MySQL数据库：15、视图、触发器、存储过程、函数、流程控制、慢查询优化、索引测试

一、视图

1、简介

视图是数据库中常用对象之一，它的内容是数据库部分数据或以聚合等方式重构的数据。

只存放视图的定义，不存放数据。不存储数据，所以视图是一个虚表。
因为数据存在基本表中，基本表的数据发生变化，视图查询的结果集会随之改变。

视图的数据来源可以是一个表，也可以是多个表。定义好的视图可以和基本表一样被查询、被删除。

2、创建方法

create view 视图名 as 拼接的视图的SQL语法

CREATE VIEW UU AS SELECT
*
FROM
	USER INNER JOIN user_1 ON `user`.dd = user_1.cid;

二、触发器

1、简介

触发器是指在MySQL命令执行到某个条件后会自动触发

触发的条件：
- 数据的增、删、改操作
触发的六种情况：
- 增前、删前、改前、增后、删后、改后

2、创建及使用方法

2、1.创建方法

关键词：trigger
- 作用：创建触发器关键字，可结合show、drop查看、删除已创建的触发器

	create trigger 触发器的名字 before/after 
    	insert/update/delete on 表名 fro each row
    bigin 
    	SQL语句
    end

2、2.触发器命名规律

1、触发器的命名和变量名的命名基本一致，需简洁明了、见名知意
	触发器关键字_前/后_操作类型_表名
        tri_before_insert_t1
        tri_after_delete_t2
        tri_after_update_t2

2、3.实际应用

补充：
- 关键词：delimiter
- 作用：可将MySQL的默认结束符换成指定的字符

CREATE TABLE cmd (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    USER CHAR (32),
    priv CHAR (10),
    cmd CHAR (64),
    sub_time datetime, #提交时间
    success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);

CREATE TABLE errlog (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    err_cmd CHAR (64),
    err_time datetime
);

delimiter $$  # 将mysql默认的结束符由;换成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
    if NEW.success = 'no' then  # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象
        insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
    end if;
end $$

INSERT INTO cmd (
    USER,
    priv,
    cmd,
    sub_time,
    success
)
VALUES
    ('kevin','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
    ('kevin','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
    ('kevin','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
    ('kevin','0755','ps aux',NOW(),'yes');

三、存储过程

1、简介

可以将存储过程看成Python中的自定义函数，通过将SQL语句存储在’存储器‘中，后期只需要调用‘存储器’的名字就可以使用内部的SQL语句

1、存储方法
    delimiter $$
    create procedure 储存器名()
    begin
        SQL语句;
    end $$
    delimiter ;

    # 调用
    call 存储器名()

2、代码实现

可以看成是python中的自定义函数

# 无参函数
delimiter $$
create procedure p1()
begin
	select * from cmd;
end $$
delimiter ;

# 调用
call p1()


# 有参函数
delimiter $$
create procedure p2(
    in m int,  # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去
    in n int,  
    out res int  # out表示这个参数可以被返回出去，还有一个inout表示即可以传入也可以被返回出去
)
begin
    select * from cmd where id > m and id < n;
    set res=0;  # 用来标志存储过程是否执行
end $$
delimiter ;

# 针对res需要先提前定义
set @res=10;  定义
select @res;  查看
call p1(1,5,@res)  调用
select @res  查看

"""
查看存储过程具体信息
	show create procedure pro1;
查看所有存储过程
	show procedure status;
删除存储过程
	drop procedure pro1;
"""

# 大前提:存储过程在哪个库下面创建的只能在对应的库下面才能使用！！！

# 1、直接在mysql中调用
set @res=10  # res的值是用来判断存储过程是否被执行成功的依据，所以需要先定义一个变量@res存储10
call p1(2,4,10);  # 报错
call p1(2,4,@res);  

# 查看结果
select @res;  # 执行成功，@res变量值发生了变化

# 2、在python程序中调用
pymysql链接mysql
产生的游表cursor.callproc('p1',(2,4,10))  # 内部原理：@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10;
cursor.excute('select @_p1_2;')

四、函数

相当于Python中的内置函数

PS：在SQL中可以通过help来查看函数的用法及说明

1.移除指定字符

Trim
	移除字符首位自定字符
LTrim
	移除字符左边指定字符
RTrim
	移除字符右侧指定字符

2.大小写转换

Lower
	将字符内英文字母转小写
Upper
	将字符内英文字母转大写

3.获取指定个数字符

Left
	获取左侧起始字符个数
Right
	获取右侧起始字符个数

4.返回读音相似值(对英文效果)

