数据库常见问题和常用SQL

一、基本概念
1.主键、外键、超键、候选键
超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。
主键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。
外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。

2.为什么用自增列作为主键
如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、
如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、
如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页
如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新记录都要被插到现有索引页的中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

3.触发器的作用？
触发器是一种特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。

4.什么是存储过程？用什么来调用？
存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。
调用：
1）可以用一个命令对象来调用存储过程。
2）可以供外部程序调用，比如：java程序。

5.存储过程的优缺点？
优点：
1）存储过程是预编译过的，执行效率高。
2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。
3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。
4）存储过程可以重复使用，可减少数据库开发人员的工作量。
缺点：
移植性差

6.存储过程与函数的区别

7.什么叫视图？游标是什么？
视图：
是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，试图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改会影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。
游标：
是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。

8.视图的优缺点
优点：
1对数据库的访问，因为视图可以有选择性的选取数据库里的一部分。
2)用户通过简单的查询可以从复杂查询中得到结果。
3)维护数据的独立性，试图可从多个表检索数据。
4)对于相同的数据可产生不同的视图。
缺点：
性能：查询视图时，必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，那么就无法更改数据

9.drop、truncate、 delete区别
最基本：

• drop直接删掉表。
• truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始。
• delete删除表中数据，可以加where字句。

（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。
（3） 一般而言，drop > truncate > delete
（4） 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view
（5） TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。
（6） truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。
（7） delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。
（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚。
（9） 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果与事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。
（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:?truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。
（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

10.什么是临时表，临时表什么时候删除?
临时表可以手动删除：

DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_tb;

临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，MySQL会自动删除表并释放所有空间。因此在不同的连接中可以创建同名的临时表，并且操作属于本连接的临时表。
创建临时表的语法与创建表语法类似，不同之处是增加关键字TEMPORARY，
如：

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (

NAME VARCHAR (10) NOT NULL,

time date NOT NULL
);

select * from tmp_table;

11.非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较?
非关系型数据库的优势：
性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
可扩展性：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
其他：
1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如MongoDB。
3.对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国，比如Redis set nx。

12.数据库范式，根据某个场景设计数据表?
第一范式:(确保每列保持原子性)所有字段值都是不可分解的原子值。
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。
第一范式的合理遵循需要根据系统的实际需求来定。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。
上表所示的用户信息遵循了第一范式的要求，这样在对用户使用城市进行分类的时候就非常方便，也提高了数据库的性能。
第二范式:(确保表中的每列都和主键相关)在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。
比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键。
第三范式:(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关) 数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。
比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。
BCNF:符合3NF，并且，主属性不依赖于主属性。
若关系模式属于第二范式，且每个属性都不传递依赖于键码，则R属于BC范式。
通常BC范式的条件有多种等价的表述：每个非平凡依赖的左边必须包含键码；每个决定因素必须包含键码。
BC范式既检查非主属性，又检查主属性。当只检查非主属性时，就成了第三范式。满足BC范式的关系都必然满足第三范式。
还可以这么说：若一个关系达到了第三范式，并且它只有一个候选码，或者它的每个候选码都是单属性，则该关系自然达到BC范式。
一般，一个数据库设计符合3NF或BCNF就可以了。
第四范式:要求把同一表内的多对多关系删除。
第五范式:从最终结构重新建立原始结构。

13.什么是 内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积等?
内连接: 只连接匹配的行
左外连接: 包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行
右外连接: 包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行
例如1：

SELECT a.,b. FROM luntan LEFT JOIN usertable as b ON a.username=b.username

例如2：

SELECT a.,b. FROM city as a FULL OUTER JOIN user as b ON a.username=b.username

全外连接: 包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行。
交叉连接: 生成笛卡尔积－它不使用任何匹配或者选取条件，而是直接将一个数据源中的每个行与另一个数据源的每个行都一一匹配
例如：

SELECT type,pub_name FROM titles CROSS JOIN publishers ORDER BY type

注意：
很多公司都只是考察是否知道其概念，但是也有很多公司需要不仅仅知道概念，还需要动手写sql,一般都是简单的连接查询，具体关于连接查询的sql练习，参见以下链接：
https://www.nowcoder.com/ta/sql
https://leetcode-cn.com/problemset/database/

14.varchar和char的使用场景?

1.char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。
定义一个char[10]和varchar[10]。
如果存进去的是‘csdn’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘csdn’外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。
2.char的存取速度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找。
char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率。
varchar是以空间效率为首位。
3.char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。
varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。
4.两者的存储数据都非unicode的字符数据。

15.SQL语言分类
SQL语言共分为四大类：

• 数据查询语言DQL
• 数据操纵语言DML
• 数据定义语言DDL
• 数据控制语言DCL。

1. 数据查询语言DQL
数据查询语言DQL基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句组成的查询块：
SELECT
FROM
WHERE
2 .数据操纵语言DML
数据操纵语言DML主要有三种形式：
1) 插入：INSERT
2) 更新：UPDATE
3) 删除：DELETE
3. 数据定义语言DDL
数据定义语言DDL用来创建数据库中的各种对象-----表、视图、索引、同义词、聚簇等如：
CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER
表 视图 索引 同义词 簇
DDL操作是隐性提交的！不能rollback
4. 数据控制语言DCL
数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库的某种特权，并控制数据库操纵事务发生的时间及效果，对数据库实行监视等。如：
1) GRANT：授权。
2) ROLLBACK [WORK] TO [SAVEPOINT]：回退到某一点。回滚---ROLLBACK；回滚命令使数据库状态回到上次最后提交的状态。其格式为：
SQL>ROLLBACK;
3) COMMIT [WORK]：提交。
在数据库的插入、删除和修改操作时，只有当事务在提交到数据库时才算完成。在事务提交前，只有操作数据库的这个人才能有权看到所做的事情，别人只有在最后提交完成后才可以看到。
提交数据有三种类型：显式提交、隐式提交及自动提交。下面分别说明这三种类型。
(1) 显式提交
用COMMIT命令直接完成的提交为显式提交。其格式为：SQL>COMMIT；
(2) 隐式提交
用SQL命令间接完成的提交为隐式提交。这些命令是：
ALTER，AUDIT，COMMENT，CONNECT，CREATE，DISCONNECT，DROP，
EXIT，GRANT，NOAUDIT，QUIT，REVOKE，RENAME。
(3) 自动提交
若把AUTOCOMMIT设置为ON，则在插入、修改、删除语句执行后，
系统将自动进行提交，这就是自动提交。



16.like %和-的区别
通配符的分类
%百分号通配符:表示任何字符出现任意次数(可以是0次).
_下划线通配符:表示只能匹配单个字符,不能多也不能少,就是一个字符.
like操作符: LIKE作用是指示mysql后面的搜索模式是利用通配符而不是直接相等匹配进行比较.
注意: 如果在使用like操作符时,后面的没有使用通用匹配符效果是和=一致的,SELECT * FROM products WHERE products.prod_name like '1000';只能匹配的结果为1000,而不能匹配像JetPack 1000这样的结果.
%通配符使用: 匹配以"yves"开头的记录:(包括记录"yves") SELECT FROM products WHERE products.prod_name like 'yves%';
匹配包含"yves"的记录(包括记录"yves") SELECT FROM products WHERE products.prod_name like '%yves%';
匹配以"yves"结尾的记录(包括记录"yves",不包括记录"yves ",也就是yves后面有空格的记录,这里需要注意) SELECT * FROM products WHERE products.prod_name like '%yves';
通配符使用: SELECT FROM products WHERE products.prod_name like '_yves'; 匹配结果为: 像"yyves"这样记录. SELECT FROM products WHERE products.prodname like 'yves'; 匹配结果为: 像"yvesHe"这样的记录.(一个下划线只能匹配一个字符,不能多也不能少)
注意事项:
注意大小写,在使用模糊匹配时,也就是匹配文本时,mysql是可能区分大小的,也可能是不区分大小写的,这个结果是取决于用户对MySQL的配置方式.如果是区分大小写,那么像YvesHe这样记录是不能被"yves__"这样的匹配条件匹配的.
注意尾部空格,"%yves"是不能匹配"heyves "这样的记录的.
注意NULL,%通配符可以匹配任意字符,但是不能匹配NULL,也就是说SELECT * FROM products WHERE products.prod_name like '%;是匹配不到products.prod_name为NULL的的记录.
技巧与建议:
正如所见， MySQL的通配符很有用。但这种功能是有代价的：通配符搜索的处理一般要比前面讨论的其他搜索所花时间更长。这里给出一些使用通配符要记住的技巧。
不要过度使用通配符。如果其他操作符能达到相同的目的，应该 使用其他操作符。
在确实需要使用通配符时，除非绝对有必要，否则不要把它们用 在搜索模式的开始处。把通配符置于搜索模式的开始处，搜索起 来是最慢的。
仔细注意通配符的位置。如果放错地方，可能不会返回想要的数.


