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目录

🐘存储引擎

🦁Mysql体系结构

🦁简介

🦁InnoDB介绍

🦁MyISAM和Memory

🦁选择

🦁小结

🐘Mysql安装(linux版本)

🐘索引

🐅概述

🐅结构 - 介绍

🐅结构 - Btree

🐅结构 - B+tree

🐅结构 - hash

🐅索引 - 结构 - 面试题

🐅分类

🐅面试题

🐅语法

🐻性能分析 - 查看执行频次

🐻性能分析 - 慢查询日志

一，慢查询配置👇 

二，慢查询查看👇

三，导入1000万数据👇

四，再次查询👇

ฅʕ•̫͡•ʔฅ关于[root@192~] 和 mysql>

---

来自黑马Mysql，只用作学习，链接 -> 11. 进阶-索引-结构-Btree_哔哩哔哩_bilibili

👂 一个深爱的女孩 - 本兮 - 单曲 - 网易云音乐

🐘存储引擎

🦁Mysql体系结构

🦁简介

use itcast;

-- 查询建表语句   -- 默认存储引擎：InnoDB
show create table account;

-- 查询当前数据库支持的存储引擎
show engines;

-- 创建表 my_myisam，并指定MyISAM存储引擎
create table my_myisam(
    id int,
    name varchar(10)
) engine = MyISAM;

-- 创建表 my_memory，并指定Memory存储引擎
create table my_memory(
    id int,
    name varchar(10)
) engine = memory;

🦁InnoDB介绍

-- 查看系统变量
show variables like 'innodb_file_per_table';

🦁MyISAM和Memory

一道面试题👆，考察InnoDB和MySIAM的区别

🦁选择

InnoDB是大多数开发的选择，而MyISAM和Memory被NoSQL系列的数据库替代了

具体的说，myisam被mongoDB取代了，Memory被Redis取代了

🦁小结

🐘Mysql安装(linux版本)

B站，Google，百度，GPT

翻烂了，才搞定这部分，放几个链接（虚拟机真的老大难，按着教程来一直有BUG，一个是有些细节没讲到，比如默认设置需要自己改，比如Centos7的版本和22年之前甚至22年的版本都不太一样.....不过摸索一次也是锻炼。以后要外网访问项目还可以买服务器，或者内网穿透）

ubuntu和centos教程B站有，其他的问gpt和goole，百度就行

安装了虚拟机，VMware里弄了Ubuntu和Centos

（1）

08. 进阶-MySQL安装(linux版本)_哔哩哔哩_bilibili

（2）
(1条消息) 《Linux篇》超详细安装FinalShell并连接Linux教程_finalshell连接linux_陈老老老板的博客-CSDN博客

（3）

centos7如何查看ip信息(centos 6.5以前都可以用ifconfig 但是centos 7里面没有了，centos 7用什么查看？)_51CTO博客_centos7 查看IP

（4）

centos7怎么查看ip地址 - 掘金 (juejin.cn)

（5）

关于VM虚拟机（Finalshell的连接问题）_finalshell连接不上虚拟机_unique馒头的博客-CSDN博客

（6）

Linux查询ip地址ens33没有inet这个属性_Mr.Bh的博客-CSDN博客

终于用finalshell连接上CentOS了....弄了一天..... 

上面只弄了第1步，后续的比较简单，跟着视频就行👇

08. 进阶-MySQL安装(linux版本)_哔哩哔哩_bilibili

第5步，安装Mysql安装包

rpm -ivh mysql-community-common-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-plugins-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-compat-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-devel-8.0.26-1.e17.x86_64.rpm

yum remove mysql-libs

...

（12）DataGrip远程连接Mysql

关闭Linux的防火墙：步骤与必要性（关闭linux的防火墙）-数据库远程运维 (dbs724.com)

在Finalshell关闭Linux防火墙，才可以连接成功

🐘索引

🐅概述

索引是一种，高效获取数据，的数据结构

上述二叉树索引结构，只是示意图，并非真实索引结构👆

索引能提高 查 的效率，但是会降低 增删改 的效率，当然，对于大部分业务，查询占比大的多

🐅结构 - 介绍

主要学习B+Tree，其次是Hash索引

🐅结构 - Btree

左子树都小于根节点，右子树都大于根节点

同样是左小右大 ；

n个key，n + 1个指针

比如5阶的BTree，每个节点最多4个key

下面演示BTree构造的过程👇

黑马 -- 数据结构可视化链接：

B-Tree Visualization (usfca.edu)  and Data Structure Visualization (usfca.edu)

