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关于我的数据库——MySQL——第五篇

article 2024/10/28 9:47:35

（叠甲：如有侵权请联系，内容都是自己学习的总结，一定不全面，仅当互相交流（轻点骂）我也只是站在巨人肩膀上的一个小卡拉米，已老实，求放过）。

表的内连和连接（重点）

内连接

实际上也是利用了where子句对两种表形式的笛卡尔积进行筛选，之前也已经接触过了，但是不够正宗，在开发过程中使用的最多的就是连接查询。

语法：

select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件，and 其他条件；
//前面学到全是内连接

例子：显示SMITH的名字和部门名称

--用之前的写法
mysql> select ename, dname from emp, dept where emp..deptno=dept.deptno and ename='SMITH';
+-------+----------+
| ename | dname    |
+-------+----------+
| SMITH | RESEARCH |
+-------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

//--用标准的内连接写法
mysql> select ename, dname from emp inner join dept on emp.deptno=dept.deptno and ename='SMITH';
+-------+----------+
| ename | dname    |
+-------+----------+
| SMITH | RESEARCH |
+-------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

外连接

外连接分为左连接和右连接

左外连接：如果是联合查询，左侧的表完全显示我们就说是左外连接。

语法：

select 字段名 from 表名1 left join 表名2 on 连接条件

例子：查询所有同学的成绩，如果这个学生没有成绩，也要将学生的个人信息显示出来

//建立学生表
mysql> create table stu(id int,name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> insert into stu values(1,'jack'),(2,'tom'),(3,'kity'),(4,'nono');
Query OK, 4 rows affected (0.01 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

//建立成绩表
mysql> create table exam(id int,grade int);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> insert into exam values(1,56),(2,76),(3,8);
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

//查询
mysql> select *from stu left join exam on stu.id = exam.id;
+------+------+------+-------+
| id   | name | id   | grade |
+------+------+------+-------+
|    1 | jack |    1 |    56 |
|    2 | tom  |    2 |    76 |
|    3 | kity |    3 |     8 |
|    4 | nono | NULL |  NULL |
+------+------+------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

右外连接：如果联合查询，右侧的表完全显示我们就说是右外连接。

select 字段名 from 表名1 right join 表名2 on 连接条件

案例：对stu表和exam表联合查询，把所有的成绩都显示出来，即使这个成绩没有学生与它对应，也要显示出来

mysql> select *from stu right join exam on stu.id = exam.id;
+------+------+------+-------+
| id   | name | id   | grade |
+------+------+------+-------+
|    1 | jack |    1 |    56 |
|    2 | tom  |    2 |    76 |
|    3 | kity |    3 |     8 |
+------+------+------+-------+
3 rows in set (0.00 sec)

例子：列出部门名称和这些部门员工信息，同时列出没有员工的部门

mysql> select d.dname ,e.* from dept d left join emp e on d.deptno = e.deptno;
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| dname      | empno  | ename  | job       | mgr  | hiredate            | sal     | comm    | deptno |
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| RESEARCH   | 007369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 |  800.00 |    NULL |     20 |
| SALES      | 007499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
| SALES      | 007521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
| RESEARCH   | 007566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 |    NULL |     20 |
| SALES      | 007654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
| SALES      | 007698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 |    NULL |     30 |
| ACCOUNTING | 007782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 |    NULL |     10 |
| RESEARCH   | 007788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| ACCOUNTING | 007839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 |    NULL |     10 |
| SALES      | 007844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
| RESEARCH   | 007876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 |    NULL |     20 |
| SALES      | 007900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 |  950.00 |    NULL |     30 |
| RESEARCH   | 007902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| ACCOUNTING | 007934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 |    NULL |     10 |
| OPERATIONS |   NULL | NULL   | NULL      | NULL | NULL                |    NULL |    NULL |   NULL |
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
15 rows in set (0.00 sec)

