关于mysql数据库，你必须知道的知识。

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。比如某些数据库系统中需要用到“地址”这个属性，本来直接将“地址”属性设计成一个数据库表的字段就行。但是如果系统经常会访问“地址”属性中的“城市”部分，那么就非要将“地址”这个属性重新拆分为省份、城市、详细地址等多个部分进行存储，这样在对地址中某一部分操作的时候将非常方便。这样设计才算满足了数据库的第一范式，如下表所示。

第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。比如要设计一个订单信息表，因为订单中可能会有多种商品，所以要将订单编号和商品编号作为数据库表的联合主键，如下表所示。

第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。如下面这两个表所示的设计就是一个满足第三范式的数据库表。

事务的特性

⑴ 原子性（Atomicity）

　　原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，这和前面两篇博客介绍事务的功能是一样的概念，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

⑵ 一致性（Consistency）

　　一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

　　拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

⑶ 隔离性（Isolation）

　　隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

　　即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

　　关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。

⑷ 持久性（Durability）

　　持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

并发下事务产生的问题

1、脏读

所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务-->取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读。

2、不可重复读

所谓不可重复读，就是指在一个事务里面读取了两次某个数据，读出来的数据不一致。还是以银行取钱为例，事务A开启事务-->查出银行卡余额为1000元，此时切换到事务B事务B开启事务-->事务B取走100元-->提交，数据库里面余额变为900元，此时切换回事务A，事务A再查一次查出账户余额为900元，这样对事务A而言，在同一个事务内两次读取账户余额数据不一致，这就是不可重复读。

3、幻读

所谓幻读，就是指在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据。比如学生信息，事务A开启事务-->修改所有学生当天签到状况为false，此时切换到事务B，事务B开启事务-->事务B插入了一条学生数据，此时切换回事务A，事务A提交的时候发现了一条自己没有修改过的数据，这就是幻读，就好像发生了幻觉一样。幻读出现的前提是并发的事务中有事务发生了插入、删除操作。

MySql数据库中的存储引擎：

MyISAM：

不支持事务，也不支持外键，尤其是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本都可以使用这个引擎来创建表。

InnoDB：

InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎，这种存储引擎已经被很多互联网公司使用，为用户操作非常大的数据存储提供了一个强大的解决方案。

InnoDB还引入了行级锁定和外键约束，如果需要事务支持，并且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。

MEMORY：

适用于目标数据较小，而且被非常频繁地访问，如果数据是临时的，而且要求必须立即可用，那么就可以存放在内存表的场景，它要求存储在Memory数据表里的数据使用的是长度不变的格式，这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型。

MERGE:

MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表结构必须完全相同，尽管其使用不如其它引擎突出，但是在某些情况下非常有用。说白了，Merge表就是几个相同MyISAM表的聚合器；Merge表中并没有数据，对Merge类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行操作。Merge存储引擎的使用场景。对于服务器日志这种信息，一般常用的存储策略是将数据分成很多表，每个名称与特定的时间端相关。

ARCHIVE:

Archive是归档的意思，在归档之后很多的高级功能就不再支持了，仅仅支持最基本的插入和查询两种功能。在MySQL 5.5版以前，Archive是不支持索引，但是在MySQL 5.5以后的版本中就开始支持索引了。Archive拥有很好的压缩机制，它使用zlib压缩库，在记录被请求时会实时压缩，所以它经常被用来当做仓库使用。

如何选择合适的存储引擎？

（1）选择标准可以分为：

（2）是否需要支持事务；

（3）是否需要使用热备；

（4）崩溃恢复：能否接受崩溃；

（5）是否需要外键支持；然后按照标准，选择对应的存储引擎即可

事务的隔离级别

1、DEFAULT

默认隔离级别，每种数据库支持的事务隔离级别不一样，如果Spring配置事务时将isolation设置为这个值的话，那么将使用底层数据库的默认事务隔离级别。顺便说一句，如果使用的MySQL，可以使用"select @@tx_isolation"来查看默认的事务隔离级别

2、READ_UNCOMMITTED

读未提交，即能够读取到没有被提交的数据，所以很明显这个级别的隔离机制无法解决脏读、不可重复读、幻读中的任何一种，因此很少使用

3、READ_COMMITED

读已提交，即能够读到那些已经提交的数据，自然能够防止脏读，但是无法限制不可重复读和幻读

4、REPEATABLE_READ

重复读取，即在数据读出来之后加锁，类似"select * from XXX for update"，明确数据读取出来就是为了更新用的，所以要加一把锁，防止别人修改它。REPEATABLE_READ的意思也类似，读取了一条数据，这个事务不结束，别的事务就不可以改这条记录，这样就解决了脏读、不可重复读的问题，但是幻读的问题还是无法解决

