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什么是MySQL

MySQL是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，它采用表的形式來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。你可以理解成是Excel表格，既然是表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，就有表結(jié)構(gòu)（行和列）。行代表每一行數(shù)據(jù)，列代表該行中的每個(gè)值。列上的值是有數(shù)據(jù)類(lèi)型的，比如：整數(shù)、字符串、日期等等。

事務(wù)的四大特性？

事務(wù)特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）。

• 原子性是指事務(wù)包含的所有操作要么全部成功，要么全部失敗回滾。

• 一致性是指一個(gè)事務(wù)執(zhí)行之前和執(zhí)行之后都必須處于一致性狀態(tài)。比如a與b賬戶(hù)共有1000塊，兩人之間轉(zhuǎn)賬之后無(wú)論成功還是失敗，它們的賬戶(hù)總和還是1000。

• 隔離性。跟隔離級(jí)別相關(guān)，如read committed，一個(gè)事務(wù)只能讀到已經(jīng)提交的修改。

• 持久性是指一個(gè)事務(wù)一旦被提交了，那么對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的改變就是永久性的，即便是在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)遇到故障的情況下也不會(huì)丟失提交事務(wù)的操作。

數(shù)據(jù)庫(kù)的三大范式

第一范式1NF

確保數(shù)據(jù)庫(kù)表字段的原子性。

比如字段 userInfo: 廣東省 10086' ，依照第一范式必須拆分成 userInfo: 廣東省 userTel:10086兩個(gè)字段。

第二范式2NF

首先要滿(mǎn)足第一范式，另外包含兩部分內(nèi)容，一是表必須有一個(gè)主鍵；二是非主鍵列必須完全依賴(lài)于主鍵，而不能只依賴(lài)于主鍵的一部分。

舉個(gè)例子。假定選課關(guān)系表為student_course(student_no, student_name, age, course_name, grade, credit)，主鍵為(student_no, course_name)。其中學(xué)分完全依賴(lài)于課程名稱(chēng)，姓名年齡完全依賴(lài)學(xué)號(hào)，不符合第二范式，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余（學(xué)生選n門(mén)課，姓名年齡有n條記錄）、插入異常（插入一門(mén)新課，因?yàn)闆](méi)有學(xué)號(hào)，無(wú)法保存新課記錄）等問(wèn)題。

應(yīng)該拆分成三個(gè)表：學(xué)生：student(stuent_no, student_name, 年齡)；課程：course(course_name, credit)；選課關(guān)系：student_course_relation(student_no, course_name, grade)。

第三范式3NF

首先要滿(mǎn)足第二范式，另外非主鍵列必須直接依賴(lài)于主鍵，不能存在傳遞依賴(lài)。即不能存在：非主鍵列 A 依賴(lài)于非主鍵列 B，非主鍵列 B 依賴(lài)于主鍵的情況。

假定學(xué)生關(guān)系表為Student(student_no, student_name, age, academy_id, academy_telephone)，主鍵為"學(xué)號(hào)"，其中學(xué)院id依賴(lài)于學(xué)號(hào)，而學(xué)院地點(diǎn)和學(xué)院電話依賴(lài)于學(xué)院id，存在傳遞依賴(lài)，不符合第三范式。

可以把學(xué)生關(guān)系表分為如下兩個(gè)表：學(xué)生：(student_no, student_name, age, academy_id)；學(xué)院：(academy_id, academy_telephone)。

2NF和3NF的區(qū)別？

• 2NF依據(jù)是非主鍵列是否完全依賴(lài)于主鍵，還是依賴(lài)于主鍵的一部分。

• 3NF依據(jù)是非主鍵列是直接依賴(lài)于主鍵，還是直接依賴(lài)于非主鍵。

事務(wù)隔離級(jí)別有哪些？

先了解下幾個(gè)概念：臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀。

• 臟讀是指在一個(gè)事務(wù)處理過(guò)程里讀取了另一個(gè)未提交的事務(wù)中的數(shù)據(jù)。

• 不可重復(fù)讀是指在對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中的某行記錄，一個(gè)事務(wù)范圍內(nèi)多次查詢(xún)卻返回了不同的數(shù)據(jù)值，這是由于在查詢(xún)間隔，另一個(gè)事務(wù)修改了數(shù)據(jù)并提交了。

• 幻讀是當(dāng)某個(gè)事務(wù)在讀取某個(gè)范圍內(nèi)的記錄時(shí)，另外一個(gè)事務(wù)又在該范圍內(nèi)插入了新的記錄。對(duì)幻讀的正確理解是一個(gè)事務(wù)內(nèi)的讀取操作的結(jié)論不能支撐之后業(yè)務(wù)的執(zhí)行。假設(shè)事務(wù)要新增一條記錄，主鍵為id，在新增之前執(zhí)行了select，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)id為xxx的記錄，但插入時(shí)出現(xiàn)主鍵沖突，這就屬于幻讀，讀取不到記錄卻發(fā)現(xiàn)主鍵沖突是因?yàn)橛涗泴?shí)際上已經(jīng)被其他的事務(wù)插入了，但當(dāng)前事務(wù)不可見(jiàn)。

不可重復(fù)讀和臟讀的區(qū)別是，臟讀是某一事務(wù)讀取了另一個(gè)事務(wù)未提交的臟數(shù)據(jù)，而不可重復(fù)讀則是讀取了前一事務(wù)提交的數(shù)據(jù)。

事務(wù)隔離就是為了解決上面提到的臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀這幾個(gè)問(wèn)題。

MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)為我們提供的四種隔離級(jí)別：

• Serializable (串行化)：通過(guò)強(qiáng)制事務(wù)排序，使之不可能相互沖突，從而解決幻讀問(wèn)題。

• Repeatable read (可重復(fù)讀)：MySQL的默認(rèn)事務(wù)隔離級(jí)別，它確保同一事務(wù)的多個(gè)實(shí)例在并發(fā)讀取數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)看到同樣的數(shù)據(jù)行，解決了不可重復(fù)讀的問(wèn)題。

• Read committed (讀已提交)：一個(gè)事務(wù)只能看見(jiàn)已經(jīng)提交事務(wù)所做的改變。可避免臟讀的發(fā)生。

• Read uncommitted (讀未提交)：所有事務(wù)都可以看到其他未提交事務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。

查看隔離級(jí)別：

select @@transaction_isolation;

設(shè)置隔離級(jí)別：

set session transaction isolation level read uncommitted;

生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)一般用的什么隔離級(jí)別呢？

生產(chǎn)環(huán)境大多使用RC。為什么不是RR呢？

可重復(fù)讀(Repeatable Read)，簡(jiǎn)稱(chēng)為RR 讀已提交(Read Commited)，簡(jiǎn)稱(chēng)為RC

緣由一：在RR隔離級(jí)別下，存在間隙鎖，導(dǎo)致出現(xiàn)死鎖的幾率比RC大的多！ 緣由二：在RR隔離級(jí)別下，條件列未命中索引會(huì)鎖表！而在RC隔離級(jí)別下，只鎖行!

也就是說(shuō)，RC的并發(fā)性高于RR。

并且大部分場(chǎng)景下，不可重復(fù)讀問(wèn)題是可以接受的。畢竟數(shù)據(jù)都已經(jīng)提交了，讀出來(lái)本身就沒(méi)有太大問(wèn)題！

互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中mysql應(yīng)該選什么事務(wù)隔離級(jí)別

utf8和utf8mb4的區(qū)別

上面提到utf-8是在unicode的基礎(chǔ)上做的優(yōu)化，既然unicode有辦法表示所有字符，那utf-8也一樣可以表示所有字符，為了避免混淆，我在后面叫它大utf8。

mysql支持的字符集中有utf8和utf8mb4。

先說(shuō)utf8mb4編碼，mb4就是most bytes 4的意思，從上圖最右邊的Maxlen可以看到，它最大支持用4個(gè)字節(jié)來(lái)表示字符，它幾乎可以用來(lái)表示目前已知的所有的字符。

再說(shuō)mysql字符集里的utf8，它是數(shù)據(jù)庫(kù)的默認(rèn)字符集。但注意，此utf8非彼utf8，我們叫它小utf8字符集。為什么這么說(shuō)，因?yàn)閺腗axlen可以看出，它最多支持用3個(gè)字節(jié)去表示字符，按utf8mb4的命名方式，準(zhǔn)確點(diǎn)應(yīng)該叫它utf8mb3。

utf8 就像是閹割版的utf8mb4，只支持部分字符。比如emoji表情，它就不支持。

而mysql支持的字符集里，第三列，collation，它是指字符集的比較規(guī)則。

比如，"debug"和"Debug"是同一個(gè)單詞，但它們大小寫(xiě)不同，該不該判為同一個(gè)單詞呢。

這時(shí)候就需要用到collation了。

通過(guò)SHOW COLLATION WHERE Charset = 'utf8mb4';可以查看到utf8mb4下支持什么比較規(guī)則。

如果collation = utf8mb4_general_ci，是指使用utf8mb4字符集的前提下，挨個(gè)字符進(jìn)行比較（general），并且不區(qū)分大小寫(xiě)（_ci，case insensitice）。

這種情況下，"debug"和"Debug"是同一個(gè)單詞。

如果改成collation=utf8mb4_bin，就是指挨個(gè)比較二進(jìn)制位大小。

于是"debug"和"Debug"就不是同一個(gè)單詞。

那utf8mb4對(duì)比utf8有什么劣勢(shì)嗎？

我們知道數(shù)據(jù)庫(kù)表里，字段類(lèi)型如果是char(2)的話，里面的2是指字符個(gè)數(shù)，也就是說(shuō)不管這張表用的是什么編碼的字符集，都能放上2個(gè)字符。

而char又是固定長(zhǎng)度，為了能放下2個(gè)utf8mb4的字符，char會(huì)默認(rèn)保留2*4（maxlen=4）= 8個(gè)字節(jié)的空間。

如果是utf8mb3，則會(huì)默認(rèn)保留 2 * 3 (maxlen=3) = 6個(gè)字節(jié)的空間。也就是說(shuō)，在這種情況下，utf8mb4會(huì)比utf8mb3多使用一些空間。

索引

什么是索引？

索引是存儲(chǔ)引擎用于提高數(shù)據(jù)庫(kù)表的訪問(wèn)速度的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它可以比作一本字典的目錄，可以幫你快速找到對(duì)應(yīng)的記錄。

索引一般存儲(chǔ)在磁盤(pán)的文件中，它是占用物理空間的。

索引的優(yōu)缺點(diǎn)？

優(yōu)點(diǎn)：

• 加快數(shù)據(jù)查找的速度

• 為用來(lái)排序或者是分組的字段添加索引，可以加快分組和排序的速度

• 加快表與表之間的連接

缺點(diǎn)：

• 建立索引需要占用物理空間

• 會(huì)降低表的增刪改的效率，因?yàn)槊看螌?duì)表記錄進(jìn)行增刪改，需要進(jìn)行動(dòng)態(tài)維護(hù)索引，導(dǎo)致增刪改時(shí)間變長(zhǎng)

索引的作用？

數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在磁盤(pán)上的，查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)，如果沒(méi)有索引，會(huì)加載所有的數(shù)據(jù)到內(nèi)存，依次進(jìn)行檢索，讀取磁盤(pán)次數(shù)較多。有了索引，就不需要加載所有數(shù)據(jù)，因?yàn)锽+樹(shù)的高度一般在2-4層，最多只需要讀取2-4次磁盤(pán)，查詢(xún)速度大大提升。

