MySQL数据库基础

一、什么是数据库

很多人会有疑问：直接用文件保存数据就能实现读写，为什么还需要数据库？

那是因为文件保存数据有下面这些缺点：

1. 文件的安全性问题。文件本身很难做精细的权限管控，谁拿到文件就能直接读取、修改里面全部内容，很难做到不同用户只能访问指定部分数据。
2. 文件不利于数据查询和管理。如果文件里有成千上万条记录，想要按条件检索某一条数据，需要程序从头到尾遍历整个文件，查询效率极低。
3. 文件不利于存储海量数据。海量数据放在普通文件里，不仅查找缓慢，扩容、分片管理都非常麻烦。
4. 文件在程序中控制不方便。多个程序同时读写同一个文件时，很容易出现数据错乱、覆盖的问题，自己写代码实现并发控制、数据回滚非常复杂。

数据库的存储介质依然是磁盘、内存，并没有脱离底层文件。 为了解决上面这些文件存储的痛点，专家们设计出更加利于管理数据的工具 ------ 数据库，它可以更高效地管理数据。数据库相关能力是衡量一个程序员水平的重要指标。

而我们现在日常开发所说的数据库，一般指按照特定数据结构组织，存放在磁盘或者内存中的数据集合，并且配套了一套完整的管理系统，帮我们处理查询、并发、权限、事务等复杂逻辑。

二、主流数据库

市面上主流使用到的数据库一般都是下面这几种：

SQL Server：微软的产品，.Net 程序员的最爱，中大型项目。

Oracle：甲骨文产品，适合大型项目，复杂的业务逻辑，并发一般来说不如 MySQL。

MySQL：世界上最受欢迎的数据库，属于甲骨文，并发性好，不适合做复杂的业务。主要用在电商，SNS，论坛。对简单的 SQL 处理效果好。

PostgreSQL : 加州大学伯克利分校计算机系开发的关系型数据库，不管是私用，商用，还是学术研究使用，可以免费使用，修改和分发。

SQLite：是一款轻型的数据库，是遵守 ACID 的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的 C 库中。它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百 K 的内存就够了。

H2：是一个用 Java 开发的嵌入式数据库，它本身只是一个类库，可以直接嵌入到应用项目中。

而我们要学习的是MySQL。

mysqld/mysql：mysql是数据库服务的客户端，而mysqld是数据库服务的服务器端。所以MySQL本质上是一种给予C(mysql)S(mysqld)模式的网络服务！MySQL是一套给我们提供数据存取服务的网络程序！

三、MySQL的基本使用

3.1 MySQL的安装（Ubuntu）

1.更新软件源

sudo apt update

2.安装 mysql 服务端

sudo apt install mysql-server -y

安装完自动启动 mysql，并且开机自启Ubuntu

3.2 连接MySQL服务器

我们可以使用下面的指令来连接MySQL服务器

mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p

其中，-h表示的是登录部署了mysql服务的主机，-P指明我们要访问的端口号，-u指明登录用户，-p则表示需要输入密码。

3.4 数据库的使用

1.创建数据库

create database data;

输出结果：

2.使用数据库

use data;

输出结果：

3.创建数据库表

create table student(
    name varchar(32),
    age int,
    gender varchar(2)
);

输出结果：

4.展示数据库

show databases；

输出结果：

5.插入数据

insert into student (name, age, gender) values ('张三', 20 , '男');
insert into student (name, age, gender) values ('李四', 21 , '女');
insert into student (name, age, gender) values ('王五', 22 , '男');

输出结果：

建立数据库，本质就是 Linux 下的一个目录。而在数据库内建立表，本质就是在 Linux 下创建对应的文件！

上述的操作都是由用户通过在mysql客户端输入指令，交给mysql服务器，然后服务器为我们用户在磁盘上创建目录与文件。所以我们在修改数据库内容时不能直接在Linux上使用mkdir、touch等指令进行操作，而是要通过mysql进行操作。

