- sql、DB、DBMS分别是什么，他们之间的关系？
DB:
DataBase（数据库，数据库实际上在硬盘上以文件的形式存在）
DBMS:
DataBase Management System（数据库管理系统，常见的有：MySQL Oracle ...）
SQL:
结构化查询语言，是一门标准通用的语言。标准的sql适合于所有的数据库产品。
SQL属于高级语言。只要能看懂英语单词的，写出来的sql语句，可以读懂什么意思。
SQL语句在执行的时候，实际上内部也会先进行编译，然后再执行sql（sql语句的编译由DBMS完成）;
DBMS -(执行)-> SQL -(操作)-> DB（DBMS负责执行sql语句，通过执行sql语句来操作DB当中的数据）
- 什么是表？
表：table是数据库的基本组成单元，所有的数据都以表格的形式组织，目的是可读性强。
一个表包括行和列：
行：被称为数据/记录(data)
列：被称为字段(column)
学号(int) 姓名(varchar) 年龄(int)
Original: https://www.cnblogs.com/Burning-youth/p/15675990.html
Author: 猿头猿脑的王狗蛋
Title: 【MySQL】笔记（1）--- MySQL 数据库概述；常用 DOS命令，SQL命令（初步）；
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Title: 排序规则
一、什么是排序规则
mysql官网的说法
The collation is a set of rules (only one rule in this case): "compare the encodings." We call this simplest of all possible collations a binary collation.
排序规则是一套规则（在这种情况下，只有一个规则）："比较编码。"我们把这种简单的所有可能的归类的二进制 排序规则。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/charset-general.html
《高性能mysql》中的说法
《mysql是怎样运行的》中的说法
没找到电子版，只能拍照了
二、我的理解
排序规则是针对字符串而言的，当有两个字符串想要比较大小时，排序规则才有意义。
类型对数据比较的影响
非字符串类型
要么天然就有排序规则（如：int，值的大小比较，就是他的排序规则；日期，日期及时间的早晚就是排序规则）
要么天然就没有办法比较（如二进制存储的图片，虽然二进制本身可以比较，但比较的结果对于图片而言没有意义）
字符串类型
也有一种天然的比较方式，类似于Java中字符串String类型的compareTo方法，即使用字符串中的字符的对应编码的大小来比较。
特殊情况
然而，有一些字符串比较的需求就很有意思了
如中文'一二三四'对应的unicode字符编码是19968，20108，19977，22235，【这里使用unicode编码仅仅是用来举例，就算是其他编码也可能会出现类似情况】
使用Java代码计算编码
System.out.println((int)'一');
System.out.println((int)'二');
System.out.println((int)'三');
System.out.println((int)'四');
中文
比较
如果想比较'一百二十'与'一百三十'两个中文字符串
结果
显而易见，正常人期待的结果都是：'一百二十'小于'一百三十'。
然而以字符串对比来说，
先比较第一个字符'一'，相等；
再比较第二个字符'百'，也相等；
再比较第三个字符'二'与'三'，结果二比三大；
那么'一百二十'大于'一百三十'，
这个结果是反人类的，至少是反中国人的。
可以使用Java代码计算比较结果
System.out.println("一百三十".compareTo("一百二十"));
执行结果是-131，
结果是负的，说明"一百三十"小于"一百二十"，这确实不是正常人期待的结果。
英语特殊情况举例
同理对比Apple和apple，正常人期待的结果是相等
使用Java代码
System.out.println("Apple".compareTo("apple"));
执行结果是-32
负的，说明"Apple"小于"apple"，这也不是正常人期待的结果。
他拉丁语系的特殊情况举例
希望大小写不敏感，雷同英语
日语的特殊情况
期待：平假名和片假名被视为相等，下面的链接是日语的情况。
https://www.it1352.com/1898650.html
三、实现方式
类似的在一个语言中，期望在文本比较时，针对某些大小写或者简繁体对应字符相等，我们需要专门制作一种规则
这种规则在文本比较时使用，就叫做校对规则，而大部分情况只有排序时才会比较字符的大小，所以也叫排序规则。
Java实现
当Java想排序时，要么你的泛型实现了接口Comparable，要么你实现一个Comparator接口的类。
类似的整数类型Integer天然的实现了接口Comparable，下面是类Integer的定义
public final class Integer extends Number implements Comparable
查看实现接口的方法compareTo，其实该方法就是实现一下当两个Integer类型比较时，返回值及表达怎么比较。
而比较器Comparator是描述两个泛型类的实例怎么比较。
那么实现接口Comparable代表着类的实例本身就可以比较，比较器Comparator代表着两个实例使用比较器来比较。
方法compareTo的理解
compareTo就是一个比较的方式，比如class是人，那么身高是一种比较方式，体重也是，财产也是，都可以比较。只是实现compareTo的方式不同，比较的结果就不同。
数据库实现
数据库搞出来个排序规则，其实就是类似Java的String类的compareTo方法怎么实现的，即是排序规则
public final class String
implements java.io.Serializable, Comparable, CharSequence
即，建表时字符串列必须指定个排序规则，否则没有办法order by 该列，如果不指定即默认逻辑上级的排序规则。