Soundex
	eg:客户表中有一个顾客登记的用户名为J.Lee
	但如果这是输入错误真名其实叫J.Lie,可以使用soundex匹配发音类似的

5.日期格式:date_format

'''在MySQL中表示时间格式尽量采用2022-11-11形式'''
CREATE TABLE blog (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    NAME CHAR (32),
    sub_time datetime
);
INSERT INTO blog (NAME, sub_time)
VALUES
    ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),
    ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),
    ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),
    ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),
    ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),
    ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),
    ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),
    ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),
    ('第9篇','2017-03-01 18:31:21');
select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');

1.where Date(sub_time) = '2015-03-01'
2.where Year(sub_time)=2016 AND Month(sub_time)=07;
# 更多日期处理相关函数 
	adddate	增加一个日期 
	addtime	增加一个时间
	datediff计算两个日期差值

五、流程控制

流程控制类似与Python中流程控制，需注意在条件结尾需要加关键词

1.分支结构

# 分支结构
declare i int default 0;
IF i = 1 THEN
	SELECT 1;
ELSEIF i = 2 THEN
	SELECT 2;
ELSE
	SELECT 7;
END IF;

2.循环结构

# 循环结构
DECLARE num INT ;
SET num = 0 ;
WHILE num < 10 DO
	SELECT num ;
	SET num = num + 1 ;
END WHILE ;

六、慢查询优化

关键字：explain
- 查看语句的索引扫描类型。

1、Explain是什么？

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。
查询中与其他表关联的字段，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。

2、Explain能干什么？

表的读取顺序
数据读取操作的操作类型
哪些索引可以使用
哪些索引可以被实际使用
表之间的引用
每张表有多少行被优化器查询

3、用法

explain + SQL
执行计划包含的信息

+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+-------+
| id | select_type | table | type  | possible_keys | key | key_len | ref  | rows | Extra |
+----+-------------+-------+-------+---------------+-----+---------+------+------+-------+

4、常见索引扫描类型

1）index
2）range
3）ref
4）eq_ref
5）const
6）system
7）null

5、索引扫描类型详解

生产中,mysql在使用全表扫描时的性能是极其差的，所以MySQL尽量避免出现全表扫描
从上到下，性能从最差到最好，我们认为至少要达到range级别

index：Full Index Scan，index与ALL区别为index类型只遍历索引树。
range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值域的行。显而易见的索引范围扫描是带有between或者where子句里带有<,>查询。

ref：使用非唯一索引扫描或者唯一索引的前缀扫描，返回匹配某个单独值的记录行。

eq_ref：类似ref，区别就在使用的索引是唯一索引，对于每个索引键值，表中只有一条记录匹配，简单来说，就是多表连接中使用primary key或者 unique key作为关联条件A

const、system：当MySQL对查询某部分进行优化，并转换为一个常量时，使用这些类型访问。

如将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转换为一个常量

mysql> explain select * from city where id=1000;

NULL：MySQL在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引，例如从一个索引列里选取最小值可以通过单独索引查找完成。


mysql> explain select * from city where id=1000000000000000000000000000;

Extra（扩展）
Using temporary
Using filesort 使用了默认的文件排序（如果使用了索引，会避免这类排序）
Using join buffer

如果出现Using filesort请检查order by ,group by ,distinct,join 条件列上没有索引

mysql> explain select * from city where countrycode='CHN' order by population;

当order by语句中出现Using filesort，那就尽量让排序值在where条件中出现

七、测试索引

准备

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,'jason','male',concat('jason',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号
# 由于这里要加三百万调记录要很久
#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

# 表没有任何索引的情况下
select * from s1 where id=30000;
# 避免打印带来的时间损耗
select count(id) from s1 where id = 30000;
select count(id) from s1 where id = 1;

# 给id做一个主键
alter table s1 add primary key(id);  # 速度很慢

select count(id) from s1 where id = 1;  # 速度相较于未建索引之前两者差着数量级
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 速度仍然很慢


"""
范围问题
"""
# 并不是加了索引，以后查询的时候按照这个字段速度就一定快   
select count(id) from s1 where id > 1;  # 速度相较于id = 1慢了很多
select count(id) from s1 where id >1 and id < 3;
select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000;
select count(id) from s1 where id != 3;

alter table s1 drop primary key;  # 删除主键 单独再来研究name字段
select count(id) from s1 where name = 'jason';  # 又慢了

create index idx_name on s1(name);  # 给s1表的name字段创建索引
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 仍然很慢！！！
"""
再来看b+树的原理，数据需要区分度比较高，而我们这张表全是jason，根本无法区分
那这个树其实就建成了“一根棍子”
"""
select count(id) from s1 where name = 'xxx';  
# 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不需要再往下走了
select count(id) from s1 where name like 'xxx';
select count(id) from s1 where name like 'xxx%';
select count(id) from s1 where name like '%xxx';  # 慢 最左匹配特性