mysql> select d.dname ,e.* from emp e left join deptt d on d.deptno = e.deptno;
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| dname      | empno  | ename  | job       | mgr  | hiredate            | sal     | comm    | deptno |
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
| ACCOUNTING | 007782 | CLARK  | MANAGER   | 7839 | 1981-06-09 00:00:00 | 2450.00 |    NULL |     10 |
| ACCOUNTING | 007839 | KING   | PRESIDENT | NULL | 1981-11-17 00:00:00 | 5000.00 |    NULL |     10 |
| ACCOUNTING | 007934 | MILLER | CLERK     | 7782 | 1982-01-23 00:00:00 | 1300.00 |    NULL |     10 |
| RESEARCH   | 007369 | SMITH  | CLERK     | 7902 | 1980-12-17 00:00:00 |  800.00 |    NULL |     20 |
| RESEARCH   | 007566 | JONES  | MANAGER   | 7839 | 1981-04-02 00:00:00 | 2975.00 |    NULL |     20 |
| RESEARCH   | 007788 | SCOTT  | ANALYST   | 7566 | 1987-04-19 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| RESEARCH   | 007876 | ADAMS  | CLERK     | 7788 | 1987-05-23 00:00:00 | 1100.00 |    NULL |     20 |
| RESEARCH   | 007902 | FORD   | ANALYST   | 7566 | 1981-12-03 00:00:00 | 3000.00 |    NULL |     20 |
| SALES      | 007499 | ALLEN  | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-20 00:00:00 | 1600.00 |  300.00 |     30 |
| SALES      | 007521 | WARD   | SALESMAN  | 7698 | 1981-02-22 00:00:00 | 1250.00 |  500.00 |     30 |
| SALES      | 007654 | MARTIN | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-28 00:00:00 | 1250.00 | 1400.00 |     30 |
| SALES      | 007698 | BLAKE  | MANAGER   | 7839 | 1981-05-01 00:00:00 | 2850.00 |    NULL |     30 |
| SALES      | 007844 | TURNER | SALESMAN  | 7698 | 1981-09-08 00:00:00 | 1500.00 |    0.00 |     30 |
| SALES      | 007900 | JAMES  | CLERK     | 7698 | 1981-12-03 00:00:00 |  950.00 |    NULL |     30 |
+------------+--------+--------+-----------+------+---------------------+---------+---------+--------+
14 rows in set (0.00 sec)

索引（重点）

提高数据库的性能，索引是物美价廉的东西，不用加内存，不用改程序，不用调sql，只要执行正确的create index，查询速度就可能提高成百上千倍。但是查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价，这些写操作，增加了大量的IO。所以它的价值在于提高一个海量数据的检索速度。

常见索引分为

1）主键索引（primary key）

2）唯一索引（unique）

3）普通索引（index）

4)全文索引（fulltext）--解决中文检索问题。

如果在一个海量表中，进行查询操作，看看没有索引时有什么问题？

结果：会耗费很长的时间，这还是本机一个人操作的结果，在实际项目中，如果放在公网中，假如同时又1000个人访问，很有可能死机。

解决方法，创建索引

alter table emp add index(empno);

换一个员工编号，测试的时间就会变得很短

select * from EMP where empno=123456;

认识磁盘

MySQL与存储

MySQL 给用户提供存储服务，而存储的都是数据，数据在磁盘这个外设当中。磁盘是计算机中的一个机械设备，相比于计算机其他电子元件，磁盘效率是比较低的，再加上IO本身的特质，如何提示效率，是MySQL的一个重要话题。

扇区

数据库文件，本质其实就是保存在磁盘的盘片当中，也就是上面的小格子中，就是我们经常说的扇区，当然，数据库文件很大，也很多，一定需要占据多个扇区。

题外话：

在半径方向上，距离圆心越近，扇区越小，距离圆心越远，扇区越大。但是扇区不是默认512字节吗？为了确保这一性质，是由比特密度决定的，不过目前新的磁盘技术，已经慢慢的让扇区大小不同。

