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MySQL完整版进阶及附录

news 来源：原创 2025/4/24 20:35:45

进阶篇

存储引擎

MySQL体系结构：

存储引擎就是存储数据、建立索引、更新/查询数据等技术的实现方式。存储引擎是基于表而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表引擎。

默认存储引擎是InnoDB。

相关操作：

-- 查询建表语句show create table account;-- 建表时指定存储引擎CREATE TABLE 表名( ...) ENGINE=INNODB;-- 查看当前数据库支持的存储引擎show engines;

InnoDB

InnoDB 是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，在 MySQL 5.5 之后，InnoDB 是默认的 MySQL 引擎。

特点：

  • DML 操作遵循 ACID 模型，支持事务
  • 行级锁，提高并发访问性能
  • 支持外键约束，保证数据的完整性和正确性

文件：

  • xxx.ibd: xxx代表表名，InnoDB 引擎的每张表都会对应这样一个表空间文件，存储该表的表结构（frm、sdi）、数据和索引。

参数：innodb_file_per_table，决定多张表共享一个表空间还是每张表对应一个表空间

知识点：

查看 Mysql 变量：

show variables like 'innodb_file_per_table';

从idb文件提取表结构数据：

（在cmd运行）

ibd2sdi xxx.ibd

InnoDB 逻辑存储结构：

MyISAM

MyISAM 是 MySQL 早期的默认存储引擎。

特点：

  • 不支持事务，不支持外键
  • 支持表锁，不支持行锁
  • 访问速度快

文件：

  • xxx.sdi: 存储表结构信息
  • xxx.MYD: 存储数据
  • xxx.MYI: 存储索引

Memory

Memory 引擎的表数据是存储在内存中的，受硬件问题、断电问题的影响，只能将这些表作为临时表或缓存使用。

特点：

  • 存放在内存中，速度快
  • hash索引（默认）

文件：

  • xxx.sdi: 存储表结构信息

存储引擎特点

特点

InnoDB

MyISAM

Memory

存储限制

64TB

有

有

事务安全

支持

-

-

锁机制

行锁

表锁

表锁

B+tree索引

支持

支持

支持

Hash索引

-

-

支持

全文索引

支持（5.6版本之后）

支持

-

空间使用

高

低

N/A

内存使用

高

低

中等

批量插入速度

低

高

高

支持外键

支持

-

-

存储引擎的选择

在选择存储引擎时，应该根据应用系统的特点选择合适的存储引擎。对于复杂的应用系统，还可以根据实际情况选择多种存储引擎进行组合。

  • InnoDB: 如果应用对事物的完整性有比较高的要求，在并发条件下要求数据的一致性，数据操作除了插入和查询之外，还包含很多的更新、删除操作，则 InnoDB 是比较合适的选择
  • MyISAM: 如果应用是以读操作和插入操作为主，只有很少的更新和删除操作，并且对事务的完整性、并发性要求不高，那这个存储引擎是非常合适的。
  • Memory: 将所有数据保存在内存中，访问速度快，通常用于临时表及缓存。Memory 的缺陷是对表的大小有限制，太大的表无法缓存在内存中，而且无法保障数据的安全性

电商中的足迹和评论适合使用 MyISAM 引擎，缓存适合使用 Memory 引擎。

性能分析

查看执行频次

查看当前数据库的 INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT 访问频次：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_______'; 或者 SHOW SESSION STATUS LIKE 'Com_______';

例：show global status like 'Com_______'

慢查询日志

慢查询日志记录了所有执行时间超过指定参数（long_query_time，单位：秒，默认10秒）的所有SQL语句的日志。

MySQL的慢查询日志默认没有开启，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：

# 开启慢查询日志开关slow_query_log=1# 设置慢查询日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志long_query_time=2

更改后记得重启MySQL服务，日志文件位置：/var/lib/mysql/localhost-slow.log

查看慢查询日志开关状态：

show variables like 'slow_query_log';

profile

show profile 能在做SQL优化时帮我们了解时间都耗费在哪里。通过 have_profiling 参数，能看到当前 MySQL 是否支持 profile 操作：

