MySQL知识集合

1、Mysql体系架构

 

 

2、MySQL文件结构

（1）参数文件：启动MySQL实例的时候，指定一些初始化参数，比如缓冲池大小、数据库文件路径、用户名密码等

        -my.cnf读取优先级是从左自右的顺序，但是当默认读取路径都有配置文件时，最后读取的参数的值，会覆盖前面读取的参数的值

        -/etc/my.cnf/etc/mysql/my.cnf/usr/local/mysql/etc/my.cnf~/.my.cnf

 （2）日志文件：比如：错误日志、二进制日志、慢查询日志、查询日志等等

 （3）socket文件：当用UNIX域套接字方式进行连接的时候需要的文件。

 （4）pid文件：MySQL实例的进城ID文件。 

 （5）表结构文件：用来存放MySQL表结构定义文件

 （6）储存引擎文件：存储引擎正在储存了纪录和索引等数据

 

3：索引

1、概念

索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中的数据。索引的实现通常使用

B_TREE及其变种。索引加速了数据访问，因为存储引擎不会再去扫描整张表得到需要的数据；相反，它从根节点开始，根节点保存了子节点的指针，存储引擎会根据指针快速寻找数据。

 

 

2、索引的优缺点

 

优点：大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要原因

          加速表与表之间的连接

          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

          

缺点：时间方面：创建索引和维护索引需要耗费时间，具体地，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，这样降低了数据的维护速度

          空间方面：索引需要占物理空间

 

3、什么情况下设置了索引但无法使用

 

• 以“%（表示任意0个或多个字符）”开头的like语句，模糊匹配
• OR 语句前后没有同时使用索引
• 数据类型出现隐式转换
• 对于多列索引，必须满足 最左匹配原则

 

4、什么样的字段适合创建索引

 

1. 经常做查询选择的字段
2. 经常做表连接的字段
3. 经常出现在 order by ,group by, distinct 字段

 

5、创建和删除索引的语法

 

1. 查看表中已经存在的index：show index from table_name;
2. 使用create index 语句对表增加索引。

        create index index_name on table_name(column_list);

        create unique index index_name on table_name(column_lsit)

        说明：table_name、index_name和column_list具有与ALTER TABLE语句中相同的含义，索引名不可选。另外，不能用CREATE INDEX语句创建PRIMARY KEY索引

       3.使用ALTER TABLE语句创建索引

        语法如下：

        alter table table_name add index index_name(column_list)

        alter table table_name add unique(colum_list)

        alter table table_name add primary key(column_list)

其中包括普通索引、UNIQUE索引和PRIMARY KEY索引3种创建索引的格式，table_name是要增加索引的表名

column_list指出对哪些列进行索引，多列索引用逗号分隔，index_name可选，缺省时MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外，ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表，因此可以同时创建多个索引。

 

6、删除索引

drop index index_name on table_name ;

alter table table_name drop index index_name ;

alter table table_name drop primary key ;

其中，在前面的两条语句中，都删除了table_name中的索引index_name。而在最后一条语句中，只在删除PRIMARY KEY索引中使用，因为一个表只可能有一个PRIMARY KEY索引，因此不需要指定索引名。如果没有创建PRIMARY KEY索引，但表具有一个或多个UNIQUE索引，则MySQL将删除第一个UNIQUE索引。

如果从表中删除某列，则索引会受影响。对于多列组合的索引，如果删除其中的某列，则该列也会从索引中删除。如果删除组成索引的所有列，则整个索引将被删除。

4、锁的类型、锁的粒度、锁的实现？

锁的类型：共享锁（也叫读锁）、排他锁（也叫写锁）

锁的粒度：表锁、行锁

锁的实现：乐观锁、悲观锁

 

    悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次拿数据的时候都会上锁，这样别人想那这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库很多这种锁机制，比如行锁、表锁、读锁、写锁，在操作之前上锁。JAVA:synchronized关键字 是悲观锁

 

    乐观锁：顾名思义，就很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号邓机制。乐观锁适用于多读的应用类型，提高吞吐量

 

 

5、什么是事务？没事务会责会怎么样

事务：在一个事务种的一组SQL，要么都执行，要么都不执行。没有事务会出现脏读、幻读、不可重复读

 

四大特性：ACID

1. 原子性(automicity)：事务种的所有sql，要么全执行，要么全部不执行。
2. 一致性(comsistency)：转账前，A和B的全部账户共500+500.转装后 400+600
3. 隔离性(isolation)：在A向B转账的整个过程中，只要事务还没有提交（commit），查询A账户和B账户的钱数量不会变化。
4. 持久性(durability)：一旦转账成功（事务提交），两个账户的钱就会真的发生变化

 

6、什么是脏读？幻读？不可重复读？什么是事务的隔离级别？Mysql的默认隔离级别是？

• 脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据。
• 不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。
• 幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。也就是可以插入新的行记录。

事务的隔离级别：

• 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。会造成脏读，不可重复读。
• Read committed（读已提交）：就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。但还是不可重复读。
• Repeatable read（可重复读）：就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作??
• Serializable （串行化）：Serializable 是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，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。

Mysql的默认隔离级别是：Repeatable read！！

 

 

7、什么是死锁？怎么解决？

死锁：两个或多个事务相互占用了对方的锁，就会一直处于等待的状态。

 

常见的解决死锁的方法：

(1)、如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。

(2)、在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率；

(3)、对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用升级锁定颗粒度，通过表级锁定来减少死锁产生的概率；

如果业务处理不好可以用分布式事务锁或者使用乐观锁

 

