Mysql不同官方版本对比

MySQL 是一种盛行的关系型数据库管理系统，其版本浩繁，不同版本在功能、性能、安全性以及适用场景等方面有所区别。以下是对 MySQL 各重要版本及其区别的详细分析：

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1. 版本分类

MySQL 的重要版本可以分为以下几类：

• 官方版本：由 Oracle 发布的社区版（Community Edition）和商业版（Enterprise Edition）。
  
• 分支版本：由社区或其他公司基于 MySQL 开辟的衍生版本，例如 MariaDB、Percona Server。
  
• 重要版本号：例如 5.7、8.0，代表大的功能迭代。
  
• 次要版本号：例如 8.0.34，表现 bug 修复或小功能加强。
  

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2. 不同官方版本对比

社区版（Community Edition）

• 特点：免费开源，全部人都可以使用和修改。
  
• 适用场景：中小型企业、开辟环境。
  
• 限制：
  
  
  
  • 不提供官方技能支持。
    
  • 缺少高级功能（如备份、加密等商业功能）。
    
  
  

企业版（Enterprise Edition）

• 特点：付费版，提供完备功能和技能支持。
  
• 优势：
  
  
  
  • 包括备份工具（MySQL Enterprise Backup）。
    
  • 提供高级安全功能，如数据加密、审计日志等。
    
  • 提供性能监控和调优工具（MySQL Enterprise Monitor）。
    
  
  
• 适用场景：大型企业、高安全性需求场景。
  

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3. 重要版本对比

MySQL 5.6

• 发布时间：2013 年。
  
• 新特性：
  
  
  
  • InnoDB 存储引擎优化：支持全文索引。
    
  • 复制功能加强：支持 GTID（全局事务 ID），改进主从复制。
    
  • 性能优化：改进查询优化器。
    
  
  
• 适用场景：适用于中小型业务，但已经较为过时。
  

MySQL 5.7

• 发布时间：2015 年。
  
• 新特性：
  
  
  
  • JSON 数据支持：增加 JSON 数据类型和相干函数。
    
  • 性能优化：支持虚拟列和生成列，改进查询性能。
    
  • 复制加强：改进并行复制。
    
  • 安全性提升：默认支持 SSL 和密码强度策略。
    
  
  
• 适用场景：适用于大部分应用场景，仍被广泛使用。
  

MySQL 8.0

• 发布时间：2018 年。
  
• 重要改进：
  
  
  
  • 字符集改进：默认字符集改为 UTF-8（utf8mb4），更好支持多语言。
    
  • 窗口函数：支持窗口函数和公共表表达式（CTE）。
    
  • JSON 加强：添加更多 JSON 函数。
    
  • 数据恒久性：采用 redo log 刷新机制，提升崩溃规复性能。
    
  • 性能优化：改进索引管理（如不可见索引），支持 Hash Join。
    
  • 安全性：加强了密码管理和权限系统。
    
  
  
• 适用场景：现代化业务系统，特别是必要复杂查询和多语言支持的场景。
  

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4. 衍生版本对比

MariaDB

• 背景：由 MySQL 首创人开辟，基于 MySQL 分支，旨在保持开源。
  
• 特点：
  
  
  
  • 提供更快的查询性能和更多存储引擎支持（如 Aria、TokuDB）。
    
  • 兼容 MySQL，但部分功能和语法有差异。
    
  
  
• 适用场景：关注开源生态的企业。
  

Percona Server

• 特点：
  
  
  
  • 基于 MySQL 社区版开辟，增加了企业级特性（如更强的备份和监控）。
    
  • 专注于性能和高可用性。
    
  
  
• 适用场景：必要高性能和高稳定性的场景。
  

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5. 功能和性能对比总结

特性5.65.78.0企业版（最新）默认字符集latin1latin1utf8mb4utf8mb4JSON 支持无部分支持全面支持全面支持窗口函数无无支持支持安全性较低较高很高极高并行复制基础支持改进高效高效工具支持基本工具基本工具丰富工具企业级工具高可用性（集群）手动配置部分加强强（InnoDB 集群）企业级加强

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6. MySQL 5.7 对 JSON 的“部分支持”

MySQL 从 5.7 开始支持 JSON 数据类型，但相比 8.0，功能较为有限，因此称为“部分支持”。以下是 MySQL 5.7 对 JSON 支持的重要功能及其范围性：
MySQL 5.7 对 JSON 的支持

• JSON 数据类型：
  
  
  
  • 提供了原生的 JSON 数据类型，可以存储 JSON 格式的数据，保证数据的语法精确性。
    
  • 底层会对 JSON 数据举行二进制优化存储，比字符串存储更高效。
    
  
  
