MySQL安装指南 & MySQL常见问题及优化
[TOC]
MySQL解压版安装
Windows
# 解压到想安装的地方,添加bin目录到path
# 安装目录新建my.ini,内容见下文
# 管理员CMD,cd到bin目录
# 初始化
mysqld --initialize
# 安装
mysqld install
# 启动
net start mysql
# 登录,密码在data目录*.err文件,搜索Password后面那个乱码即是密码
mysql -uroot -p
# 修改密码
set password for root@localhost = password('123');
# 卸载方法
net stop mysql
sc delete mysql
# 手动删除文件夹
my.ini
[client]
# 客户端编码
default-character-set = utf8
# 端口
port = 3306
[mysql]
# 数据传输编码
default-character-set = utf8
[mysqld]
port = 3306
# 安装目录,根据自己实际情况指定
basedir = D:/App/mysql Server 5.7/
# 数据目录,mysql所有数据文件保存目录
datadir = D:/App/mysql Server 5.7/Data
# 服务端编码
character-set-server = utf8
# 默认存储引擎
default-storage-engine = INNODB
# 严格模式,遵循SQL语言标准
sql-mode = "STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION"
# 最大连接数
max_connections = 151
Linux
#安装
sudo apt install mysql-server
#登录,5.7用户名密码在/etc/mysql/debian.cnf
mysql -uroot -p
#修改root密码
use mysql;
update user set authentication_string=PASSWORD("123") where user='root';
update user set plugin="mysql_native_password";
flush privileges;
#卸载
sudo apt purge mysql-*
/etc/mysql/my.cnf
# 修改默认编码,防止中文乱码
[client]
default-character-set=utf8
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
character-set-server=utf8
常见问题
1:char、varchar的区别是什么?
varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。
2: TRUNCATE和DELETE的区别是什么?
DELETE命令从一个表中删除某一行,或多行,TRUNCATE命令永久地从表中删除每一行。
3:什么是触发器,mysql中都有哪些触发器?
触发器是指一段代码,当触发某个事件时,自动执行这些代码。在mysql数据库中有如下六种触发器:
1、Before Insert
2、After Insert
3、Before Update
4、After Update
5、Before Delete
6、After Delete
4:FLOAT和DOUBLE的区别是什么?
FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数,并在内存中占4字节。
DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数,并在内存中占8字节。
5:下面mysql数据类型表达的意义(int(0)、char(16)、varchar(16)、datetime、text)
int(0)表示数据是INT类型,长度是0
char(16)表示固定长度字符串,长度为16
varchar(16)表示可变长度字符串,长度为16
datetime表示时间类型
text表示字符串类型,能存储大字符串,最多存储65535字节数据
6:MySQL常用表引擎
InnoDB、MyISAM、Memory
7:InnoDB和MyISAM的区别
1、InnoDB支持事务,MyISAM不支持;
2、InnoDB数据存储在共享表空间,MyISAM数据存储在文件中;
3、InnoDB支持行级锁,MyISAM只支持表锁;
4、InnoDB支持崩溃后的恢复,MyISAM不支持;
5、InnoDB支持外键,MyISAM不支持;
6、InnoDB不支持全文索引,MyISAM支持全文索引;
8:Innodb引擎的特性
1、插入缓冲(insert buffer)
2、二次写(double write)
3、自适应哈希索引(ahi)
4、预读(read ahead)
9:varchar和text的区别
1、varchar可指定字符数,text不能指定,内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节(n<=255)或2个字节(n>255),text是实际字符数+2个字节。
2、text类型不能有默认值。
3、varchar可直接创建索引,text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下,text的索引几乎不起作用。
4、查询text需要创建临时表。
10:varchar(50)中50的含义
最多存放50个字符,varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样,但后者在排序时会消耗更多内存,因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)。
11:int(20)中20的含义
是指显示字符的长度,不影响内部存储,只是当定义了ZEROFILL时,前面补多少个 0
12:MySQL中索引、主键、唯一索引、联合索引的区别,对数据库的性能有什么影响?
一个表只能有一个主键索引,但是可以有多个唯一索引。
1、主键索引一定是唯一索引,唯一索引不是主键索引。
2、主键可以与外键构成参照完整性约束,防止数据不一致。
3、联合索引:将多个列组合在一起创建索引,可以覆盖多个列。(也叫复合索引,组合索引)
4、外键索引:只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引,保证数据的一致性、完整性、和实现级联操作(基本不用)。
5、全文索引:mysql自带的全文索引只能用于MyISAM,并且只能对英文进行全文检索 (基本不用)
13:创建MySQL联合索引应该注意什么?
需遵循前缀原则
14:列值为NULL时,查询是否会用到索引?
在mysql里NULL值的列也是走索引的。当然,如果计划对列进行索引,就要尽量避免把它设置为可空,mysql难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。
15:以下语句是否会应用索引:SELECT FROM users WHERE YEAR(adddate) < 2019;*
不会,因为只要列涉及到运算,mysql就不会使用索引。
16:MyISAM索引实现?