我们在使用Linux，所看到的大部分目录或者是文件，其实就是保存在磁盘当中的。（当然，有一些内存文件系统，如：proc，sys之类）

[root@VM-0-11-centos ~]# ls /var/lib/mysql -l
total 122972
-rw-r----- 1 mysql mysql       56 Oct  4 11:12 auto.cnf
-rw------- 1 mysql mysql     1680 Oct  4 11:12 ca-key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql     1112 Oct  4 11:12 ca.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql     1112 Oct  4 11:12 client-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql     1680 Oct  4 11:12 client-key.pem
-rw-r----- 1 mysql mysql      316 Oct 23 16:30 ib_buffer_pool
-rw-r----- 1 mysql mysql 12582912 Oct 26 17:02 ibdata1
-rw-r----- 1 mysql mysql 50331648 Oct 26 17:02 ib_logfile0
-rw-r----- 1 mysql mysql 50331648 Oct  4 11:12 ib_logfile1
-rw-r----- 1 mysql mysql 12582912 Oct 25 14:33 ibtmp1
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct  4 11:12 mysql
srwxrwxrwx 1 mysql mysql        0 Oct 23 16:30 mysql.sock
-rw------- 1 mysql mysql        6 Oct 23 16:30 mysql.sock.lock
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct  4 11:12 performance_schema
-rw------- 1 mysql mysql     1680 Oct  4 11:12 private_key.pem
-rw-r--r-- 1 mysql mysql      452 Oct  4 11:12 public_key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 26 17:00 scott
-rw-r--r-- 1 mysql mysql     1112 Oct  4 11:12 server-cert.pem
-rw------- 1 mysql mysql     1680 Oct  4 11:12 server-key.pem
drwxr-x--- 2 mysql mysql    12288 Oct  4 11:12 sys
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 23 17:34 test1
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 24 09:40 test2
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 23 15:30 test_3
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 24 23:23 test_4
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 25 21:28 test_5
drwxr-x--- 2 mysql mysql     4096 Oct 26 09:52 test_6

所以，最基本的，找到一个文件的全部，本质，就是在磁盘找到所有保存文件的扇区。而我们能够定位任意一个扇区，那么便能找到所有扇区，因为查找方式是一样的。

1）柱面（磁道）：多盘磁盘，每盘都是双面，大小完全相等，那么同半径的磁道，整体上便构成了一个柱面；

2）每个盘面都有一个磁头，那么磁头和盘面的对应关系就是1对1的；所有，我们只需要知道，磁头（heads）、柱面（Cylinder）（等价于磁道）、扇区（Sector）对应的编号。即可在磁盘上定位所要访问的扇区。这种磁盘数据定位方式叫做 CHS。不过实际系统软件使用的并不是 CHS 而是LBA，一种线性地址，可以想象成虚拟地址与物理地址，系统将LBA地址最后转换成CHS，交给磁盘去进行数据读取。

结论

我们现在已经能够在硬件层面定位，任何一个基本数据块（扇区）了，那么在系统软件上，就直接按照扇区（512字节，部分4096字节），进行IO交互吗？当然不是！

1）如果操作系统直接使用硬件提供的数据大小进行交互，那么系统的IO代码，就和硬件强相关，如果硬件发生变化，系统必须跟着变化；

2）单词IO 512字节，还是有点小，IO单位小，意味着读取同样的数据内容，需要进行多次磁盘访问，会带来效率的降低；

3）文件系统，就是在磁盘的基本结构下建立的，文件系统读取基本单位，就不是扇区，而是数据块，因此，系统读取磁盘，是以块为单位的，基本单位是4KB;

磁盘随机访问（random access）与连续访问（sequential access）

随机访问：本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址不连续，这样的话磁头在两次IO操作之间需要比较大的移动才能重新开始读/写数据。

连续访问：如果当次IO给出的扇区地址和上次IO结束的扇区地址是连续的，那磁头就很快的开始这次IO操作，这样的多个IO操作称为连续访问。

尽管相邻的两次IO操作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。磁盘是通过机械运动进行寻址的，随机访问不需要过多的定位，故效率比较高。