8、多版本并发控制

MySQL的大多数事务型存储引擎实现的都不是简单的行级锁。基于并发性能的考虑，他们一般都同时实现了多版本并发控制（MVCC），不仅MySQL，包括Oracale、PostgreSQL等其他数据库都各自实现了MVCC，但基于实现的机制不尽相同，因为MVCC没有一个统一的标准。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，一个是创建时间，一个是系统版本号。每开始一个新的事物，系统版本号会自动递增。

 

9、char和varchar的区别？

 

• varchar是变长，char是定长
• varchar占用空间更多，会多出一个字节来储存字符长度，超过255个字符使用两个字节
• char无碎片，varchar经常更新会造成碎片

 

10、MySQL性能优化

1. 表结构优化：数据类型的选择通常更小的最好，尽量避免NULL，表字段不宜太多，有时候反范式设计会带来性能的提升。
2. 经常查询的列建立索引
3. 索引列的基数越大，数据区分度越高，索引的效果越好。
4. 对于字符串进行索引，应该制定一个前缀长度，可以节省大量的索引空间。
5. 根据情况创建联合索引，联合索引可以提高查询效率。
6. 避免创建过多的索引，索引会额外占用磁盘空间，降低写操作效率。
7. 访问数据太多导致查询性能下降
8. 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
9. 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
10. 避免犯如下SQL语句错误
11. 查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
12. 多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
13. 总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *
14. 重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
15. 是否在扫描额外的记录。解决办法：
16. 使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
17. 使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。
18. 改变数据库和表的结构，修改数据表范式
19. 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
20. 确定ON或者USING子句中是否有索引。
21. 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。
22. LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低
23. 可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

 

 

11、IN和exists的使用？

exists对外表用loop逐条查询，每次查询都会查看exists的条件语句，当exists里的条件语句能够返回纪录行时

（无论记录行是的多少，只要能返回），条件就为真，返回当前loop到的到这条纪录，反之如果exists里的条 件语句不能返回记录行，则当前loop到的这条记录被丢弃，exists的条件就像一个bool条件，当能返回结果集则为true，不能返回结果集则为 false

in查询相当于多个or条件的叠加，这个比较好理解，比如下面的查询

• select * from A where cc in (select cc from B)，用到了A表上cc列的索引；
• select * from A where exists(select cc from B where cc=A.cc) ，用到了B表上cc列的索引。 

 

12、什么是交叉链接、内链接、外链接？

 

内连接（INNER　JOIN）：有两种，显式的和隐式的，返回连接表中符合连接条件和查询条件的数据行。（所谓的连接表就是数据库在做查询形成的中间表）

 

外连接（OUTER JOIN）:外连接分为左连接或左外连接、右连接或者右外连接、全连接或全外连接。我们简单的就叫：左连接，右连接和全连接

 

左外连接：返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则结果中右表中的列返回空值

select t.teacher_name, s.student_name from teacher t, student s where t.id= s.teacher_id(+);

右外连接：恰与左连接相反，返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则结果中左表中的列返回空值

select t.teacher_name, s.student_name from teacher t, student s where t.id(+) = s.teacher_id;

全外连接：返回左表和右表中的所有行。当某行在另一表中没有匹配行，则另一表中的列返回空值

 

交叉连接（CROSS JOIN）：也称笛卡儿积。

概念：不带WHERE条件句，它将会返回被连接的两个表的笛卡儿积，返回结果的行数等于两个表行数的乘积

 

 

 

13、SQL语句关键字的执行顺序

1. FROM:对FROM子句中的左表和又表执行笛卡尔积，产生虚拟表VT1。
2. ON：对虚拟表T1应用ON筛选，只有那些符合条件的行才被插入虚拟表VT2。
3. JOIN:如果指定了OUTER JOIN ，那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚拟表VT3,。如果FROM子句包含两个以上表，则对上一个连接生成的VT3和下一个表重复执行步骤1-步骤3，直到处理完表为止。
4. WHERE：对虚拟表VT3应用WHERE条件筛选，只有符合条件的行才被插入到虚拟表VT4中。
5. GROUP BY：根据GROUP BY子句中的列，对VT4中的记录进行分组操作，产生虚拟表VT5。
6. CUBE|ROLLUP：对虚拟表VT5进行CUBE或ROLLUP操作，产生虚拟表VT6。
7. HAVING：对虚拟表VT6应用HAVING过滤器，只有符合条件的记录才被插入虚拟表VT7。
8. SELECT：第二次执行SELECT操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中。
9. DISTINCT：去除重复的数据，产生虚拟表VT9。
10. ORDER BY：将虚拟表VT9中的记录按照字段进行排序操作产生虚拟表VT10.
11. LIMIT：取出指定行的记录，产生虚拟表VT11，并返回给查询用户。

 

14、垂直切分和水平切分

 

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面， 如下图：

 

水平切分

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切

分到其他的数据库中，如下图:

 

垂直切分的优缺点介绍：

优点：

拆分后业务清晰，拆分规则明确。

系统之间整合或扩展容易。

数据维护简单。

缺点：

部分业务表无法join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。

受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。

事务处理复杂。

由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平

拆分来做解决。

 

水平切分的优缺点介绍：

优点：

拆分规则抽象好，join操作基本可以数据库做。

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。

应用端改造较少。

提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点：

拆分规则难以抽象。

分片事务一致性难以解决。

数据多次扩展难度跟维护量极大。

跨库join性能较差。

 

 

垂直切分和水平切分共同的特点和缺点有：

引入分布式事务的问题。

跨节点Join的问题。

跨节点合并排序分页问题。

多数据源管理问题。