学习视频：尚硅谷MySQL数据库高级，mysql优化，数据库优化_哔哩哔哩_bilibili

文档是复制尚硅谷的复习资料，个人只是为了方便复习。

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目录

Mysql 逻辑架构简介

1. 整体架构图

1.1 连接层

1.2 服务层

1.3.引擎层

1.4.存储层

2. show profile

2.1 开启 profile

2.2 使用 profile

2.3 大致的查询流程

2.4 SQL 的执行顺序

2.5 MyISAM 和 InnoDB

第 4 章 SQL 预热

1. 常见的 Join 查询图

2. Join 示例

2.1 建表语句

2.2 案例

第 5 章 索引优化分析

1. 索引的概念

1.1 是什么

1.2 优缺点

2. Mysql 的索引

2.1 Btree 索引

2.2 B+tree 索引

2.3 聚簇索引和非聚簇索引

2.4 时间复杂度（扩展）

3. Mysql 索引分类

3.1 单值索引

3.2 唯一索引

3.3 主键索引

3.4 复合索引

3.5 基本语法

4. 索引的创建时机

4.1 适合创建索引的情况

4.2 不适合创建索引的情况

5. 性能分析

5.1 MySql Query Optimizer

5.2 MySQL常见瓶颈

第 6 章 Explain 性能分析

1. 概念

2. Explain 准备工作

3. id

4. select_type

4.1 SIMPLE

4.2 PRIMARY

4.3 DERIVED

4.4 SUBQUERY

4.5 DEPENDENT SUBQUERY

4.6 UNCACHEABLE SUBQUREY

4.7 UNION

4.8 UNION RESULT

5. table

6. type

6.1 system

6.2 const

6.3 eq_ref

6.4 ref

6.5 range

6.6 index

6.8 index_merge

6.9 ref_or_null

6.10 index_subquery

​ 6.11 unique_subquery

7. possible_keys

8. key

9. key_len

10. ref

11. rows

12. Extra

12.1 Using filesort

12.2 Using temporary

12.3 Using index

12.4 Using where

12.5 Using join buffer

12.6 impossible where

12.7 select tables optimized away

第 7 章 批量数据脚本

1. 插入数据

1.1 建表语句

1.2 设置参数

1.3 编写随机函数

1.4 创建存储过程

1.5 调用存储过程

1.6 批量删除某个表上的所有索引

第 8 章 单表使用索引常见的索引失效

1. 全值匹配我最爱

1.1 有以下 SQL 语句

1.2 建立索引

2. 最佳左前缀法则

3. 不要在索引列上做任何计算

3.1 在查询列上使用了函数

3.2 在查询列上做了转换

4. 索引列上不能有范围查询

5. 尽量使用覆盖索引

6. 使用不等于(!= 或者<>)的时候

7. 字段的 is not null 和 is null

8. like 的前后模糊匹配

9. 减少使用 or

10. 练习

11. 口诀

第 9 章 关联查询优化

1. 建表语句

2. 案例

2.1 left join

2.2 inner join

​ 2.3 四个关联查询案例分析

第 10 章 子查询优化

1. 案例

第 11 章 排序分组优化

1. 无过滤不索引

2. 顺序错，必排序

3. 方向反，必排序

4. 索引的选择

​

5. using filesort

5.1 mysql 的排序算法

5.2 如何优化

6. 使用覆盖索引

7. group by

第 12 章 练习

1. 案例一

2. 案例二

3. 案例三

4. 案例四

5. 案例五

6. 案例六

7. 案例七

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MySQL 逻辑架构简介

1. 整体架构图

1.2 服务层

Management Serveices & Utilities	系统管理和控制工具
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。比如 select from 就是调用 SQL Interface
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
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，比如有 where 条件时，优化器来决定先投影还是先过滤。
Cache 和 Buffer	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。这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key 缓存， 权限缓存等

1.3.引擎层

1.4.存储层

2. show profile

2.2 使用 profile

根据 Query_ID,可以进一步执行 show profile cpu,block io for query Query_id 来查看 sql 的具体执行步骤。

2.3 大致的查询流程

2.4 SQL 的执行顺序

 

