COMMENT '头像',
`birthday` date NOT NULL COMMENT '生日',
`gender` tinyint(4) DEFAULT '0' COMMENT '性别',
`bio` varchar(150) DEFAULT NULL COMMENT '一句话介绍自己,最多150个汉字',
`user_resume` varchar(300) NOT NULL COMMENT '用户提交的简历存放地址',
`user_register_ip` int NOT NULL COMMENT '用户注册时的源ip',
`create_time` timestamp NOT NULL COMMENT '用户记录创建的时间',
`update_time` timestamp NOT NULL COMMENT '用户资料修改的时间',
`user_review_status` tinyint NOT NULL COMMENT '用户资料审核状态,1为通过,2为审核中,3为未通过,4为还未提交审核',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_user_id` (`user_id`),
KEY `idx_username` (`username`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`, `user_review_status`)
) ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci COMMENT ='网站用户基本信息';

插入数据

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INSERT INTO table_name ( field1, field2 ) VALUES ( value1, value2 );

INSERT INTO table_name SET field1=1,field2=2;

查询数据

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SELECT username FROM table_name where id=1 limit 1;

更新数据

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update table_name set username='update' where id=1;

删除数据

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delete from table_name where id=1;

WHERE 有条件地从表中选取数据

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SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...
[WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....

LIKE 有条件地从表中选取数据

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SELECT field1, field2,...fieldN
FROM table_name
WHERE field1 LIKE condition1 [AND [OR]] filed2 = 'somevalue'

UNION 连接 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中

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SELECT expression1, expression2, ... expression_n
FROM tables
[WHERE conditions]
UNION [ALL | DISTINCT]
SELECT expression1, expression2, ... expression_n
FROM tables
[WHERE conditions];

JOIN 根据两个或多个表中的列之间的关系从中查询数据

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SELECT Persons.LastName, Persons.FirstName, Orders.OrderNo
FROM Persons
INNER JOIN Orders
ON Persons.Id_P = Orders.Id_P
ORDER BY Persons.LastName;

查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断

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select * from people
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)

删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断

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delete from people
where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1)

显示数据表的结构

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describe table_name;

添加列

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alter table 表名 add 列名 列数据类型 [after 插入位置];

修改列

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alter table 表名 change 列名称 列新名称 新数据类型;

删除列

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alter table 表名 drop 列名称;

重命名表

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alter table 表名 rename 新表名;

清空数据表

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delete from table_name;

删除数据表

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drop table table_name;

删除数据库

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drop database dbname;

退出 MySQL

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exit

SQL 执行流程

  1. 当客户端连接到MySQL服务器时,服务器对其进行认证。可以通过用户名与密码认证,也可以通过SSL证书进行认证。登录认证后,服务器还会验证客户端是否有执行某个查询的操作权限。
  2. 在正式查询之前,服务器会检查查询缓存,如果能找到对应的查询,则不必进行查询解析,优化,执行等过程,直接返回缓存中的结果集。
  3. MySQL的解析器会根据查询语句,构造出一个解析树,主要用于根据语法规则来验证语句是否正确,比如SQL的关键字是否正确,关键字的顺序是否正确。而预处理器主要是进一步校验,比如表名,字段名是否正确等
  4. 查询优化器将解析树转化为查询计划,一般情况下,一条查询可以有很多种执行方式,最终返回相同的结果,优化器就是根据成本找到这其中最优的执行计划
  5. 执行计划调用查询执行引擎,而查询引擎通过一系列API接口查询到数据
  6. 得到数据之后,在返回给客户端的同时,会将数据存在查询缓存中

使用 MySQL

使用 DataGrip 链接 MySQL

folder

在 Egg.js 中使用 MySQL 数据库

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module.exports = () => {
return {
sequelize: {
dialect: 'mysql',
database: 'database-name',
host: '127.0.0.1',
port: '3306',
username: 'root',
password: 'my-secret-pw',
pool: {
max: 8, // 最大连接数
min: 0, // 最小连接数
idle: 10000, // connection释放前的最大空闲时间
},
timezone: '+08:00',
},
};
};

MySQL 索引

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。是针对表而建立的,它是由数据页面以外的索引页面组成,每个索引页中的行都含有逻辑指针,以便加速检索物理数据,创建索引的目的在于提高查询效率。

