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写在前面
不喜勿喷暴躁作者又不求你给钱【没办法遇见的狗喷子太多了】欢迎大家在评论区留言指正文章中的信息错误有一些其他相关的问题可以直接评论区留言作者看到会及时更新到文章末尾。【别特么私聊我了我特么又没收你钱又不是免费私教哪有时间回答你。】 1. MySQL 基础问题1.1 为什么用MySQL1.2 表属性类型 varchar 和 char 的区别1.2 什么时候用 varchar 和 char1.3 Datetime 和 Timestamp 的区别1.4 一个SQL语句的执行过程表述下 2. MySQL 存储引擎相关问题2.1 了解存储引擎吗简单说一下2.2 你都知道mysql那些存储引擎2.3 InnoBD 和 MyISAM 的区别是什么【重点】2.4 什么时候用InnoDB什么时候用MyISAM2.5 MySQL是否支持自定义存储引擎 3. MySQL 索引相关问题3.1 MySQL索引有什么用3.2 索引数据结构都有哪些3.3 MyISAM和InnoDB默认索引数据结构分别是什么3.4 二叉树、B树 和 B树 数据结构索引的区别3.4 InnoDB为什么用B树而不用B树做索引3.5 聚簇索引和非聚簇索引是什么区别是什么3.6 什么是联合索引、覆盖索引3.6 什么是回表3.7 一条SQL查询语句一般回表几次3.8 SQL查询什么时候索引失效或者说没有用到索引3.9 什么是最左前缀原则解释一下。3.10 什么是索引下推解释一下。3.11 如何正确的使用索引 4 MySQL备灾容错相关问题4.1 MySQL怎么进行备灾容错数据恢复的4.1 解释下RedoLog有什么用4.2 RedoLog怎么让系统具备数据崩溃恢复能力的4.3 刷盘是什么4.4 什么时候刷盘4.5 刷盘的策略都有哪些4.6 解释UndoLog有什么用4.7 事物提交成功后会立即删除undolog吗4.8 解释 binlog 有什么用4.9 binlog 是什么时候写入的4.10 binlog的写入数据格式有哪些4.11 数据库如何保证 redolog 和 binlog 的一致性 5 数据库事务相关问题5.1 什么是事务5.2 事务都有什么特性5.2 MySQL 怎么保证事务的原子性5.3 MySQL 怎么保证事务的一致性5.3 MySQL 隔离性指什么5.4 MySQL 隔离级别有哪些同时会引发什么问题5.5 MySQL 在可重复读隔离级别下如何保证多次读取的数据一致5.6 解释一下什么是MVCC5.7 InnoDB 怎么实现MVCC的5.8 解释下Read View 怎么判断哪些数据是可见的5.9 怎么识别大事务5.10 大事务会带来什么影响【大事务有什么坏处】5.11 如和解决大事务带来的影响 6. 分库分表分区相关问题6.1 了解分库分表吗6.2 MySQL 怎么分库分表6.3 为什么要分库【分库有什么好处】6.4 分库是必须的吗【那分库有没有坏处呢阐述一下分库的坏处】6.5 为什么要分表【分表有什么好处】6.6 分表是必须的吗【那分表有没有坏处呢阐述一下分表的坏处】6.7 了解分区吗MySQL怎么分区6.8 MySQL都支持那些分区规则6.5 分区和分表的区别是什么6.6 扩展问题常见的分表框架有什么【作者是java开发所以这里写的都是Java框架】6.7 扩展问题这些框架都有什么特点 7 MySQL的锁相关问题7.1 了解MySQL锁吗简单介绍一下。7.2 自增锁了解吗介绍一下 8 扩展问题8.1 一条慢SQL怎么优化8.2 如何判断SQL用了那个索引8.3 Explain 解析的SQL执行计划都包含哪些关键信息8.4 执行计划中type 表示什么意思都有哪些值8.4 执行计划中key 表示什么意思都有哪些值8.5 执行计划中Extra 表示什么意思都有哪些值8.6 MySQL、PostGreSQL、Oracle 数据库之间有什么差别1. 商用价值与成本2. 数据库性能与扩展性3. 数据安全4. SQL标准与功能5. 兼容性与平台支持 1. MySQL 基础问题
1.1 为什么用MySQL
社区活跃mysql是开源软件可以免费获取和使用且有庞大的社区支持。国内阿里就是对Mysql最大的支持社区已经有前车经验了。简单易用mysql是标准的RDB关系型数据库支持所有的RDB相关操作功能比较完善。开箱即用上手成本低。事务支持友好有强大事务功能。支持分库、分表读写分离高可用。 这样回答顶多表示你了解MySQL但是它那方面强哪方面比较友好没有凸显出来。比如你是金融方面的同学可以回答除此以上外可以说MySQL有强大数据库备份和恢复能力提供了binlog和redolog支持数据恢复。比如你是交易方面的同学可以回答mysql提供了强大事务支持能力保证了数据一致性。比如你是Tob业务相关的同学可以回答mysql天生支持分库分表可以提升数据访问性能。总之结合自己的业务回答。 1.2 表属性类型 varchar 和 char 的区别
在数据库中varchar和char是用来存储字符数据的两种数据类型。
数据存储方式 varchar是可变长度的字符数据类型它可以存储任意长度的字符串。它只占用实际存储的字符长度加上一个字节用来记录存储的字符长度。char是固定长度的字符数据类型它存储的字符串始终占用固定长度的存储空间不管实际存储的字符长度是多少。 存储空间的使用 varchar会根据实际的存储长度来占用存储空间所以它的存储空间使用效率比较高。但是由于需要存储额外的字符长度信息所以在存储空间上会比实际存储的字符长度多一个字节。char会占用固定长度的存储空间不管实际存储的字符串长度是多少所以在存储空间使用上会比varchar浪费一些空间。
1.2 什么时候用 varchar 和 char
varchar通常用于存储可变长度的字符串比如用户输入的文本内容等。char通常用于存储固定长度的字符串比如国家代码、电话号码等。 其实都特么扯淡实际用的时候就 varchar什么狗屁存储长度问题什么鬼服务器承受不了一个字节的存储量了 1.3 Datetime 和 Timestamp 的区别
