MySQL---面经

如果想要对 MySQL 的索引树有更深入的了解，掘金的小册子：《MySQL 是怎样运行的》

MySQL 是怎样运行的

以下是常见面试题

MySQL日志

MySQL日志系统

redo_log，undo_log，bin_log？

redo_log崩溃恢复

binlog redolog undolog

MySQL查询

菜鸟教程SQL内连接

exist和in区别

sql语句优化

MySQL索引

覆盖索引

索引类型：

• 主键索引（innodb的主键为聚集索引，所有数据都存放在b+树叶节点）
• 二级索引（辅助索引，叶节点data域记录主键的值，然后根据主键值，在主索引查找，也就是回表）：唯一索引，普通索引，全文索引，联合索引

索引优化

索引下推

对于%*%的优化

男朋友连模糊匹配like %%怎么优化都不知道 (qq.com)

一种时通过建立全文索引，select ------ match -----

第二种通过reverse建立虚拟列，然后正这查，反转后查就行了。

MySQL主备

MySQL主备

主从复制，读写分离

MySQL的主从复制？

MySQL锁

MySQL中的锁（表锁、行锁)

MySQL锁总结

innodb的意向锁，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，有了意向锁，意向锁都是表锁

• 意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。
• 意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的 IX 锁。

Next-Key Locking ：是当前行锁和间隙锁的结合

MySQL事务

对于 rr 能否防止幻读有争议

rr 能够防止花幻读？

可重复读能够防止幻读

首先快照读和当前读是不一样的。不能那快照读的结果和当前读进行比较，得出幻读结论。

对于 rr 不能防止幻读的例子的争论：

对幻读的定义：幻读对比的是两次当前读返回的结果。

概念太多了，不知谁对谁错了。。

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mvcc

MySQL事务的ACID

MySQL的可重复读级别能解决幻读吗 - 宁愿呢 - 博客园 (cnblogs.com)

事务的四种隔离级别？脏读，不可重复读，幻读是什么？

mvcc原理？

MySQL的ACID如何实现的？

MySQL默认隔离级别？在默认隔离级别下能否解决幻读？

MVCC，undo，快照读，当前读

mvcc使用的快照存储在undo log链中，在select时会生成进行快照读，通过readview读取合适的版本数据。

在mvcc中select都是快照读，不需要加锁。

mvcc其他会对数据库进行修改的操作insert，update，delete等加锁操作，从而读取最新数据，也就是当前读。

在 InnoDB 存储引擎中，SELECT 操作的不可重复读问题通过 MVCC 得到了解决，而 UPDATE、DELETE 的不可重复读问题通过 Record Lock 解决，INSERT 的不可重复读问题是通过 Next-Key Lock（Record Lock + Gap Lock）解决的。

Record Lock：锁定一个记录上的索引，而不是记录本身

Gap Lock：锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。

Next-Key Lock：它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合。

MySQL架构

MySQL架构

MySQL存储引擎

innodb

• 支持事务，四种隔离级别

  • 读未提交，不需要加任何锁
  • 串行化，读写锁都加
  • RC和RR ，通过MVCC支持高并发，通过 MVCC + Next-Key Locking 防止幻读。

• 默认行级锁，行级锁粒度更小，并发更高

• 主键索引为聚簇索引（在索引中保存数据，而对于mysiam的主键是根据id查到地址，根据地址去拿到数据）

b+树

innodb的数据结构就是b+树。

• 每个内部节点（非叶子节点）只存储索引键，叶子节点存储数据。
  • 这样每次磁盘io就能读取更多的键，一次io查询范围就更广，io次数更少，效率更高
  • 只有叶节点才存储数据，那么每次查询必须从根到叶子节点才能获得数据，因此查询更稳定
• 叶节点之间有指针相连，方便范围查询。

AVL树和红黑树都是二叉树，树高太高，io效率太低。

AVL必须保持左右子树高度差不超过1，因此插入删除要通过旋转保持平衡，旋转很耗时，因此适合插入删除少，查找多的场景。

红黑树从根节点到叶节点最长路径不超过最短路径的2倍，相对于AVL树不要求那么平衡，因此旋转次数较少，适合查找少，插入删除多的场景。

三范式

第一范式：要求每一列都是一个字段

第二范式：对于键码不能有部份依赖。比如一张表有学生id，name，age，sex，课程id，课程name，

那么键码就是（学生id，课程id），name只部分依赖于学生id，课程name部分依赖于课程id，因此需要拆分为学生表和课程表

第三范式：对于键码不能有传递依赖，比如表有学生id，name，age，班级，班主任，那么有传递依赖：学生id-->班级-->班主任，因此拆分学生表和班级表

SQL优化

内联子查询

select id,(select rule_name from member_rule limit 1) as rule_name, member_id, member_type, member_name, status  from member_info m where status = 1 and create_time between '2020-09-02 10:00:00' and '2020-10-01 10:00:00';

索引列运算

select account_no, balance from accounts where balance + 100 = 10000 and status = 1;

类型转换

#user_id是bigint类型，传入varchar值发生了隐式类型转换，可以走索引。
select id, name , phone, address, device_no from users where user_id = '23126';
#card_no是varchar(20)，传入int值是无法走索引
select id, name , phone, address, device_no from users where card_no = 2312612121;

函数运算

select DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d'), count(*) from users where create_time between '2020-09-01 00:00:00' and '2020-09-30 23:59:59' group by DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d');

复合索引，最左匹配，MySQL遵循的是索引最左匹配原则，对于复合索引，从左到右依次扫描索引列，到遇到第一个范围查询（>=, >,<, <=, between ….. and ….）就停止扫描，