mysql必背，正确的创建索引是提高性能的基础。
插拔式的存储引擎
1，插拔式的插件方式
2，存储引擎是指定在表之上的，即一个库中的每一个表都可以指定专用的存储引擎。
3，不管表采用什么样的存储引擎，都会在数据区，产生对应的一个frm文件（表结构定义描述文件）
CSV存储引擎
数据存储以CSV文件
特点：
不能定义没有索引、列定义必须为NOT NULL、不能设置自增列
–>不适用大表或者数据的在线处理 CSV数据的存储用,隔开，可直接编辑CSV文件进行数据的编排
–>数据安全性低
注：编辑之后，要生效使用flush table XXX 命令
应用场景： 数据的快速导出导入 表格直接转换成CSV
Archive存储引擎
压缩协议进行数据的存储
数据存储为ARZ文件格式
特点：
只支持insert和select两种操作
只允许自增ID列建立索引
行级锁
不支持事务
数据占用磁盘少
应用场景：
日志系统
大量的设备数据采集
Memory存储引擎
数据都是存储在内存中，IO效率要比其他引擎高很多
服务重启数据丢失，内存数据表默认只有16M
特点：
支持hash索引，B tree索引，默认hash（查找复杂度0(1)）
字段长度都是固定长度varchar(32)=char(32)
不支持大数据存储类型字段如 blog，text
表级锁
应用场景：
等值查找热度较高数据
查询结果内存中的计算，大多数都是采用这种存储引擎
作为临时表存储需计算的数据
myisam存储引擎
Mysql5.5版本之前的默认存储引擎
较多的系统表也还是使用这个存储引擎
系统临时表也会用到Myisam存储引擎
特点：
a，select count(*) from table 无需进行数据的扫描
b，数据（MYD）和索引（MYI）分开存储
c，表级锁
d，不支持事务
innodb存储引擎
Mysql5.5及以后版本的默认存储引擎
Key Advantages：
Its DML operations follow the ACID model [事务ACID]
Row-level locking[行级锁]
InnoDB tables arrange your data on disk to optimize queries based on primary keys[聚集索引（主键索引）方式进行数据存储]
To maintain data integrity, InnoDB supports FOREIGN KEY constraints[支持外键关系保证数据完整性]
对比
mysql体系结构
Client Connectors 接入方 支持协议很多
Management Serveices & Utilities 系统管理和控制工具，mysqldump、 mysql复制集群、分区管理等
Connection Pool 连接池：管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求
SQL Interface SQL接口：接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果
Parser 解析器，SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。解析器是由Lex和YACC实现的
Optimizer 查询优化器，SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化
Cache和Buffer（高速缓存区） 查询缓存，如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据
pluggable storage Engines 插件式存储引擎。存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统
file system 文件系统，数据、日志（redo，undo）、索引、错误日志、查询记录、慢查询等
MySQL查询优化详解
1，mysql 客户端/服务端通信
2，查询缓存
3，查询优化处理
4，查询执行引擎
5，返回客户端
1，mysql 客户端/服务端通信
Mysql客户端与服务端的通信方式是“半双工”；
全双工：双向通信，发送同时也可以接收
半双工：双向通信，同时只能接收或者是发送，无法同时做操作
单工：只能单一方向传送
半双工通信：
在任何一个时刻，要么是有服务器向客户端发送数据，要么是客户端向服务端发送数据，这两个动作不能同时发生。所以我们无法也无需将一个消息切成小块进行传输
特点和限制：
客户端一旦开始发送消息，另一端要接收完整个消息才能响应。
客户端一旦开始接收数据没法停下来发送指令。
mysql 客户端/服务端通信-查询状态
对于一个mysql连接，或者说一个线程，时刻都有一个状态来标识这个连接正在做什么
查看命令 show full processlist / show processlist
Sleep 线程正在等待客户端发送数据
Query 连接线程正在执行查询
Locked 线程正在等待表锁的释放
