概述

这篇文章主要是针对开发人员的,所以不涉及到MySQL的服务部署等操作,主要包括索引,事务,存储引擎，优化等方面。

1、索引

关于MySQL的索引,之前实际上也介绍了很多次，这里主要介绍一些常用的面试题。

1、什么是索引?索引是个什么样的数据结构呢?

索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.

2、Hash索引和B+树所有有什么区别或者说优劣呢?

首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理:

hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据.B+树底层实现是多路平衡查找树.对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据.

那么可以看出他们有以下的不同:

• hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询.

因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询.而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围.

• hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上.
• hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配.原理也是因为hash函数的不可预测.AAAA和AAAAB的索引没有相关性.
• hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询.
• hash索引虽然在等值查询上较快,但是不稳定.性能不可预测,当某个键值存在大量重复的时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差.而B+树的查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树的高度较低.

因此,在大多数情况下,直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度.而不需要使用hash索引.

3、B+树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据,那么什么是聚簇索引?

在B+树的索引中,叶子节点可能存储了当前的key值,也可能存储了当前的key值以及整行的数据,这就是聚簇索引和非聚簇索引. 在InnoDB中,只有主键索引是聚簇索引,如果没有主键,则挑选一个唯一键建立聚簇索引.如果没有唯一键,则隐式的生成一个键来建立聚簇索引.

当查询使用聚簇索引时,在对应的叶子节点,可以获取到整行数据,因此不用再次进行回表查询.

4、非聚簇索引一定会回表查询吗?

不一定,这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引,如果全部命中了索引,那么就不必再进行回表查询.

举个简单的例子,假设在员工表的年龄上建立了索引,那么当进行select age from employee where age < 20的查询时,在索引的叶子节点上,已经包含了age信息,不会再次进行回表查询.

5、在建立索引的时候,都有哪些需要考虑的因素呢?

建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合.如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序.此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力.这些都和实际的表结构以及查询方式有关.

6、联合索引是什么?为什么需要注意联合索引中的顺序?

MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引.在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引.

具体原因为:

MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序.

当进行查询时,此时索引仅仅按照name严格有序,因此必须首先使用name字段进行等值查询,之后对于匹配到的列而言,其按照age字段严格有序,此时可以使用age字段用做索引查找,,,以此类推.因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面.此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整.

7、简单描述mysql中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。

主键，是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。

索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。

索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。

2、事务

1、ACID是什么?

A=Atomicity

原子性,就是上面说的,要么全部成功,要么全部失败.不可能只执行一部分操作.

C=Consistency

系统(数据库)总是从一个一致性的状态转移到另一个一致性的状态,不会存在中间状态.

I=Isolation

隔离性: 通常来说:一个事务在完全提交之前,对其他事务是不可见的.注意前面的通常来说加了红色,意味着有例外情况.

D=Durability

持久性,一旦事务提交,那么就永远是这样子了,哪怕系统崩溃也不会影响到这个事务的结果.

2、同时有多个事务在进行会怎么样呢?

多事务的并发进行一般会造成以下几个问题:

• 脏读: A事务读取到了B事务未提交的内容,而B事务后面进行了回滚.
• 不可重复读: 当设置A事务只能读取B事务已经提交的部分,会造成在A事务内的两次查询,结果竟然不一样,因为在此期间B事务进行了提交操作.
• 幻读: A事务读取了一个范围的内容,而同时B事务在此期间插入了一条数据.造成"幻觉".

3、怎么解决这些问题呢?MySQL的事务隔离级别了解吗?

MySQL的四种隔离级别如下:

• 未提交读(READ UNCOMMITTED)

这就是上面所说的例外情况了,这个隔离级别下,其他事务可以看到本事务没有提交的部分修改.因此会造成脏读的问题(读取到了其他事务未提交的部分,而之后该事务进行了回滚).

这个级别的性能没有足够大的优势,但是又有很多的问题,因此很少使用.

• 已提交读(READ COMMITTED)

其他事务只能读取到本事务已经提交的部分.这个隔离级别有 不可重复读的问题,在同一个事务内的两次读取,拿到的结果竟然不一样,因为另外一个事务对数据进行了修改.

• REPEATABLE READ(可重复读)

可重复读隔离级别解决了上面不可重复读的问题(看名字也知道),但是仍然有一个新问题,就是 幻读,当你读取id> 10 的数据行时,对涉及到的所有行加上了读锁,此时例外一个事务新插入了一条id=11的数据,因为是新插入的,所以不会触发上面的锁的排斥,那么进行本事务进行下一次的查询时会发现有一条id=11的数据,而上次的查询操作并没有获取到,再进行插入就会有主键冲突的问题.