MySQL与磁盘交互基本单位

而MySQL作为一款应用软件，可以想象成一种特殊的文件系统，它有着更高的IO场景，所以，为了提高基本的IO效率，MySQL进行IO的基本单位是16KB

mysql> show global status like 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name    | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |    --16*1024 = 16384
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

也就是说，磁盘这个硬件设备的基本单位是512字节，而MySQL InnoDB引擎使用 16KB进行IO交互，即，MySQL和磁盘进行数据交互的基本单位是16KB，这个基本数据单元，在MySQL这里叫做page（注意要和系统的page区分）

建立共识

1）MySQL中的数据文件，是以page为单位保存在磁盘当中的；

2）MySQL的CURD操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据；

3）而只有涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中；

4）所以在特定时间内，数据一定是在磁盘有，内存中也有，后续操作完内存数据之后，以特定的刷新策略，刷新到磁盘，这是，就涉及到磁盘和内存的数据交互，也就是IO了，而此时IO的基本单位就是page；

5）为了更好的进行上面的操作，MySQL服务器在内存运行的时候，在服务器内部，就申请了被称为Buffer pool 的大内存空间，来进行缓存，其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互；

6）为了更高的效率，一定要尽可能的减少系统和磁盘IO的次数；

索引的理解

建立测试表

mysql> create table if not exists user(
    -> id int primary key,    -- 一定要添加主键，只有这样才会默认生成主键索引
    -> age int not null,
    -> name varchar(16) not null);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> show create table user\G
*************************** 1. row ***************************
       Table: user
Create Table: CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `age` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(16) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 --默认就是InnoDB存储引擎
1 row in set (0.00 sec)

插入多条数据

--插入多条记录，注意，我们并没有按照主键的大小顺序插入
mysql> insert into user(id,age,name) values(3,18,'杨过');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user(id,age,name) values(4,16,'小龙女');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user(id,age,name) values(2,26,'黄蓉');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> insert into user(id,age,name) values(5,36,'郭靖');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> insert into user(id,age,name) values(1,56,'欧阳锋');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

--查询结果是有序的？排序有什么好处呢？
mysql> select *from user;
+----+-----+-----------+
| id | age | name      |
+----+-----+-----------+
|  1 |  56 | 欧阳锋    |
|  2 |  26 | 黄蓉      |
|  3 |  18 | 杨过      |
|  4 |  16 | 小龙女    |
|  5 |  36 | 郭靖      |

为什么IO交互要是age

为什么MySQL和磁盘IO交互的时候，要采用page的方案进行交互呢？用多少拿多少不行吗？

如上面的5条记录，如果MySQL要查找id = 2的记录，第一次加载id = 1，第二次加载id = 2，一次一条记录，那么就需要2次IO、如果需要id = 5 ，就需要5 次IO。

如果这5条（或者更多）都被保存在一个page中（16KB，能保存很多记录），那么第一次IO查找id= 2的时候，整个page会被加载到MySQL的buffer pool中，这里完成了一次IO。但是往后如果在查找id = 1，3，4，5等，完全不需要进行IO了，而是直接在内存中进行了，所以，就在单个page里面，大大减少了IO的次数。

由于局部性原理，下次我们要找的数据很大概率在同一个page里面。往往IO效率低下的最主要矛盾不是IO单次数据量的大小，而是IO的次数。

理解单个page

MySQL中要管理很多数据表文件，而要管理好这些文件，就需要“先描述，再组织”我们目前可以简单理解成一个个独立文件是有一个或者多个page构成的。

不同的page ，在MySQL中，都是16KB 使用prev和next 构成双向链表

因为有主键的问题，MySQL会默认按照主键给我们的数据进行排序，从上面的page内数据记录可以看出，数据是有序彼此关联的。

为什么数据库在插入数据时要对其进行排序？不能按照正常顺序插入数据吗？

页内部存放数据的模块，实质上也是一个链表结构，链表的特点也就是增删块，查询修改慢，所以优化查询的效率是必须的，正是因为有序，在查找的时候，从头到后都是有效查找，没有任何一个查找是浪费的，而且，如果运气好，是可以提前结束查找过程的。