17.count(*)、count(1)、count(column)的区别
count(*)对行的数目进行计算,包含NULL
count(column)对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值。
count()还有一种使用方式,count(1)这个用法和count(*)的结果是一样的。
性能问题:
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择;
2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询;
3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现。
如果表没有主键,那么count(1)比count(*)快。
如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快。
如果表只有一个字段,count(*)最快。
count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表。明显前者更快一些。

18.最左前缀原则
多列索引：

ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);

为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B－Tree格式保存，所以我们不用扫描任何记录，即可得到最终结果。
注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
最左前缀原则：顾名思义，就是最左优先，上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引，(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。

二、索引
1.什么是索引？
何为索引：
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

2.索引的作用？它的优点缺点是什么？
索引作用：
协助快速查询、更新数据库表中数据。
为表设置索引要付出代价的：
一是增加了数据库的存储空间
二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

3.索引的优缺点？
创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：
1.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。
2.可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
3.可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4.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。
5.通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
增加索引也有许多不利的方面(缺点)：
1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
3.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，这样就降低了数据的维护速度。

4.哪些列适合建立索引、哪些不适合建索引？
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引：
（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
对于有些列不应该创建索引：
（1）对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
（2）对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。
这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
（3）对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。
这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
(4)当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

5.什么样的字段适合建索引
唯一、不为空、经常被查询的字段

6.MySQL B+Tree索引和Hash索引的区别?
Hash索引和B+树索引的特点：
Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位;
B+树索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问;
为什么不都用Hash索引而使用B+树索引？
Hash索引仅仅能满足"=","IN"和""查询，不能使用范围查询,因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；
Hash索引无法被用来避免数据的排序操作，因为Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样；
Hash索引不能利用部分索引键查询，对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用；
Hash索引在任何时候都不能避免表扫描，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据；
Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+树索引高。
补充：
1.MySQL中，只有HEAP/MEMORY引擎才显示支持Hash索引。
2.常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引），通过观察搜索模式，MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引，如果一个表几乎大部分都在缓冲池中，那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。
B+树索引和哈希索引的明显区别是：
3.如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值；当然了，这个前提是，键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，直到找到相应的数据；
4.如果是范围查询检索，这时候哈希索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索；
同理，哈希索引没办法利用索引完成排序，以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询（这种部分模糊查询，其实本质上也是范围查询）；
5.哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则；
6.B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。
7.在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。

7.B树和B+树的区别
B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息。
B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接，所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。(而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)

8.为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？
1.B+的磁盘读写代价更低
B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。
2.B+tree的查询效率更加稳定
由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

9.聚集索引和非聚集索引区别?
聚合索引(clustered index):
聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致，所以查询效率快，只要找到第一个索引值记录，其余就连续性的记录在物理也一样连续存放。聚集索引对应的缺点就是修改慢，因为为了保证表中记录的物理和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。
聚集索引类似于新华字典中用拼音去查找汉字，拼音检索表于书记顺序都是按照a~z排列的，就像相同的逻辑顺序于物理顺序一样，当你需要查找a,ai两个读音的字，或是想一次寻找多个傻(sha)的同音字时，也许向后翻几页，或紧接着下一行就得到结果了。
非聚合索引(nonclustered index):
非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但是记录的物理和索引不一定一致，两种索引都采用B+树结构，非聚集索引的叶子层并不和实际数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针方式。非聚集索引层次多，不会造成数据重排。
非聚集索引类似在新华字典上通过偏旁部首来查询汉字，检索表也许是按照横、竖、撇来排列的，但是由于正文中是a~z的拼音顺序，所以就类似于逻辑地址于物理地址的不对应。同时适用的情况就在于分组，大数目的不同值，频繁更新的列中，这些情况即不适合聚集索引。
根本区别：
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致。

三、事务
1.什么是事务？
事务是对数据库中一系列操作进行统一的回滚或者提交的操作，主要用来保证数据的完整性和一致性。

2.事务四大特性（ACID）原子性、一致性、隔离性、持久性?
原子性（Atomicity）:
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
一致性（Consistency）:
事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。
隔离性（Isolation）:
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。
持久性（Durability）:
持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

3.事务的并发?事务隔离级别，每个级别会引发什么问题，MySQL默认是哪个级别?
从理论上来说, 事务应该彼此完全隔离, 以避免并发事务所导致的问题，然而, 那样会对性能产生极大的影响, 因为事务必须按顺序运行， 在实际开发中, 为了提升性能, 事务会以较低的隔离级别运行， 事务的隔离级别可以通过隔离事务属性指定。
事务的并发问题
1、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
2、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，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
3、幻读：幻读解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。
例如：事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作 这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有跟没有修改一样，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。
事务的隔离级别
读未提交：另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据脏读
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，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
可重复读：在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是，会有幻读现象
串行化：最高的隔离级别，在这个隔离级别下，不会产生任何异常。并发的事务，就像事务是在一个个按照顺序执行一样
特别注意：
MySQL默认的事务隔离级别为repeatable-read
MySQL 支持 4 种事务隔离级别.
事务的隔离级别要得到底层数据库引擎的支持, 而不是应用程序或者框架的支持.
Oracle 支持的 2 种事务隔离级别：READ_COMMITED , SERIALIZABLE
SQL规范所规定的标准，不同的数据库具体的实现可能会有些差异
MySQL中默认事务隔离级别是“可重复读”时并不会锁住读取到的行
事务隔离级别：未提交读时，写数据只会锁住相应的行。
事务隔离级别为：可重复读时，写数据会锁住整张表。
事务隔离级别为：串行化时，读写数据都会锁住整张表。
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大，鱼和熊掌不可兼得啊。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed，它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。

4.事务传播行为
1.PROPAGATION_REQUIRED：如果当前没有事务，就创建一个新事务，如果当前存在事务，就加入该事务，该设置是最常用的设置。
2.PROPAGATION_SUPPORTS：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果当前不存在事务，就以非事务执行。
3.PROPAGATION_MANDATORY：支持当前事务，如果当前存在事务，就加入该事务，如果当前不存在事务，就抛出异常。
4.PROPAGATION_REQUIRES_NEW：创建新事务，无论当前存不存在事务，都创建新事务。
5.PROPAGATION_NOT_SUPPORTED：以非事务方式执行操作，如果当前存在事务，就把当前事务挂起。
6.PROPAGATION_NEVER：以非事务方式执行，如果当前存在事务，则抛出异常。
7.PROPAGATION_NESTED：如果当前存在事务，则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务，则执行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

5.嵌套事务
什么是嵌套事务？
嵌套是子事务套在父事务中执行，子事务是父事务的一部分，在进入子事务之前，父事务建立一个回滚点，叫save point，然后执行子事务，这个子事务的执行也算是父事务的一部分，然后子事务执行结束，父事务继续执行。重点就在于那个save point。看几个问题就明了了：
如果子事务回滚，会发生什么？
父事务会回滚到进入子事务前建立的save point，然后尝试其他的事务或者其他的业务逻辑，父事务之前的操作不会受到影响，更不会自动回滚。
如果父事务回滚，会发生什么？
父事务回滚，子事务也会跟着回滚！为什么呢，因为父事务结束之前，子事务是不会提交的，我们说子事务是父事务的一部分，正是这个道理。那么：
事务的提交，是什么情况？
是父事务先提交，然后子事务提交，还是子事务先提交，父事务再提交？答案是第二种情况，还是那句话，子事务是父事务的一部分，由父事务统一提交。
参考文章：
https://blog.csdn.net/liangxw1/article/details/51197560

四、存储引擎
1.MySQL常见的三种存储引擎（InnoDB、MyISAM、MEMORY）的区别?
两种存储引擎的大致区别表现在：
1.InnoDB支持事务，MyISAM不支持， 这一点是非常之重要。事务是一种高级的处理方式，如在一些列增删改中只要哪个出错还可以回滚还原，而MyISAM就不可以了。
2.MyISAM适合查询以及插入为主的应用。
3.InnoDB适合频繁修改以及涉及到安全性较高的应用。
4.InnoDB支持外键，MyISAM不支持。
5.从MySQL5.5.5以后，InnoDB是默认引擎。
6.InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引。
7.InnoDB中不保存表的行数，如select count() from table时，InnoDB需要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count()语句包含where条件时MyISAM也需要扫描整个表。
8.对于自增长的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中可以和其他字段一起建立联合索引。
9.DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的 删除，效率非常慢。MyISAM则会重建表。
10.InnoDB支持行锁（某些情况下还是锁整表，如 update table set a=1 where user like '%lee%'。

