一、MySQL概述
1.1 MySQL与redis的区别
所谓的数据库，是指按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库；是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
之前我们了解了redis，本节开始介绍Mysql。MySQL和Redis是两种不同类型的数据库，它们有以下几个主要区别：
1）数据库类型：MySQL是一种关系型数据库（RDBMS），而Redis是一种非关系型数据库（NoSQL）。关系型数据库使用表格来存储数据，而非关系型数据库使用键值对、文档、列族等方式来组织数据。
2）数据模型：MySQL支持复杂的表结构，可以建立表与表之间的关系，进行复杂的查询操作。而Redis采用简单的键值对模型，数据以键值对的形式存储，并且支持多种数据结构，如字符串、列表、集合、哈希和有序集合等。
3）数据持久化：在默认配置下，MySQL将数据持久化到硬盘上，保证数据的长期存储。而Redis可以选择将数据持久化到磁盘上，或者只保存在内存中，根据不同的需求进行配置。
4）数据访问速度：由于Redis将数据存储在内存中，所以具有非常高的读写性能，适合处理大量的实时请求。而MySQL则需要将数据从磁盘读取到内存中进行操作，相对来说读写速度较Redis略慢。
5）数据库功能：MySQL是一种成熟的关系型数据库系统，支持复杂的查询、事务处理、索引等功能，适用于处理复杂的关系数据。而Redis作为缓存数据库和键值存储系统，更适合处理高速读写、低延迟、数据量较小的场景。
综上所述，MySQL适用于需要复杂查询和事务支持的场景，适合存储结构化数据；而Redis适用于高性能、实时性要求高的场景，适合作为缓存、队列或临时数据存储等使用。
1.2 数据处理分类
1）OLTP（On-Line transaction processing）：联机事务处理，主要对数据库增删改查。
OLTP 主要用来记录某类业务事件的发生；数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作，要求实时性高、稳定性强、确保数据及时更新成功。
2）OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理，主要对数据库查询。
当数据积累到一定的程度，我们需要对过去发生的事情做一个总结分析时，就需要把过去一段时间内产生的数据拿出来进行统计分析，从中获取我们想要的信息，为公司做决策提供支持，这时候就是在做 OLAP 。
1.3 SQL
结构化查询语言(Structured Query Language) 简称 SQL，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
SQL 是关系数据库系统的标准语言。其命令包括：DQL、DML、DDL、DCL以及TCL。
1）DQL（Data Query Language - 数据查询语言）
select ：从一个或者多个表中检索特定的记录。
2）DML（Data Manipulate Language - 数据操作语言）
insert ：插入记录；
update ：更新记录；
delete ：删除记录；
3）DDL（Data Define Languge - 数据定义语言）
create ：创建一个新的表、表的视图、或者在数据库中的对象；
alter ：修改现有的数据库对象，例如修改表的属性或者字段；
drop ：删除表、数据库对象或者视图。
4）DCL（Data Control Language - 数据控制语言）
grant ：授予用户权限；
revoke ：收回用户权限；
5）TCL（Transaction Control Language - 事务控制语言）
commit ：事务提交；
rollback ：事务回滚
1.4 数据类型
MySQL支持多种数据类型，可以根据需要选择适合的类型。下面是一些常见的MySQL数据类型：
1）数值数据类型：
- INT：整数类型，占用4字节，范围为-2147483648到2147483647。
- BIGINT：大整数类型，占用8字节，范围更大，从-9223372036854775808到9223372036854775807。
- FLOAT(M, D)：单精度浮点数，指定总位数M和小数位数D。
