本文转自测试人社区，原文链接：https://ceshiren.com/t/topic/32358

一、数据库进阶

1.1 MySQL 中 SQL 执行原理

1. SQL 语句执行过程

2. Server 组件

• 连接器：连接管理，权限验证

• 查询缓存：命中直接返回结果

• 分析器：语法分析

• 优化器：生成执行计划，选择索引

• 执行器：操作引擎，返回结果

1.2 索引

1. 定义

• 索引是存储的表中，一个特定列的值数据结构；

• 索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。

2. 分类

• 单列索引普通索引唯一索引：允许 NULL 值主键索引：不允许 NULL 值

• 组合索引

• 全文索引

  
  

  3. 优劣势

• 优势：提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本；通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低 CPU 的消耗。

• 劣势：占用空间；降低更新表的速度；需要花时间研究建立最优秀的索引，或者优化。

4. 适用场景

• 主键自动建立唯一索引；

• 频繁作为查询条件的字段，应该创建索引；

• 查询中与其他表关联的字段，外键关系建立索引；

• 查询中排序的字段。

1.3 explain

1. 执行计划

• 模拟优化器执行 SQL 查询语句；

• 分析查询语句或是表结构的性能瓶颈。

2. 使用

• explain 的基本用法：explain 命令用于展示 SQL 查询的执行计划。它可以帮助我们理解查询是如何被优化器处理的，包括使用的索引、表扫描方式等。

• MySQL 中的 explain：在 MySQL 中，可以已使用 explain 关键字来查询计划。比如，有一个 orders 的表，并且想查询 SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01' 的执行计划，可以写：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01'

• 这会返回一系列的信息，每一行对应查询计划的一部分：

+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+| id | select_type | table | type  | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | Extra       |+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+|  1 | SIMPLE      | orders| range | order_date    | order_date| 5       | NULL  | 1000| Using where |+----+-------------+-------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+-------------+

• id ：查询的顺序；

• select_type：选择类型；

• table：被查询的表名；

• type：访问类型（如 ALL, index, range 等）；

• possible_keys ：列出了可能使用的索引；

• key ：显示了实际使用的索引；

• ref ：显示了使用的引用列；

• rows ：预计的行数；

• Extra ：列提供了额外的信息。

3. 作用

• 表的读取顺序；

• 数据读取操作的操作类型；

• 哪些索引可以使用；

• 哪些索引被实际使用；

• 表之间的引用；

• 每张表有多少行被优化器查询。

4. 实例

假设有如下三个表：

• employees 表，包含员工信息，如 employee_id, name, department_id。

• departments 表，包含部门信息，如 department_id, department_name。

• salaries 表，包含员工薪资信息，如 employee_id, salary, effective_date。

现在要找出所有在 sales 部门工作的员工的姓名和薪资。可以这样写 SQL 查询：

SELECT e.name, s.salaryFROM employees eJOIN departments d ON e.department_id = d.department_idJOIN salaries s ON e.employee_id = s.employee_idWHERE d.department_name = 'sales';

使用 EXPLAIN，查看这个查询的执行计划：

EXPLAIN SELECT e.name, s.salaryFROM employees eJOIN departments d ON e.department_id = d.department_idJOIN salaries s ON e.employee_id = s.employee_idWHERE d.department_name = 'sales';

1.4 事务

1. 概念

• 数据库事务（transaction）是一组 SQL 语句的集合，用来完成一个特定的业务逻辑。这些操作要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。

• 数据库事务是数据库操作的基本单位。

2. 特点 ACID

• 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部成功，要么全部失败，不能只执行一部分操作。

• 一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库都必须处于一致性的状态。

• 隔离性（Isolation）：并发执行的事务之间不能互相干扰，每个事务看起来就像是在独立的系统中运行一样。

3. 事务操作

• begin：事务开始

• rollback：事务回滚

• commit：事务提交

4. 实例

• 假设有一个简单的转账场景，从账户 A 向账户 B 转账 100 元。这个操作涉及到两个步骤：

1. 从账户 A 扣除 100 元；

2. 向账户 B 增加 100 元。

-- 开始事务BEGIN TRANSACTION;
-- 执行转账操作UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 'A';UPDATE accounts SET balance = balance + 100 WHERE account_id = 'B';
-- 提交事务COMMIT;
-- 如果在转账过程中出现了任何问题（例如，账户A余额不足），则可以通过回滚事务来撤销所有的更改：
ROLLBACK;

