数据库

数据库会死锁吗，举一个死锁的例子，mysql 怎么解决死锁。
产生死锁的原因主要是：
（1）系统资源不足。 
（2） 进程运行推进的顺序不合适。 
（3）资源分配不当等。

如果系统资源充足，进程的资源请求都能够得到满足，死锁出现的可能性就很低，否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。其次，进程运行推进顺序与速度不同，也可能产生死锁。

产生死锁的四个必要条件：
（1） 互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用。 
（2） 请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。 
（3） 不剥夺条件:进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。 
（4） 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。

这四个条件是死锁的必要条件，只要系统发生死锁，这些条件必然成立，而只要上述条件之一不满足，就不会发生死锁。 
这里提供两个解决数据库死锁的方法：

1）重启数据库（谁用谁知道） 
2）杀掉抢资源的进程： 
先查哪些进程在抢资源：SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX; 
杀掉它们：Kill trx_mysql_thread_id；

MYsql 的索引原理，索引的类型有哪些，如何创建合理的索引，索引如何优化。

索引是通过复杂的算法，提高数据查询性能的手段。从磁盘io到内存io的转变 
普通索引，主键，唯一，单列/多列索引建索引的几大原则 
1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。 
2.=和in可以乱序，比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式 
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*)，表示字段不重复的比例，比例越大我们扫描的记录数越少，唯一键的区分度是1，而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0，那可能有人会问，这个比例有什么经验值吗？使用场景不同，这个值也很难确定，一般需要join的字段我们都要求是0.1以上，即平均1条扫描10条记录 
4.索引列不能参与计算，保持列“干净”，比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’); 
5.尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有a的索引，现在要加(a,b)的索引，那么只需要修改原来的索引即可

http://tech.meituan.com/mysql-index.html 
http://www.cnblogs.com/cq-home/p/3482101.html

聚集索引和非聚集索引的区别。

“聚簇”就是索引和记录紧密在一起。 
非聚簇索引 索引文件和数据文件分开存放，索引文件的叶子页只保存了主键值，要定位记录还要去查找相应的数据块。

数据库中 BTREE 和 B+tree 区别。

B+是btree的变种，本质都是btree，btree+与B-Tree相比，B+Tree有以下不同点： 
每个节点的指针上限为2d而不是2d+1。 
内节点不存储data，只存储key；叶子节点不存储指针。

http://lcbk.net/9602.html 
Btree 怎么分裂的，什么时候分裂，为什么是平衡的。 
Key 超过1024才分裂B树为甚会分裂？ 因为随着数据的增多，一个结点的key满了，为了保持B树的特性，就会产生分裂，就向红黑树和AVL树为了保持树的性质需要进行旋转一样！

ACID 是什么。

A，atomic，原子性，要么都提交，要么都失败，不能一部分成功，一部分失败。 
C，consistent，一致性，事物开始及结束后，数据的一致性约束没有被破坏 
I，isolation，隔离性，并发事物间相互不影响，互不干扰。 
D，durability,持久性，已经提交的事物对数据库所做的更新必须永久保存。即便发生崩溃，也不能被回滚或数据丢失。

Mysql 怎么优化 table scan 的。

避免在where子句中对字段进行is null判断 
应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 
避免在where 子句中使用or 来连接条件 
in 和not in 也要慎用 
Like查询（非左开头） 
使用NUM=@num参数这种 
where 子句中对字段进行表达式操作num/2=XX 
在where子句中对字段进行函数操作

如何写 sql 能够有效的使用到复合索引。

由于复合索引的组合索引，类似多个木板拼接在一起，如果中间断了就无法用了，所以要能用到复合索引，首先开头(第一列)要用上，比如index(a,b) 这种，我们可以select table tname where a=XX 用到第一列索引 如果想用第二列 可以 and b=XX 或者and b like‘TTT%’

mysql 中 in 和 exists 区别。

mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接，而exists语句是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直大家都认为exists比in语句的效率要高，这种说法其实是不准确的。这个是要区分环境的。

如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。 
如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in： 
not in 和not exists如果查询语句使用了not in 那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts 的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。 
1.EXISTS只返回TRUE或FALSE，不会返回UNKNOWN。

2.IN当遇到包含NULL的情况，那么就会返回UNKNOWN。

数据库自增主键可能的问题。

在分库分表时可能会生成重复主键 利用自增比例达到唯一 自增1 2,3 等