MySQL常見6個考題在實際工做中的運用

題目一

MyISAM和InnoDB的區別，何時選擇MyISAM

參考回答

InnoDB是目前MySQL主流版本(5.六、5.七、8.0)默認的存儲引擎，支持事務、外鍵、行級鎖，對於併發條件下要求數據的一致性，適用於對數據準確性要求高的場景。

MyISAM只支持表級鎖、數據排列是按照插入順序，沒有作規則排序。適合應用以查詢和插入爲主，只有不多量的更新和刪除操做，對事務的完整性和併發性要求不是很高的場景。

實際運用

看到不少人在選擇存儲引擎的時候會無腦的選擇InnoDB，這個選擇合理的一點是若是對數據準確性要求沒有那麼高，直接用NoSQL就行了。用MySQL就是爲了可靠啊。

可是實際工做中，我設計的數據庫中一般都會有幾張MyISAM的數據表，一般用來存儲歷史記錄，與使用InnoDB存儲實時記錄信息的配合使用。

舉個例子：好比一條物流信息，在實時的表裏存着目前物流的狀態：好比配送中。這條物流在歷史上通過了：正在通知快遞公司取件、XXX已收攬等，這張記錄表基本只有插入和查詢，而且丟失一箇中間狀態不影響當前結果，這就很合適用MyISAM。

 

題目二

簡述MySQL的MVCC多版本併發控制

參考回答

MVCC是對於事務隔離級別的讀已提交RC和可重複讀RR，基於樂觀鎖的實現。在LBCC(基於鎖的併發控制)RC、RR和串行化分別是經過加行鎖、間隙鎖和表鎖來基於悲觀鎖實現。而樂觀鎖的原理就是在特定的時間點(RC是每次讀時，RR是事務開始時)生成一個當前快照，讀數據讀取快照，只在提交時判斷是否有衝突，相似於git的branch和commit。

MVCC會在新開啓一個事務時，給事務裏包含的每行記錄添加一個當前事務ID和回滾指針。幷包含一個Read View，Read View裏保存了當前活躍的事務列表，小於這些列表的最近的事務ID纔是可見的。這樣保證了讀到的都是已提交的事務。

實際運用

MVCC不只能夠用於數據庫，也是很常見的一種併發控制手段。好比使用有限狀態自動機來控制的訂單狀態，在更新訂單狀態的時候先查詢當前狀態，好比當前狀態是訂單未提交，則更新時update XXX set status='訂單已提交' where status='訂單未提交'，若是執行這條語句時，status已經發生了改變，這條語句就執行失敗了。這樣不經過數據庫自身事務的MVCC，在業務邏輯裏也實現了MVCC思想的樂觀鎖設計。

 

題目三

分佈式鎖的實現方式

參考回答

主流有三種

1>基於數據庫

1.1>基於數據庫主鍵：插入一條數據，指定主鍵。若是有兩條插入會主鍵衝突，併發執行失敗

1.2>基於數據庫排他鎖：提交一個update事務，若是這個事務不提交，其餘也對鎖定範圍內執行update就會阻塞，解決併發問題

2>基於緩存好比redis的setNX

3>基於zookeeper

實際運用

相信不少人選擇分佈式鎖都是選擇第二種，第三種雖然併發性差一下，若是原本就引入了zk，而沒有緩存，而分佈式鎖應用量又不那麼大，爲了減小引入新組件帶來的風險和維護成本，也有可能選擇zk。不少人大概認爲本身沒有用過基於數據庫的分佈式鎖，實際上在不使用MVCC的時代並非這樣。

在使用spring進行業務開發的時候，常見的一種場景就是使用spring配置事務。默認級別是Repeatable Read可重複讀。在這裏面若是使用的是LBCC，一進入事務就加入一個排他鎖，好比insert、update、delete或者select XXX for update。而後作其餘的，好比進行一個RPC調用。這時候一旦出現併發，只有一個能順利執行，其餘都會被阻塞。實際上就至關於使用了分佈式鎖。

 

題目四

爲何採用B+樹做爲索引結構?

