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数据库
MySQL
常见问题总结
1、什么是MySQL？
MySQL 是一种关系型数据库，在Java企业级开发中非常常用，因为 MySQL 是开源免费的，并 且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也⼤量⽤到了 MySQL，因此它的稳定性是有保障的。MySQL 是开放源代码的，因此任何⼈都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性 化的需要对其进⾏修改。MySQL的默认端⼝号是3306。
2、存储引擎
⼀些常用命令
查看MySQL提供的所有存储引擎
show engines;
MyISAM和InnoDB区别
1、InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
2、InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
3、InnoDB支持MVCC，应对高并发事务，MVCC比单纯的加锁更高效；MVCC只在READ COMMITTED和REPEATABLE READ两个隔离级别下工作；MVCC可以使用乐观锁和悲观锁来实现；各数据库中的MVCC实现并不统一。
4、InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快；
5、Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；
什么是MVCC？
MVCC（多版本并发控制）是一种在数据库系统中用于处理并发事务的技术。
它的作用：
- 提供并发性：允许多个事务同时执行，提高系统的并发处理能力。
- 保证数据的一致性：确保在并发环境下，数据的正确性和一致性得到维护。
实现方式：
- 版本管理：为每个数据记录维护多个版本。
- 读取一致性：事务在读取数据时，看到的是一个符合其事务隔离级别的数据版本。
它解决并发事务问题的方式：
- 避免读锁定：通过多版本管理，读取操作不需要阻塞其他事务的写入。
- 提高并发性能：减少了因锁定带来的性能开销。
- 保证隔离性：实现了不同隔离级别的需求，如可串行化、重复读等。
3、数据库的三范式是哪些？
第一范式：列不可再分
第二范式：行可以唯一区分，主键约束
第三范式：表的非主属性不能依赖与其他表的非主属性
外键约束 且三大范式是一级一级依赖的，第二范式建立在第一范式上，第三范式 建立第一第二范式上。
4、数据库的事务
什么是事务？：多条sql语句，要么全部成功，要么全部失败。
事务的特性：
数据库事务特性：原子性（Atomic）、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性（Durability）。简称ACID。
- 原子性：事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用。
- 一致性：执行事务前后，数据保持一致性，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的。
- 隔离性：在并发数据操作时，不同的事务拥有各自的数据空间，它们的操作不会对彼此产生干扰 。
- 持久性：一旦事务提交成功，事务中的所有操作都必须持久化到数据库中，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
5、索引是什么
- 帮助MySQL高效获取数据的数据结构，能加快数据库的查询速度。
- 索引往往是存储在磁盘上的文件中的（可能存储在单独的索引文件中，也可能和数据一起存储在数据文件中）。
- 常见的索引包括：聚集索引、覆盖索引、组合索引、前缀索引、唯一索引等，没有特别说明，默认都是使用B+树结构组织（多路搜索树，并一定是二叉的）的索引。
6、SQL优化手段有哪些？
- 查询语句中不要使用select *
- 尽量减少子查询，使用关联查询（left join，right join，inner join）替代
- 减少使用IN或者NOT IN，使用exists，not exists或者关联查询语句替代
- or的查询尽量使用union或者union all代替（在确认没有重复数据或者不用剔除重复数据时，union all会更好）
- 尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
7、简单说一说drop、delete与truncate的区别
SQL中的drop、delete、truncate都表示删除，但是三者有一些差别
delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构。
从速度上来说：drop>truncate>delete delete语句是DML，这个操作会放到rollback segment（回滚段）中，事务提交之后才生效；如果有相应的trigger，执行的时候将被触发。truncate，drop是DDL，操作立即生效，原数据不放到rollback segment中，不能回滚，操作不触发trigger。
8、什么是视图？
视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增、改、查操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比于多表查询。
