MySQL面试知识点总结

1. MySQL事务处理的特性

mysql事务能够理解为一系列操做，要么成功执行，要么失败。

1. 原子性（Atomicity）：事务开始后全部操做，要么所有作完，要么所有不作，不可能停滞在中间环节。事务执行过程当中出错，会回滚到事务开始前的状态，全部的操做就像没有发生同样。也就是说事务是一个不可分割的总体，就像化学中学过的原子，是物质构成的基本单位。
2. 一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏 。好比A向B转帐，不可能A扣了钱，B却没收到。
3. 隔离性（Isolation）：同一时间，只容许一个事务请求同一数据，不一样的事务之间彼此没有任何干扰。好比A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转帐。
4. 持久性（Durability）：事务完成后，事务对数据库的全部更新将被保存到数据库，不能回滚。

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2. 事务的并发问题

1. 脏读：事务A读取了事务B更新的数据，而后B回滚操做，那么A读取到的数据是脏数据
2. 不可重复读：事务 A 屡次读取同一数据，事务 B 在事务A屡次读取的过程当中，对数据做了更新并提交，致使事务A屡次读取同一数据时，结果 不一致。
3. 幻读：系统管理员A将数据库中全部学生的成绩从具体分数改成ABCDE等级，可是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉同样，这就叫幻读。

　　小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住知足条件的行，解决幻读须要锁表

[四种事物隔离级别详解及实验]

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3. MySQL几种表的比较

MyISAM： 节约空间，读取响应速度快,表应用于读的场景比较多，支持FULLTEXT类型的索引

InnoDB： 若是应用程序须要用到事务,使用外键或须要更高的安全性,以及须要容许不少用户同时 修改某个数据表里的数据,则InnoDB数据表更值得考虑。支持行锁（某些状况下仍是锁整表，如 update table set a=1 where user like '%lee%'

Memory: 存储在内存中，因此没有持久化。能够用于test中假数据的读写

实例：公司之前的一张表用的是MyISAM，忽然有一天这张表不能读写几个小时。公司上下折腾了很久。最后缘由是这张表用的是MyISAM，同时正好有人向表中新加入一列，同时进行索引，因为表很大，因此一直在作索引。所以整张表一直处于锁的状态。

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4. 索引原理及原则

在MySQL执行语句中，插入或者更新操做不多有性能问题
大部分性能问题都是复杂的查询操做致使的。缘由的话要从sql读取数听说起：

数据库数据保存在磁盘上，每次读取数据，为了提升性能，须要把部分数据读取到内存来计算。
然而磁盘读取很是慢，因此每次读取IO都会读取相邻的数据，称之为每次读取一页数据（page， 4k/8k）

基于以上原理，咱们要设计得是每次查询都能使磁盘IO最小，所以b+树知足条件：

图中比较重要的几点：

• 红色的格子表示数据项，叶子节点存储真实数据，非叶子结点只是区间表明
• 黄色格子表示指针，不一样的树能够有不一样数量的指针量，每一个格子指针越多，树的高度越低

如图所示，若是要查找数据项29，那么首先会把磁盘块1由磁盘加载到内存，此时发生一次IO，在内存中用二分查找肯定29在17和35之间，锁定磁盘块1的P2指针，内存时间由于很是短（相比磁盘的IO）能够忽略不计，经过磁盘块1的P2指针的磁盘地址把磁盘块3由磁盘加载到内存，发生第二次IO，29在26和30之间，锁定磁盘块3的P2指针，经过指针加载磁盘块8到内存，发生第三次IO，同时内存中作二分查找找到29，结束查询，总计三次IO。真实的状况是，3层的b+树能够表示上百万的数据，若是上百万的数据查找只须要三次IO，性能提升将是巨大的，若是没有索引，每一个数据项都要发生一次IO，那么总共须要百万次的IO，显然成本很是很是高。

当b+树的数据项是复合的数据结构，好比(name,age,sex)的时候，b+数是按照从左到右的顺序来创建搜索树的，好比当(张三,20,F)这样的数据来检索的时候，b+树会优先比较name来肯定下一步的所搜方向，若是name相同再依次比较age和sex，最后获得检索的数据；但当(20,F)这样的没有name的数据来的时候，b+树就不知道下一步该查哪一个节点，由于创建搜索树的时候name就是第一个比较因子，必需要先根据name来搜索才能知道下一步去哪里查询。好比当(张三,F)这样的数据来检索时，b+树能够用name来指定搜索方向，但下一个字段age的缺失，因此只能把名字等于张三的数据都找到，而后再匹配性别是F的数据了， 这个是很是重要的性质，即索引的最左匹配特性。
索引及explain详解

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