自己對mysql的一點理解吧，當然技術有限，就借鑒的一些大佬的文章，希望能幫助到大家！(￣▽￣)ノ
1.什么是mysql？
mysql是關系型資料庫，比較常見的關系型資料庫有mysql/oracle/sql server/sqlite ；存資料使用的是表，這樣的話結構比較固定，易于維護，我們通常使用crud去操作表中的資料；這里的crud就是insert,delete,update,select
與之相對的是非關系型資料庫，如redis/mongoDB,是一種key-value形式的存盤，不理解的可以簡單的看作json那樣存盤的；
至于兩者之間的優缺點可以簡單參考這個大哥的博客
2.mysql中的sql語言有幾種？
在mysql中，有4種語言：
（1）DDL -- Data Definition Language，中文是資料庫定義語言，也就是create(創建資料庫或者資料表),alter(修改資料表相關資訊),drop(洗掉資料庫或者資料表)這幾個常用關鍵字，
只有創建表的時候，或者我們后期需要給表加索引之類的可能會用到，平常用的比較少
（2）DML-- Data Manipulation Language，中文是資料庫操作語言，這個也就是我們常用的crud操作，注意，我們還需要記住一個explain關鍵字，這個explain是用于分析你寫的sql陳述句執行效率的一個好用的工具，可以查看到有沒有使用到索引等資訊
（3）一筆帶過
DCL：資料庫控制語言，例如Grant —為用戶授予權限 revoke–撤回授權權限
TCL：事務控制語言，例如Commit --保存已完成的內容，rollback —回滾
3.什么sql最影響mysql效率？
不考慮讀寫分離的情況下，最影響mysql的效率的就是查詢陳述句，也就是你寫的那一大串的select xx from xx這種，所以我們一般就是優化查詢陳述句；
4.如何分析sql的執行效率呢？
我們要找到一些執行的很慢的sql，首先我們需要開啟mysql的慢查詢日志，設定時間限制，當超過這個時間限制的就記錄到日志檔案中，然后我們就用下面這種方式分析就ok了！那么怎么開啟慢查詢日志呢？看這里
使用explain查看sql的執行計劃,如下所示，有興趣的可以看看執行計劃中每個欄位的意思，例如possible_keys 表示可能使用的索引，key 表示實際使用的索引等等，有興趣的可以看看這個大哥的博客
注：還有一種更加細致的分析sql性能消耗的，使用show profile，有興趣的可以看看這個
5.通常如何優化查詢sql呢？
從上面我們知道了如何分析一條sql中的效率，最常用的優化方案便是加索引；
6.索引是什么？
索引是個什么東西呢？這里涉及到資料結構中的一個B+樹，索引在磁盤中是以檔案的形式存在，其實可以看做一張表，也是會占用物理空間的！！！
通俗易懂一點的解釋就是書籍目錄：在word檔案中目錄肯定也是占物理空間的對吧，而且我們點擊目錄就可以直接跳轉到對應的正文處，所以我們可以大概的知道索引可能存的是實際資料的物理地址空間(后面也可以存實際的資料哦！取決于引擎)
那么問題來了，所有索引都是這么存的嗎？
7.索引的分類
以innodb為例，索引分為兩種：
（1）聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引，一個表只能有一個，
（2）非聚集（unclustered）索引，也叫稀疏索引，或者叫做普通索引，多個，
看名字就覺得想放棄了，其實聚集索引就是主鍵索引，其他的索引都叫做非聚集索引(比如聯合索引，唯一索引啥的，這些都是非聚集索引的邏輯分類)
8.兩種索引的不同之處
首先說一下mysql中innodb存資料的方式，首先我們要有這么一個想象的畫面，資料庫表的資料，都是存放在聚集索引下面的，下面畫個圖就了解了：
有這么一張表，id是主鍵(這里有個地方需要注意，對于innodb引擎，如果我們在建表陳述句那里有指定主鍵，那么就ok，沒有指定主鍵，mysql就會偷偷的創建一個主鍵索引，我們是看不到的，表中也沒有)
那么主鍵索引應該就是這樣的，下圖所示，這個時候實際的資料就是存到主鍵索引的葉子節點中的！
現在問題來了，那么非聚集索引是怎么存的呢？例如我把上表中name欄位添加索引...
