三大范式？

第一范式：字段具有原子性，不可再分（字段单一职责）

第二范式：满足第一范式，每行应该被唯一区分，加一列存放每行的唯一标识符，称为主键（都要依赖主键）

第三范式：满足一二范式，且一个表不能包含其他表已存在的非主键信息（不间接依赖-不存在其他表的非主键信息）

范式优点与缺点：

优点：范式化，重复冗余数据少，更新快，修改少，查询时更少的distinct

缺点：因为一个表不存在冗余重复数据，查询可能造成很多关联，效率变低，可能使一些索引策略无效，范式化将列存在不同表中，这些列若在同一个表中可以是一个索引。

02

InnoDB与MyISAM的区别？

2.1、MyISAM与InnoDB区别

InnoDB聚簇索引，MyISAM非聚簇索引

InnoDB数据与索引一起保存.ibd，MyISAM表结构.frm 索引.myi 数据.myd

InnoDB支持事务、外键、行锁表锁，MyISAM不支持事务、外键、只支持表锁

select count(*)

MyISAM查询更优，InnoDB更新更优

都是B+tree索引

MyISAM支持全文索引，InnoDB5.6后支持

2.2、MyISAM

不支持事务，但是每次查询都是原子的

支持表级锁，每次操作对整个表加锁

存储表的总行数

一个MyISAM表有三个文件：表结构.frm 索引.myi 数据 .myd

采用非聚集索引，索引文件的数据域存储指向数据文件的指针。辅索引与主索引基本一致，但是辅索引不用保证唯一性。

2.3、Innodb

支持ACID事务，支持四种隔离级别

支持行级锁及外键约束，因此支持写并发

不存储总行

主键索引采用聚集索引(索引的数据域存储数据文件本身)，辅索引的数据域存储主键的值;因此从辅索引查找数据，需要先通过辅索引找到主键值，再访问辅索引；最好使用自增主键，防止插入数据时，为维持B+树结构，文件的大调整。

2.4、使用场景

大多数时候我们使用的都是 InnoDB 存储引擎，在某些读密集的情况下，使用 MyISAM 也是合适的。不过，前提是你的项目不介意 MyISAM 不支持事务、崩溃恢复等缺点（可是~我们一般都会介意啊！）。

MyISAM适合读多更新少的：MyISAM索引跟数据分开放，因此有读取更快的说法。


InnoDB适合插入更新频繁的：索引与数据一起放，建立索引更复杂，使用行锁，更新频繁效率更高

需要事务，高并发场景用Innodb：Innodb支持事务，采用行锁

MyISAM查询比InnoDB快，更新InnoDB快

场景：MyISAM查询更优，InnoDB更新更优

MyISAM适合读多，更新少的场景。MyISAM使用非聚簇索引，数据和索引分开存的，而InnoDB数据和索引存一起的，数据量大时，一个内存页大小固定，读进内存的数据MyISAM就多一点(数据量小看不出差距，数据量大时差距就明显）。

因为MyISAM只把索引指针读进内存，可以存更多，查询速度也就更快，而且InnoDB还需要维护其他数据，比如其他隐藏字段 row_id、tx_id等

03

自增主键理解？

自增主键：

InnoDB引擎的自增值，其实是保存在了内存里，并且到了MySQL 8.0版本后，才有了“自增值持久化”的能力。

也就是才实现了“如果发生重启，表的自增值可以恢复为MySQL重启前的值”，具体情况是：（查看表结构，会看到自增主键=多少）

在MySQL 5.7及之前的版本，自增值保存在内存里，并没有持久化。每次重启后，第一次打开表的时候，都会去找自增值的最大值max(id)，然后将max(id)+1作为这个表当前的自增值。


举例来说：如果一个表当前数据行里最大的id是10，AUTO_INCREMENT=11。这时候，我们删除id=10的行，AUTO_INCREMENT还是11。但如果马上重启实例，重启后这个表的AUTO_INCREMENT就会变成10。也就是说，MySQL重启可能会修改一个表的AUTO_INCREMENT的值。


