存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表的，而不是基于库的，所以存储引擎也可被称为表类型。
CREATE TABLE 表名(
字段1 字段1类型 [COMMENT 字段1 注释],
......
字段n 字段n类型 [COMMENT 字段n 注释]
)ENGINE=INNODB [COMMENT 表注释];
SHOW ENGINES;
事务；行级锁，提高并发访问性能；外键FOREIGN KEY约束，保证数据的完整性和正确性；
在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。
InnoDB：是MySQL的默认存储引擎，支持事务、外键。如果应用对事务的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含了很多的更新、删除操作，那么InnoDB存储引擎是比较合适的选择。连接层、服务处层、引擎层、存储层
SHOW ENGINES;
CREATE TABLE XXXX(......) ENGINE=INNODB;
INNODB 与 MyISAM的区别：事务、外键、行级锁
4. 存储引擎应用
INNODB：存储业务系统中对于事务、数据完整性要求比较高的核心数据。
MyISAM：存储业务系统的非核心事务。
索引（index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）。在数据结构之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
上述二叉树索引结构只是一个示意图，并不是真实索引结构
优缺点
MySQL的索引是在存储引擎层实现的，不同的存储引擎有不同的结构，主要包含以下几种：
平时所说的索引，如果没有特别指明，都是指B+树结构组织的索引。
二叉树缺点：顺序插入时，会形成一个链表，查询性能大大降低。大数据的情况下，层级较深，检索速度慢。
红黑树：大数据量情况下，层级较深，检索速度慢。
多路平衡查找树）
树的度数指的是一个节点的子节点的个数。
MySQL索引数据结构对经典的B+Tree进行了优化，在原B+Tree的基础上，增加了一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的B+Tree，提高区间访问的性能。
InnoDB存储引擎选择使用B+Tree索引结构的原因：
相对于二叉树，层级更少，效率更高对于B-Tree树，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低；相对于Hash索引，B+Tree支持范围匹配及排序操作；
在InnoDB存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下的两种：
聚集索引选取规则：
高度为2：
n * 8 + ( n + 1 ) * 6 = 16 * 1024,算出n约为1170
1171 * 16 = 18736
高度为3：
1171 * 1171 * 16 = 21939856
CREATE [UNIQUE|FULLTEXT] INDEX index_name ON table_name (index_col_name,...);
SHOW INDEX FROM table_name;
DROP INDEX index_name ON table_name;
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______';
查看慢查询日志开关状态
show variables like 'slow_query_log';
开启MySQL慢日志查询开关
show_query_log=1
设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=2
配置完毕之后，通过以下指令重新启动MySQL服务器进行测试，查看慢日志文件中记录的信息/var/lib/mysql/localhost-slow .log
systemctl restart mysqld
SELECT @@have_profiling;
默认profiling是关闭的，可以通过set语句在session/global级别开启profiling：
SET profiling=1;
打开之后就可以执行一系列的业务SQL的操作，然后通知如下指令查看指令的执行耗时：
查看每一条SQL的耗时基本情况
show profiles;
查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时情况
show profile for query query_id;
查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况
show profile cpu for query query_id;
语法：
直接在select语句之前加上关键字explain/desc
EXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件;
EXPLAIN执行计划各字段含义：
id：
select查询的序列号，表示查询中执行select子句或者是操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大，越先执行）。
select_type：
表示SELECT的类型，常见的取值有SIMPLE（简单表，即不使用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION(UNION中的第二个或者后面的查询语句)、SUBQUERY(SELECT/WHERE之后包含了子查询)等
type：
表示连接类型，性能由好到差的连接类型为NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all。
possible_key：
显示可能应用在这张表上的索引，一个或多个。
key：
实际使用的索引，如果为NULL，则没有使用索引。
key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好。
rows：
MySQL认为必须要执行查询的行数，在innodb引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的。
filtered
表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好。
在未建立索引之前，执行如下sql语句，查看sql的耗时。
SELECT * FROM tb_sku WHERE sn = '100000003145001';
针对字段创建索引
CREATE INDEX idx_sku_sn ON tb_sku(sn);
然后再次执行相同的sql语句，查看sql的耗时。
最左前缀法则
如果索引了多列（联合索引），要遵循最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。
如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。
范围查询
联合索引中，出现范围查询（>,<），范围查询右侧的列索引失效
索引列运算
不要在索引列上进行运算操作，索引将失效。
字符串不加引号
字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。
模糊查询
如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会失效。如果是头部模糊匹配，索引失效。
or连接的条件
用or分割开的条件，如果or前的条件中的列有索引，而后面的列中没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