SELECT @@have_profiling;

profiling 默认关闭，可以通过set语句在session/global级别开启 profiling：

SET profiling = 1;

查看所有语句的耗时：

show profiles;

查看指定query_id的SQL语句各个阶段的耗时：

show profile for query query_id;

查看指定query_id的SQL语句CPU的使用情况

show profile cpu for query query_id;

explain

EXPLAIN 或者 DESC 命令获取 MySQL 如何执行 SELECT 语句的信息，包括在 SELECT 语句执行过程中表如何连接和连接的顺序。

语法：

# 直接在select语句之前加上关键字 explain / descEXPLAIN SELECT 字段列表 FROM 表名 HWERE 条件;

EXPLAIN 各字段含义：

  • id：select 查询的序列号，表示查询中执行 select 子句或者操作表的顺序（id相同，执行顺序从上到下；id不同，值越大越先执行）
  • select_type：表示 SELECT 的类型，常见取值有 SIMPLE（简单表，即不适用表连接或者子查询）、PRIMARY（主查询，即外层的查询）、UNION（UNION中的第二个或者后面的查询语句）、SUBQUERY（SELECT/WHERE之后包含了子查询）等
  • type：表示连接类型，性能由好到差的连接类型为 NULL、system、const、eq_ref、ref、range、index、all
  • possible_key：可能应用在这张表上的索引，一个或多个
  • Key：实际使用的索引，如果为 NULL，则没有使用索引
  • Key_len：表示索引中使用的字节数，该值为索引字段最大可能长度，并非实际使用长度，在不损失精确性的前提下，长度越短越好
  • rows：MySQL认为必须要执行的行数，在InnoDB引擎的表中，是一个估计值，可能并不总是准确的
  • filtered：表示返回结果的行数占需读取行数的百分比，filtered的值越大越好

索引

索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。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询算法，这种数据结构就是索引。

优缺点：

优点：

  • 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
  • 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗

缺点：

  • 索引列也是要占用空间的
  • 索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE

索引结构

索引结构

描述

B+Tree

最常见的索引类型，大部分引擎都支持B+树索引

Hash

底层数据结构是用哈希表实现，只有精确匹配索引列的查询才有效，不支持范围查询

R-Tree(空间索引)

空间索引是 MyISAM 引擎的一个特殊索引类型，主要用于地理空间数据类型，通常使用较少

Full-Text(全文索引)

是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式，类似于 Lucene, Solr, ES

索引

InnoDB

MyISAM

Memory

B+Tree索引

支持

支持

支持

Hash索引

不支持

不支持

支持

R-Tree索引

不支持

支持

不支持

Full-text

5.6版本后支持

支持

不支持

B-Tree

二叉树的缺点可以用红黑树来解决：

红黑树也存在大数据量情况下，层级较深，检索速度慢的问题。

为了解决上述问题，可以使用 B-Tree 结构。

B-Tree (多路平衡查找树) 以一棵最大度数（max-degree，指一个节点的子节点个数）为5（5阶）的 b-tree 为例（每个节点最多存储4个key，5个指针）

B-Tree 的数据插入过程动画参照：11. 进阶-索引-结构-Btree_哔哩哔哩_bilibili演示地址：B-Tree Visualization

B+Tree

结构图：

演示地址：B+ Tree Visualization

与 B-Tree 的区别：

  • 所有的数据都会出现在叶子节点
  • 叶子节点形成一个单向链表

MySQL 索引数据结构对经典的 B+Tree 进行了优化。在原 B+Tree 的基础上，增加一个指向相邻叶子节点的链表指针，就形成了带有顺序指针的 B+Tree，提高区间访问的性能。