在MySQL 8.0版本，将自增值的变更记录在了redo log中，重启的时候依靠redo log恢复重启之前的值。

自增值修改机制：

如果插入数据时id字段指定为0、null 或未指定值，那么就把这个表当前的 AUTO_INCREMENT值填到自增字段；

如果插入数据时id字段指定了具体的值，就直接使用语句里指定的值。

自增值新增机制：

如果准备插入的值>=当前自增值，新的自增值就是“准备插入的值+1”；

否则，自增值不变。

为什么自增主键不连续

在MySQL 5.7及之前的版本，自增值保存在内存里，并没有持久化

事务回滚（自增值不能回退，因为并发插入数据时，回退自增ID可能造成主键冲突）

唯一键冲突（由于表的自增值已变，但是主键发生冲突没插进去，下一次插入主键=现在变了的子增值+1，所以不连续）

eg：

假设，表t里面已经有了(1,1,1)这条记录，这时我再执行一条插入数据命令：

insert into t values(null, 1, 1); (自增id,唯一键c,普通字段d)

这个语句的执行流程就是：

执行器调用InnoDB引擎接口写入一行，传入的这一行的值是(0,1,1);

InnoDB发现用户没有指定自增id的值，获取表t当前的自增值2；

将传入的行的值改成(2,1,1)；

将表的自增值改成3；

继续执行插入数据操作，由于已经存在c=1的记录，所以报Duplicate key error，语句返回。

这个表的自增值改成3，是在真正执行插入数据的操作之前。这个语句真正执行的时候，因为碰到唯一键c冲突，所以id=2这一行并没有插入成功，但也没有将自增值再改回去。

所以，在这之后，再插入新的数据行时，拿到的自增id就是3。也就是说，出现了自增主键不连续的情况。

04

Innodb为什么推介用自增ID

①主键页就会近乎于顺序的记录填满，提升了页面的最大填充率，不会有页的浪费。

②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行，mysql定位和寻址很快，不会为计算新行的位置而做出额外的消耗。

③减少了页分裂和碎片的产生

UUID：大量的随机IO+页分裂导致移动大量的数据+数据会有碎片。

总结：自增ID有序，会按顺序往最后插入，而UUID无序，随机生成，随机插入，会造成频繁页分裂，内存碎片化，大量随机IO

05

什么是索引

排好序的数据结构，可以帮助快速查找数据

优缺点：索引可以提高查询速度，查询使用优化隐藏器提高性能，但是也会占据物理空间，降低增删改的速度，因为还要操作索引文件

06

索引类型

覆盖索引+回表+索引下推+联合索引

普通索引：可以重复


唯一索引：唯一，可为空，表中只有一个主键索引，可多个唯一索引


主键索引

    唯一，不为空，叶子结点存出了行记录数据，主键索引也称聚簇索引，对应非主键索引的叶子结点存的主键的值（二级索引），用二级索引查需要回表操作（根据二级索引查到主键，再根据主键去主键索引查）

    一般推荐用自增主键，保证空间利用率，减少页分裂


全文索引


覆盖索引：索引字段覆盖了查询语句涉及的字段，直接通过索引文件就可以返回查询所需的数据，不必通过回表操作。


回表：通过索引找到主键，再根据主键id去主键索引查。


索引下推

    在根据索引查询过程中就根据查询条件过滤掉一些记录，减少最后的回表操作

假如执行select * from stu where name=? and age=?
没有索引下推先再存储引擎根据name筛选数据返回给server层，然后server层再根据age过滤
有索引下推直接根据name和age在存储引擎层就筛选得到结果

07

索引底层数据结构？

B+树、hash

hash底层是哈希表实现，等值查询，可以快速定位，一般情况效率很高，不稳定，当出现大量键重复哈希冲突，效率下降，不支持范围查询，无法用于排序分组，无法模糊查询，多列索引的最左前缀匹配原则，总要回表操作等。

08

B树与B+树区别？为何用B+树？

B+树：非叶子结点不存data，只存key，查询更稳定，增大了广度(B+树出度更大，树高矮，节点小，磁盘IO次数少)；叶子结点下一级指针（范围查询）；索引冗余。

与红黑树相比：
更少查询次数：B+树出度更大，树高更低，查询次数更少

磁盘预读原理：为了减少IO操作，往往不严格按需读取，而是预读。B+树叶子结点存储相临，读取会快一些。

存储更多索引结点：B+树只在叶子结点储存数据，非叶子结点存索引，而一个结点就是磁盘一个内存页，内存页大小固定，那么相比B树这些可以·存更多的索引结点，出度更大，树高矮，查询次数少，磁盘IO少。