• JSON 函数：
  
  
  
  • 提供了一些基本的 JSON 操作函数，例如：
    
    
    
    • JSON_EXTRACT(json_doc, path)：从 JSON 中提取指定路径的值。
      
    • JSON_UNQUOTE(json_doc)：去掉 JSON 值中的引号。
      
    • JSON_ARRAY(elements)：创建 JSON 数组。
      
    • JSON_OBJECT(key, value)：创建 JSON 对象。
      
    
    
  • 示例：
    1. -- 创建一个 JSON 数据表
    2. CREATE TABLE test (
    3.     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    4.     data JSON
    5. );
    7. -- 插入 JSON 数据
    8. INSERT INTO test (data) VALUES ('{"name": "Alice", "age": 25}');
    10. -- 提取 JSON 中的值
    11. SELECT JSON_EXTRACT(data, '$.name') AS name FROM test; -- 输出: "Alice"

    复制代码
  
  
• 索引支持：
  
  
  
  • MySQL 5.7 支持在 JSON 数据中提取的字段上创建虚拟列（Generated Columns），从而间接支持索引。
    
  • 示例：
    1. ALTER TABLE test ADD COLUMN name VARCHAR(50) GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(data, '$.name'))) STORED;
    2. CREATE INDEX idx_name ON test(name);

    复制代码
  
  

范围性

• 功能较少：MySQL 5.7 的 JSON 函数种类有限，无法举行复杂的 JSON 操作，例如数组操作。
  
• 性能优化不足：对 JSON 数据的操作效率较低，部分复杂查询必要手动优化。
  
• 路径表达式不敷灵活：JSON 路径表达式的支持相对简单，缺乏对多层级和数组的灵活处置惩罚。
  

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7. 窗口函数是什么？

窗口函数（Window Function）是 SQL 中的一种强大的分析工具，它在查询效果的每一行上实行盘算，同时能够访问该行之前或之后的行的数据。窗口函数允许用户举行分组内的复杂盘算，而不必要将数据汇总成一条效果。
窗口函数的基本特点

• 不会折叠效果集：
  
  
  
  • 与聚合函数（如 SUM、AVG 等）不同，窗口函数的盘算不会减少效果集的行数。
    
  • 例如，在一个包含 100 行的表中应用窗口函数，效果仍然是 100 行。
    
  
  
• 窗口定义：
  
  
  
  • 通过 OVER() 子句定义一个窗口（数据范围），可以指定分组和排序条件。
    
  • 关键字：
    
    
    
    • PARTITION BY：定义分组范围。
      
    • ORDER BY：指定盘算的顺序。
      
    
    
  
  

常见的窗口函数

• 排名函数：
  
  
  
  • RANK()：返回排名，跳过相同值的排名。
    
  • DENSE_RANK()：返回排名，但不会跳过相同值的排名。
    
  • ROW_NUMBER()：返回行号。
    
  
  
• 聚合函数扩展：
  
  
  
  • SUM() OVER()、AVG() OVER() 等，对窗口中的数据举行聚合盘算。
    
  
  
• 偏移函数：
  
  
  
  • LAG(column, offset)：返回当前行之前某一行的值。
    
  • LEAD(column, offset)：返回当前行之后某一行的值。
    
  
  
• 其他函数：
  
  
  
  • NTILE(n)：将效果分为 n 组，并返回每行所属的组号。
    
  
  

窗口函数的语法

1. SELECT
2.     column,
3.     ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column2 ORDER BY column3) AS row_num,
4.     SUM(column4) OVER (PARTITION BY column2) AS group_sum
5. FROM table_name;

复制代码

示例

假设有一个贩卖数据表 sales：
idregionsales1North1002North2003South1504South3005North250 按地域盘算每行的排名：

1. SELECT
2.     id,
3.     region,
4.     sales,
5.     RANK() OVER (PARTITION BY region ORDER BY sales DESC) AS rank
6. FROM sales;

复制代码

效果：
idregionsalesrank2North20015North25021North10034South30013South1502 窗口函数的适用场景

• 分组排名：如在每个部门内对员工举行排名。
  
• 累计总和：如按时间盘算累计贩卖额。
  
• 环比分析：如比较当前行和上一行的贩卖额差异。
  
• 数据分组：如将效果分为指定数量的组。
  

MySQL 5.7 的范围性

MySQL 5.7 不支持窗口函数，必要通过复杂的子查询或用户定义变量模拟窗口函数的运动。这是其紧张的缺点之一。
MySQL 8.0 的改进

MySQL 8.0 原生支持窗口函数，语法简单高效，适合数据分析和复杂查询场景。

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