存储长度不同Datetime用8个字节Timestamp用4个字节。Datetime 和时区无关。Timestamp 和时区有关换言之就是相同的Timestamp可能随着操作系统的不同呈现不同的时间字符串信息。Datetime 记录了从 1000-01-01 0000:00 开始的时间而Timestamp 只记录 1970-01-01 00:00:01 开始的时间。
1.4 一个SQL语句的执行过程表述下
首先进行语法分析确定SQL语句是否符合RDB语法标准。其次进行语义分析会检查访问SQL的权限、表、列、索引等信息是否存在。然后进行SQL优化和生成执行计划SQL优化指缩短查询时间和资源消耗优化过程包括where语句连接分析、最佳索引分析、分配使用索引、确定连接顺序、确定执行顺序。优化分析完后会生成一个SQL执行计划。然后根据SQL执行计划执行SQL操作。执行计划会包括如下信息比如用那个索引、如何连接查询结果等。然后根据执行计划读取 or 写入数据库数据。返回结果如果存在事务处理则执行相应的事务处理机制。
2. MySQL 存储引擎相关问题
2.1 了解存储引擎吗简单说一下
存储引擎是用于存储、检索和管理数据的核心组件。存储引擎具备多个可以根据实际场景使用不同的存储引擎。
2.2 你都知道mysql那些存储引擎 我用的是MySQL 8.0.32 版本上面用 show engines; 读取了mysql支持的所有存储引擎。可以看到默认支持的就是 InnoDB。 其实别人问这个问题的时候没有必要回答那么全面你就说你只了解MyISAM 和 InnoDB 就行了下面是该问题的回答。 顺嘴一提上面表格中的信息每列的含义如下 Engine引擎名称Support当前版本是否支持该引擎default表示默认用此引擎。Comment对引擎的解释Transaction事务是否支持K AKA keep alive表示官方是否对此引擎提供技术支持Save Point事务的概念之一表示事务内是否允许创建保存点。 直接回答只了解 InnoDB 和 MyISAM其它的都不懂。面试的人不会傻逼的追问你了解其他的吗除非这个人就是傻逼虽然作者曾经遇到过这种傻逼。5.6版本之前用MyISAM之后用 InnoDB
2.3 InnoBD 和 MyISAM 的区别是什么【重点】
区别如下
事务支持InnoDB是一个支持事务的存储引擎它遵循ACID原子性、一致性、隔离性和持久性特性。而MyISAM不支持事务无法保证数据的一致性和完整性。并发性能InnoDB支持行级锁定可以在并发环境下处理并发事务。这意味着多个事务可以同时读取和更改不同行的数据提高了并发性能。MyISAM只支持表级锁定当一个事务锁定了表中的一行时其他事务无法对该表进行更改或读取影响了并发性能。外键支持InnoDB支持外键FOREIGN KEY约束可以用来确保数据的完整性可以在多个表之间建立关联关系。MyISAM不支持外键约束。容灾性InnoDB支持崩溃恢复和数据备份数据在崩溃后可以通过事务日志进行恢复。MyISAM没有自动崩溃恢复机制数据恢复通常需要使用备份。全文索引InnoDB支持全文索引可以进行高效的全文搜索。而MyISAM在全文索引方面性能更好。
综上所述InnoDB适合需要事务支持、并发性能和数据完整性的应用而MyISAM适合于只读或者读写操作比较少、对性能要求较高的应用。
2.4 什么时候用InnoDB什么时候用MyISAM
InnoDB引擎适用于需要处理大量写操作和并发访问的场景。它支持事务和行级锁定具有较好的数据完整性和并发性能。适用于高并发的Web应用、数据更新频繁的应用、事务处理等场景。MyISAM引擎适用于读操作较多的场景对于读取大量数据的查询速度较快。它不支持事务和行级锁定但在处理非事务性的查询时由于不需要额外的事务开销具有较大的优势。适用于日志系统、报表系统等对数据的写操作较少的场景。 根据具体的业务需求和数据特点可以选择合适的存储引擎来优化数据库的性能和功能。 这里在说完上面的信息后可以直接回答MyISAM 适合静态表也就是表中数据不常更新。 2.5 MySQL是否支持自定义存储引擎
是支持自定义。 再问如何自定义一个存储引擎 你就直接说不知道没有自定义过。如果是搞中间件的同学必须回答到点上不然过不了。 3. MySQL 索引相关问题
3.1 MySQL索引有什么用
通过数据存储结构提升查询效率。使用索引可以避免全表扫描降低数据访问量减少时间复杂度。如果是唯一索引还可以对数据库列增加唯一性约束。
3.2 索引数据结构都有哪些
索引数据结构是一种用于加快数据查找的数据结构。常见的索引数据结构包括以下几种 数组最简单的索引数据结构使用下标来直接访问元素。适用于静态数据或已排序的数据。 链表通过指针将元素链接在一起可以按顺序遍历或根据特定条件进行搜索。 哈希表使用哈希函数将键映射到特定位置以实现快速的查找、插入和删除操作。 二叉树通过左右子节点的比较将元素分布在不同的树节点上可以实现快速的搜索、插入和删除操作。 B树一种平衡的多路查找树每个节点可以存储多个键值对适用于大规模的数据索引。 B树在B树的基础上进行了优化将索引键存储在叶子节点中非叶子节点仅用于索引适合大规模的数据存储和查询。 Trie树也称为字典树或前缀树用于快速查找以某个前缀开头的字符串。 布隆过滤器一种概率型数据结构用于判断一个元素是否可能存在于集合中可以用于快速的元素查找和去重。 R树用于多维数据的索引结构可以高效地进行范围查询和近邻查询。 Bitmap用于对大量数据进行压缩和快速查询的数据结构适用于位操作较多的场景。
这只是一部分常见的索引数据结构其他还包括AVL树、红黑树等等。实际上索引数据结构的种类还很多每种结构都有自己的适用场景和特点需要根据具体的需求选择合适的结构。
3.3 MyISAM和InnoDB默认索引数据结构分别是什么
MyISAM 默认是 B-树(也可以直接说B树)索引InnoDB 默认是 B树索引
