一、索引相关
（1）什么是索引?
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。
（2）索引是个什么样的数据结构呢?
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。
（3）为什么使用索引？
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
帮助服务器避免排序和临时表。
将随机IO变为顺序IO。
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
（4）Innodb为什么要用自增id作为主键？
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
（5）Hash 索引和 B+ 树索引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。
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。
（6）什么是聚簇索引
聚簇索引就是按照每张表的 主键 构造一棵B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据。
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MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段来建立聚簇索引，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。
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。
（7）说一说索引的底层实现？
Hash索引
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
B-Tree索引（MySQL使用B+Tree）
B-Tree能加快数据的访问速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取数据，数据分布在各个节点之中。
B+Tree索引
是B-Tree的改进版本，同时也是数据库索引所采用的存储结构。数据都在叶子节点上，并且增加了顺序访问指针，每个叶子节点都指向相邻的叶子节点的地址。相比B-Tree来说，进行范围查找时只需要查找两个节点，进行遍历即可。而B-Tree需要获取所有节点，相比之下B+Tree效率更高。
B+tree性质：
n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。
所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。
（8）索引有哪些优缺点？
索引的优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
索引的缺点
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。
（9）聚簇索引和非聚簇索引的区别
聚簇索引的叶子节点存放的是主键值和数据行，支持覆盖索引
非聚簇索引的叶子节点存放的是主键值或数据记录的地址（InnoDB辅助索引的data域存储相应记录主键的值，MyISAM辅助索引的data域保存数据记录的地址）
（10）MyISAM和InnoDB实现B+树索引方式的区别是什么？
MyISAM，B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址，在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录，这被称为“非聚簇索引”
InnoDB，其数据文件本身就是索引文件，相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的节点data域保存了完整的数据记录，这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引，这被称为“聚簇索引”或者聚集索引，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。
在根据主键索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。
总结：InnoDB 主键索引使用的是聚簇索引，MyISAM 不管是主键索引，还是二级索引使用的都是非聚簇索引。
（11）MySQL中有几种索引类型，可以简单说说吗？
FULLTEXT ：即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。
HASH ：由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
BTREE ：BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。
RTREE ：RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。
（12）覆盖索引是什么？
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
（13）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，假设我们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。
（14）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。
（15）创建的索引有没有被使用到?或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因?
MySQL 提供了 explain 命令来查看语句的执行计划，MySQL 在执行某个语句之前，会将该语句过一遍查询优化器，之后会拿到对语句的分析，也就是执行计划，其中包含了许多信息。可以通过其中和索引有关的信息来分析是否命中了索引，例如possilbe_key，key，key_len等字段，分别说明了此语句可能会使用的索引，实际使用的索引以及使用的索引长度。
“执行计划”中需要知道的几个“关键字”
id ：编号
select_type ：查询类型
table ：表
type ：类型
possible_keys ：预测用到的索引
key ：实际使用的索引
key_len ：实际使用索引的长度
ref ：表之间的引用
rows ：通过索引查询到的数据量
Extra ：额外的信息
（16）那么在哪些情况下会发生针对该列创建了索引但是在查询的时候并没有使用呢?
使用不等于查询
列参与了数学运算或者函数
在字符串 like 时左边是通配符。类似于’%aaa’。
当 mysql 分析全表扫描比使用索引快的时候不使用索引。
当使用联合索引，前面一个条件为范围查询，后面的即使符合最左前缀原则，也无法使用索引。
以上情况，MySQL无法使用索引。
（17）为什么Mysql用B+树做索引而不用B-树或红黑树、二叉树
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B-tree：
B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部节点相对B(B-)树更小，如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多，一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，相对IO读写次数就降低了。
由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。
Hash：
虽然可以快速定位，但是没有顺序，IO复杂度高；
基于Hash表实现，只有Memory存储引擎显式支持哈希索引 ；
适合等值查询，如=、in()、<=>，不支持范围查询 ；
因为不是按照索引值顺序存储的，就不能像B+Tree索引一样利用索引完成排序 ；
Hash索引在查询等值时非常快 ；
因为Hash索引始终索引的所有列的全部内容，所以不支持部分索引列的匹配查找 ；
如果有大量重复键值得情况下，哈希索引的效率会很低，因为存在哈希碰撞问题 。
二叉树： 树的高度不均匀，不能自平衡，查找效率跟数据有关（树的高度），并且IO代价高。
红黑树： 树的高度随着数据量增加而增加，IO代价高。
（18）MySQL索引种类
普通索引、唯一索引(主键索引、唯一索引)、联合索引、全文索引、空间索引
（19）索引在什么情况下遵循最左前缀的规则？
在建立了联合索引的前提条件下，数据库会一直从左向右的顺序依次查找，直到遇到了范围查询(>,<,between,like等)
二、事务相关
（1）什么是事务?
事务是一系列的数据库操作，他们要符合 ACID 特性，事务是数据库应用的基本单位。MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。
（2）ACID是什么?可以详细说一下吗?
A=Atomicity：原子性，就是要么全部成功，要么全部失败。不可能只执行一部分操作。
C=Consistency：一致性，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。
（3）MySQL中为什么要有事务回滚机制？
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：
能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息
在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
（4）数据库并发事务会带来哪些问题？
数据库并发事务会带来 脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读 这四个常见问题，其中：
脏读：A 事务读取到了 B 事务未提交的内容，但是之后B事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
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（删除）了一条数据。造成"幻觉"。
丢弃修改：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读：当设置T2事务只能读取 T1 事务已经提交的部分，T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
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。
脏读图解：
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
幻读图解：
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
丢弃修改图解：
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
不可重复读图解：
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
（5）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)：事务中发生了修改，即使没有提交，其他事务也是可见的，比如对于一个数A原来50修改为100，但是我还没有提交修改，另一个事务看到这个修改，而这个时候原事务发生了回滚，这时候A还是50，但是另一个事务看到的A是100.可能会导致脏读、幻读或不可重复读
已提交读(READ COMMITTED)：对于一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改是其他事务不可见的，举例就是对于一个数A原来是50，然后提交修改成100，这个时候另一个事务在A提交修改之前，读取的A是50，刚读取完，A就被修改成100，这个时候另一个事务再进行读取发现A就突然变成100了；可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生
可重复读(REPEATABLE READ)：就是对一个记录读取多次的记录是相同的，比如对于一个数A读取的话一直是A，前后两次读取的A是一致的；可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生
可串行化(SERIALIZABLE)：在并发情况下，和串行化的读取的结果是一致的，没有什么不同，比如不会发生脏读和幻读；该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读
（6）Innodb使用的是哪种隔离级别呢?
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重复读）
原因： 与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁算法 ，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
（7）不可重复读和幻读区别是什么？可以举个例子吗？
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
例1（同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了 ）：事务1中的A先生读取自己的工资为 1000的操作还没完成，事务2中的B先生就修改了A的工资为2000，导致A再读自己的工资时工资变为 2000；这就是不可重复读。
例2（同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样 ）：假某工资单表中工资大于3000的有4人，事务1读取了所有工资大于3000的人，共查到4条记录，这时事务2 又插入了一条工资大于3000的记录，事务1再次读取时查到的记 录就变为了5条，这样就导致了幻读。