由于age没有索引，所以即使用id、phone有索引，索引也会失效。所以需要针对于age也需要建立索引。
数据分布影响
如果MySQL评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
SQL提示
SQL提示，是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。
use index：
EXPLAIN SELECT * FROM tb_user use index(idx_user_pro) where profession='软件工程';
ignore index:
EXPLAIN SELECT * FORM tb_user IGNORE INDEX(idx_user_pro) where profession='软件工程';
force index:
EXPLAIN SELECT * FORM tb_user FORCE INDEX(idx_user_pro) where profession='软件工程';
注意：
using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据
using where；using index：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询数据
语法：
CREATE INDEX idx_xxxx on table_name(column(n));
前缀长度：
可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。
SELECT COUNT(DISTINCT email)/COUNT(*) FROM tb_user;
SELECT COUNT(DISTINCT SUBSTRING(email,1,5))/COUNT(*) FROM tb_user;
多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询。
联合索引情况：
索引概述
索引时高效获取数据的数据结构；
索引结构
B+Tree
Hash
索引分类
主键索引、唯一索引、常规索引、全文索引、聚集索引、二级索引
索引语法
CREATE [UNIQUE] INDEX xxx on xxx(xxx);
SHOW INDEX FROM xxxx;
DROP INDEX xxx on xxx;
●批量插入
INSERT INTO tb_test VALUES(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
●手动提交事务
START TRANSACTION;
INSERT INTO tb_test VALUES(1,'Tom'),(2,'Cat'),(3,'Jerry');
INSERT INTO tb_test VALUES(4,'Tom'),(5,'Cat'),(6,'Jerry');
INSERT INTO tb_test VALUES(7,'Tom'),(8,'Cat'),(9,'Jerry');
COMMIT;
●主键顺序插入
主键乱序插入：8 1 9 21 88 2 4 15 89 5 7 3
主键舒徐插入：1 2 3 4 5 6 7 8 9 15 21 88 89
mysql --local-infile -u root -p
设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关
set global local_infile=1;
执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中
load data local infile '/root/sql.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';
主键顺序插入性能高于乱序插入
索引组织表（index organized table IOT）
注意：
MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或者创建索引时指定。
①.Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区sort buffer中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫FileSort排序。
②.Using Index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为using index，不需要额外排序，操作效率高。
一个常见的问题就是limit 2000000，10，此时需要MySQL排序前2000010记录，仅仅返回2000000-2000010的记录，其他记录丢弃， 查询排序的代价非常大。
优化思路：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化。
优化思路：自己计数。
● count()是一个聚合函数，对于返回的结果集，一行行地判断，如果count函数的参数不是NULL，累计值就加1，否则不加，最后返回累计值。
● 用法：count(*)、count（主键）、count（字段）、count（1）
● count（主键）
InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行的主键id值都取出来，返回给服务层，服务处拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为null）。
● count（字段值）
没有not null约束：Innodb引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加。
有not null约束：Innodb引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务处，直接按行进行累加。
● count（1）
InnoDB引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，直接按行进行累加。
● count（ * ）
InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
按照效率排序的话，count（字段） < count（主键id） < count（1）≈ count（*），所以尽量使用count（*）。
InnoDB的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。
insert：批量插入，手动控制事务、主键顺序插入 大批量插入：load data local infile
主键长度尽量短、顺序插入 AUTO_INCREMENT
UUD
using index：直接通过索引返回数据，性能高
using filesort：需要将返回的结果在排序缓冲区排序
索引，多字段分组满足最左前缀法则
覆盖索引 + 子查询
性能：count（字段） < count（主键id） < count（1）≈ count（*）
尽量根据主键/索引字段进行数据更新
CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT 语句 [WITH[CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]
查看创建视图语句：
SHOW CREATE VIEW 视图名称;
查看视图数据：
SELECT * FROM 视图名称.....;
方式一
CREATE [OR REPLACE] VIEW 视图名称[(列名列表)] AS SELECT 语句 [WITH[CASCADED|LOCAL] CHECK OPTION]
方式二
ALTER VIEW 视图名称 [,视图名称] ...
