数据库三范式：
第一范式：表中所有字段都是不可再拆分的原子值
第二范式：在满足第一范式的条件下，所有非主属性都依赖于主键
第三范式：在满足第二范式的条件下，所有非主属性都对主键有直接关系
mysql架构
mysql分为应用层（连接处理、用户鉴权、安全管理）、服务层（SQL接口、解析器、查询优化器、Cache与buffer缓存）、数据库引擎层（常见的MyISAM，InnoDB等）、物理层（负责文件存储、日志等）
执行SQL语句的过程
1.客户端通过连接器进行身份认证、权限
2.执行查询语句时先查缓存，若有相同的就直接返回缓存数据（MYSQL8.0后取消这步骤）
3.没有命中缓存，SQL语句就经过解析器、分析语句，包括语法检查等
4.通过优化器，将SQL语句用MYSQL认为最优的方案进行
5.执行语句，从存储引擎返回数据
共享锁排他锁
共享锁也称读锁，多个用户可以同时读同一数据不阻塞；排他锁也称写锁，确保同一时间只有一个用户操作该数据
如何解决数据库死锁
1.预先检测到死锁的循环依赖，并立即返回错误
2.查询时间达到锁超时时间时，放弃锁请求
乐观锁悲观锁
对冲突保持的态度分为乐观和悲观
乐观锁在操作数据时不会对数据加锁，只有提交数据时才通过机制来验证数据是否冲突
悲观锁在修改数据前将数据锁住，直到释放锁后，下一个人对数据加锁才能进行下一次修改
一般数据库都是基于悲观锁
简述InnoDB存储引擎
是MySQL的默认事务型引擎，支持事务，适合数据频繁增删查改的情况
简述MyISAM存储引擎
MySQL5.0及之前使用的默认引擎，不支持事务不支持外键不支持行级锁，count运算快，支持表级锁，适合查询频繁，增删查改少的情况
简述Memory存储引擎
将所有数据保存在内存，不需要磁盘IO，支持哈希索引，查找速度极快，使用表级锁，并发写入的性能低
索引是什么
是存储引擎中用于快速找到记录的一种数据结构，在关系型数据库中，索引具体是一种对数据库中一列或多列的值进行排序的存储结构
为什么引入索引？
为了提高数据查询的效率。索引对数据库查询良好的性能非常关键，当表中数据量越来越大，索引对性能的影响越重要
MySQL常见索引类型
数据结构角度：B-Tree、哈希、R-Tree、全文
物理存储角度：
主键索引（聚簇索引），叶子节点存整行数据
非主键索引（二级索引），叶子节点存主键的值
简述B-Tree与B+树
B-Tree是一种自平衡的多叉树。每个节点都存储关键字值，其左子节点的关键字值小于该节点关键字值，且右子节点的关键字值等于大于该节点关键字值。
B+树也是一种自平衡的多叉树。基本定义与B树相同，不同点在于数据只出现在叶子节点，所有叶子节点增加一个链指针，方便进行范围查询。
B+树中间节点不存放数据，因此可以容纳更多节点，访问节点关联数据也有更高命中率，并且数据顺序排列相连，便于区间查找搜索。
B树每个节点包含Key和Value，查询效率比B+树高。
Hash索引
哈希索引基于哈希表实现，哈希索引将所有哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
只有Memory引擎显式支持哈希索引
Hash索引不支持范围查询，无法用于排序，也不支持部分索引列匹配查找，但是哈希查找速度非常快。
自适应Hash索引
InnoDB对于频繁使用的某些索引值，会在内存中基于B-Tree索引之上在建立一个哈希索引，这也被称为自适应Hash索引
稠密索引和稀疏索引
稠密索引：每个搜索键值都有一个索引记录，可以比稀疏索引更快地定位到某条记录
稀疏索引：只为某些码值建立索引记录，搜索时找到其最大的搜索码值小于或等于所查找码值的索引项，从该纪录向后顺序查找直至找到。