理解多个page

通过上面的分析，我们知道，上面页面模式中，只有一个功能，就是在查询某条数据的时候直接将一整页的数据加载到内存中，以减少硬盘IO次数，从而提高性能，但是，我们也可以看到，现在的页模式内部，实际上是采用了链表的结构，前一条数据指向后一条数据，本之上还是通过数据的逐条比较来取出特定的数据。

如果有1千万条数据，一定需要多个page来保存1千万条数据，多个page彼此使用双链表连接起来，而且每个page内部的数据也是基于链表的，那么，查找特定一条记录，也一定是线性查询，这样的效率太低了。

页目录

从头逐页的向后翻，直到找到目标内容，通过书提供的目录，发现指针章节在234页（假设），那么我们就可以直接翻到234页，同时，查找目录方案，可以顺序找，不过因为目录肯定少，所以可以快速提高定位，本质上，书中的目录，是花了纸张的，但是却提高了效率，所以，目录是一种“以空间换时间的做法”这就是为什么MySQL会自动排序了，便于引入目录。

MySQL中每一页大小只有16KB，单个page大小是固定的，所以随着数据量不断增大，16KB不可能存下所以数据，那么必定会有多个页来存储数据。

在单表数据不断被插入的情况下，MySQL会在容量不足的时候，自动开辟新的page来保存新的数据，然后通过指针的方式，将所有的page组织起来。

我们可以通过多个page遍历，page内部通过目录来快速定位数据，可是，貌似这样也有效率问题，在page之间，页需要MySQL来进行便利的，这样也会有大量的IO，怎么解决这个问题呢？给page也带上目录。

使用一个目录项来指向某一页，而这个目录项存放的就是将要指向的页存放的最小数据的键值，和页内目录不同的地方在于，这种目录管理的级别是页，而页内目录管理的级别是行。其中，每个目录项的构成是：键值+指针。

存在一个目录页来管理页目录，目录页中的数据存放的就是指向的那一页中最小的数据，有数据，就可以通过比较到该访问到哪个page，进而通过指针，找到下一个page。

其实目录页的本质也是页，普通页中存的数据是用户数据，而页目录中存的数据是普通页的地址。可是，我们每次检索数据的时候，该从哪个地方开始呢？虽然顶层的目录少了，但是还是要遍历啊？不用担心，可以再加目录页。其实，这就是B+树，现在查找的page树一定减少了，也就意味着IO次数减少了，那么效率也就提高了。

总结：

1）page分目录页和数据页，目录页只放各个下级page的最小键值；

2）查找的时候，自顶向下找，只需要加载部分目录页到内存，即可完成算法的整个查找过程，大大减少了IO次数；

INnoDB在建立索引来管理数据的时候，其他数据结构为何不行？

1）链表——线性遍历，太慢了。

2）二叉搜索树——退化问题，可能退化成线性结构

3）AVL树 and 红黑树 ——虽然是平衡或者近似平衡，但毕竟是二叉结构，相对于比较多阶的B+，意味着树整体高度太高了，大家都是自顶向下的，层高越低，意味着系统与硬盘更少的IO page交互。

4）Hash——官方的索引实现方式中，MySQL是支持Hash的，不过InnoDB和MyISAM并不支持，Hash跟进其算法特征，决定了虽然有时候也很快O（1），不过，在面对范围查找时就有点不足了。

5）B树——B树节点，既有数据，又有page指针，而B+，只有叶子节点有数据，其他目录页，只有键值和page指针；B+叶子结点，全部相连，而B没有。

选B+的理由有

1）节点不存储data，这样一个节点就可以存储更多的key，可以让树变得更矮，所以IO操作次数更少；叶子节点相连，更便于进行范围查找。

聚簇索引 || 非聚簇索引

MyISAM存储引擎-主键索引

MyISAM引擎同样使用B+树作为索引结果，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。其中，MyISAM最大的特点是，将索引page和数据page分离，也就是叶子节点没有数据，只是对应数据的地址，相较于InnoDB索引，InnoDB是将索引和数据放在一起的。