DROP VIEW [IF EXISTS] 视图名称 [,视图名称] ...
视图的检查选项
当使用WITH CHECK OPTION子句创建视图时，MySQL会通过视图检查正在更改的每个行，例如插入，更新，删除，以使其符合视图的定义。MySQL允许基于另一个视图创建视图，它还会检查依赖视图中的规则以保持一致性。为了确定检查的范围，MySQL提供了两个选项：CASCADED和LOCAL，默认值为CASCADED。
视图的更新
要使视图可更新，视图中的行与基础表的行之间必须存在一对一的关系。如果视图包含以下任何一项，则该视图不可更新：
1.聚合函数或窗口函数（SUM()、MIN()、MAX()、COUNT()等）
2.DISTINCT
3.GROUP BY
4.HAVING
5.UNION或者UNION ALL
作用
● 简单
视图不仅可以简化用户对数据的理解，也可以简化他们的操作。那些被经常使用的查询可以被定义为视图，从而使得用户不必为以后的操作每次指定全部的条件。
●安全
数据库可以授权，但不能授权到数据库特定行和特定的列上。通过视图用户只能查询和修改他们所能见到的数据
●数据独立
视图可帮助用户屏蔽真实表结构变化带来的影响。
介绍
存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。
存储过程思想上很简单，就是数据库SQL语言层面的代码封装与重用。
特点
封装，复用
可以接收参数，也可以返回数据
减少网络交互，效率提升
创建
CREATE PROCEDURE 存储过程名称（[参数列表]）
BEGIN
-- SQL语句
END;
CALL 名称（[参数]）;
查看指定数据库的存储过程及其状态信息
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES WHERE ROUTINE_SCHEMA='xxx';
查询某个存储过程的定义
SHOW CREATE PROCEDURE 存储过程名称;
注意：在命令行中，执行创建存储过程的SQL时，需要通过关键字delimiter指定SQL语句的结束符。
1.系统变量是MySQL服务器提供，不是用户定义的，属于服务器层面。分为全局变量（GLOBAL）、会话变量（SESSION）。
●查看系统变量
查看所有系统变量
SHOW [SESSION | GLOBAL] VARIABLES;
可以通过LIKE模糊匹配方式查找变量
SHOW [SESSION | GLOBAL] VARIABLES LIKE '......';
查看指定变量的值
SELECT @@[SESSION | GLOBAL] 系统变量名
●设置系统变量
SET [SESSION | GLOBAL] 系统变量名=值;
SET @@[SESSION | GLOBAL] 系统变量名=值;
注意：
如果没有指定SESSION/GLOBAL，默认是SESSION,会话变量。
MySQL服务重新启动之后，所设置的全局参数会失效，要想不失效，可以在/etc/my.cnf中配置。
2.用户定义变量是用户根据需要自己定义的变量，用户变量不用提前声明，在用的时候直接用 "@变量名"使用就可以。其作用域为当前连接。
●赋值
SET @var_name=expr [,@var_name=expr]...;
SET @var_name:=expr [,@var_name=expr]...;
SELECT @var_name:=expr [,@var_name=expr]...;
SELECT 字段名 INTO @var_name FROM 表名;
●使用
SELECT @var_name;
注意：
用户定义的变量无需对其进行声明或初始化，只不过获取到的值为NULL。
3.局部变量是根据需要定义的在局部生效的变量，访问之前，需要DECLARE声明。可用作存储过程内的局部变量和输入参数，局部变量的范围是在其内声明的BEGIN …END块。
●声明
DECLARE 变量名
语法：
IF 条件1 THEN
...
ELSEIF 条件2 THEN --可选
...
ELSE --可选
...
END IF;
CREATE PROCEDURE 存储过程名称([IN/OUT/INOUT 参数名 参数类型])
BEGIN
-- SQL语句
END;
●语法一
CASE case_value
WHEN when_value1 THEN statement_list1
[WHEN when_value2 THEN statement_list2]...
[ELSE statement_list]
END CASE;
●语法二
CASE
WHEN search_condition1 THEN statement_list1
[WHEN search_condition2 THEN statement_list2]...
