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《MySQL是怎样运行的：从根儿上理解 MySQL》是一本MySQL的底层运行原理的书。关于底层运行原理4个字怎么理解呢，我的理解是专注于介绍 MySQL 的 innoDB的底层存储细节，并以此为基础延伸到分析MySQL 实际应用中的特性。
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相比极客时间里面的《MySQL 实战45讲》，我觉得这本书更像电视剧《一代宗师》里面讲到的里子而非面子，更聚焦于事情的本质而非表象，所以非常推荐大家耐心阅读。我是3.28号收到的书，在上下班的路上断断续续完成了阅读（这就是上下班需要花3个小时的好处），所谓的断断续续就是每个点都了解了，但是没有串成线形成面。今天刚好周六就抽了一下午加一晚上把所有的内容从头到位又串联了一次，整体下来差不多花了两周时间才消化完。
为啥对 MySQL突然来了兴趣呢，缘于2021年底以来公司内部组织了两场分享，当时听完分享后针对分享的PPT消化了一波，但是总感觉不得劲。虽然理解了分享中部分场景但却无法理解背后的原理，所以断断续续在网上搜集些介绍 MySQL 的书籍就发现了这本书，阅读后再重新回顾之前的分享，感觉突然开窍了。
梳理了下整个书本的内容，按照个人的理解给出阅读的建议，首先这部分的内容其实挺多的，但是建议聚焦于几条核心的线：innoDB的数据存储，索引的设计和应用，redo/undo 日志以及 mvcc 的原理。
关于 innoDB 的存储，这部分建议阅读章节： 从一条记录说起—— InnoDB 记录结构、盛放记录的大盒子 —— InnoDB 数据页结构、 调节磁盘和CPU的矛盾 —— InnoDB 的 Buffer Pool》。这三个章节按照数据存储由微观到宏观的顺序进行讲解：单条记录的存储结构、页维度的存储结构、Buffer Pool 的存储结构等。
索引的设计和应用，这部分阅读建议建立在innoDB的存储相关章节已经完成阅读的基础上，相关章节包括： 快速查询的秘籍 —— B+ 树索引、 好东西也得先学会怎么用 —— B+ 树索引的使用。这两个章节介绍索引的存储结构以及实际应用，跟日常工作比较有强关联性。
redo/undo 日志以及 mvcc 的原理，这部分建议阅读章节： 说过的话就一定要办到 —— redo 日志（上）、 说过的话就一定要办到 —— redo 日志（下）、 后悔了怎么办 —— undo 日志 (上)、 后悔了怎么办 —— undo 日志 (下)、 一条记录的多幅面孔 —— 事务的隔离级别与MVCC。这几个章节主要是为了讲清楚 MVCC 的底层实现原理。
最后推荐对 MySQL 有兴趣的同学可以买来翻翻看，收获肯定是有的。
查询语句：select 语句
三种能力：投影、选择、连接
投影：在一张二维表中根据所需要的条件选出所需要的列
选择:在二维表中根据所需的条件选择合适的行
连接：从一张或者多张表中获取所需要的行，并且把这个行结合在一起的查询
SQL语句大小写不敏感。
select语句是可以计算的
算术表达式和运算符优先级
举例：select ename,sal 12*sal+100 from emp
计算出年薪+100块
NULL值是不可用，且未分配的，未知并且不适用的值，可以当成是保留值
AS其实可以省略
例如：select ename as name,sal salary from emp;
查询出的字段会自动换成别名
例子：select ename "Name",sal*12 "Annual Salary" from emp;
级联操作是将列或字符串和其他列串联，由两条竖线(||)表示
select ename,job,ename || job as "Employees" from emp;
可以看出Employees就将ENAME和JOB进行结合的一个操作
在select句子中适用DISTINCT 关键字消除重复行
select distinct deptnp from emp;
限制选择的行：
where关键字
如果where后面查的数据是字符串类型或者日期类型的要加''号
#######比较条件
举几个例子：
select ename,job,sal,deptno from emp where sal between 5000 and 10000;
这个是包含了5000和10000的
in的表达：
select empno,ename,mgr,deptno from emp where mgr in (7788,7782,7000);
只要mgr有括号里面的值都显示出来。
通配符：%通配的是多个字符，_通配的是一个字符
IS NULL是查询某个字段为空的显示出来
and、or、not
例子：
查询sal=2000和job的内容是包括MAN字符串的，当同时满足两个条件时候才返回结果。
and就是两边同时为真，or的话是有一边为真就行，not就是不等于
ASC 升序，默认升序
DESC 降序
例子：
将deptno中进行升序排列，排列出来后，在将sal进行降序排列。
单行函数：就是对单行数据进行处理的函数，只针对这一条数据得出一个结果
函数工作的过程
