基本概念
1、什么是数据库？
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
我们也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以，现在我们使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。
RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：
1.数据以表格的形式出现
2.每行为各种记录名称
3.每列为记录名称所对应的数据域
4.许多的行和列组成一张表单
5.若干的表单组成database
关系数据库管理系统术语：
数据库: 数据库是一些关联表的集合。.
数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的
数据。
行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
冗余：存储两倍数据，冗余可以使系统速度更快。
主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
外键：外键用于关联两个表。
复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。
索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。
2、Mysql数据库
MySQL是一个关系型数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。
Mysql支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。
MySQL使用标准的SQL数据语言形式。
Mysql可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
Mysql对PHP有很好的支持，PHP是目前最流行的Web开发语言。
MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据仓库，32位系统表文件最大可支持4GB，64位系统支持最大的表文件为8TB。
Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统。
Mysql索引
1、索引
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。
提取句子主干，就可以得到索引的本质：索引是数据结构。
在数据之外，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。
2、索引目的
索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成。
实际的数据库系统几乎没有使用二叉查找树或其进化品种红黑树实现
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构
3、内存和磁盘存取原理
主存存取原理
目前计算机使用的主存基本都是随机读写存储器（RAM），现代RAM的结构和存取原理比较复杂，主存的存取过程如下：
当系统需要读取主存时，则将地址信号放到地址总线上传给主存，主存读到地址信号后，解析信号并定位到指定存储单元，然后将此存储单元数据放到数据总线上，供其它部件读取。
写主存的过程类似，系统将要写入单元地址和数据分别放在地址总线和数据总线上，主存读取两个总线的内容，做相应的写操作。
这里可以看出，主存存取的时间仅与存取次数呈线性关系，因为不存在机械操作，两次存取的数据的“距离”不会对时间有任何影响。
磁盘存取原理
索引一般以文件形式存储在磁盘上，索引检索需要磁盘I/O操作。与主存不同，磁盘I/O存在机械运动耗费，因此磁盘I/O的时间消耗是巨大的。
局部性原理与磁盘预读
磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：
当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。
程序运行期间所需要的数据通常比较集中。
4、B-/+Tree索引性能的分析
B-Tree
在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观：首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data，否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，直到找到节点或找到null指针，前者查找成功，后者查找失败。
B+Tree
一般来说，B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构，MySQL就普遍使用B+Tree实现其索引结构。
B+Tree内节点不存储data，只存储key；
叶子节点不存储指针。
B+Tree树要求把真实的数据放到叶子节点而不是内层节点，一旦放到内层节点，磁盘块的数据项会大幅度下降，导致树增高。
由于并不是所有节点都具有相同的域，因此B+Tree中叶节点和内节点一般大小不同。这点与B-Tree不同，虽然B-Tree中不同节点存放的key和指针可能数量不一致，但是每个节点的域和上限是一致的，所以在实现中B-Tree往往对每个节点申请同等大小的空间。
根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点（h为高度）。
数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：
每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。
综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。
一般来说，索引本身也很大，不可能全部存储在内存中，因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上。这样的话，索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗，相对于内存存取，I/O存取的消耗要高几个数量级，所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘I/O操作次数的渐进复杂度。换句话说，索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。下面介绍内存和磁盘存取原理。