09

索引设计原则（查询快，占用空间少）

出现在where子句或则连接子句中的列

基数小的表没必要

使用短索引，如果索引长字符串列，应该指定前缀长度

定义有外键的数据列一定索引

不要过度索引

更新频繁的不适合

区分度不高的不适合，如性别

尽量扩展索引，别新建索引，如(a)->(a,b)


字符串字段建立索引方法

    1、直接创建完整索引，这样可能比较占用空间；

    2、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；

    3、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；

    4、额外用一个字段进行索引，额外计算开销

总结：索引设计原则要求查询快，占用空间少；一般建在where条件，匹配度高的；要求基数大，区分度高，不要过大索引，尽量扩展，用联合索引，更新频繁不适合、使用短索引。

10

索引失效场景？

以“%”开头的like语句，索引无效，后缀“%”不影响

or语句前后没有同时使用索引

列类型是字符串，一定要在条件中将数据用引号引用，否则失效（隐式转换）

如果mysql估计使用全表扫描比索引快，则不用索引（键值少，重复数据多）

组合索引要遵守最左前缀原则——不使用第一列索引 失效

在索引字段上使用not，<>，！= （对它处理是全表扫描）

对索引字段进行计算操作，字段使用函数也会失效

is null

11

如何创建索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)；

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)；

在create table时创建

12

非聚簇索引一定会回表查询吗？

查询字段全部命中索引，覆盖索引，不走回表，直接从索引得到结果，不要查数据文件

总结：覆盖索引就不走回表

13

联合索引的建立规则？

将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面

索引的复用，可以少维护一些索引(a)->(a,b)

    如果既有联合查询，又有基于a、b各自的查询呢？：考虑的原则就是空间，将小的单独建索引

14

最左匹配原则

从左往右匹配，直到遇到范围查询

建立联合索引（a,b,c）

索引是先根据a排序，a相同时b有序，a不同无序，以此类推。总之遇到范围查询就停。

（a,b）联合索引 [(2,4),(),()]
|/ |/ [(1,1),(1,2),(2,1)] [(2,4),(3,1),(3,2)]
规律：a有顺序（1，1，2，2，2，3，3）b无顺序，a相同时b又有顺序，不同a之间b没有顺序，所以a=1,b>2走联合索引；a>1,b>2不走索引。

select * from table_name where a = ‘1’ and b = ‘2’ and c = ‘3’
//全值匹配查询，用到索引，与顺序无关，查询优化器，会自动优化查询顺序

select * from table_name where a = ‘1’ select * from table_name where
a = ‘1’ and b = ‘2’ select * from table_name where a = ‘1’ and b =
‘2’ and c = ‘3’ //匹配左边的列时，用到了索引

select * from table_name where b = ‘2’ select * from table_name
where c = ‘3’ select * from table_name where b = ‘1’ and c = ‘3’
//没有用到索引

select * from table_name where a = ‘1’ and c = ‘3’ //a用到了索引，b、c没有到

select * from table_name where a > 1 and a < 3 and b > 1;
//只有a用到索引，在1<a<3的范围内b是无序的，不能用索引，找到1<a<3的记录后，只能根据条件 b > 1继续逐条过滤

select * from table_name where a = 1 and b > 3; // a=1的情况下b是有序的，进行范围查找走的是联合索引 走 a b索引(a相同时b有序)

15

前缀索引

尽量创建短索引，对长子字符串创索引可使用前缀索引，使用字段值前几个字符作为索引 index(filed(10))

16

百万级数据如何删除

删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。先删索引，再删无用数据，再创建索引

17

普通索引和唯一索引怎样选

查询比较

    查询会以页为单位将数据页加载进内存，不需要一条记录一条记录读取磁盘。然后唯一索引根据条件查询到记录时就返回结果，普通索引查到第一条记录往后遍历直到不满足条件，由于都在内存中，不需要磁盘读取那么大开销，带来的额外查询开销忽略不计，所以查询性能几乎一致