ROUND（45.926，2）是将45.926这个数字的小数点后两位进行四舍五入操作得到45.93
TRUNC（45.926，2） 是将45.926这个数字的小数点后两位后面的进行丢掉。
返回当前系统日期
经常是不同类型之间的转换
TO_CHAR就是将日期型数字型转换成字符型
例子：
数字型的转换
把字符转换成数字：
把字符转换成日期：
什么是分组函数？
另外的名字叫多行函数，针对于多行数据进行一个汇总处理的一类函数，最后会得到一个汇总的结果。
例子：
其实就是对一系列数据找最大值
基本格式：select group_function(column),... from table [where condition];
首先对一个数据进行分类汇总把每一组的数据单独的拿出来。就是对每一列数据的相同数据进行一个分组，然后在将分组后的结果再去执行select后面跟的一个分组函数的操作。
例子：
那下面这样的怎么操作呢？
其实就是对分组以后的结果再次进行一个限制筛选
where和Having的区别？
where是针对于整体的一个查询结果
Having是针对于分组后的查询结果的一个条件限制，它是不能单独存在的，它只能够在group by后面
下面是它的表达式：
显示部门的最大平均薪水是多少
select max(avg(sal))
是这样的一个嵌套
当我们查的数据存在于多个表的时候就需要多表查询
下面是用到的表
一个是EMP的职员表、一个是DEPT的部分表
表连接的三种方式：
从总类上来看：自连接、等值连接、外连接（又可以分为三类：左连接、右连接、全连接）
自连接：一个表自己与自己建立连接成为自连接或自身连接。
在查询的时候多表，这两张表是同一张表，所以在查询前我们需要对这个表进行一个别名的重命名。
举例：查询出员工编号、名字及其经理名字
MGR对应的是经理的ID号，这个对应的就是另一张经理表中的名字
表示比较连接列的值显示出最终的一个结果，其查询结果中列出被连接表中的所有列，包括其中的重复列。
查询员工的姓名 工作 部门号 部门名称
左连接就是返回左边的匹配行，不考虑右边的表是否有相应的行
（+）的意思就是dept是个匹配表，左边是一个基础表，基础表优先，如果右边这个表找不到对应的值去匹配，会自动填空
右连接就是返回右边的匹配行，不考虑左边的表是否有相应的行，如果没有会自动填空
左表右表都不做限制，所有的记录都显示，不足的地方用null填充
FULL JOIN表示emp和dept做一个全连接
ON表示触发条件 。
关于JavaWeb增删改查的简单总结 原创
2020-04-25 13:14:49
走到天涯海角
码龄4年
关注
增删改查中最简单的功能是删除，通过Id来删除单表或者多表都是可以的。
增删改查中最重要的功能是查询，因为不仅仅是单表查询、连表查询需要用到查询，新增前和修改前也要使用到查询。
查询遇到的业务比如：
1.登录：通过查询用户名和密码来找出用户，密码可以重复，但是用户名必须唯一，否则没办法找出单个用户。
(重要) 只要查询的字段是唯一的，都可以通过这个字段来查询出对应的单个对象或者集合。
什么字段是唯一的呢？
如：用户名必须唯一，文件名必须唯一，主键ID必须唯一等等，一时半会想不起来。
新增前，通过查询获得如：下拉框中的数据等
在新增时，通过获取下拉框的值或者输入框的值，就可以保存新增。
新增也会遇到循环插入的情况，如新增角色和修改角色，要循环插入数据到角色菜单关系表中。
循环插入数据的做法，我是用过两种方法，一种方法是使用c3p0，另一种是使用mybatis的foreach标签
修改前，通过查询，获得如：用户的信息，然后放到修改输入框，提高用户的使用体验。
修改时，通过隐藏区的Id，和输入框或者下拉框中的值，来进行保存修改。
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java
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探索和学习MySQL中GIS相关功能和特性
这里记录了学习和了解MySQL中GIS特性相关内容的过程。
MySQL官方论坛中GIS的举例
测试数据已经导入成功，下面开始对GIS相关函数和GEOHASH进行了解和体验；
mysql中geometry类型的简单使用
MySQL空间数据类型
经纬度信息存储在geometry格式的字段中，该字段必须非空。
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MySQL8.0前按照longitude-latitude的顺序存储位置
MySQL8.0前按照longitude-latitude的顺序存储位置
插入数据时候可使用如下语句：
MySQL存储geometry信息的方式采用了25bytes，相比WKB的21bytes，多了4bytes的坐标系表示，组成部分如下：
WTF字符串格式说明
select ST_GeomFromText(WTF格式字符串);
WKT(Well-known text)是一种文本标记语言,用于表示矢量几何对象、空间参照系统及空间参照系统之间的转换。通过WTF字符串生成geometry的方法：
点： POINT(x y)
线： LINESTRING(x1 y1, x2 y2, x3 y3...)