MyISAM

MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM 中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其 data 域的值,然后以 data 域的值为地址,读取相应数据记录。MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。

InnoDB

在 InnoDB 中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址。

创建使用索引的原则

1、索引尽量少,索引过多,影响写速度
2、建立索引尽量满足左匹配,索引只能命中最左边的范围查询,比如存在索引idx_a_b_c_d, 查询如select * from table where a=1 and b=2 and c>3 and d<4,则只能用到a,b,c
3、使用explain查看执行计划,需求所有的查询至少到达range级别
4、区分度不高的字段不建索引,比如性别,只有男和女,这种字段不需要建索引
5、表必须有主键索引,PRIMARY KEY (id)
6、建立索引时,把区分度高的字段放在前面

建表三范式

  1. 要求有主键,并且要求每一个字段原子性不可再分
  2. 第一范式基础上,要求所有非主键字段完全依赖主键,不能产生部分依赖
  3. 在第二范式基础上,所有非主键字段和主键字段之间不能产生传递依赖

建表规范

命名规范

  • 表名不使用复数名词
  • 库名、表名、字段名使用小写字母,下划线 “_” 分割
  • 库名、表名、字段名不超过 12 个字符
  • 表名不使用复数名词
  • 库名、表名、字段名见名知意, 尽量使用名词不是动词
  • 不使用数据库保留字比如:key,desc,delete,order……
  • 表的命名使用 “统一前缀_业务名称_表的作用” 模式,如:tb_plan, tb_task, tb_target

设计规范

  • 使用布尔值类型存储是/否类字段
  • 禁止在表中建立预留字段
  • 所有表和字段都需添加注释
  • 禁止在数据库存储图片、文件等二进制数据
  • 存储引擎选择 InnoDB,表字符集选择 utf8mb4
  • 将大字段拆分值其他表中
  • 字段小写命名,禁止出现大写
  • 尽可能把所有列定义为 NOT NULL,因为 NULL 在 MySQL 中得特殊处理、很难优化
  • 优先选择符合存储需要的最小数据类型
  • 对于非负整数,优先使用无符号整型存储(id)
  • 避免使用 TEXT、BLOB 数据类型,非用不可的情况,可以把 BLOB 和 TEXT 拆分到单独的拓展表中
  • 使用 TIMESTAMP 或 DATETIME 类型存储时间
    • TIMESTAMP(4BYTE)1970-01-01 00:00:01 - 2038-01-19 03:14:07
    • DATETIME(8BYTE)1000-01-01 00:00:00’ - 9999-12-31 23:59:59
  • 用 decimal 来存储金额字段,不要用 float 和 double,会出现数据精度丢失
  • 使用 INT UNSIGNED 存储 IP,IP 转数字函数 inet_aton()、数字转 IP 函数 inet_ntoa()
  • VARCHAR(N) 中的 N 表示字符数(不是字节数、比如 VARCHAR(N) 能存储 N 个汉字)、满足需求的情况下 N 越小越好、最大长度65535个字节
  • 对于定长的字符类型、比如密码 MD5 值等、建议用 char 类型,效率可以得到提升

最佳实践

  • Optimize Your Queries For the Query Cache
  • EXPLAIN Your SELECT Queries
  • LIMIT 1 When Getting a Unique Row
  • Index the Search Fields
  • Index and Use Same Column Types for Joins
  • Avoid SELECT *
  • Almost Always Have an id Field
  • Use ENUM over VARCHAR
  • Get Suggestions with PROCEDURE ANALYSE()
  • Use NOT NULL If You Can
  • Prepared Statements
  • Unbuffered Queries
  • Fixed-length(Static) Tables are Faster
  • Vertical Partitioning
  • Split the Big DELETE or INSERT Queries
  • Smaller Columns Are Faster
  • Choose the Right Storage Engine
  • Use an Object Relational Mapper
  • 在使用 InnoDB 存储引擎时,如果没有特别的需要,请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。
  • 禁止从开发环境、测试环境直连生产环境数据库

参考资料

MySQL 教程

数据库经验小结

21分钟MySQL基础入门

MySql–数据库设计三范式

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

Top 20+ MySQL Best Practices(20条MySQL最佳实践)

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