MyISAM存储引擎使用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的索引方式也叫做非聚簇索引的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚簇索引区分。
17:MyISAM索引与InnoDB索引的区别?
1、InnoDB索引是聚簇索引,MyISAM索引是非聚簇索引。
2、InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据,因此主键索引非常高效。
3、MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址,需要再寻址一次才能得到数据。
4、InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据,因此查询时做到覆盖索引会非常高效。
18:MySQL的常用关联查询语句有哪些?
1、交叉连接(CROSS JOIN)
2、内连接(INNER JOIN)
3、外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)
4、联合查询(UNION与UNION ALL)
5、全连接(FULL JOIN)
6、交叉连接(CROSS JOIN)
内连接(INNER JOIN)
1、等值连接:ON A.id=B.id
2、不等值连接:ON A.id > B.id
3、自连接:SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid
外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)
1、左外连接:LEFT OUTER JOIN, 以左表为主,先查询出左表,按照ON后的关联条件匹配右表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成LEFT JOIN
2、右外连接:RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主,先查询出右表,按照ON后的关联条件匹配左表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成RIGHT JOIN
联合查询(UNION与UNION ALL)
1、就是把多个结果集集中在一起,UNION前的结果为基准,需要注意的是联合查询的列数要相等,相同的记录行会合并
2、如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行
3、效率 UNION 高于 UNION ALL
全连接(FULL JOIN)
1、mysql不支持全连接
2、可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用
嵌套查询
用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握
19:UNION与UNION ALL的区别?
1、如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行
2、效率 UNION 高于 UNION ALL
20:如何查找查询速度慢的原因
记录慢查询日志,分析查询日志,不要直接打开慢查询日志进行分析,这样比较浪费时间和精力,可以使用pt-query-digest工具进行分析
使用show profile
使用show status
show status会返回一些计数器,show global status会查看所有服务器级别的所有计数
有时根据这些计数,可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多
show processlist
观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征
最常问的mysql面试题五——每个开发人员都应该知道
使用explain
分析单条SQL语句
MySQL优化
SQL语句优化的一些方法
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、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,如:
3、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4、应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:
5、in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:
6、下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率,可以考虑全文检索。
7、 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:
8、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:
9、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:
10、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。
查询优化的一些方法
优化查询过程中的数据访问
1、访问数据太多导致查询性能下降
2、确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能是太多行或列
3、确认mysql服务器是否在分析大量不必要的数据行
4、避免犯如下SQL语句错误
5、查询不需要的数据。解决办法:使用limit解决
6、多表关联返回全部列。解决办法:指定列名
7、总是返回全部列。解决办法:避免使用SELECT *
8、重复查询相同的数据。解决办法:可以缓存数据,下次直接读取缓存
9、是否在扫描额外的记录。解决办法:
10、使用explain进行分析,如果发现查询需要扫描大量的数据,但只返回少数的行,可以通过如下技巧去优化:
11、使用索引覆盖扫描,把所有的列都放到索引中,这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。
12、改变数据库和表的结构,修改数据表范式
13、重写SQL语句,让优化器可以以更优的方式执行查询。
优化长难的查询语句
1、一个复杂查询还是多个简单查询
2、mysql内部每秒能扫描内存中上百万行数据,相比之下,响应数据给客户端就要慢得多
3、使用尽可能小的查询是好的,但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
4、切分查询
5、将一个大的查询分为多个小的相同的查询
6、一次性删除1000万的数据要比一次删除1万,暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
7、分解关联查询,让缓存的效率更高。
8、执行单个查询可以减少锁的竞争。
9、在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。
10、查询效率会有大幅提升。
11、较少冗余记录的查询。
优化特定类型的查询语句
1、count(*)会忽略所有的列,直接统计所有列数,不要使用count(列名)
2、MyISAM中,没有任何where条件的count(*)非常快。
3、当有where条件时,MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。
4、可以使用explain查询近似值,用近似值替代count(*)
5、增加汇总表
6、使用缓存
优化关联查询
1、确定ON或者USING子句中是否有索引。
2、确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列,这样mysql才有可能使用索引。
优化子查询
1、用关联查询替代
2、优化GROUP BY和DISTINCT
3、这两种查询据可以使用索引来优化,是最有效的优化方法
4、关联查询中,使用标识列分组的效率更高
5、如果不需要ORDER BY,进行GROUP BY时加ORDER BY NULL,mysql不会再进行文件排序。
6、WITH ROLLUP超级聚合,可以挪到应用程序处理
优化LIMIT分页
1、LIMIT偏移量大的时候,查询效率较低
2、可以记录上次查询的最大ID,下次查询时直接根据该ID来查询
优化UNION查询
UNION ALL的效率高于UNION
优化WHERE子句