3.4 二叉树、B树 和 B树 数据结构索引的区别 二叉树 B树 B树 Tip图片百度搜的侵权立删 二叉树、B树和B树是常用的数据结构索引方式它们的区别主要体现在以下几个方面 结构二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树结构。B树和B树是多路搜索树每个节点可以有多个子节点。 存储方式二叉树通常使用指针来表示节点之间的关系每个节点只存储一个数据项。B树和B树通常使用磁盘块作为节点每个节点可以存储多个数据项。简而言之二叉树节点存储的是数据点B树和B树节点存储的是数据块。 节点分裂和合并在插入或删除节点时二叉树需要进行节点的分裂和合并以保持平衡。而B树和B树利用节点的多个子节点可以更加灵活地进行分裂和合并以保持树的平衡性。 数据索引在二叉树中每个节点只存储一个数据项以及对应的指针。而B树和B树的每个节点可以存储多个数据项同时在B树中所有的数据项都只存在于叶子节点非叶子节点仅用于索引这样可以提高范围查询的效率。B树是严格的树结构子节点不会存储父节点信息。而B树不仅是树结构也是链表结构所有叶子节点之间会维护一个双向链表用于提升查询效率。
总体来说B树和B树相对于二叉树来说能够提供更高效的索引适用于处理大量数据的场景尤其是磁盘存储中的数据索引。而二叉树则适用于较小规模的数据结构索引。
3.4 InnoDB为什么用B树而不用B树做索引
B树的查询性能更加稳定而B树的查询性能有所波动。原因是在于B树所有的信息都维护再叶子节点而B树其信息即维护在节点上也维护在叶子节点上。B树由于也是链表结构底层的叶子节点组成了一个有序的双向链表结构所以对于范围查询比较友好。而B树不行对于范围查询可能需要多次遍历树B树更适合的是随机访问。同样的存储空间下B树比B树可以维护更多的索引信息因为B树的索引信息只存储在叶子节点上。
3.5 聚簇索引和非聚簇索引是什么区别是什么
聚簇索引指将某个表的每一列完整的存储在磁盘上的物理结构具体来说就是聚簇索引会将数据表记录根据某种规则连续的存储在硬盘上。非聚簇索引就是指一般平时口中所说的索引主要是存储表记录中的某个列值而不是整列。 聚簇索引和非聚簇索引的区别在于
聚簇索引存储的是完整的记录值非聚簇索引存储的是记录一部分。聚簇索引主要是表示数据在物理磁盘上的存储位置非聚簇索引则表示数据在逻辑上的关联关系。 Tip主键索引就是聚簇索引 3.6 什么是联合索引、覆盖索引
超过一个列所创建的索引就是联合索引覆盖索引指在查询过程中查询的信息中已经在索引中覆盖无需回表查询完整记录的情况。
3.6 什么是回表
MySQL中除了主健索引和另外的聚簇索引一般索引只存储主健。在用索引查询到的数据首先是一个主健集和mysql再根据主健集合去查询表记录值这个行为就称为回表。
3.7 一条SQL查询语句一般回表几次
回表的次数取决于查询SQL的写法以及数据库中的索引结构。
如果SQL查询没有使用索引则会进行全表扫描由于全局扫面是直接在主健索引上进行的此时不存在回表情况。如果SQL查询使用了索引而且查询的值包含在索引只能也就是说达到了覆盖索引条件则不会回表可以直接从索引中读取数据。如果SQL查询使用了索引且如果查询列超出了索引的范围则会根据记录进行回表查询信息。回表次数等于非聚簇索引查询结果集大小。如果是复杂SQL例如存在 join 则回表次数是子表查询回表次数的和。
3.8 SQL查询什么时候索引失效或者说没有用到索引
如果SQL查询的Where条件中本身没有相关的索引结构则不会用到索引因为没有索引可用。MySQL分析后认为索引使用成本高于全表扫描成本时不会用到索引。索引在查询条件中使用不当具体的大概有以下几种 Or 条件多个OR条件会导致索引失效因为无法判断查询结果集是否满足 OR 条件。LIKE 模糊查询如果以 % 开头的查询条件mysql无法判断查询是否满足过滤条件。【Tip 假如走索引则会将索引都走一遍还不如直接走聚簇索引。】查询类型不匹配索引记录的类型和查询条件的类型无法匹配使用了计算函数或操作 多个索引存在当前索引与其他索引相比成本较高时失效。表数据量太小使用索引不如全表扫描来的快不使用索引。违反了联合索引【复合索引】的最左前缀原则不使用索引。in 和 not in 取值范围太大时也会失效。比如in 的范围直接超过表的记录总数就不会使用索引了。
3.9 什么是最左前缀原则解释一下。
最左前缀原则指复合索引【联合索引】的情况下查询条件必须包含索引的前缀才能使用该索引。一个简单的列子如果一个索引包含三列依次顺序为 ABC查询条件必须先满足包含 A 这种情况下才能使用 BC 做过滤。如果单纯的只包含B或者C则不会使用该索引。 一般会追问如果条件包含 A 和 C不包含B会使用索引吗 答案是会用不过只会用A做索引过滤至于C条件则会在回表的过程中进行过滤而不是在查询使用索引的时候过滤。 3.10 什么是索引下推解释一下。
索引下推是指在使用联合索引时尽量用索引来过滤数据而不是在回表后用数据库系统去过滤数据。举个列子假如一个联合索引为ABC有个SQL查询条件是Where a 2 and b 3 and c 4。如果没有索引下推数据库会只找a 2 的索引记录然后回表然后过滤获取 b 3 and c 4 数据。有了索引下推则会直接在联合索引内部直接过滤 b 3 and c 4降低数据库回表次数提升数据查询性能。
3.11 如何正确的使用索引
应该根据业务给高频查询的字段创建索引尽可能避免给高频更新的字段创建索引。原因在于更新会顺带一起更新索引更新索引可能导致索引不可用从而影响查询效率。应该多使用联合索引而不是单键索引。因为对于索引ABC来说索引A肯定多余。使用联合索引可以减少冗余索引。控制索引数量由于索引也是一种结构也会存储一部分数据多个索引在查询或者插入时都会影响DB的性能一般控制5个左右即可。写SQL时先用Explain分析一下索引的使用情况然后再决定是否使用该SQL还是优化该SQL。
4 MySQL备灾容错相关问题
4.1 MySQL怎么进行备灾容错数据恢复的
mysql的备灾容错功能目前知道的只在InnoDB存储引擎下才会进行。MySQL中存在多种日志文件例如慢查询日志、事务日志等。其中最重要的就是RedoLog、UndoLog 和 binLog。My SQL就是通过这三个日志来进行备灾容错的。