Hash

哈希索引就是采用一定的hash算法，将键值换算成新的hash值，映射到对应的槽位上，然后存储在hash表中。

如果两个（或多个）键值，映射到一个相同的槽位上，他们就产生了hash冲突（也称为hash碰撞），可以通过链表来解决。

特点：

  • Hash索引只能用于对等比较（=、in），不支持范围查询（betwwn、>、
  • 无法利用索引完成排序操作
  • 查询效率高，通常只需要一次检索就可以了，效率通常要高于 B+Tree 索引

存储引擎支持：

  • Memory
  • InnoDB: 具有自适应hash功能，hash索引是存储引擎根据 B+Tree 索引在指定条件下自动构建的
面试题
  1. 为什么 InnoDB 存储引擎选择使用 B+Tree 索引结构？
  • 相对于二叉树，层级更少，搜索效率高
  • 对于 B-Tree，无论是叶子节点还是非叶子节点，都会保存数据，这样导致一页中存储的键值减少，指针也跟着减少，要同样保存大量数据，只能增加树的高度，导致性能降低
  • 相对于 Hash 索引，B+Tree 支持范围匹配及排序操作

索引分类

分类

含义

特点

关键字

主键索引

针对于表中主键创建的索引

默认自动创建，只能有一个

PRIMARY

唯一索引

避免同一个表中某数据列中的值重复

可以有多个

UNIQUE

常规索引

快速定位特定数据

可以有多个

全文索引

全文索引查找的是文本中的关键词，而不是比较索引中的值

可以有多个

FULLTEXT

在 InnoDB 存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为以下两种：

分类

含义

特点

聚集索引(Clustered Index)

将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据

必须有，而且只有一个

二级索引(Secondary Index)

将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键

可以存在多个

演示图：

聚集索引选取规则：

  • 如果存在主键，主键索引就是聚集索引
  • 如果不存在主键，将使用第一个唯一(UNIQUE)索引作为聚集索引
  • 如果表没有主键或没有合适的唯一索引，则 InnoDB 会自动生成一个 rowid 作为隐藏的聚集索引
思考题

1. 以下 SQL 语句，哪个执行效率高？为什么？

select * from user where id = 10;select * from user where name = 'Arm';-- 备注：id为主键，name字段创建的有索引

答：第一条语句，因为第二条需要回表查询，相当于两个步骤。

2. InnoDB 主键索引的 B+Tree 高度为多少？

答：假设一行数据大小为1k，一页中可以存储16行这样的数据。InnoDB 的指针占用6个字节的空间，主键假设为bigint，占用字节数为8.

可得公式：n * 8 + (n + 1) * 6 = 16 * 1024，其中 8 表示 bigint 占用的字节数，n 表示当前节点存储的key的数量，(n + 1) 表示指针数量（比key多一个）。算出n约为1170。

如果树的高度为2，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 16 = 18736；

如果树的高度为3，那么他能存储的数据量大概为：1171 * 1171 * 16 = 21939856。

另外，如果有成千上万的数据，那么就要考虑分表，涉及运维篇知识。

语法

创建索引：

CREATE [ UNIQUE | FULLTEXT ] INDEX index_name ON table_name (index_col_name, ...);

如果不加 CREATE 后面不加索引类型参数，则创建的是常规索引

查看索引：

SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引：

DROP INDEX index_name ON table_name;

案例：

-- name字段为姓名字段，该字段的值可能会重复，为该字段创建索引
create index idx_user_name on tb_user(name);
-- phone手机号字段的值非空，且唯一，为该字段创建唯一索引
create unique index idx_user_phone on tb_user (phone);
-- 为profession, age, status创建联合索引
create index idx_user_pro_age_stat on tb_user(profession, age, status);
-- 为email建立合适的索引来提升查询效率
create index idx_user_email on tb_user(email);
-- 删除索引
drop index idx_user_email on tb_user;

使用规则

最左前缀法则

如果索引关联了多列（联合索引），要遵守最左前缀法则，最左前缀法则指的是查询从索引的最左列开始，并且不跳过索引中的列。

如果跳跃某一列，索引将部分失效（后面的字段索引失效）。

联合索引中，出现范围查询（），范围查询右侧的列索引失效。可以用>=或者

索引失效情况
  1. 在索引列上进行运算操作，索引将失效。如：

explain select * from tb_user where substring(phone, 10, 2) = '15';

