MySQL知识点总结

数据库表设计三范式：
1、字段原子性，字段不可再分割。
2、消除对主键的部分依赖，某个字段依赖复合主键中的一部分。
3、消除对主键的传递依赖，不能通过其他字段间接依赖于主键。
比如任课老师取决于是什么课，而是什么课又取决于主键id，可以拆分为日程表和任课老师表。

MySQL语句的执行顺序：开始->FROM子句->WHERE子句->GROUP BY子句->HAVING子句->SELECT子句->ORDER BY子句->LIMIT子句->最终结果
参考：Mysql的那些事儿(部分涉及数据库知识总结)-阿里云开发者社区

字段尽量定义为not null。
金额时，尽量使用整数，以免精度损失。

REPLACE INTO 会先删除，再插入。
INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 更新插入。

聚簇索引 vs 非聚簇索引
聚簇索引的顺序就是数据的物理存储顺序，而非聚簇索引的索引顺序与数据物理排列顺序无关。也就是指索引和数据存放在了一起。（参考：聚簇索引和非聚簇索引的区别_junli_chen的博客-CSDN博客_聚簇索引和非聚簇索引的区别）
聚簇索引的叶子节点存放的是主键值和数据行，支持覆盖索引；二级索引的叶子节点存放的是主键值或指向数据行的指针。
故一张表只能有一个聚簇索引。辅助索引的存在不影响聚簇索引中数据的组织，所以一张表可以有多个辅助索引。
参考：聚簇索引和非聚簇索引_向程序猿进化的博客-CSDN博客_聚簇索引和非聚簇索引
建议使用自增主键，不然影响插入性能，涉及到索引数据移动。
主键不建议修改，会涉及得到索引数据移动。

索引（B+树）
全文索引：搜索时使用，类似es。
普通索引：对关键字没有限制。
唯一索引：要求记录提供的关键字不能重复，可以为null。
主键索引：要求关键字唯一且不为null。
    可以作为外键约束，唯一索引不可以。
       （外键可以为空，外键中列的数目必须和主表的主键中列的数目相同。
       外键中列的数据类型必须和主表主键中对应列的数据类型相同。）
    一张表只能有一个主键索引，而唯一索引未必。
    主键索引是聚簇索引。

索引使用场景：
where、order by、join、
不要用select *，增加索引覆盖的几率。

联合索引
参考：转: SQL中的where条件，在数据库中提取与应用浅析 - 春困秋乏夏打盹 - 博客园

索引使用的语法细节：
1、字段要独立出现。
2、like查询不能以通配符开头。
3、!=、<>、NOT IN、NOT EXIST不使用索引。
4、or的两边条件都要有索引可用。
5、复合索引适用于组合查询。状态值不容易使用到索引。

B（balance）树：B树每个节点都存储数据，所有节点组成这棵树。最好时间复杂度o(1)。
B+树：1、B+树只有叶子节点存储数据，叶节点两两相连，索引有顺序，增加了区间访问性，支持区间范围查询。B树需要中序遍历。
2、由于内节点无 data 域，每页有更多的索引，磁盘IO次数降低了。
时间复杂度固定o(logn)。
参考：一文彻底搞懂MySQL基础：B树和B+树的区别_公众号：码农富哥的博客-CSDN博客_b树和b+树有什么区别

MySQL使用B+树，mongodb、es等使用B树
1、mongodb是文档型，相对于关系型，区间遍历少了。
2、非叶子节点存储数据，单条查询性能提高了。
3、缺少了叶子节点的关联关系，构建索引简单了，使得写的性能提高了。
为什么不使用二叉树红黑树索引？
数据量大时，树的高度太高，磁盘io代价高。二叉树树的高度不均衡，不能自平衡。
为什么不使用哈希索引？
1、适用于等值查询。
2、不适用于区间范围查询以及排序等。
3、全文索引也不支持。
4、没有顺序，大大提升磁盘IO次数。
5、非唯一索引，有大量重复键值时，存在哈希碰撞，效率会很低。

缓存SELECT语句的查询结果：
0：不开启
1：开启，默认缓存所有，需要在SQL语句中增加select sql-no-cache提示来放弃缓存
2：开启，默认都不缓存，需要在SQL语句中增加select sql-cache来主动缓存（常用）

分区算法：
哈希取余，对hash值取余。
range算法，less than分区。
list算法，枚举分区。

分库（1T）分表分区（1kw左右）
分区带来了查询性能的提升，但是写的性能没有变化。
分表的问题
   唯一ID问题
   选择拆分维度
       比如订单表，有订单ID、用户ID、商户ID，如果按照用户ID拆分，如何按照商户ID去查询呢。
       可以做一张商户ID和用户ID的映射表，但是映射表同样有分表的问题，并且有数据同步数据一致性的问题。可以监听binlog同步到映射表。
       或者将2个维度合并为一个维度做拆分，前几位是用户ID，后几位是商户ID。
   JOIN查询不能使用了
       拆成多个单表查询，本地做JOIN。
       宽表，重写轻读，做一张join的表，定时同步。还可以使用es。
分库额外又引入了事务的问题，需要引入分布式事务解决。
参考：分库分表分区需要考虑的问题及方案 - 南哥的天下 - 博客园

主从部署时，如何做到读写分离？
使用Spring AOP，调用DAO接口时根据接口方法命名规范（增addXXX/createXXX、删deleteXX/removeXXX、改updateXXXX、查selectXX/findXXX/getXX/queryXXX）动态地选择数据源（写数据源对应连接master而读数据源对应连接slave），那么就可以做到读写分离了。

PrepareStatement接口继承自Statement接口。
PrepareStatement使用占位符，预编译，效率更高。
PrepareStatement能够防止SQL注入，安全性更好。
PrepareStatement可读性可维护性更好。

全文参考：超，超，超级全面的MySQL优化面试解析！！！（转自大神）_冬子一定要努力的博客-CSDN博客_神key一般不易过期

插入100条数据，然后又删除后面的90条数据，重启mysql，如果是innodb，自增ID会从11开始，如果是MyISAM，自增ID从101开始，因为innodb的自增ID在内存中。

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