更新比较

    唯一索引由于更新时要检查唯一性，所以需要将数据页先加载进内存才能判断，此时直接操作内存，不需要操作change buffer

    补充：普通索引若数据再内存中直接内存中更新，否则会将更新操作先记录到channge buffer中，等下一次查询将数据读到内存中再进行change buffer里相关更新操作后将数据返回，这样一来，再写多读少的情况下就减少了磁盘IO，若写完就马上查询，就大可不必用change buffer，不但没提高多少效率还造成维护change buffer额外消耗

    将change buffer的操作对应到原始数据页的操作称为merge（可以查询来时读到内存再修改数据，后台线程也会merge，数据库正常关闭也会merge）

适合场景

    写多读少，选用普通索引更好，可以利用change buffer进行性能优化减少磁盘IO，将更新操作记录到change bufer，等查询来了将数据读到内存再进行修改.

事务&隔离机制&日志&MVCC&锁

18

一条sql查询语句执行过程

mysql分为server层与存储引擎层，server层包含连接器、分析器、优化器、执行器。

接下来以一条sql查询语句执行过程介绍各个部分功能。客户端执行一条sql：

1、首先由连接器进行身份验证，权限管理

2、若开启了缓存，会检查缓存是否有该sql对应结果（缓存存储形式key-vlaue，key是执行的sql，value是对应的值）若开启缓存又有该sql的映射，将结果直接返回；

3、分析器进行词法语法分析

4、优化器会生成执行计划、选择索引等操作，选取最优执行方案

5、然后来到执行器，打开表调用存储引擎接口，逐行判断是否满足查询条件，满足放到结果集，最终返回给客户端；若用到索引，筛选行也会根据索引筛选。

图1、 一条sql语句执行流程

19 两阶段提交（一条更新语句怎么执行？）

1、引擎先根据筛选条件筛选对应的行返回给执行器（若对应的行在内存直接返回，否则先去磁盘读取再返回）

2、执行器执行相关更新操作然后调用引擎接口写回更新后数据

3、引擎将新数据更新到内存，将更新操作记录到redolog，redolog处于prepare，告知执行器执行完，可提交事务

4、执行器生成该操作的binlog 并将binlog写入磁盘

5、执行器调用引擎事务提交接口，引擎把刚写入的redolog改为commit状态，更新完成。

20

mysql的事务原理

事务：一系列操作组成，要么全部成功，要么全部失败

事务ACID特性

原子性：一些列操作要么全部成功，要么全部失败


隔离性：事务的结果只有提交了其他事务才可见


一致性：数据库总时从一个一致状态变到另一个一致状态（事务修改前后的数据总体保证一致 转账）


持久性：事务提交后，对数据修改永久的

事务的并发问题：

脏读：读到未提交的数据


不可重复读：一个事务下，两次读取数据不一致（侧重内容数据的修改）


幻读：事务A 按照一定条件进行数据读取， 期间事务B 插入了相同搜索条件的新数据，事务A再次按照原先条件进行读取时，发现了事务B 新插入的数据 称为幻读（侧重新增或删除，插入数据读到多了一行）

隔离级别原理及解决问题分析：

读未提交：原理：直接读取数据，不能解决任何并发问题


读已提交：读操作不加锁，写操作加排他锁，解决了脏读。原理：利用MVCC实现，每一句语句执行前都会生成Read View（一致性视图）


可重复读：MVCC实现，只有事务开始时会创建Read View，之后事务里的其他查询都用这个Read View。解决了脏读、不可重复读，快照读（普通查询，读取历史数据）使用MVCC解决了幻读，当前读（读取最新提交数据）通过间隙锁解决幻读（lock in share mode、for update、update、detete、insert），间隙锁在可重复读下才生效。（默认隔离级别）


可串行化：原理：使用锁，读加共享锁，写加排他锁，串行执行

总结：读已提交和可重复读实现原理就是MVCC Read View不同的生成时机。可重复读只在事务开始时生成一个Read View，之后都用的这个；读已提交每次执行前都会生成Read View。

