MySQL面试向知识（一）

IT基础系列

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## 什么是MySQL

MySQL是一个关系型数据库，它采用表的形式来存储数据。你可以理解成是Excel表格，既然是表的形式存储数据，就有表结构（行和列）。行代表每一行数据，列代表该行中的每个值。列上的值是有数据类型的，比如：整数、字符串、日期等等。

数据库的常用范式

第一范式（1NF）：指表的列不可再分，数据库中表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值；
第二范式（2NF）：在 1NF 的基础上，还包含两部分的内容：一是表必须有一个主键；二是表中非主键列必须完全依赖于主键，不能只依赖于主键的一部分；
第三范式（3NF）：在 2NF 的基础上，消除非主键列对主键的传递依赖，非主键列必须直接依赖于主键。
BC范式（BCNF）：在 3NF 的基础上，消除主属性对于码部分的传递依赖

2NF和3NF的区别？

• 2NF依据是非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分。
• 3NF依据是非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键。

事务的ACID

事务特性ACID：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

（1）原子性：事务是一个不可分割的工作单元，事务里的操作要么都成功，要么都失败，如果事务执行失败，则需要进行回滚。
（2）隔离性：事务的所操作的数据在提交之前，对其他事务的可见程度。
（3）持久性：一旦事务提交，它对数据库中数据的改变就是永久的。
（4）一致性：事务不能破坏数据的完整性和业务的一致性。例如在转账时，不管事务成功还是失败，双方钱的总额不变。

事务隔离级别有哪些？

• 脏读：是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。
• 不可重复读：是指在对于数据库中的某行记录，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，另一个事务修改了数据并提交了。
• 幻读：是当某个事务在读取某个范围内的记录时，另外一个事务又在该范围内插入了新的记录。对幻读的正确理解是一个事务内的读取操作的结论不能支撑之后业务的执行。假设事务要新增一条记录，主键为id，在新增之前执行了select，没有发现id为xxx的记录，但插入时出现主键冲突，这就属于幻读，读取不到记录却发现主键冲突是因为记录实际上已经被其他的事务插入了，但当前事务不可见。

不可重复读和脏读的区别是，脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。

事务隔离是解决了上述几个问题

四种隔离级别

• Serializable (串行化)：通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。
• Repeatable read (可重复读)：MySQL的默认事务隔离级别，它确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行，解决了不可重复读的问题。
• Read committed (读已提交)：一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。可避免脏读的发生。
• Read uncommitted (读未提交)：所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。

索引

什么是索引？

索引是存储引擎用于提高数据库表的访问速度的一种数据结构。它可以比作一本字典的目录，可以帮你快速找到对应的记录。

索引一般存储在磁盘的文件中，它是占用物理空间的。

索引的优缺点？

优点：

• 加快数据查找的速度
• 为用来排序或者是分组的字段添加索引，可以加快分组和排序的速度
• 加快表与表之间的连接

缺点：

• 建立索引需要占用物理空间
• 会降低表的增删改的效率，因为每次对表记录进行增删改，需要进行动态维护索引，导致增删改时间变长

什么情况下需要建索引？

1. 经常用于查询的字段
2. 经常用于连接的字段建立索引，可以加快连接的速度
3. 经常需要排序的字段建立索引，因为索引已经排好序，可以加快排序查询速度

什么情况下不建索引？

1. where条件中用不到的字段不适合建立索引
2. 表记录较少。 比如只有几百条数据，没必要加索引。
3. 需要经常增删改。 需要评估是否适合加索引
4. 参与列计算的列不适合建索引
5. 区分度不高的字段不适合建立索引，如性别，只有男/女/未知三个值。 加了索引，查询效率也不会提高。

索引的数据结构

索引的数据结构主要有B+树和哈希表，对应的索引分别为B+树索引和哈希索引。

InnoDB引擎的索引类型有B+树索引和哈希索引，默认的索引类型为B+树索引。

B+树索引

B+ 树是基于B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有B树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。

在 B+ 树中，节点中的 key 从左到右递增排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。

Hash索引和B+树索引的区别？

• 哈希索引不支持排序，因为哈希表是无序的。
• 哈希索引不支持范围查找。
• 哈希索引不支持模糊查询及多列索引的最左前缀匹配。
• 因为哈希表中会存在哈希冲突，所以哈希索引的性能是不稳定的，而B+树索引的性能是相对稳定的，每次查询都是从根节点到叶子节点。

为什么B+树比B树更适合实现数据库索引？

• 由于B+树的数据都存储在叶子结点中，叶子结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可；但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，而在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，所以通常B+树用于数据库索引。
• B+树的节点只存储索引key值，具体信息的地址存在于叶子节点的地址中。这就使以页为单位的索引中可以存放更多的节点。减少更多的I/O支出。
• B+树的查询效率更加稳定，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。