MySql-高级( 面试问题简析) 学习笔记

1. MySql 中 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎区别

1.1. MyISAM

• 不支持事务
• 不支持外键约束
• 索引文件和数据文件是分开的，这样可以在内存里缓存更多的索引
• 对查询的性能会更好，适用于少增改、多查询的需求

1.2. InnoDB

• 支持事务
• 聚簇索引
• 强制要求有主键，支持外键约束
• 大数据量可以分库分表、高并发可以读写分离、高可用可以主备切换这些都是基于 InnoDB

2. 索引的数据结构

2.1. B Tree索引

• 每个节点要存放：
  • 数据
  • 指向下一节点的指针
  • 指向数据的指针

2.2. B+Tree索引

• 非叶子节点要存放：
  • 下一节点的最小值
  • 指向下一节点的指针
• 叶子节点要存放：
  • 具体的数据

2.3. MySql 做的优化

• MySQL 在 B+Tree 的基础上，加了顺序访问的指针（如上图中 Q 连接的蓝色箭头），这样便于范围查找

3. 为什么使用B+Tree索引而不使用Hash索引？

• 虽然Hash索引速度很快，但是它不支持范围查找
• 上面说到加上了顺序访问指针的 B+Tree 是支持范围查找的

4. 为什么使用B+Tree索引而不使用B-Tree索引？

• B+Tree每行存储的节点较多，原因如下：

  B-Tree结构中是将数据存储到了节点中，因此每行存的索引就变少了（规定每行存16kb）相应的深度（阶）比B+Tree深，会造成进行IO操作过多，影响性能。

• 其次B+Tree中的叶子节点存在指针，由于指针的存在，在范围查找时，移动指针即可，而B-Tree不行

5. MyISAM 存储引擎索引实现

• 因为索引文件和数据文件是分开的，所以在 B+Tree 的叶子节点中存储的不是具体的数据，而是数据对应的物理地址

6. InnoDB 存储引擎索引实现

• InnoDB 数据文件本身也是一个索引文件，这个索引默认就是根据主键建立的聚簇索引
• B+Tree 中每个叶子节点中存放的就是一个完整的数据

7. MySQL 复合索引如何使用

8. 索引的缺点，以及使用注意

• 缺点

• 会增加磁盘消耗、
• 频繁增改索引，反而会影响性能

• 使用注意

• 尽量少的创建索引
• 尽可能使用区分性高的字段建立索引

9. 事务的几个特性

1. 原子性：成功一起成功，失败一起失败
2. 一致性：在数据修改前后，必须都是准确的
3. 隔离性：多个事务不能互相干扰，
4. 持久性：事务成功提交后，对数据的修改必须永久有效

10. 事务的隔离级别

• MySQL 默认的隔离级别为：可重复读

1. 读未提交，导致脏读

   事务A对 ID = 1 的数据进行查询
   事务B对 ID = 1 的数据进行修改
   在事务B提交之前，事务A查询的结果就已经是事务B修改后的数据

2. 读已提交，解决脏读，导致不可重复读

   事务A对 ID = 1 的数据进行查询
   事务B对 ID = 1 的数据进行修改
   事务B提交前，事务A读到的是原始数据
   事务B提交后，事务A再一次读取，读到的是更新后的数据
   两次读取数据不一致，就是不可重复读

3. 可重复读，解决不可重复读

   事务A对 ID = 1 的数据进行查询
   事务B对 ID = 1 的数据进行修改
   事务B提交前，事务A读到的是原始数据
   事务B提交后，事务A再一次读取，读到的依旧是原始数据
   多次读取数据都是一致的，就是可重复读

4. 串行化，解决幻读

   原先表中有一条数据
   事务A读取表中所有数据，此时查出了一条记录
   事务B向表中插入一行记录，并直接提交
   事务A再次读取，此时查出了两条记录
   两次读取数据行数不一致，就是幻读
   串行化，就是在事务 A 未提交时，事务B阻塞

11. MySQL 是如何实现可重复读的

• 是使用了 多版本并发控制机制，Multi-version concurrent control （MVCC）
• InnoDB 存储引擎，会在每行数据的最后加上两个隐藏列，

  • 一个是保存创建改行的事务ID
  • 另一个是保存删除改行的事务ID
  • 事务 ID 是 MySQL 自己维护的自增ID

• 在查询操作时，需要满足以下两个条件

  • 查询创建行的事务ID 小于等于 当前事务ID 的行，这样可以确保这个行是在当前事务或者之前的事务中创建的
  • 查询删除行的事务ID 为空，或者大于当前事务ID 的行，这样可以保证这个行未被删除或者在之后的事务中被删除

12. MySQL 锁有哪些类型

• 按照对数据操作的类型（读/写）来分
  • 读锁（共享锁）：针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响
  • 写锁（排他锁）：当前写操作没有完成前，他会阻断其他写操作和读操作
• 按照对数据操作的粒度来分
  • 表锁（主要是MyISAM）
  • 行锁（主要是InnoDB）

    • 在增删改时会加行锁
    • 查的时候一般不会加锁，因为 InnoDB，一般读取的是 MVCC 的快照

  • 页锁

13. 悲观锁和乐观锁是什么？使用场景是什么

• 悲观锁就是select * from table where id=1 for update，这就是加上了悲观锁，担心自己获取不到这一行的锁，先提前锁上，然后就可以对这一行数据进行其他操作
• 乐观锁，就是认为自己想要获取锁的时候，就能获取到，不需要提前锁死。在查询数据的时候，除了正常的字段数据，再加上一个版本号，对这一行数据操作完成后，再判断当前库中版本号与之前读取的版本号是否一致，若一致则提交操作，若不一致则重新查询重新操作

14. MySQL 死锁的原理以及如何定位和解决

• 死锁大致原因

  事务 A 对 ID = 1 的行加上排他锁
  事务 B 对 ID = 2 的行加上排他锁
  然后事务 A 想要请求 ID = 2 的行的锁
  接着事务 B 想要请求 ID = 1 的行的锁
  此时事务 A、B 互相等待

• 解决：查看死锁日志，根据 SQL 定位对应的代码，排查原因

15. MySQL 调优手段