MySQL体系架构
连接池组件、管理服务和工具组件、SQL接口组件、查询分析器组件、优化器组件、缓冲组件、插件式存储引擎、物理文件；
1、连接层：主要完成一些类似于连接处理，授权认证及相关的方案；
2、服务层：主要完成大多数核心服务功能；
3、引擎层：负责MySQL中数据的存储和提取，服务器通过API与存储引擎进行通信；
注：储存引擎式基于表的，而不是数据库的；
MySQL存储引擎
InnoDB 和 MyISAM区别：
1、InnoDB支持主外键、事务；
2、InnoDB是行锁，操作时候只锁一行数据，适合高并发；MyISAM是表索；
3、InnoDB不仅缓存索引，还缓存真实数据；MyISAM只缓存索引；
4、InnoDB需要表空间大；
5、InnoDB关注事务，MyISAM关注性能（查）；
SQL优化
问：执行时间长，等待时间长
可能是SQL语句太次，索引失效，关联查询太多join，服务器调优及参数设置（缓冲池）
SQL执行顺序：
FROM <LEFT_TABLE>
ON <JOIN_CONDITION>
<JOIN_TYPR> JOIN <RIGHT_TABLE>
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
DISTINCT
ORDER BY
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5
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9
JOIN详解：
最后两个由于MySQL不支持FULL OUTER JOIN，所以用 UNION 连接，即1和2的语句进行UNION得到6，3和4的语句进行UNION得到7。
索引
索引：排好序的快速查找数据结构；
优点：提高数据检索的效率，降低数据排序的成本；
缺点：会降低更新表的速度；
单值索引：一个索引只包含单个列，一个表可以由多个单值索引；
唯一索引：索引列的值必须唯一，允许有空值；
复合索引：即一个索引包含多个列；
CREATE [UNIQUE] INDEX indexname ON tablename(columnname(length));
ALTER table tablename ADD [UNIQUE] INDEX indexname (columnname(length));
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2
索引结构：
BTree索引，Hash索引，full-text全文索引，R-Tree索引；
B+树与B树的不同在于：
（1）所有关键字存储在叶子节点，非叶子节点不存储真正的data
（2）为所有叶子节点增加了一个链指针
下图是BTree索引数据结构
索引性能分析：
Explain（执行计划）：
使用：EXPLAIN + sql语句；
作用：
1、表的读取顺序；
2、数据读取操作的操作类型；
3、哪些索引可以使用；
4、那些索引被实际使用；
5、表之间的引用；
6、每张表有多少行被优化器查询；
id
select 查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序；
有三种情况：
1、id相同，执行顺序由上至下；
2、id不同，如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，先被执行 ；
3、id有相同，有不同，相同的可以认为是一组，从上往下顺序执行；在所有组中，id值越大，优先级越高，先被执行；（table 列中的 derived 的意思是衍生，由 id 衍生的）
select_type
table
显示这一行数据是哪个表的；
type
性能高低从上到下的顺序；
possible_keys
显示可能应用在这张表中的索引，可以是多个；
查询涉及到的字段上若存在索引，则被列出，但不一定被使用；
key
实际使用到的索引，null代表没使用索引。
查询若使用覆盖索引，则该索引仅出现在key列表中；
key_len
表示索引中使用的字节数，越小越好，显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度。
ref
显示索引的哪一列被使用了，最好是常量；
rows
根据表统计信息及索引选用情况，大致估计出找到所需的记录所需要读取的行数；
extra
包含不适合在其他列展示的但重要的额外信息
usingwhere 使用where语句；
usingbuffer 使用缓冲池；
如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in：
所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。
Join连接索引分析
单表分析
例：select id from A where c1 = 1 and c2 > 1 order by v1 desc limit 1;
建立联合索引（c1,c2,v1），但explain时候发现 type 是range，extra中使用using filesort，这需要优化；
产生原因：按照BTree索引工作原理，先排序c1，如果c1相同，排序c2，c2相同在排序v1，当c2字段在联合索引中处于中间位置，因为c2 > 1条件是一个范围值（range），MySQL无法利用索引在对后面的v1部分进行索引。所以建立（c1，v1）解决这个问题。
双表分析
左连接加在右表的索引，右连接加在左表的索引；
Left Join 条件用于确定如何从右表搜索行，左边数据一定有，所以右边数据一定要建索引。
三表分析
建索引和双表的原理相同；
总结
尽可能减少Join语句的NestedLoop的循环总次数，永远用小结果集驱动大的结果集；
优先优化NestedLoop的内层循环；
保证Join语句中被驱动表上Join条件字段已经被索引；
索引失效
1、最好全值匹配；
2、最左前缀法则：如果索引了多列，查询从索引的最左前列开始，且不能跳过索引中的列；
3、不在索引列上做任何操作（计算，函数，类型转换），会导致索引时校而转向全表扫描；
4、存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列，即范围之后全失效；
5、尽量使用覆盖索引，只访问索引的查询（索引列和查询列一致），减少selec *；
6、MySQL在使用不等于的时候无法使用索引会导致全表扫描；
7、is null，is not null 也无法使用索引；
8、like 以通配符开头（’%aa‘）索引会失效，变成全表扫描；
9、字符串不加单引号，索引失效；
10、少用 or，用它来连接时候会索引失效
覆盖索引：建索引的列和要查询的列相同，例如索引列是c1，c2，select 查询的也是c1，c2；
定值是常量，范围之后必失效，最终看排序，一般order by 是给个范围；
group by 分组，分组之前必排序，顺序不对会有临时表产生；
永远小表驱动大表
in 和 exists 选择：
// 工作原理，先查B表数据，然后查A的 id
select * from A where id in (select id from B)
// 工作原理，先查A表的id，然后查B表的id
select * from A a where exists (select 1 from B b where a.id = b.id )