多边形： POLYGON((0 0, 10 0, 10 10,0 10,0 0),(5 5,7 5,7 7,5 7,5 5))
多点集： MULTIPOINT(0 0, 20 20, 60 60) 或 MULTIPOINT((0 0),(5 5),(5 0))
多线集： MULTILINESTRING((10 10, 20 20), (15 15, 30 15))
多多边形集： MULTIPOLYGON(((0 0,10 0,10 10,0 10,0 0)),((5 5,7 5,7 7,5 7, 5 5)))
例如两点一线组成的几何集： GEOMETRYCOLLECTION(POINT(10 10), POINT(30 30), LINESTRING(15 15, 20 20))
A geometry is syntactically well-formed if it satisfies conditions such as those in this (nonexhaustive) list:
Collections are not empty (except GeometryCollection)
更多内容参见
ST_PointFromText('POINT(X Y)');
ST_LineStringFromText('LINESTRING(0 0,1 1,2 2)');
ST_PolygonFromText('POLYGON((0 0,10 0,10 10,0 10,0 0),(5 5,7 5,7 7,5 7,5 5))');
ST_GeomCollFromText();
更多内容参见
参见
Point(x,y)
LineString((x1,y1),(x2,y2)...)
Polygon(LineString(),LineString()....)
参见
ST_AsText()
ST_AsBinary()
ST_AsWKT()
参见
ST_Dimension(geom) ：返回geom的维度（-1，0，1，2）
ST_Envelope(geom) ：返回geom的最小外接矩形（MBR）
ST_GeometryType(geom) ：返回geom的类型
ST_IsEmpty(geom) ：该函数并不能真实的判空，当geom为任何有效的几何值时返回0，无效的几何值返回1；
ST_IsSimple(geom) ：当geom无任何异常几何点返回1（如自相交和自切线等），否则返回0
ST_SRID(geom) ：返回geom的坐标系ID
参见
ST_X(Point) ：获取Point的X值
ST_Y(Point) ：获取Point的Y值
参见
ST_StartPoint(linestrng) ： 线的起点
ST_EndPoint(linestring) ：返回线的最后一个点
ST_IsClosed(linestring或multilinestring) ：线是否闭合（若为线，则判断起点与终点是否一致；若为线组，则判断组内每个元素是否符合闭合线）
ST_Length(linestring) ：返回线的长度，若入参为线集，则返回集合内所有长度的和
ST_NumPoiints(linestring) ：返回点的数量；
ST_PointN(linestring,N) ：返回第N个点（从1开始）
参见
具体不在一一列举，主要有计算多边形面积、中心点、最小外接圆，最大内接圆等函数，列举几个可能会用到的：
ST_Area(Poly|mPoly) ：返回双精度的面积或面积的和
'ST_Centroid(Poly|mPoly)'：返回数学上的中心点
ST_ExteriorRing(Poly) ：返回外接圆
参见
ST_Buffer说明
不再列举，主要有：ST_Buffer（不懂干啥用），ST_ConvexHull(geom)凸包，ST_Dfference(g1,g2)比较差异，ST_Intersecton(g1,g2)交叉点，ST_SymDifference(g1,g2)对称差分，ST_Union(g1,g2)连接、合并等。
检查geometry Objects之间的空间关系的方法。
参见
计算两个Object之间的空间关系的函数，有两个间距离、相交、不相交，包含、相等、相切、重叠、接触、在内等等空间关系。下面列举几个可能会常用的方法：
ST_Contains(g1,g2) ：g1是否完全包含g2
ST_Within(g1,g2) ：g1是否包含于g2中
ST_Distance(g1,g2) ：返回g1和g2之间的距离，已坐标单位计算的
ST_Equals(g1,g2) ：返回g1和g2是否相等
参见
MBRContains(g1,g2) ：g1的mbr是否包含g2的mbr
