MySQL常见面试概念理解

1. MySQL有哪些引擎？

其实有很多引擎，但是我们平常就知道InnoDB和MyISAM就足够了

1.1 InnoDB和MyISAM的区别

InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据（第一步在辅助索引B+树中检索属性值，到达其叶子节点获取对应的主键；第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作【回表】）。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。

MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。

也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

下面的图表示一张表中InnoDB和MyISAM的主键索引和辅助索引的结构：

1.2 总结

事务、锁、外键支持

• InnoDB支持事务，MyISAM不支持事务
• InnoDB的key是索引，value是数据本身，支持表锁和行锁；MyISAM的key值是索引，value是数据的指针，只支持表锁
  • 只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁
• InnoDB支持外键，MyISAM不支持
  

2.行锁，表锁

InnoDB行锁是通过给索引加锁来实现的，如果没有索引，InnoDB会通过隐藏的聚簇索引来对记录进行加锁（全表扫描，也就是表锁）。

1. InnoDB 支持表锁和行锁，使用索引作为检索条件修改数据时采用行锁，否则采用表锁。
2. InnoDB 自动给修改操作加锁，给查询操作不自动加锁
3. 行锁可能因为未使用索引而升级为表锁，所以除了检查索引是否创建的同时，也需要通过explain执行计划查询索引是否被实际使用。
4. 行锁相对于表锁来说，优势在于高并发场景下表现更突出，毕竟锁的粒度小。
5. 当表的大部分数据需要被修改，或者是多表复杂关联查询时，建议使用表锁优于行锁。
6. 为了保证数据的一致完整性，任何一个数据库都存在锁定机制。锁定机制的优劣直接影响到一个数据库的并发处理能力和性能。

3.事务的4种隔离级别

3.1事务的常见问题

脏读（Dirty Reads）
原因：事务A读取了事务B已经修改但尚未提交的数据。若事务B回滚数据，事务A的数据存在不一致性的问题。

不可重复读（Non-Repeatable Reads）
原因：事务A第一次读取最初数据，第二次读取事务B已经提交的修改或删除数据。导致两次读取数据不一致。不符合事务的隔离性。

幻读（Phantom Reads）
原因：事务A根据相同条件第二次查询到事务B提交的新增数据，两次数据结果集不一致。不符合事务的隔离性。

幻读和脏读有点类似
脏读是事务B里面修改了数据，
幻读是事务B里面新增了数据。

3.2事务的隔离级别

数据库的事务隔离越严格，并发副作用越小，但付出的代价也就越大。这是因为事务隔离实质上是将事务在一定程度上"串行"进行，这显然与"并发"是矛盾的。根据自己的业务逻辑，权衡能接受的最大副作用。从而平衡了"隔离" 和 "并发"的问题。MySQL默认隔离级别是可重复读。
脏读，不可重复读，幻读，其实都是数据库读一致性问题，必须由数据库提供一定的事务隔离机制来解决。

1. read uncommitted:可以看到未提交的数据（脏读），举个例子：别人说的话你都相信了，但是可能他只是说说，并不实际做。
2. read committed:读取提交的数据。但是，可能多次读取的数据结果不一致（不可重复读，幻读）。用读写的观点就是：读取的行数据，可以写。
3. repeatable read(MySQL默认隔离级别):可以重复读取，但有幻读。读写观点：读取的数据行不可写，但是可以往表中新增数据。在MySQL中，其他事务新增的数据，看不到，不会产生幻读。采用多版本并发控制（MVCC）机制解决幻读问题。
4. serializable:可读，不可写。像java中的锁，写数据必须等待另一个事务结束。

隔离级别	读数据一致性	脏读	不可重复读	幻读
未提交读(Read uncommitted)	最低级别	是	是	是
已提交读(Read committed)	语句级	否	是	是
可重复读(Repeatable read)	事务级	否	否	是
可序列化(Serializable)	最高级别，事务级	否	否	否