// 结论：当B表的数据小于A表时候用 in；当A表数据小时候用 exists
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Order By 排序
MySQL支持两种排序，index和fileSort，index效率高，它指MySQL扫描索引本身完成排序。
Order By满足两种情况使用index：
1、Order By 语句使用索引最左前列
2、使用where子句与Order By子句条件组合满足索引最左前列
如果不在索引列上，fileSort有两种算法，4.1版本之前双路排序，进行两次IO；之后单路排序，进行一次IO；
Order By时不要select *，只查询所需要的字段；当两种算法的数据超出sort_buffer的容量会创建tmp文件进行合并运算，导致多次IO，所以需要尝试提高sort_buffer_size 和
max_length_for_sort_ size。
为排序使用索引，MySQL能为排序与查询使用相同的索引
查询截取分析
1、观察，查看慢SQL情况；
2、开启查询日志，设置阀值；
3、explain 分析；
4、show profile 查看执行细节和生命周期情况
5、dba 进行参数调优
慢查询日志
响应时间超过long_query_tine的SQL，被记录到慢查询日志中。
// SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%' ; 查看是否开启，默认没开启
// set global slow_quary_log = 1; 开启，仅本数据库有效，重启MySQL之后失效。
// show variables like '%long_query_time%'; 查看当前多少秒算慢
// set global long_query_time = 3; 设置慢的阙值时间
// show global status like '%Slow_queries%'; 查看当前数据库有多少条慢SQL
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Show Profile
是MySQL提供可以用来分析当前会话中语句执行的资源情况，可以用于SQL的调优的测量。
默认关闭，并保存最近15次结果；
// set profiling = on ; 开启
// show profiles; 查看执行过的sql
// SHOW PROFILE cpu,block io FOR QUERY 87; 查看这个执行sql 的生命周期相关信息。
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converting HEAP to MyISAM 查询结果太大，内存不够用了往磁盘上搬；
Creating tmp table 创建临时表，拷贝数据到临时表，用完再删除；
Copying to tmp table on disk 把内存中临时表复制到磁盘，危险！
locked
全局查询日志
不可以在生产环境中开启这个功能。
// set global general_log = 1;
// set global log_output = 'TABLE';
// 此后，你所有编写的sql语句都会记录到mysql库中的general_log表；
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MySQL锁机制
分类可以分为读锁（共享锁）和写锁；表锁和行锁；
表锁：偏向MyISAM存储引擎，开销小，加锁快，并发度低；
加锁：lock table tablename read，tablename2 write；解锁：unlock tables;
查看哪些表被锁了 show open tables;
加读锁
加写锁
MyISAM在执行查询语句前，会自动给涉及的所有表加读锁，在执行增删改前，会自动给涉及的表加写锁。
1、对MyISAM表的操作（加读锁），不会阻塞其他进程对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求，只有当读锁释放后，才会执行其他进程的写操作。
2、对MyISAM表的操作（加写锁），会阻塞其他进程对同一表的读和写操作，只有当写锁释放后，才会执行其他进程的读写操作。
分析表锁定
show status likes ‘table%’;
Table_locks_immediate：产生表级锁定的次数；
Table_locks_waited：出现表级锁定争用而发生等待的次数，不能立即获取锁的次数，每等待一次锁值加1；
MyISAM的读写锁调度是写优先，所以不适合做写为主表的引擎。
行锁：偏向InnoDB存储引擎，开销大，会出现死锁，锁的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度高。
InnoDB与MyISAM最大不同是InnoDB支持事务，并且采用行级锁；
事务隔离级别：未提交读，已提交读，可重复度，可序列化。MySQL默认是可重复读。
无索引，行锁变表锁
当我们使用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但不存在的记录，叫做间隙；InnoDB也会对这个间隙加锁。
主从复制
复制的基本原理
slave会从master读取binlog来进行数据同步。
MySQL复制过程分为三步：
1、master将改变记录到二进制日志（binary log）；
2、slave将master的binary log events 拷贝到它的中继日志（relay log）；
3、slave重做中继日志的时间，将改变应用到自己的数据库中，MySQL复制是异步的且串行化；
每个slave只有一个master，只能有一个唯一的服务器ID，每个master可以有多个salve；
DML
DML（data manipulation language）数据操纵语言，比如SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE；
DDL
DDL（data definition language）数据库定义语言，CREATE、ALTER、DROP等；
DCL
DCL（Data Control Language）数据库控制语言，grant,deny,revoke等；
MyISAM使用B-Tree实现主键索引、唯一索引和非主键索引。
InnoDB中非主键索引使用的是B-Tree数据结构，而主键索引使用的是B+Tree。
二级索引
mysql中每个表都有一个聚簇索引（clustered index ），除此之外的表上的每个非聚簇索引都是二级索引，又叫辅助索引（secondary indexes）。
以InnoDB来说，每个InnoDB表具有一个特殊的索引称为聚集索引。如果您的表上定义有主键，该主键索引是聚集索引。如果你不定义为您的表的主键时，MySQL取第一个唯一索引（unique）而且只含非空列（NOT NULL）作为主键，InnoDB使用它作为聚集索引。如果没有这样的列，InnoDB就自己产生一个这样的ID值，它有六个字节，而且是隐藏的，使其作为聚簇索引。
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