5、SERLALIZABLE

串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了

什么是聚簇索引、什么是非聚簇索引

innodb存储引擎在进行数据插入的时候必须要绑定到一个索引列上，默认是主键，如果没有主键，会选择唯一键，如果没有唯一键，那么会选择生成6字节的rowid，跟数据绑定在一起的索引我们称之为聚簇索引，没有跟数据绑定在一起的索引我们称之为非聚簇索引。

innodb存储引擎中既有聚簇索引也有非聚簇索引，而myisam存储引擎中只有非聚簇索引。

聚簇和非聚簇其实是两种B+树的形式不一样，mysql索引底层是B+树，引出下面的问题

Mysql索引使用B+树的原因什么是B+树

* B+树能显著减少IO次数，提高效率

* B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点

* B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点

* B+树采取顺序读

B+树是B树的一种变体，也属于平衡多路查找树，大体结构与B树相同，包含根节点、内部节点和叶子节点。多用于数据库和操作系统的文件系统中，由于B+树内部节点不保存数据，所以能在内存中存放更多索引，增加缓存命中率。另外因为叶子节点相连遍历操作很方便，而且数据也具有顺序性，便于区间查找。

一个m阶的B+树具有如下几个特征：

有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。

所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。

上面的这颗树中，得出结论：

根节点元素8是子节点2,5,8 的最大元素，也是叶子节点6,8 的最大元素；

根节点元素15是子节点11,15 的最大元素，也是叶子节点13,15 的最大元素；

根节点的最大元素也就是整个B+树的最大元素，以后无论插入删除多少元素，始终要保持最大的元素在根节点当中。

由于父节点的元素都出现在子节点中，因此所有的叶子节点包含了全部元素信息，并且每一个叶子节点都带有指向下一个节点的指针，形成了一个有序链表。

指的的是索引元素所指向的数据记录，比如数据库中的某一行，在B-树中，无论中间节点还是叶子节点都带有卫星数据。

B-树中的卫星数据（Satellite Information）：

B+树中的卫星数据（Satellite Information）：

只有叶子节点带有卫星数据，其余中间节点仅仅是索引，没有任何的数据关联。

需要补充的是，在数据库的聚集索引（Clustered Index）中，叶子节点直接包含卫星数据。在非聚集索引（NonClustered Index）中，叶子节点带有指向卫星数据的指针。

mysql的索引类型包含哪几种？

1) fulltext 索引

适用于大文件text类型以及大小超过text类型的字段。

2) NORMAL普通索引

使用经常使用的字段或者当关联表的一些字段。

3) UNIQUE 唯一性索引

当有多个字段一起表示唯一时，可以使用唯一性索引进行约束，比如用户表里的，用户名和账号需要唯一并且不为空，那么就将这2个字段设置一个唯一性的索引。

需要注意的是，联合字段做唯一性索引时，做为索引的字段必须为非空，否则会出现唯一性索引失效的情况，例如a、b、c三个字段联合做唯一性索引，c允许为空，当出现如下情况时，mysql也是允许的，当c允许为null时联合的唯一性索引失效。

Innerdb和myisam的区别

如何选择？

1、是否需要支持事务，如果需要选择innodb，如果不需要选择myisam

2、如果表的大部分请求都是读请求，可以考虑myisam，如果既有读也有写，使用innodb

现在mysql的默认存储引擎已经变成了Innodb,推荐使用innodb

MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？

a. 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。

b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。

c. mysql库主从读写分离。

d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。

e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。

f. 不经常改动的页面，生成静态页面。

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

对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？

a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。

b. 优化数据库访问。

c. 禁止外部访问链接（盗链）, 比如图片盗链。

d. 控制文件下载。

e. 使用不同主机分流。

f. 使用浏览统计软件，了解访问量，有针对性的进行优化。

Mysql的MVVC

MVVC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议，只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性，通过版本号，避免同一数据在不同事务间的竞争，你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。当然，这种乐观锁只在事务级别未提交锁和已提交锁时才会生效。MVCC最大的好处，相信也是耳熟能详：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能。

InnoDB在每行数据都增加两个隐藏字段，一个记录创建的版本号，一个记录删除的版本号。

在多版本并发控制中，为了保证数据操作在多线程过程中，保证事务隔离的机制，降低锁竞争的压力，保证较高的并发量。在每开启一个事务时，会生成一个事务的版本号，被操作的数据会生成一条新的数据行（临时），但是在提交前对其他事务是不可见的，对于数据的更新（包括增删改）操作成功，会将这个版本号更新到数据的行中，事务提交成功，将新的版本号更新到此数据行中，这样保证了每个事务操作的数据，都是互不影响的，也不存在锁的问题。