21

ACID实现原理

原子性：undolog（记录事务开始前的老版本数据，可以保证原子操作，回滚，实现MVCC版本链）

隔离性：MVCC

持久性：redo log（记录事务开启后对数据的修改，可用于crash-safe）

211

幻读问题详解

幻读问题详解：

1、创建tx实验表

DROP TABLE IF EXISTS tx;
CREATE TABLE tx ( age int(5) DEFAULT
NULL, name varchar(5) DEFAULT NULL, id int(5) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

---

– Records of tx
– ---------------------------- INSERT INTO tx VALUES (‘20’, ‘张三’, ‘1’); INSERT INTO tx VALUES (‘20’, ‘李四’, ‘2’);

2、实验

结论（仔细理解，讲收获满满，本人认真总结的）：

1、发现RR隔离界别若只快照读与当前读没有幻读问题，快照读（普通查询，如select * from table）读取旧的历史版本，用MVCC实现（MVCC原理下文分析），会在事务开始时生成一个Read View，之后都用这个Read View实现RR隔离级别。

当前读（select … for update ，select … lock in share mode ，update/insert/delete语句）读取最新数据版本，依靠间隙锁或则临键锁解决幻读，当你事务T1执行当前读，然后事务T2插入语句，事务T2会被阻塞住，插不进去。

2、当你事务T1中先执行快照读，事务T2插入数据并提交，事务T1再执行当前读（比如以相同条件更新数据），会发现出现幻读，更新到了新插入行的数据。

白话文解释：事务1先以某个条件比如age=20的查询得到2条数据，然后事务2插入新的数据age也为20然后提交事务，此时事务1更新age=20的数据，发现更新到了3行，把事务T2新插入的那行也更新了。

所以幻读注重你插入新数据都修改改到了新插入的数据，而不可重复读是你修改了某个数据，两次查询得到不一致结果。

总结：（RR隔离界别并没有完全解决幻读）只使用快照都或则当前读不会幻读。若先快照读，然后当前读，期间按快照读相同条件插入数据，当前读就会发生幻读。

22
MVCC原理

多版本并发控制。

原理提炼总结：使用版本链+Read View

详解：

版本链 同一行数据可能有多个版本

innodb数据表每行数据记录会有几个隐藏字段，row_id，事务ID，回滚指针。

1、Innodb采用主键索引（聚簇索引），会利用主键维护索引，若表没有主键，就用第一个非空唯一索引，若没有唯一索引，则用row_id这个隐藏字段作为主键索引。

2、事务开启会向系统申请一个事务ID，严格递增，会向行记录插入最近操作它的那个事务的ID。

3、undolog会记录事务前老版本数据，然后行记录中回滚指针会指向老版本位置，如此形成一条版本链。因此可以利用undo log实现回滚，保证原子性，同时用于实现MVCC版本链。

Read View读已提交隔离级别下，会在每次查询都生成一个Read View，可重读读只在事务开始时生成一个Read View，以后每次查询都用这个Read View，以此实现不同隔离界别。

Read View里面包含些什么？（一致性视图）

一个数组+up_limit_id(低水位)+low_limit_id(高水位)（这里的up,low没写错，就是这么定义的）

数组里包含事务启动时当前活跃事务ID(未提交事务)，低水位就是活跃事务最小ID，高水位就是下一次将分配的事务ID，也就是目前最大事务ID+1。

数据可见性规则是怎样实现的？

数据版本的可见性规则，就是基于数据的row、trx_id和这个一致性视图（Read View）的对比结果得到的。

视图数组把所有的row trx_id 分成了几种不同的情况
图4 数据版本可见性规则

读取原理：

某事务T要访问数据A，先获取该数据A中的事务id(获取最近操作它的事务的事务ID)，对比该事务T启动时刻生成的

Read View:

1、如果在readview的左边(比readview都小)，表示这个事务可以访问这数据（在左边意味着该事务已经提交)