什么情況下需要建索引？

1. 經(jīng)常用于查詢(xún)的字段

2. 經(jīng)常用于連接的字段建立索引，可以加快連接的速度

3. 經(jīng)常需要排序的字段建立索引，因?yàn)樗饕呀?jīng)排好序，可以加快排序查詢(xún)速度

什么情況下不建索引？

1. where條件中用不到的字段不適合建立索引

2. 表記錄較少。比如只有幾百條數(shù)據(jù)，沒(méi)必要加索引。

3. 需要經(jīng)常增刪改。需要評(píng)估是否適合加索引

4. 參與列計(jì)算的列不適合建索引

5. 區(qū)分度不高的字段不適合建立索引，如性別，只有男/女/未知三個(gè)值。加了索引，查詢(xún)效率也不會(huì)提高。

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主要有B+樹(shù)和哈希表，對(duì)應(yīng)的索引分別為B+樹(shù)索引和哈希索引。InnoDB引擎的索引類(lèi)型有B+樹(shù)索引和哈希索引，默認(rèn)的索引類(lèi)型為B+樹(shù)索引。

B+樹(shù)索引

B+ 樹(shù)是基于B 樹(shù)和葉子節(jié)點(diǎn)順序訪問(wèn)指針進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，它具有B樹(shù)的平衡性，并且通過(guò)順序訪問(wèn)指針來(lái)提高區(qū)間查詢(xún)的性能。

在 B+ 樹(shù)中，節(jié)點(diǎn)中的 key 從左到右遞增排列，如果某個(gè)指針的左右相鄰 key 分別是 keyi 和 keyi+1，則該指針指向節(jié)點(diǎn)的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

進(jìn)行查找操作時(shí)，首先在根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二分查找，找到key所在的指針，然后遞歸地在指針?biāo)赶虻墓?jié)點(diǎn)進(jìn)行查找。直到查找到葉子節(jié)點(diǎn)，然后在葉子節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行二分查找，找出key所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)項(xiàng)。

MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用最多的索引類(lèi)型是BTREE索引，底層基于B+樹(shù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

mysql> show index from blog\G;
*************************** 1. row ***************************
? ? ? ?Table: blog
? Non_unique: 0
? ? Key_name: PRIMARY
Seq_in_index: 1
?Column_name: blog_id
? ?Collation: A
?Cardinality: 4
? ? Sub_part: NULL
? ? ? Packed: NULL
? ? ? ? Null:
? Index_type: BTREE
? ? ?Comment:
Index_comment:
? ? ?Visible: YES
? Expression: NULL

哈希索引

哈希索引是基于哈希表實(shí)現(xiàn)的，對(duì)于每一行數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)引擎會(huì)對(duì)索引列進(jìn)行哈希計(jì)算得到哈希碼，并且哈希算法要盡量保證不同的列值計(jì)算出的哈希碼值是不同的，將哈希碼的值作為哈希表的key值，將指向數(shù)據(jù)行的指針作為哈希表的value值。這樣查找一個(gè)數(shù)據(jù)的時(shí)間復(fù)雜度就是O(1)，一般多用于精確查找。

Hash索引和B+樹(shù)索引的區(qū)別？

• 哈希索引不支持排序，因?yàn)楣１硎菬o(wú)序的。

• 哈希索引不支持范圍查找。

• 哈希索引不支持模糊查詢(xún)及多列索引的最左前綴匹配。

• 因?yàn)楣１碇袝?huì)存在哈希沖突，所以哈希索引的性能是不穩(wěn)定的，而B(niǎo)+樹(shù)索引的性能是相對(duì)穩(wěn)定的，每次查詢(xún)都是從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)。

為什么B+樹(shù)比B樹(shù)更適合實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)索引？

• 由于B+樹(shù)的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在葉子結(jié)點(diǎn)中，葉子結(jié)點(diǎn)均為索引，方便掃庫(kù)，只需要掃一遍葉子結(jié)點(diǎn)即可，但是B樹(shù)因?yàn)槠浞种ЫY(jié)點(diǎn)同樣存儲(chǔ)著數(shù)據(jù)，我們要找到具體的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行一次中序遍歷按序來(lái)掃，所以B+樹(shù)更加適合在區(qū)間查詢(xún)的情況，而在數(shù)據(jù)庫(kù)中基于范圍的查詢(xún)是非常頻繁的，所以通常B+樹(shù)用于數(shù)據(jù)庫(kù)索引。

• B+樹(shù)的節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)索引key值，具體信息的地址存在于葉子節(jié)點(diǎn)的地址中。這就使以頁(yè)為單位的索引中可以存放更多的節(jié)點(diǎn)。減少更多的I/O支出。

• B+樹(shù)的查詢(xún)效率更加穩(wěn)定，任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)的路。所有關(guān)鍵字查詢(xún)的路徑長(zhǎng)度相同，導(dǎo)致每一個(gè)數(shù)據(jù)的查詢(xún)效率相當(dāng)。

索引有什么分類(lèi)？

1、主鍵索引：名為primary的唯一非空索引，不允許有空值。

2、唯一索引：索引列中的值必須是唯一的，但是允許為空值。唯一索引和主鍵索引的區(qū)別是：唯一索引字段可以為null且可以存在多個(gè)null值，而主鍵索引字段不可以為null。唯一索引的用途：唯一標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)表中的每條記錄，主要是用來(lái)防止數(shù)據(jù)重復(fù)插入。創(chuàng)建唯一索引的SQL語(yǔ)句如下：

ALTER TABLE table_name
ADD CONSTRAINT constraint_name UNIQUE KEY(column_1,column_2,...);

3、組合索引：在表中的多個(gè)字段組合上創(chuàng)建的索引，只有在查詢(xún)條件中使用了這些字段的左邊字段時(shí)，索引才會(huì)被使用，使用組合索引時(shí)需遵循最左前綴原則。

4、全文索引：只能在CHAR、VARCHAR和TEXT類(lèi)型字段上使用全文索引。

5、普通索引：普通索引是最基本的索引，它沒(méi)有任何限制，值可以為空。

什么是最左匹配原則？

如果 SQL 語(yǔ)句中用到了組合索引中的最左邊的索引，那么這條 SQL 語(yǔ)句就可以利用這個(gè)組合索引去進(jìn)行匹配。當(dāng)遇到范圍查詢(xún)(>、<、between、like)就會(huì)停止匹配，后面的字段不會(huì)用到索引。

對(duì)(a,b,c)建立索引，查詢(xún)條件使用 a/ab/abc 會(huì)走索引，使用 bc 不會(huì)走索引。

對(duì)(a,b,c,d)建立索引，查詢(xún)條件為a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4，那么a、b和c三個(gè)字段能用到索引，而d無(wú)法使用索引。因?yàn)橛龅搅朔秶樵?xún)。

如下圖，對(duì)(a, b) 建立索引，a 在索引樹(shù)中是全局有序的，而 b 是全局無(wú)序，局部有序（當(dāng)a相等時(shí)，會(huì)根據(jù)b進(jìn)行排序）。直接執(zhí)行b = 2這種查詢(xún)條件無(wú)法使用索引。

當(dāng)a的值確定的時(shí)候，b是有序的。例如a = 1時(shí)，b值為1，2是有序的狀態(tài)。當(dāng)a = 2時(shí)候，b的值為1，4也是有序狀態(tài)。 當(dāng)執(zhí)行a = 1 and b = 2時(shí)a和b字段能用到索引。而執(zhí)行a > 1 and b = 2時(shí)，a字段能用到索引，b字段用不到索引。因?yàn)閍的值此時(shí)是一個(gè)范圍，不是固定的，在這個(gè)范圍內(nèi)b值不是有序的，因此b字段無(wú)法使用索引。

什么是聚集索引？

InnoDB使用表的主鍵構(gòu)造主鍵索引樹(shù)，同時(shí)葉子節(jié)點(diǎn)中存放的即為整張表的記錄數(shù)據(jù)。聚集索引葉子節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)是邏輯上連續(xù)的，使用雙向鏈表連接，葉子節(jié)點(diǎn)按照主鍵的順序排序，因此對(duì)于主鍵的排序查找和范圍查找速度比較快。

聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)就是整張表的行記錄。InnoDB 主鍵使用的是聚簇索引。聚集索引要比非聚集索引查詢(xún)效率高很多。

對(duì)于InnoDB來(lái)說(shuō)，聚集索引一般是表中的主鍵索引，如果表中沒(méi)有顯示指定主鍵，則會(huì)選擇表中的第一個(gè)不允許為NULL的唯一索引。如果沒(méi)有主鍵也沒(méi)有合適的唯一索引，那么InnoDB內(nèi)部會(huì)生成一個(gè)隱藏的主鍵作為聚集索引，這個(gè)隱藏的主鍵長(zhǎng)度為6個(gè)字節(jié)，它的值會(huì)隨著數(shù)據(jù)的插入自增。

什么是覆蓋索引？

select的數(shù)據(jù)列只用從索引中就能夠取得，不需要回表進(jìn)行二次查詢(xún)，也就是說(shuō)查詢(xún)列要被所使用的索引覆蓋。對(duì)于innodb表的二級(jí)索引，如果索引能覆蓋到查詢(xún)的列，那么就可以避免對(duì)主鍵索引的二次查詢(xún)。

不是所有類(lèi)型的索引都可以成為覆蓋索引。覆蓋索引要存儲(chǔ)索引列的值，而哈希索引、全文索引不存儲(chǔ)索引列的值，所以MySQL使用b+樹(shù)索引做覆蓋索引。

對(duì)于使用了覆蓋索引的查詢(xún)，在查詢(xún)前面使用explain，輸出的extra列會(huì)顯示為using index。

比如user_like 用戶(hù)點(diǎn)贊表，組合索引為(user_id, blog_id)，user_id和blog_id都不為null。

explain select blog_id from user_like where user_id = 13;

explain結(jié)果的Extra列為Using index，查詢(xún)的列被索引覆蓋，并且where篩選條件符合最左前綴原則，通過(guò)索引查找就能直接找到符合條件的數(shù)據(jù)，不需要回表查詢(xún)數(shù)據(jù)。

explain select user_id from user_like where blog_id = 1;

explain結(jié)果的Extra列為Using where; Using index， 查詢(xún)的列被索引覆蓋，where篩選條件不符合最左前綴原則，無(wú)法通過(guò)索引查找找到符合條件的數(shù)據(jù)，但可以通過(guò)索引掃描找到符合條件的數(shù)據(jù)，也不需要回表查詢(xún)數(shù)據(jù)。

索引的設(shè)計(jì)原則？

• 對(duì)于經(jīng)常作為查詢(xún)條件的字段，應(yīng)該建立索引，以提高查詢(xún)速度

• 為經(jīng)常需要排序、分組和聯(lián)合操作的字段建立索引

• 索引列的區(qū)分度越高，索引的效果越好。比如使用性別這種區(qū)分度很低的列作為索引，效果就會(huì)很差。

• 避免給"大字段"建立索引。盡量使用數(shù)據(jù)量小的字段作為索引。因?yàn)?code>MySQL在維護(hù)索引的時(shí)候是會(huì)將字段值一起維護(hù)的，那這樣必然會(huì)導(dǎo)致索引占用更多的空間，另外在排序的時(shí)候需要花費(fèi)更多的時(shí)間去對(duì)比。

• 盡量使用短索引，對(duì)于較長(zhǎng)的字符串進(jìn)行索引時(shí)應(yīng)該指定一個(gè)較短的前綴長(zhǎng)度，因?yàn)檩^小的索引涉及到的磁盤(pán)I/O較少，查詢(xún)速度更快。 ?

