MySQL总结

1.什么是数据库存储引擎？

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。存储引擎是针对文件的一种存取控制机制，通过使用不同的存储方式、索引技巧、锁机制最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

2.数据库的事务

数据库中一组原子性的SQL语句的集合，彼此之间状态一致，具有A(原子性)C(一致性)I(隔离性)D(持久性)特性。

3.事务ACID特性：

• 原子性(Atomicity)：数据库事务是一个整体，其中的SQL操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，不可分割。
• 一致性(Consistency)：事务总是从一个一致状态转换到另一个一致状态。
• 隔离性(Isolation)：事务彼此之间互不影响，一个事物在提交之前，对其他事务是不可见的。
• 持久性(Durability)：一个事物一旦提交成功，它所做的修改就会永久性的存储在数据库中。

4.MySQL 4种隔离级别

• 未提交读：一个事物在提交之前，对其他事物是可见的。即其他事务可以读取未提交的数据。存在“脏读”(读到了脏数据)问题。
• 已提交读：一个事务在提交之前，对其他事物是不可见的。解决“脏读”问题，但存在“不可重复读”(两次查询得到的结果可能不同，即可能存在查询的间隙，有事务提交了修改)问题。
• 可重复读：在同一事务中多次读取的数据是一致的。解决了“脏读”和“不可重复读”问题，但存在“幻读”(在事务两次查询的间隙，有其他事务又插入或者删除了新的记录)。----------------------------MySQL的默认隔离级别。
• 可串行化：强制事务串行化执行，即一个事物一个事物挨着执行，可以解决上述的所有问题。

5.锁及粒度

• 共享锁/读锁：互不阻塞，优先级低
• 排他锁/写锁：阻塞其他锁，优先级高，即确保在一个事物写入时不受其他事务的影响。
• 锁粒度：锁定的数据量越少(粒度越小),并发程度越高，但相应的加锁、检测锁、释放锁用的系统开销也随之增大。
• 锁策略：锁开销与数据安全性之间的平衡
• 表锁：锁住整张表，读锁互不影响，写锁阻塞其他所有读写锁(同一张表),开销最小。
• 行级锁：对每一行数据(记录)加锁，开销大，并发程度高。

6.索引

     (1)概念：数据库索引就是一种加快海量数据查询的关键技术，对数据库表列进行增加恰当索引，可以快速的找到匹配的记录行数，相比于默认的全表扫描，可以大大加快查找的速度。

     (2)索引分类：索引分为聚簇索引和非聚簇索引两种

聚簇索引：表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚簇索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。 在一张表上最多只能创建一个聚簇索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。

非聚簇索引：表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚簇索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。

    (3)为什么要创建索引？

• 创建索引可以大大提高系统的性能。
• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
• 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
• 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
• 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢?因为，增加索引也有许多不利的方面。

• 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
• 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
• 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

   (4)在哪建索引？
　　索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：

• 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度;
• 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
• 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的;
• 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间;
• 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

    (5)对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

• 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
• 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
• 对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少,不利于使用索引。
• 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改操作远远多于检索操作时，不应该创建索引。

    (6)索引实现方法：一般分为B+树索引和哈希索引。

• B+树索引：在B-tree上改进得到，其分支节点均为key值，叶子结点是key-data键值对。叶子结点前后相连且有序。
• 哈希索引：通过对key进行hash而将记录存储在不同的bucket中，可以做到常数时间的查找，但要注意哈希冲突(链地址法、线性探测、二次探测、公共溢出区)。默认无序。

    (7)为什么有了B+树索引还要hash索引？

• B+树默认有序，hash默认无序，所以哈希索引无法用于排序。
• 哈希索引O(1)在速度上毋庸置疑要快于B+树近似O(log n)
• 哈希索引只能进行等值查询，而B+树索引可以进行等值、部分前缀、范围查询
• 底层实现结构不同：B+树是非线性结构、hash桶是线性结构
• 对于某些场景如热点页/活跃查询页，需要借助哈希索引来实现快速查询

7.MySQL存储引擎InnoDB与MyISAM对比

• InnoDB最为通用/推荐的一种引擎 ，MyISAM是默认的存储引擎
• InnoDB存储文件有两个：.frm(表的定义文件)  、.idb(数据文件)  ；MyISAM的存储文件有三个：.frm(表的定义文件)、.MYD(数据文件)、MYI(索引文件)
• InnoDB索引和数据结合，是聚簇索引；MyISAM中的索引和数据分别存在不同的文件，是非聚簇索引。
• InnoDB支持事务，MyISAM不支持
• InnoDB支持外键，MyISAM不支持
• InnoDB支持行级锁、表锁 ，MyISAM只支持表锁
• InnoDB支持MVCC, MyISAM不支持
• InnoDB不支持全文索引，MyISAM支持
• InnoDB支持B+树和哈希索引，MyISAM只支持B+树索引
• InnoDB是原始数据存储，占用空间大，MyISAM实现了前缀压缩技术，占用空间小，但会影响查找
• InnoDB一定会建立索引，存在主键，建立主键索引；没有主键存在唯一键，建立唯一键索引；没有主键也没有唯一键，添加一个6个字节的隐藏字段(自增长方式),以该字段建立隐藏字段。

8.MVCC

(1)什么是MVCC,解决什么问题？

   MVCC是一种多版本并发控制机制。锁机制可以控制并发操作,但是其系统开销较大,而MVCC可以在大多数情况下代替行级锁,使用MVCC,能降低其系统开销。

   人们一般把基于锁的并发控制机制称成为悲观机制，而把MVCC机制称为乐观机制。这是因为锁机制是一种预防性的，读会阻塞写，写也会阻塞读，当锁定粒度较大，时间较长时并发性能就不会太好；而MVCC是一种后验性的，读不阻塞写，写也不阻塞读，等到提交的时候才检验是否有冲突，由于没有锁，所以读写不会相互阻塞，从而大大提升了并发性能。

(2)MVCC实现

MVCC是通过保存数据在某个时间点的快照来实现的. 不同存储引擎的MVCC. 不同存储引擎的MVCC实现是不同的,典型的有乐观并发控制和悲观并发控制.

我们通过InnoDB的MVCC实现来分析MVCC使怎样进行并发控制的. InnoDB的MVCC,是通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现的,这两个列分别保存了这个行的创建时间，一个保存的是行的过期时间。这里存储的并不是实际的时间值,而是系统版本号(可以理解为事务的ID)，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的ID.这样一来，INSERT 时加上开始版本号，UPDATE/DELETE时加上过期版本号，这样一来在SELETE时，就只访问开始系统版本号小于当前的事务的版本号、过期时间要么未定义要么在当前版本号之后的记录，这样就可以保证：访问的记录是在本事务开始前就存在而且在本事务期间没有过期（被删除或被修改过的）。可以避免脏读、不可重复读、幻读的问题。