  1. 字符串类型字段使用时，不加引号，索引将失效。如：

explain select * from tb_user where phone = 17799990015;，此处phone的值没有加引号

  1. 模糊查询中，如果仅仅是尾部模糊匹配，索引不会是失效；如果是头部模糊匹配，索引失效。如：

explain select * from tb_user where profession like '%工程';，前后都有 % 也会失效。

  1. 用 or 分割开的条件，如果 or 其中一个条件的列没有索引，那么涉及的索引都不会被用到。
  2. 如果 MySQL 评估使用索引比全表更慢，则不使用索引。
SQL 提示

是优化数据库的一个重要手段，简单来说，就是在SQL语句中加入一些人为的提示来达到优化操作的目的。

例如，使用索引：

explain select * from tb_user use index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

不使用哪个索引：

explain select * from tb_user ignore index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

必须使用哪个索引：

explain select * from tb_user force index(idx_user_pro) where profession="软件工程";

use 是建议，实际使用哪个索引 MySQL 还会自己权衡运行速度去更改，force就是无论如何都强制使用该索引。

覆盖索引&回表查询

尽量使用覆盖索引（查询使用了索引，并且需要返回的列，在该索引中已经全部能找到），减少 select *。

explain 中 extra 字段含义：

using index condition：查找使用了索引，但是需要回表查询数据

using where; using index;：查找使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，所以不需要回表查询

如果在聚集索引中直接能找到对应的行，则直接返回行数据，只需要一次查询，哪怕是select *；如果在辅助索引中找聚集索引，如select id, name from xxx where name='xxx';，也只需要通过辅助索引(name)查找到对应的id，返回name和name索引对应的id即可，只需要一次查询；如果是通过辅助索引查找其他字段，则需要回表查询，如select id, name, gender from xxx where name='xxx';

所以尽量不要用select *，容易出现回表查询，降低效率，除非有联合索引包含了所有字段

面试题：一张表，有四个字段（id, username, password, status），由于数据量大，需要对以下SQL语句进行优化，该如何进行才是最优方案：

select id, username, password from tb_user where username='itcast';

解：给username和password字段建立联合索引，则不需要回表查询，直接覆盖索引

前缀索引

当字段类型为字符串（varchar, text等）时，有时候需要索引很长的字符串，这会让索引变得很大，查询时，浪费大量的磁盘IO，影响查询效率，此时可以只降字符串的一部分前缀，建立索引，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。

语法：create index idx_xxxx on table_name(columnn(n));

前缀长度：可以根据索引的选择性来决定，而选择性是指不重复的索引值（基数）和数据表的记录总数的比值，索引选择性越高则查询效率越高，唯一索引的选择性是1，这是最好的索引选择性，性能也是最好的。

求选择性公式：

select count(distinct email) / count(*) from tb_user;select count(distinct substring(email, 1, 5)) / count(*) from tb_user;

show index 里面的sub_part可以看到接取的长度

单列索引&联合索引

单列索引：即一个索引只包含单个列

联合索引：即一个索引包含了多个列

在业务场景中，如果存在多个查询条件，考虑针对于查询字段建立索引时，建议建立联合索引，而非单列索引。

单列索引情况：

explain select id, phone, name from tb_user where phone = '17799990010' and name = '韩信';

这句只会用到phone索引字段

注意事项

  • 多条件联合查询时，MySQL优化器会评估哪个字段的索引效率更高，会选择该索引完成本次查询

设计原则

  1. 针对于数据量较大，且查询比较频繁的表建立索引
  2. 针对于常作为查询条件（where）、排序（order by）、分组（group by）操作的字段建立索引
  3. 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引，区分度越高，使用索引的效率越高
  4. 如果是字符串类型的字段，字段长度较长，可以针对于字段的特点，建立前缀索引
  5. 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表，提高查询效率
  6. 要控制索引的数量，索引并不是多多益善，索引越多，维护索引结构的代价就越大，会影响增删改的效率
  7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索引最有效地用于查询

