Mysql面试问题总结

	Mysql引擎
InnoDB和MyISAM引擎区别	innodb默认的是行级锁，也支持表级锁，myisam只支持表级锁； 如果是事务型数据库，肯定首选innodb，因为innodb支持事务的提交和回滚； innodb支持外键，myisam不支持； 如果表用于插入新记录和读出记录，myisam效率更高； innodb是聚簇索引（叶子节点包含完整的行记录），myisam不是； myisam的主次索引都指向物理行，innodb主索引（文件）的叶子节点直接存储数据，次索引指向对主键的引用
InnoDB和MyISAM引擎选择	MyISAM相对简单，效率更高，如果是读多写少的系统会比较合适，Innodb适合更新频繁的系统，适合高并发场景，适合原子性操作多的系统。
	Mysql索引
索引为什么会使查询会变快	传统查询是需要按照表的顺序遍历的，添加完索引后，会有一个二叉树类型的索引文件，可以帮助我们提高查询速度
有哪些情况需要加索引	需要搜索的列上（加快查询速度）； 作为主键或者外键的列上（加快连接速度）； 经常需要排序的列上（因为索引已经排序）； 需要进行范围搜索的列上（也是因为索引已经排序）；
哪些情况不适合加索引	内容频繁变化的字段（增删改操作的时候，还要顺带维护索引文件，影响性能）； 区分度不大的字段；
主键和唯一索引的区别	创建索引的语法不同；唯一索引可以有多个；主键不可以为空；
什么是聚簇索引、非聚簇索引	聚簇索引（聚集索引）：索引的叶子节点包含了完整的数据记录；innodb主键索引保存数据行，次（辅助）索引叶子节点保存的是主键索引的值。 非聚簇索引（辅助索引）：索引叶子节点保存的是数据行所在的地址，而不是数据行本身；非聚簇索引的情况下，主键索引和辅助索引基本没有区别。
聚簇索引和非聚簇索引的优劣势	聚簇索引： 优点：检索效率高，数据就在主键索引的叶节点下 缺点：会造成更新代价比较高，更新索引需要带着数据一起迁移（页分裂、页移动）； 非聚簇索引（也叫二级索引）： 优点：更新代价比较低 缺点：不能直达数据，可能要链式的访问多级页表，才能定位到数据
hash索引相比btree的优缺点	优点：检索效率非常高，索引的检索可以一步到位，而btree需要访问到叶节点 缺点：由于hash本身的特殊性，hash不适用于范围查询，不适用于数据的排序操作，如果存在大量重复元素的列作为索引，会导致大量的hash冲突，导致效率反而不及btree
为啥用b+tree而不用b-tree	b-tree所有的节点都存储数据，而b+tree只有叶子节点才存储数据，而内存每次加载数据的大小是有限的。这样一次查询能携带的关键字更多，使得b+tree的磁盘读写代价更低； 另外由于所有数据都存储在叶子节点，且有序，b+树更适合做区间查询（范围查询），而同样的情况，b-tree不支持或者效率太低。
B+树如何进行查询	通常在B+Tree上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对B+Tree进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
mysql为何使用b+tree	Innodb存储引擎中页的大小为16KB，一般表的主键类型为4-8个字节，指针类型一般也为4-8个字节，也就是说一个页（B+Tree中的一个节点）中大概存储16KB/（8B+8B）=1K个键值。也就是说一个深度为3的B+Tree索引可以维护1k*1k*1k=10亿条记录。 实际情况中，每个节点不可能都填满，因此在数据库中，B+Tree的高度一般都在2-4层，mysql的Innodb存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说，查找某一键值的行记录时最多只需要1-3次磁盘I/O操作。

 

	Mysql的几种连接方式
内连接	select * from a,b where a.c=b.c 等价于select * from a inner join b on a.c=b.c，返回的是两个数据集的交集；
左连接（左外连接）	select * from a left join b on a.c=b.c，将a表查询的结果去b中做匹配，匹配不到的就显示为null，所以返回的总数为表a中行数；
右连接（右外连接）	select * from a right join b on a.c=b.c 与上相反，将b表结果拿去和a做匹配，匹配不到为null，返回总行数为b表行数。
	其他
如何开启查询缓存	set global  query_cache_type=1; set global  query_cache_size=600000; 开启查询缓存后在同样的查询条件以及数据情况下，会直接在缓存中返回结果
	事务
什么是数据库事务	事务是一系列操作，需要同时成功或者失败，需要符合ACID特性
ACID	原子性：要么全成功要么全失败，不可能只执行一部分操作； 一致性：数据库总是从一个一致性的状态，转移到另一个一致性的状态，不会存在中间状态；比如AB两人转账，AB账户加起来的金额开始的时候是1w，那事务结束的时候也应该是1w 隔离性：当有多个用户并发访问数据库时，比如操作数据库的同一张表，数据库为每个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。 持久性：指一个事务一旦提交了，那么对数据库中数据的改变就是永久的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下，也不会丢失提交事务的操作。
多事务的并发问题	脏读： 不可重复读： 幻读：
事务隔离级别	由低到高： Read uncommitted：读未提交，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据；可能会导致脏读； Read committed：读提交，就是一个事务需要等到另一个事务提交以后才能读取数据；可能出现不可重复读； Repeatable Read：重复读，就是开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作，但可以进行Insert操作；可能出现幻读； Serializable序列化：Serializable是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化处理，可以避免脏读、不可重复读与幻读。但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。
控制隔离级别的字段	Show variables like 'tx_isolation';并设置，如果要在my.cnf文件中配置，就是配置transaction_isolation字段
Read uncommitted 读未提交	就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据 可能造成的问题：脏读，读取了另一个未提交的事物的数据
Read committed 读已提交	若有事务对数据进行更新操作时，读操作事务要等待这个更新操作事务提交后才能读取数据 可以解决的问题：脏读 可能造成的问题：不可重复读，由于修改了记录，一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同的数据
Repeatable Read 重复读（Mysql默认）	开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作，但可以进行Insert操作 可以解决的问题：不可重复读 可能造成的问题：幻读，由于其他事务进行了Insert操作，从而产生了隐藏行，当当前事务未指定条件而更新到隐藏行的时候，隐藏行就会现形。
Serializable序列化	隔离性最强，没有并发能力，事务全部串行化处理，不会出现脏读，不可重复读，幻读，效率低下一般不使用。
事物的隔离性是如何实现的	事务通过锁的机制满足隔离性
innodb的“一致性非锁定读”机制	“一致性非锁定读”表示，如果当前行被施加了排他锁，那当需要读取行数据时，则不会等待行上的锁释放，而是会直接去读取一个快照数据（在“可重读”隔离级别下，快照数据是指当前事务开始时数据的样子）。 事务1、2同时进行的时候，1对数据写操作（排他锁），这是2依旧可以正常的读取该数据，应为读物的是（事务2）快照数据，也就是历史数据，这种机制提高了数据库的并发性。