# 区分度低的字段不能建索引
drop index idx_name on s1;

# 给id字段建普通的索引
create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where id = 3;  # 快了
select count(id) from s1 where id*12 = 3;  # 慢了  索引的字段一定不要参与计算

drop index idx_id on s1;
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';
# 针对上面这种连续多个and的操作，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将整体范围降下来再去比较其他条件
create index idx_name on s1(name);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 并没有加速

drop index idx_name on s1;
# 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度

create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 快了  先通过id已经讲数据快速锁定成了一条了
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 慢了  基于id查出来的数据仍然很多，然后还要去比较其他字段

drop index idx_id on s1

create index idx_email on s1(email);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 快 通过email字段一剑封喉

1、联合索引

select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  
# 如果上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询
# 给email加然而不用email字段
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3; 
# 给name加然而不用name字段
select count(id) from s1 where gender = 'male' and id > 3; 
# 给gender加然而不用gender字段
select count(id) from s1 where id > 3; 

# 带来的问题是所有的字段都建了索引然而都没有用到，还需要花费四次建立的时间
create index idx_all on s1(email,name,gender,id);  # 最左匹配原则，区分度高的往左放
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 速度变快

总结:上面这些操作，你感兴趣可以敲一敲，不感兴趣你就可以不用敲了，权当看个乐呵。理论掌握了就行了

慢查询日志

设定一个时间检测所有超出该时间的sql语句，然后针对性的进行优化！

2、全文检索

使用Mysql全文检索fulltext的先决条件
表的类型必须是MyISAM
建立全文检索的字段类型必须是char,varchar,text

MySQL的全文检索功能MYISAM存储引擎支持而InnoDB存储引擎不支持
一般在创建表的时候启用全文检索功能
create table t1(
	id int primary key auto_increment,
  content text
	fulltext(content)
)engine=MyISAM;

# match括号内的值必须是fulltext括号中定义的(单个或者多个)
select content from t1 where match(content) against('jason')
'''上述语句可以用like实现但是查询出来的结果顺序不同 全文检索会以文本匹配的良好程度排序数据再返回效果更佳'''

# 查询扩展
select note_text from productnotes where Math(note_text) Against('jason' with query expansion);
"""
返回除jason外以及其他jason所在行相关文本内容行数据
eg:
	jason is handsome and cool,every one want to be cool,tony want to be more handsome;
	二三句虽然没有jason关键字 但是含有jason所在行的cool和handsome
"""

# 布尔文本搜索
即使没有定义fulltext也可以使用，但是这种方式非常缓慢性能低下
select note_text from productnotes where Match(note_text) Against('jason' in boolean mode);

# 注意事项
1.三个及三个以下字符的词视为短词，全文检索直接忽略且从索引中排除
2.MySQL自身自带一个非用词列表，表内词默认均被忽略(可以修改该列表)
3.出现频率高于50%的词自动作为非用词忽略，该规则不适用于布尔搜索
4.针对待搜索的文本内容不能少于三行，否则检索不返回任何结果
5.单引号默认忽略

3、插入数据

数据库经常被多个用户访问，insert操作可能会很耗时(特别是有很多索引需要更新的时候)而且还可能降低等待处理的select语句性能
如果数据检索是最重要的(一般都是)，则可以通过在insert与into之间添加关键字low_priority指示MySQL降低insert语句优先级
	insert low_priority  into 
  
insert还可以将一条select语句的结果插入表中即数据导入:insert select
eg:想从custnew表中合并数据到customers表中
  insert into customers(contact,email) select contact,email from custnew;

4、更新数据

如果使用update语句更新多列值，并且在更新这些列中的一列或者多列出现一个错误会导致整个update操作被取消，如果想发生错误也能继续执行没有错误的更新操作可以采用
	update ignore custmoers ...
  """
  update ignore  set name='jason1',id='a' where id=1;
  	name字段正常修改
  update set name='jason2',id='h' where id=1;
  	全部更新失败
  """

5、删除数据

delete语句从表中删除数据，甚至可以是所有数据但是不会删除表本身
并且如果想从表中删除所有的行不要使用delete可以使用truncate速度更快并且会重置主键值(实际是删除原来的表并重新创建一个表而不是逐行删除表中的数据)

6、主键

查看当前表主键自增到的值(表当前主键值减一)
	select last_insert_id();

7、外键

MySQL存储引擎可以混用，但是外键不能跨引擎即使用一个引擎的表不能引用具有使用不同引擎表的外键

8、重命名表

rename关键字可以修改一个或者多个表名
	rename table customer1 to customer2;
	rename table back_cust to b_cust,
	back_cust1 to b_cust1,
	back_cust2 to b_cust2;

