此系列文章首发于数据库初恋篇,因为排版看起来稍微舒服很多
此数据库系列,是学习工作中的总结,具体章节系列如下图所示。如果您需要扫盲数据库,突击数据库的面试,那就盘他,盘他!所谓初恋,初次见面,下凡数据库基础。请多多关照!
这是系列篇第一节,其主要内容如下思维导图所示。
数据库基础
查看近几年的TIOBE发现了,一直在前十,可见是个老且管用的东西。
来自网络
了解几个术语:
sql大小写规范
SELECT name,age FROM student WHERE id="1";
我们大部分的系统都会考虑到数据的存储,那么如何更有效地保存好数据,做好数据备份。当我们拥有了数据,可以进行数据挖掘,大数据分析,舆情预测,自然语言处理等等一系列的操作,可见存储数据是多么的重要。这一篇文章对数据库基础知识的扫盲,下一节将是数据存储,数据备份等。另外我需要知道硬盘的处理速度比cpu,内存,网卡都会慢。
CREATE TABLE authors_name(author_id int(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT),author_name varchar(255) NOT NULL);
全称功能DBMSDataBase Management System可对多个数据库进行管理DBDataBase存储树的集合,理解为多个数据表DBSDataBase system老大哥。包含了数据库管理系统和数据库管理人员DBA
主流的DBMS
Nosql的timestamp:
1970:Nosql=we have no sql
1980:Nosql=know sql
2000:Nosql=No SQL
2005:Nosql=not only sql
2013:Nosql=No,SQL
键值数据库
通过key-value方式存储,key为唯一表示,优点,查询快,缺点是无法像关系型数据库一样使用条件过滤,这样可能导致遍历所有的键,消耗大量的计算。所以经常用来作为缓存,比如redis。
文档数据库
管理文档,一个文档相当于一条记录,MongoDB。
搜索引擎
虽然关系型数据库常常通过索引的方式提高检索效率(不一定),但是对于全文检索却比较低。搜索引擎的优势比如Elasticsearch、Splunk和Solr采用全文搜索,核心原理为倒排索引
列式数据库
相对于行式数据库,将数据按照列存储,这样可以大量降低系统的IO(因为相邻的数据类型一样,方便压缩,自然就会降低IO),适合分布式文件系统,比如
图数据库
典型的就是网络中的人与人的关系,节点和边关系。
查询执行流程
查询执行流程
首先注意,mysql8.0之后已经放弃了这个功能(因为如果数据更新,缓存会情况,如果为动态数据经常更新,这样反而增加SQL查询时间)。缓存通常的理解是一个中间层,如果在中间层存在查询语句就直接返回,如果没有则给解析器处理。
主要进行语法分析和语义分析。
确定SQL语句的执行路径。是根据全表检索还是根据索引。
进行权限检查。
那么mysql和oracle两者执行情况有啥不一样呢
MySql具有多种存储引擎且可以自定义存储引擎,那么有哪些存储引擎,优点缺点是啥?
描述InnoDBMysql5.5以后默认存储引擎,支持事务,行级锁,外键约束MyISAMMysql5.5以前为默认存储引擎,不支持事务和外键,最大特点速度快,占资源少Memory存储引擎使用系统内存为存储介质,更快的响应速度。NDB存储引擎用于Mysql Cluster分布式集群环境Archive存储引擎压缩机制的特点便于文件的归档,常用来做仓库
mysql> select @@profiling;如果为0代表关闭,设置为1表示打开。
mysql> select *from student;
show profiles;查看当前会话的profiles
创建公众号原创作者数据库
CREATE DATABASE WeChat_Official_Account_Author;
创建表 作者名(author_id,author_name且id为递增)
CREATE TABLE authors_name(author_id int(15) NOT NULL AUTO_INCREMENT),
author_name varchar(255) NOT NULL);
ALTER TABLE authors_name ADD(age int(12));
ALTER TABLE authors_name RENAME_COLUME age to author_age;
ALTER TABLE author_names DROP COLUME author_age;
不成规矩,不成方圆
唯一标识一条记录,不重复且不能为空(UNIQUE+NOT NULL)。主键可以使是一个字段或者多个字段的组合,一个数据表主键只能有一个
外键确保表与表之间引用的完整性。外键可以重复也可以为空。
字段在表中可以使唯一的。
表明字段不应为空,必须有取值。
检查特定字段取值范围的有效性
查询单列
SELECT author_name FROM authors_name;