2.MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB如何选择
MySQL有多种存储引擎，每种存储引擎有各自的优缺点，可以择优选择使用：MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE。
虽然MySQL里的存储引擎不只是MyISAM与InnoDB这两个，但常用的就是两个。
关于MySQL数据库提供的两种存储引擎，MyISAM与InnoDB选择使用：

1. INNODB会支持一些关系数据库的高级功能，如事务功能和行级锁，MyISAM不支持。
2. MyISAM的性能更优，占用的存储空间少，所以，选择何种存储引擎，视具体应用而定。

如果你的应用程序一定要使用事务，毫无疑问你要选择INNODB引擎。但要注意，INNODB的行级锁是有条件的。在where条件没有使用主键时，照样会锁全表。比如DELETE FROM mytable这样的删除语句。

如果你的应用程序对查询性能要求较高，就要使用MyISAM了。MyISAM索引和数据是分开的，而且其索引是压缩的，可以更好地利用内存。所以它的查询性能明显优于INNODB。压缩后的索引也能节约一些磁盘空间。MyISAM拥有全文索引的功能，这可以极大地优化LIKE查询的效率。
有人说MyISAM只能用于小型应用，其实这只是一种偏见。如果数据量比较大，这是需要通过升级架构来解决，比如分表分库，而不是单纯地依赖存储引擎。
现在一般都是选用innodb了，主要是MyISAM的全表锁，读写串行问题，并发效率锁表，效率低，MyISAM对于读写密集型应用一般是不会去选用的。
MEMORY存储引擎
MEMORY是MySQL中一类特殊的存储引擎。它使用存储在内存中的内容来创建表，而且数据全部放在内存中。这些特性与前面的两个很不同。
每个基于MEMORY存储引擎的表实际对应一个磁盘文件。该文件的文件名与表名相同，类型为frm类型。该文件中只存储表的结构。而其数据文件，都是存储在内存中，这样有利于数据的快速处理，提高整个表的效率。
值得注意的是，服务器需要有足够的内存来维持MEMORY存储引擎的表的使用。如果不需要了，可以释放内存，甚至删除不需要的表。
MEMORY默认使用哈希索引。速度比使用B型树索引快。当然如果你想用B型树索引，可以在创建索引时指定。
注意，MEMORY用到的很少，因为它是把数据存到内存中，如果内存出现异常就会影响数据。如果重启或者关机，所有数据都会消失。因此，基于MEMORY的表的生命周期很短，一般是一次性的。

3.MySQL的MyISAM与InnoDB两种存储引擎在，事务、锁级别，各自的适用场景?
事务处理上方面
MyISAM：强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。
InnoDB：提供事务支持事务，外部键等高级数据库功能。具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
锁级别
MyISAM：只支持表级锁，用户在操作MyISAM表时，select，update，delete，insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据。
InnoDB：支持事务和行级锁，是innodb的最大特色。行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。
关于存储引擎MyISAM和InnoDB的其他参考资料如下：
http://blog.csdn.net/lc0817/article/details/52757194
https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5685355.html

五、优化
1.查询语句不同元素（where、jion、limit、group by、having等等）执行先后顺序?
1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为 select--from--where--group by--having--order by
其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序 与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行

• from:需要从哪个数据表检索数据
• where:过滤表中数据的条件
• group by:如何将上面过滤出的数据分组
• having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
• select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
• order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据

2.from后面的表关联，是自右向左解析 而where条件的解析顺序是自下而上的。
也就是说，在写SQL语句的时候，尽量把数据量小的表放在最右边来进行关联（用小表去匹配大表），而把能筛选出小量数据的条件放在where语句的最左边 （用小表去匹配大表）
其他参考资源：
http://www.cnblogs.com/huminxxl/p/3149097.html

2.使用explain优化sql和索引?
对于复杂、效率低的sql语句，我们通常是使用explain sql 来分析sql语句，这个语句可以打印出，语句的执行。这样方便我们分析，进行优化

• table：显示这一行的数据是关于哪张表的
• type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL
• all：full table scan ;MySQL将遍历全表以找到匹配的行；
• index: index scan; index 和 all的区别在于index类型只遍历索引；
• range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值的行，常见与between ，等查询；
• ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行查找；
• eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常用于主键或者唯一索引扫描；
• const，system：当MySQL对某查询某部分进行优化，并转为一个常量时，使用这些访问类型。如果将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转化为一个常量。
• possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引。如果为空，没有可能的索引。可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句
• key：实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。很少的情况下，MySQL会选择优化不足的索引。这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX（indexname）来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX（indexname）来强制MySQL忽略索引
• key_len：使用的索引的长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好
• ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数
• rows：MySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数
• Extra：关于MySQL如何解析查询的额外信息。

3.MySQL慢查询怎么解决?
slow_query_log 慢查询开启状态。
slow_query_log_file 慢查询日志存放的位置（这个目录需要MySQL的运行帐号的可写权限，一般设置为MySQL的数据存放目录）。
long_query_time 查询超过多少秒才记录。

六、数据库锁
1.mysql都有什么锁，死锁判定原理和具体场景，死锁怎么解决?
MySQL有三种锁的级别：页级、表级、行级。

• 表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高,并发度最低。
• 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
• 页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

什么情况下会造成死锁?
什么是死锁？

死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等竺的进程称为死锁进程。
表级锁不会产生死锁.所以解决死锁主要还是针对于最常用的InnoDB。
死锁的关键在于：两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。
那么对应的解决死锁问题的关键就是：让不同的session加锁有次序。
死锁的解决办法?
1.查出的线程杀死 kill

SELECT trx_MySQL_thread_id FROM information_schema.INNODB_TRX;
2.设置锁的超时时间

Innodb 行锁的等待时间，单位秒。可在会话级别设置，RDS 实例该参数的默认值为 50（秒）。
生产环境不推荐使用过大的 innodb_lock_wait_timeout参数值
该参数支持在会话级别修改，方便应用在会话级别单独设置某些特殊操作的行锁等待超时时间，如下：
set innodb_lock_wait_timeout=1000; —设置当前会话 Innodb 行锁等待超时时间，单位秒。
3.指定获取锁的顺序
2.有哪些锁（乐观锁悲观锁），select 时怎么加排它锁?
悲观锁（Pessimistic Lock）:
悲观锁特点:先获取锁，再进行业务操作。
即“悲观”的认为获取锁是非常有可能失败的，因此要先确保获取锁成功再进行业务操作。通常所说的“一锁二查三更新”即指的是使用悲观锁。通常来讲在数据库上的悲观锁需要数据库本身提供支持，即通过常用的select … for update操作来实现悲观锁。
当数据库执行select for update时会获取被select中的数据行的行锁，因此其他并发执行的select for update如果试图选中同一行则会发生排斥（需要等待行锁被释放），因此达到锁的效果。select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
补充：
不同的数据库对select for update的实现和支持都是有所区别的，
oracle支持select for update no wait，表示如果拿不到锁立刻报错，而不是等待，MySQL就没有no wait这个选项。
MySQL还有个问题是select for update语句执行中所有扫描过的行都会被锁上，这一点很容易造成问题。因此如果在MySQL中用悲观锁务必要确定走了索引，而不是全表扫描。
乐观锁（Optimistic Lock）:
1.乐观锁，也叫乐观并发控制，它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，那么当前正在提交的事务会进行回滚。
2.乐观锁的特点先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的，因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。
乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的，不需要数据库提供特殊的支持。
3.一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号，或者时间戳，
实现方式举例如下：
乐观锁（给表加一个版本号字段） 这个并不是乐观锁的定义，给表加版本号，是数据库实现乐观锁的一种方式。

SELECT data AS old_data, version AS old_version FROM …;
//根据获取的数据进行业务操作，得到new_data和new_version
UPDATE SET data = new_data, version = new_version WHERE version = old_version
if (updated row > 0) {