24-4-19
9、 什么是内联接、左外联接、右外联接？
- 内联接（Inner Join）：匹配2张表中相关联的记录。
- 左外联接（Left Outer Join）：除了匹配2张表中相关联的记录外，还会匹配左表中剩余的记录，右表中未匹配到的字段用NULL表示。
- 右外联接（Right Outer Join）：除了匹配2张表中相关联的记录外，还会匹配右表中剩余的记录，左表中未匹配到的字段用NULL表示。在判定左表和右表时，要根据表名出现在Outer Join 的左右位置关系。
10、并发事务带来哪些问题？
- 脏读（Dirty read）：当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。
- 丢失修改（Lost to modify）：指在一个事务读取一个数据时，另外一个事务也访问了该数据，那么在第一个事务中修改了这个数据后，第二个事务也修改了这个数据。这样第一个事务内的修改结果就被丢失，因此称为丢失修改。 例如：事务1读取某表中的数据A=20，事务2也 读取A=20，事务1修改A=A-1，事务2也修改A=A-1，最终结果A=19，事务1的修改被丢失。
- 不可重复读（Unrepeatable read）：指在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
- 幻读（Phantom read）：幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
不可重复读和幻读的区别：
不可重复读的重点是修改，比如多次读取一条记录发现其中某些列的值被修改，幻读的重点在于新增或者删除比如多次读取一条记录发现记录增多或减少了。
11、事务隔离级别有哪些？MySQL的默认隔离级别是？
SQL 标准定义了四个隔离级别：
- READ-UNCOMMITTED(读取未提交)：最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
- READ-COMMITTED(读取已提交)：允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
- REPEATABLE-READ(可重复读)：对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
- SERIALIZABLE(可串行化)：最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以阻止脏读、不可重复读以及幻读。
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| READ-UNCOMMITTED | √ | √ | √ |
| READ-COMMITTED | × | √ | √ |
| REPEATABLE-READ | × | × | √ |
| SERIALIZABLE | × | × | × |
MySQL的InnoDB存储引擎的默认支持的隔离级别是REPEATABLE-READ(可重复读)。
注意:与SQL标准不同的地方在于InnoDB存储引擎在REPEATABLE-READ(可重复读)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（如SQLserver）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。因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容)，但是你要知道的是InnoDB存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。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。
24-4-22
12、一条SQL语句在MySQL中如何执行的？
MySQL基本架构分析
连接器：身份认证和权限相关（登录MySQL的时候）。
查询缓存：执行查询语句的时候，会先查询缓存（MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用）。
分析器：没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过分析器，分析器说白了就是要先看你的 SQL 语句要干嘛，再检查你的 SQL 语句语法是否正确。
优化器：按照MySQL认为最优的方案去执行。
执行器：执行语句，然后从存储引擎返回数据。
简单来说 MySQL 主要分为 Server 层和存储引擎层：
Server层：主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图，函数等，还有一个通用的日志模块 binglog 日志模块。
存储引擎： 主要负责数据的存储和读取，采用可以替换的插件式架构，支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，其中 InnoDB 引擎有自有的日志模块 redolog 模块。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，它从 MySQL 5.5.5 版本开始就被当做默认存储引擎了。
Server层基本组件介绍