在这个例子中，如果第一步成功执行了，但第二步出错，那么整个事务都会被回滚，不会让账户 A 的余额减少而账户 B 的余额不变，从而保证了一致性和完整性。

1.5 日志

• 查看数据库的日志对于监控和优化系统的性能至关重要。

1. 统计日志

• show log：慢查询日志，超出预设的 long_query_time 阈值的 SQL 记录；

• general log：全局查询日志，所有 SQL 查询的记录。

2. 查看慢查询日志

• 查看日志开关：show variables like '%query%'；

• 打开日志开关：set global slow_query_log='ON'；

• 设置阈值：set long_query_time=0.01；

• 执行 SQL 语句；

• 查看日志内容。

3. 在表中查看日志

• 修改日志存放方式：set global log_output = 'table'；

• 查看表中内容：select * from mysql.slow_log；

4. 查看全局查询日志

• 查看变量信息：show variables like '%general'；

• 打开日志开关：set global general_log = 'ON'；

• 执行 SQL 语句；

• 查看表中日志内容：select * from mysql.general_log；

二、Redis 内存数据库

2.1 简介

• 是一款完全开源免费的高性能的 Key-value 键值存储数据库，广泛用于缓存、消息队列以及实时数据分析等多种应用场景。

• 支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载并使用；

• 不仅支持简单的 Key-value 类型的数据，还提供 list、set、zset、hash 等数据结构的存储；

• 支持数据的备份，即 master-slave 模式的数据备份；

• 性能极高，Redis 能读的速度是 110000 次/s，写的速度是 81000 次/s；

• Redis 的所有操作都是原子性的，要么全部执行成功，要么失败完全不执行。单个操作时原子性的，多个操作也支持事务，通过 MULTI 和 EXEC 指令包起来；

• 支持 publish/subscribe 、通知、key 过期等特性。

2.2 基本概念

• 键值存储：Redis 存储数据的方式是键值对的形式，其中键 Key 通常是字符串，值 value 可以是多种数据类型。

• 内存存储：Redis 将数据存储在内存中，这使得它的读写速度非常快。

• 持久化：尽管 Redis 主要在内存中工作，但它也支持将数据持久化到磁盘上，以防数据丢失。

• 网络服务：Redis 作为一个网络服务运行，客户端可以通过 TCP 或 Unix socket 与其通信。

2.3 特性

1. 高性能：由于数据存储在内存中，Redis 能够实现非常高的读写速度。

2. 丰富的数据结构：除了简单的键值对之外，Redis 还支持多种复杂的数据结构。

3. 主从复制：Redis 支持主从复制，可以实现数据的备份和读写分离。

4. 事务支持：Redis 支持事务，可以保证一组操作的原子性。

5. Lua 脚本支持：允许用户编写 Lua 脚本来执行复杂的操作。

6. 发布/订阅模式：Redis 支持发布/订阅模式，可以实现消息传递功能。

7. 持久化：支持两种持久化策略，RDB 快照和 AOF 日志。

2.4 数据类型

1. String（字符串）：最简单的一种数据类型，可以存储任意类型的数据。是二进制安全的 , 意思是 redis 的 string 可以包含任何数据。比如 jpg 图片或者序列化的对象；最大能存储 512MB 。

2. Hash（哈希）：类似于 Map，存储键值对的集合。一个 string 类型的 key 和 value 的映射表， hash 特别适合用于存储对象；存储 232 -1 键值对（ 40 多亿）。

3. List（列表）：链表结构，适合用于消息队列。按照插入顺序排序，你可以添加一个元素到列表的头部（左边）或者尾部（右边）。可存储 232 - 1 元素 ( 每个列表可存储 40 多亿 )。

4. Set（集合）：存储没有重复元素的字符串集合。无序集合，通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1) 。

5. Sorted Set（有序集合）：有序集合每个元素都会关联一个 double 类型的分数， redis 正是通过

   
   

   分数来为集合中的成员进行从小到大的排序； zset 的成员是唯一的 , 但分数 (score)却可以重复。

2.5 常用命令

String

• SET key value：设置键 key 的值为 value。

• GET key：获取键 key 的值。

Hash

• HSET key field value：设置哈希表 key 中的字段 field 的值为 value。

• HGET key field：获取哈希表 key 中字段 field 的值。

List

• LPUSH key value：将一个值 value 通过表头插入到列表 key 中。

• LPOP key：移除并返回列表 key 的头部元素。

Set

• SADD key member：将成员 member 添加到集合 key 中。

• SMEMBERS key：返回集合 key 中的所有成员。

Sorted Set

• ZADD key score member：将成员 member 添加到有序集合 key 中，并指定其分数 score。

• ZRANGE key start stop：返回有序集合 key 中指定范围内的成员。

2.6 下载安装

1、将下载好的文件解压，将文件夹重命名为 Redis，此文件只需解压无需安装；

2、打开一个 cmd 窗口，使用 cd 命令切换到步骤 1 里存放的路径

3、运行 redis-server.exe redis.windows.conf

• 如果运行报错，可以使用解决方案：win+R 然后输入 services.msc ，调出 Windows 服务，然后

  
  

  找到 Redis ，右键手动停止。

4、另起一个 cmd 窗口，原来的窗口不要关闭，都则无法访问服务器。再切换到 redis 目录下运行：redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

2.7 使用

• 假设需要存储一个用户的购物车信息，其中包含商品 ID 和数量。可以使用 Hash 数据结构来存储这些信息：

HSET cart:123 item:1001 2  # 用户 123 的购物车中商品 1001 的数量为 2HSET cart:123 item:1002 1  # 用户 123 的购物车中商品 1002 的数量为 1

• 然后可以使用 HGETALL 命令来获取购物车中所有的商品和数量：

HGETALL cart:123

• 这将返回这样的结果：

1) "item:1001"2) "2"3) "item:1002"4) "1"

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