Sorting result 线程正在对结果进行排序
Sending data 向请求端返回数据
可通过kill {id}的方式进行连接的杀掉
查询缓存
工作原理：
缓存SELECT操作的结果集和SQL语句；
新的SELECT语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集；
判断标准：
与缓存的SQL语句，是否完全一样，区分大小写 (简单认为存储了一个key-value结构，key为sql，value为sql查询结果集)
query_cache_type
值：0 -– 不启用查询缓存，默认值；
值：1 -– 启用查询缓存，只要符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集都可以缓存起来，供其他客户端使用，加上 SQL_NO_CACHE将不缓存
值：2 -– 启用查询缓存，只要查询语句中添加了参数：SQL_CACHE，且符合查询缓存的要求，客户端的查询语句和记录集，则可以缓存起来，供其他客户端使用
query_cache_size
允许设置query_cache_size的值最小为40K，默认1M，推荐设置 为：64M/128M；
query_cache_limit
限制查询缓存区最大能缓存的查询记录集，默认设置为1M show status like ‘Qcache%’ 命令可查看缓存情况
不会缓存的情况：
1.当查询语句中有一些不确定的数据时，则不会被缓存。如包含函数NOW()，CURRENT_DATE()等类似的函数，或者用户自定义的函数，存储函数，用户变量等都不会被缓存
2.当查询的结果大于query_cache_limit设置的值时，结果不会被缓存
3.对于InnoDB引擎来说，当一个语句在事务中修改了某个表，那么在这个事务提交之前，所有与这个表相关的查询都无法被缓存。因此长时间执行事务，会大大降低缓存命中率
4，查询的表是系统表
5，查询语句不涉及到表
为什么mysql默认关闭了缓存开启？？
1.在查询之前必须先检查是否命中缓存,浪费计算资源
2.如果这个查询可以被缓存，那么执行完成后，MySQL发现查询缓存中没有这个查询，则会将结果存入查询缓存，这会带来额外的系统消耗
3.针对表进行写入或更新数据时，将对应表的所有缓存都设置失效。
4.如果查询缓存很大或者碎片很多时，这个操作可能带来很大的系统消耗
查询缓存的应用场景：
以读为主的业务，数据生成之后就不常改变的业务
比如门户类、新闻类、报表类、论坛类等
查询优化的处理
查询优化处理的三个阶段：
- 解析sql
通过lex词法分析,yacc语法分析将sql语句解析成解析树https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/
- 预处理阶段
根据mysql的语法的规则进一步检查解析树的合法性，如：检查数据的表和列是否存在，解析名字和别名的设置。还会进行权限的验证
- 查询优化器
优化器的主要作用就是找到最优的执行计划
查询优化器如何找到最优查询计划
使用等价变化规则
5 = 5 and a > 5 改写成 a > 5
a < b and a = 5 改写成 b > 5 and a = 5
基于联合索引，调整条件位置等
- 优化count 、min、max等函数
min函数只需找索引最左边
max函数只需找索引最右边
myisam引擎count(*)
• 覆盖索引扫描
• 子查询优化
• 提前终止查询
用了limit关键字或者使用不存在的条件
• IN的优化
先进性排序，再采用二分查找的方式
… Mysql的查询优化器是基于成本计算的原则。他会尝试各种执行计划。
数据抽样的方式进行试验（随机的读取一个4K的数据块进行分析）
使用explain sql \G查看优化情况，优化执行的规则如下：
select查询的序列号，标识执行的顺序
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，越先被执行
3、id相同又不同即两种情况同时存在，id如果相同，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，越先执行
参数解释：
查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等
SIMPLE：简单的select查询，查询中不包含子查询或者union
PRIMARY：查询中包含子部分，最外层查询则被标记为primary SUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY表示在select 或 where列表中包含了子查询
MATERIALIZED表示where 后面in条件的子查询
UNION：若第二个select出现在union之后，则被标记为union；
UNION RESULT：从union表获取结果的select
查询涉及到的表table
直接显示表名或者表的别名
<unionM,N> 由ID为M,N 查询union产生的结果