3.5 服务器、数据库与表之间的关系

我们常说的安装数据库服务器，本质是在机器上部署一套数据库管理系统（DBMS）。这套管理程序可以同时维护多个独立数据库，开发中通常一个应用对应一个数据库。

数据库用来存放业务数据，为了保存应用里不同实体的信息，我们会在库里面建立多张数据表，用表存储实体数据。

数据库服务器、数据库、数据表三者的层级关系：数据库服务器 > 数据库 > 数据表

而MySQL服务器端为我们创建的数据库DB和表其实就是Linux下的目录和普通文件。

3.6 数据存储的逻辑结构

数据在表中存储是行列式结构，我们可以使用select * from来查看表的内容：

四、MySQL架构

MySQL 是一个可移植的数据库，几乎能在当前所有的操作系统上运行，如 Unix/Linux、Windows、Mac 和 Solaris。各种系统在底层实现方面各有不同，但是 MySQL 基本上能保证在各个平台上的物理体系结构的一致性。

MySQL Server 整体采用分层架构，从客户端连接到底层磁盘存储，一共可以简单划分为：连接层 → SQL 层（服务层） → 存储引擎层 → 文件系统层，这张图完整展示了各个模块。

1. Connection Pool 连接池（连接层）

负责处理客户端的连接请求，做连接管理、身份认证、权限安全校验。 客户端（Navicat、Java 程序等）访问 MySQL，首先和这一层建立连接；连接池会复用连接，避免频繁创建销毁连接带来的性能开销。

2. SQL 层（核心服务层）

这一层是 MySQL 的大脑，负责 SQL 的解析、优化、执行，包含下面几个组件：

1、SQL Interface SQL 接口：接收 DML、DDL、存储过程、触发器、视图等各类 SQL 语句，接收用户输入的 SQL。

2、Parser 解析器：包含词法分析、语义分析、语法分析，对 SQL 做语法校验，生成语法树。如果 SQL 写错，语法报错就在这一步抛出。

3、Optimizer 查询优化器：对语法树做 SQL 重写，选择扫描顺序、选择合适索引，生成代价最小的执行计划。我们写的 SQL，不一定会按照我们书写顺序执行，由优化器决定。

4、Caches 查询缓存：全局缓存与引擎专属缓存。如果查询已经缓存，直接返回结果，跳过解析优化流程（MySQL8.0 已经移除了 Query Cache）。

5、Services & utilities 服务与工具组件：提供备份恢复、安全管理、主从复制、集群、分区、Workbench 管理工具等配套功能。

3. Pluggable Storage Engines 可插拔存储引擎层

MySQL 最有特点的设计就是可插拔存储引擎。 SQL 层只负责解析和生成执行计划，不负责数据读写；真正读写数据由存储引擎完成。 图里列出了多种引擎：

InnoDB：MySQL5.5 之后默认引擎，支持事务、行锁、外键、崩溃恢复，生产环境首选。

MyISAM：早期默认引擎，不支持事务，表锁，查询速度快，现在很少用于业务库。

Memory：内存引擎，数据存在内存，重启数据丢失。 还有 Federated、Archive、Merge 等其他引擎，业务极少使用。

要注意的是，在同一个数据库中，不同的表可以使用不同存储引擎。

4. File System 文件系统层

最底层，依托操作系统文件系统（NTFS、ext4、SAN/NAS）持久化数据。 在磁盘上保存各类日志与文件：二进制日志 binlog、错误日志、慢查询日志、通用日志、Redo、Undo、数据文件、索引文件。 所有引擎最终都要把数据落到操作系统文件上。

MySQL完整执行流程如下：

客户端建立连接 → 连接池校验权限 → SQL 接口接收 SQL → 解析器生成语法树 → 优化器生成执行计划 → 交给对应存储引擎读写数据 → 存储引擎操作磁盘文件，最后结果原路返回客户端。