• 索引不是越多越好，每個(gè)索引都需要額外的物理空間，維護(hù)也需要花費(fèi)時(shí)間。

• 頻繁增刪改的字段不要建立索引。假設(shè)某個(gè)字段頻繁修改，那就意味著需要頻繁的重建索引，這必然影響MySQL的性能

• 利用最左前綴原則。

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索引什么時(shí)候會(huì)失效？

導(dǎo)致索引失效的情況：

• 對(duì)于組合索引，不是使用組合索引最左邊的字段，則不會(huì)使用索引

• 以%開(kāi)頭的like查詢(xún)?nèi)?code>%abc，無(wú)法使用索引；非%開(kāi)頭的like查詢(xún)?nèi)?code>abc%，相當(dāng)于范圍查詢(xún)，會(huì)使用索引

• 查詢(xún)條件中列類(lèi)型是字符串，沒(méi)有使用引號(hào)，可能會(huì)因?yàn)轭?lèi)型不同發(fā)生隱式轉(zhuǎn)換，使索引失效

• 判斷索引列是否不等于某個(gè)值時(shí)

• 對(duì)索引列進(jìn)行運(yùn)算

• 查詢(xún)條件使用or連接，也會(huì)導(dǎo)致索引失效

什么是前綴索引？

有時(shí)需要在很長(zhǎng)的字符列上創(chuàng)建索引，這會(huì)造成索引特別大且慢。使用前綴索引可以避免這個(gè)問(wèn)題。

前綴索引是指對(duì)文本或者字符串的前幾個(gè)字符建立索引，這樣索引的長(zhǎng)度更短，查詢(xún)速度更快。

創(chuàng)建前綴索引的關(guān)鍵在于選擇足夠長(zhǎng)的前綴以保證較高的索引選擇性。索引選擇性越高查詢(xún)效率就越高，因?yàn)檫x擇性高的索引可以讓MySQL在查找時(shí)過(guò)濾掉更多的數(shù)據(jù)行。

建立前綴索引的方式：

// email列創(chuàng)建前綴索引
ALTER TABLE table_name ADD KEY(column_name(prefix_length));

索引下推

參考我的另一篇文章：圖解索引下推！

常見(jiàn)的存儲(chǔ)引擎有哪些？

MySQL中常用的四種存儲(chǔ)引擎分別是： MyISAM、InnoDB、MEMORY、ARCHIVE。MySQL 5.5版本后默認(rèn)的存儲(chǔ)引擎為InnoDB。

InnoDB存儲(chǔ)引擎

InnoDB是MySQL默認(rèn)的事務(wù)型存儲(chǔ)引擎，使用最廣泛，基于聚簇索引建立的。InnoDB內(nèi)部做了很多優(yōu)化，如能夠自動(dòng)在內(nèi)存中創(chuàng)建自適應(yīng)hash索引，以加速讀操作。

優(yōu)點(diǎn)：支持事務(wù)和崩潰修復(fù)能力；引入了行級(jí)鎖和外鍵約束。

缺點(diǎn)：占用的數(shù)據(jù)空間相對(duì)較大。

適用場(chǎng)景：需要事務(wù)支持，并且有較高的并發(fā)讀寫(xiě)頻率。

MyISAM存儲(chǔ)引擎

數(shù)據(jù)以緊密格式存儲(chǔ)。對(duì)于只讀數(shù)據(jù)，或者表比較小、可以容忍修復(fù)操作，可以使用MyISAM引擎。MyISAM會(huì)將表存儲(chǔ)在兩個(gè)文件中，數(shù)據(jù)文件.MYD和索引文件.MYI。

優(yōu)點(diǎn)：訪問(wèn)速度快。

缺點(diǎn)：MyISAM不支持事務(wù)和行級(jí)鎖，不支持崩潰后的安全恢復(fù)，也不支持外鍵。

適用場(chǎng)景：對(duì)事務(wù)完整性沒(méi)有要求；表的數(shù)據(jù)都會(huì)只讀的。

MEMORY存儲(chǔ)引擎

MEMORY引擎將數(shù)據(jù)全部放在內(nèi)存中，訪問(wèn)速度較快，但是一旦系統(tǒng)奔潰的話，數(shù)據(jù)都會(huì)丟失。

MEMORY引擎默認(rèn)使用哈希索引，將鍵的哈希值和指向數(shù)據(jù)行的指針保存在哈希索引中。

優(yōu)點(diǎn)：訪問(wèn)速度較快。

缺點(diǎn)：

1. 哈希索引數(shù)據(jù)不是按照索引值順序存儲(chǔ)，無(wú)法用于排序。

2. 不支持部分索引匹配查找，因?yàn)楣Ｋ饕鞘褂盟饕械娜績(jī)?nèi)容來(lái)計(jì)算哈希值的。

3. 只支持等值比較，不支持范圍查詢(xún)。

4. 當(dāng)出現(xiàn)哈希沖突時(shí)，存儲(chǔ)引擎需要遍歷鏈表中所有的行指針，逐行進(jìn)行比較，直到找到符合條件的行。

ARCHIVE存儲(chǔ)引擎

ARCHIVE存儲(chǔ)引擎非常適合存儲(chǔ)大量獨(dú)立的、作為歷史記錄的數(shù)據(jù)。ARCHIVE提供了壓縮功能，擁有高效的插入速度，但是這種引擎不支持索引，所以查詢(xún)性能較差。

MyISAM和InnoDB的區(qū)別？

1. 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的區(qū)別。每個(gè)MyISAM在磁盤(pán)上存儲(chǔ)成三個(gè)文件。文件的名字以表的名字開(kāi)始，擴(kuò)展名指出文件類(lèi)型。 .frm文件存儲(chǔ)表定義。數(shù)據(jù)文件的擴(kuò)展名為.MYD (MYData)。索引文件的擴(kuò)展名是.MYI (MYIndex)。InnoDB所有的表都保存在同一個(gè)數(shù)據(jù)文件中（也可能是多個(gè)文件，或者是獨(dú)立的表空間文件），InnoDB表的大小只受限于操作系統(tǒng)文件的大小，一般為2GB。

2. 存儲(chǔ)空間的區(qū)別。MyISAM支持支持三種不同的存儲(chǔ)格式：靜態(tài)表(默認(rèn)，但是注意數(shù)據(jù)末尾不能有空格，會(huì)被去掉)、動(dòng)態(tài)表、壓縮表。當(dāng)表在創(chuàng)建之后并導(dǎo)入數(shù)據(jù)之后，不會(huì)再進(jìn)行修改操作，可以使用壓縮表，極大的減少磁盤(pán)的空間占用。InnoDB需要更多的內(nèi)存和存儲(chǔ)，它會(huì)在主內(nèi)存中建立其專(zhuān)用的緩沖池用于高速緩沖數(shù)據(jù)和索引。

3. 可移植性、備份及恢復(fù)。MyISAM數(shù)據(jù)是以文件的形式存儲(chǔ)，所以在跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移中會(huì)很方便。在備份和恢復(fù)時(shí)可單獨(dú)針對(duì)某個(gè)表進(jìn)行操作。對(duì)于InnoDB，可行的方案是拷貝數(shù)據(jù)文件、備份 binlog，或者用mysqldump，在數(shù)據(jù)量達(dá)到幾十G的時(shí)候就相對(duì)麻煩了。

4. 是否支持行級(jí)鎖。MyISAM 只支持表級(jí)鎖，用戶(hù)在操作myisam表時(shí)，select，update，delete，insert語(yǔ)句都會(huì)給表自動(dòng)加鎖，如果加鎖以后的表滿(mǎn)足insert并發(fā)的情況下，可以在表的尾部插入新的數(shù)據(jù)。而InnoDB 支持行級(jí)鎖和表級(jí)鎖，默認(rèn)為行級(jí)鎖。行鎖大幅度提高了多用戶(hù)并發(fā)操作的性能。

5. 是否支持事務(wù)和崩潰后的安全恢復(fù)。 MyISAM 不提供事務(wù)支持。而InnoDB 提供事務(wù)支持，具有事務(wù)、回滾和崩潰修復(fù)能力。

6. 是否支持外鍵。MyISAM不支持，而InnoDB支持。

7. 是否支持MVCC。MyISAM不支持，InnoDB支持。應(yīng)對(duì)高并發(fā)事務(wù)，MVCC比單純的加鎖更高效。

8. 是否支持聚集索引。MyISAM不支持聚集索引，InnoDB支持聚集索引。

9. 全文索引。MyISAM支持 FULLTEXT類(lèi)型的全文索引。InnoDB不支持FULLTEXT類(lèi)型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。

10. 表主鍵。MyISAM允許沒(méi)有任何索引和主鍵的表存在，索引都是保存行的地址。對(duì)于InnoDB，如果沒(méi)有設(shè)定主鍵或者非空唯一索引，就會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)6字節(jié)的主鍵(用戶(hù)不可見(jiàn))。

11. 表的行數(shù)。MyISAM保存有表的總行數(shù)，如果select count(*) from table;會(huì)直接取出該值。InnoDB沒(méi)有保存表的總行數(shù)，如果使用select count(*) from table；就會(huì)遍歷整個(gè)表，消耗相當(dāng)大，但是在加了where條件后，MyISAM和InnoDB處理的方式都一樣。

MySQL有哪些鎖？

按鎖粒度分類(lèi)，有行級(jí)鎖、表級(jí)鎖和頁(yè)級(jí)鎖。

1. 行級(jí)鎖是mysql中鎖定粒度最細(xì)的一種鎖。表示只針對(duì)當(dāng)前操作的行進(jìn)行加鎖。行級(jí)鎖能大大減少數(shù)據(jù)庫(kù)操作的沖突，其加鎖粒度最小，但加鎖的開(kāi)銷(xiāo)也最大。行級(jí)鎖的類(lèi)型主要有三類(lèi)：

• Record Lock，記錄鎖，也就是僅僅把一條記錄鎖上；

• Gap Lock，間隙鎖，鎖定一個(gè)范圍，但是不包含記錄本身；

• Next-Key Lock：Record Lock + Gap Lock 的組合，鎖定一個(gè)范圍，并且鎖定記錄本身。

2. 表級(jí)鎖是mysql中鎖定粒度最大的一種鎖，表示對(duì)當(dāng)前操作的整張表加鎖，它實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，資源消耗較少，被大部分mysql引擎支持。最常使用的MyISAM與InnoDB都支持表級(jí)鎖定。

3. 頁(yè)級(jí)鎖是 MySQL 中鎖定粒度介于行級(jí)鎖和表級(jí)鎖中間的一種鎖。表級(jí)鎖速度快，但沖突多，行級(jí)沖突少，但速度慢。因此，采取了折衷的頁(yè)級(jí)鎖，一次鎖定相鄰的一組記錄。

按鎖級(jí)別分類(lèi)，有共享鎖、排他鎖和意向鎖。

1. 共享鎖又稱(chēng)讀鎖，是讀取操作創(chuàng)建的鎖。其他用戶(hù)可以并發(fā)讀取數(shù)據(jù)，但任何事務(wù)都不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改（獲取數(shù)據(jù)上的排他鎖），直到已釋放所有共享鎖。