參考回答

若是採用Hash表，範圍查找須要全表掃描；若是採用二叉查找樹，因爲沒法保證平衡，可能退化爲鏈表；若是採用平衡二叉樹，經過旋轉解決了平衡的問題，可是旋轉操做效率過低；若是採用紅黑樹，樹過高，IO次數多；若是採用普通B樹，節點要存數索引和數據，一個內存頁可存儲的數據仍是少，另外範圍查找也須要屢次IO；

而B+Tree有三個特性：

1>非葉子節點不存儲data，只存儲索引(冗餘)，能夠放更多的索引

2>葉子節點包含全部索引字段

3>葉子節點用指針連接，提升範圍查詢的性能

實際運用

在分佈式場景下，咱們的業務ID都是全局惟一的字符串。若是單純從業務上來考慮，用業務ID做爲數據庫的主鍵就足夠了。能夠DBA每每要求使用整型的自增主鍵做爲數據庫主鍵，而這個主鍵對業務來講就是個浪費，沒有任何業務含義。

若是瞭解了索引的底層結構就不難理解

1>整型比字符串佔用更少的空間

2>同時大小比較也很快

3>之因此要自增是每次插入新的記錄，對於葉子節點來講：記錄會順序的添加到當前索引節點的後續位置，當一頁寫滿，會自動開闢一個新的頁。而若是使用非自增主鍵，就須要插入的時候移動數據，甚至目標頁面可能已經被回寫到磁盤上而從緩存中清掉，此時又要讀回來。分頁操做形成大量的碎片，必須經過優化操做重建表並優化填充頁面。

 

題目五

什麼叫作覆蓋索引？

參考回答

只須要在一棵輔助索引樹上就能夠獲取SQL所須要的全部列數據，不須要回表。

實際運用

一些持久層框架好比mybatis的generator插件能夠自動生成sql配置文件，這些配置文件每每效率很低。可是剛畢業的同窗不少都不會去改這個文件，好比只須要個別列的時候會用java的lambda表達式等方式從邏輯上作處理。結果形成一些性能的問題。

我在根據一些條件進行範圍查找的時候，若是隻須要返回ID或者個別列，會本身去改mybatis的generator自動生成的文件，緣由是儘可能使用覆蓋索引，較回錶速度快。

想驗證是否使用了覆蓋索引，能夠用explain執行計劃，查看extra字段，若是隻顯示Using index說明正確使用了覆蓋索引。若是extra爲空或者除了using index還有filesort說明觸發了回表。

 

題目六

查詢在何時不走索引

參考回答

主要三種狀況

1>不知足走索引的條件，常見的狀況有

1.1>不知足最左匹配原則

1.2>查詢條件使用了函數

1.3>or操做有一個字段沒有索引

1.4>使用like條件以%開頭

2>走索引效率低於全表掃描，常見的狀況有

2.1>查詢條件對null作判斷，而null的值不少

2.2>一個字段區分度很小，好比性別、狀態

3>須要回表的查詢結果集過大，超過了配置的範圍

實際運用

使用索引是爲了對查詢作優化，要衡量優化效果須要數聽說話。因此須要一些工具來衡量，經常使用的有：

1>慢查詢日誌

開啓慢查詢日誌，能夠針對慢SQL進行分析看看哪些能夠用索引進行優化

2>show processlist

show processlist 語句能夠查看當前正在執行的SQL，若是一些SQL執行慢，block了其餘的SQL，這是個很好的工具

3>show profile分析SQL

使用這個工具能夠分析出時間究竟耗費在哪一個階段。先查詢是否支持

支持的話，能夠用select @@profiling 查看是否開啓，若是結果爲0說明未開啓。須要先set @@profiling=1;

這時候就能夠用show profiles查看每一條SQL語句耗費的時間

 

 

show profile for query XXID 能夠查看具體耗費在哪一個階段

4>Trace分析優化器的執行計劃

使用set optimizer_trace='enabled=on',end_markers_in_json=on;能夠打開trace分析，想查看具體的優化器執行計劃，只要執行

select * from `information_schema`.optimizer_trace便可

 

 

點擊開每一步都有很詳細的分析

 

總結

知識只要學透了均可以靈活運用。在運用的時候要注意衡量效果。一個常見的誤區是開發人員無腦的在MySQL上層加緩存，用來提升效率。可是緩存只適用於讀多寫少的狀況，好比在金融交易系統，數據讀寫比例1：1。數據老是查詢出來下一刻就被更新了，這時候用緩存反而加劇系統的負擔和複雜性。

這時候，咱們能夠先利用工具查詢數據庫的讀寫比例。好比show global status like 'Com_______' 這個SQL能夠查看select、update、insert、delete都被執行了多少次。

或者show global status like 'Innodb_row_%' 除了查看Innodb的讀寫狀況，還能夠查看鎖的狀況。

 

思考

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