然后我們思考，非聚集索引的結構也是b+樹，和聚集索引一樣，不同的是葉子節點中村的就不是實際的資料了，而是主鍵的值；
我們首先查詢到葉子節點的主鍵的值，然后通過這個主鍵的值再到聚集索引中查詢一次，才能拿到真正的資料！也就是說，通過非聚集索引查資料，一般要查詢兩次才行！第一次查詢出來的是主鍵的值，第二次通過主鍵的值去聚集索引中查詢實際的資料(用專業一點的詞語叫做回表)；
為了更清晰的理解聚集索引和非聚集索引，我在網上偷了一張比較好理解的圖(可惜不是b+樹，但是原理一樣)，如下所示，左邊是聚集索引，葉子節點存的是實際的資料；右邊是非聚集索引，存的是聚集索引的值；
9.是否所有的非聚集索引查詢的時候都需要查詢兩次呢（知識點：覆寫索引）？
在第8點中說了一般是查詢兩次，通常有 "一般" 這種詞語就說明還有特殊情況；
例如還是以上面的那個表為例，首先給name添加索引，那么看看這個sql：select id from user where name = "小王"；
首先這個sql肯定會走非聚集索引name，找到葉子節點的存的id為1，這時你覺得還需要把1拿去再去查一次聚集索引么？肯定不需要啊，因為我們sql中只需要這個id就行了啊，已經查詢出來了，為什么還要去把那一條資料查詢出來呢？
這個時候只需要查詢一次就ok了，專業名詞叫做覆寫索引，專業解釋為：如果一個索引包含(或覆寫)所有需要查詢的欄位的值，稱為‘覆寫索引’，即只需掃描索引而無須回表，
10.主鍵自增比較好還是uuid比較好？
經常看到的主鍵是自增好點還是隨機字串(例如雪花演算法，uuid)好？其實資料量小的話是自增好，首先占用的空間小啊，uuid那么多位，另外還因為一點，這里用到一點平衡多叉樹的知識，就是分裂(建議新手去看看多叉樹的分裂，b+樹不是很好理解，點擊這里看看2-3-4樹的分裂)；
而且看到題目中有主鍵兩個字，我們就知道肯定跟聚集索引有關呀！廢話，因為我們需要用到主鍵去構建聚集索引呀，那么如果不是自增的，比如我們再insert資料的時候，主鍵分別為1，10，，5，20，4，3，1這種，為了保存平衡，那么b+樹的節點就會分裂，重新組成新的節點，當資料量很大的時候，性能影響還是很大的，而自增的話，直接就在b+樹后面添加節點就行了，不需要分裂！但是使用自增還有一個壞處，就是id可預測性，簡直為爬蟲等一些東西打開了方便之門...
如果是在分庫分表的情況下還是用隨機字串吧，確保全域id的唯一性，有興趣的還可以再深入了解一下；
11.B+樹為什么比B樹更適合作為索引，或者說為什么innodb使用B+樹作為索引？
這個問題答案我就借用一下這個老哥的；
其實就是要明白B樹和B+樹的區別，B樹所有節點都存了資料，而B+樹只有葉子節點才存了資料嘛，這就使得B+樹的效率比較穩定，而且由于每個葉子節點之間也有指標相互連接，這樣使得范圍查詢會很方便，不需要從根節點再遍歷一次；
12.除了B+樹，你還能想到使用什么資料結構當作索引呢？
第一想法肯定是hash表啊，用過hashmap的都知道，這東西是真的好用，時間復雜度O(1);
那么問題來了，這么好用的東西為什么mysql的innodb引擎就是不用呢？留個印象，mysql中的MEMORY存盤引擎索引默認用的是hash
例如，你想想你把下面這些資料放到hashmap中，(1,10),(2,20),(3,30),(4,40)，然后我需要找到key大于2小于4的資料，怎么找？如果我還要對key進行排序再輸出呢，怎么辦？
所以用hash作為索引，有幾點需要注意：
（1）Hash索引僅僅能滿足“=”，“IN”，不能支持范圍查詢
（2）對于排序操作Hash索引也滿足不了
（3）Hash索引不能避免表掃描
（4）當有大量資料的Hash值相等的時候Hash索引的性能大打折扣（這個也就是hash中經典的桶碰撞問題）
13.mysql為什么不用MyISAM引擎作為默認的引擎呢？
這個應該知道一點常識，MyISAM引擎不支持事務，不支持外鍵，默認是表鎖，查詢的效率比innodb要高等等， 還會經常和innodb做比較；
我再多說一點：首先，通過前面這么大的篇幅我們知道了如果使用innodb引擎，那么主索引檔案(或者聚集索引檔案)和資料檔案實際上是放在一起的；
然后，MyISAM引擎引擎索引檔案和資料檔案是分開的！！！注意，是分開的，也就是說B+樹葉子節點存放的是實際行資料的指標，例如下面這樣（圖是偷的(￣▽￣)ノ），該引擎下所有的索引都是這樣的，注意，存的是物理地址啊！
14.什么是最左匹配原則？
在說這個問題之前，我們回憶一下，索引的邏輯分類有單列索引和組合索引吧，其中除了主鍵索引資料聚集索引，其他的索引都屬于非聚集索引，最左原則就是對于組合索引來說的！
還有一點，B+樹索引的葉子節點是已經排序好了的，我們才能根據索引值去走B+樹查詢，
例如我們用最開始我們的表，我們對name和age創建一個組合索引：CREATE INDEX name_age_Index ON "user"("name", "age");
那么現在我們需要將這個name和age看成一個整體，例如就這個組合索引的B+索引如下，我就簡單畫一下，順便多添加了幾行資料：
上圖我們能發現什么？首先是根據組合索引的第一個欄位進行排序的，當第一個欄位是一樣的，才會繼續對第二個欄位進行排序；那么你直接使用select id from age = "5"，你覺得會走這個索引么？肯定不會啊，因為葉子節點的age明顯都不是排序的啊,怎么找啊？
所以只要有點數學基礎，即使組合索引包含三列，CREATE INDEX name_age_Index ON "user"("name", "age","score");，我們用到name和age會走索引，但是用到name和score只會走name索引，不會走score索引！
最后再獎勵自己一下幾個最左匹配原則的題目練習一下，點點這里
=========================截至目前時間2020/12/12==========================
后續還會記錄一下mysql相關的知識，未完待續
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