[ELSE statement_list]
END CASE;
WHILE 条件 DO
SQL 逻辑
END WHILE;
先执行一次逻辑，然后判定逻辑是否满足，如果满足，则退出。如果不满足，则继续以下一次循环
REPEAT
SQL逻辑...
UNTIL 条件
END REPEAT;
[begin_label:]LOOP
SQL逻辑...
END LOOP[end_label];
退出指定标记的循环体
LEAVE label;
直接进入下一次循环
ITERATE label;
游标（CURSOR）是用来存储查询结果集的数据类型，在存储过程和函数中可以使用游标对结果集进行循环的处理。游标的使用包括游标的声明、OPEN、FETCH和CLOSE，其语法分别如下：● 声明游标
DECLARE 游标名称 CURSOR FOR 查询语句;
● 打开游标
OPEN 游标名称;
● 获取游标记录
FETCH 游标名称 INTO 变量[,变量];
● 关闭游标
CLOSE 游标名称;
条件处理程序（Handler）可以用来定义在流程控制结构执行过程中遇到问题时相应的处理步骤。具体语法为：DECLARE handler_action HANDLER FOR condition_value [,condition_value]... statement;
handler_action
CONTINUE:继续执行当前程序
EXIT:终止执行当前程序
condition_value
SQLSTATE sqlstate_value：状态码，如02000
SQLWARNING:所有以01开头的SQLSTATE代码的简写
NOT FOUND:所有以02开头的SQLSTATE代码的简写
SQLEXCEPTION：所有没有被SQLWARNING或NOT FOUND 捕获的SQLSTATE代码的简写
存储函数是有返回值的存储过程，存储函数的参数只能是IN类型的。具体语法如下：
CREATE FUNCTION 存储函数名称([参数列表])
RETURNS type [characteristic...]
BEGIN
-- SQL语句
RETURN...;
END;
characteristic说明：
● 创建
CREATE TRIGGER trigger_name
BEFORE/AFTER INSERT/UPDATE/DELETE
ON tbl_name FOR EACH ROW -行级触发器
BEGIN
trigger_smt;
END;
● 查看
SHOW TRIGGERS;
● 删除
#如果没有指定schema_name，默认为当前数据库。
DROP TRIGGER [schema_name.] trigger_name;
虚拟存在的表，不保存查询结果，只保存查询的SQL逻辑
简单、安全、数据独立
事先定义并存储在数据库的一段SQL语句的集合。
减少网络交互，提高性能、封装重用
变量、if、case、参数（in/out/inout）、while、repeat、loop、cursor、handler
存储函数是有返回值的存储过程，参数类型只能为IN类型
存储函数可以被存储过程替代
可以在表数据进行INSERT、UPDATE、DELETE之前或之后触发
保证数据完整性、日志记录、数据校验
锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制。在数据库中，除传统的计算资源（CPU、RAM、I/O）的争用以外，数据也是一种供许多用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一致性、有效性是所有数据库必须解决的一个问题，锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。从这个角度来说，锁对数据而言显得尤其重要，也更加复杂。
加全局锁：
FLUSH TABLES WITH READ LOCK;
数据备份：
MYSQLDUMP是一个工具不可以在Mysql命令行中执行
MYSQLDUMP -uroot -p1234 itcast>itcast.sql
解锁
UNLOCK TABLES;
mysqldump --single-transaction -uroot -p123456 itcast>itcast.sql
对于表级锁，主要分为以下三类：
1.表锁
2.元数据锁（meta data lock ,MDL）
3.意向锁
2.表独占写锁（write lock）
语法：
1.加锁： lock tables 表名… read/write。
2.释放锁：unlock tables /客户端断开连接。
读锁不会阻塞其他客户端的读，但是会阻塞写。写锁既会阻塞其他客户端的读，又会阻塞其他客户端的写。
为了避免DML与DDL冲突，保证读写的正确性。
SELECT object_type,object_schema,object_name,lock_type,lock_duration from performance_schema.metadata_locks;
通过SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：
SELECT object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
行级锁，每次操作锁住对应的行数据。锁定的粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度最高。应用在InnoDB存储引擎中。
