Mysql
索引的基本原理
索引是用来快速寻找特定的记录；把无序的数据变成有序的数据进行查询
把创建索引的列数据进行排序
对排序结果生成倒排表
在倒排表的内容上拼接上地址链
在查询时，先拿到倒排表内容，再取出地址链，最后拿到数据
聚簇索引和非聚簇索引的区别
聚簇索引：进数据与索引放在一起，找到索引也找到了数据
非聚簇索引：将数据与索引分开存放，索引结构的叶子节点指向了数据的位置，通过位置找到数据
区别：
查询聚簇索引可以直接获取数据，非聚簇索引需要二次查询
聚簇索引适合范围查询 ，非聚簇索引适合排序
mysql索引的结构，各自的优劣
索引的数据结构与具体的存储引擎有关。比较常用的是Hash索引和B+树索引；
Hash索引： 采用一定的hash算法，把键值换算成新的hash;等值查询，那么hash索引有明显优势，前提是健值都是唯一的，如果健值不唯一，那就需要先找到健的位置，然后再扫描链表，找到对应的值;范围查询，hash索引就不好用了
B+树索引：关键字检索效率比较平均；常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高
索引的设计原则
查询更快，占用空间更少
适合出现在where子句中的列，或者连接子句中指定的列
基数较小的列，索引效果差，不需建
不要过度索引。索引需要磁盘空间
定义为外键的列一定要建立索引
频繁更新的字段不适合建立索引
对于查询涉及少，重复值较多的列不建立索引
定义为text、image、bit之类的数据类型不建立索引
事务的基本特性和隔离原则
基本特性（ACID）：
原子性：事务的最小执行单位，不允许分隔。确保动作要么全部完成，要么不完成
一致性：执行事务前后数据保持一致，多个事务对同一个数据的读取结果是相同的
隔离性：一个事务的修改在最终提交前，对其他事务是不可见的
持久性：一个事务被提交后，所做的修改永久保存在数据库中
隔离原则：
读未提交：可能会读取到其他事务未提交的数据，也叫脏读
读已提交（oracle）：只会读取已提交的事务，两次读取的结果不一致，叫做不可重复读
可重复读（mysql）：每次读取的数据都是一致的，但有可能会出现幻读
可串行化：一般不使用，会给每行加锁，会导致大量超时和锁竞争的问题
如何对mysql进行分库分表？多大数据需要进行分库分表？分库分表的方式和分片策略有哪些？分库分表后SQl的执行顺序是怎样的？
什么是分库分表：当数据量过大时，查询速度降低。为提升效率，将一个表中的数据分散到多个数据库的多个表中。
常用分库分表工具：MyCat、ShardingSphere
数据分片方式：
垂直分片：从业务角度将不同的表拆分到不同的库中，能解决数据库数据文件过大的问题，但不能从根本上解决查询问题。
水平分片：从数据角度将一个表中的数据拆分到不同的库或者表中，这样可以从根本上解决数据量过大造成的查询效率低的问题。
分片策略：
取余：均匀存放数据，但扩容非常麻烦
按照范围：比较好扩容，但数据分布不够均匀
按照时间：比较容易将热点数据区分
按照枚举值：例如按地区分片
按照目标字段前缀指定分区：自定义业务规则分片
水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且拓展自由，是分库分表的标准解决方案
阿里开发手册建议：一个表的数据超过500万或者数据文件达到2G（业务开始前，提前预估3年业务量）
分库分表后执行流程（ShardingSphere）：
sql解析->查询优化->sql路由->sql改写->sql执行->结果归并
分库分表问题：
跨库查询、跨库排序、分布式事务、公共表、主键重复......
