MySQL的优点

MySQL 主要具有下面这些优点：

成熟稳定，功能完善。
开源免费。
文档丰富，既有详细的官方文档，又有非常多优质文章可供参考学习。
开箱即用，操作简单，维护成本低。
兼容性好，支持常见的操作系统，支持多种开发语言。
社区活跃，生态完善。
事务支持优秀， InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ 并不会有任何性能损失，并且，InnoDB 实现的 REPEATABLE-READ 隔离级别其实是可以解决幻读问题发生的。
支持分库分表、读写分离、高可用。

视图

视图就是将一条sql语句封装起来，之后使用sql时，只需要查询试图即可，视图不保存数据。
-- 定义一个视图
create view view_admin as select * from admin
-- 使用视图
select * from view_admin
-- 删除视图
drop view view_admin

MySQL的存储过程与函数

存储过程就是一组预定义的 SQL语句结合，存储在数据库中并分配一个名称，可以在需要时进行调用；函数是一段预定义的SQL代码，用于执行特定的计算或操作，并返回结果。函数类似于存储过程，但是函数通常返回一个值，而存储过程可以执行多个操作不一定返回结果。两者的区别是函数一般接收参数并返回值，用于计算、转换和处理数据。而存储过程一般执行一系列的操作和业务逻辑，通常用于处理复杂的业务逻辑，管理事务或执行批处理操作。

触发器

触发器是一种特殊的存储过程，不需要用户直接进行调用，会在用户对表进行增删改操作之前或之后自动触发，

MySQL的基本架构

MySQL的基本架构主要有以下几层：

连接层：负责接收客户端的连接请求，可以进行认证（验证账号密码）

服务层：接收sql，语言解析，优化，缓存

引擎层：引擎层是真正落实实现的具体方式，不同的存储引擎特点不同

物理文件存储层：使用各种文件用来存储数据，以及各种日志文件

MySQL基本架构的核心组件：

连接器： 身份认证和权限相关(登录 MySQL 的时候)。

查询缓存： 执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。

解析器： 没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。

优化器： 按照 MySQL 认为最优的方案去执行。

执行器： 执行语句，然后从存储引擎返回数据。执行语句之前会先判断是否有权限，如果没有权限的话，就会报错。

插件式存储引擎：主要负责数据的存储和读取，采用的是插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多种存储引擎。

MySQL的引擎

MySQL的默认存储引擎是InnoDB，并且所有的存储引擎中只有InnoDB是事务性存储引擎。

InnoDB

优点： InnoDB是事务型存储引擎，它支持ACID特性，支持行级锁（一个事务对某行数据操作时，只会锁定某一行数据，不锁定其他行，效率高），提供了更好的MVCC机制，支持外键约束，支持缓存，支持全文索引。

缺点： 相较于MyISAM，InnoDB的存储和管理需要更多的内存和磁盘空间，同时也对CPU的要求较高。

MyISAM

优点： MyISAM简单易于管理，支持表锁（进行dml操作时会锁定整张表），主要用户查询多，增删改较少的场景。支持全文索引，存储表的总行数。

缺点： MyISAM不支持事务和行级锁，不支持主外键

总结

InnoDB 支持行级别的锁粒度，MyISAM 不支持，只支持表级别的锁粒度。
MyISAM 不提供事务支持。InnoDB 提供事务支持，实现了 SQL 标准定义了四个隔离级别。
MyISAM 不支持外键，而 InnoDB 支持。
MyISAM 不支持 MVCC，而 InnoDB 支持。
虽然 MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是两者的实现方式不太一样。
MyISAM 不支持数据库异常崩溃后的安全恢复，而 InnoDB 支持。
InnoDB 的性能比 MyISAM 更强大。

索引

什么是索引？

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。

索引的作用就相当于书的目录。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。

索引的优缺点

优点：

使用索引可以大大加快数据的检索速度（大大减少检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。
过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

缺点：

创建索引和维护索引需要耗费许多时间。当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。
索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。

大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。

索引底层数据结构

常见的索引结构有: B 树， B+树和 Hash、红黑树。在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyIsam，都使用了 B+树作为索引结构。
—>B树、B+树详解

索引的分类

底层存储方式：

聚簇索引：所查即所得，找到了索引就是找到了数据，例如主键索引。

非聚簇索引：索引和数据是分离的，找到了索引，还没有找到数据，需要根据主键，再次回表查询，在MyISAM引擎中，除了主键列，其他都是非聚簇索引

判断聚簇索引和非聚簇索引的方法

按照应用维度分：

主键索引：查询加速，列值唯一（不能为NULL），表中只有一个

普通索引：仅查询加速

唯一索引：查询加速，列值唯一

覆盖索引：一个索引包含（或覆盖）所有查询字段的值

联合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并

全文索引：对文本的内容进行分词，与其他索引类型不同，全文索引并不存储整个字符串的值，而是存储关键字