上下级关系是：库，表，列
所以建库时一定要指定排序规则，不能只指定编码。
四、用途
索引使用必须在排序规则相同的字段间
查看博客中：2020-08-02的文章《一次MySQL索引失效引发的思考》
https://www.cnblogs.com/klarck/p/13418706.html
排序规则不同索引会失效
select table_name,column_name,character_set_name,collation_name
from information_schema.columns where table_schema = '库名' and data_type = 'varchar'
字符串本身带排序规则
测试代码如下
CREATE TABLE test1 (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(45) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci ;
SET @app_name = "test-text" COLLATE utf8mb4_unicode_ci ;
SELECT * FROM test1 WHERE name = @app_name
报错信息 Illegal mix of collations (utf8mb4_general_ci,IMPLICIT) and (utf8mb4_unicode_ci,IMPLICIT) for operation '='
google翻译：操作'='的排序规则（utf8mb4_general_ci，IMPLICIT）和（utf8mb4_unicode_ci，IMPLICIT）的非法混合
可见，变量@app_name携带了排序规则utf8mb4_unicode_ci。
mysql字符串可以比较大小
那么max可以计算字符串字段
例如以之前的表为例
SELECT MAX(name) FROM test1;
Original: https://www.cnblogs.com/klarck/p/15784148.html
Author: 一剑破万法
Title: 排序规则
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Title: MySql Explain字段解析
MySql Explain字段解析
id
id列表示select的序号，查询Sql中有几个select就会有几个id。
id的值越大，该查询的优先级超高。
select_type
查询类型，Mysql的查询类型有：简单查询、复杂查询
- SIMPLE（简单查询）
- PRIMARY（复杂查询的最外层查询）
- SUBQUERY（复杂查询的子查询，出现在select或者where的子句中），
- DERIVED（复杂查询的FROM子句中的查询标记为DERIVED，MySql会将结果放在一个临时表中、也称为派生表）
- UNION（复杂查询中出现在UNION后面的查询标记为UNION）
table：
表示该查询的访问的是哪个表，可以是具体的表名，也可以是派生表 其中数字3表示该表是丛id为3的查询中派生出来的
partitions：
分区表会用上，使用极少，具体用法自行百度
type：
查询的类型，查询效率从高到低为
- NULL：表示在优化阶段就可以分解语句，此时在执行分段都不需要扫描表和索引，直接就可以拿到结果。如：查询主键id的最小值（select min(id) from table ），这里不需要扫描就可以从索引中直接拿到第一个id就是最小id
- system/const: 表示在优化阶段可以直接优化为常量，比如：select * from table where id =3 这个查询可以优化为 select 3 as id , name,... from table where id =3 ,这时id列的值其实已经确定了
- eq_ref：表示使用了唯一索引或者主键索引时，如：select * from table where id =1 ,因为id是主键索引，已经可以确定结果就只可能最多为一个数据。
- ref：表示使用了某个索引与一个具体的值比较，如：select * from table where name='tom' 这时不能确定结果的数量，但是这种查询可以扫描索引来得到结果，且结果在索引中一定是连续的
- rang：表示使用索引时是一个范围扫描，select * from table where id > 100 or id
possible_keys：可能使用上的索引列，或者说可以使用上的索引
key：查询实际使用的索引列，当key中出现了一个索引，但是没有在possible_keys中出现，这可能是因为使用了聚簇索引
key_len：
使用索引长度，比如有个联合索引时，可能不会使用到联合索引的全部字段，只有上了前几个，这时就可以根据key_len字段来计算出到底使用了几个字段。
ref：
表示在查询中与key列索引作比较所使用的值是什么类型
- const: 表示使用的是常量
- table.id: 表示使用的是表的id字段
rows：
查询所需要读取数据的行数
filtered：
Mysql5.1加入，表示的是针对 表里符合某个条件的记录数百分比（悲观计算），如果你把rows列和这个百分比相乘，就可以大概计算出这个查询的结果行数
Extra：
额外信息
- using index : 表示使用了覆盖索引
- using where：表示储存引擎会把结果返回的Mysql查询服务器，然后使用where条件进行过滤
- using temporary： 表示对查询结果进行排序或者去重等操作时使用了临时表
- using filesort：表示对查询结果排序时使用了外部文件
Original: https://www.cnblogs.com/xysgo/p/16061182.html
Author: 菜阿
Title: MySql Explain字段解析
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Title: Mysql 索引
索引的目的在于提高查询效率
一 索引分类
1、普通索引 index
加速查询
2、唯一索引
2.1、主键索引 primary key
加速查询+约束（不为空且唯一）