SQL 优化

插入数据

普通插入：

  1. 采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）
  2. 手动提交事务
  3. 主键顺序插入

大批量插入：

如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低，此时可以使用MySQL数据库提供的load指令插入。

# 客户端连接服务端时，加上参数 --local-infile（这一行在bash/cmd界面输入）mysql --local-infile -u root -p# 设置全局参数local_infile为1，开启从本地加载文件导入数据的开关set global local_infile = 1;select @@local_infile;# 执行load指令将准备好的数据，加载到表结构中load data local infile '/root/sql1.log' into table 'tb_user' fields terminated by ',' lines terminated by '\n';

主键优化

数据组织方式：在InnoDB存储引擎中，表数据都是根据主键顺序组织存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（Index organized table, IOT）

页分裂：页可以为空，也可以填充一般，也可以填充100%，每个页包含了2-N行数据（如果一行数据过大，会行溢出），根据主键排列。

页合并：当删除一行记录时，实际上记录并没有被物理删除，只是记录被标记（flaged）为删除并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。当页中删除的记录到达 MERGE_THRESHOLD（默认为页的50%），InnoDB会开始寻找最靠近的页（前后）看看是否可以将这两个页合并以优化空间使用。

MERGE_THRESHOLD：合并页的阈值，可以自己设置，在创建表或创建索引时指定

文字说明不够清晰明了，具体可以看视频里的PPT演示过程：33. 进阶-SQL优化-主键优化_哔哩哔哩_bilibili

主键设计原则：

  • 满足业务需求的情况下，尽量降低主键的长度
  • 插入数据时，尽量选择顺序插入，选择使用 AUTO_INCREMENT 自增主键
  • 尽量不要使用 UUID 做主键或者是其他的自然主键，如身份证号
  • 业务操作时，避免对主键的修改

order by优化

  1. Using filesort：通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓冲区 sort buffer 中完成排序操作，所有不是通过索引直接返回排序结果的排序都叫 FileSort 排序
  2. Using index：通过有序索引顺序扫描直接返回有序数据，这种情况即为 using index，不需要额外排序，操作效率高

如果order by字段全部使用升序排序或者降序排序，则都会走索引，但是如果一个字段升序排序，另一个字段降序排序，则不会走索引，explain的extra信息显示的是Using index, Using filesort，如果要优化掉Using filesort，则需要另外再创建一个索引，如：
create index idx_user_age_phone_ad on tb_user(age asc, phone desc);，此时使用select id, age, phone from tb_user order by age asc, phone desc;会全部走索引

总结：

  • 根据排序字段建立合适的索引，多字段排序时，也遵循最左前缀法则
  • 尽量使用覆盖索引
  • 多字段排序，一个升序一个降序，此时需要注意联合索引在创建时的规则（ASC/DESC）
  • 如果不可避免出现filesort，大数据量排序时，可以适当增大排序缓冲区大小 sort_buffer_size（默认256k）

group by优化

  • 在分组操作时，可以通过索引来提高效率
  • 分组操作时，索引的使用也是满足最左前缀法则的

如索引为idx_user_pro_age_stat，则句式可以是select ... where profession order by age，这样也符合最左前缀法则

limit优化

常见的问题如limit 2000000, 10，此时需要 MySQL 排序前2000000条记录，但仅仅返回2000000 - 2000010的记录，其他记录丢弃，查询排序的代价非常大。