2. 排他鎖又稱(chēng)寫(xiě)鎖、獨(dú)占鎖，如果事務(wù)T對(duì)數(shù)據(jù)A加上排他鎖后，則其他事務(wù)不能再對(duì)A加任何類(lèi)型的封鎖。獲準(zhǔn)排他鎖的事務(wù)既能讀數(shù)據(jù)，又能修改數(shù)據(jù)。

3. 意向鎖是表級(jí)鎖，其設(shè)計(jì)目的主要是為了在一個(gè)事務(wù)中揭示下一行將要被請(qǐng)求鎖的類(lèi)型。InnoDB 中的兩個(gè)表鎖：

意向共享鎖（IS）：表示事務(wù)準(zhǔn)備給數(shù)據(jù)行加入共享鎖，也就是說(shuō)一個(gè)數(shù)據(jù)行加共享鎖前必須先取得該表的IS鎖；

意向排他鎖（IX）：類(lèi)似上面，表示事務(wù)準(zhǔn)備給數(shù)據(jù)行加入排他鎖，說(shuō)明事務(wù)在一個(gè)數(shù)據(jù)行加排他鎖前必須先取得該表的IX鎖。

意向鎖是 InnoDB 自動(dòng)加的，不需要用戶(hù)干預(yù)。

對(duì)于INSERT、UPDATE和DELETE，InnoDB 會(huì)自動(dòng)給涉及的數(shù)據(jù)加排他鎖；對(duì)于一般的SELECT語(yǔ)句，InnoDB 不會(huì)加任何鎖，事務(wù)可以通過(guò)以下語(yǔ)句顯式加共享鎖或排他鎖。

共享鎖：SELECT … LOCK IN SHARE MODE;

排他鎖：SELECT … FOR UPDATE;

MVCC 實(shí)現(xiàn)原理？

MVCC(Multiversion concurrency control) 就是同一份數(shù)據(jù)保留多版本的一種方式，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)并發(fā)控制。在查詢(xún)的時(shí)候，通過(guò)read view和版本鏈找到對(duì)應(yīng)版本的數(shù)據(jù)。

作用：提升并發(fā)性能。對(duì)于高并發(fā)場(chǎng)景，MVCC比行級(jí)鎖開(kāi)銷(xiāo)更小。

MVCC 實(shí)現(xiàn)原理如下：

MVCC 的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于版本鏈，版本鏈?zhǔn)峭ㄟ^(guò)表的三個(gè)隱藏字段實(shí)現(xiàn)。

• DB_TRX_ID：當(dāng)前事務(wù)id，通過(guò)事務(wù)id的大小判斷事務(wù)的時(shí)間順序。

• DB_ROLL_PTR：回滾指針，指向當(dāng)前行記錄的上一個(gè)版本，通過(guò)這個(gè)指針將數(shù)據(jù)的多個(gè)版本連接在一起構(gòu)成undo log版本鏈。

• DB_ROW_ID：主鍵，如果數(shù)據(jù)表沒(méi)有主鍵，InnoDB會(huì)自動(dòng)生成主鍵。

每條表記錄大概是這樣的：

使用事務(wù)更新行記錄的時(shí)候，就會(huì)生成版本鏈，執(zhí)行過(guò)程如下：

1. 用排他鎖鎖住該行；

2. 將該行原本的值拷貝到undo log，作為舊版本用于回滾；

3. 修改當(dāng)前行的值，生成一個(gè)新版本，更新事務(wù)id，使回滾指針指向舊版本的記錄，這樣就形成一條版本鏈。

下面舉個(gè)例子方便大家理解。

1、初始數(shù)據(jù)如下，其中DB_ROW_ID和DB_ROLL_PTR為空。

2、事務(wù)A對(duì)該行數(shù)據(jù)做了修改，將age修改為12，效果如下：

3、之后事務(wù)B也對(duì)該行記錄做了修改，將age修改為8，效果如下：

4、此時(shí)undo log有兩行記錄，并且通過(guò)回滾指針連在一起。

接下來(lái)了解下read view的概念。

read view可以理解成將數(shù)據(jù)在每個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)拍成“照片”記錄下來(lái)。在獲取某時(shí)刻t的數(shù)據(jù)時(shí)，到t時(shí)間點(diǎn)拍的“照片”上取數(shù)據(jù)。

在read view內(nèi)部維護(hù)一個(gè)活躍事務(wù)鏈表，表示生成read view的時(shí)候還在活躍的事務(wù)。這個(gè)鏈表包含在創(chuàng)建read view之前還未提交的事務(wù)，不包含創(chuàng)建read view之后提交的事務(wù)。

不同隔離級(jí)別創(chuàng)建read view的時(shí)機(jī)不同。

• read committed：每次執(zhí)行select都會(huì)創(chuàng)建新的read_view，保證能讀取到其他事務(wù)已經(jīng)提交的修改。

• repeatable read：在一個(gè)事務(wù)范圍內(nèi)，第一次select時(shí)更新這個(gè)read_view，以后不會(huì)再更新，后續(xù)所有的select都是復(fù)用之前的read_view。這樣可以保證事務(wù)范圍內(nèi)每次讀取的內(nèi)容都一樣，即可重復(fù)讀。

read view的記錄篩選方式

前提：DATA_TRX_ID 表示每個(gè)數(shù)據(jù)行的最新的事務(wù)ID；up_limit_id表示當(dāng)前快照中的最先開(kāi)始的事務(wù)；low_limit_id表示當(dāng)前快照中的最慢開(kāi)始的事務(wù)，即最后一個(gè)事務(wù)。

• 如果DATA_TRX_ID < up_limit_id：說(shuō)明在創(chuàng)建read view時(shí)，修改該數(shù)據(jù)行的事務(wù)已提交，該版本的記錄可被當(dāng)前事務(wù)讀取到。

• 如果DATA_TRX_ID >= low_limit_id：說(shuō)明當(dāng)前版本的記錄的事務(wù)是在創(chuàng)建read view之后生成的，該版本的數(shù)據(jù)行不可以被當(dāng)前事務(wù)訪問(wèn)。此時(shí)需要通過(guò)版本鏈找到上一個(gè)版本，然后重新判斷該版本的記錄對(duì)當(dāng)前事務(wù)的可見(jiàn)性。

• 如果up_limit_id <= DATA_TRX_ID < low_limit_i：

1. 需要在活躍事務(wù)鏈表中查找是否存在ID為DATA_TRX_ID的值的事務(wù)。

2. 如果存在，因?yàn)樵诨钴S事務(wù)鏈表中的事務(wù)是未提交的，所以該記錄是不可見(jiàn)的。此時(shí)需要通過(guò)版本鏈找到上一個(gè)版本，然后重新判斷該版本的可見(jiàn)性。

3. 如果不存在，說(shuō)明事務(wù)trx_id 已經(jīng)提交了，這行記錄是可見(jiàn)的。

總結(jié)：InnoDB 的MVCC是通過(guò) read view 和版本鏈實(shí)現(xiàn)的，版本鏈保存有歷史版本記錄，通過(guò)read view 判斷當(dāng)前版本的數(shù)據(jù)是否可見(jiàn)，如果不可見(jiàn)，再?gòu)陌姹炬溨姓业缴弦粋€(gè)版本，繼續(xù)進(jìn)行判斷，直到找到一個(gè)可見(jiàn)的版本。

快照讀和當(dāng)前讀

表記錄有兩種讀取方式。

• 快照讀：讀取的是快照版本。普通的SELECT就是快照讀。通過(guò)mvcc來(lái)進(jìn)行并發(fā)控制的，不用加鎖。

• 當(dāng)前讀：讀取的是最新版本。UPDATE、DELETE、INSERT、SELECT … LOCK IN SHARE MODE、SELECT … FOR UPDATE是當(dāng)前讀。

快照讀情況下，InnoDB通過(guò)mvcc機(jī)制避免了幻讀現(xiàn)象。而mvcc機(jī)制無(wú)法避免當(dāng)前讀情況下出現(xiàn)的幻讀現(xiàn)象。因?yàn)楫?dāng)前讀每次讀取的都是最新數(shù)據(jù)，這時(shí)如果兩次查詢(xún)中間有其它事務(wù)插入數(shù)據(jù)，就會(huì)產(chǎn)生幻讀。

下面舉個(gè)例子說(shuō)明下：

1、首先，user表只有兩條記錄，具體如下：

2、事務(wù)a和事務(wù)b同時(shí)開(kāi)啟事務(wù)start transaction；

3、事務(wù)a插入數(shù)據(jù)然后提交；

insert into user(user_name, user_password, user_mail, user_state) values('tyson', 'a', 'a', 0);

4、事務(wù)b執(zhí)行全表的update；

update user set user_name = 'a';

5、事務(wù)b然后執(zhí)行查詢(xún)，查到了事務(wù)a中插入的數(shù)據(jù)。（下圖左邊是事務(wù)b，右邊是事務(wù)a。事務(wù)開(kāi)始之前只有兩條記錄，事務(wù)a插入一條數(shù)據(jù)之后，事務(wù)b查詢(xún)出來(lái)是三條數(shù)據(jù)）

以上就是當(dāng)前讀出現(xiàn)的幻讀現(xiàn)象。

那么MySQL是如何避免幻讀？

• 在快照讀情況下，MySQL通過(guò)mvcc來(lái)避免幻讀。

• 在當(dāng)前讀情況下，MySQL通過(guò)next-key來(lái)避免幻讀（加行鎖和間隙鎖來(lái)實(shí)現(xiàn)的）。

next-key包括兩部分：行鎖和間隙鎖。行鎖是加在索引上的鎖，間隙鎖是加在索引之間的。

Serializable隔離級(jí)別也可以避免幻讀，會(huì)鎖住整張表，并發(fā)性極低，一般不會(huì)使用。

共享鎖和排他鎖

SELECT 的讀取鎖定主要分為兩種方式：共享鎖和排他鎖。

select * from table where id<6 lock in share mode;--共享鎖 select * from table where id<6 for update;--排他鎖

這兩種方式主要的不同在于LOCK IN SHARE MODE多個(gè)事務(wù)同時(shí)更新同一個(gè)表單時(shí)很容易造成死鎖。

申請(qǐng)排他鎖的前提是，沒(méi)有線程對(duì)該結(jié)果集的任何行數(shù)據(jù)使用排它鎖或者共享鎖，否則申請(qǐng)會(huì)受到阻塞。在進(jìn)行事務(wù)操作時(shí)，MySQL會(huì)對(duì)查詢(xún)結(jié)果集的每行數(shù)據(jù)添加排它鎖，其他線程對(duì)這些數(shù)據(jù)的更改或刪除操作會(huì)被阻塞（只能讀操作），直到該語(yǔ)句的事務(wù)被commit語(yǔ)句或rollback語(yǔ)句結(jié)束為止。