2.2、唯一索引 unique
加速查询+约束（唯一）
3、联合索引
-- index(id,name) 联合普通索引
-- primary key(id,name) 联合主键索引
-- unique(id,name) 联合唯一索引
4、全文索引 fulltext
用于搜索很长文章的时候效果最好。
5、空间索引 spatial
二 索引类型
我们可以在创建索引的时候，为其指定索引类型，分两类
1、hash类型
查询单条快，范围查询慢
2、btree类型 B+树
b+树，层级越多，数据量指数级增长
不同的存储引擎支持的索引类型也不一样
InnoDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
MyISAM 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Full-text 等索引，不支持 Hash 索引；
Memory 不支持事务，支持表级别锁定，支持 B-tree、Hash 等索引，不支持 Full-text 索引；
NDB 支持事务，支持行级别锁定，支持 Hash 索引，不支持 B-tree、Full-text 等索引；
Archive 不支持事务，支持表级别锁定，不支持 B-tree、Hash、Full-text 等索引；
三 创建\删除索引的语法
1、创建索引
在创建表时就添加索引 及 注意事项
create table TABLE_NAME(
id int, # 可以添加primary key
id int index, # 不可以这么添加索引，因为index是普通索引，没有约束一说，所以不能像主键索引和唯一索引那样在定义字段的时候加索引
name char(20),
age int,
email varchar(30)
primary key(id) # 也可以为主键这样添加索引
index(id) # 虽然不能在定义字段的同时添加普通索引，但是通过这种方式为字段添加普通索引
在创建表之后添加索引
create index name on TABLE_NAME(name); # 添加普通索引
create unique age on TABLE_NAME(age); # 添加唯一索引
alter table TABLE_NAME add primary key(id); # 添加主键索引，也就是给id字段增减一个主键约束
create index name on TABLE_NAME(id,name); # 添加普通联合索引
2、删除索引
drop index name on TABLE_NAME; # 删除普通索引
drop index age on TABLE_NAME; # 删除唯一索引，就和普通索引一样，不用在index前加unique就可以删除
alter table TABLE_NAME drop promary key; # 删除主键（因为它添加的时候是按照alter来增加的，那么我们也用alter来删）
四 测试索引
1、准备表
create table TABLE_NAME(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);
2、创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
declare i int default 1;
while(i
3、查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G
4、调用存储过程
call auto_insert1();
五 正确使用索引
1、覆盖索引
分析
select * from TABLE_NAME where id=123;
该sql命中了索引，但未覆盖索引。
利用id=123到索引的数据结构中定位到该id在硬盘中的位置，或者说再数据表中的位置。
但是我们select的字段为*，除了id以外还需要其他字段，这就意味着，我们通过索引结构取到id还不够，
还需要利用该id再去找到该id所在行的其他字段值，这是需要时间的，很明显，如果我们只select id，
就减去了这份苦恼，如下
select id from TABLE_NAME where id=123;
这条就是覆盖索引了，命中索引，且从索引的数据结构直接就取到了id在硬盘的地址，速度很快
2、联合索引
create index ne on s1(name,email);#组合索引
3、索引合并
索引合并：把多个单列索引合并使用
分析：
组合索引能做到的事情，我们都可以用索引合并去解决，比如
create index ne on s1(name,email);#组合索引
我们完全可以单独为name和email创建索引
组合索引可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
索引合并可以命中：
select * from s1 where name='egon' ;
select * from s1 where email='adf';
select * from s1 where name='egon' and email='adf';
乍一看好像索引合并更好了：可以命中更多的情况，但其实要分情况去看，如果是name='egon' and email='adf',
那么组合索引的效率要高于索引合并，如果是单条件查，那么还是用索引合并比较合理
4、添加索引遵循原则
1、最左前缀匹配原则，非常重要的原则，
create index ix_name_email on s1(name,email,)
- 最左前缀匹配：必须按照从左到右的顺序匹配
select * from s1 where name='egon'; #可以
select * from s1 where name='egon' and email='asdf'; #可以
select * from s1 where email='alex@oldboy.com'; #不可以
mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、
Original: https://www.cnblogs.com/ganguixu/p/15798198.html
Author: 干桂旭
Title: Mysql 索引