2.5 MyISAM 和 InnoDB

对比项	MyISAM	InnoDB
外键	不支持	支持
事务	不支持	支持
行表锁	表锁，即使操作一条记录也会锁住整个表， 不适合高并发的操作	行锁， 操作时只锁某一行，不对其它行有影响， 适合高并发 的操作
缓存	只缓存索引，不缓存真实数据	不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求较高，而且内存大小对性能有决定性的影响
关注点	读性能	并发写、事务、资源
默认安装	Y	Y
默认使用	N	Y
自 带 系 统 表 使用	Y	N

show engines:查看所有的数据库引擎

第 4 章 SQL 预热

1. 常见的 Join 查询图

2. Join 示例

2.1 建表语句

CREATE TABLE `t_dept` (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`deptName` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,

`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `t_emp` (

`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL,

`age` INT(3) DEFAULT NULL,

`deptId` INT(11) DEFAULT NULL,

empno int not null,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `idx_dept_id` (`deptId`)

#CONSTRAINT `fk_dept_id` FOREIGN KEY (`deptId`) REFERENCES `t_dept` (`id`)

) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 华山 ',' 华山 ');

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 丐帮 ',' 洛阳 ');

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 峨眉 ',' 峨眉山 ');

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 武当 ',' 武当山 ');

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 明教 ',' 光明顶 ');

INSERT INTO t_dept(deptName,address) VALUES(' 少林 ',' 少林寺 ');

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 风清扬 ',90,1,100001);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 岳不群 ',50,1,100002);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 令狐冲 ',24,1,100003);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 洪七公 ',70,2,100004);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 乔峰 ',35,2,100005);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 灭绝师太 ',70,3,100006);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 周芷若 ',20,3,100007);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 张三丰 ',100,4,100008);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 张无忌 ',25,5,100009);

INSERT INTO t_emp(NAME,age,deptId,empno) VALUES(' 韦小宝 ',18,null,100010);

2.2 案例

select * from t_emp a inner join t_dept b on a.deptId = b.id

2. 列出所有人员及其部门信息

select * from t_emp a left join t_dept b on a.deptId = b.id

 3. 列出所有部门的人员信息

select * from t_emp a right join t_dept b on a.deptId = b.id

4. 列出没有部门的人员信息

select * from t_emp a left join t_dept b on a.deptId = b.id where b.id is null

5. 列出没有人员的部门信息

select * from t_emp a right join t_dept b on a.deptId = b.id where a.id is null

  6. 所有人员和部门的对应关系

select * from t_emp a left join t_dept b on a.deptId = b.id
union
select * from t_emp a right join t_dept b on a.deptId = b.id

 7. 所有没有入部门的人员和没人入的部门

select * from t_emp a left join t_dept b on a.deptId = b.id where b.id is null
union
select * from t_emp a right join t_dept b on a.deptId = b.id where a.id is null

第 5 章 索引优化分析

1. 索引的概念

1.1 是什么

1.2 优缺点

2. MySQL 的索引

2.1 Btree 索引

2.2 B+tree 索引

2.3 聚簇索引和非聚簇索引

2.4 时间复杂度（扩展）

3. Mysql 索引分类

3.1 单值索引

所表一起创建：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name)

);

单独建单值索引：

CREATE INDEX idx_customer_name ON customer(customer_name);

3.2 唯一索引

概念：索引列的值必须唯一，但允许有空值

随表一起创建：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name),

UNIQUE (customer_no)

);

单独建唯一索引：

CREATE UNIQUE INDEX id x_customer_no ON customer(customer_no);

3.3 主键索引

概念：设定为主键后数据库会自动建立索引，innodb为聚簇索引

随表一起建索引

CREATE TABLE customer (id INT(10) UNSIGNED

AUTO_INCREMENT ,customer_no VARCHAR(200),customer_name

VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id)

);

单独建主键索引：

ALTER TABLE customer add PRIMARY KEY customer(customer_no);

删除 建主键索引：

ALTER TABLE customer drop PRIMARY KEY ;

修改 建主键索引：

必须先删除掉 (drop) 原索引，再新建 (add) 索引

3.4 复合索引

概念：即一个索引包含多个列

随表一起建索引：

CREATE TABLE customer (

id INT(10) UNSIGNED AUTO_INCREMENT ,

customer_no VARCHAR(200),

customer_name VARCHAR(200),

PRIMARY KEY(id),

KEY (customer_name),

UNIQUE (customer_name),

KEY (customer_no,customer_name)

);

单独建索引：

CREATE INDEX idx_no_name ON customer(customer_no,customer_name);