优化方案：一般分页查询时，通过创建覆盖索引能够比较好地提高性能，可以通过覆盖索引加子查询形式进行优化

例如：

-- 此语句耗时很长
select * from tb_sku limit 9000000, 10;
-- 通过覆盖索引加快速度，直接通过主键索引进行排序及查询
select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10;
-- 下面的语句是错误的，因为 MySQL 不支持 in 里面使用 limit
-- select * from tb_sku where id in (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10);
-- 通过连表查询即可实现第一句的效果，并且能达到第二句的速度
select * from tb_sku as s, (select id from tb_sku order by id limit 9000000, 10) as a where s.id = a.id;

count优化

MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高（前提是不适用where）；

InnoDB 在执行 count(*) 时，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累计计数。

优化方案：自己计数，如创建key-value表存储在内存或硬盘，或者是用redis

count的几种用法：

  • 如果count函数的参数（count里面写的那个字段）不是NULL（字段值不为NULL），累计值就加一，最后返回累计值
  • 用法：count(*)、count(主键)、count(字段)、count(1)
  • count(主键)跟count(*)一样，因为主键不能为空；count(字段)只计算字段值不为NULL的行；count(1)引擎会为每行添加一个1，然后就count这个1，返回结果也跟count(*)一样；count(null)返回0

各种用法的性能：

  • count(主键)：InnoDB引擎会遍历整张表，把每行的主键id值都取出来，返回给服务层，服务层拿到主键后，直接按行进行累加（主键不可能为空）
  • count(字段)：没有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，服务层判断是否为null，不为null，计数累加；有not null约束的话，InnoDB引擎会遍历整张表把每一行的字段值都取出来，返回给服务层，直接按行进行累加
  • count(1)：InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。服务层对于返回的每一层，放一个数字 1 进去，直接按行进行累加
  • count(*)：InnoDB 引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加

按效率排序：count(字段) < count(主键) < count(1) < count(*)，所以尽量使用 count(*)

update优化（避免行锁升级为表锁）

InnoDB 的行锁是针对索引加的锁，不是针对记录加的锁，并且该索引不能失效，否则会从行锁升级为表锁。

如以下两条语句：

update student set no = '123' where id = 1;，这句由于id有主键索引，所以只会锁这一行；

update student set no = '123' where name = 'test';，这句由于name没有索引，所以会把整张表都锁住进行数据更新，解决方法是给name字段添加索引

数据类型

整型

类型名称

取值范围

大小

TINYINT

-128〜127

1个字节

SMALLINT

-32768〜32767

2个宇节

MEDIUMINT

-8388608〜8388607

3个字节

INT (INTEGHR)

-2147483648〜2147483647

4个字节

BIGINT

-9223372036854775808〜9223372036854775807

8个字节

无符号在数据类型后加 unsigned 关键字。

浮点型

类型名称

说明

存储需求

FLOAT

单精度浮点数

4 个字节

DOUBLE

双精度浮点数

8 个字节

DECIMAL (M, D)，DEC

压缩的“严格”定点数

M+2 个字节

日期和时间

类型名称

日期格式

日期范围

存储需求

YEAR

YYYY

1901 ~ 2155

1 个字节

TIME

HH:MM:SS

-838:59:59 ~ 838:59:59

3 个字节

DATE

YYYY-MM-DD

1000-01-01 ~ 9999-12-3

3 个字节

DATETIME

YYYY-MM-DD HH:MM:SS

1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59

8 个字节

TIMESTAMP

YYYY-MM-DD HH:MM:SS

1980-01-01 00:00:01 UTC ~ 2040-01-19 03:14:07 UTC

4 个字节

字符串

类型名称

说明

存储需求

CHAR(M)

固定长度非二进制字符串

M 字节，1

VARCHAR(M)

变长非二进制字符串

L+1字节，在此，L< = M和 1

TINYTEXT

非常小的非二进制字符串

L+1字节，在此，L

TEXT

小的非二进制字符串

L+2字节，在此，L

MEDIUMTEXT

中等大小的非二进制字符串

L+3字节，在此，L

LONGTEXT

大的非二进制字符串

L+4字节，在此，L

ENUM

枚举类型，只能有一个枚举字符串值

1或2个字节，取决于枚举值的数目 (最大值为65535)