SELECT... FOR UPDATE 使用注意事項(xiàng)：

1. for update 僅適用于innodb，且必須在事務(wù)范圍內(nèi)才能生效。

2. 根據(jù)主鍵進(jìn)行查詢(xún)，查詢(xún)條件為like或者不等于，主鍵字段產(chǎn)生表鎖。

3. 根據(jù)非索引字段進(jìn)行查詢(xún)，會(huì)產(chǎn)生表鎖。

bin log/redo log/undo log

MySQL日志主要包括查詢(xún)?nèi)罩尽⒙樵?xún)?nèi)罩?、事?wù)日志、錯(cuò)誤日志、二進(jìn)制日志等。其中比較重要的是 bin log（二進(jìn)制日志）和 redo log（重做日志）和 undo log（回滾日志）。

bin log

bin log是MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的文件，記錄對(duì)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行修改的所有操作，不會(huì)記錄select和show語(yǔ)句，主要用于恢復(fù)數(shù)據(jù)庫(kù)和同步數(shù)據(jù)庫(kù)。

redo log

redo log是innodb引擎級(jí)別，用來(lái)記錄innodb存儲(chǔ)引擎的事務(wù)日志，不管事務(wù)是否提交都會(huì)記錄下來(lái)，用于數(shù)據(jù)恢復(fù)。當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)生故障，innoDB存儲(chǔ)引擎會(huì)使用redo log恢復(fù)到發(fā)生故障前的時(shí)刻，以此來(lái)保證數(shù)據(jù)的完整性。將參數(shù)innodb_flush_log_at_tx_commit設(shè)置為1，那么在執(zhí)行commit時(shí)會(huì)將redo log同步寫(xiě)到磁盤(pán)。

undo log

除了記錄redo log外，當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)修改時(shí)還會(huì)記錄undo log，undo log用于數(shù)據(jù)的撤回操作，它保留了記錄修改前的內(nèi)容。通過(guò)undo log可以實(shí)現(xiàn)事務(wù)回滾，并且可以根據(jù)undo log回溯到某個(gè)特定的版本的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)MVCC。

bin log和redo log有什么區(qū)別？

1. bin log會(huì)記錄所有日志記錄，包括InnoDB、MyISAM等存儲(chǔ)引擎的日志；redo log只記錄innoDB自身的事務(wù)日志。

2. bin log只在事務(wù)提交前寫(xiě)入到磁盤(pán)，一個(gè)事務(wù)只寫(xiě)一次；而在事務(wù)進(jìn)行過(guò)程，會(huì)有redo log不斷寫(xiě)入磁盤(pán)。

3. bin log是邏輯日志，記錄的是SQL語(yǔ)句的原始邏輯；redo log是物理日志，記錄的是在某個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)上做了什么修改。

講一下MySQL架構(gòu)？

MySQL主要分為 Server 層和存儲(chǔ)引擎層：

• Server 層：主要包括連接器、查詢(xún)緩存、分析器、優(yōu)化器、執(zhí)行器等，所有跨存儲(chǔ)引擎的功能都在這一層實(shí)現(xiàn)，比如存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器、視圖，函數(shù)等，還有一個(gè)通用的日志模塊 binglog 日志模塊。

• 存儲(chǔ)引擎： 主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取。server 層通過(guò)api與存儲(chǔ)引擎進(jìn)行通信。

Server 層基本組件

• 連接器： 當(dāng)客戶(hù)端連接 MySQL 時(shí)，server層會(huì)對(duì)其進(jìn)行身份認(rèn)證和權(quán)限校驗(yàn)。

• 查詢(xún)緩存: 執(zhí)行查詢(xún)語(yǔ)句的時(shí)候，會(huì)先查詢(xún)緩存，先校驗(yàn)這個(gè) sql 是否執(zhí)行過(guò)，如果有緩存這個(gè) sql，就會(huì)直接返回給客戶(hù)端，如果沒(méi)有命中，就會(huì)執(zhí)行后續(xù)的操作。

• 分析器: 沒(méi)有命中緩存的話，SQL 語(yǔ)句就會(huì)經(jīng)過(guò)分析器，主要分為兩步，詞法分析和語(yǔ)法分析，先看 SQL 語(yǔ)句要做什么，再檢查 SQL 語(yǔ)句語(yǔ)法是否正確。

• 優(yōu)化器： 優(yōu)化器對(duì)查詢(xún)進(jìn)行優(yōu)化，包括重寫(xiě)查詢(xún)、決定表的讀寫(xiě)順序以及選擇合適的索引等，生成執(zhí)行計(jì)劃。

• 執(zhí)行器： 首先執(zhí)行前會(huì)校驗(yàn)該用戶(hù)有沒(méi)有權(quán)限，如果沒(méi)有權(quán)限，就會(huì)返回錯(cuò)誤信息，如果有權(quán)限，就會(huì)根據(jù)執(zhí)行計(jì)劃去調(diào)用引擎的接口，返回結(jié)果。

分庫(kù)分表

當(dāng)單表的數(shù)據(jù)量達(dá)到1000W或100G以后，優(yōu)化索引、添加從庫(kù)等可能對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)性能提升效果不明顯，此時(shí)就要考慮對(duì)其進(jìn)行切分了。切分的目的就在于減少數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)擔(dān)，縮短查詢(xún)的時(shí)間。

數(shù)據(jù)切分可以分為兩種方式：垂直劃分和水平劃分。

垂直劃分

垂直劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)是根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行劃分，例如購(gòu)物場(chǎng)景，可以將庫(kù)中涉及商品、訂單、用戶(hù)的表分別劃分出成一個(gè)庫(kù)，通過(guò)降低單庫(kù)的大小來(lái)提高性能。同樣的，分表的情況就是將一個(gè)大表根據(jù)業(yè)務(wù)功能拆分成一個(gè)個(gè)子表，例如商品基本信息和商品描述，商品基本信息一般會(huì)展示在商品列表，商品描述在商品詳情頁(yè)，可以將商品基本信息和商品描述拆分成兩張表。

優(yōu)點(diǎn)：行記錄變小，數(shù)據(jù)頁(yè)可以存放更多記錄，在查詢(xún)時(shí)減少I(mǎi)/O次數(shù)。

缺點(diǎn)：

• 主鍵出現(xiàn)冗余，需要管理冗余列；

• 會(huì)引起表連接JOIN操作，可以通過(guò)在業(yè)務(wù)服務(wù)器上進(jìn)行join來(lái)減少數(shù)據(jù)庫(kù)壓力；

• 依然存在單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題。

水平劃分

水平劃分是根據(jù)一定規(guī)則，例如時(shí)間或id序列值等進(jìn)行數(shù)據(jù)的拆分。比如根據(jù)年份來(lái)拆分不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)一致，但是數(shù)據(jù)得以拆分，從而提升性能。

優(yōu)點(diǎn)：?jiǎn)螏?kù)（表）的數(shù)據(jù)量得以減少，提高性能；切分出的表結(jié)構(gòu)相同，程序改動(dòng)較少。

缺點(diǎn)：

• 分片事務(wù)一致性難以解決

• 跨節(jié)點(diǎn)join性能差，邏輯復(fù)雜

• 數(shù)據(jù)分片在擴(kuò)容時(shí)需要遷移

什么是分區(qū)表？

分區(qū)是把一張表的數(shù)據(jù)分成N多個(gè)區(qū)塊。分區(qū)表是一個(gè)獨(dú)立的邏輯表，但是底層由多個(gè)物理子表組成。

當(dāng)查詢(xún)條件的數(shù)據(jù)分布在某一個(gè)分區(qū)的時(shí)候，查詢(xún)引擎只會(huì)去某一個(gè)分區(qū)查詢(xún)，而不是遍歷整個(gè)表。在管理層面，如果需要?jiǎng)h除某一個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)，只需要?jiǎng)h除對(duì)應(yīng)的分區(qū)即可。

分區(qū)一般都是放在單機(jī)里的，用的比較多的是時(shí)間范圍分區(qū)，方便歸檔。只不過(guò)分庫(kù)分表需要代碼實(shí)現(xiàn)，分區(qū)則是mysql內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。分庫(kù)分表和分區(qū)并不沖突，可以結(jié)合使用。

分區(qū)表類(lèi)型

range分區(qū)，按照范圍分區(qū)。比如按照時(shí)間范圍分區(qū)

CREATE TABLE test_range_partition( ? ? ? ?id INT auto_increment, ? ? ? ?createdate DATETIME, ? ? ? ?primary key (id,createdate) ? ?) ? ? PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(createdate) ) ( ? ? ? PARTITION p201801 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180201') ), ? ? ? PARTITION p201802 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180301') ), ? ? ? PARTITION p201803 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180401') ), ? ? ? PARTITION p201804 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180501') ), ? ? ? PARTITION p201805 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180601') ), ? ? ? PARTITION p201806 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180701') ), ? ? ? PARTITION p201807 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180801') ), ? ? ? PARTITION p201808 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20180901') ), ? ? ? PARTITION p201809 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20181001') ), ? ? ? PARTITION p201810 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20181101') ), ? ? ? PARTITION p201811 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20181201') ), ? ? ? PARTITION p201812 VALUES LESS THAN ( TO_DAYS('20190101') ) ? ?);

在/var/lib/mysql/data/可以找到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)文件，每個(gè)分區(qū)表都有一個(gè)使用#分隔命名的表文件：

? -rw-r----- 1 MySQL MySQL ? ?65 Mar 14 21:47 db.opt ? ?-rw-r----- 1 MySQL MySQL ?8598 Mar 14 21:50 test_range_partition.frm ? ?-rw-r----- 1 MySQL MySQL 98304 Mar 14 21:50 test_range_partition#P#p201801.ibd ? ?-rw-r----- 1 MySQL MySQL 98304 Mar 14 21:50 test_range_partition#P#p201802.ibd ? ?-rw-r----- 1 MySQL MySQL 98304 Mar 14 21:50 test_range_partition#P#p201803.ibd ...

list分區(qū)

list分區(qū)和range分區(qū)相似，主要區(qū)別在于list是枚舉值列表的集合，range是連續(xù)的區(qū)間值的集合。對(duì)于list分區(qū)，分區(qū)字段必須是已知的，如果插入的字段不在分區(qū)時(shí)的枚舉值中，將無(wú)法插入。

create table test_list_partiotion ? ?( ? ? ? ?id int auto_increment, ? ? ? ?data_type tinyint, ? ? ? ?primary key(id,data_type) ? ?)partition by list(data_type) ? ?( ? ? ? ?partition p0 values in (0,1,2,3,4,5,6), ? ? ? ?partition p1 values in (7,8,9,10,11,12), ? ? ? ?partition p2 values in (13,14,15,16,17) ? ?);

hash分區(qū)

可以將數(shù)據(jù)均勻地分布到預(yù)先定義的分區(qū)中。

create table test_hash_partiotion ? ?( ? ? ? ?id int auto_increment, ? ? ? ?create_date datetime, ? ? ? ?primary key(id,create_date) ? ?)partition by hash(year(create_date)) partitions 10;

分區(qū)的問(wèn)題？

1. 打開(kāi)和鎖住所有底層表的成本可能很高。當(dāng)查詢(xún)?cè)L問(wèn)分區(qū)表時(shí)，MySQL 需要打開(kāi)并鎖住所有的底層表，這個(gè)操作在分區(qū)過(guò)濾之前發(fā)生，所以無(wú)法通過(guò)分區(qū)過(guò)濾來(lái)降低此開(kāi)銷(xiāo)，會(huì)影響到查詢(xún)速度?？梢酝ㄟ^(guò)批量操作來(lái)降低此類(lèi)開(kāi)銷(xiāo)，比如批量插入、LOAD DATA INFILE和一次刪除多行數(shù)據(jù)。

2. 維護(hù)分區(qū)的成本可能很高。例如重組分區(qū)，會(huì)先創(chuàng)建一個(gè)臨時(shí)分區(qū)，然后將數(shù)據(jù)復(fù)制到其中，最后再刪除原分區(qū)。