查询所有列
SELECT * FROM authors_name;
SELECT DISTICT age FROM authors_name;
ASC 递增排序,DESC递减排序
SELECT author_name FROM authors_names ORDER BY age DESC;
返回5条数据 LIMIT需要放在最后
SELECT author_name FROM authors_names ORDER BY age DESC LIMIT 5;
关键字的顺序:SELECT…..FROM…WHERE…GROUP BY
FROM>WHERE>GROUP BY HAVING>SELECT
比较运算符
逻辑运算符
当WHERE字句中同时出现OR和AND的时候,AND执行优先级会更高。一般来说()优先级最高,其次是AND,然后是OR。
通配符是对文本类型进行模糊哈讯,但是通常是全表扫描,所以效率很低。只有当LIKE后面没有通配符,并对字段进行索引的时候不会进行全表扫描。匹配一部分特殊字符。"LIKE"操作符。
提供函数,类似接口,更方便快速的得出想要的结果。
使用GROUP BY字句进行数据分组。
WHERE 是用于数据行,而 HAVING 则作用于分组。如果分组完以后需要排序,就在其后增加ORDER BY完成
视图可以理解为一个中间表(结果集),咋们叫虚拟表,它主要把我们经常查询的结果存放于中,从而提升使用的效率。本身不具有数据。如下图所示。
:baby_bottle:重用SQL语句
:baby_bottle:使用表的一部分而不是整个表
:baby_bottle:更改数据格式和表示。
:baby_bottle:通过授予表的特定访问权限来保护数据,。。
要么完全执行,要么不执行。
我们知道当在高并发的情况下,这个时候需要较高的吞吐量,那么采取方式之一就是将原来的串行操作变化为并行。这个时候可以通过降低数据库的隔离标准,来换取事务的并发能力。
讲述相关内容之前,我们先定义一个表如下。
小蓝今天想去看看数据库内容,并想把朋友小地增加到数据库中,于是操作如下:
SQL> BEGINT:SQL> INSERT INTO authors value(4,20,"小地");
此时小蓝还没有提交这个事务,小林去访问了这个表(小林去年买了个表,哈哈哈嗝),于是
SQL>SELECT * FROM authors;
然后得到这个结果:
结论:小蓝还没有提交事务,小林访问却看到了增加的小地,这就是脏读。
小蓝听说小地也在表里,然后想看看是为何人如此牛掰,几岁了?
SQL> SELECT Age FROM authors where Name="小地"
结果如下:
我的天,这么年轻?小蓝试图用个事务去修改其年龄
SQL>BEGIN;SQL>UPDATE authors SET Age = 25 where Name='小地'
此时小蓝去查询下修改是否成功
SQL>SELECT Age FROM authors where Name='小地'
结果如下:
牛掰,修改成功?那么问题来了,小蓝虽然修改了,但是并没有提交呀,这就是不可重复读,两次查询出现了不同的结果。
今天小旋过来想看看,表里都有哪些小伙伴。
SQL> SELECT *FROM authors;
结果如下:
这个时候小林遇到个小妹妹,发现其文采还不错,开启个事务将其放入表中。
SQL> BEGIN;SQL> INSERT INTO authors values(5,'21','小魏')
小林记性太好了,于是还想看看到底有哪些人,
SQL> SELECT * FROM authors;
结果如下
啊!小林惊呆了,怎么多了个妹妹!!!这就是幻读!
总结下:
读未提交:
允许脏读,也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据
读已提交
只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)
可重复读
可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的,InnoDB默认级别。在SQL标准中,该隔离级别消除了不可重复读,但是还存在幻读
串行读:
全串行化的读,每次读都需要获得表级共享锁,读写相互都会阻塞.
简单操作
插入数据
查询数据
为什么调优,无非就是希望响应更快,吞吐量更大,用户体验更好。
那么怎么获得反馈
他们是直接体验者,来的直接。
通过性能工具进行查看,想起一张图送给大家。
这里是性能指标图
一般从哪几个方面着手数据库调优,总之没有最好,只有更合适。
比如需要有事务处理能力,可以选择mysql的InnoDB。如果采用如果考虑大幅度的降低系统IO,那么可以考虑Nosql中的列式数据库,之前说过列式存储方便使用压缩,但是不适合频繁的增删改。
将经常使用的数据放入缓存中(内存),提升查询效率。
主从架构优化读写策略,具体方法请关注系列篇第二节。
好了,上面的基础部分学习应该差不多了,那么数据库相关的优化,主从架构,读写分离,数据库的分片等都是怎么样的呢?尽请期待后续学习分享,一起成长!