mysql基础 新手必须掌握 附上进阶知识和注意事项

1. 数据类型：

   • INT：整数类型。
   • VARCHAR：可变长度字符串。
   • TEXT：用于存储大量文本。
   • DATE：日期类型。
   • DATETIME：日期和时间类型。
   • FLOAT 和 DOUBLE：浮点数类型。
   • DECIMAL：用于存储精确的小数。

2. 索引：

   • 索引可以提高查询效率，但会降低插入和更新的速度。
   • 可以使用 CREATE INDEX 语句创建索引。
   • 可以使用 ALTER TABLE 添加或删除索引。

3. 查询优化：

   • 使用 EXPLAIN 关键字来分析查询语句的执行计划。
   • 避免在 WHERE 子句中使用函数，因为这可能导致索引失效。
   • 使用 JOIN 而不是子查询来优化关联查询。

4. 备份与恢复：

   • 可以使用 mysqldump 工具进行数据库备份。
   • 可以使用 mysql 命令行工具恢复备份。

5. 权限管理：

   • 使用 GRANT 和 REVOKE 语句来管理用户权限。
   • 可以使用 FLUSH PRIVILEGES 来重新载入权限表。

6. 字符集和校对规则：

   • 可以设置数据库、表和列的字符集和校对规则。
   • 常用的字符集包括 utf8 和 utf8mb4。

7. 视图：

   • 视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化表。
   • 可以使用 CREATE VIEW 创建视图。

8. 触发器：

   • 触发器是一种特殊的存储过程，它会在插入、更新或删除操作之前或之后自动执行。
   • 可以使用 CREATE TRIGGER 创建触发器。

9. 分区：

   • 分区可以将大型表和索引分割成更小、更易管理的部分。
   • 可以使用 PARTITION BY 子句来创建分区表,

1. 连接到MySQL服务器

首先，你需要使用MySQL客户端工具连接到MySQL服务器。如果你使用的是命令行，可以使用以下命令：

mysql -u username -p

这里的 username 是你的MySQL用户名。输入该命令后，系统会提示你输入密码。

2. 创建数据库

连接到MySQL服务器后，你可以使用 CREATE DATABASE 语句来创建一个新的数据库。例如，如果你想创建一个名为 mydatabase 的数据库，可以使用以下命令：

CREATE DATABASE mydatabase;

3. 选择数据库

创建数据库后，你需要选择（或称为“使用”）这个数据库，以便在其中创建表和执行其他操作。使用以下命令：

USE mydatabase;

4. 创建表

在数据库中，你可以创建表来存储数据。例如，创建一个名为 users 的表，包含 id、name 和 email 字段：

CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(100) NOT NULL
);

5. 查看数据库和表

你可以使用以下命令来查看所有数据库：

SHOW DATABASES;

以及查看当前数据库中的所有表：

SHOW TABLES;

6. 插入数据

向 users 表中插入数据：

INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John Doe', '[email protected]');

7. 查询数据

从 users 表中查询数据：

SELECT * FROM users;

8. 更新数据

更新 users 表中的数据：

UPDATE users SET email = '[email protected]' WHERE id = 1;

9. 删除数据

从 users 表中删除数据：

DELETE FROM users WHERE id = 1;

10. 删除数据库

如果你想要删除数据库，可以使用以下命令：

DROP DATABASE mydatabase;

注意： DROP DATABASE 是一个危险的操作，它会删除数据库及其包含的所有数据。

还有一些mysql进阶知识

1. 索引优化

• 索引底层原理：MySQL的索引通常是基于B+树构建的，数据和索引是一起存储的，这称为Index organized（数据即索引，索引即数据）。索引可以加快检索速度，但会增加维护索引树的工作，增大表空间，同时影响表的插入和修改性能。
• 索引的运用：包括全值精准匹配、匹配左边的列、匹配列前缀、匹配范围值、排序、分组、覆盖索引等操作。
• 索引优化实践：在生产实践中，应考虑所有查询方式后创建合适的联合索引，而不是为每个字段单独创建二级索引。范围查询的字段应放在索引的最后，因为它们会破坏索引的有序性。
• 索引覆盖：查询的列如果都在索引中，就不需要回表查询，这称为覆盖索引，可以提高查询效率。
• 索引合并：MySQL可以对多个索引进行条件扫描，然后将结果进行合并，这称为索引合并。
• 索引下推：MySQL 5.6引入的特性，可以在存储引擎层面进行部分WHERE条件的过滤，减少回表次数，提高查询效率。