3. 所有分區(qū)必須使用相同的存儲(chǔ)引擎。

查詢(xún)語(yǔ)句執(zhí)行流程？

查詢(xún)語(yǔ)句的執(zhí)行流程如下：權(quán)限校驗(yàn)、查詢(xún)緩存、分析器、優(yōu)化器、權(quán)限校驗(yàn)、執(zhí)行器、引擎。

舉個(gè)例子，查詢(xún)語(yǔ)句如下：

select * from user where id > 1 and name = '大彬';

1. 首先檢查權(quán)限，沒(méi)有權(quán)限則返回錯(cuò)誤；

2. MySQL8.0以前會(huì)查詢(xún)緩存，緩存命中則直接返回，沒(méi)有則執(zhí)行下一步；

3. 詞法分析和語(yǔ)法分析。提取表名、查詢(xún)條件，檢查語(yǔ)法是否有錯(cuò)誤；

4. 兩種執(zhí)行方案，先查 id > 1 還是 name = '大彬'，優(yōu)化器根據(jù)自己的優(yōu)化算法選擇執(zhí)行效率最好的方案；

5. 校驗(yàn)權(quán)限，有權(quán)限就調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)引擎接口，返回引擎的執(zhí)行結(jié)果。

更新語(yǔ)句執(zhí)行過(guò)程？

更新語(yǔ)句執(zhí)行流程如下：分析器、權(quán)限校驗(yàn)、執(zhí)行器、引擎、redo log（prepare狀態(tài)）、binlog、redo log（commit狀態(tài)）

舉個(gè)例子，更新語(yǔ)句如下：

update user set name = '大彬' where id = 1;

1. 先查詢(xún)到 id 為1的記錄，有緩存會(huì)使用緩存。

2. 拿到查詢(xún)結(jié)果，將 name 更新為大彬，然后調(diào)用引擎接口，寫(xiě)入更新數(shù)據(jù)，innodb 引擎將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中，同時(shí)記錄redo log，此時(shí)redo log進(jìn)入 prepare狀態(tài)。

3. 執(zhí)行器收到通知后記錄binlog，然后調(diào)用引擎接口，提交redo log為commit狀態(tài)。

4. 更新完成。

為什么記錄完redo log，不直接提交，而是先進(jìn)入prepare狀態(tài)？

假設(shè)先寫(xiě)redo log直接提交，然后寫(xiě)binlog，寫(xiě)完redo log后，機(jī)器掛了，binlog日志沒(méi)有被寫(xiě)入，那么機(jī)器重啟后，這臺(tái)機(jī)器會(huì)通過(guò)redo log恢復(fù)數(shù)據(jù)，但是這個(gè)時(shí)候binlog并沒(méi)有記錄該數(shù)據(jù)，后續(xù)進(jìn)行機(jī)器備份的時(shí)候，就會(huì)丟失這一條數(shù)據(jù)，同時(shí)主從同步也會(huì)丟失這一條數(shù)據(jù)。

exist和in的區(qū)別？

exists用于對(duì)外表記錄做篩選。exists會(huì)遍歷外表，將外查詢(xún)表的每一行，代入內(nèi)查詢(xún)進(jìn)行判斷。當(dāng)exists里的條件語(yǔ)句能夠返回記錄行時(shí)，條件就為真，返回外表當(dāng)前記錄。反之如果exists里的條件語(yǔ)句不能返回記錄行，條件為假，則外表當(dāng)前記錄被丟棄。

select a.* from A awhere exists(select 1 from B b where a.id=b.id)

in是先把后邊的語(yǔ)句查出來(lái)放到臨時(shí)表中，然后遍歷臨時(shí)表，將臨時(shí)表的每一行，代入外查詢(xún)?nèi)ゲ檎摇?/p>

select * from Awhere id in(select id from B)

子查詢(xún)的表比較大的時(shí)候，使用exists可以有效減少總的循環(huán)次數(shù)來(lái)提升速度；當(dāng)外查詢(xún)的表比較大的時(shí)候，使用in可以有效減少對(duì)外查詢(xún)表循環(huán)遍歷來(lái)提升速度。

truncate、delete與drop區(qū)別？

相同點(diǎn)：

1. truncate和不帶where子句的delete、以及drop都會(huì)刪除表內(nèi)的數(shù)據(jù)。

2. drop、truncate都是DDL語(yǔ)句（數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言），執(zhí)行后會(huì)自動(dòng)提交。

不同點(diǎn)：

1. truncate 和 delete 只刪除數(shù)據(jù)不刪除表的結(jié)構(gòu)；drop 語(yǔ)句將刪除表的結(jié)構(gòu)被依賴(lài)的約束、觸發(fā)器、索引；

2. 一般來(lái)說(shuō)，執(zhí)行速度: drop > truncate > delete。

MySQL中int(10)和char(10)的區(qū)別？　

int(10)中的10表示的是顯示數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，而char(10)表示的是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度。

having和where區(qū)別？

• 二者作用的對(duì)象不同，where子句作用于表和視圖，having作用于組。

• where在數(shù)據(jù)分組前進(jìn)行過(guò)濾，having在數(shù)據(jù)分組后進(jìn)行過(guò)濾。

為什么要做主從同步？

1. 讀寫(xiě)分離，使數(shù)據(jù)庫(kù)能支撐更大的并發(fā)。

2. 在主服務(wù)器上生成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而在從服務(wù)器上分析這些數(shù)據(jù)，從而提高主服務(wù)器的性能。

3. 數(shù)據(jù)備份，保證數(shù)據(jù)的安全。

什么是MySQL主從同步？

主從同步使得數(shù)據(jù)可以從一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器復(fù)制到其他服務(wù)器上，在復(fù)制數(shù)據(jù)時(shí)，一個(gè)服務(wù)器充當(dāng)主服務(wù)器（master），其余的服務(wù)器充當(dāng)從服務(wù)器（slave）。

因?yàn)閺?fù)制是異步進(jìn)行的，所以從服務(wù)器不需要一直連接著主服務(wù)器，從服務(wù)器甚至可以通過(guò)撥號(hào)斷斷續(xù)續(xù)地連接主服務(wù)器。通過(guò)配置文件，可以指定復(fù)制所有的數(shù)據(jù)庫(kù)，某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，甚至是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上的某個(gè)表。

樂(lè)觀鎖和悲觀鎖是什么？

數(shù)據(jù)庫(kù)中的并發(fā)控制是確保在多個(gè)事務(wù)同時(shí)存取數(shù)據(jù)庫(kù)中同一數(shù)據(jù)時(shí)不破壞事務(wù)的隔離性和統(tǒng)一性以及數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)一性。樂(lè)觀鎖和悲觀鎖是并發(fā)控制主要采用的技術(shù)手段。

• 悲觀鎖：假定會(huì)發(fā)生并發(fā)沖突，會(huì)對(duì)操作的數(shù)據(jù)進(jìn)行加鎖，直到提交事務(wù)，才會(huì)釋放鎖，其他事務(wù)才能進(jìn)行修改。實(shí)現(xiàn)方式：使用數(shù)據(jù)庫(kù)中的鎖機(jī)制。

• 樂(lè)觀鎖：假設(shè)不會(huì)發(fā)生并發(fā)沖突，只在提交操作時(shí)檢查是否數(shù)據(jù)是否被修改過(guò)。給表增加version字段，在修改提交之前檢查version與原來(lái)取到的version值是否相等，若相等，表示數(shù)據(jù)沒(méi)有被修改，可以更新，否則，數(shù)據(jù)為臟數(shù)據(jù)，不能更新。實(shí)現(xiàn)方式：樂(lè)觀鎖一般使用版本號(hào)機(jī)制或CAS算法實(shí)現(xiàn)。

用過(guò)processlist嗎？

show processlist 或 show full processlist 可以查看當(dāng)前 MySQL 是否有壓力，正在運(yùn)行的SQL，有沒(méi)有慢SQL正在執(zhí)行。返回參數(shù)如下：

1. id：線程ID，可以用kill id殺死某個(gè)線程

2. db：數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng)

3. user：數(shù)據(jù)庫(kù)用戶(hù)

4. host：數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的IP

5. command：當(dāng)前執(zhí)行的命令，比如Sleep，Query，Connect等

6. time：消耗時(shí)間，單位秒

7. state：執(zhí)行狀態(tài)，主要有以下?tīng)顟B(tài)：

• Sleep，線程正在等待客戶(hù)端發(fā)送新的請(qǐng)求

• Locked，線程正在等待鎖

• Sending data，正在處理SELECT查詢(xún)的記錄，同時(shí)把結(jié)果發(fā)送給客戶(hù)端

• Kill，正在執(zhí)行kill語(yǔ)句，殺死指定線程

• Connect，一個(gè)從節(jié)點(diǎn)連上了主節(jié)點(diǎn)

• Quit，線程正在退出

• Sorting for group，正在為GROUP BY做排序

• Sorting for order，正在為ORDER BY做排序

8. info：正在執(zhí)行的SQL語(yǔ)句

MySQL查詢(xún) limit 1000,10 和limit 10 速度一樣快嗎？

兩種查詢(xún)方式。對(duì)應(yīng) limit offset, size 和 limit size 兩種方式。

而其實(shí) limit size ，相當(dāng)于 ?limit 0, size。也就是從0開(kāi)始取size條數(shù)據(jù)。

也就是說(shuō)，兩種方式的區(qū)別在于offset是否為0。

先來(lái)看下limit sql的內(nèi)部執(zhí)行邏輯。

MySQL內(nèi)部分為server層和存儲(chǔ)引擎層。一般情況下存儲(chǔ)引擎都用innodb。

server層有很多模塊，其中需要關(guān)注的是執(zhí)行器是用于跟存儲(chǔ)引擎打交道的組件。

執(zhí)行器可以通過(guò)調(diào)用存儲(chǔ)引擎提供的接口，將一行行數(shù)據(jù)取出，當(dāng)這些數(shù)據(jù)完全符合要求（比如滿(mǎn)足其他where條件），則會(huì)放到結(jié)果集中，最后返回給調(diào)用mysql的客戶(hù)端。

以主鍵索引的limit執(zhí)行過(guò)程為例：

執(zhí)行select * from xxx order by id limit 0, 10;，select后面帶的是星號(hào)，也就是要求獲得行數(shù)據(jù)的所有字段信息。

server層會(huì)調(diào)用innodb的接口，在innodb里的主鍵索引中獲取到第0到10條完整行數(shù)據(jù)，依次返回給server層，并放到server層的結(jié)果集中，返回給客戶(hù)端。

把offset搞大點(diǎn)，比如執(zhí)行的是：select * from xxx order by id limit 500000, 10;

server層會(huì)調(diào)用innodb的接口，由于這次的offset=500000，會(huì)在innodb里的主鍵索引中獲取到第0到（500000 + 10）條完整行數(shù)據(jù)，返回給server層之后根據(jù)offset的值挨個(gè)拋棄，最后只留下最后面的size條，也就是10條數(shù)據(jù)，放到server層的結(jié)果集中，返回給客戶(hù)端。

可以看出，當(dāng)offset非0時(shí)，server層會(huì)從引擎層獲取到很多無(wú)用的數(shù)據(jù)，而獲取的這些無(wú)用數(shù)據(jù)都是要耗時(shí)的。

因此，mysql查詢(xún)中 limit 1000,10 會(huì)比 limit 10 更慢。原因是 limit 1000,10 會(huì)取出1000+10條數(shù)據(jù)，并拋棄前1000條，這部分耗時(shí)更大。