4.1 解释下RedoLog有什么用
RedoLog也叫重做日志时 InnoDB 引擎独有的让数据库具备一定数据崩溃恢复能力。
4.2 RedoLog怎么让系统具备数据崩溃恢复能力的
先解释一个概念数据库表在进行修改数据操作时首先修改的是缓存池的数据而不是磁盘上的数据。数据崩溃恢复指的也是未写入磁盘的数据丢失如何恢复写入的一种能力。 数据库系统在执行事务时会将事务中的修改SQL语句记录到redolog buffer中。等事务提交后会将redolog buffer 的数据刷盘到redolog 磁盘文件中。这个刷盘时间是可以控制的有相关的策略。在刷盘成功后如果数据库系统崩溃例如宕机重启的时候可以读取 redolog中未完成的事务信息重新执行SQL语句从而达到数据奔溃恢复能力。对于记录在redolog中的SQL语句已经执行了的会标记为删除等待守护线程清理这些数据。
4.3 刷盘是什么
刷盘是innoDb的一个术语表示将缓存数据同步到磁盘的一个过程。比如对于redolog来说存在redolog buffer 和 redolog将redolog buffer数据同步到 redolog就是一个刷盘行为。
4.4 什么时候刷盘
一般分为如下几种情况
如果redolog buffer 空间不足就会自动触发刷盘。系统底层有一个刷盘的守护线程每隔一定时间会自动刷盘。系统会设置检查点当时间来到检查点会自动刷盘。系统关闭会刷盘。事务提交的时候根据不同策略刷盘。
4.5 刷盘的策略都有哪些
刷盘的策略是同一个参数【innodb_flush_log_at_trx_commit】控制的当这个参数的值如下时
0设置为 0 的时候表示每次事务提交时不进行刷盘操作。这种方式性能最高但是也最不安全因为如果 MySQL 挂了或宕机了可能会丢失最近 1 秒内的事务。1设置为 1 的时候表示每次事务提交时都将进行刷盘操作。这种方式性能最低但是也最安全因为只要事务提交成功redo log 记录就一定在磁盘里不会有任何数据丢失。2设置为 2 的时候表示每次事务提交时都只把 log buffer 里的 redo log 内容写入 page cache文件系统缓存。page cache 是专门用来缓存文件的这里被缓存的文件就是 redo log 文件。这种方式的性能和安全性都介于前两者中间。
4.6 解释UndoLog有什么用
undolog即撤销日志或者叫回滚日志。undolog是一个逻辑日志会记录一些相反的信息例如 delete sql语句在undolog中会记为inser sql语句。undolog在SQL执行开始之前就已经记录完毕当事务执行过程中发生错误或者需要执行回滚操作时会执行undolog中的SQL语句从而达到一个回滚效果。
4.7 事物提交成功后会立即删除undolog吗
当事务提交时并不会立即删除Undo Log。InnoDB会将该事务对应的Undo Log放入到删除列表中后面会通过后台线程如purge thread进行回收处理。 注意即使事务提交后Undo Log也不会立即被删除因为可能需要用于其他并发事务的快照读如MVCC机制。
4.8 解释 binlog 有什么用
BinlogBinary Log在MySQL数据库中扮演着非常重要的角色它是MySQL Server层的一种二进制日志用于记录数据库的写入操作并以“事务”的形式保存在磁盘上。Binlog的主要用途包括以下几个方面
数据恢复如果数据库中的数据因为某些操作导致数据丢失或者损坏可以利用binlog恢复这些数据。数据同步对于主备分离的库从库只需要同步binlog就可以直接同步到主库的数据。数据审计对于binlog中的SQL语句进行分析可以更好的发现一些安全隐患问题例如数据泄漏等。异步监控数据监控binlog的写入操作可以异步的完成一些数据处理操作避免读库。例如最经典的是将binlog数据同步到es系统上提升业务数据访问能力。
4.9 binlog 是什么时候写入的
数据发生变更操作时会自动写入例如事务提交的时候会自动写入binlog。
4.10 binlog的写入数据格式有哪些
三种分别是statement,rows,mixed解释如下
statement原始SQL语句写入例如一条SQL 语句为 update order set create_time now() where id 1;这个更新操作会原原本本的写入binlog中而不会将 now() 转换为当前时间戳写入。rows: 会对原始SQL语句进行分析只保留实际操作的信息。例如 update order set create_time now() where id 1;中会讲 now() 转换为对应的时间传入。mixed一个折中的办法写入binlog 时会分析是否存在数据一致性问题如果不存在则采用 statement如果存在则用 rows 方法。
4.11 数据库如何保证 redolog 和 binlog 的一致性
前面提过事务的执行过程中会写undolog、redolog 和 binlog 日志。如果事物的提交过程中redolog写入成功但binlog写入失败就会发生数据一致性问题。 这个时候系统就会使用二阶段提交来保证数据的一致性首先给redolog设置两个状态分别为 prepare 和 committed 状态。提交事务之前redolog 处于 prepare 阶段在事务提交后先写入 binlog 日志然后将 redolog更新为 committed 状态。 通过二阶段提交可以保证 redolog 和 binlog的一致性。
5 数据库事务相关问题
5.1 什么是事务
事务Transaction是数据库管理系统中执行过程中的一个逻辑单位由一个有限的数据库操作序列构成。这些操作要么全部执行要么全部不执行是一个不可分割的工作单位。简而言之就是一块SQL语句的合体。 组织了半天语言没憋出来所以立马 AI 了一下哈哈。 5.2 事务都有什么特性
事务的特性是指ACID特性即原子性Atomicity、一致性Consistency、隔离性Isolation和持久性Durability。