// 乐观锁获取成功，操作完成

} else {

// 乐观锁获取失败，回滚并重试

}

注意：
乐观锁在不发生取锁失败的情况下开销比悲观锁小，但是一旦发生失败回滚开销则比较大，因此适合用在取锁失败概率比较小的场景，可以提升系统并发性能
乐观锁还适用于一些比较特殊的场景，例如在业务操作过程中无法和数据库保持连接等悲观锁无法适用的地方。
总结：
悲观锁和乐观锁是数据库用来保证数据并发安全防止更新丢失的两种方法，例子在select … for update前加个事务就可以防止更新丢失。悲观锁和乐观锁大部分场景下差异不大，一些独特场景下有一些差别，一般我们可以从如下几个方面来判断。
响应速度：如果需要非常高的响应速度，建议采用乐观锁方案，成功就执行，不成功就失败，不需要等待其他并发去释放锁。'
冲突频率：如果冲突频率非常高，建议采用悲观锁，保证成功率，如果冲突频率大，乐观锁会需要多次重试才能成功，代价比较大。
重试代价：如果重试代价大，建议采用悲观锁。

七、其他
1.数据库的主从复制
主从复制的几种方式:
同步复制:
所谓的同步复制，意思是master的变化，必须等待slave-1,slave-2,…,slave-n完成后才能返回。这样，显然不可取，也不是MySQL复制的默认设置。比如，在WEB前端页面上，用户增加了条记录，需要等待很长时间。
异步复制:
如同AJAX请求一样。master只需要完成自己的数据库操作即可。至于slaves是否收到二进制日志，是否完成操作，不用关心,MySQL的默认设置。
半同步复制:
master只保证slaves中的一个操作成功，就返回，其他slave不管。这个功能，是由google为MySQL引入的。

2.数据库主从复制分析的 7 个问题?
问题1：master的写操作，slaves被动的进行一样的操作，保持数据一致性，那么slave是否可以主动的进行写操作？
假设slave可以主动的进行写操作，slave又无法通知master，这样就导致了master和slave数据不一致了。因此slave不应该进行写操作，至少是slave上涉及到复制的数据库不可以写。实际上，这里已经揭示了读写分离的概念。
问题2：主从复制中，可以有N个slave,可是这些slave又不能进行写操作，要他们干嘛？
实现数据备份：
类似于高可用的功能，一旦master挂了，可以让slave顶上去，同时slave提升为master。
异地容灾:
比如master在北京，地震挂了，那么在上海的slave还可以继续。
主要用于实现scale out,分担负载,可以将读的任务分散到slaves上。
【很可能的情况是，一个系统的读操作远远多于写操作，因此写操作发向master，读操作发向slaves进行操作】
问题3：主从复制中有master,slave1,slave2,…等等这么多MySQL数据库，那比如一个JAVA WEB应用到底应该连接哪个数据库?
我们在应用程序中可以这样，insert/delete/update这些更新数据库的操作，用connection(for master)进行操作，
select用connection(for slaves)进行操作。那我们的应用程序还要完成怎么从slaves选择一个来执行select，例如使用简单的轮循算法。
这样的话，相当于应用程序完成了SQL语句的路由，而且与MySQL的主从复制架构非常关联，一旦master挂了，某些slave挂了，那么应用程序就要修改了。能不能让应用程序与MySQL的主从复制架构没有什么太多关系呢？
找一个组件，application program只需要与它打交道，用它来完成MySQL的代理，实现SQL语句的路由。
MySQL proxy并不负责，怎么从众多的slaves挑一个？可以交给另一个组件(比如haproxy)来完成。
这就是所谓的MySQL READ WRITE SPLITE，MySQL的读写分离。
问题4：如果MySQL proxy , direct , master他们中的某些挂了怎么办？
总统一般都会弄个副总统，以防不测。同样的，可以给这些关键的节点来个备份。
问题5：当master的二进制日志每产生一个事件，都需要发往slave，如果我们有N个slave,那是发N次，还是只发一次？如果只发一次，发给了slave-1，那slave-2,slave-3,…它们怎么办？
显 然，应该发N次。实际上，在MySQL master内部，维护N个线程，每一个线程负责将二进制日志文件发往对应的slave。master既要负责写操作，还的维护N个线程，负担会很重。
可以这样，slave-1是master的从，slave-1又是slave-2,slave-3,…的主，同时slave-1不再负责select。slave-1将master的复制线程的负担，转移到自己的身上。这就是所谓的多级复制的概念。
问题6：当一个select发往MySQL proxy，可能这次由slave-2响应，下次由slave-3响应，这样的话，就无法利用查询缓存了。
应该找一个共享式的缓存，比如memcache来解决。将slave-2,slave-3,…这些查询的结果都缓存至mamcache中。
问题7：随着应用的日益增长，读操作很多，我们可以扩展slave，但是如果master满足不了写操作了，怎么办呢？
scale on ?更好的服务器？没有最好的，只有更好的，太贵了。。。
scale out ? 主从复制架构已经满足不了。
可以分库【垂直拆分】，分表【水平拆分】。

3.mysql 高并发环境解决方案?
MySQL 高并发环境解决方案：分库 分表 分布式 增加二级缓存。。。。。
需求分析：互联网单位 每天大量数据读取，写入，并发性高。
现有解决方式：水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。
读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力。

4.数据库崩溃时事务的恢复机制（REDO日志和UNDO日志）?
来源：
https://www.cnblogs.com/Bozh/archive/2013/03/18/2966494.html
Undo Log:
Undo Log是为了实现事务的原子性，在MySQL数据库InnoDB存储引擎中，还用了Undo Log来实现多版本并发控制(简称：MVCC)。
事务的原子性(Atomicity)事务中的所有操作，要么全部完成，要么不做任何操作，不能只做部分操作。如果在执行的过程中发生了错误，要回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过。
原理Undo Log的原理很简单，为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLog）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。
之所以能同时保证原子性和持久化，是因为以下特点：
更新数据前记录Undo log。
为了保证持久性，必须将数据在事务提交前写到磁盘。只要事务成功提交，数据必然已经持久化。
Undo log必须先于数据持久化到磁盘。如果在G,H之间系统崩溃，undo log是完整的， 可以用来回滚事务。
如果在A-F之间系统崩溃,因为数据没有持久化到磁盘。所以磁盘上的数据还是保持在事务开始前的状态。
缺陷：
每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘，这样会导致大量的磁盘IO，因此性能很低。
如果能够将数据缓存一段时间，就能减少IO提高性能。但是这样就会丧失事务的持久性。因此引入了另外一种机制来实现持久化，即Redo Log。
Redo Log:
原理和Undo Log相反，Redo Log记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将Redo Log持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是Redo Log已经持久化。系统可以根据Redo Log的内容，将所有数据恢复到最新的状态。

 

查询类：

select* from SignPointActivity 

select* from SignPointActivity where Title='一个签到'

select* from SignRecords  where Memberlogin='13800138000'  and ActivityID=329

select * from MemberSignatureCard where Memberlogin='13800138000' and OpenID='os9ZrtwmqazVNkTuIg2wvQCmsr3c' and ActivityID='319' order by AddTime
update MemberSignatureCard set IsUse=0 where ID in('28','29','30','31','32','33','34','35')

select SalesRecords.orderID,Orders.openid from SalesRecords as SalesRecords left join Orders as Orders on SalesRecords.orderID=Orders.orderID where
SalesRecords.productname='特殊测试虚拟' and SalesRecords.PublishedTime>'2018-01-18 14:46:00' and SalesRecords.PublishedTime<'2018-01-18 15:46:00'

SELECT ((Commentcount*0.4+Viewcount*0.3+Likecount*0.3)/ power((DATEDIFF(d, Createtime, GETDATE())+2.000000),1.8)) as hot ,Title,Commentcount,Viewcount,Likecount FROM [dbo].[Article]  where Status in ('1','2') and MemberLogin='1008601' ORDER BY hot DESC;

 

添加类：

insert into SignRecords (Openid,NickName,YYYYMMDD,hbSend,Memberlogin,ActivityID,TotalNumber)
values ('os9ZrtwmqazVNkTuIg2wvQCmsr3c','Jerry','2017-04-30',0,13800138000,302,1);

 

DECLARE @i int
DECLARE @opid nvarchar(200)
Set @i = 1
SET @opid='123123123'

WHILE @i < 5000
BEGIN
Set @i =@i +1
set @opid = @opid+@i
insert into Fact_Statistic_SignatureCard(RQ,Memberlogin,ActivityID,Openid,Num,UseNum,IsDelete,InvitationNum,AddTime) values('2017-04-27','13800138000',237,@opid,2,3,0,0,'2017-04-27 19:00:44.407')
END

 

删除类：

delete from SignPointActivity where ID = '412' 

delete from SignRecords where ID in(22029,
22055,
22056,
22057,
22059,
22062)

 

更新类：

update SignPointActivity set EndTime='2017-11-30 11:43:00' where ID=407

 