• SERIALIZABLE(可串行化)

这是最高的隔离级别,可以解决上面提到的所有问题,因为他强制将所以的操作串行执行,这会导致并发性能极速下降,因此也不是很常用.

4、Innodb默认使用的是哪种隔离级别呢?

InnoDB默认使用的是可重复读隔离级别.

5、MySQL都有哪些锁呢?像上面那样子进行锁定岂不是有点阻碍并发效率了?

从锁的类别上来讲,有共享锁和排他锁.

共享锁: 又叫做读锁. 当用户要进行数据的读取时,对数据加上共享锁.共享锁可以同时加上多个.

排他锁: 又叫做写锁. 当用户要进行数据的写入时,对数据加上排他锁.排他锁只可以加一个,他和其他的排他锁,共享锁都相斥.

MyISAM支持表锁，InnoDB支持表锁和行锁，默认为行锁

表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低

行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁力度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高

6、锁的优化策略

1. 读写分离

2. 分段加锁

3. 减少锁持有的时间

4. 多个线程尽量以相同的顺序去获取资源

不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。

3、存储引擎

1、MySQL支持哪些存储引擎?

MySQL支持多种存储引擎,比如InnoDB,MyISAM,Memory,Archive等等.在大多数的情况下,直接选择使用InnoDB引擎都是最合适的,InnoDB也是MySQL的默认存储引擎.

2、InnoDB和MyISAM有什么区别?

1）InnoDB支持事务，而MyISAM不支持事务

2）InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁

3）InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

4）InnoDB支持外键，而MyISAM不支持

5）InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

4、优化

1、超大分页怎么处理?

超大的分页一般从两个方向上来解决.

• 数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age > 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id > 1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据.
• 从需求的角度减少这种请求….主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击.

解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.

2、有关注生产环境sql耗时吗?统计过慢查询吗?对慢查询都怎么优化过?

在业务系统中,除了使用主键进行的查询,其他的都会在测试库上测试其耗时,慢查询的统计主要由运维在做,会定期将业务中的慢查询反馈给我们.慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么? 是查询条件没有命中索引?是load了不需要的数据列?还是数据量太大?

所以优化也是针对这三个方向来的,

• 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写.
• 分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引.
• 如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表.

3、MySQL数据库作发布系统的存储，数据量增大的情况，怎么优化？

1） 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。

2） 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。

3） mysql库主从读写分离。

4） 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。

5）添加缓存机制，比如memcached，apc等。

6）不经常改动的页面，生成静态页面。

7） 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.

4、实践中如何优化MySQL

最好是按照以下顺序优化：

1）SQL语句及索引的优化

2） 数据库表结构的优化

3）系统配置的优化

4）硬件的优化

4、其他

1、MySQL中的varchar和char有什么区别.

char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容.该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间.

在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar.例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char.

2、varchar(10)和int(10)代表什么含义?

varchar的10代表了申请的空间长度,也是可以存储的数据的最大长度,而int的10只是代表了展示的长度,不足10位以0填充.也就是说,int(1)和int(10)所能存储的数字大小以及占用的空间都是相同的,只是在展示时按照长度展示.

3、MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?

有三种格式,statement,row和mixed.

• statement模式下,记录单元为语句.即每一个sql造成的影响会记录.由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制.
• row级别下,记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大.
• mixed. 一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row.

此外,新版的MySQL中对row级别也做了一些优化,当表结构发生变化的时候,会记录语句而不是逐行记录.

4、有了解横向分表和纵向分表吗？

横向分表是按行分表.假设我们有一张用户表,主键是自增ID且同时是用户的ID.数据量较大,有1亿多条,那么此时放在一张表里的查询效果就不太理想.我们可以根据主键ID进行分表,无论是按尾号分,或者按ID的区间分都是可以的. 假设按照尾号0-99分为100个表,那么每张表中的数据就仅有100w.这时的查询效率无疑是可以满足要求的.

纵向分表是按列分表.假设我们现在有一张文章表.包含字段id-摘要-内容.而系统中的展示形式是刷新出一个列表,列表中仅包含标题和摘要,当用户点击某篇文章进入详情时才需要正文内容.此时,如果数据量大,将内容这个很大且不经常使用的列放在一起会拖慢原表的查询速度.我们可以将上面的表分为两张.id-摘要,id-内容.当用户点击详情,那主键再来取一次内容即可.而增加的存储量只是很小的主键字段.代价很小.

当然,分表其实和业务的关联度很高,在分表之前一定要做好调研以及benchmark.不要按照自己的猜想盲目操作.

5、三个范式

第一范式: 每个列都不可以再拆分.

第二范式: 非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分.

第三范式: 非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键.

在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由.比如性能. 事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。

篇幅有限，这块就整理到这里了，后面会分享更多devops和DBA方面的内容，感兴趣的朋友可以关注下~