3.2InnoDB是如何保持ACID的？

• Redo Log 实现持久性
• Undo Log 实现原子性
• 二阶段提交 实现一致性
• 二阶段提交 实现一致性

3.3Redo Log和Undo Log

4.MySQL的索引

4.1类型

• 主键索引：主键是一种唯一性索引，每个表只能有一个主键，在单表查询中，PRIMARY主键索引与UNIQUE唯一索引的检索效率并没有多大的区别，但在关联查询中，PRIMARY主键索引的检索速度要高于UNIQUE唯一索引。
• 普通索引：这是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。
• 唯一索引：这种索引和前面的“普通索引”基本相同，但有一个区别：索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一
• 全文索引：
  • MySql从3.23版开始支持全文索引和全文检索。全文索引只可以在VARCHAR或者TEXT类型的列上创建
  • 对于大规模的数据集，通过ALTER TABLE（或者CREATE INDEX）命令创建全文索引要比把记录插入带有全文索引的空表更快。
• 组合索引：在索引的创建中，有两种场景，即为单列索引和多列索引

4.2聚簇索引和非聚簇索引

InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分

一般建表会用一个自增主键做聚簇索引，没有的话MySQL会默认创建，但是这个主键如果更改代价较高，故建表时要考虑自增ID不能频繁update这点

我们日常工作中，根据实际情况自行添加的索引都是辅助索引，辅助索引就是一个为了需找主键索引的二级索引，现在找到主键索引再通过主键索引找数据（简称回表）；

4.3提到回表，怎么避免回表？

可以用索引覆盖来避免回表的发生

我们知道MySQL的B+Tree索引是用我们字段的数据来建立索引的，比如说我们的主键id字段，就是用所有的id来组织这颗索引树，如果我们再对name字段建立索引的话，这个二级索引就是用name字段的数据来组织这颗索引树。那么问题就来了，我们知道对于二级索引而言他的叶子节点存储了对应数据行的id，也就是说最后我们的查询还是要通过主键id来进行查询获取数据。如果我们只需要name这个字段呢？比如说 select name from table where name>‘aaa’; 我们这个二级索引上保存了的name字段的所有数据，那么就没有必要再通过id去访问数据行了，直接从索引上获取数据即可。称之为覆盖索引，有的也翻译为索引覆盖。

explain判断是否覆盖索引

我们可以通过expalin来判断查询是否覆盖索引，主要看extra字段是否有 using index 。

4.4扩展阅读——索引下推

索引下推主要针对联合索引

对于user_table表，我们现在有(username,age)联合索引
如果现在有一个需求，查出名称中以“张”开头且年龄小于等于10的用户信息，语句C如下："select * from user_table where username like '张%' and age > 10"
语句C有两种执行可能：
1、根据(username,age)联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后回表查询出相应的全行数据，然后再筛选出满足年龄小于等于10的用户数据。过程如下图。

2、根据（username,age）联合索引查询所有满足名称以“张”开头的索引，然后直接再筛选出年龄小于等于10的索引，之后再回表查询全行数据。过程如下图。

明显的，第二种方式需要回表查询的全行数据比较少，这就是mysql的索引下推。mysql默认启用索引下推，我们也可以通过修改系统变量optimizer_switch的index_condition_pushdown标志来控制

SET optimizer_switch = 'index_condition_pushdown=off';

1. innodb引擎的表，索引下推只能用于二级索引。
2. 索引下推一般可用于所求查询字段（select列）不是/不全是联合索引的字段，查询条件为多条件查询且查询条件子句（where/order by）字段全是联合索引。

4.5最左匹配原则

联合索引遵从最左匹配原则，既对a,b,c3列做联合索引，对它进行select语句的时候，如果条件是a,a|b,a|b|c,a|c的话，才会使用这个联合索引进行匹配，否则，会按照无索引或其他的索引进行匹配

引用

MySQL 表锁和行锁机制
查询mysql事务隔离级别
MySQL行锁和表锁的含义及区别
MySQL系列-优化之覆盖索引
mysql索引篇之覆盖索引、联合索引、索引下推
mysql索引最左匹配原则的理解
MyISAM与InnoDB 的区别（9个不同点）