MySQL面試知識點總結

1. MySQL事務處理的特性

mysql事務能夠理解爲一系列操做，要麼成功執行，要麼失敗。

1. 原子性（Atomicity）：事務開始後全部操做，要麼所有作完，要麼所有不作，不可能停滯在中間環節。事務執行過程當中出錯，會回滾到事務開始前的狀態，全部的操做就像沒有發生同樣。也就是說事務是一個不可分割的總體，就像化學中學過的原子，是物質構成的基本單位。
2. 一致性（Consistency）：事務開始前和結束後，數據庫的完整性約束沒有被破壞 。好比A向B轉帳，不可能A扣了錢，B卻沒收到。
3. 隔離性（Isolation）：同一時間，只容許一個事務請求同一數據，不一樣的事務之間彼此沒有任何干擾。好比A正在從一張銀行卡中取錢，在A取錢的過程結束前，B不能向這張卡轉帳。
4. 持久性（Durability）：事務完成後，事務對數據庫的全部更新將被保存到數據庫，不能回滾。

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2. 事務的併發問題

1. 髒讀：事務A讀取了事務B更新的數據，而後B回滾操做，那麼A讀取到的數據是髒數據
2. 不可重複讀：事務 A 屢次讀取同一數據，事務 B 在事務A屢次讀取的過程當中，對數據做了更新並提交，致使事務A屢次讀取同一數據時，結果 不一致。
3. 幻讀：系統管理員A將數據庫中全部學生的成績從具體分數改成ABCDE等級，可是系統管理員B就在這個時候插入了一條具體分數的記錄，當系統管理員A改結束後發現還有一條記錄沒有改過來，就好像發生了幻覺同樣，這就叫幻讀。

　　小結：不可重複讀的和幻讀很容易混淆，不可重複讀側重於修改，幻讀側重於新增或刪除。解決不可重複讀的問題只需鎖住知足條件的行，解決幻讀須要鎖表

[四種事物隔離級別詳解及實驗]

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3. MySQL幾種表的比較

MyISAM： 節約空間，讀取響應速度快,表應用於讀的場景比較多，支持FULLTEXT類型的索引

InnoDB： 若是應用程序須要用到事務,使用外鍵或須要更高的安全性,以及須要容許不少用戶同時 修改某個數據表裏的數據,則InnoDB數據表更值得考慮。支持行鎖（某些狀況下仍是鎖整表，如 update table set a=1 where user like '%lee%'

Memory: 存儲在內存中，因此沒有持久化。能夠用於test中假數據的讀寫

實例：公司之前的一張表用的是MyISAM，忽然有一天這張表不能讀寫幾個小時。公司上下折騰了很久。最後緣由是這張表用的是MyISAM，同時正好有人向表中新加入一列，同時進行索引，因爲表很大，因此一直在作索引。所以整張表一直處於鎖的狀態。

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4. 索引原理及原則

在MySQL執行語句中，插入或者更新操做不多有性能問題
大部分性能問題都是複雜的查詢操做致使的。緣由的話要從sql讀取數聽說起：

數據庫數據保存在磁盤上，每次讀取數據，爲了提升性能，須要把部分數據讀取到內存來計算。
然而磁盤讀取很是慢，因此每次讀取IO都會讀取相鄰的數據，稱之爲每次讀取一頁數據（page， 4k/8k）

基於以上原理，咱們要設計得是每次查詢都能使磁盤IO最小，所以b+樹知足條件：

圖中比較重要的幾點：

• 紅色的格子表示數據項，葉子節點存儲真實數據，非葉子結點只是區間表明
• 黃色格子表示指針，不一樣的樹能夠有不一樣數量的指針量，每一個格子指針越多，樹的高度越低

如圖所示，若是要查找數據項29，那麼首先會把磁盤塊1由磁盤加載到內存，此時發生一次IO，在內存中用二分查找肯定29在17和35之間，鎖定磁盤塊1的P2指針，內存時間由於很是短（相比磁盤的IO）能夠忽略不計，經過磁盤塊1的P2指針的磁盤地址把磁盤塊3由磁盤加載到內存，發生第二次IO，29在26和30之間，鎖定磁盤塊3的P2指針，經過指針加載磁盤塊8到內存，發生第三次IO，同時內存中作二分查找找到29，結束查詢，總計三次IO。真實的狀況是，3層的b+樹能夠表示上百萬的數據，若是上百萬的數據查找只須要三次IO，性能提升將是巨大的，若是沒有索引，每一個數據項都要發生一次IO，那麼總共須要百萬次的IO，顯然成本很是很是高。

當b+樹的數據項是複合的數據結構，好比(name,age,sex)的時候，b+數是按照從左到右的順序來創建搜索樹的，好比當(張三,20,F)這樣的數據來檢索的時候，b+樹會優先比較name來肯定下一步的所搜方向，若是name相同再依次比較age和sex，最後獲得檢索的數據；但當(20,F)這樣的沒有name的數據來的時候，b+樹就不知道下一步該查哪一個節點，由於創建搜索樹的時候name就是第一個比較因子，必需要先根據name來搜索才能知道下一步去哪裏查詢。好比當(張三,F)這樣的數據來檢索時，b+樹能夠用name來指定搜索方向，但下一個字段age的缺失，因此只能把名字等於張三的數據都找到，而後再匹配性別是F的數據了， 這個是很是重要的性質，即索引的最左匹配特性。
索引及explain詳解

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