9、安全管理

1.创建用户
	create user 用户名 identified by '密码';
 	"""修改密码"""
  	set password for 用户名 = Password('新密码');
    set password = Password('新密码');  # 针对当前登录用户
2.重命名
	rename user 新用户名 to 旧用户名; 
3.删除用户
	drop user 用户名;
4.查看用户访问权限
	show grants for 用户名;
5.授予访问权限
	grant select on db1.* to 用户名;
  # 授予用户对db1数据库下所有表使用select权限
6.撤销权限
	revoke select on db1.* from 用户名;
"""
整个服务器
	grant all/revoke all
整个数据库
	on db.*
特定的表
	on db.t1
"""

10、隔离级别

在SQL标准中定义了四种隔离级别，每一种级别都规定了一个事务中所做的修改
InnoDB支持所有隔离级别
	set transaction isolation level 级别

1.read uncommitted(未提交读)
	事务中的修改即使没有提交，对其他事务也都是可见的，事务可以读取未提交的数据，这一现象也称之为"脏读"
2.read committed(提交读)
	大多数数据库系统默认的隔离级别
  一个事务从开始直到提交之前所作的任何修改对其他事务都是不可见的，这种级别也叫做"不可重复读"
3.repeatable read(可重复读)		# MySQL默认隔离级别
	能够解决"脏读"问题，但是无法解决"幻读"
  所谓幻读指的是当某个事务在读取某个范围内的记录时另外一个事务又在该范围内插入了新的记录，当之前的事务再次读取该范围的记录会产生幻行，InnoDB和XtraDB通过多版本并发控制(MVCC)及间隙锁策略解决该问题
4.serializable(可串行读)
	强制事务串行执行，很少使用该级别

11、锁

读锁(共享锁)
	多个用户同一时刻可以同时读取同一个资源互不干扰
写锁(排他锁)
	一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁
死锁
	1.多个事务试图以不同的顺序锁定资源时就可能会产生死锁
  2.多个事务同时锁定同一个资源时也会产生死锁
	# Innodb通过将持有最少行级排他锁的事务回滚

12、事务日志

事务日志可以帮助提高事务的效率 
	存储引擎在修改表的数据时只需要修改其内存拷贝再把该修改记录到持久在硬盘上的事务日志中，而不用每次都将修改的数据本身持久到磁盘
  事务日志采用的是追加方式因此写日志操作是磁盘上一小块区域内的顺序IO而不像随机IO需要次哦按的多个地方移动磁头所以采用事务日志的方式相对来说要快的多
  事务日志持久之后内存中被修改的数据再后台可以慢慢刷回磁盘，目前大多数存储引擎都是这样实现的，通常称之为"预写式日志"修改数据需要写两次磁盘

13、转换表的引擎

主要有三种方式，并各有优缺点!
# 1.alter table
	alter table t1 engine=InnoDB;
  """
  	适用于任何存储引擎 但是需要执行很长时间 MySQL会按行将数据从原表赋值到一张新的表中，在复制期间可能会消耗系统所有的IO能力，同时原表会加读锁
  """
# 2.导入导出
	"""
	使用mysqldump工具将数据导出到文件，然后修改文件中相应的SQL语句
		1.引擎选项
		2.表名
	""" 	
# 3.insert ... select
	"""
	综合了第一种方案的高效和第二种方案的安全
		1.先创建一张新的表
		2.利用insert ... select语法导数据
	数据量不大这样做非常合适 数据量大可以考虑分批处理 针对每一段数据执行事务提交操作避免产生过多的undo
	"""
  ps:上述操作可以使用pt-online-schema-change(基于facebook的在线schema变更技术)工具，简单方便的执行上述过程

posted @ 2022-11-29 21:19 kangshong 阅读(60) 评论(0) 编辑收藏举报

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MySQL数据库：15、视图、触发器、存储过程、函数、流程控制、慢查询优化、索引测试

一、视图

1、简介

2、创建方法

二、触发器

1、简介

2、创建及使用方法

2、1.创建方法

2、2.触发器命名规律

2、3.实际应用

三、存储过程

1、简介

2、代码实现

四、函数

五、流程控制

1.分支结构

2.循环结构

六、慢查询优化

1、Explain是什么？

2、Explain能干什么？

3、用法

4、常见索引扫描类型

5、索引扫描类型详解

七、测试索引

1、联合索引

2、全文检索

3、插入数据

4、更新数据

5、删除数据

6、主键

7、外键

8、重命名表

9、安全管理

10、隔离级别

11、锁

12、事务日志

13、转换表的引擎