而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。
上文还说过，B+Tree更适合外存索引，原因和内节点出度d有关。从上面分析可以看到，d越大索引的性能越好，而出度的上限取决于节点内key和data的大小,由于B+Tree内节点去掉了data域，因此可以拥有更大的出度，拥有更好的性能。
5、MySQL索引实现
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的
6、索引分类
1. 普通索引
这是最基本的索引，它没有任何限制，比如上文中为title字段创建的索引就是一个普通索引，MyIASM中默认的BTREE类型的索引，也是我们大多数情况下用到的索引。
2. 唯一索引
与普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值（注意和主键不同）。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一，创建方法和普通索引类似。
3. 全文索引（FULLTEXT）
MySQL从3.23.23版开始支持全文索引和全文检索，FULLTEXT索引仅可用于 MyISAM 表；他们可以从CHAR、VARCHAR或TEXT列中作为CREATE TABLE语句的一部分被创建，或是随后使用ALTER TABLE 或CREATE INDEX被添加。////对于较大的数据集，将你的资料输入一个没有FULLTEXT索引的表中，然后创建索引，其速度比把资料输入现有FULLTEXT索引的速度更为快。不过切记对于大容量的数据表，生成全文索引是一个非常消耗时间非常消耗硬盘空间的做法。
4. 单列索引、多列索引
多个单列索引与单个多列索引的查询效果不同，因为执行查询时，MySQL只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引。
5. 组合索引（最左前缀）
平时用的SQL查询语句一般都有比较多的限制条件，所以为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。例如上表中针对title和time建立一个组合索引：ALTER TABLE article ADD INDEX index_titme_time (title(50),time(10))。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面两组组合索引：
–title,time
–title
为什么没有time这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这两列的查询都会用到该组合索引，如下面的几个SQL所示：
7、MySQL索引的优化
MySQL的优化主要分为结构优化（Scheme optimization）和查询优化（Query optimization）。
http://blog.jobbole.com/24006/
触发器
触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。
是一种特殊的存储过程，它在插入，删除或修改特定表中的数据时触发执行，它比数据库本身标准的功能有更精细和更复杂的数据控制能力。
触发器创建语法四要素：
1.监视地点(table)
2.监视事件(insert/update/delete)
3.触发时间(after/before)
4.触发事件(insert/update/delete)
语法：
create trigger triggerName
after/before insert/update/delete on 表名
for each row #这句话在mysql是固定的
begin
sql语句;
end;
注：各自颜色对应上面的四要素。
数据库触发器有以下的作用：
1.安全性。可以基于数据库的值使用户具有操作数据库的某种权利。
# 可以基于时间限制用户的操作，例如不允许下班后和节假日修改数据库数据。
# 可以基于数据库中的数据限制用户的操作，例如不允许股票的价格的升幅一次超过10%。
2.审计。可以跟踪用户对数据库的操作。
# 审计用户操作数据库的语句。
# 把用户对数据库的更新写入审计表。
3.实现复杂的数据完整性规则
# 实现非标准的数据完整性检查和约束。触发器可产生比规则更为复杂的限制。与规则不同，触发器可以引用列或数据库对象。例如，触发器可回退任何企图吃进超过自己保证金的期货。
# 提供可变的缺省值。
4.实现复杂的非标准的数据库相关完整性规则。触发器可以对数据库中相关的表进行连环更新。例如，在auths表author_code列上的删除触发器可导致相应删除在其它表中的与之匹配的行。
# 在修改或删除时级联修改或删除其它表中的与之匹配的行。
# 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行设成NULL值。
# 在修改或删除时把其它表中的与之匹配的行级联设成缺省值。
# 触发器能够拒绝或回退那些破坏相关完整性的变化，取消试图进行数据更新的事务。当插入一个与其主健不匹配的外部键时，这种触发器会起作用。例如，可以在books.author_code 列上生成一个插入触发器，如果新值与auths.author_code列中的某值不匹配时，插入被回退。
5.同步实时地复制表中的数据。
6.自动计算数据值，如果数据的值达到了一定的要求，则进行特定的处理。例如，如果公司的帐号上的资金低于5万元则立即给财务人员发送警告数据。
事务
1、存储引擎
存储引擎就是指表的类型。数据库的存储引擎决定了表在计算机中的存储方式。存储引擎的概念是MySQl的特点，而且是一个插入式的存储引擎概念。这就决定了MySQl数据库中的表可以使用不同的存储方式存储。用户可以根据自己的不同要求，选择不同的存储方式、是否进行事务处理等。
show engines; 语句可以查看MySQL数据库支持的存储引擎类型。
解析：查询结果中，Engine参数指存储引擎名称；Support参数说明MySQL是否支持该类引擎，YES表示支持；Comment参数指对该引擎的评论；Transactions 参数表示是否支持事务处理，YES表示支持；XA参数表示是否分布式交易处理XA规范，YES表示支持；Savepoints参数表示是否支持保存点，以便事务回滚到保存点，YES表示支持。