或者用我之前推荐的：数据结构和算法动态可视化 (Chinese) - VisuAlgo

核心是，某个节点达到最大的key时，中间元素向上分裂

👆已经插入很多数据，下面演示再插入个2456的变化

（1）

（2）

（3）

这就是BTree的演变过程，每一个key下都会挂对应的数据

🐅结构 - B+tree

（1）所有元素都会出现在叶子节点，上面的元素只是起到索引的作用

（2）叶子节点是单向链表的形式

下面进行演示，B+ Tree Visualization (usfca.edu)

先准备一个5阶的B+Tree👇

当我们插入890

（1）

（2）

中间元素567向上裂变时，叶子节点也会插入567（中间元素）

-------------------------

再举个例子，初始👇

插入2345

（1）

（2）

B+Tree与BTree区别👇

再看看Mysql中的B+Tree👇

叶子节点类似，双向循环链表。

注意，数据都存储在叶子节点

🐅结构 - hash

🐅索引 - 结构 - 面试题

（1）为什么InnoDB存储引擎采取B+Tree，而不采取二叉树，红黑树？

因为二叉树在，顺序插入时，会形成一条链表，搜索时性能极低，红黑树本质也是二叉树

而B+Tree在插入元素时，某一节点达到最大的key后，中间元素会向上分裂，所以层级更少，效率更高

（2）为什么也不采取BTree呢？

----------------------------  分界线

BTree可视化👇

B-Tree Visualization (usfca.edu)

B+Tree可视化👇

B+ Tree Visualization (usfca.edu)

BTree与B+Tree区别👇

Difference between B tree and B+ tree - GeeksforGeeks

----------------------------  分界线

这里作个区分，下面👇是B-Tree的，这个是B+Tree的👇

B-Tree和B+Tree的共同特点：

with the lowest value on the left and the highest value on the right

区别：

B+ tree eliminates the drawback B-tree used for indexing by storing data pointers only at the leaf nodes of the tree（B+ 树只在树的叶节点存储数据指针，消除了 B 树用于索引的缺点）

换言之，B-Tree非叶子节点也存放数据，但非叶子节点只起到了索引的效果（叶子节点会存放所有数据），而每个节点只能存放一页的数据，也就是16K，相同数据量，B-Tree的层级会更深

另外，B+Tree查找数据，只需要在叶子节点查找，搜索效率更稳定

补充，B+Tree叶子节点，会形成双向循环链表，便于范围搜索和排序

（3）为什么不用hash索引？

hash只支持等值匹配 (=, in)，不支持范围匹配 (>=, <) 和排序操作 

🐅分类

InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式👇可分为：

对聚集索引和二级索引的区分

有主键的话，主键索引就是聚集索引，而聚集索引叶子节点，下面挂的row就是所在行的数据

而二级索引，叶节点下挂的值，是所在行的 id 值

举例说明如何查询👇

select * from user where name = 'Arm';

（1）先从二级索引开始，逐个对比，直到找到Arm，此时我们需要查找的是 *，需要输出整行的数据，根据Arm得到了这一行的 id 10

（2）然后到聚集索引，逐个对比，定位到10后，就拿到了这一行的数据👆

（1）和（2）的整个过程叫 --> “回表查询”

回表查询：先从二级索引找到对应的主键值，再根据主键值从聚集索引中，得到这一行的行数据

再次强调，聚集索引叶节点 --> 行数据，二级索引叶节点 --> id

🐅面试题

（1）以下SQL语句，哪个执行效率更高，为什么

备注：id为主键，name字段创建的有索引

1，根据 id = 10，直接到聚集索引中对比，就能查到 * ，只需要扫描1次

2，但是根据 name，得先到二级索引得到 id，再到聚集索引扫描1次，也就是需要回表查询

（2）InnoDB主键索引 B+Tree的高度为多少

InnoDB指针占用6字节空间，主键如果为int，占用4字节；如果为bigint，占用8字节

（我们假设主键为bigint）一个主键占用8字节

当树的高度 = 2

已知，指针比key多一个，假设主键n个

n * 8 + (n + 1) * 6 即key和指针所占用的总空间，又1页的大小16k，1k = 1024字节

n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，所以n ≈ 1170

因为一个节点放在磁盘上，最多存放1页的数据

所以一个节点，最多存放1170个key，1171个指针，而每个指针都指向一个子节点

所以有1171个叶节点，每个叶节点占用1页，也就是，高度为2的树，最多存储1171页的数据

注意，B+Tree非叶子节点是不存储数据的

1页16k，16(k) * 1171(页) = 18736k的数据，因为1行1k的数据，也就是18736行

当高度为3：高度为2时，1171个叶节点，而每个叶节点可以存放1171个指针，

所以 1171 * 1171 * 16 约等于 2200万 条记录

也就是2200万条记录，InnoDB存储引擎中，树的高度也才3层

如果数据量再大，还可考虑分库分表

🐅语法

下面的表需要手动创建，这里是代码👇

敲了一个小时.....可恨的是没有源码

create database itcast;