2、如果在readview的右边(比readview都大），表示这个版本是由将来启动的事务生成的，是肯定不可见的；

3、如果当前事务在未提交事务集合中：

a、若 row trx_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成的，不可见；

b. 若 row trx_id不在数组中，表示这个版本是已经提交了的事务生成的，可见。

不可以访问，获取roll_pointer，通过版本链取上一版本

根据数据历史版本事务ID再重新与视图数组对比。

这样执行下来，虽然期间这一行数据被修改过，但是事务A不论在什么时候查询，看到这行数据的结果都是一致的，所以我们称之为一致性读。

23

日志机制分析

前置知识，为了保证事务ACID中的一致性与原子性，mysql采用WAL，预写日志，先写日志，合适时再写磁盘。

innodb引擎级别有undo log与redo log，mysql server级别有bin log。

undo log

回滚日志

作用：undolog记录事务开始前老版本数据，用于实现回滚，保证原子性，实现MVCC，会将数据修改前的旧版本保存在undolog，然后行记录有个隐藏字段回滚指针指向老版本。

redo log

物理日志

作用：会记录事务开启后对数据做的修改，crash-safe

特性：空间一定，写完后会循环写，有两个指针write
pos指向当前记录位置，checkpoint指向将擦除的位置，redolog相当于是个取货小车，货物太多时来不及一件一件入库太慢了这样。

就先将货物放入小车，等到货物不多或则小车满了或则店里空闲时再将小车货物送到库房。用于crash-safe，数据库异常断电等情况可用redo
log恢复。

写入流程：先写redo log buffer，然后wite到文件系统的page cache，此时并没有持久化，然后fsync持久化到磁盘。

写入策略：根据innodb_flush_log_at_trx_commit参数控制（我的记忆：innodb以事务的什么提交方式刷新日志）

0——>事务提交时只把redo log留在redo log buffer

1——>将redo log直接持久化到磁盘（所以有个双“1”配置，后面会讲）

2——>只是把redo log写到page cache

bin log

用于主备同步

有3种格式：

row：记录整行数据，更新记录更新前后的数据

缺点：记录每行数据，占空间

statement：记录整条sql语句

缺点：可能造成主从不一致

mysql> delete from t where a>=4 and b<=5 limit 1;

主库是索引a,那么删除a=4

备库是索引b,那么删除b=5

mixed：会判断statement格式下sql语句是否会造成主备不一致，不造成就statement格式，否则就row格式。

写入机制：

1、事务执行过程中将日志记录到binlog cache（系统为binlog分配了一块内存，每个线程一份）

2、事务提交时，执行器把binlog cache里的完整事务写入到binlog中，并清空binlog cache

write：把日志写到文件系统的page cache，没有写磁盘，速度快

fsync：将数据持久化到磁盘的操作，这时才占磁盘IOPS

根据sync_binlog参数控制：

0——>只write，不fsync

1——>每次fsyncN

1——>每次事务都write，等累积到N后才fsync。

可以将sync_binlog设置大一点提高性能（可以提高IO性能，但是若发生异常，日志会丢失）

这里sync_binlog和innodb_flush_log_at_trx_commit配合设置双1模式

两阶段提交：

想要全面了解两阶段提交，我接下从这3个方面分析：

1、何为两阶段提交？

2、为什么要两阶段提交？

3、两阶段提交的过程是怎样的？

何为两阶段提交？（2PC）mysql中在server层级别有个binlog日志，归档日志，用于备份，主从同步复制，如果采用一主多从架构，主备切换，那就必须用到binlog进行主从同步。

此时事务提交就必须保证redolog与binlog的一致性，一般情况没有开启binlog日志，事务提交不会两阶段提交，若需要主从同步就必须开启binlog使用两阶段提交保证数据一致性。