--终端A
mysql> create database myisam_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use myisam_test;
Database changed
mysql> create table mtest(
-> id int primary key,
-> name varchar(11) not null
-> )engine=MyISAM; --使用engine=MyISAM
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)


--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls myisam_test/ -al --mysql数据目录下
total 28
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:33 .
drwxr-x--x 13 mysql mysql 4096 Jun 13 13:32 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:32 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:33 mtest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 0 Jun 13 13:33 mtest.MYD --该表对应的数据，当前没有数据，所以是0
-rw-r----- 1 mysql mysql 1024 Jun 13 13:33 mtest.MYI --该表对应的主键索引数据

其中，MyISAM这种用户数据与索引数据分离的检索方案，叫做非聚簇索引；

-终端A
mysql> create database innodb_test; --创建数据库
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use innodb_test;
Database changed
mysql> create table itest(
-> id int primary key,
-> name varchar(11) not null
-> )engine=InnoDB; --使用engine=InnoDB
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

--终端B
[root@VM-0-3-centos mysql]# ls innodb_test/ -al
total 120
drwxr-x--- 2 mysql mysql 4096 Jun 13 13:39 .
drwxr-x--x 14 mysql mysql 4096 Jun 13 13:38 ..
-rw-r----- 1 mysql mysql 61 Jun 13 13:38 db.opt
-rw-r----- 1 mysql mysql 8586 Jun 13 13:39 itest.frm --表结构数据
-rw-r----- 1 mysql mysql 98304 Jun 13 13:39 itest.ibd --该表对应的主键索引和用户数据，虽然现在
一行数据没有，但是该表并不为0，因为有主键索引数据

其中，InnoDB这种用户数据与索引数据在一起索引方案，叫做聚簇索引，当然，MySQL除了默认建立主键索引外，我么用户也可能建立按照其他列信息建立的索引，一般这种索引可以叫做辅助（普通）索引；对于MyISAM，建立辅助（普通）索引和主键索引没有差别，无非就是主键不能重复，而非主键可以重复。

通过辅助索引找到目标记录，需要两遍索引；首先检索辅助索引获得主键，然后主键到主索引中获取记录，这种过程叫做回表查询；

为什么InnoDB针对这种辅助（普通）索引的场景，不给叶子节点也附上数据呢？——因为太浪费空间了。

索引操作

创建主索引

第一种方式 --在创建表的时候，直接在字段后指定 primary key
mysql> create table user1(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

第二种方式 --在创建表的最后，指定某列或几列为主键索引

mysql> create table user2(
    -> id int,
    -> name varchar(30),primary key(id));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

第三种方式--创建表后再添加主键

mysql> create table user3(
    -> id int ,
    -> name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

mysql> alter table user3 add primary key(id);
Query OK, 0 rows affected (0.11 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

主键索引的特点：

1）一个表中，最多只有一个主键索引，当然可以使符合主键

2）主键索引的效率高（主键补课重复）

3）创建主键索引的列，它的值不能为null，且不能重复

4）主键索引的列基本是int

唯索引的创建

第一种方式--在定义时，在某列后直接指定unique唯一属性
mysql> create table user4(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30) unique);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

第二种方式--创建表时，在表的后面指定某列或某几列为unique

mysql> create table user5( id int primary key, name varchar(30),unique(name));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
第三种方式--在创建表之后再添加唯一键描述
mysql> create table user6( id int primary key, name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> alter table user6 add unique(name);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

唯一键索引的特点：

1）一个表中，可以有多个唯一索引

2）查询效率高；

3）如果再某一列建立唯一索引，必须保证这列不能有重复数据；

4）如果一个唯一键索引上指定not null ，等价于主键索引；

普通索引的创建

第一种方式--在表的定义最后，指定某列为索引
mysql> create table user7(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30),
    -> index(name));       
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)

第二种方式--创建完表以后指定列为普通索引
mysql> create table user8(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> alter table user8 add index(name);
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