五、SQL分类

1.DDL（数据定义语言）

DDL 用来定义、修改、删除数据库整体结构，不操作表里存储的数据，只负责库、表、字段的框架管理。

常用语句：create、alter、drop、truncate。

当我们需要新建数据库、新建数据表、修改字段类型、删除整张表时，就会使用 DDL 语句执行操作。

2.DML（数据操作语言）

DML 专门针对数据表内部的行数据进行增删改查，不改动表结构，只操作表里存储的业务数据。 常用语句：insert、delete、update、select。

当我们需要往表中新增记录、删除数据、修改已有字段值、查询数据内容时，就会使用 DML 语句执行操作。

3.DCL（数据控制语言）

DCL 用来管理数据库账号、分配访问权限，控制不同用户对库和表的操作权限。

常用语句：grant、revoke。

当我们新建数据库用户、给账号赋予查询 / 修改权限、回收已有账号操作权限时，就会使用 DCL 语句执行操作。

六、存储引擎

存储引擎是数据库管理系统如何存储数据、如何为存储的数据建立索引和如何更新、查询数据等技术的实现方法。MySQL的核心是插件式存储引擎，支持多种存储引擎。

我们可以使用下面的语句来查看存储引擎：

show engines;

输出结果如下：

InnoDB（MySQL 默认引擎）

InnoDB 是 MySQL 的默认存储引擎，支持事务、行级锁、外键。 Transactions：YES，XA：YES，Savepoints：YES。 业务开发中绝大多数场景都会选用 InnoDB。它可以保障事务 ACID 特性，发生崩溃后能够安全恢复数据；行锁可以大幅降低并发写操作的锁冲突，支持外键来维护表与表之间的数据参照完整性。

MyISAM

MyISAM 不支持事务，也没有行锁，只使用表级锁，不支持外键。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 一旦对一张表执行写操作，会锁住整张表，并发写入性能很差。优势是结构简单，查询速度快。现在一般只用在只读、查询多、几乎不修改数据的场景。

MEMORY

MEMORY 引擎基于哈希表，所有数据全部存放在内存中，不会持久化到磁盘。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 数据库重启之后，里面所有数据直接丢失。适合用来存放临时表、临时计算结果，读写速度极快。

ARCHIVE

归档存储引擎，只适合大量归档数据存储。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 它只支持插入和查询，不支持修改、删除，会对数据做高压缩，节省磁盘空间，一般用来存放日志类归档数据。

BLACKHOLE

黑洞存储引擎，写入到这个表的所有数据都会直接消失，不会保存任何内容。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 它会接收 SQL 语句并且写入 binlog，但是不存储数据，经常用在主从复制的特殊中转场景。

MRG_MYISAM

它是多个结构完全相同的 MyISAM 表的集合，可以把多张 MyISAM 表合并当成一张表来查询。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 底层每张子表依旧是 MyISAM，继承 MyISAM 的所有限制，不支持事务。

FEDERATED

本地不存储真实数据，可以远程访问另一台 MySQL 服务器上的表。 当前这个版本 Support 字段为 NO，代表没有启用。 Transactions：NULL，XA：NULL，Savepoints：NULL。 本地只保留表结构定义，查询的时候会去远端数据库拉取数据。

PERFORMANCE_SCHEMA

性能监控相关的引擎，专门用来收集 MySQL 运行时性能指标，不是用来存放业务数据。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 我们查询性能相关的监控数据，就是读取这一类表。

CSV

CSV 存储引擎，直接把数据以 CSV 文本格式保存在磁盘文件。 Transactions：NO，XA：NO，Savepoints：NO。 可以直接用文本编辑器打开文件查看内容，但是不支持索引，性能很差，多用于数据导入导出场景。

在这些存储引擎中，只有 InnoDB 支持事务、XA 分布式事务、保存点 savepoints。其余所有引擎都不支持事务。 所以我们在平时开发业务表时，一般选择使用 InnoDB 。