InnoDB的数据是基于索引组织的，行锁是通过对索引上的索引项加锁来实现的，而不是对记录加的锁。对于行级锁，主要非为以下三类：
1.行锁（Record Lock）：锁定单个行记录的锁，防止其他事务对此行进行update和delete。在RC、RR隔离级别下都支持。
2.间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录间隙（不含该记录），确保索引记录间隙不变，防止其他事务在这个间隙进行insert，产生幻读。在RR隔离级别下都支持。
3.临建锁（Next-Key Lock）：行锁和间隙锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隙Gap。在RR隔离级别下支持。
注意：间隙锁唯一目的是防止其他事务插入间隙。间隙锁可以共存，一个事务采用的间隙锁不会阻止另一个事务在同一间隙上采用间隙锁。
InnoDB实现了以下两种类型的行数：
1.共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排它锁。
2.排他锁（X）：允许获取排他锁的事务更新数据，阻止其他事务获取相同数据集的共享锁和排他锁。
使用以下SQL，查看意向锁及行锁的加锁情况：
SELECT object_schema,object_name,index_name,lock_type,lock_mode,lock_data from performance_schema.data_locks;
1.概述
在并发访问时，解决数据访问的一致性、有效性问题
全局锁、表级锁、行级锁
2.全局锁
对整个数据库实例加锁，加锁后整个实例就处于只读状态
性能较差，数据逻辑备份时使用
3.表级锁
操作锁住整张表，锁定粒度大，发生锁冲突的概率高
表锁、元数据锁、意向锁
4.行级锁
操作锁住对应的行数据，锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低
行锁、间隙锁、临建锁
表空间（ibd文件），一个MySQL实例可以对应多个表空间，用于存储记录、索引等数据。
段，分为数据段（Leaf node segment）、索引段（Non-leaf node segment）、回滚段（Rollback segment），InnoDB是索引组织表，数据段就是B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点。段用来管理多个Extent（区）。
区，表空间的单元结构，每个区的大小为1M。默认情况下，InnoDB存储引擎页大小为16K，即一个区中一共有64个连续的页。
页，是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。为了保证页的连续性，InnoDB存储引擎每次从磁盘申请4-5个区。
行，InnoDB存储引擎数据是按行进行存放的。
MySQL5.5版本开始，默认使用InnDB存储引擎，它擅长事务处理，具有崩溃恢复特性，在日常开发中使用非常广泛。下面是InnoDB架构图，左侧为内存结构，右侧为磁盘结构。
架构-内存架构：
Buffer Pool：缓冲池是主内存中的一个区域，里面可以缓存磁盘上经常操作的真实数据，在执行增删改查操作时，先操作缓冲池中的数据（若缓冲池没有数据，则从磁盘加载并缓存），然后再以一定频率刷新到磁盘，从而减少磁盘IO，加快处理速度。
缓冲池以Page页为单位，底层采用链表数据结构管理Page。根据状态，将Page分为三种类型：
Change Buffer：更改缓冲区（针对于非唯一二级索引页），在执行DML语句时，如果这些数据Page没有在Buffer Pool中，不会直接操作磁盘，而会将数据变更存在更改缓冲区Change Buffer中，在未来数据被读取时，再将数据合并恢复到Buffer Pool中，再将合并后的数据刷新到磁盘中。
Change Buffer的意义是什么？
与聚集索引不同，二级索引通常是非唯一的，并且以相对随机的顺序插入二级索引。同样，删除和更新可能会影响索引树不相邻的二级索引页，如果每一次都操作磁盘，会造成大量的磁盘IO。有了ChangeBuffer之后，我们可以在缓冲池中进行合并处理，减少磁盘IO。
Adaptive Hash Index ：自适应Hash索引，用于优化对Buffer Pool数据的查询。InnoDB存储引擎会监控对表上各索引页的查询，如果观察到hash索引可以提升速度，则建立hash索引，称之为自适应hash索引。
自适应哈希索引，无需人工干预，是系统根据情况自动完成。
参数：adaptive_hash_index
Log Buffer：日志缓冲区，用来保存要写入到磁盘中的log日志数据（redo log、undo log），默认大小为16MB，日志缓冲区的日志会定期刷新到磁盘中。如果需要更新、插入或删除许多行的事务，增加日志缓冲区的大小可以节省磁盘I/O。
参数：innodb_log_buffer_size：缓冲区大小
innodb_flush_log_at_trx_commit：日志刷新到新磁盘时机
1：日志在每次事务提交时写入并刷新到磁盘
0：每秒将日志写入并刷新到磁盘一次
2：日志在每次事务提交后写入，并每秒刷新到磁盘一次。
架构-磁盘结构：
System Tablespace：系统表空间是更改缓冲区的存储区域。如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的，它也可能包含表和索引数据。（在MySQL5.X版本中还包含InnoDB数据字典、undodlog等）