1、关系型和非关系型数据库的区别？
关系型数据库的优点

容易理解，因为它采用了关系模型来组织数据。

可以保持数据的一致性。

数据更新的开销比较小。

支持复杂查询（带 where 子句的查询）

非关系型数据库（NOSQL）的优点

无需经过 SQL 层的解析，读写效率高。

基于键值对，读写性能很高，易于扩展

可以支持多种类型数据的存储，如图片，文档等等。

扩展（可分为内存性数据库以及文档型数据库，比如 Redis，MongoDB，HBase 等，适合场景：数据量大高可用的日志系统/地理位置存储系统）。

2、详细说一下一条 MySQL 语句执行的步骤
Server 层按顺序执行 SQL 的步骤为：

客户端请求 -> 连接器（验证用户身份，给予权限）

查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作）

分析器（对 SQL 进行词法分析和语法分析操作）

优化器（主要对执行的 SQL 优化选择最优的执行方案方法）

执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口）-> 去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）

索引相关
3、MySQL 使用索引的原因？
根本原因

索引的出现，就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。

对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。

扩展

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。

帮助引擎层避免排序和临时表

将随机 IO 变为顺序 IO，加速表和表之间的连接。

4、索引的三种常见底层数据结构以及优缺点
三种常见的索引底层数据结构：分别是哈希表、有序数组和搜索树。

哈希表这种适用于等值查询的场景，比如 memcached 以及其它一些 NoSQL 引擎，不适合范围查询。

有序数组索引只适用于静态存储引擎，等值和范围查询性能好，但更新数据成本高。

N 叉树由于读写上的性能优点以及适配磁盘访问模式以及广泛应用在数据库引擎中。

扩展（以 InnoDB 的一个整数字段索引为例，这个 N 差不多是 1200。棵树高是 4 的时候，就可以存 1200 的 3 次方个值，这已经 17 亿了。考虑到树根的数据块总是在内存中的，一个 10 亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问 3 次磁盘。其实，树的第二层也有很大概率在内存中，那么访问磁盘的平均次数就更少了。）

5、索引的常见类型以及它是如何发挥作用的？
根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。

主键索引的叶子节点存的整行数据，在InnoDB里也被称为聚簇索引。

非主键索引叶子节点存的主键的值，在InnoDB里也被称为二级索引。

6、MyISAM 和 InnoDB 实现 B 树索引方式的区别是什么？
InnoDB 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据本身，其数据文件本身就是索引文件。

MyISAM 存储引擎：B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址，叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址，索引文件和数据文件是分离的。

7、InnoDB 为什么设计 B+ 树索引？
两个考虑因素：

InnoDB 需要执行的场景和功能需要在特定查询上拥有较强的性能。

CPU 将磁盘上的数据加载到内存中需要花费大量时间。

为什么选择 B+ 树：

哈希索引虽然能提供O（1）复杂度查询，但对范围查询和排序却无法很好的支持，最终会导致全表扫描。

B 树能够在非叶子节点存储数据，但会导致在查询连续数据可能带来更多的随机 IO。

而 B+ 树的所有叶节点可以通过指针来相互连接，减少顺序遍历带来的随机 IO。

普通索引还是唯一索引？

由于唯一索引用不上 change buffer 的优化机制，因此如果业务可以接受，从性能角度出发建议你优先考虑非唯一索引。

8、什么是覆盖索引和索引下推？
覆盖索引：

在某个查询里面，索引 k 已经“覆盖了”我们的查询需求，称为覆盖索引。

覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。

索引下推：

MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。

9、哪些操作会导致索引失效？
对索引使用左或者左右模糊匹配，也就是 like %xx 或者 like %xx% 这两种方式都会造成索引失效。原因在于查询的结果可能是多个，不知道从哪个索引值开始比较，于是就只能通过全表扫描的方式来查询。

对索引进行函数/对索引进行表达式计算，因为索引保持的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算的值，自然就没办法走索引。

对索引进行隐式转换相当于使用了新函数。

WHERE 子句中的 OR语句，只要有条件列不是索引列，就会进行全表扫描。

10、字符串加索引
直接创建完整索引，这样可能会比较占用空间。

创建前缀索引，节省空间，但会增加查询扫描次数，并且不能使用覆盖索引。

倒序存储，再创建前缀索引，用于绕过字符串本身前缀的区分度不够的问题。

创建 hash 字段索引，查询性能稳定，有额外的存储和计算消耗，跟第三种方式一样，都不支持范围扫描。

日志相关
11、MySQL 的 change buffer 是什么？
- 反过来，假设一个业务的更新模式是写入之后马上会做查询，那么即使满足了条件，将更新先记录在 change buffer，但之后由于马上要访问这个数据页，会立即触发 merge 过程。这样随机访问 IO 的次数不会减少，反而增加了 change buffer 的维护代价。

当需要更新一个数据页时，如果数据页在内存中就直接更新；而如果这个数据页还没有在内存中的话，在不影响数据一致性的前提下，InnoDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer 中。

这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了，在下次查询需要访问这个数据页的时候，将数据页读入内存，然后执行 change buffer 中与这个页有关的操作。通过这种方式就能保证这个数据逻辑的正确性。

注意唯一索引的更新就不能使用 change buffer，实际上也只有普通索引可以使用。

适用场景：

- 对于写多读少的业务来说，页面在写完以后马上被访问到的概率比较小，此时 change buffer 的使用效果最好。这种业务模型常见的就是账单类、日志类的系统。

12、MySQL 是如何判断一行扫描数的？
MySQL 在真正开始执行语句之前，并不能精确地知道满足这个条件的记录有多少条。

而只能根据统计信息来估算记录数。这个统计信息就是索引的“区分度。

13、MySQL 的 redo log 和 binlog 区别？

14、为什么需要 redo log？
redo log 主要用于 MySQL 异常重启后的一种数据恢复手段，确保了数据的一致性。

其实是为了配合 MySQL 的 WAL 机制。因为 MySQL 进行更新操作，为了能够快速响应，所以采用了异步写回磁盘的技术，写入内存后就返回。但是这样，会存在 crash后 内存数据丢失的隐患，而 redo log 具备 crash safe 的能力。

15、为什么 redo log 具有 crash-safe 的能力，是 binlog 无法替代的？
第一点：redo log 可确保 innoDB 判断哪些数据已经刷盘，哪些数据还没有

redo log 和 binlog 有一个很大的区别就是，一个是循环写，一个是追加写。也就是说 redo log 只会记录未刷盘的日志，已经刷入磁盘的数据都会从 redo log 这个有限大小的日志文件里删除。binlog 是追加日志，保存的是全量的日志。

当数据库 crash 后，想要恢复未刷盘但已经写入 redo log 和 binlog 的数据到内存时，binlog 是无法恢复的。虽然 binlog 拥有全量的日志，但没有一个标志让 innoDB 判断哪些数据已经刷盘，哪些数据还没有。

但 redo log 不一样，只要刷入磁盘的数据，都会从 redo log 中抹掉，因为是循环写！数据库重启后，直接把 redo log 中的数据都恢复至内存就可以了。

第二点：如果 redo log 写入失败，说明此次操作失败，事务也不可能提交

redo log 每次更新操作完成后，就一定会写入日志，如果写入失败，说明此次操作失败，事务也不可能提交。

redo log 内部结构是基于页的，记录了这个页的字段值变化，只要crash后读取redo log进行重放，就可以恢复数据。

这就是为什么 redo log 具有 crash-safe 的能力，而 binlog 不具备。

16、当数据库 crash 后，如何恢复未刷盘的数据到内存中？
根据 redo log 和 binlog 的两阶段提交，未持久化的数据分为几种情况：

change buffer 写入，redo log 虽然做了 fsync 但未 commit，binlog 未 fsync 到磁盘，这部分数据丢失。

change buffer 写入，redo log fsync 未 commit，binlog 已经 fsync 到磁盘，先从 binlog 恢复 redo log，再从 redo log 恢复 change buffer。

change buffer 写入，redo log 和 binlog 都已经 fsync，直接从 redo log 里恢复。

17、redo log 写入方式？
redo log包括两部分内容，分别是内存中的日志缓冲(redo log buffer)和磁盘上的日志文件(redo log file)。

MySQL 每执行一条 DML 语句，会先把记录写入 redo log buffer（用户空间） ，再保存到内核空间的缓冲区 OS-buffer 中，后续某个时间点再一次性将多个操作记录写到 redo log file（刷盘） 。这种先写日志，再写磁盘的技术，就是WAL。

 

可以发现，redo log buffer写入到redo log file，是经过OS buffer中转的。其实可以通过参数innodb_flush_log_at_trx_commit进行配置，参数值含义如下：

0：称为延迟写，事务提交时不会将redo log buffer中日志写入到OS buffer，而是每秒写入OS buffer并调用写入到redo log file中。