3.5 基本语法

操作	命令
创建	CREATE [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON table_name(column))
删除	DROP INDEX [indexName] ON mytable;
查看	SHOW INDEX FROM table_name\G
使 用 Alter 命令	ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list) : 该语句添加一个主键， 这意味着索引值必须是唯一 ，且不能为 NULL 。
	ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list)这条语句创建索引的值 必须要是唯一的 （除NULL外，NULL可能会出现多次）
	ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引， 索引值可出现多次。
	ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list): 该语句指定了索引为 FULLTEXT ， 用于全文索 引。

4. 索引的创建时机

4.1 适合创建索引的情况

• 主键自动建立唯一索引；
• 频繁作为查询条件的字段应该创建索引
• 查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引
• 单键/组合索引的选择问题，组合索引性价比更高
• 查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度
• 查询中统计或者分组字段

4.2 不适合创建索引的情况

• 表记录太少
• 经常增删改的表或者字段
• Where 条件里用不到的字段不创建索引
• 过滤性不好的不适合建索引

5. 性能分析

5.1 MySql Query Optimizer

1、Mysql中专门负责优化SELECT语句的优化器模块，主要功能：通过计算分析系统中收集到的统计信息，为客户端请求的Query提供他认为最优的执行计划（他认为最优的数据检索方式，但不见得DBA认为是最优的，这部分最耗费时间）

2、当客户端向MySQL请求一条Query,命令解析器模块完成请求分类，区别出示SELECT并转发给MySQL Query Optimizer时，MySQL Query Optimizer首先会对整条Query进行优化，处理掉一些常量表达式的预算，直接换算成常量值。并对Query中查询条件进行简化和转换，如去掉一些无用或显而易见的条件、结构调整没有Himt或Hint信息（如果有），则会读取所涉及对象的统计信息，根据Query进行写相应的计算分析，然后再得出最后的执行计划。

5.2 MySQL常见瓶颈

1. CPU：CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候
2. IO: 磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候
3. 服务器硬件的性能瓶颈：top,free,iostat,和vmstat来查看系统的性能状态

第 6 章 Explain 性能分析

1. 概念

2. Explain 准备工作

CREATE TABLE t1(

id INT(10) AUTO_INCREMENT,

content VARCHAR(100) NULL , PRIMARY KEY (id)

);

CREATE TABLE t2(

id INT(10) AUTO_INCREMENT,

content VARCHAR(100) NULL , PRIMARY KEY (id)

);

CREATE TABLE t3(

id INT(10) AUTO_INCREMENT,

content VARCHAR(100) NULL , PRIMARY KEY (id)

);

CREATE TABLE t4(

id INT(10) AUTO_INCREMENT,

content VARCHAR(100) NULL , PRIMARY KEY (id)

);

INSERT INTO t1(content) VALUES(CONCAT('t1_',FLOOR(1+RAND()*1000)));

INSERT INTO t2(content) VALUES(CONCAT('t2_',FLOOR(1+RAND()*1000)));

INSERT INTO t3(content) VALUES(CONCAT('t3_',FLOOR(1+RAND()*1000)));

INSERT INTO t4(content) VALUES(CONCAT('t4_',FLOOR(1+RAND()*1000)));

3. id

explain select t2.*
from t1,t2,t3
where t1.id = t2.id and t1.id = t3.id
and t1.content = ''

explain select t2.*
from t2
where id = (select id 
                                from t1
                                where id =(select t3.id
                                                        from t3 
                                                        where t3.content = ''))

②id 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

explain select t2.* from (
    select t3.id
    from t3
    where t3.content = '') s1, t2
    where s1.id = t2.id;

4. select_type

4.4 SUBQUERY

4.5 DEPENDENT SUBQUERY

4.6 UNCACHEABLE SUBQUREY

4.7 UNION

4.8 UNION RESULT

6.5 range

6.6 index

6.7 all

Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行。

6.8 index_merge

6.9 ref_or_null

6.10 index_subquery

利用索引来关联子查询，不再全表扫描。

 6.11 unique_subquery

该联接类型类似于 index_subquery。 子查询中的唯一索引。

7. possible_keys

8. key

9. key_len

 

10. ref

显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引列上的值。

11. rows

rows 列显示 MySQL 认为它执行查询时必须检查的行数。越少越好！

12. Extra

12.1 Using filesort

优化后，不再出现 filesort 的情况：

查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度。

优化后：

12.3 Using index

使用了连接缓存。

12.6 impossible where

12.7 select tables optimized away

不在索引列上做任何操作（计算、函数、(自动 or 手动)类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描。