SET

一个设置，字符串对象可以有零个或 多个SET成员

1、2、3、4或8个字节，取决于集合 成员的数量（最多64个成员）

二进制类型

类型名称

说明

存储需求

BIT(M)

位字段类型

大约 (M+7)/8 字节

BINARY(M)

固定长度二进制字符串

M 字节

VARBINARY (M)

可变长度二进制字符串

M+1 字节

TINYBLOB (M)

非常小的BLOB

L+1 字节，在此，L

BLOB (M)

小 BLOB

L+2 字节，在此，L

MEDIUMBLOB (M)

中等大小的BLOB

L+3 字节，在此，L

LONGBLOB (M)

非常大的BLOB

L+4 字节，在此，L

权限一览表

具体权限的作用详见官方文档

GRANT 和 REVOKE 允许的静态权限

Privilege

Grant Table Column

Context

ALL [PRIVILEGES]

Synonym for “all privileges”

Server administration

ALTER

Alter_priv

Tables

ALTER ROUTINE

Alter_routine_priv

Stored routines

CREATE

Create_priv

Databases, tables, or indexes

CREATE ROLE

Create_role_priv

Server administration

CREATE ROUTINE

Create_routine_priv

Stored routines

CREATE TABLESPACE

Create_tablespace_priv

Server administration

CREATE TEMPORARY TABLES

Create_tmp_table_priv

Tables

CREATE USER

Create_user_priv

Server administration

CREATE VIEW

Create_view_priv

Views

DELETE

Delete_priv

Tables

DROP

Drop_priv

Databases, tables, or views

DROP ROLE

Drop_role_priv

Server administration

EVENT

Event_priv

Databases

EXECUTE

Execute_priv

Stored routines

FILE

File_priv

File access on server host

GRANT OPTION

Grant_priv

Databases, tables, or stored routines

INDEX

Index_priv

Tables

INSERT

Insert_priv

Tables or columns

LOCK TABLES

Lock_tables_priv

Databases

PROCESS

Process_priv

Server administration

PROXY

See

proxies_priv

table

Server administration

REFERENCES

References_priv

Databases or tables

RELOAD

Reload_priv

Server administration

REPLICATION CLIENT

Repl_client_priv

Server administration

REPLICATION SLAVE

Repl_slave_priv

Server administration

SELECT

Select_priv

Tables or columns

SHOW DATABASES

Show_db_priv

Server administration

SHOW VIEW

Show_view_priv

Views

SHUTDOWN

Shutdown_priv

Server administration

SUPER

Super_priv

Server administration

TRIGGER

Trigger_priv

Tables

UPDATE

Update_priv

Tables or columns

USAGE

Synonym for “no privileges”

Server administration

GRANT 和 REVOKE 允许的动态权限

Privilege

Context

APPLICATION_PASSWORD_ADMIN

Dual password administration

AUDIT_ABORT_EXEMPT

Allow queries blocked by audit log filter

AUDIT_ADMIN

Audit log administration

AUTHENTICATION_POLICY_ADMIN

Authentication administration

BACKUP_ADMIN

Backup administration

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图形化界面工具

  • Workbench(免费): http://dev.mysql.com/downloads/workbench/
  • navicat(收费，试用版30天): Navicat | Download Navicat for MySQL 14-day trial versions for Windows, macOS and Linux
  • Sequel Pro(开源免费，仅支持Mac OS): http://www.sequelpro.com/
  • HeidiSQL(免费): HeidiSQL - MariaDB/MySQL, MSSQL, PostgreSQL, SQLite and Interbase/Firebird made easy
  • phpMyAdmin(免费): phpMyAdmin
  • SQLyog: SQLyog - Download

小技巧

  1. 在SQL语句之后加上

\G会将结果的表格形式转换成行文本形式

  1. 查看Mysql数据库占用空间：
SELECT table_schema "Database Name",SUM(data_length + index_length) / (1024 * 1024) "Database Size in MB"FROM information_schema.TABLESGROUP BY table_schema;

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