1：称为实时写，实时刷”，事务每次提交都会将redo log buffer中的日志写入OS buffer并保存到redo log file中。

2：称为实时写，延迟刷。每次事务提交写入到OS buffer，然后是每秒将日志写入到redo log file。

18、redo log 的执行流程?
我们来看下Redo log的执行流程，假设执行的 SQL 如下：

update T set a =1 where id =666

MySQL 客户端将请求语句 update T set a =1 where id =666，发往 MySQL Server 层。

MySQL Server 层接收到 SQL 请求后，对其进行分析、优化、执行等处理工作，将生成的 SQL 执行计划发到 InnoDB 存储引擎层执行。

InnoDB 存储引擎层将a修改为1的这个操作记录到内存中。

记录到内存以后会修改 redo log 的记录，会在添加一行记录，其内容是需要在哪个数据页上做什么修改。

此后，将事务的状态设置为 prepare ，说明已经准备好提交事务了。

等到 MySQL Server 层处理完事务以后，会将事务的状态设置为 commit，也就是提交该事务。

在收到事务提交的请求以后，redo log 会把刚才写入内存中的操作记录写入到磁盘中，从而完成整个日志的记录过程。

19、binlog 的概念是什么，起到什么作用， 可以保证 crash-safe 吗?
binlog 是归档日志，属于 MySQL Server 层的日志。可以实现主从复制和数据恢复两个作用。

当需要恢复数据时，可以取出某个时间范围内的 binlog 进行重放恢复。

但是 binlog 不可以做 crash safe，因为 crash 之前，binlog 可能没有写入完全 MySQL 就挂了。所以需要配合 redo log 才可以进行 crash safe。

20、什么是两阶段提交？
MySQL 将 redo log 的写入拆成了两个步骤：prepare 和 commit，中间再穿插写入binlog，这就是"两阶段提交"。

 

而两阶段提交就是让这两个状态保持逻辑上的一致。redolog 用于恢复主机故障时的未更新的物理数据，binlog 用于备份操作。两者本身就是两个独立的个体，要想保持一致，就必须使用分布式事务的解决方案来处理。

为什么需要两阶段提交呢?

如果不用两阶段提交的话，可能会出现这样情况

先写 redo log，crash 后 bin log 备份恢复时少了一次更新，与当前数据不一致。

先写 bin log，crash 后，由于 redo log 没写入，事务无效，所以后续 bin log 备份恢复时，数据不一致。

两阶段提交就是为了保证 redo log 和 binlog 数据的安全一致性。只有在这两个日志文件逻辑上高度一致了才能放心的使用。

在恢复数据时，redolog 状态为 commit 则说明 binlog 也成功，直接恢复数据；如果 redolog 是 prepare，则需要查询对应的 binlog事务是否成功，决定是回滚还是执行。

21、MySQL 怎么知道 binlog 是完整的?
一个事务的 binlog 是有完整格式的：

statement 格式的 binlog，最后会有 COMMIT；

row 格式的 binlog，最后会有一个 XID event。

22、什么是 WAL 技术，有什么优点？
WAL，中文全称是 Write-Ahead Logging，它的关键点就是日志先写内存，再写磁盘。MySQL 执行更新操作后，在真正把数据写入到磁盘前，先记录日志。

好处是不用每一次操作都实时把数据写盘，就算 crash 后也可以通过redo log 恢复，所以能够实现快速响应 SQL 语句。

23、binlog 日志的三种格式
binlog 日志有三种格式

Statement：基于SQL语句的复制((statement-based replication,SBR))

Row：基于行的复制。(row-based replication,RBR)

Mixed：混合模式复制。(mixed-based replication,MBR)

Statement格式

每一条会修改数据的 SQL 都会记录在 binlog 中

优点：不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。

缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在备库上正确运行，还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息，以保证所有语句能在备库得到和在主库端执行时候相同的结果。

Row格式

不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。

优点：binlog 中可以不记录执行的 SQL 语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。不会出现某些特定情况下的存储过程、或 function、或trigger的调用和触发无法被正确复制的问题。

缺点:可能会产生大量的日志内容。

Mixed格式

实际上就是 Statement 与 Row 的结合。一般的语句修改使用 statment 格式保存 binlog，如一些函数，statement 无法完成主从复制的操作，则采用 row 格式保存 binlog，MySQL 会根据执行的每一条具体的 SQL 语句来区分对待记录的日志形式。

24、redo log日志格式

redo log buffer (内存中)是由首尾相连的四个文件组成的，它们分别是：ib_logfile_1、ib_logfile_2、ib_logfile_3、ib_logfile_4。

write pos 是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第 3 号文件末尾后就回到 0 号文件开头。

checkpoint 是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。

write pos 和 checkpoint 之间的是“粉板”上还空着的部分，可以用来记录新的操作。

如果 write pos 追上 checkpoint，表示“粉板”满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把 checkpoint 推进一下。

有了 redo log，当数据库发生宕机重启后，可通过 redo log将未落盘的数据（check point之后的数据）恢复，保证已经提交的事务记录不会丢失，这种能力称为crash-safe。

25、原本可以执行得很快的 SQL 语句，执行速度却比预期的慢很多，原因是什么？如何解决？
原因：从大到小可分为四种情况

MySQL 数据库本身被堵住了，比如：系统或网络资源不够。

SQL 语句被堵住了，比如：表锁，行锁等，导致存储引擎不执行对应的 SQL 语句。

确实是索引使用不当，没有走索引。

表中数据的特点导致的，走了索引，但回表次数庞大。

解决：

考虑采用 force index 强行选择一个索引

考虑修改语句，引导 MySQL 使用我们期望的索引。比如把“order by b limit 1” 改成 “order by b,a limit 1” ，语义的逻辑是相同的。

第三种方法是，在有些场景下，可以新建一个更合适的索引，来提供给优化器做选择，或删掉误用的索引。

如果确定是索引根本没必要，可以考虑删除索引。

26、InnoDB 数据页结构
一个数据页大致划分七个部分

File Header：表示页的一些通用信息，占固定的38字节。

page Header：表示数据页专有信息，占固定的56字节。

inimum+Supermum：两个虚拟的伪记录，分别表示页中的最小记录和最大记录，占固定的26字节。

User Records：真正存储我们插入的数据，大小不固定。

Free Space：页中尚未使用的部分，大小不固定。

Page Directory：页中某些记录的相对位置，也就是各个槽对应的记录在页面中的地址偏移量。

File Trailer：用于检验页是否完整，占固定大小 8 字节。

数据相关
27、MySQL 是如何保证数据不丢失的？
只要redolog 和 binlog 保证持久化磁盘就能确保MySQL异常重启后回复数据

在恢复数据时，redolog 状态为 commit 则说明 binlog 也成功，直接恢复数据；如果 redolog 是 prepare，则需要查询对应的 binlog事务是否成功，决定是回滚还是执行。

28、误删数据怎么办？
DBA 的最核心的工作就是保证数据的完整性，先要做好预防，预防的话大概是通过这几个点：

权限控制与分配(数据库和服务器权限)

制作操作规范

定期给开发进行培训

搭建延迟备库

做好 SQL 审计，只要是对线上数据有更改操作的语句(DML和DDL)都需要进行审核

做好备份。备份的话又分为两个点 (1)如果数据量比较大，用物理备份 xtrabackup。定期对数据库进行全量备份，也可以做增量备份。(2)如果数据量较少，用 mysqldump 或者 mysqldumper。再利用 binlog 来恢复或者搭建主从的方式来恢复数据。定期备份binlog 文件也是很有必要的

如果发生了数据删除的操作，又可以从以下几个点来恢复:

DML 误操作语句造成数据不完整或者丢失。可以通过 flashback，美团的 myflash，也是一个不错的工具，本质都差不多

都是先解析 binlog event，然后在进行反转。把 delete 反转为insert，insert 反转为 delete，update前后 image 对调。

所以必须设置binlog_format=row 和 binlog_row_image=full，切记恢复数据的时候，应该先恢复到临时的实例，然后在恢复回主库上。

DDL语句误操作(truncate和drop)，由于DDL语句不管 binlog_format 是 row 还是 statement ，在 binlog 里都只记录语句，不记录 image 所以恢复起来相对要麻烦得多。

只能通过全量备份+应用 binlog 的方式来恢复数据。一旦数据量比较大，那么恢复时间就特别长

rm 删除：使用备份跨机房，或者最好是跨城市保存。

29、drop、truncate 和 delete 的区别
DELETE 语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。

TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

drop语句将表所占用的空间全释放掉。

在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。

如果想删除部分数据用 delete，注意带上 where 子句，回滚段要足够大；

如果想删除表，当然用 drop；如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用 truncate 即可；

如果和事务有关，或者想触发 trigger，还是用 delete；如果是整理表内部的碎片，可以用 truncate 跟上 reuse stroage，再重新导入/插入数据。

30、在 MySQL 中有两个 kill 命令
一个是 kill query + 线程 id，表示终止这个线程中正在执行的语句

一个是 kill connection + 线程 id，这里 connection 可缺省，表示断开这个线程的连接

kill 不掉的原因

kill命令被堵了，还没到位

kill命令到位了，但是没被立刻触发

kill命令被触发了，但执行完也需要时间

31、如何理解 MySQL 的边读边发
如果客户端接受慢，会导致 MySQL 服务端由于结果发不出去，这个事务的执行时间会很长。

服务端并不需要保存一个完整的结果集，取数据和发数据的流程都是通过一个 next_buffer 来操作的。

内存的数据页都是在 Buffer_Pool中操作的。

InnoDB 管理 Buffer_Pool 使用的是改进的 LRU 算法，使用链表实现，实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。

32、MySQL 的大表查询为什么不会爆内存？
由于 MySQL 是边读变发，因此对于数据量很大的查询结果来说，不会再 server 端保存完整的结果集，所以，如果客户端读结果不及时，会堵住 MySQL 的查询过程，但是不会把内存打爆。

InnoDB 引擎内部，由于有淘汰策略，InnoDB 管理 Buffer_Pool 使用的是改进的 LRU 算法，使用链表实现，实现上，按照 5:3 的比例把整个 LRU 链表分成了 young 区域和 old 区域。对冷数据的全扫描，影响也能做到可控制。

33、MySQL 临时表的用法和特性
只对当前session可见。

可以与普通表重名。

增删改查用的是临时表。

show tables 不显示普通表。

在实际应用中，临时表一般用于处理比较复杂的计算逻辑。

由于临时表是每个线程自己可见的，所以不需要考虑多个线程执行同一个处理时临时表的重名问题，在线程退出的时候，临时表会自动删除。

34、MySQL 存储引擎介绍（InnoDB、MyISAM、MEMORY）
InnoDB 是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表 (ACID)，支持行锁定和外键。MySQL5.5.5 之后，InnoDB 作为默认存储引擎

MyISAM 基于 ISAM 的存储引擎，并对其进行扩展。它是在 Web、数据存储和其他应用环境下最常用的存储引擎之一。MyISAM 拥有较高的插入、查询速度，但不支持事务。在 MySQL5.5.5 之前的版本中，MyISAM 是默认存储引擎

MEMORY 存储引擎将表中的数据存储到内存中，为查询和引用其他表数据提供快速访问。

35、都说 InnoDB 好，那还要不要使用 MEMORY 引擎？
内存表就是使用 memory 引擎创建的表

为什么我不建议你在生产环境上使用内存表。这里的原因主要包括两个方面：锁粒度问题；数据持久化问题。

由于重启会丢数据，如果一个备库重启，会导致主备同步线程停止；如果主库跟这个备库是双 M 架构，还可能导致主库的内存表数据被删掉。

36、如果数据库误操作, 如何执行数据恢复?
数据库在某个时候误操作，就可以找到距离误操作最近的时间节点的bin log，重放到临时数据库里，然后选择误删的数据节点，恢复到线上数据库。

主从备份相关
37、MySQL 是如何保证主备同步？
主备关系的建立：

一开始创建主备关系的时候，是由备库指定的，比如基于位点的主备关系，备库说“我要从binlog文件A的位置P”开始同步，主库就从这个指定的位置开始往后发。

而主备关系搭建之后，是主库决定要发给数据给备库的，所以主库有新的日志也会发给备库。

MySQL 主备切换流程：

客户端读写都是直接访问A，而节点B是备库，只要将A的更新都同步过来，到本地执行就可以保证数据是相同的。

当需要切换的时候就把节点换一下，A的节点B的备库

一个事务完整的同步过程：

备库B和主库A建立来了长链接，主库A内部专门线程用于维护了这个长链接。

在备库B上通过changemaster命令设置主库A的IP端口用户名密码以及从哪个位置开始请求binlog包括文件名和日志偏移量

在备库B上执行start-slave命令备库会启动两个线程：io_thread和sql_thread分别负责建立连接和读取中转日志进行解析执行

备库读取主库传过来的binlog文件备库收到文件写到本地成为中转日志

后来由于多线程复制方案的引入，sql_thread演化成了多个线程。

38、什么是主备延迟
主库和备库在执行同一个事务的时候出现时间差的问题，主要原因有：

有些部署条件下，备库所在机器的性能要比主库性能差。

备库的压力较大。

大事务，一个主库上语句执行10分钟，那么这个事务可能会导致从库延迟10分钟。

39、为什么要有多线程复制策略？
因为单线程复制的能力全面低于多线程复制，对于更新压力较大的主库，备库可能是一直追不上主库的，带来的现象就是备库上seconds_behind_master值越来越大。

在实际应用中，建议使用可靠性优先策略，减少主备延迟，提升系统可用性，尽量减少大事务操作，把大事务拆分小事务。

40、MySQL 的并行策略有哪些？
按表分发策略：如果两个事务更新不同的表，它们就可以并行。因为数据是存储在表里的，所以按表分发，可以保证两个 worker 不会更新同一行。缺点：如果碰到热点表，比如所有的更新事务都会涉及到某一个表的时候，所有事务都会被分配到同一个 worker 中，就变成单线程复制了。

按行分发策略：如果两个事务没有更新相同的行，它们在备库上可以并行。如果两个事务没有更新相同的行，它们在备库上可以并行执行。显然，这个模式要求 binlog 格式必须是 row。缺点：相比于按表并行分发策略，按行并行策略在决定线程分发的时候，需要消耗更多的计算资源。

41、MySQL的一主一备和一主多从有什么区别？
在一主一备的双 M 架构里，主备切换只需要把客户端流量切到备库；而在一主多从架构里，主备切换除了要把客户端流量切到备库外，还需要把从库接到新主库上。

42、主库出问题如何解决?
基于位点的主备切换：存在找同步位点这个问题

MySQL 5.6 版本引入了 GTID，彻底解决了这个困难。那么，GTID 到底是什么意思，又是如何解决找同步位点这个问题呢？

GTID：全局事务 ID，是一个事务在提交的时候生成的，是这个事务的唯一标识；它由两部分组成，格式是：GTID=server_uuid:gno

每个 MySQL 实例都维护了一个 GTID 集合，用来对应“这个实例执行过的所有事务”。

在基于 GTID 的主备关系里，系统认为只要建立主备关系，就必须保证主库发给备库的日志是完整的。因此，如果实例 B 需要的日志已经不存在，A’就拒绝把日志发给 B。

43、MySQL 读写分离涉及到过期读问题的几种解决方案?
强制走主库方案

sleep 方案

判断主备无延迟方案

配合 semi-sync 方案

等主库位点方案

GTID 方案。

实际生产中，先客户端对请求做分类，区分哪些请求可以接受过期读，而哪些请求完全不能接受过期读；然后，对于不能接受过期读的语句，再使用等 GTID 或等位点的方案。

44、MySQL的并发链接和并发查询有什么区别？
在执行show processlist的结果里，看到了几千个连接，指的是并发连接。而"当前正在执行"的语句，才是并发查询。

并发连接数多影响的是内存，并发查询太高对CPU不利。一个机器的CPU核数有限，线程全冲进来，上下文切换的成本就会太高。

所以需要设置参数：innodb_thread_concurrency 用来限制线程数，当线程数达到该参数，InnoDB就会认为线程数用完了，会阻止其他语句进入引擎执行。

性能相关
45、短时间提高 MySQL 性能的方法
第一种方法：先处理掉那些占着连接但是不工作的线程。或者再考虑断开事务内空闲太久的连接。kill connection + id

第二种方法：减少连接过程的消耗：慢查询性能问题在 MySQL 中，会引发性能问题的慢查询，大体有以下三种可能：索引没有设计好；SQL 语句没写好；MySQL 选错了索引（force index）。