MySQL的锁有哪些种区别是什么

锁的基本模式——共享锁

第一个行级别的锁就是我们在官网看到的 Shared Locks （共享锁），我们获取了一行数据的读锁以后，可以用来读取数据，所以它也叫做读锁。而且多个事务可以共享一把读锁。那怎么给一行数据加上读锁呢？

我们可以用 select lock in share mode;的方式手工加上一把读锁。

释放锁有两种方式，只要事务结束，锁就会自动事务，包括提交事务和结束事务。

锁的基本模式——排它锁

第二个行级别的锁叫做 Exclusive Locks（排它锁），它是用来操作数据的，所以又叫做写锁。只要一个事务获取了一行数据的排它锁，其他的事务就不能再获取这一行数据的共享锁和排它锁。

排它锁的加锁方式有两种，第一种是自动加排他锁，可能是同学们没有注意到的：

我们在操作数据的时候，包括增删改，都会默认加上一个排它锁。

还有一种是手工加锁，我们用一个 FOR UPDATE 给一行数据加上一个排它锁，这个无论是在我们的代码里面还是操作数据的工具里面，都比较常用。

释放锁的方式跟前面是一样的。

锁的基本模式——意向锁

意向锁是由数据库自己维护的。

也就是说，当我们给一行数据加上共享锁之前，会自动在这张表上面加一个意向共享锁。

当我们给一行数据加上排他锁之前，会自动在这张表上面加一个意向排他锁。

反过来说：

如果一张表上面至少有一个意向共享锁，说明有其他的事务给其中的某些数据行加上了共享锁。

锁的算法

t2 这张表 id 有一个主键索引。我们插入了 4 行数据，主键 id 分别是 1、4、7、10。

我们这里的划分标准是主键 id。

这些数据库里面存在的主键值，我们把它叫做 Record，记录，那么这里我们就有 4 个 Record。

根据主键，这些存在的 Record 隔开的数据不存在的区间，我们把它叫做 Gap，间隙，它是一个左开右开的区间。

假设我们有 N 个 Record，那么所有的数据会被划分成多少个 Gap 区间？答案是 N+1，就像我们把一条绳子砍 N 刀，它最后肯定是变成 N+1 段。

最后一个，间隙（Gap）连同它左边的记录（Record），我们把它叫做临键的区间，它是一个左开右闭的区间。

如果主键索引不是整型，是字符怎么办呢？字符可以排序吗？基于 ASCII 码

记录锁

第一种情况，当我们对于唯一性的索引（包括唯一索引和主键索引）使用等值查询，精准匹配到一

条记录的时候，这个时候使用的就是记录锁。

比如 where id = 1 4 7 10 。

间隙锁

第二种情况，当我们查询的记录不存在，无论是用等值查询还是范围查询的时候，它使用的都是间隙锁。

临键锁

第三种情况，当我们使用了范围查询，不仅仅命中了 Record 记录，还包含了 Gap 间隙，在这种情况下我们使用的就是临键锁，它是 MySQL 里面默认的行锁算法，相当于记录锁加上间隙锁。

比如我们使用>5 <9 ，它包含了不存在的区间，也包含了一个 Record 7。

锁住最后一个 key 的下一个左开右闭的区间。

select * from t2 where id >5 and id <=7 for update; 锁住(4,7]和(7,10]

select * from t2 where id >8 and id <=10 for update; 锁住 (7,10]，(10,+∞)**

总结：为什么要锁住下一个左开右闭的区间？——就是为了解决幻读的问题。

分库分表

垂直分库，减少并发压力。水平分表，解决存储瓶颈。

垂直分库的做法，把一个数据库按照业务拆分成不同的数据库：

水平分库分表的做法，把单张表的数据按照一定的规则分布到多个数据库。

Mysql的体系结构是什么样子的（一条查询语句它到底是怎么执行的？）

如何解决数据的读一致性问题

两大方案:

LBCC

第一种，既然要保证前后两次读取数据一致，那么读取数据的时候，锁定我要操作的数据，不允许其他的事务修改就行了。这种方案叫做基于锁的并发控制 Lock Based Concurrency Control（LBCC）。

如果仅仅是基于锁来实现事务隔离，一个事务读取的时候不允许其他时候修改，那就意味着不支持并发的读写操作，而我们的大多数应用都是读多写少的，这样会极大地影响操作数据的效率。

MVCC

https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-multi-versioning.html

另一种解决方案，如果要让一个事务前后两次读取的数据保持一致，那么我们可以在修改数据的时候给它建立一个备份或者叫快照，后面再来读取这个快照就行了。这种方案我们叫做多版本的并发控制 Multi Version Concurrency Control（MVCC）

MVCC 的核心思想是：我可以查到在我这个事务开始之前已经存在的数据，即使它在后面被修改或者删除了。在我这个事务之后新增的数据，我是查不到的。