2. 存储引擎选择

• InnoDB和MyISAM对比：InnoDB支持事务、行级锁，适合需要事务支持和高并发的场景；MyISAM不支持事务和外键，查询速度快，适合读密集型应用。
• Memory存储引擎：利用内存创建表，访问速度快，但数据容易丢失，适用于缓存场景。

3. 查询缓存

• 查询缓存的使用：MySQL提供的内部内存缓存系统，用于缓存SELECT语句结果。但数据表的数据发生变化时，缓存会失效。

4. 架构优化

• 分布式部署：对于高并发场景，使用分布式架构提高系统性能和扩展性。
• 读写分离：通过主从复制和读写分离减轻主数据库服务器的压力。

5. SQL分析与优化

• 慢查询优化：通过开启慢日志和分析慢日志来优化SQL性能。
• EXPLAIN执行计划：使用EXPLAIN关键字分析查询语句的执行计划，优化查询效率。

6. 表结构设计

• 字段优化：合理选择数据类型，避免过多列，使用适当的范式，垂直分割等。
• 表分区：对于数据量过大的表，可以通过水平分表和分区表来优化查询性能。

7. 事务和锁机制优化

• 减少锁竞争：尽量使用行锁而非表锁，减少锁范围，减少事务执行时间。

8. 高级查询优化

• 查询重写：通过重构SQL查询来提高效率，包括消除不必要的子查询、简化复杂的连接操作和优化WHERE子句中的条件。
• 执行计划分析：使用MySQL提供的工具来检查查询执行计划，识别瓶颈、非最优连接方法或缺失的索引。

使用mysql注意项

1. 安全性

• 权限管理：仅授予用户所需的最小权限，避免使用root账户进行日常操作。
• 密码策略：使用强密码，并定期更换。
• 数据加密：对敏感数据进行加密存储，使用SSL连接来保护数据传输。
• 定期备份：确保定期备份数据，并验证备份的完整性和可恢复性。

2. 性能优化

• 索引使用：合理使用索引以加速查询，但避免过度索引，这会增加写操作的负担。
• 查询优化：优化慢查询，使用EXPLAIN分析查询性能。
• 硬件资源：根据数据库的工作负载合理分配CPU、内存和存储资源。
• 配置调整：根据实际工作负载调整配置参数，如InnoDB缓冲池大小。

3. 数据一致性和完整性

• 事务管理：在需要保证数据一致性的操作中使用事务。
• 外键约束：使用外键来维护数据的引用完整性。
• 数据类型选择：为列选择合适的数据类型，以避免不必要的空间浪费和性能问题。

4. 数据库设计

• 规范化：设计数据库时遵循数据库规范化原则，以减少数据冗余。
• 反规范化：在某些情况下，为了性能考虑，可以适当进行反规范化。
• 表分区：对于大型表，使用分区来提高管理和查询效率。

5. 监控和日志

• 监控：使用工具监控数据库性能，如慢查询日志、错误日志和性能模式。
• 日志管理：合理配置日志，如错误日志、二进制日志和慢查询日志，以便问题追踪和性能分析。

6. 版本控制

• 升级计划：定期更新MySQL到最新稳定版本，以获得性能改进和安全修复。
• 兼容性测试：在升级前进行彻底的测试，确保新版本与现有应用的兼容性。

7. 高可用性和灾难恢复

• 主从复制：设置主从复制来提高数据的可用性和容错能力。
• 故障转移：实现故障转移机制，以便在主数据库不可用时自动切换到备用数据库。
• 多数据中心：在多个数据中心部署数据库，以提高数据的持久性和可用性。

8. SQL编写习惯

• **避免SELECT ***：在查询时指定需要的列，而不是使用SELECT *。
• 避免复杂的JOIN：在可能的情况下，简化JOIN操作，尤其是在大数据集上。
• 使用参数化查询：防止SQL注入攻击。

9. 资源隔离

• 隔离级别：根据应用需求设置适当的事务隔离级别，以避免脏读、不可重复读和幻读。

10. 文档和规范

• 文档化：保持数据库结构和操作的文档化，以便团队成员理解和维护。
• 遵循规范：制定并遵循数据库开发和操作的规范。