3.1 在查询列上使用了函数

结论：等号左边无计算！

create index idx_name on emp(name);

explain select sql_no_cache * from emp where name='30000';

explain select sql_no_cache * from emp where name=30000;

结论：等号右边无转换！

4. 索引列上不能有范围查询

explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid=5 AND emp.name = 'abcd';

explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptid<=5 AND emp.name = 'abcd';

建议：将可能做范围查询的字段的索引顺序放在最后

5. 尽量使用覆盖索引

explain SELECT SQL_NO_CACHE * FROM emp WHERE emp.age=30 and deptId=4 and name='XamgXt';

explain SELECT SQL_NO_CACHE age,deptId,name FROM emp WHERE emp.age=30 and deptId=4 and name='XamgXt';

6. 使用不等于(!= 或者<>)的时候

7. 字段的 is not null 和 is null

当字段允许为 Null 的条件下：

 is not null 用不到索引，is null 可以用到索引。

8. like 的前后模糊匹配

前缀不能出现模糊匹配！

9. 减少使用 or

使用 union all 或者 union 来替代：

10. 练习

第 9 章 关联查询优化

1. 建表语句

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `class` (

`id` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,

PRIMARY KEY (`id`)

);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `book` (

`bookid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,

`card` INT(10) UNSIGNED NOT NULL,

PRIMARY KEY (`bookid`)

);

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO class(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

INSERT INTO book(card) VALUES(FLOOR(1 + (RAND() * 20)));

2. 案例

2.1 left join

2.2 inner join

②两个查询字段调换顺序，发现结果也是一样的！

③在 book 表中，删除 9 条记录

 2.3 四个关联查询案例分析

EXPLAIN SELECT ed.name ' 人物 ',c.name ' 掌门 ' FROM

(SELECT e.name,d.ceo from t_emp e LEFT JOIN t_dept d on e.deptid=d.id) ed

LEFT JOIN t_emp c on ed.ceo= c.id;

EXPLAIN SELECT e.name ' 人物 ',tmp.name ' 掌门 '

FROM t_emp e LEFT JOIN (SELECT d.id did,e.name FROM t_dept d LEFT JOIN t_emp e ON d.ceo=e.id)tmp

ON e.deptId=tmp.did;

EXPLAIN SELECT e1.name ' 人物 ',e2.name ' 掌门 '

FROM t_emp e1

LEFT JOIN t_dept d on e1.deptid = d.id

LEFT JOIN t_emp e2 on d.ceo = e2.id ;

Explain SELECT e2.name ' 人物 ',

(SELECT e1.name FROM t_emp e1 where e1.id= d.ceo) ' 掌门 '

from t_emp e2 LEFT JOIN t_dept d on e2.deptid=d.id;

结论：能够直接多表关联的尽量直接关联，不用子查询！

第 10 章 子查询优化

1. 案例

取所有不为掌门人的员工，按年龄分组！

select age as '年龄', count(*) as '人数' from t_emp where id not in

(select ceo from t_dept where ceo is not null) group by age;

此时，再次查询：

结论： 在范围判断时，尽量不要使用 not in 和 not exists，使用 left join on xxx is null 代替。

第 11 章 排序分组优化

1. 无过滤不索引

using filesort 说明进行了手工排序！原因在于没有 where 作为过滤条件！

结论： 无过滤，不索引。where，limt 都相当于一种过滤条件，所以才能使用上索引！

2. 顺序错，必排序

②explain select * from emp where age=45 order by deptid,empno;

deptid 作为过滤条件的字段，无法使用索引，因此排序没法用上索引

3. 方向反，必排序

如果排序的字段，顺序有差异，就需要将差异的部分，进行一次倒置顺序，因此还是需要手动排序的！

4. 索引的选择

①首先，清除 emp 上面的所有索引，只保留主键索引！

drop index idx_age_deptid_name on emp;

5. using filesort

5.1 mysql 的排序算法

select d.deptName,if(avg(age)>40,' 老鸟 ',' 菜鸟 ') from t_emp e inner join t_dept d

on d.id=e.deptid group by d.deptName,d.id

 切换大表：

explain select d.deptName,if(avg(age)>40,' 老鸟 ',' 菜鸟 ') from dept d inner join emp e

on d.id=e.deptid

group by d.deptName,d.id

7. 案例七

大表优化：

explain select * from emp e

inner join

(select deptid,max(age) maxage

from emp

group by deptid) tmp

on tmp.deptid=e.deptid and tmp.maxage=e.age;

