mysql

MyISAM与InnoDB区别

myisam
只支持表级锁
数据与索引分开存储，有三个文件，每个文件名以表名开头，扩展名指出文件类型。
.frm 用于存储表的定义，.MYD 用于存放数据，.MYI 用于存放表索引
不支持聚簇索引

Innodb
支持事务和行级锁
行锁模式有以下几种：共享锁（读锁），排他锁（写锁），意向共享锁(表锁)，意向排他锁(表锁)，间隙锁。
数据与索引存储在同一个文件（一个表对应一个文件）
.frm 用于存储表的定义，.ibd 用于存储数据和索引

主从复制

主从复制有两种方式：基于日志（binlog）、基于GTID（全局事务标示符）。

复制类型
1.按row复制
2.按带修改操作的binlog(默认)
3.混合类型的复制

前提：主库得开启binlog
涉及3个线程：
从库IO线程发起连接到主库；主库IO线程发送binlog
从库IO线程保存binlog内容到本地中继日志
从库的SQL线程读取中继日志的内容并解析成sql执行

复制中断重连是否需要重新复制？
会记录每次复制的位置，不需要，但如果隔太久可以考虑重新建立从库。
当从库没有收到主库数据slave-net-timeout秒后，会重新建立连接并获取数据，默认为3600秒

间隙锁

当出现范围内修改的时候，比如update a ***where id>2 and id <6;
会锁定这个范围的数据，如果id=4的数据不存在，出现了间隙，这个时候想插入一条id=4的数据也是会被阻塞的。

聚簇索引和非聚簇索引

每个Mysql的表只能有一个聚簇索引。一般情况下就是该表的主键
聚集索引的索引顺序跟数据的顺序基本一致，这样范围查找的时候，数据就可以一次性取出，而不用从多个数据块提取，减少了io操作。因为这个优点，所以主键一般选用有序的比较好。
而非聚集索引，比如以name属性做的索引，实际存储的数据物理地址可能跟索引的相差很远。

索引采用什么数据结构

因为可能比较大，不适合放在内存，所以选择适合外部存储数据结构。

B-树：
多路自平衡的搜索树 ，类似普通的平衡二叉树，但是B-树允许每个节点有更多的子节点
数据分布在整颗树中
搜索有可能在非叶子结点结束

B+树：
数据都在叶子节点中，查询效率稳定
叶子节点之间形成单向链表，范围内查询更高效
是B-树的变体，也是一种多路搜索树

为什么大多选B+：
因为内节点无数据，所以每个节点能索引的范围更大，更精确，所以单次IO的得到的信息量大于B-树，IO效率更高
B+树，增加了链z指针，能更好的范围区间内查询，而B-数据和索引在一起，没法区间查找

局部性原理与磁盘预读

由于局部性原理：
1.当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用
2.程序运行期间所需要的数据通常比较集中
所以磁盘读取数据时，为了减少io，一般会顺序向后读一定长度，读取的数据一般为页的整数倍。MySQL每页大小默认为16K(这个值可以修改)

mysql事务隔离级别

默认可以重复读，是因为mysql5.0版本以前，binlog只支持STATEMENT这种格式，这种格式读已提交在主从复制时有bug。5.1版本binlog支持row格式，即按行复制，可以解决。
新版可以同oracle一样设置读已提交。因为可重复读存在间隙锁，而且条件列未命中索引会锁表。

EXPLAIN

查看执行计划注意点：
explain select * from live_recommend_list where create_time >'2019-01-01 00:00:00'

执行计划示例

select_type：查询中每个select子句的类型，SIMPLE(简单SELECT,不使用UNION或子查询等)
type：访问类型。
常用的类型有： ALL, index,  range, ref, eq_ref, const, system, NULL（从左到右，性能从差到好，range:只检索给定范围的行。一个好的sql语句至少要达到range级别。杜绝出现all级别
possible_keys：指出MySQL能使用哪个索引在表中找到记录，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
key：使用到的索引名。如果没有选择索引，值是NULL。可以采取强制索引方式
key_len：索引长度
rows：扫描行数。该值是个预估值
extra：详细说明。注意常见的不太友好的值有：Using filesort, Using temporary

大表优化顺序

1.优化sql和索引
2.加缓存
3.主从复制，读写分离
4.用mysql自带的分区表，sql条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上。
5.垂直拆分，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统
6.水平切分，这个就可以参考我之前的文章，怎么不停服迁移数据

sql优化

1.联合索引顺序问题，查询能筛选出更少数据的在前，比如时间+用户id， 如果查询根据用户id和较长时间范围，显然用户id放前面好些。
2.并不是表记录状态不多的都不需要建立索引，比如大量status=0，少量status=1，查询根据status=1也可以建。
3.避免 SELECT *
4.尽可能的使用 NOT NULL
5.bit类型，用索引时，查询可能会没有数据，where status ='0'；
6.sql 中in包含的值不应该过多，比如oracel限制了1000，千万不要用多了in拼接去打破这个限制，要想下别人这么限制的原因，不能有超长sql
7.当只需要一条数据的时候，使用limit 1
8.如果排序字段没有用到索引，就尽量少排序
9.看情况合理分页，select id,name from table_name limit 866613, 20 改为select id,name from table_name where id> 866612 limit 20
10.利用小表去驱动大表
11.DATETIME 类型，默认是保存到秒，这个时候用时间戳查询，如startTime>1555603201000,  就会出现不正确的情况， 最好先转成Date类型再来查。