其中MyISAM为默认的存储引擎。可使用语句查询默认的存储引擎此代码如下：
show variables like ‘storage_engine‘;
各种存储引擎：
1、MyISAM存储引擎
MyISAM存储引擎是Mysql中常见的存储引擎，MyISAM存储引擎是基于ISAM存储引擎发展起来的。
MyISAM支持全文索引、压缩存放、空间索引（空间函数）、表级锁、延迟更新索引键。但是MyISAM不支持事务、行级锁、更无法忍受的是崩溃后不能保证完全恢复（只能手动修复）。
MyISAM存储引擎的表存储成3个文件。文件的名字和表的名字相同。扩展名包含frm、MYD、MYI。其中frm为扩展名的文件存储表的结构；MYD为扩展名的文件存储数据，其是MYData的缩写；MYI为扩展名的文件存储索引，其为MYIndex的缩写。
MyISAM存储引擎的插入数据很快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM存储引擎能够实现处理的高效率。如果应用的完整性、并发性要求很低，也可以选择MyISAM存储引擎。
2、InnoDB存储引擎
InnoDB存储引擎给Mysql的表提供了事务、回滚、崩溃修复能力、多版本并发控制的事务安全、间隙锁（可以有效的防止幻读的出现）、支持辅助索引、聚簇索引、自适应hash索引、支持热备、行级锁。还有InnoDB是Mysql上唯一一个提供了外键约束的引擎。
InnoDB存储引擎中，创建的表的表结构是单独存储的并且存储在.frm文件中。数据和索引存储在一起的并且存储在表空间中。但是默认情况下mysql会将数据库的所有InnoDB表存储在一个表空间中的。其实这种方式管理起来非常的不方便而且还不支持高级功能所以建议每个表存储为一个表空间实现方式为：使用服务器变量innodb_file_per_table = 1。
如果需要频繁的进行更新、删除操作的数据库也可选择InnoDB存储引擎。因为该存储引擎可以实现事务提交和回滚。
3、CSV
CSV是将数据文件保存为CSV格式的的文件的，可以方便的导入到其他数据库中去（例如：excel表格，SQLserver等等），由此需要在数据库间自由共享数据时才偶尔建议使用此存储引擎。并且它也不支持索引；个人认为仅适用于数据交换。
4.MEMORY存储引擎
MEMORY存储引擎是Mysql中的一类特殊的存储引擎。其使用存储在内存中的内存来创建表，而且所有数据保存在内存中。数据安全性很低，但是查找和插入速度很快。如果内存出现异常就会影响到数据的完整性，如果重启或关机，表中的所有数据就会丢失，因此基于MEMORY存储引擎的表的生命周期很短，一般都是一次性的。适用于某些特殊场景像查找和映射，缓存周期性的聚合数据等等。
5、MRG_MYISAM
MRG_MYISAM存储引擎是合并MyISAM表的，就是将多个MyISAM合并为一个（在用户看来是一个进行工作，其实是多个底层物理文件在运行工作）。
6、ARCHIVE
ARCHIVE，见名之意可看出是归档，所以归档之后很多的高级功能就不再支持了仅支持插入（insert）和查询（select）两种功能， ARCHIVE存储引擎之前还不支持索引（在Mysql5.5以后开始支持索引了），但是它拥有很好的压缩机制。通常用于做仓库使用。
ARCHIVE存储引擎适用于存储日志信息或其他按时间序列实现的数据采集类的应用场景中。
选择标准：
- 1、是否需要支持事务？？
- 2、是否需要使用热备？？
- 3、崩溃恢复：能否接受崩溃？？
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2、事务
事务是DBMS得执行单位。它由有限得数据库操作序列组成得。但不是任意得数据库操作序列都能成为事务。
一般来说，
事务是必须满足4个条件（ACID）
原子性（Autmic）：事务在执行性，要做到“要么不做，要么全做！”，就是说不允许事务部分得执行。即使因为故障而使事务不能完成，在rollback时也要消除对数据库得影响！
一致性（Consistency）：事务得操作应该使使数据库从一个一致状态转变倒另一个一致得状态！就拿网上购物来说吧，你只有即让商品出库，又让商品进入顾客得购物篮才能构成事务！
隔离性（Isolation）：如果多个事务并发执行，应象各个事务独立执行一样！
持久性（Durability）：一个成功执行得事务对数据库得作用是持久得，即使数据库应故障出错，也应该能够恢复！
如果没有事务处理，在你删除的过程中，假设出错了，只执行了第一句，那么其后果是难以想象的！
但用事务处理。如果删除出错，你只要rollback就可以取消删除操作（其实是只要你没有commit你就没有确实的执行该删除操作）
MYSQL的事务处理主要有两种方法。
1、用begin,rollback,commit来实现
begin 开始一个事务
rollback 事务回滚:如果发生故障时，应发出一个ROLLBACK命令返回的事务中引用的每一个表到以前的状态。
commit 事务确认:当一个成功的事务完成后，发出COMMIT命令应使所有参与表的更改才会生效。
2、直接用set来改变mysql的自动提交模式
可以控制的事务行为称为AUTOCOMMIT设置会话变量。如果AUTOCOMMIT设置为1（默认值），然后每一个SQL语句（在事务与否）被认为是一个完整的事务，并承诺在默认情况下，当它完成。 AUTOCOMMIT设置为0时，发出SET AUTOCOMMIT =0命令，在随后的一系列语句的作用就像一个事务，直到一个明确的COMMIT语句时，没有活动的提交。
MYSQL默认是自动提交的，也就是你提交一个QUERY，它就直接执行！我们可以通过
set autocommit=0 禁止自动提交
set autocommit=1 开启自动提交
来实现事务的处理。
BEGIN WORK开始事务发出SQL命令
发出一个或多个SQL命令，如SELECT，INSERT，UPDATE或DELETE
检查是否有任何错误，一切都依据的需要。
如果有任何错误，那么问题ROLLBACK命令，否则发出COMMIT命令。
开启事务 BEGIN 或 START TRANSACTION
提交事务（关闭事务）COMMIT
放弃事务（关闭事务）ROLLBACK
事务的终止 SET AUTOCOMMIT = 0
MYSQL中只有INNODB和BDB(Berkeley DB)类型的数据表才能支持事务处理！其他的类型是不支持的！
MyISAM InnoDB
事务 不支持 支持
数据行锁定 不支持，只有表锁定 支持
外键约束 不支持 支持
表空间大小 相对小 相对大，最大是2倍
全文索引 支持 不支持
GIS数据 支持 不支持
COUNT问题 无 执行COUNT(*)查询时，速度慢
《完》