参数：innodb_data_file_path
File-Per-Table Tablespaces：每个表的文件表空间包含单个InnoDB表的数据 和索引，并存储在文件系统上的单个数据文件中。
参数：innodb_file_per_table
General Tablespaces：通用表空间，需要通过CREATE TABLESPACE 语法创建通用表空间，在创建表时，可以指定该表空间。
CREATE TABLESPACE xxxx ADD
DATAFILE 'file_name.ibd'
ENGINE=engine_name;
Undo Tablespaces：撤销表空间，MySQL实例在初始化时会自动创建两个默认的undo表空间（初始大小16M），用于存储undo log日志。
Temporary Tablespaces：InnoDB使用会话临时表空间和全局临时表空间。存储用户创建的临时表等数据。
Doublewrite Buffer Files：双写缓冲区，InnoDB引擎将数据页从Buffer Pool刷新到磁盘前，先将数据页写入双写缓冲区文件中，便于系统异常时恢复数据。
Redo Log：重做日志，是用来实现事务的持久性。该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log），前者是在内存中，后者是在磁盘中。当事务提交之后会把所有修改信息都会存到该日志中，用于在刷新脏页到磁盘时，发生错误时，进行数据恢复使用。
以循环方式写入重做日志文件，涉及两个文件：
架构-后台线程
1.Master Thread
核心后台线程，负责调度其他线程，还负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘中，保持数据的一致性，还包括脏页的刷新、合并插入缓冲、undo页的回收。
2.IO Thread
在InnoDB存储引擎中大量使用了AIO来处理IO请求，这样可以极大地提高数据库的性能，而IO Thread主要负责这些IO请求的回调。
3.Purge Thread
主要用于回收事务已经提交了的undo log，在事务提交之后，undo log可能不用了，就用它来回收。
4.Page Cleaner Thread
协助Master Thread刷新脏页到磁盘的线程，它可以减轻Master Thread的工作压力，减少阻塞。
事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。
特性
● 原子性（Atomicity）：事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。
● 一致性（Consistency）：事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。
● 隔离性（Isolation）：数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。
● 持久性（Durability）：事务一旦提交或回滚，它对数据库中的数据的改变就是永久的。
redo log
重做日志，记录的是事务提交时数据页的物理修改，是用来实现事务的持久性。
该日志文件由两部分组成：重做日志缓冲（redo log buffer）以及重做日志文件（redo log file），前者是在内存中，后者是在磁盘中，当事务提交之后会把所有修改信息都存到该日志文件中，用于在刷新脏页到磁盘，发生错误时，进行数据恢复使用。
undo log
回滚日志，用于记录数据被修改前的信息，作用包含两个：提供回滚和MVCC（多版本并发控制）。undo log和redo log记录物理日志不一样，它是逻辑日志。可以认为当delete一条记录时，undo log中会记录一条对应的insert记录，反之亦然，当update一条记录时，它记录一条对应相反的update
记录。当执行rollback时，就可以从undo log中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。
Undo log 销毁：undo log在事务执行时产生，事务提交时，并不会立即删除undo log，因为这些日志可能还用于MVCC。
undo log存储：undo log采用段的方式进行管理和记录，存放在前面介绍的rollback segment回滚段中，内部包含1024个undo log segment。
读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会读取的记录进行加锁。对于我们日常的操作，如：select … lock in share mode （共享锁），select…for update、update 、insert、delete（排他锁）都是一种当前读。
简单的select（不加锁）就是快照读，快照读，读取的是记录数据的可见版本，有可能是历史数据，不加锁，是非阻塞读。
- Read Committed：每次select，都生成一个快照读。
- Repeatable Read：开启事务后第一个select语句才是快照都的地方。
- Serializable：快照读会退化为当前读。
MVCC-实现原理
记录中的隐藏字段
undo log
回滚日志，在insert、update、delete的时候产生的便于数据回滚的日志。