use itcast; #注意先打开虚拟机上CentOS

create table tb_user(
    id int primary key auto_increment comment '主键ID',
    name varchar(10) default null comment '姓名',
    phone char(11) default null comment '手机号',
    email varchar(50) check (email like '%@%'), #固定格式...@...
    profession varchar(10),
    age int default null comment '年龄',
    gender char(1) default null comment '1: 男 , 2: 女',
    status tinyint unsigned default '1' comment '状态',
    createtime datetime
) comment '员工表';

insert into tb_user
values (1, '吕布', 17799990000, 'lvbu666@163.com', '软件工程', 23, '1', 6, '2001-02-02 00:00:00'),
       (2, '曹操', 17799990001, 'caocao666@qq.com', '通讯工程', 33, '1', 0, '2001-03-05 00:00:00'),
       (3, '赵云', 17799990002, '17799990@139.com', '英语', 34, '1', 2, '2002-03-02 00:00:00'),
       (4, '孙悟空', 17799990003, '17799990@sina.com', '工程造价', 54, '1', 0, '2001-07-02 00:00:00'),
       (5, '花木兰', 17799990004, '19980729@sina.com', '软件工程', 23, '2', 1, '2001-04-22 00:00:00'),
       (6, '大乔', 17799990005, 'daqiao666@sina.com', '舞蹈', 22, '2', 0, '2001-02-07 00:00:00'),
       (7, '露娜', 17799990006, 'luna_love@sina.com', '应用数学', 24, '2', 0, '2001-08-02 00:00:00'),
       (8, '程咬金', 17799990007, 'chengyaojin@163.com', '化工', 38, '1', 5, '2001-05-23 00:00:00'),
       (9, '项羽', 17799990008, 'xiaoyu666@qq.com', '金属材料', 43, '1', 0, '2001-09-18 00:00:00'),
       (10, '白起', 17799990009, 'baiqi666@sina.com', '机械工程及其自动化', 27, '1', 2, '2001-08-16 00:00:00'),
       (11, '韩信', 17799990010, 'hanxin520@163.com', '无机非金属材料工程', 27, '1', 0, '2001-06-12 00:00:00'),
       (12, '荆轲', 17799990011, 'jinke123@163.com', '会计', 29, '1', 0, '2001-05-11 00:00:00'),
       (13, '兰陵王', 17799990012, 'lvbu666@163.com', '工程造价', 44, '1', 1, '2001-04-10 00:00:00'),
       (14, '狂铁', 17799990013, 'lvbu666@163.com', '应用数学', 43, '1', 2, '2001-02-12 00:00:00'),
       (15, '貂蝉', 17799990014, 'lvbu666@126.com', '软件工程', 40, '2', 3, '2001-01-30 00:00:00'),
       (16, '妲己', 17799990015, 'lvbu666@163.com', '软件工程', 31, '2', 0, '2001-05-03 00:00:00'),
       (17, '芈月', 17799990016, 'lvbu666@163.com', '工业经济', 35, '2', 0, '2000-08-08 00:00:00'),
       (18, '嬴政', 17799990017, 'lvbu666@163.com', '化工', 38, '1', 1, '2001-03-12 00:00:00'),
       (19, '狄仁杰', 17799990018, 'lvbu666@126.com', '国际贸易', 30, '1', 0, '2007-08-15 00:00:00'),
       (20, '安琪拉', 17799990019, 'lvbu666@163.com', '城市规划', 51, '2', 0, '2001-04-12 00:00:00'),
       (21, '典韦', 17799990020, 'lvbu666@163.com', '城市规划', 52, '1', 2, '2000-07-18 00:00:00'),
       (22, '廉颇', 17799990021, 'lvbu666@139.com', '土木工程', 19, '1', 3, '2002-08-10 00:00:00'),
       (23, '后裔', 17799990022, 'lvbu666@163.com', '城市园林', 20, '1', 0, '2002-5-26 00:00:00'),
       (24, '姜子牙', 17799990023, 'lvbu666@139.com', '工程造价', 29, '1', 4, '2003-02-02 00:00:00');

use itcast;

show index from tb_user;

select * from tb_user;