为什么要两阶段提交？保证redolog与binlog一致性，保证事务在多个引擎的原子性。

两阶段提交过程？

Prepare 阶段：InnoDB 将回滚段undolog设置为 prepare 状态；将 redolog 写文件并刷盘；

（1、先写redolog，事务进入prepare状态）

Commit 阶段：Binlog 写入文件；binlog 刷盘；InnoDB commit；

（2、prepare成功，binlog写盘，然后事务进入commit状态，同时会在redolog记录commite标识，代表事务提交成功）

redolog与binlog怎样联系起来的？（XID）

崩溃恢复的时候，会按顺序扫描redo log，若redolog既有prepare又有commit，直接提交

如果碰到只有prepare、而没有commit的redo log，就拿着XID去binlog找对应的事务。

怎样判断binlog是否完整？

statement格式的binlog，最后会有COMMIT

row格式 末尾有XID event

2pc不同时刻的崩溃恢复？

1、redolog有commite标识，事务完整，直接提交事务

2、若redolog里面的事务只有完整的prepare，则判断对应事务的binlog是否存在并完整 （是-提交事务 | 否-回滚事务）

24

Explain分析

type：表示MySQL在表中找到所需行的方式，或者叫访问类型

type=ALL，全表扫描，MySQL遍历全表来找到匹配行

type=index，索引全扫描

type=range，索引范围扫描

type=eq_ref，唯一索引

type=NULL，MySQL不用访问表或者索引，直接就能够得到结果（性能最好）

possible_keys: 表示查询可能使用的索引

key: 实际使用的索引

key_len: 使用索引字段的长度

rows: 扫描行的数量

Extra：

using index：覆盖索引，不回表

using where：回表查询

using filesort：需要额外的排序，不能通过索引得到排序结果

24

脏页？怎样刷新脏页？

内存数据页和磁盘数据页不一致。

刷脏页情景：

redo log写满了，停止所有更新操作，将checkpoint向前推进，推进那部分日志的脏页更新到磁盘。

系统内存不够，需要将一部分数据页淘汰，如果是干净页，直接淘汰就行了，脏页的话，需要全部同步到磁盘。

mysql自认为空闲时

mysql正常关闭之前

25

MYSQL调优篇

25.1、一条sql执行很慢的原因？

一个 SQL 执行的很慢，我们要分两种情况讨论：

1、大多数情况下很正常，偶尔很慢，则有如下原因

(1)、数据库在刷新脏页，例如 redo log 写满了需要同步到磁盘。

(2)、执行的时候，遇到锁，如表锁、行锁。

(3)、sql写的烂了

2、这条 SQL 语句一直执行的很慢，则有如下原因

(1)、没有用上索引或则索引失效：例如该字段没有索引；由于对字段进行运算、函数操作导致无法用索引。

(2)、有索引可能会走全表扫描

怎样判断是否走全表扫描：

索引区分度（索引的值不同越多，区分度越高），称为基数，而数据量大时不可能全部扫描一遍得到基数，而是采样部分数据进行预测，那有可能预测错了，导致走全表扫描。

25.2、sql优化（定位低效率sql，慢查询怎样处理）

（1）数据库中设置SQL慢查询

方式一：修改配置文件 在 my.ini 增加几行: 主要是慢查询的定义时间（超过2秒就是慢查询），以及慢查询log日志记录（ slow_query_log）

[mysqlld]
//定义查过多少秒的查询算是慢查询，我这里定义的是2秒
long_query_time=2
#5.8、5.1等版本配置如下选项
log-slow-queries="mysql_slow_query.log"
#5.5及以上版本配置如下选项
slow-query-log=On
slow_query_log_file="mysql_slow_query. log"
1/记录下没有使用索引的query
log-query-not-using-indexestpspb16glos dndnorte/t

方式二：通过MySQL数据库开启慢查询:

mysql>set global slow_query_log=ON
mysql>set global long_query_time = 3600;
mysql>set global log_querise_not_using_indexes=ON;

（2）分析慢查询日志

可以通过以下命令定位低效率执行sql
show processlistsql 可以用 explain 分析执行计划

（3）优化

索引

1、尽量覆盖索引，5.6支持索引下推

2、组合索引符合最左匹配原则

3、避免索引失效

4、再写多读少的场景下，可以选择普通索引而不要唯一索引

更新时，普通索引可以使用change buffer进行优化，减少磁盘IO,将更新操作记录到change bufer，等查询来了将数据读到内存再进行修改.

5、索引建立原则（一般建在where和order by，基数要大，区分度要高，不要过度索引，外键建索引）

sql语句

1、分页查询优化

该方案适用于主键自增的表，可以把Limit查询转换成某个位置的查询。

select * from tb_sku where id>20000 limit 10;

2、优化insert语句

多条插入语句写成一条

在事务中插数据

数据有序插入（主键索引）

数据库结构优化

1、将字段多的表分解成多个表

有些字段使用频率高，有些低，数据量大时，会由于使用频率低的存在而变慢，可以考虑分开。

2、对于经常联合查询的表，可以考虑建立中间表

优化器优化

1、优化器使用MRR

原理：MRR 【Multi-Range Read】将ID或键值读到buffer排序，通过把「随机磁盘读」，转化为「顺序磁盘读」，减少磁盘IO，从而提高了索引查询的性能。

mysql >set optimizer_switch=‘mrr=on’;
explain 查看 Extra多了一个MRR
explainselect*from stu where age between 10 and 20;