原子性Atomicity事务被视为一个不可分割的单元要么全部执行成功要么全部失败回滚。即事务中的所有操作要么全部执行成功要么全部执行失败没有部分成功部分失败的情况。一致性Consistency事务的执行不能破坏数据库的完整性约束。事务开始之前和结束之后数据库中的数据必须满足事务所定义的完整性约束。隔离性Isolation事务的执行是相互隔离的即一个事务的执行不受其他事务的影响。事务隔离级别包括读未提交Read Uncommitted、读已提交Read Committed、可重复读Repeatable Read和串行化Serializable。持久性Durability一旦事务提交其对数据库的修改将永久保存在数据库中并且对后续的事务都是可见的。即事务一旦提交数据的改变是永久性的即使系统出现故障也不会丢失数据。
5.2 MySQL 怎么保证事务的原子性
通过 锁日志事务命令 保证事物在执行之前会对所有需要修改的行记录加上行锁以防止事务在执行过程中过被其他事务影响数据信息。 同时MySQL系统提供了 redolog 和 undolog保证了事务执行的恢复和回滚能力redolog 会记录已经执行事务语句系统再重启后会自动执行redolog恢复执行状态。undolog则记录了所有修改操作的反向操作在事务执行过程发生异常可以根据 undolog回滚到事务开始之前的状态。 至于事务命令则在语义上控制了SQL的执行方式例如 begin 表示开始rollback表示回滚commit表示提交等。
5.3 MySQL 怎么保证事务的一致性
通过 锁日志事务隔离 保证事物在执行之前会对所有需要修改的行记录加上行锁以防止事务在执行过程中过被其他事务影响数据信息。 同时MySQL系统提供了 redolog 和 undolog保证了事务执行的恢复和回滚能力redolog 会记录已经执行事务语句系统再重启后会自动执行redolog恢复执行状态。undolog则记录了所有修改操作的反向操作在事务执行过程发生异常可以根据 undolog回滚到事务开始之前的状态。 最后多个事务执行是相互隔离的也就是说多个事务不会同时修改同一个数据记录。
5.3 MySQL 隔离性指什么
指事务的执行是相互隔离的即一个事务的执行不受其他事务的影响。
5.4 MySQL 隔离级别有哪些同时会引发什么问题
事务的隔离级别如下
读未提交Read Uncommitted最低的隔离级别允许一个事务读取另一个未提交的事务数据。会引发脏读问题举个简单例子假设A事务修改了数据但还没有提交。事务B读取了A修改的数据此时A回滚了事务则B读取的数据就属于脏读。 发生脏读底层原因还是由于对于数据没有加锁导致的。 读已提交Read Committed允许一个事务只能读取另一个事务的已经提交的数据。避免了脏读问题但是不能避免不可重复读问题。不可重复读问题表示一个事务多次读取的数据信息不一致例如A在B提交之前读取了数据在B提交之后A又要读取数据由于B可能修改、插入、删除了某些数据所以导致A两次读取的数据不一致。可重复读Repeatable Read默认隔离级别保证一个事务在读取数据时都取自同一数据集多次读取的结果一致。避免了不可重复读问题但是会产生幻读问题因为在事务处理的过程中别的事务可能执行插入操作可能会导致当前的数据结果集与实际不符。串行化Serializable最高的隔离级别要求事务必须按时间序逐个执行解决了上述所有问题。但是会带来数据访问性能问题因为会严重降低数据并发性能。
5.5 MySQL 在可重复读隔离级别下如何保证多次读取的数据一致
通过MVCC保证多次读取的数据一致。
5.6 解释一下什么是MVCC
MVCC全称Multi-Version Concurrency Control即多版本并发控制是一种并发控制的方法主要用于数据库管理系统中以提高数据库的并发访问性能。 其工作原理简而言之就是在事务执行之间会将事务所涉及到的数据创建一个读快照并且生成一个版本。其他事务再读取相同数据时也是生成一个快照不过版本与此事物版本不一致且大于。在本事务进行相关读取操作时都只读这个快照的信息。对于修改操作时会携带生成快照时的事务版本与数据库做对比如果数据库快照实际快照等于所携带的快照信息则更新数据库否则报错回滚。
5.7 InnoDB 怎么实现MVCC的
MVCC的实现依赖于几个关键组件包括隐式字段、undo日志Undo Log和读视图Read View。
隐式字段在使用MVCC的数据库中每条数据记录除了用户定义的字段外还会包含一些由数据库隐式定义的字段如事务IDDB_TRX_ID、回滚指针DB_ROLL_PTR、 隐藏IDDB_ROW_ID没有主健索引的时候才会有。这些字段用于记录数据的版本信息和回滚路径。Undo LogUndo Log是数据库用于记录数据修改前状态的一种日志。当事务对数据进行修改时数据库会将修改前的数据状态保存到Undo Log中。这样如果事务需要回滚或者其他事务需要读取该数据的历史版本时就可以通过Undo Log来找回。Read ViewRead View是事务进行快照读时生成的一个读视图它记录了生成时刻系统中活跃的事务ID列表以及一个用于判断数据可见性的时间戳。通过Read View事务可以读取到在其生成时刻已经提交的事务所做的修改同时避免读取到未提交的事务所做的修改。
5.8 解释下Read View 怎么判断哪些数据是可见的
