这是我学习 MySQL 时整理的入门笔记。之前写事务文章时发现绕不开数据库原理（undo log、索引），索性把 MySQL 系统梳理一遍。这篇先解决"会用"，核心原理（事务/索引）后面单独成篇。

一、MySQL 是什么

MySQL 是关系型数据库（RDBMS）——数据存在"表"里，表由行和列组成，表和表之间通过主外键关联。与之相对的是 MongoDB（文档型，存 JSON 文档）。

对比	MySQL（关系型）	MongoDB（文档型）
数据模型	表/行/列（结构化，Schema 固定）	文档（JSON 类，Schema 灵活）
查询语言	SQL（结构化查询）	方法链 / 类 JSON 查询
事务	强 ACID	也支持（文档级事务）
适用	强一致、复杂关联、金融订单	灵活结构、快速迭代、日志

选择：业务数据（订单/用户/库存）用 MySQL；结构多变/快速迭代（CMS、日志）可考虑 MongoDB。

二、Docker 安装 + 连接

本地开发用 Docker 一条命令：

docker run -d --name mysql \
  -p 3306:3306 \
  -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
  mysql:8.0

连接（命令行）：

docker exec -it mysql mysql -uroot -p123456

MySQL 8.0 注意：认证插件是 caching_sha2_password，老客户端（如某些 Java 驱动旧版本）连不上，需要 ALTER USER ... IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '...'。

三、核心概念（先记住这几个）

概念	说明
数据库（database）	一堆表的集合，一个实例可建多个库
表（table）	数据存储单元，行列结构
主键（primary key）	每行唯一标识，自动建索引
索引（index）	加速查询的数据结构（B+Tree）
事务（transaction）	一组要么全成功要么全回滚的操作

四、CRUD 实战

-- 建库建表
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS shop DEFAULT CHARSET utf8mb4;
USE shop;

CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    balance DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=InnoDB;

-- 增
INSERT INTO user(name, balance) VALUES ('BinMaker', 100.00);

-- 查
SELECT * FROM user WHERE balance > 50 ORDER BY balance DESC LIMIT 10;

-- 改
UPDATE user SET balance = balance - 10 WHERE id = 1;

-- 删
DELETE FROM user WHERE id = 2;

注意：ENGINE=InnoDB 是默认的，显式写出来是为了强调——InnoDB 才有事务和行级锁（MyISAM 没有，见下）。

五、事务：ACID + 回滚原理

MySQL 的 InnoDB 引擎支持事务，ACID 四特性：

特性	含义	实现
A 原子性	要么全成功要么全回滚	undo log（记录旧值，回滚时恢复）
C 一致性	事务前后数据完整	应用层约束 + 数据库约束
I 隔离性	事务间互不干扰	锁 + MVCC
D 持久性	提交后不丢	redo log（崩溃恢复）

为什么能回滚（细节见我的《@Transactional 详解》）：InnoDB 在每次修改前把旧值写进 undo log，ROLLBACK 时按日志把数据恢复成修改前——这就是"回滚"的本质，不是恢复整个数据库。

START TRANSACTION;
UPDATE user SET balance = balance - 100 WHERE id = 1;
-- 发现余额不够，回滚
ROLLBACK;
-- 数据没变

六、索引：为什么查询快

索引的本质是B+Tree 数据结构——类似字典的目录，把"找数据"从全表扫描（O(n)）变成树查找（O(log n)）。

-- 建索引
CREATE INDEX idx_balance ON user(balance);
-- 走索引查询（EXPLAIN 看 key 字段）
EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE balance > 50;

一条 SQL 的执行流程（连接器→分析器→优化器→执行器→存储引擎）：

索引核心要点：

• 主键自动建索引；WHERE/JOIN/ORDER BY 的字段适合建索引
• 最左前缀：联合索引 (a, b, c) 查 a、a,b 走索引，查 b 不走
• 索引不是越多越好（写入变慢、占空间）
• EXPLAIN 看 type（all=全表扫，range/ref/const 更好）和 rows（扫描行数）

七、和 Spring Boot 集成

<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
</dependency>

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/shop?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: root
    password: "123456"

配合 MyBatis-Plus / Spring Data JPA 使用（ORM 见《MyBatis 快速入门》），事务用 @Transactional（见《Spring @Transactional 详解》），高并发缓存加速用 Redis（见《Redis 快速入门》）。

小结

• MySQL = 关系型数据库（表/行/列 + SQL），MongoDB = 文档型（灵活 Schema）
• InnoDB 引擎提供**事务（undo log 回滚）**和行级锁——默认引擎
• 索引 = B+Tree，加速查询，EXPLAIN 分析是否走索引
• 一条 SQL：连接器 → 分析器 → 优化器 → 执行器 → 存储引擎

下一步可以看我的《@Transactional 详解》（事务回滚原理）、《RabbitMQ 快速入门》（中间件）；事务并发控制见《MySQL 事务与隔离级别》，查询优化见《MySQL 索引详解》，之后写《分库分表》专题。