然后finalshell链接上VMware的CentOS的Linux

在finalshell中输入👇

mysql -u root -p;

********

use itcast;

show tables;

select * from tb_user;

注意插入后，还需要更新，否则show index后，cardinality显示的一直是0

analyze table tb_user;

show index from tb_user\G;

create index idx_user_name on tb_user(name);

create unique index idx_user_phone on tb_user(phone);

create index idx_user_pro_age_sta on tb_user(profession,age,status);

create index idx_user_eamil on tb_user(eamil);

drop index idx_user_eamil on tb_user;

学到这，已经有点懵了，索引是啥？ --> 提高数据库查询性能的数据结构

🐻性能分析 - 查看执行频次

-->  要做SQL优化，首先得进行SQL性能分析

-->  而SQL优化中，优化的主要部分是select(查询语句)

-->  而优化查询语句时，索引优化占据了主导地位

global是全局，session是当前会话

每查询一次，Com_select    | 300，查询次数这里就会多一次，通过这个语句，可以看到当前使用次数最多的是select --> 为后续优化提供依据

🐻性能分析 - 慢查询日志

这一节很麻烦！建议视频和文章一起看！19. 进阶-索引-性能分析-慢查询日志_哔哩哔哩_bilibili

当Mysql中出现慢查询到的SQL时，就需要我们去优化

一，慢查询配置👇 

此时slow_query_log 是关闭的👇

这里涉及到Linux的 vi 编辑器👇

回车，按G切换到末尾，按 i 切换到插入

注意是输入完 =2后，按"esc"退出插入模式，然后回车

输入 ":x"(Vim编辑器的保存并退出命令)，回车

重启👇

再次打开左侧标签，再次执行👇

二，慢查询查看👇

我们需要看到这个文件名

如果没有，输入这个👇

可以看到，第3行右边那个value，就是你要 cat 的

版本8.0.26，端口3306

tail -f 监视MySQL慢查询日志文件的更新，并将新内容输出到终端👇

不超过2秒的话，右边root处慢日志查询那里，就不会显示👇

三，导入1000万数据👇

下一步，需要从本地导入1000万的数据到Mysql

（1）先建表

CREATE TABLE `tb_sku` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品id',
  `sn` varchar(100) NOT NULL COMMENT '商品条码',
  `name` varchar(200) NOT NULL COMMENT 'SKU名称',
  `price` int(20) NOT NULL COMMENT '价格（分）',
  `num` int(10) NOT NULL COMMENT '库存数量',
  `alert_num` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '库存预警数量',
  `image` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片',
  `images` varchar(2000) DEFAULT NULL COMMENT '商品图片列表',
  `weight` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '重量（克）',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',
  `category_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '类目名称',
  `brand_name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '品牌名称',
  `spec` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '规格',
  `sale_num` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '销量',
  `comment_num` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '评论数',
  `status` char(1) DEFAULT '1' COMMENT '商品状态 1-正常，2-下架，3-删除',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品表';

（2）再插入

先把Windows解压后的5个文件上传到Linux👇

然后👇(1条消息) mysql 报错：Loading local data is disabled； this must be enabled on both the client and_loading local data is disabled; this must be enabl_Kane__gao的博客-CSDN博客

回车

输入重启mysql

然而...还是无法导入....无语了....

按这个再来一下

【数据分析】MySQL之不能导入本地文件“Loading local data is disable;” - 新治 - 博客园 (cnblogs.com)

搞定！成功导入，修改ON后不要重启，直接load语句，但是重启完又会恢复OFF

但是....

最后200万数据死活插不进去，应该是内存满了

耗时12秒，属于慢查询了

四，再次查询👇

接下来，再次用 tail -f 慢查询

成功记录！

那么过一段时间，来看慢查询日志，就知道哪些SQL语句查询效率低，进而优化它

ฅʕ•̫͡•ʔฅ关于[root@192~] 和 mysql>

[root@192~] 是Linux系统中以root用户身份登录到主机时的命令提示符

mysql> 是MySQL数据库命令行客户端的命令提示符

（1）root

执行系统级别的操作和管理任务，如修改系统配置文件、安装软件包等。root用户具有最高的权限，能够对系统进行全面的管理

（2）mysql

通过命令行或终端登录到MySQL服务器时，会看到 mysql> 提示符。在这个提示符下，你可以执行与MySQL相关的命令，如创建数据库、执行查询语句、修改表结构