文章目录
- 🐒个人主页：信计2102罗铠威
- 🏅JavaEE系列专栏
- 📖前言：
- 🎀 MySQL架构
- 🐕数据库引擎
- 🐕 InnoDB存储存储引擎
- 🐕MYISAM
- 🏨索引
- 🐕哪些情况需要创建索引？
- 🐕哪些情况不要创建索引
- 🐕索引的分类
- 🪀组合索引的最左前缀原则
- 🐕 索引的数据结构（为什么使用到B+树？）
- 🐕聚簇索引和非聚簇索引
- 🏨事务的特性ACID
- 🦓事务的隔离级别
- 🪀事务的实现原理
- 🪀隔离级别的实现原理 MV CC (多版本并发控制 Multi-Version Concurrent Control)
- 🪀数据库中的锁
- 🎀SQL优化
🐒个人主页：信计2102罗铠威
🏅JavaEE系列专栏
📖前言：
本篇博客主要总结MySQL数据库面试中常问的考察点
🎀 MySQL架构
大致可以分为四层：
- 连接层： 负责接收客户端的连接服务请求、进行授权认证
- 服务层： 接收SQL语句，对SQL进行解析、优化、缓存，使用触发器，存储过程，函数，DML，DDL语句
- 引擎层 ：是真正具体实现的数据存储方式，不同的存储引擎特点不同
- 物理文件存储层： 使用各种文件用来存储数据 ，以及各种日志文件。例如undo.log 、redo.log 文件
🐕数据库引擎
🐕 InnoDB存储存储引擎
支持事务，行级锁（并发量大），有外键约束，支持全文索引，支持缓存，
支持主键自增，容量大。不存储表的总行数，需要sql逐行统计
🐕MYISAM
不支持事务，不支持外键，不支持行锁，只有表锁（并发量小），表空间小。
支持全文索引，存储了表的总行数，统计速度快。适合查询多。增删改较少的场景。
🏨索引
是类似于字典的目录索引，可以快速定位数据真实的位置，是排好序的，方便快速查找的数据结构（B+树）
优点：可快速定位数据的位置，减少磁盘I/O的次数，可以通过索引列进行分组、排序、查询，提高了查询效率。
缺点：索引需要额外的存储空间，每次修改数据还需要维护更新索引树，需要消耗时间。
🐕哪些情况需要创建索引？
- 主键会自动创建索引
- 频繁作为查询条件的列
- 查询中与其他表关联的列，外键需要创建
- 查询在排序的列，（若建立索引将等待提高排序速度）
- 分组中的字段
🐕哪些情况不要创建索引
- 列中出现很多重复值
- 表记录太少
- 经常进行增删改的表不建议（需要频繁维护索引树）
- 经常不作为查询条件的字段
🐕索引的分类
🪀组合索引的最左前缀原则
列如表中有 a,b,c 3 列,组合索引（a,b），非索引列c ,筛选条件必须包含左边第一列a，否则索引不生效
select * from table where a=’’and b=’’索引生效
select * from table where b=’’and a=’’索引生效
select * from table where a=’’and c=’’索引生效
select * from table where b=’’and c=’’索引不生效
🐕 索引的数据结构（为什么使用到B+树？）
由于要存储很多数据并要求尽可能少的查询次数，所以选择树 的数据结构。
如果是二叉树，高度还是有点高，所以使用多叉树
但是添加数据可能会出现不平衡的情况，左子树为空，右子树很多数据。所以使用自平衡的多路查找树 B-树。
MySQL又根据经常范围查询、和性能上的改进，将B-树，改进成B+树.
B-树是每个节点都存储数据，高度是平衡的。
B+树是非叶子节点只存储索引，真实的数据存储在叶子节点上，并且叶子节点维护了一个双向链表，支持范围查询。
🐕聚簇索引和非聚簇索引
主要看是否可以直接找到，是否需要回表查询。
聚簇索引：找到了索引，就找到了数据。Innodb中主键索引（一级索引）。
非聚簇索引 Innodb中也存在非聚簇索引，二级索引（除主键外的列）会2先找到主键，再根据主键来找到数据。
数据库事务：在一次执行中，可能包含了多条sql语句，这些指令必须同时提交成功，或者失败回滚。不允许其他线程或事务进行干扰。MYISAM不支持事务，只有Innodb引擎才支持事务。
🏨事务的特性ACID
原子性：不可分割，一气呵成，不受其他事务干扰
隔离性：事务具有独立性，允许多个并发事务同时对数据进行读写的能力（读未提交，读已提交，可重复读，串行化）
持久性：事务一旦提交，将记录在硬盘上做到永久性保存。
一致性：数据经过多次操作，结果与预期相符，保证数据完整性。
🦓事务的隔离级别
就是对数据共享的开放程度
“读未提交”：一个事务可以读取到另一个事务未提交的修改。
缺陷：会造成脏读、幻读、不可重复读问题。解决办法：改成“读已提交”
“读已提交”：B事务读到了A事务已经提交的事务。解决了“脏读”问题
缺陷：仍然有“幻读”、不可重复读问题
“可重复读”：（默认隔离级别）B事务在开启后的两次查询中，两次查询结果是相同的，解决了“不可重复读”
缺陷：还有“幻读”问题
“串行化”：只有一个事务操作，加锁了，哪怕是查询操作也得等，解决一切问题，但效率最低。
🪀事务的实现原理
原子性和隔离性 ：依靠undo log（回滚日志）保存每次操作的反向操作，实现回滚的
例如：我们执行insert语句，undo log日志中保存对应的delete语句
持久性：每当执行修改数据的操作时，先会将语句保存到redo log（重做日志）中，即使突然断电，正常后也可以从redo log日志中恢复数据
🪀隔离级别的实现原理 MV CC (多版本并发控制 Multi-Version Concurrent Control)
对于 “读已提交”：在同一个事务中实时访问到最新的数据，每次读时，都会给最新的版本链拍照，所以读到的数据是最新的
对于 “可重复读”：在一个事务中，第一次查询的结果与第二次查询的结果保持一致，在第一次查询的时候，会给当前版本链拍个数据快照，下次查询时，找到当初的版本链读数据。
使用隔离级别机制，为了实现并发的读写、写读，来提高并发效率
🪀数据库中的锁
按锁的粒度划分：行锁、间隙锁、表锁
行锁：Innodb引擎默认，对一行加锁，锁冲突概率低，并发度高
间隙锁：对某一区间加锁，区间可不连续
表锁：MYISAM引擎默认，对整个表加锁，锁冲突概率高，并发度低
按锁的工作状态划分：共享锁（读锁）、排他锁（写锁）
🎀SQL优化