mysql的主从同步原理
主从同步：当主库的数据发生改变时，变化会实时同步到从库；
主从同步好处：
水平拓展数据库的能力
容错、高可用
数据备份
实现：在主库机器上，主从同步事件会被写到特殊的log文件中；在从库机器上，从库读取主从同步事件，并根据读取的事件变化，在从库上做对应的更改
Myisam和Innodb的区别
InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引
InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效
MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。
d. InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会
非常高效
mysql中索引类型及对数据库的性能的影响
主键：特殊的唯一索引，一张表中只有一个
唯一索引:保证数据的唯一性
普通索引：允许被索引的数据列包含重复的值
索引可以极大地提高数据的查询速度，提高系统的性能；但是删除、新增、修改的速度会降低；每一个索引都要占用物理空间。
Explain语句结果中各个字段分表表示什么
id：语句中每出现一次select，就会分配一个唯一id，某些子查询会被优化成join，id就会一致
select_type:select关键字对应的查询类型
table:表名
partitions:匹配的分区信息
type:针对单表的查询方式（全表扫描、索引）
possible_keys:可能用到的索引
key:实际用到的索引
key_len:实际用到的索引长度
ref:当使用索引查询时，与索引列进行值匹配的对象信息
rows:读取的记录条数
filtered:表过滤后的剩余记录百分比
Extra:额外信息
索引覆盖是什么
执行sql时，当前sql所需要查询出来的字段数据在索引对应的B+树中都包含了，不需要再去找，直接返回结果。
最左前缀原则是什么
最左优先，在创建索引时，最频繁的一列放在最左侧
Innodb是如何实现事务的
以update为例：
Innodb收到update语句后，根据条件查询数据所在页，并缓存在Buffer Pool中
执行update语句，修改Buffer Pool数据
针对update语句生成一个redoLog对象, 并存入LogBuffer中
针对update语句生成undo Log日志, 用于事务回滚
如果事务提交, 那么则把redo Log对象及逆行持久化, 后续还有其他机制将数据页持久化到磁盘中；如果事务回滚, 则利用undo log 日志进行回滚
B树和B+树的区别，为什么Mysql使用B+树
B树：对节点排序、一个节点可以存多个元素，多个元素也排序了
B+树：拥有B树的特点、叶子节点之间有指针、非叶子节点在叶子节点上有冗余，并且排好序
因为索引是用来加快查询的，而B+树通过对数据进行排序可以提高查询速度，B+树通过一个节点可以存储更多的元素，使得B+树更加矮胖，所需要的IO更少，并且一页只有16KB，一般情况下任务深度为3的B+树可以存2000万行数据。利用B+树中的叶子节点有序链表可以很好地支持范围查找和全表扫描。
mysql锁的类型有哪些
行锁：指锁住表的某一行或多行，其他事务访问时，被锁住的行不能访问，其他正常
表锁：指锁住整个表，其他请求只能读，不能写；直到读锁释放，才能写入
死锁：多个进程在执行过程中，争夺资源造成相互等待，无法继续执行
乐观锁：假设数据不会冲突，所以在数据提交更新时才会检测，如果冲突则返回错误信息
悲观锁：当对数据库中一条数据修改时，为了避免被其他人修改，直接加锁，防止并发
共享锁：当数据加上锁后，其他事务只能读锁，而不能加写锁；直到所有读锁释放完毕，才能加写锁
排它锁：当一个事务为数据加上写锁时，其他请求不能再加任何锁，直到该锁释放
Mysql慢查询该如何优化？
检查是否走了索引，如果没有则优化sql利用索引
检查是否用了最优索引
检查字段是否都是必须的，是否查询了过多字段，查出多于数据
检查是否需要分库、分表
检查数据库配置，是否需要增加资源
mysql中有哪些索引？
主键索引：数据列不允许重复，不允许为null，一个表只能有一个
唯一索引：数据列不允许重复，允许为null，一个表允许多个列创建唯一索引
普通索引：基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值
mysql哪些情况下会造成索引的失效
非最左匹配（以最左的为起点字段查询可以使用联合索引，否则不能使用联合索引）
错误模糊查询（只有右模糊查询才能触发索引）
列运算（索引列使用了运算）
使用函数（索引列使用函数）
类型转换（字段为字符串类型，但是传入int类型，索引失效）
使用is not null
使用（!=或<>）
索引列使用了or
主键和唯一索引的区别
主键索引不允许为null，且唯一；唯一索引允许为null，允许多个列创建唯一索引
主键一定会创建一个唯一索引，有唯一索引的列不一定为主键
主键索引只能有一个，但可以有多个唯一索引
主键可以被其他表引为外键，唯一索引不行
主键的执行顺序要高于唯一索引
主键是约束，但唯一索引是索引
20.什么是MVCC
多版本并发控制：读取数据时通过一种类似于快照的方式将数据保留下来，这样读锁和写锁就不冲突了，不同事务session会看到自己特定版本的数据、版本链；
MVCC只能在已提交读和可重复读两个隔离级别下工作