MBRWithin(g1,g2) ：g1的mbr是否在g2的mbr内
MBRCoveredBy(g1,g2) ：g1的mbr是否被g2的mbr覆盖
MBRCovers(g1,g2) ：g1的mbr是否覆盖g2的mbr
MBRDisjoint(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr是否不相交
MBRIntersects(g1,g2) ：g1mbr，g2mbr是否相交
MBREqual(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr的外接是否相等
MBREquals(g1,g2) ：g1的mbr,g2的mbr的外接是否相等
MBROverlaps(g1,g2) ：g1mbr、g2mbr
其他函数请参看原文
GeoHash介绍
GeoHash Wiki百科
MySQL中自带函数 st_geohash(longtude,latitude,max_length) 或 st_geohash(point, max_length) 即可生成某一点的geohash值。
返回一个geohash字符串中的latitude或longitude
返回一个geohash解析出的point数据
官方文档
通过geometry生成一个GeoJSON Object， select st_asgeojson(geometry,max_length,options);
通过GeoJSON生成GeoMetry对象。
ST_GeomFromGeoJSON(jsonstring, [options [, srid]])
具体使用方法参见官方文档
官方文档
MySQL中提供的方便空间运算的函数们
select ST_Distance_Spher(geomPoint1,geomPoint2 [, radius]);
此方法用于计算两点或多个点之间的地球上的距离（是地球球面距离而不是直线距离），返回单位为米，
select ST_IsValid(ST_GeomFromText('LINESTRING(0 0,1 1)'))
判断入参是否是符合地理位置描述的格式。返回1（符合）或者0（不符）；
例如：
返回0：
select st_isvalid(st_geomfromtext('linestring(0 0, -0.00 0, 0.0 0)')
返回1：
select st_isvalid(st_geomfromtext('linestring(0 0,1 1)')
select st_astext(st_makeenvelope(pt1, pt2));
返回两点构成的包络。（此计算是基于笛卡尔坐标系而非球面）
例如：
SELECT ST_AsText ( st_makeenvelope ( st_geomfromtext ( 'point(0 0)' ), st_geomfromtext ( 'point(1 1)' ) ) );
返回结果：
POLYGON((0 0,1 0,1 1,0 1,0 0))
效果说明
JS抽稀算法
select st_simplify(geometry, max_distance);
用道格拉斯-普克算法（抽稀函数）简化geometry，并返回与原格式相同格式的结果。
例如，以下点集拟合为直线，步长0.5：
SELECT st_simplify ( st_geomfromtext ( 'LINESTRING(0 0,0 1,1 1,1 2,2 2,2 3,3 3)' ), 0.5 )
返回结果：
LINESTRING(0 0, 0 1, 1 1, 2 3, 3 3)
再如，步长1.0：
SELECT st_simplify ( st_geomfromtext ( 'LINESTRING(0 0,0 1,1 1,1 2,2 2,2 3,3 3)' ), 1.0 )
返回结果：
LINESTRING(0 0, 3 3)
SELECT ST_Validate(geometry);
验证geometry是符合正确的地理位置信息格式。例如 Point(0 0) 是合格的； Linestring(0 0) 是非法的； Linestring(0 0, 1 1) 是合格的
了解了上述MySQL中关于集合对象的功能，下面来实践一下
由上面geohash长度-精度对应表可知，前6位表示±610米左右的误差，这里先查询前六位范围之后再用上述方法精确筛选一次即可：
可将上述查询方法封装为MySQL函数方便和简化程序调用.
该方法是运用了内置的几何关系运算函数 ST_Contains 和 ST_MakeEnvelop 来实现的，0.5对应大概500米左右的范围，具体如下；
链接:
提取码: jagn