高度為3的B+樹(shù)，可以存放多少數(shù)據(jù)？

InnoDB存儲(chǔ)引擎有自己的最小儲(chǔ)存單元——頁(yè)（Page）。

查詢(xún)InnoDB頁(yè)大小的命令如下：

mysql> show global status like 'innodb_page_size'; +------------------+-------+ | Variable_name ? ?| Value | +------------------+-------+ | Innodb_page_size | 16384 | +------------------+-------+

可以看出 innodb 默認(rèn)的一頁(yè)大小為 16384B = 16384/1024 = 16kb。

在MySQL中，B+樹(shù)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的大小設(shè)為一頁(yè)或頁(yè)的倍數(shù)最為合適。因?yàn)槿绻粋€(gè)節(jié)點(diǎn)的大小 < 1頁(yè)，那么讀取這個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候其實(shí)讀取的還是一頁(yè)，這樣就造成了資源的浪費(fèi)。

B+樹(shù)中非葉子節(jié)點(diǎn)存的是key + 指針；葉子節(jié)點(diǎn)存的是數(shù)據(jù)行。

對(duì)于葉子節(jié)點(diǎn)，如果一行數(shù)據(jù)大小為1k，那么一頁(yè)就能存16條數(shù)據(jù)。

對(duì)于非葉子節(jié)點(diǎn)，如果key使用的是bigint，則為8字節(jié)，指針在MySQL中為6字節(jié)，一共是14字節(jié)，則16k能存放 16 * 1024 / 14 = 1170 個(gè)索引指針。

于是可以算出，對(duì)于一顆高度為2的B+樹(shù)，根節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)索引指針節(jié)點(diǎn)，那么它有1170個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)可以存儲(chǔ)16條數(shù)據(jù)，一共 1170 x 16 = 18720 條數(shù)據(jù)。而對(duì)于高度為3的B+樹(shù)，就可以存放 1170 x 1170 x 16 = 21902400 條數(shù)據(jù)（兩千多萬(wàn)條數(shù)據(jù)），也就是對(duì)于兩千多萬(wàn)條的數(shù)據(jù)，我們只需要高度為3的B+樹(shù)就可以完成，通過(guò)主鍵查詢(xún)只需要3次IO操作就能查到對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。

所以在 InnoDB 中B+樹(shù)高度一般為3層時(shí)，就能滿(mǎn)足千萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

深分頁(yè)怎么優(yōu)化？

還是以上面的SQL為空：select * from xxx order by id limit 500000, 10;

方法一：

從上面的分析可以看出，當(dāng)offset非常大時(shí)，server層會(huì)從引擎層獲取到很多無(wú)用的數(shù)據(jù)，而當(dāng)select后面是*號(hào)時(shí)，就需要拷貝完整的行信息，拷貝完整數(shù)據(jù)相比只拷貝行數(shù)據(jù)里的其中一兩個(gè)列字段更耗費(fèi)時(shí)間。

因?yàn)榍懊娴膐ffset條數(shù)據(jù)最后都是不要的，沒(méi)有必要拷貝完整字段，所以可以將sql語(yǔ)句修改成：

select * from xxx ?where id >=(select id from xxx order by id limit 500000, 1) order by id limit 10;

先執(zhí)行子查詢(xún) select id from xxx by id limit 500000, 1, 這個(gè)操作，其實(shí)也是將在innodb中的主鍵索引中獲取到500000+1條數(shù)據(jù)，然后server層會(huì)拋棄前500000條，只保留最后一條數(shù)據(jù)的id。

但不同的地方在于，在返回server層的過(guò)程中，只會(huì)拷貝數(shù)據(jù)行內(nèi)的id這一列，而不會(huì)拷貝數(shù)據(jù)行的所有列，當(dāng)數(shù)據(jù)量較大時(shí)，這部分的耗時(shí)還是比較明顯的。

在拿到了上面的id之后，假設(shè)這個(gè)id正好等于500000，那sql就變成了

select * from xxx ?where id >=500000 order by id limit 10;

這樣innodb再走一次主鍵索引，通過(guò)B+樹(shù)快速定位到id=500000的行數(shù)據(jù)，時(shí)間復(fù)雜度是lg(n)，然后向后取10條數(shù)據(jù)。

方法二：

將所有的數(shù)據(jù)根據(jù)id主鍵進(jìn)行排序，然后分批次取，將當(dāng)前批次的最大id作為下次篩選的條件進(jìn)行查詢(xún)。

select * from xxx where id > start_id order by id limit 10;

通過(guò)主鍵索引，每次定位到start_id的位置，然后往后遍歷10個(gè)數(shù)據(jù)，這樣不管數(shù)據(jù)多大，查詢(xún)性能都較為穩(wěn)定。

MySQL單表多大進(jìn)行分庫(kù)分表？

目前主流的有兩種說(shuō)法：

1. MySQL 單表數(shù)據(jù)量大于 2000 萬(wàn)行，性能會(huì)明顯下降，考慮進(jìn)行分庫(kù)分表。

2. 阿里巴巴《Java 開(kāi)發(fā)手冊(cè)》提出單表行數(shù)超過(guò) 500 萬(wàn)行或者單表容量超過(guò) 2GB，才推薦進(jìn)行分庫(kù)分表。

事實(shí)上，這個(gè)數(shù)值和實(shí)際記錄的條數(shù)無(wú)關(guān)，而與 MySQL 的配置以及機(jī)器的硬件有關(guān)。因?yàn)镸ySQL為了提高性能，會(huì)將表的索引裝載到內(nèi)存中。在InnoDB buffer size 足夠的情況下，其能完成全加載進(jìn)內(nèi)存，查詢(xún)不會(huì)有問(wèn)題。但是，當(dāng)單表數(shù)據(jù)庫(kù)到達(dá)某個(gè)量級(jí)的上限時(shí)，導(dǎo)致內(nèi)存無(wú)法存儲(chǔ)其索引，使得之后的 SQL 查詢(xún)會(huì)產(chǎn)生磁盤(pán) IO，從而導(dǎo)致性能下降。當(dāng)然，這個(gè)還有具體的表結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)有關(guān)，最終導(dǎo)致的問(wèn)題都是內(nèi)存限制。

因此，對(duì)于分庫(kù)分表，需要結(jié)合實(shí)際需求，不宜過(guò)度設(shè)計(jì)，在項(xiàng)目一開(kāi)始不采用分庫(kù)與分表設(shè)計(jì)，而是隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，在無(wú)法繼續(xù)優(yōu)化的情況下，再考慮分庫(kù)與分表提高系統(tǒng)的性能。對(duì)此，阿里巴巴《Java 開(kāi)發(fā)手冊(cè)》補(bǔ)充到：如果預(yù)計(jì)三年后的數(shù)據(jù)量根本達(dá)不到這個(gè)級(jí)別，請(qǐng)不要在創(chuàng)建表時(shí)就分庫(kù)分表。

至于MySQL單表多大進(jìn)行分庫(kù)分表，應(yīng)當(dāng)根據(jù)機(jī)器資源進(jìn)行評(píng)估。

大表查詢(xún)慢怎么優(yōu)化？

某個(gè)表有近千萬(wàn)數(shù)據(jù)，查詢(xún)比較慢，如何優(yōu)化？

當(dāng)MySQL單表記錄數(shù)過(guò)大時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)的性能會(huì)明顯下降，一些常見(jiàn)的優(yōu)化措施如下：

• 合理建立索引。在合適的字段上建立索引，例如在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根據(jù)EXPLAIN來(lái)查看是否用了索引還是全表掃描

• 索引優(yōu)化，SQL優(yōu)化。最左匹配原則等，參考：https://topjavaer.cn/database/mysql.html#%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E8%A6%86%E7%9B%96%E7%B4%A2%E5%BC%95

• 建立分區(qū)。對(duì)關(guān)鍵字段建立水平分區(qū)，比如時(shí)間字段，若查詢(xún)條件往往通過(guò)時(shí)間范圍來(lái)進(jìn)行查詢(xún)，能提升不少性能

• 利用緩存。利用Redis等緩存熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，提高查詢(xún)效率

• 限定數(shù)據(jù)的范圍。比如：用戶(hù)在查詢(xún)歷史信息的時(shí)候，可以控制在一個(gè)月的時(shí)間范圍內(nèi)

• 讀寫(xiě)分離。經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫(kù)拆分方案，主庫(kù)負(fù)責(zé)寫(xiě)，從庫(kù)負(fù)責(zé)讀

• 通過(guò)分庫(kù)分表的方式進(jìn)行優(yōu)化，主要有垂直拆分和水平拆分

• 合理建立索引。在合適的字段上建立索引，例如在WHERE和ORDERBY命令上涉及的列建立索引

1. 數(shù)據(jù)異構(gòu)到es

2. 冷熱數(shù)據(jù)分離。幾個(gè)月之前不常用的數(shù)據(jù)放到冷庫(kù)中，最新的數(shù)據(jù)比較新的數(shù)據(jù)放到熱庫(kù)中

3. 升級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型，換一種能兼容MySQL的數(shù)據(jù)庫(kù)（OceanBase、tidb）

說(shuō)說(shuō)count(1)、count(*)和count(字段名)的區(qū)別

嗯，先說(shuō)說(shuō)count(1) and count(字段名)的區(qū)別。

兩者的主要區(qū)別是

1. count(1) 會(huì)統(tǒng)計(jì)表中的所有的記錄數(shù)，包含字段為null 的記錄。

2. count(字段名) 會(huì)統(tǒng)計(jì)該字段在表中出現(xiàn)的次數(shù)，忽略字段為null 的情況。即不統(tǒng)計(jì)字段為null 的記錄。

接下來(lái)看看三者之間的區(qū)別。

執(zhí)行效果上：

• count(*)包括了所有的列，相當(dāng)于行數(shù)，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，不會(huì)忽略列值為NULL

• count(1)包括了忽略所有列，用1代表代碼行，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，不會(huì)忽略列值為NULL

• count(字段名)只包括列名那一列，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候，會(huì)忽略列值為空（這里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的計(jì)數(shù)，即某個(gè)字段值為NULL時(shí)，不統(tǒng)計(jì)。

執(zhí)行效率上：

• 列名為主鍵，count(字段名)會(huì)比count(1)快

• 列名不為主鍵，count(1)會(huì)比count(列名)快

• 如果表多個(gè)列并且沒(méi)有主鍵，則 count(1) 的執(zhí)行效率優(yōu)于 count(*)

• 如果有主鍵，則 select count(主鍵)的執(zhí)行效率是最優(yōu)的

• 如果表只有一個(gè)字段，則 select count(*)最優(yōu)。

MySQL中DATETIME 和 TIMESTAMP有什么區(qū)別？

嗯，TIMESTAMP和DATETIME都可以用來(lái)存儲(chǔ)時(shí)間，它們主要有以下區(qū)別：

1.表示范圍

• DATETIME：1000-01-01 00:00:00.000000 到 9999-12-31 23:59:59.999999

• TIMESTAMP：'1970-01-01 00:00:01.000000' UTC 到 '2038-01-09 03:14:07.999999' UTC

TIMESTAMP支持的時(shí)間范圍比DATATIME要小，容易出現(xiàn)超出的情況。

2.空間占用

• TIMESTAMP ：占 4 個(gè)字節(jié)

• DATETIME：在 MySQL 5.6.4 之前，占 8 個(gè)字節(jié) ，之后版本，占 5 個(gè)字節(jié)