Read View读视图是在数据库事务处理中特别是在支持多版本并发控制MVCC的数据库中用于解决并发事务可能引发的数据一致性问题的一个重要机制。以下是对Read View的详细解释并辅以一个例子来说明其工作原理。 Read View的概述 定义Read View是在事务进行快照读操作时产生的一个视图。它记录了生成该视图时系统中活跃事务的ID列表以及一些用于判断数据可见性的其他信息。通过Read View数据库系统可以确保快照读操作只会读取到在该快照生成之前已经提交的事务所修改的数据而不会读取到尚未提交的事务所修改的数据。 作用 防止脏读Dirty Read即一个事务读取到了另一个事务尚未提交的数据。 提供一致性的读取视图确保读取到的数据是一个一致的状态。 实现方式 Read View通常与MVCC机制结合使用。在MVCC中每个事务在开始时都会记录一个Read View并在事务执行期间保持不变。当事务进行快照读操作时Read View会被用于确定可见的数据版本以保证数据的一致性。 Read View的组成部分 Read View通常包含以下几个关键部分 creator_trx_id开启当前事务的事务ID。 trx_ids一个列表记录了在ReadView生成时系统中所有活跃且尚未提交的事务ID。up_limit_id或称为min_trx_idtrx_ids列表中最小的事务ID。low_limit_id或称为max_trx_id1ReadView生成时系统中尚未分配的下一个事务ID即目前已出现过的事务ID的最大值1。 例子 假设有两个事务A和B事务A在T1时刻开始并生成了一个Read View此时事务B尚未开始。然后事务B在T2时刻开始T2 T1并对数据库中的某条记录进行了修改但尚未提交。 事务A的Read View生成 creator_trx_id 事务A的ID trx_ids 空因为此时没有其他活跃且未提交的事务 up_limit_id 事务A的ID因为此时只有事务A是活跃的 low_limit_id 下一个事务ID假设为事务A的ID1但实际上这个值在Read View生成时可能不知道只是表示一个未来的事务ID边界 事务B的修改操作 事务B修改了某条记录并将其事务IDtrx_id记录在该记录上。 由于事务B尚未提交因此这个修改对事务A是不可见的。 事务A的快照读操作 当事务A执行快照读操作时它会使用其Read View来确定哪些数据是可见的。 由于trx_ids列表为空且up_limit_id等于事务A的ID因此任何trx_id小于事务A ID的记录都是可见的因为它们在事务A开始之前就已经提交了。 而事务B的修改其trx_id大于事务A的ID且尚未提交对事务A来说是不可见的。 结论 通过这个例子可以看出Read View通过记录生成时系统中的活跃事务ID列表并结合其他信息来判断数据的可见性从而确保了快照读操作的一致性和数据的隔离性。在MVCC机制下Read View是实现高并发性能和数据一致性平衡的关键技术之一。 Tip: 这个是AI给的答案好用就行 5.9 怎么识别大事务
识别大事务通常涉及多个方面包括事务的执行时间、修改的数据量、对系统资源的使用情况等。以下是一些常见的方法来识别大事务
通过 performance_schema.events_statements_history_long 来获取事务的执行日志里面记录了事务的执行时间可以根据执行时间判断。设置事务执行时间如果事务的执行超过设置的时间则认为超时属于大事务。查询INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TRX该表的trx_rows_modified列显示了事务处理了多少行数据。通过查询这个表并按trx_rows_modified列排序可以找出修改数据量较大的事务。监控工具使用数据库监控工具如Zabbix、Prometheus等来实时监控数据库的性能指标包括事务执行时间、锁等待时间等从而及时发现大事务。分析日志通过分析MySQL的日志文件如general_log、slow_query_log等可以找出执行时间长、修改数据量大的事务。特别是slow_query_log它记录了执行时间超过设定阈值的所有查询是识别大事务的重要来源。
5.10 大事务会带来什么影响【大事务有什么坏处】 一般回答这种问题先比如问 XX的坏处一般先把他的表面信息透出来然后在分析表面现象从而得出结论。如果死记硬背他妈不得累死。 先说大事务是什么引起的可能是慢SQL、也可能是处理数据量过大对系统资源透支引起的。
首先对性能而言由于事务会读处理的数据进行加锁大事务会长期占用数据的锁从而影响其他事务对数据的交互导致系统吞吐量下降从而影戏整体DB性能。其次对资源而言事务会长期占用系统连接池资源由于数据库连接资源有限长时间占用可能导致其他事务无法获取连接从而降低系统的可用性和吞吐量。对于日志而言如果大事务的数据处理超过binlog的上限可能会导致日志空间不足的错误影响数据库的正常运行。然后对可靠性分析大事务由于处理的数据量比较大如果事务的执行过程中发生异常则对于数据的回滚也是灾难让数据难以回滚从而影响数据的一致性。最后对于外部访问系统而言如果大事务不是慢SQL引起的而是由于数据量引起的。那么对于外部系统而言可能是复杂业务逻辑修改事务引起的成本会上升。
5.11 如和解决大事务带来的影响
常见的解决办法如下
如果属于业务逻辑复杂从而导致大事务的情况。考虑将大事务拆分成多个小事务执行每个小事务的一致性在外部系统中保证。如果是由于单纯的由于数据量过大造成的可以考虑将数据拆批执行减小一次事务的负载。大事务也可能是SQL语句书写不规范引起的一般都是这种情况可以考虑优化SQL的结构来提速比如索引优化等。最后在锁层面可以考虑使用乐观锁来代替数据库事务本身的悲观锁提升数据并发性能。如果以上都无法解决大事务考虑分库吧然后开启分布式事务来管理数据。【这是最后的办法也是没有办法的办法】 网文中有人提到用缓存这也是个办法将一些高频查询数据放到缓存中减少事务的读操作也可以缩短事务执行时间和数据量。 6. 分库分表分区相关问题
6.1 了解分库分表吗
了解分库分表是一种数据库数据管理策略分库指将数据按照一定规则将物理库拆分成独立的多个个体这些个体在逻辑上是一致的但在物理上又相互独立。操作数据时会根据分库规则将操作指令分发到不同的物理库。 分表Table Sharding则是将一个数据库大表的数据按照某种规则分散到多个小表中每个小表称为一个“分片”或“分表”。在操作数据时根据分表规则则会匹配到不同的分表去进行操作。
6.2 MySQL 怎么分库分表
MySQL天然并不支持分库分表操作被设计初就是一个单机数据库。如果要分库分表则需要在物理意义上用一些手段来达到分库分表的目的。 先说分库如果要分库则需要先判断数据范围分析业务的使用场景那些数据需要隔离处理。其次数据划分确定数据应该被划分到那些数据库中。最后确定分库键或者说分库规则保证分库处理数据时是有序的。 如何分表首先判断是否需要分表因为数据量很小的话分表反而会降低查询和写入的效率。如果需要分表再判断分表模式到底是水平分表还是垂直分表。如果是水平分表还需要选定分片键制定分表规则用来决定数据该落入那个表中。
