Python服务端面试---Mysql基础考点
Mysql基础考点
- 事务的原理,特性,事务并发控制
- 常用的字段、含义和区别
- 常用数据库引擎之间区别
什么是事务?
Transaction
- 事务是数据库并发控制的基本单位
- 事务可以看作是一系列SQL语句的集合
- 事务必须要么全部执行成功,要么全部执行失败(回滚)
例如:转账操作是事务使用的一个常见场景
示例:
session.begin() try: item1 = session.query(Item).get(1) item2 = session.query(Item).get(2) item1.foo = 'bar' item2.bar = 'foo' session.commit() except: sessin.rollback() #commit失败后,回滚 raise
事务的ACID特性
ACID是事务的四个基本特性
- 原子性(Atomicity):一个事务中所有操作全部完成或失败
- 一致性(Consistency):事务开始和结束之后数据完整性没有被破坏
- 隔离性(Isolation):允许多个事务同时对数据库修改和读写
- 持久性(Durability):事务结束之后,修改是永久的不会丢失
事务的并发控制可能产生哪些问题?
如果不对事务进行并发控制,可能会产生四种异常情况
- 幻读(phantom read):一个事务第二次查出现第一次没有的结果
- 非重复读(nonrepeatable read):一个事务重复读两次得到不同结果
- 脏读(dirty read):一个事务读取到另一个事务没有提交的修改
- 丢失修改(lost update):并发写入造成其中的一些修改丢失
四种事务隔离级别
为了解决并发控制异常,定义了4种事务隔离级别
- 读未提交(read uncommitted):别的事务可以读取到位提交改变
- 读已提交(read committed):只能读取已经提交的数据
- 可重复读(repeatable read):同一个事务先后查询结果一样(Mysql InnoDB默认实现可重复读级别)
- 串行化(Serializable):事务完全串行化的执行,隔离级别最高,执行效率最低
如何解决高并发场景下的插入重复?
高并发的场景下,写入数据库会有数据重复问题
- 使用数据库的唯一索引
- 使用队列异步写入
- 使用redis等实现分布式锁
乐观锁和悲观锁
什么是乐观锁,什么是悲观锁?
- 悲观锁是先获取锁在进行操作,一锁二查三更新select for update
- 乐观锁先修改,更新的时候发现数据已经变了就回滚(check and set)
注意:乐观锁一般通过版本号或者时间戳实现
什么时候选择乐观锁和悲观锁呢?
答:需要根据响应速度,冲突频率,重试代价来判断使用哪一种
悲观锁是先获取锁,所以效率比较低
乐观锁冲突频率比较高
常用数据库引擎之间区别
InnoDB vs MyISAM
两种引擎常见的区别
- MyISAM不支持事务,InnoDB支持事务
- MyISAM不支持外键,InnoDB支持外键
- MyISAM只支持表锁,InnoDB支持行锁和表锁
什么时候创建索引?
建表的时候需要根据查询需求来创建索引
- 经常用做查询条件的字段(where条件)
- 经常用作表连接的字段
- 经常出现在order by, group by之后的字段
创建索引有哪些需要注意的?
最佳实践
- 非空字段NOT NULL, Mysql很难对空值作查询优化(建表规范-要求索引字段有默认值)
- 区分度高,离散度大,作为索引的字段值尽量不要有大量相同值
- 索引的长度不要太长(比较耗费时间)
索引什么时候失效?
记忆口诀:模糊匹配、类型隐转、最左匹配
- 以%开头的LIKE语句,模糊搜索
- 出现隐式类型转换(在Python这种动态语言查询中需要注意)
- 没有满足最左前缀原则(想想为什么是最左匹配?)