当insert的时候，产生的undo log日志只在回滚时需要，在事务提交后，可被立即删除。
而update、delete的时候，产生的undo log日志不仅在回滚时需要，在快照读时也需要，不会立即被删除。
undo log 版本链
不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表的尾部是最早的旧记录。
readview
ReadView（读视图）是快照读SQL执行时MVCC提取数据的依据，记录并维护系统当前活跃的事务（未提交的）id。
ReadView中包含了四个核心字段：
不同的隔离级别，生成ReadView的时机不同：
REAF COMMITTED 在事务中每一次执行快照读取时生成ReadView。
REPEATABLE READ：仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用该ReadView。
1.逻辑存储结构
表空间、段、区、页、行
2.架构
内存结构
磁盘结构
3.事务原理
原子性 - undo log
持久性 - redo log
一致性 - undo log + redo log
隔离性 - 锁 + MVCC
4.MVCC
记录隐藏字段、undo log版本链、readView
MySQL数据库安装完成后，自带了一下四个数据库，具体作用如下：
语法：
mysql [options] [database]
选项：
-u,--user=name # 指定用户名
-p,--password[=name] # 指定密码
-h,--host=name # 指定服务器ip或域名
-P,--port=port # 指定连接端口
-e,--execute=name # 执行SQL语句并退出
-e选项可以在MySQL客户端执行SQL语句，而不用连接到MySQL数据库再执行，对于一些批处理脚本，这种方式尤其方便。
示例：
mysql -uroot -p123456 db01 -e "select * from stu";
通过帮助文档查看选项：
mysqladmin --help
示例：
mysqladmin -uroot -p123456 drop 'test01';
mysqladmin -uroot -p123456 version;
语法：
mysqlbinlog [options] log-files... log-files2...
选项：
-d,--database=name 指定数据库名称，只列出指定的数据库相关操作。
-o,--offset=# 忽略掉日志中的前n行命令。
-r,--reslut-file=nmae 将输出的文本格式日志输出到指定文件。
-s,--short-form 显示简单格式，省略掉一些信息。
--start-datatime=date1 --stop-datetime=date2 指定日期间隔内的苏所有日志。
--start-position=pos1 --stop-position=pos2 指定位置间隔内的所有日志。
语法：
mysqlshow [options][db_name[table_name[col_name]]]
选项
--count 显示数据库及表的统计信息（数据库，表 均可以不指定）
-i 显示指定数据库或者指定表的状态信息
示例：
查询每个数据库的表的数量及表中记录的
mysqlshow -uroot -p2143 --count
查询test库中每个表中的字段数，及行数
mysqlshow -uroot -p2143 test --count
查询test库中book表的详细情况
mysqlshow -uroot -p2143 test book --count
语法：
mysqldump [options] db_name [tables]
mysqldump [options] --database/B db1[db2 db3...]
mysqldump [options] --all-database/ -A
连接选项：
-u,--user=name 指定用户名
-p,--password[=name] 指定密码
-h,--host=name 指定服务器ip或域名
-P,--port=# 指定连接端口
输出选项：
--add-drop-database 在每个数据库创建语句前加上drop database语句
--add-drop-table 在每个表创建语句前加上drop table语句，默认开启；不开启（--skip-add-drop-table）
-n,--no-create-db 不包含数据库的创建语句
-t,--no-create-info 不包含数据表的创建语句
-d --no-data 不包含数据
-T,--tab=name 自动生成两个文件：一个.sql文件，创建表结构的语句；一个.txt文件，数据文件
语法：
mysqlimport [options] db_name textfile1 [textfile2...]
示例：
mysqlimport -uroot -p2143 test /tmp/city.txt
如果需要导入sql文件，可以使用mysql中的source指令：
语法：
source /root/xxxx.sql
1.mysql
Mysql客户端工具，-e执行SQL并退出
2.mysqladmin
MySQL管理工具
3.mysqlbinlog
二进制日志查看工具
4.mysqlshow
查看数据库、表、字段的统计信息
5.mysqldump
数据备份工具
6.mysqlimport/source
这里是引用