6.3 为什么要分库【分库有什么好处】
分库的本质就是将原本存在一个数据库实例的数据分别存储到不同的数据库实例中。分库可以带来以下好处
提升数据安全性提高系统的可用性由于数据被分配到不同的物理库如果一个物理库出现故障其他数据库的数据并不会因此而受影响还可以继续工作。可以实现数据层面的业务隔离不同的数据来源可以使用不同的数据库实例降低数据间的耦合和相互影响。提升系统的扩展性和性能通过分散处理降低单个数据库实例的负载提升系统的并发处理能力和吞吐量。
6.4 分库是必须的吗【那分库有没有坏处呢阐述一下分库的坏处】
分库的本质就是将原本存在一个数据库实例的数据分别存储到不同的数据库实例中。分库会带来如下坏处
分库对于Join查询困难可能所查询的数据在多个库上无法在DB层面直接join返回。运维成本增加数据管理困难本来管理一个数据库实例即可现在要管理多个。可能会引发数据一致性问题假如在一个库中可以通过事务来解决一致性问题。但是在多个库中就需要通过分布式事务来解决。由于分布式事务是比较复杂的可能提升数据操作复杂度比如两阶段、三阶段提交等都不能百分之百的保证数据一致。SQL处理难度增加一个正常的SQL需要根据分库键替换库名然后再通过库名转发到不同的数据库实例中多余的处理逻辑会增加SQL处理成本。
6.5 为什么要分表【分表有什么好处】
分表的本质就是将原本一个物理表根据一定的规则分配到多个表中存储。分表会带来如下好处
提升查询和写入的性能通过分表可以有效的减少单表的数据量从而减少索引的体量从而提升数据的查询效率。便于数据管理例如将数据通过时间进行分表可以有效的根据时间直接归档和备份数据。 提一下分库提升查询性能是因为增加不同的数据库实例降低了单例的负载从而提升了查询效率。比如原本一个库的负载为 100如果分5个库则每个库的负载 20 100 / 5分表提升效率是因为在单库层面上直接降低了表的数据量减少了索引复杂度从而提升了查询效率。 6.6 分表是必须的吗【那分表有没有坏处呢阐述一下分表的坏处】
分表的本质就是将原本一个物理表根据一定的规则分配到多个表中存储。分表会带来如下坏处
数据运维成本增加一个表被拆成多个表管理范围增加从而导致运维成本增加。比如修改表结构时需要同步的修改其他表结构。Join查询不友好在一些需要关联到分片表的场景可能需要额外的逻辑保证join的可实现性。SQL功能受限范围查询不友好有可能查询性能下降。如果对分表键进行范围查询会将范围查询根据分表规则拆成多个SQL执行最后再合并结果集。
6.7 了解分区吗MySQL怎么分区
MySQL分区是一种数据库设计技术它将表中的数据按照特定的规则分割成多个较小的、更易于管理的部分。这些部分在逻辑上仍然是一张表但在物理上被存储在不同的位置如不同的文件或磁盘。 MySQL在5.5以后提供了分区功能可以天然的支持数据库表的分区操作。只需要通过创建DB表或者修改库表结构时加上 partition by 分区规则即可。 给个创建分区的示例 6.8 MySQL都支持那些分区规则
MySQL支持多种分区类型主要包括以下几种
RANGE分区基于属于一个给定连续区间的列值把多行分配给分区。例如可以根据年份、日期或ID范围来分区。LIST分区类似于按RANGE分区但LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。HASH分区基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式。KEY分区类似于按HASH分区但KEY分区只支持计算一列或多列且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。COLUMNS分区MySQL 5.5及以上版本支持基于一个或多个列进行分区这些列可以是非整型的。复合分区在MySQL 5.6及更高版本中支持在RANGE或LIST分区的基础上再进行HASH或KEY分区形成复合分区。
6.5 分区和分表的区别是什么
分区和分表都是指在单库实例的情况下一个表的数据拆成物理上多个表去处理。不过分表的逻辑是在DB系统外部实现的换言之就是一条SQL语句的执行在分表的情况下在访问数据库系统之前就已经确定了要访问那个DB表。而分区的逻辑是由数据库系统控制的一条SQL语句的访问会经过数据库系统处理选择合适的分区执行。简而言之路由处理时间序不同分表是访问系统之前处理分区则是访问系统后处理。
6.6 扩展问题常见的分表框架有什么【作者是java开发所以这里写的都是Java框架】
常见的分表框架主要包括以下几种
ShardingSphere 概述ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件提供了包括数据分片、读写分离、数据迁移、高可用等在内的一系列数据库治理解决方案。它支持多种数据库如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等能够轻松实现分库分表有效缓解数据库性能瓶颈。 功能特点 数据分片支持多种分片策略如哈希、范围、列表等可根据业务需求灵活配置。 读写分离通过配置读写分离规则提高数据库读取性能。 数据迁移提供数据迁移功能支持平滑迁移数据到新的分片表。 高可用支持多种高可用方案确保数据库服务的高可用性。MyCAT 概述MyCAT 是一个开源的数据库中间件支持数据库分库分表、读写分离、SQL 拦截、SQL 防火墙、数据库监控等功能。它主要解决高并发、大数据量存储问题是 MySQL 数据库的扩展和分库分表的解决方案之一。 功能特点 数据分片提供灵活的数据分片策略支持水平分片和垂直分片。 读写分离支持读写分离提高数据库读取性能。 负载均衡内置负载均衡算法自动分配数据访问请求到不同的数据库节点。