- DOUBLE(M, D)：双精度浮点数，指定总位数M和小数位数D。
2）字符串数据类型：
- CHAR(N)：固定长度字符串，最多可存储N个字符，如果字符数不足，将使用空格填充。
- VARCHAR(N)：可变长度字符串，最多可存储N个字符，根据实际字符数分配存储空间。
- TEXT：用于存储大量文本数据的类型。
3）日期和时间数据类型：
- DATE：日期类型，格式为’YYYY-MM-DD’。
- TIME：时间类型，格式为’HH:MM:SS’。
- DATETIME：日期和时间类型，格式为’YYYY-MM-DD HH:MM:SS’。
- TIMESTAMP：自动记录插入或修改操作的日期和时间。
4）布尔数据类型：
- BOOL / BOOLEAN：布尔类型，存储TRUE或FALSE。
5）枚举和集合数据类型：
- ENUM(‘value1’, ‘value2’, …)：枚举类型，存储指定的一个值。
- SET(‘value1’, ‘value2’, …)：集合类型，可以存储多个指定的值。
还有其他一些复杂的数据类型，如二进制数据类型、JSON数据类型等。
二、数据库设计三范式
为了建立冗余较小、结构合理的数据库，设计数据库时必须遵循一定的规则。在关系型数据库中这种规则就称为范式。范式是符合某一种设计要求的总结。要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。
2.1 范式一
确保每列保持原子性；数据库表中的所有字段都是不可分解的原子值。
例如，表中有一个需要经常访问的地址字段，如果我们设计成：中国浙江省杭州市XXX区XXX号。一般我们分析数据时候，不需要具体地址，只需要知道哪个市哪个区，这个时候需要将该字段拆分，整个操作就很复杂。
2.2 范式二
确保表中的每列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（组合索引）。
例如下面这张表的设计，有两个主键：订单编号和商品编号，其中{商品名称、数量、单位、价格}只跟商品编号直接相关，{客户、所属单位、联系方式}跟订单编号直接相关。数据少的时候看不出问题，但如果数据量大，整个表格就会很冗余。
我们可以拆分成三个表，再根据需要联表查询
2.3 范式三
确保每列都和主键直接相关，而不是间接相关；减少数据冗余
例如下面这张表的设计，有一个主键：订单编号。其中{客户名称、所属公司、联系方式}与客户编号直接相关，但与订单编号间接相关。
我们可以拆分成两个表
2.4 反范式
范式可以避免数据冗余，减少数据库的空间，减小维护数据完整性的麻烦；但是采用数据库范式化设计，可能导致数据库业务涉及的表变多，并且造成更多的联表查询，将导致整个系统的性能降低；因此处于性能考虑，可能需要进行反范式设计。
比如用户user表，需要存储很多个人信息，有很多字段确实不符合三范式。比如地址、单位、性别、年龄。但如果都分开，那是很多张表，造成更多的联表查询。
三、MySQL体系结构
3.1 结构组成
MySQL 由以下几部分组成：
1）连接者
不同语言的代码程序和 MySQL 的交互（SQL交互）
2）连接池
管理缓冲用户连接、用户名、密码、权限校验、线程处理等需要缓存的需求
3）管理服务和工具组件
系统管理和控制工具，例如备份恢复、MySQL 复制、集群等；
4）SQL接口
将 SQL 语句解析生成相应对象；DML，DDL，存储过程，视图，触发器等
5）查询解析器
将 SQL 对象交由解析器验证和解析，并生成语法树
6）查询优化器
SQL 语句执行前使用查询优化器进行优化
7）缓冲组件
是一块内存区域，缓存最近操作的数据，用来弥补磁盘速度较慢对数据库性能的影响
8）插件式存储引擎
9）物理文件
3.2 连接池
MySQL连接池用于管理连接，校验用户信息等。MySQL命令是并发处理的
- 网络处理流程：主线程接收连接，接收连接交由连接池处理
- 主要处理方式：IO多路复用 select + 阻塞的 io
之所以用select 是因为select 是跨平台的IO多路复用。
MySQL命令是并发处理的，主线程负责接收客户端连接，然后为每个客户端 fd 分配一个连接线程，负责处理该客户端的 sql 命令处理。
四、sql语句执行过程
4.1 select语句
4.2 CRUD执行过程
CRUD操作，即创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）和删除（Delete）