第三种--创建一个索引名为 idx_name的索引
mysql> create table user9(
    -> id int primary key,
    -> name varchar(30));
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> create index idex_name on user9(name);
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

普通索引的特点：

1）一个表中可以有多个普通索引，普通索引在实际开发中用的比较多

2）如果某列需要创建索引，但是该列有重复的中，那么我们就应该使用普通索引。

全文索引的创建

当对文章字段或有大量文字的字段进行检索时，会使用到全文索引，MySQL提供全文检索引机制，但是有要求，要求表的存储引擎必须是MyISAM,而且默认的全文索引支持英文，不支持中文，如果对中文进行全文检索，可以使用sphinx的中文版（coreseek）。

mysql> create table articles(
    -> id int unsigned auto_increment not null primary key,
    -> title varchar(200),
    -> body text,
    -> fulltext(title,body))engine = MyISAM;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into articles (title,body) values
 ('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
 ('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
 ('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'), 
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'), 
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
 ('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');
Query OK, 6 rows affected (0.01 sec)
Records: 6  Duplicates: 0  Warnings: 0

--这样查询的话，可以查询出数据，但是没有使用到全文索引
mysql> select * from articles where body like '%database%';
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
|  1 | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |
|  5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

可以使用explain工具看一下，是否使用到索引

mysql> select * from articles where body like '%database%'\G
*************************** 1. row ***************************
   id: 1
title: MySQL Tutorial
 body: DBMS stands for DataBase ...
*************************** 2. row ***************************
   id: 5
title: MySQL vs. YourSQL
 body: In the following database comparison ...
2 rows in set (0.00 sec)

如何使用全文索引？

mysql> select *from articles
    -> where match(title ,body)against('database'); 
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
|  5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
|  1 | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

通过explain 来分析这个sql语句
mysql> explain select *from articles where match(tittle ,body)against('database')\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: articles
   partitions: NULL
         type: fulltext
possible_keys: title
          key: title
      key_len: 0
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

查询索引

第一种方法：show keys from 表名
mysql> show keys from articles\G
*************************** 1. row ***************************
        Table: articles
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: id
    Collation: A
  Cardinality: 6
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: 
   Index_type: BTREE
      Comment: 
Index_comment: 
*************************** 2. row ***************************
        Table: articles
   Non_unique: 1
     Key_name: title
 Seq_in_index: 1
  Column_name: title
    Collation: NULL
  Cardinality: NULL
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: FULLTEXT
      Comment: 
Index_comment: 
*************************** 3. row ***************************
        Table: articles
   Non_unique: 1
     Key_name: title
 Seq_in_index: 2
  Column_name: body
    Collation: NULL
  Cardinality: NULL
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null: YES
   Index_type: FULLTEXT
      Comment: 
Index_comment: 
3 rows in set (0.00 sec)

第二种方法：show index from 表名；
mysql> show index from articles;
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| Table    | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
| articles |          0 | PRIMARY  |            1 | id          | A         |           6 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               |
| articles |          1 | title    |            1 | title       | NULL      |        NULL |     NULL | NULL   | YES  | FULLTEXT   |         |               |
| articles |          1 | title    |            2 | body        | NULL      |        NULL |     NULL | NULL   | YES  | FULLTEXT   |         |               |
+----------+------------+----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)

第三种方法（信息比较简略）：desc 表名
mysql> desc articles;
+-------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type             | Null | Key | Default | Extra          |
+-------+------------------+------+-----+---------+----------------+
| id    | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| title | varchar(200)     | YES  | MUL | NULL    |                |
| body  | text             | YES  |     | NULL    |                |
+-------+------------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

删除索引

第一种方法：删除主键索引：alter table 表名 drop primary key;

第一种方法——删除主键索引：alter table 表名 drop primary key;
mysql> alter table user7 drop primary key;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

第二种方法——其他索引的删除: alter table 表名 drop index 索引名;
mysql> alter table user9 drop index idex_name;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

第三种方法——drop index 索引名 on 表名;
mysql> drop index name on user8;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0