1.普通事务
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以 begin / start transaction 开始，commit / rollback 结束的事务。或者是带有保存点 savepoint 的事务。
2. 链式事务
一个事务在提交的时候自动将上下文传给下一个事务，也就是说一个事务的提交和下一个事务的开始是原子性的，下一个事务可以看到上一个事务的处理结果。MySQL 的链式事务靠参数 completion_type 控制，并且回滚和提交的语句后面加上 work 关键词。
3. 嵌套事务
有多个 begin / commit / rollback 这样的事务块的事务，并且有父子关系。子事务的提交完成后不会真的提交，而是等到父事务提交才真正的提交。
4. 自治事务
内部事务的提交不随外部事务的影响，一般用作记录内部事务的异常情况。MySQL 不支持自治事务，但是某些场景可以用 MySQL 的插件式引擎来变相实现。
我们经常会遇到操作一张大表，发现操作时间过长或影响在线业务了，想要回退大表操作的场景。在我们停止大表操作之后，等待回滚是一个很漫长的过程，尽管你可能对知道一些缩短时间的方法，处于对生产环境数据完整性的敬畏，也会选择不做介入。最终选择不作为的原因大多源于对操作影响的不确定性。实践出真知，下面针对两种主要提升事务回滚速度的方式进行验证，一种是提升操作可用内存空间，一种是通过停实例，禁用 redo 回滚方式进行进行验证。
仔细阅读过官方手册的同学，一定留意到了对于提升大事务回滚效率，官方提供了两种方法：一是增加 innodb_buffer_pool_size 参数大小，二是合理利用 innodb_force_recovery=3 参数，跳过事务回滚过程。第一种方式比较温和，innodb_buffer_pool_size 参数是可以动态调整的，可行性也较高。第二种方式相较之下较暴力，但效果较好。
两种方式各有自己的优点，第一种方式对线上业务系统影响较小，不会中断在线业务。第二种方式效果更显著，会短暂影响业务连续，回滚所有没有提交的事务。
MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息，了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog，甚至对 Binlog 进行一些修改，或者说是“篡改”，例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能，恢复误删除的记录，把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现，您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，这也是 MySQL 8 里的默认模式，STATEMENT 模式因为使用中有很多限制，现在用得越来越少了。
Binlog 由事件（event）组成，请注意是事件（event）不是事务（transaction），一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构，我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录，我们可以试着把这条记录恢复，Binlog 里面有个删除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是这个事件删除了记录，这个事件和写行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的数据结构是完全一样的，只是删除行事件的类型是 32，写行事件的类型是 30，我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的，这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置（以字节为单位）。从事件（event）的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节，我们写个 Python 小程序把把第383（378+5=383）字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志，因此一个简单的 SQL，在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务，例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句，修改了全表里面的所有记录，每条记录都在 Binlog 里面记录一次，结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨，一个 Binlog 前滚，滚了两天也没有动静，我把那个 Binlog 解析了一下，发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录，修改了 66 万条记录！下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序，我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每个事务都是以 BEGIN 开头，以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置，检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置，这两个位置相减即可计算出这个事务的大小，下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务，MySQL 会把它分解成多个事件（注意一个是事务 TRANSACTION，另一个是事件 EVENT），事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定，这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下，即使我们只更新了一条记录的其中某个字段，也会记录每个字段变更前后的值，这个行为是 binlog_row_image 参数控制的，这个参数有 3 个值，默认为 FULL，也就是记录列的所有修改，即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能，我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构，再加上 Python 这把瑞士军刀，我们还可以实现很多功能，例如我们可以统计哪个表被修改地最多？我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的，然后再重组，可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。
是可以处理的，如图
查询出需要保留的数据
用中间表的方法删除不包含这些数据的数，
delete from uservalue
where id not
in(select a.id from (select id from uservalue group by iduser,idtype) a)
希望对您有所帮助
第一阶段：
1，一定要正确设计索引
2，一定要避免SQL语句全表扫描，所以SQL一定要走索引（如：一切的 != 等等之类的写法都会导致全表扫描）
3，一定要避免 limit 10000000,20 这样的查询
4，一定要避免 LEFT JOIN 之类的查询，不把这样的逻辑处理交给数据库
5，每个表索引不要建太多，大数据时会增加数据库的写入压力
第二阶段：
1，采用分表技术（大表分小表）
a)垂直分表：将部分字段分离出来，设计成分表，根据主表的主键关联
b)水平分表：将相同字段表中的记录按照某种Hash算法进行拆分多个分表
2，采用mysql分区技术（必须5.1版以上，此技术完全能够对抗Oracle），与水平分表有点类似，但是它是在逻辑层进行的水平分表
第三阶段（服务器方面）：
1,采用memcached之类的内存对象缓存系统，减少数据库读取操作
2,采用主从数据库设计，分离数据库的读写压力
3,采用Squid之类的代理服务器和Web缓存服务器技术
PS:由于篇幅问题，我只简单说一些基本概念，其实里面每个知识点关系到的内容都很多。特别是第一阶段，很多工作几年的程序员，都不能完全理解。我觉得要真正理解索引，最好的办法就是在1000W-亿级以上的数据，进行测试SQL语句，再结合 explain 命令进行查看SQL语句索引情况。
pymysql可以使用fetchall返回元组型数据，也可以直接使用pandas获取DataFrame格式数据。具体操作如下。
pandas获取的数据会保留列名，在后期分析处理中更为方便。同时也可以像read_csv一样，添加参数以自定义数据（如自定义列名等）。