3.存入時(shí)間是否會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)換

TIMESTAMP類(lèi)型在默認(rèn)情況下，insert、update 數(shù)據(jù)時(shí)，TIMESTAMP列會(huì)自動(dòng)以當(dāng)前時(shí)間（CURRENT_TIMESTAMP）填充/更新。DATETIME則不會(huì)做任何轉(zhuǎn)換，也不會(huì)檢測(cè)時(shí)區(qū)，你給什么數(shù)據(jù)，它存什么數(shù)據(jù)。

4.TIMESTAMP比較受時(shí)區(qū)timezone的影響以及MYSQL版本和服務(wù)器的SQL MODE的影響。因?yàn)?code>TIMESTAMP存的是時(shí)間戳，在不同的時(shí)區(qū)得出的時(shí)間不一致。

5.如果存進(jìn)NULL，兩者實(shí)際存儲(chǔ)的值不同。

• TIMESTAMP：會(huì)自動(dòng)存儲(chǔ)當(dāng)前時(shí)間 now() 。

• DATETIME：不會(huì)自動(dòng)存儲(chǔ)當(dāng)前時(shí)間，會(huì)直接存入 NULL 值。

說(shuō)說(shuō)為什么不建議用外鍵？

外鍵是一種約束，這個(gè)約束的存在，會(huì)保證表間數(shù)據(jù)的關(guān)系始終完整。外鍵的存在，并非全然沒(méi)有優(yōu)點(diǎn)。

外鍵可以保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，級(jí)聯(lián)操作方便。而且使用外鍵可以將數(shù)據(jù)完整性判斷托付給了數(shù)據(jù)庫(kù)完成，減少了程序的代碼量。

雖然外鍵能夠保證數(shù)據(jù)的完整性，但是會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)很多缺陷。

1、并發(fā)問(wèn)題。在使用外鍵的情況下，每次修改數(shù)據(jù)都需要去另外一個(gè)表檢查數(shù)據(jù)，需要獲取額外的鎖。若是在高并發(fā)大流量事務(wù)場(chǎng)景，使用外鍵更容易造成死鎖。

2、擴(kuò)展性問(wèn)題。比如從MySQL遷移到Oracle，外鍵依賴(lài)于數(shù)據(jù)庫(kù)本身的特性，做遷移可能不方便。

3、不利于分庫(kù)分表。在水平拆分和分庫(kù)的情況下，外鍵是無(wú)法生效的。將數(shù)據(jù)間關(guān)系的維護(hù)，放入應(yīng)用程序中，為將來(lái)的分庫(kù)分表省去很多的麻煩。

使用自增主鍵有什么好處？

自增主鍵可以讓主鍵索引盡量地保持遞增順序插入，避免了頁(yè)分裂，因此索引更緊湊，在查詢(xún)的時(shí)候，效率也就更高。

InnoDB的自增值為什么不能回收利用？

主要為了提升插入數(shù)據(jù)的效率和并行度。

假設(shè)有兩個(gè)并行執(zhí)行的事務(wù)，在申請(qǐng)自增值的時(shí)候，為了避免兩個(gè)事務(wù)申請(qǐng)到相同的自增 id，肯定要加鎖，然后順序申請(qǐng)。

假設(shè)事務(wù) A 申請(qǐng)到了 id=2， 事務(wù) B 申請(qǐng)到 id=3，那么這時(shí)候表 t 的自增值是 4，之后繼續(xù)執(zhí)行。

事務(wù) B 正確提交了，但事務(wù) A 出現(xiàn)了唯一鍵沖突。

如果允許事務(wù) A 把自增 id 回退，也就是把表 t 的當(dāng)前自增值改回 2，那么就會(huì)出現(xiàn)這樣的情況：表里面已經(jīng)有 id=3 的行，而當(dāng)前的自增 id 值是 2。

接下來(lái)，繼續(xù)執(zhí)行的其他事務(wù)就會(huì)申請(qǐng)到 id=2，然后再申請(qǐng)到 id=3。這時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)插入語(yǔ)句報(bào)錯(cuò)“主鍵沖突”。

而為了解決這個(gè)主鍵沖突，有兩種方法：

• 每次申請(qǐng) id 之前，先判斷表里面是否已經(jīng)存在這個(gè) id。如果存在，就跳過(guò)這個(gè) id。但是，這個(gè)方法的成本很高。因?yàn)?，本?lái)申請(qǐng) id 是一個(gè)很快的操作，現(xiàn)在還要再去主鍵索引樹(shù)上判斷 id 是否存在。

• 把自增 id 的鎖范圍擴(kuò)大，必須等到一個(gè)事務(wù)執(zhí)行完成并提交，下一個(gè)事務(wù)才能再申請(qǐng)自增 id。這個(gè)方法的問(wèn)題，就是鎖的粒度太大，系統(tǒng)并發(fā)能力大大下降。

可見(jiàn)，這兩個(gè)方法都會(huì)導(dǎo)致性能問(wèn)題。

因此，InnoDB 放棄了“允許自增 id 回退”這個(gè)設(shè)計(jì)，語(yǔ)句執(zhí)行失敗也不回退自增 id。

自增主鍵保存在什么地方？

不同的引擎對(duì)于自增值的保存策略不同：

• MyISAM引擎的自增值保存在數(shù)據(jù)文件中。

• 在MySQL8.0以前，InnoDB引擎的自增值是存在內(nèi)存中。MySQL重啟之后內(nèi)存中的這個(gè)值就丟失了，每次重啟后第一次打開(kāi)表的時(shí)候，會(huì)找自增值的最大值max(id)，然后將最大值加1作為這個(gè)表的自增值；MySQL8.0版本會(huì)將自增值的變更記錄在redo log中，重啟時(shí)依靠redo log恢復(fù)。

自增主鍵一定是連續(xù)的嗎？

不一定，有幾種情況會(huì)導(dǎo)致自增主鍵不連續(xù)。

1、唯一鍵沖突導(dǎo)致自增主鍵不連續(xù)。當(dāng)我們向一個(gè)自增主鍵的InnoDB表中插入數(shù)據(jù)的時(shí)候，如果違反表中定義的唯一索引的唯一約束，會(huì)導(dǎo)致插入數(shù)據(jù)失敗。此時(shí)表的自增主鍵的鍵值是會(huì)向后加1滾動(dòng)的。下次再次插入數(shù)據(jù)的時(shí)候，就不能再使用上次因插入數(shù)據(jù)失敗而滾動(dòng)生成的鍵值了，必須使用新滾動(dòng)生成的鍵值。

2、事務(wù)回滾導(dǎo)致自增主鍵不連續(xù)。當(dāng)我們向一個(gè)自增主鍵的InnoDB表中插入數(shù)據(jù)的時(shí)候，如果顯式開(kāi)啟了事務(wù)，然后因?yàn)槟撤N原因最后回滾了事務(wù)，此時(shí)表的自增值也會(huì)發(fā)生滾動(dòng)，而接下里新插入的數(shù)據(jù)，也將不能使用滾動(dòng)過(guò)的自增值，而是需要重新申請(qǐng)一個(gè)新的自增值。

3、批量插入導(dǎo)致自增值不連續(xù)。MySQL有一個(gè)批量申請(qǐng)自增id的策略：

• 語(yǔ)句執(zhí)行過(guò)程中，第一次申請(qǐng)自增id，分配1個(gè)自增id

• 1個(gè)用完以后，第二次申請(qǐng)，會(huì)分配2個(gè)自增id

• 2個(gè)用完以后，第三次申請(qǐng)，會(huì)分配4個(gè)自增id

• 依次類(lèi)推，每次申請(qǐng)都是上一次的兩倍（最后一次申請(qǐng)不一定全部使用）

如果下一個(gè)事務(wù)再次插入數(shù)據(jù)的時(shí)候，則會(huì)基于上一個(gè)事務(wù)申請(qǐng)后的自增值基礎(chǔ)上再申請(qǐng)。此時(shí)就出現(xiàn)自增值不連續(xù)的情況出現(xiàn)。

4、自增步長(zhǎng)不是1，也會(huì)導(dǎo)致自增主鍵不連續(xù)。

MySQL數(shù)據(jù)如何同步到Redis緩存？

參考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1805755

有兩種方案：

1、通過(guò)MySQL自動(dòng)同步刷新Redis，MySQL觸發(fā)器+UDF函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

過(guò)程大致如下：

1. 在MySQL中對(duì)要操作的數(shù)據(jù)設(shè)置觸發(fā)器Trigger，監(jiān)聽(tīng)操作

2. 客戶(hù)端向MySQL中寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，觸發(fā)器會(huì)被觸發(fā)，觸發(fā)之后調(diào)用MySQL的UDF函數(shù)

3. UDF函數(shù)可以把數(shù)據(jù)寫(xiě)入到Redis中，從而達(dá)到同步的效果

2、解析MySQL的binlog，實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)同步到Redis?？梢酝ㄟ^(guò)canal實(shí)現(xiàn)。canal是阿里巴巴旗下的一款開(kāi)源項(xiàng)目，基于數(shù)據(jù)庫(kù)增量日志解析，提供增量數(shù)據(jù)訂閱&消費(fèi)。

canal的原理如下：

1. canal模擬mysql slave的交互協(xié)議，偽裝自己為mysql slave，向mysql master發(fā)送dump協(xié)議

2. mysql master收到dump請(qǐng)求，開(kāi)始推送binary log給canal

3. canal解析binary log對(duì)象（原始為byte流），將數(shù)據(jù)同步寫(xiě)入Redis。

為什么阿里Java手冊(cè)禁止使用存儲(chǔ)過(guò)程？

先看看什么是存儲(chǔ)過(guò)程。

存儲(chǔ)過(guò)程是在大型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，一組為了完成特定功能的SQL 語(yǔ)句集，它存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，一次編譯后永久有效，用戶(hù)通過(guò)指定存儲(chǔ)過(guò)程的名字并給出參數(shù)（如果該存儲(chǔ)過(guò)程帶有參數(shù)）來(lái)執(zhí)行它。

存儲(chǔ)過(guò)程主要有以下幾個(gè)缺點(diǎn)。

1. 存儲(chǔ)過(guò)程難以調(diào)試。存儲(chǔ)過(guò)程的開(kāi)發(fā)一直缺少有效的 IDE 環(huán)境。SQL 本身經(jīng)常很長(zhǎng)，調(diào)試式要把句子拆開(kāi)分別獨(dú)立執(zhí)行，非常麻煩。

2. 移植性差。存儲(chǔ)過(guò)程的移植困難，一般業(yè)務(wù)系統(tǒng)總會(huì)不可避免地用到數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)有的特性和語(yǔ)法，更換數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)這部分代碼就需要重寫(xiě)，成本較高。

3. 管理困難。存儲(chǔ)過(guò)程的目錄是扁平的，而不是文件系統(tǒng)那樣的樹(shù)形結(jié)構(gòu)，腳本少的時(shí)候還好辦，一旦多起來(lái)，目錄就會(huì)陷入混亂。

4. 存儲(chǔ)過(guò)程是只優(yōu)化一次，有的時(shí)候隨著數(shù)據(jù)量的增加或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化，原來(lái)存儲(chǔ)過(guò)程選擇的執(zhí)行計(jì)劃也許并不是最優(yōu)的了，所以這個(gè)時(shí)候需要手動(dòng)干預(yù)或者重新編譯了。

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