第 13 章 截取查询分析

1. 慢查询日志

1.1 是什么

1.2 怎么用

SQL 语句	描述	备注
SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';	查看慢查询日志是否开启	默认情况下 slow_query_log 的值为 OFF ， 表示慢查询日志是禁用的
set global slow_query_log=1;	开启慢查询日志
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time%';	查看慢查询设定阈值	单位秒
set long_query_time=1	设定慢查询阈值	单位秒

[mysqld]

slow_query_log=1

slow_query_log_file=/var/lib/mysql/atguigu-slow.log

long_query_time=3

log_output=FILE

1.2 日志分析工具 mysqldumpslow

（2） 查看mysqldumpslow的帮助信息

得到返回记录集最多的 10 个 SQL

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

得到访问次数最多的 10 个 SQL

mysqldumpslow -s c -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

得到按照时间排序的前 10 条里面含有左连接的查询语句

mysqldumpslow -s t -t 10 -g "left join" /var/lib/mysql/atguigu-slow.log

另外建议在使用这些命令时结合 | 和 more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况

mysqldumpslow -s r -t 10 /var/lib/mysql/atguigu-slow.log | more

2. SHOW PROCESSLIST

1.1 是什么

1.2 怎么用

第 14 章 工具和技巧拾遗

1.1 是什么

1.2 作用

第 15 章 主从复制

1.1 复制的基本原理

1.2 复制的基本原则

1.3 复制的最大问题

1.4 一主一从常见配置

主服务器唯一 ID

server-id=1

启用二进制日志 JAVAEE 课程系列

log-bin= 自己本地的路径 /data/mysqlbin

log-bin=D:/devSoft/MySQLServer5.5/data/mysqlbin

设置不要复制的数据库

binlog-ignore-db=mysql

设置需要复制的数据库

binlog-do-db= 需要复制的主数据库名字

设置 logbin 格式

binlog_format=STATEMENT （默认）

mysql 主从复制起始时，从机不继承主机数据

# 从机服务 id

server-id = 2

# 注意 my.cnf 中有 server-id = 1

# 设置中继日志

relay-log=mysql-relay

（5） 因修改过配置文件，请主机+从机都重启后台 mysql 服务

# 创建用户，并授权

GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO ' 备份账号 '@' 从机器数据库 IP' IDENTIFIED BY '123456';

（8） 查询 master 的状态，并记录下 File 和 Position 的值

# 查询 master 的状态

show master status;

 执行完此步骤后不要再操作主服务器 MYSQL，防止主服务器状态值变化

# 查询 master 的状态

CHANGE MASTER TO MASTER_HOST=' 主机 IP',MASTER_USER=' 创建用户名 ',MASTER_PASSWORD=' 创建的密码 ',

MASTER_LOG_FILE='File 名字 ',MASTER_LOG_POS=Position 数字 ;

 （10） 启动从服务器复制功能

start slave;

show slave status\G;

下面两个参数都是 Yes，则说明主从配置成功！

Slave_IO_Running: Yes

Slave_SQL_Running: Yes

（11） 主机新建库、新建表、insert 记录，从机复制

stop slave;

第 16 章 MYCAT

1.1 是什么

数据库中间件,前身是阿里的 cobar

1.2 做什么

1. 读写分离
2. 数据分片：

垂直拆分、水平拆分

垂直+水平拆分

3.多数据源整合

1.3 MYCAT 原理

“拦截”：Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

这种方式把数据库的分布式从代码中解耦出来，程序员察觉不出来后台使用 mycat 还是 mysql。

1.4 安装启动

1. 解压缩文件拷贝到 linux 下 /usr/local/
2. 三个配置文件

schema.xml 定义逻辑库，表、分片节点等内容 rule.xml 定义分片规则

server.xml 定义用户以及系统相关变量，如端口等.

3.启动前先修改 schema.xml

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"><!--逻辑库    name 名称,    checkSQLschema  sqlMaxLimit 末尾是否要加 limit xxx-->
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1"> </schema><!--逻辑库  name 名称,    dataHost 引用的哪个 dataHost database:对应 mysql 的 database-->
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0"    dbType="mysql"   dbDriver="native"    switchType="1"
slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- can have multi write hosts --><writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root"
password="123456"></writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>

4. 再修改 server.xml

<user name="root">
<property name="password">654321</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
</user>

5. 启动程序

 修改后重新启动网络服务

7. 后台管理窗口登录

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