1）连接器
连接器主要和身份认证和权限相关的功能相关，就好比一个级别很高的门卫一样。
主要负责用户登录数据库，进行用户的身份认证，包括校验账户密码，权限等操作，如果用户账户密码已通过，连接器会到权限表中查询该用户的所有权限，之后在这个连接里的权限逻辑判断都是会依赖此时读取到的权限数据，也就是说，后续只要这个连接不断开，即时管理员修改了该用户的权限，该用户也是不受影响的。
- 查询缓存(MySQL 8.0 版本后移除)
查询缓存主要用来缓存我们所执行的 SELECT 语句以及该语句的结果集。
连接建立后，执行查询语句的时候，会先查询缓存，MySQL 会先校验这个 sql 是否执行过，以 Key-Value 的形式缓存在内存中，Key 是查询预计，Value 是结果集。如果缓存 key 被命中，就会直接返回给客户端，如果没有命中，就会执行后续的操作，完成后也会把结果缓存起来，方便下一次调用。当然在真正执行缓存查询的时候还是会校验用户的权限，是否有该表的查询条件。
MySQL 查询不建议使用缓存，因为查询缓存失效在实际业务场景中可能会非常频繁，假如你对一个表更新的话，这个表上的所有的查询缓存都会被清空。对于不经常更新的数据来说，使用缓存还是可以的。
所以，一般在大多数情况下我们都是不推荐去使用查询缓存的。
MySQL 8.0 版本后删除了缓存的功能，官方也是认为该功能在实际的应用场景比较少，所以干脆直接删掉了。
3）分析器
MySQL 没有命中缓存，那么就会进入分析器，分析器主要是用来分析 SQL 语句是来干嘛的，分析器也会分为几步：
第一步，词法分析，一条 SQL 语句有多个字符串组成，首先要提取关键字，比如 select，提出查询的表，提出字段名，提出查询条件等等。做完这些操作后，就会进入第二步。
第二步，语法分析，主要就是判断你输入的 sql 是否正确，是否符合 MySQL 的语法。
完成这 2 步之后，MySQL 就准备开始执行了，但是如何执行，怎么执行是最好的结果呢？这个时候就需要优化器上场了。
4）优化器
优化器的作用就是它认为的最优的执行方案去执行（有时候可能也不是最优），比如多个索引的时候该如何选择索引，多表查询的时候如何选择关联顺序等。
可以说，经过了优化器之后可以说这个语句具体该如何执行就已经定下来。
5）执行器
当选择了执行方案后，MySQL 就准备开始执行了，首先执行前会校验该用户有没有权限，如果没有权限，就会返回错误信息，如果有权限，就会去调用引擎的接口，返回接口执行的结果。
语句分析
1、查询语句
说了以上这么多，那么究竟一条 sql 语句是如何执行的呢？其实我们的 sql 可以分为两种，一种是查询，一种是更新（增加，更新，删除）。我们先分析下查询语句，语句如下：
select * from tb_student A where A.age='18' and A.name=' 张三 ';
结合上面的说明，我们分析下这个语句的执行流程：
- 先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息，如果有权限，在MySQL8.0版本以前，会先查询缓存，以这条sql语句为key在内存中查询是否有结果，如果有直接缓存，如果没有，执行下一步。
- 通过分析器进行词法分析，提取 sql 语句的关键元素，比如提取上面这个语句是查询 select，提取需要查询的表名为 tb_student,需要查询所有的列，查询条件是这个表的 id='1'。然后判断这个 sql 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等，如果检查没问题就执行下一步。
- 接下来就是优化器进行确定执行方案，上面的sql语句，可以有两种执行方案：
a.先查询学生表中姓名为“张三”的学生，然后判断是否年龄是 18。 b.先找出学生中年龄 18 岁的学生，然后再查询姓名为“张三”的学生。
- 那么优化器根据自己的优化算法进行选择执行效率最好的一个方案（优化器认为，有时候不一定最好）。那么确认了执行计划后就准备开始执行了。
- 进行权限校验，如果没有权限就会返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回引擎的执行结果。
2、更新语句
以上就是一条查询 sql 的执行流程，那么接下来我们看看一条更新语句如何执行的呢？sql 语句如下：
update tb_student A set A.age='19' where A.name=' 张三 ';
我们来给张三修改下年龄，在实际数据库肯定不会设置年龄这个字段的，不然要被技术负责人打的。其实这条语句也基本上会沿着上一个查询的流程走，只不过执行更新的时候肯定要记录日志了，这就会引入日志模块了，MySQL自带的日志模块式binlog(归档日志)，所有的存储引擎都可以使用，我们常用的 InnoDB 引擎还自带了一个日志模块 redolog（重做日志），我们就以 InnoDB 模式下来探讨这个语句的执行流程。流程如下：
- 先查询到张三这一条数据，如果有缓存，也是会用到缓存。
- 然后拿到查询的语句，把 age 改为 19，然后调用引擎 API 接口，写入这一行数据，InnoDB 引擎把数据保存在内存中，同时记录 redo log，此时 redo log 进入 prepare 状态，然后告诉执行器，执行完成了，随时可以提交。
- 执行器收到通知后记录 binlog，然后调用引擎接口，提交 redo log 为提交状态。
- 更新完成。
总结
- MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用，redolog 只有 InnoDB 有。
- 引擎层是插件式的，目前主要包括，MyISAM，InnoDB，Memory 等。
- SQL 等执行过程分为两类，一类对于查询等过程如下：权限校验---》查询缓存---》分析器---》优化器---》权限校验---》执行器---》引擎
- 对于更新等语句执行流程如下：分析器----》权限校验----》执行器---》引擎---redo log prepare---》binlog---》redo log commit
24-4-24 周三
13、MySQL的数据存放在哪个文件？
mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'datadir'; [root@xiaolin ~]#ls /var/lib/mysql/my_test db.opt t_order.frm t_order.ibd
- db.opt，用来存储当前数据库的默认字符集和字符校验规则。
- t_order.frm ，表结构会保存在这个文件。在 MySQL 中建立一张表都会生成一个.frm 文件，该文件是用来保存每个表的元数据信息的，主要包含表结构定义。
- t_order.ibd，表数据会保存在这个文件。
14、表空间文件的结构是怎么样的？
表空间由段（segment）、区（extent）、页（page）、行（row）组成，InnoDB存储引擎的逻辑存储结果大致如下图所示：
1、行（row）
数据库表中的记录都是按行（row）进行存放的，每行记录根据不同的行格式，有不同的存储结构。后面我们详细介绍 InnoDB 存储引擎的行格式，也是本文重点介绍的内容。
2、页（page）
记录是按照行来存储的，但是数据库的读取并不以「行」为单位，否则一次读取（也就是一次 I/O 操作）只能处理一行数据，效率会非常低。
因此，InnoDB 的数据是按「页」为单位来读写的，也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个行记录从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。
默认每个页的大小为 16KB，也就是最多能保证 16KB 的连续存储空间。
页是 InnoDB 存储引擎磁盘管理的最小单元，意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。
页的类型有很多，常见的有数据页、undo日志页、溢出页等等。数据表中的行记录是用「数据页」来管理的，总之知道表中的记录存储在「数据页」里面就行。
3、区（extent）
我们知道 InnoDB 存储引擎是用 B+ 树来组织数据的。
B+ 树中每一层都是通过双向链表连接起来的，如果是以页为单位来分配存储空间，那么链表中相邻的两个页之间的物理位置并不是连续的，可能离得非常远，那么磁盘查询时就会有大量的随机I/O，随机 I/O 是非常慢的。
解决这个问题也很简单，就是让链表中相邻的页的物理位置也相邻，这样就可以使用顺序 I/O 了，那么在范围查询（扫描叶子节点）的时候性能就会很高。
那具体怎么解决呢？
在表中数据量大的时候，为某个索引分配空间的时候就不再按照页为单位分配了，而是按照区（extent）为单位分配。每个区的大小为 1MB，对于 16KB 的页来说，连续的 64 个页会被划为一个区，这样就使得链表中相邻的页的物理位置也相邻，就能使用顺序 I/O 了。
4、段（segment）
表空间是由各个段（segment）组成的，段是由多个区（extent）组成的。段一般分为数据段、索引段和回滚段等。
- 索引段：存放 B + 树的非叶子节点的区的集合；
- 数据段：存放 B + 树的叶子节点的区的集合；
- 回滚段：存放的是回滚数据的区的集合，之前讲事务隔离的时候就介绍到了 MVCC 利用了回滚段实现了多版本查询数据。
好了，终于说完表空间的结构了。接下来，就具体讲一下 InnoDB 的行格式了。
之所以要绕一大圈才讲行记录的格式，主要是想让大家知道行记录是存储在哪个文件，以及行记录在这个表空间文件中的哪个区域，有一个从上往下切入的视角，这样理解起来不会觉得很抽象。
15、InnoDB行格式有哪些？
行格式（row_format），就是一条记录的存储结构。
InnoDB 提供了 4 种行格式，分别是 Redundant、Compact、Dynamic和 Compressed 行格式。
- Redundant 是很古老的行格式了， MySQL 5.0 版本之前用的行格式，现在基本没人用了。
- 由于 Redundant 不是一种紧凑的行格式，所以 MySQL 5.0 之后引入了 Compact 行记录存储方式，Compact 是一种紧凑的行格式，设计的初衷就是为了让一个数据页中可以存放更多的行记录，从 MySQL 5.1 版本之后，行格式默认设置成 Compact。
- Dynamic 和 Compressed 两个都是紧凑的行格式，它们的行格式都和 Compact 差不多，因为都是基于 Compact 改进一点东西。从 MySQL5.7 版本之后，默认使用 Dynamic 行格式。
Redundant 行格式我这里就不讲了，因为现在基本没人用了，这次重点介绍 Compact 行格式，因为 Dynamic 和 Compressed 这两个行格式跟 Compact 非常像。
所以，弄懂了 Compact 行格式，之后你们在去了解其他行格式，很快也能看懂。