对于 Myisam，在去磁盘获取完整数据之前，会先按照 rowid 排好序，再去顺序的读取磁盘。

对于 Innodb，则会按照聚簇索引键值排好序，再顺序的读取聚簇索引。

磁盘预读：请求一页的数据时，可以把后面几页的数据也一起返回，放到数据缓冲池中，这样如果下次刚好需要下一页的数据，就不再需要到磁盘读取（局部性原理）

索引本身就是为了减少磁盘 IO，加快查询，而 MRR，则是把索引减少磁盘 IO 的作用，进一步放大

https://zhuanlan.zhihu.com/p/148680235

架构优化

读/写分离（主库写，从库读）

总结：

1、先设置慢查询（my.ini或数据库命令）

2、分析慢查询日志

3、定位低效率sql（show processlist）

4、explain分析执行计划（是否索引失效，用到索引没，用了哪些）

5、优化（索引+sql语句+数据库结构优化+优化器优化+架构优化）

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主从同步

主从三条线程+binlog+relaylog(中继日志)

原理：

binlog会在服务器启动生成，用于记录主库数据库变更记录，当binlog发生变更时，主结点的log dump线程会将其内容发给各个从结点，从结点的 IO线程接收binlog内容，并写入relay log(从节点上)，从结点的SQL线程读取relay log内容对数据库数据进行更新重放，保证主从一致性

同步问题：

全同步复制：主库强制同步日志到从库，等全部从库执行完才返回客户端，性能差


半同步复制：主库收到至少一个从库确认就认为操作成功，从库写入日志成功返回ack确认

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高可用架构

一主一备

M-S结构

主库A与备库B，客户端操作A，B把更新A的语句同步过来本地执行，数据就一致了，建议将备库设置为只读模式。

因为同步更新线程是超级权限不影响，而且设置为只读（1、可以标识哪个为备库2、当需要从备库查询时避免误操作）

主备延迟

1、解释：同一个事务，备库执行完时间与主库执行完时间之差

2、原因：

一般情况，日志从主库发到备库造成的时间很短的，主要原因是备库接收完这个binlog执行这个事务造成的时间，所以，主备延迟最直接的表现是，备库消费中转日志（relay log）的速度，比主库生产binlog的速度要慢。

3、主备延迟的来源

1、主备库部署机器性能差异


2、只考虑主库压力，忽略备库压力，备库写压力大，占用了cpu资源，导致同步延迟

    解决方案：

        1、一主多从，分摊读压力（*）

        2、通过binlog输出到外部系统，比如Hadoop这类系统，让外部系统提供统计类查询的能力。


3、大事务，大事务让主库执行很久，那么到备库也要执行很久，导致延迟很久，比如一次是删很多数据

主备切换策略（由于有主备延迟，导致有多种切换策略）

1、可靠性优先策略(实际保证这个)

切换流程：等到主备数据同步再将备库设置为读写，业务转到备库B


判断备库B的同步延迟时间（seconds_behind_master）小于某个值时，将主库A设置为只读（readonly=ture）,此时系统会不可用主从都只读，然后继续等备库的同步延迟时间为0了，将B备库设置为读写（readonly=false）,然后业务请求转到B


问题：当主库设置为只读时，此时旧的主备都只读，系统不可用，所以要求备库同步延迟尽量短时才开始切换

2、备库并行复制

前行知识：若备库执行日志的速度一直慢于主库生成日志速度，延迟可能会达到小时级别，若主库持续高压力，备库可能始终追追不上主库节奏。采用备库并行复制解决。

模型：

1、coordinator负责读取中转日志和分发事务


2、各个workers负责真正执行


3、workers个数由slave_paralles_wokers决定，一般设置8-16（32核），备库还需要其他查询

coordinator分发规则(每个版本须遵守)

1、更新同一行的两个事务须分配到同一个worker


2、同一个事务不能拆分，需分配到同一个worker