46、为什么 MySQL 自增主键 ID 不连续？
唯一键冲突

事务回滚

自增主键的批量申请

深层次原因是：MySQL 不判断自增主键是否存在，从而减少加锁的时间范围和粒度，这样能保持更高的性能，确保自增主键不能回退，所以才有自增主键不连续。

自增主键怎么做到唯一性？自增值加1来通过自增锁控制并发。

47、InnoDB 为什么要用自增 ID 作为主键？
自增主键的插入模式，符合递增插入，每次都是追加操作，不涉及挪动记录，也不会触发叶子节点的分裂。

每次插入新的记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。

而有业务逻辑的字段做主键，不容易保证有序插入，由于每次插入主键的值近似于随机

因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，写数据成本较高。

48、如何最快的复制一张表？
为了避免对源表加读锁，更稳妥的方案是先将数据写到外部文本文件，然后再写回目标表

一种方法是，使用 mysqldump 命令将数据导出成一组 INSERT 语句

另一种方法是直接将结果导出成.csv 文件。MySQL 提供语法，用来将查询结果导出到服务端本地目录：select * from db1.t where a>900 into outfile '/server_tmp/t.csv';得到.csv 导出文件后，你就可以用下面的 load data 命令将数据导入到目标表 db2.t 中：load data infile '/server_tmp/t.csv' into table db2.t;

物理拷贝：在 MySQL 5.6 版本引入了可传输表空间(transportable tablespace) 的方法，可以通过导出 + 导入表空间的方式，实现物理拷贝表的功能。

49、grant 和 flush privileges语句
grant语句会同时修改数据表和内存，判断权限的时候使用的内存数据，因此，规范使用是不需要加上 flush privileges 语句。

flush privileges 语句本身会用数据表的数据重建一份内存权限数据，所以在权限数据可能存在不一致的情况下再使用。

50、要不要使用分区表？
分区并不是越细越好。实际上，单表或者单分区的数据一千万行，只要没有特别大的索引，对于现在的硬件能力来说都已经是小表了。

分区也不要提前预留太多，在使用之前预先创建即可。比如，如果是按月分区，每年年底时再把下一年度的 12 个新分区创建上即可。对于没有数据的历史分区，要及时的 drop 掉。

51、join 用法
使用 left join 左边的表不一定是驱动表

如果需要 left join 的语义，就不能把被驱动表的字段放在 where 条件里面做等值判断或不等值判断，必须都写在 on 里面

标准的 group by 语句，是需要在 select 部分加一个聚合函数，比如select a,count(*) from t group by a order by null;

52、MySQL 有哪些自增ID？各自场景是什么？
表的自增 ID 达到上限之后，在申请值不会变化，进而导致联系插入数据的时候报主键冲突错误。

row_id 达到上限之后，归 0 在重新递增，如果出现相同的 row_id 后写的数据会覆盖之前的数据。

Xid 只需要不在同一个 binlog 文件出现重复值即可，理论上会出现重复值，但概率极小可忽略不计。

InnoDB 的 max_trx_id 递增值每次 MySQL 重启会保存起来。

Xid 是由 server 层维护的。InnoDB 内部使用 Xid，就是为了能够在 InnoDB 事务和 server 之间做关联。但是，InnoDB 自己的 trx_id，是另外维护的。

thread_id 是我们使用中最常见的，而且也是处理得最好的一个自增 id 逻辑了。使用了insert_unique算法

53、Xid 在 MySQL 内部是怎么生成的呢？
MySQL 内部维护了一个全局变量 global_query_id，每次执行语句（包括select语句）的时候将它赋值给 Query_id，然后给这个变量加 1。如果当前语句是这个事务执行的第一条语句，那么 MySQL 还会同时把 Query_id 赋值给这个事务的 Xid。

而 global_query_id 是一个纯内存变量，重启之后就清零了。所以你就知道了，在同一个数据库实例中，不同事务的 Xid 也是有可能相同的。但是 MySQL 重启之后会重新生成新的 binlog 文件，这就保证了，同一个 binlog 文件里，Xid 一定是惟一的。

锁相关
54、说一下 MySQL 的锁
MySQL 在 server 层 和 存储引擎层 都运用了大量的锁

MySQL server 层需要讲两种锁，第一种是MDL(metadata lock) 元数据锁，第二种则 Table Lock 表锁。

MDL 又名元数据锁，那么什么是元数据呢，任何描述数据库的内容就是元数据，比如我们的表结构、库结构等都是元数据。那为什么需要 MDL 呢？

主要解决两个问题：事务隔离问题；数据复制问题

InnoDB 有五种表级锁：IS（意向读锁）；IX（意向写锁）；S（读）；X（写）；AUTO-INC

在对表进行select/insert/delete/update语句时候不会加表级锁

IS和IX的作用是为了判断表中是否有已经被加锁的记录

自增主键的保障就是有 AUTO-INC 锁，是语句级别的：为表的某个列添加 AUTO_INCREMENT 属性，之后在插⼊记录时，可以不指定该列的值，系统会⾃动为它赋上单调递增的值。

InnoDB 4 种行级锁

RecordLock：记录锁

GapLock：间隙锁解决幻读；前一次查询不存在的东西在下一次查询出现了，其实就是事务A中的两次查询之间事务B执行插入操作被事务A感知了

Next-KeyLock：锁住某条记录又想阻止其它事务在改记录前面的间隙插入新纪录

InsertIntentionLock：插入意向锁;如果插入到同一行间隙中的多个事务未插入到间隙内的同一位置则无须等待

行锁和表锁的抉择

全表扫描用行级锁

55、什么是幻读？
值在同一个事务中，存在前后两次查询同一个范围的数据，第二次看到了第一次没有查询到的数据。

幻读出现的场景：

事务的隔离级别是可重复读，且是当前读。

幻读指新插入的行。

幻读带来的问题：

对行锁语义的破坏

破坏了数据一致性

解决：

加间隙锁，锁住行与行之间的间隙，阻塞新插入的操作。

带来的问题：降低并发度，可能导致死锁。

其它为什么系列
56、为什么 MySQL 会抖一下？
脏页会被后台线程自动 flush，也会由于数据页淘汰而触发 flush，而刷脏页的过程由于会占用资源，可能会让你的更新和查询语句的响应时间长一些。

57、为什么删除了表，表文件的大小还是没变？
数据项删除之后 InnoDB 某个页 page A 会被标记为可复用。

delete 命令把整个表的数据删除，结果就是，所有的数据页都会被标记为可复用。但是磁盘上，文件不会变小。

经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。这些空洞也占空间所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。

重建表，就可以达到这样的目的。可以使用 alter table A engine=InnoDB 命令来重建表。

58、count(*)实现方式以及各种 count 对比
对于 count(主键 id) 来说，InnoDB 引擎会遍历整张表，把每一行的 id 值都取出来，返回给 server 层。server 层拿到 id 后，判断是不可能为空的，就按行累加。

对于 count(1) 来说，InnoDB 引擎遍历整张表，但不取值。server 层对于返回的每一行，放一个数字“1”进去，判断是不可能为空的，按行累加。单看这两个用法的差别的话，你能对比出来，count(1) 执行得要比 count(主键 id) 快。因为从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。

对于 count(字段) 来说：如果这个“字段”是定义为 not null 的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为 null，按行累加；如果这个“字段”定义允许为 null，那么执行的时候，判断到有可能是 null，还要把值取出来再判断一下，不是 null 才累加。也就是前面的第一条原则，server 层要什么字段，InnoDB 就返回什么字段。

但是 count * 是例外，并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值。count(*) 肯定不是 null，按行累加。

所以结论是：按照效率排序的话，count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count(※)，所以建议尽量使用 count(*)。

59、orderby 排序内部原理
MySQL 会为每个线程分配一个内存（sort-buffer）用于排序该内存大小为 sort_buffer_size；

如果排序的数据量小于 sort_buffer_size，排序就会在内存中完成；

内部排序分为两种

全字段排序：到索引树上找到满足条件的主键ID根据主键ID去取出数据放到sort_buffer然后进行快速排序

rowid排序：通过控制排序的行数据的长度来让sort_buffer中尽可能多的存放数据

如果数据量很大，内存中无法存下这么多，就会使用磁盘临时文件来辅助排序，称为外部排序；

外部排序，MySQL会分为好几份单独的临时文件来存放排序后的数据，一般是磁盘文件中进行归并，然后将这些文件合并成一个大文件；

60、如何高效的使用 MySQL 显式随机消息
随机取出 Y1,Y2,Y3之后，算出Ymax,Ymin

得到id集后算出Y1、Y2、Y3对应的三个id 最后 select * from t where id in (id1, id2, id3) 这样扫描的行数应该是C+Ymax+3

mysql> select count(*) into @C from t;
set @Y1 = floor(@C * rand());
set @Y2 = floor(@C * rand());
set @Y3 = floor(@C * rand());
Ymax = max(Y1,Y2,Y3)
Ymin = min(Y1,Y2,Y3)
select id from t limit Ymin，(Ymax - Ymin)