TDDLTaobao Distributed Data Layer 概述TDDL 是阿里巴巴开源的分布式数据库解决方案主要用于解决大规模数据库集群的扩展性和高可用性问题。它支持多种数据库类型提供了丰富的数据访问和治理能力。 功能特点 数据分片支持多种数据分片策略包括按ID范围、按时间范围等。 高可用提供多种高可用方案确保数据库服务的高可用性。 数据迁移支持平滑的数据迁移和扩容。Vitess 概述Vitess 是由 Google 开发的开源数据库中间件主要用于 MySQL 的水平扩展和分片管理。它支持跨多个 MySQL 实例的查询路由、事务处理、数据复制等功能。 功能特点 数据分片提供自动化的数据分片功能支持多种分片策略。 查询路由智能查询路由根据分片键将查询请求发送到正确的数据库实例。 高可用支持多副本复制确保数据的高可用性。SqlSugar 概述SqlSugar 是一个简单而强大的.NET ORM框架它支持多种数据库包括 MySQL、SQL Server、SQLite 等并且已经完美支持了自动分表功能。 功能特点 自动分表支持按年、月、日、周等时间单位自动分表也支持根据其他字段进行分表。 CURD一体化分表与CRUD操作一体化简单易用。 组件化设计支持自定义分表策略可以根据业务需求灵活扩展。 这些分表框架各有特点可以根据实际业务需求、数据库类型、系统架构等因素进行选择。在选择框架时需要充分考虑其性能、扩展性、易用性、社区支持等因素。 记住 ShardingSphere、MyCAT、TDDL 就行了其他的我都没听过。 6.7 扩展问题这些框架都有什么特点
ShadingSphere是Apache顶级项目演变过来的其提供了分布式事务和高性能。主要在单库中的表分片处理能力比较突出。MyCat是MySQL的衍生框架完全遵守MySQL的开发协议具有很高的扩展性而且MyCat对于SQL解析与优化支持比较好【直接内置了SQL解析与优化器】。TDDL是阿里巴巴提供的分库分表工具提供了强大事务能力具备大规模集群数据库管理能力。相比于前两者TDDL在数据库集群方面能力比较突出。
7 MySQL的锁相关问题
7.1 了解MySQL锁吗简单介绍一下。
了解MySQL 锁分为 表级锁 和 行级锁其中表级锁通过存储引擎My ISAM 实现而行级锁通过InnoDB实现。表级锁是直接对数据表进行加锁而行级别锁只是对索引相关的数据加锁。 此外无论行级锁还是表级锁都分为X锁和S锁也叫排他锁和共享锁。其中共享锁一般用于数据读取加了S锁的数据只能在上再加S锁不能加X锁。X锁是排他锁一般在数据修改时使用加了X锁后的数据无法再加任何锁。
7.2 自增锁了解吗介绍一下
MySQL 表底层都会有一个自增健不一定是主健也有可能是隐藏字段。所谓的自增锁就是在并发insert数据的时候防止插入的自增键值不符合预期。例如一个订单的表中最新的一个记录自增健值是1现在A和B都需要给订单表插入数据如果A和B并发没有锁的情况下A获取的值是1B获取的值是1无论A还是B插入后其自增值都是2。显然和预期3不符合有了自增锁每次插入前都获取自增锁其他的插入操作先阻塞等锁释放后其他插入操作再获取锁进行插入。【其实就是解决并发插入问题的锁】
8 扩展问题
8.1 一条慢SQL怎么优化
慢SQL优化一般要先分析性能瓶颈分析到底是什么原因导致的SQL执行慢的。一般可以通过慢SQL日志直接获取SQL的执行语句然后再通过explain sql;来获取SQL的执行计划。 执行计划里面包含了数据库系统是如何执行查询的、使用的索引、表扫瞄方式、连接顺序、扫描行数等信息。 一旦确定性能瓶颈可以针对不同的情况做不同的处理常见的方式有
添加查询索引减少全表优化select输出值尽量使用覆盖索引。比如一个索引是ABC查询select查询信息点为ABCD当使用ABC索引查询到数据后需要回表补充D信息。如果D信息在实际业务中并没有用到则可以考虑丢弃D直接select ABC这样就会用到覆盖索引避免回表。避免使用不必要复杂自查询和连接Join操作尽量拆成简单的查询在业务系统中处理数据的关联关系。
除了上面由于索引引起的问题外还有可能是单表数据量过大导致的慢SQL。这个时候可以考虑分表分区保证单表数据量下降降低大索引对数据查询的影响。 如果不是大表那么看下数据库的监控系统看看是不是由于硬件资源导致的SQL性能下降。如果是即使的扩展数据库硬件资源即可。 别单纯的回答加索引显得很Low要先分析找出性能瓶颈然后从索引到表再从表到库逐一推断最后得出结论。 8.2 如何判断SQL用了那个索引
可以通过MySQL提供的explain工具读出SQL的执行计划执行计划里面有具体使用那个索引的信息。
8.3 Explain 解析的SQL执行计划都包含哪些关键信息 一般这个问题和8.2是先后出现的其实就是想问问你了解explain不 一般执行计划读出信息就是一个表这个表包括以下几个字段
idSELECT查询的标识符。在复杂的查询中MySQL会为查询中的每个SELECT子句分配一个唯一的标识符。select_type查询的类型如SIMPLE简单SELECT不使用UNION或子查询等、PRIMARY查询中若包含任何复杂的子部分最外层的SELECT被标记为PRIMARY、UNION等。table输出行所引用的表。type【重要】表示MySQL决定如何查找表中的行也称为“访问类型”。常见的类型包括ALL全表扫描、index索引全扫描、range索引范围扫描、ref非唯一性索引扫描返回匹配某个单独值的所有行、eq_ref唯一性索引扫描对于每个索引键表中只有一条记录与之匹配等。possible_keys显示可能应用在这张表上的索引但这不意味着实际查询中会使用到它们。key【重要】实际使用的索引。如果为NULL则没有使用索引。key_len使用的索引的长度。在某些情况下不是索引的全部部分都会被使用。ref显示索引的哪一列或常数被用于查找值。rowsMySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数。Extra【重要】包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。例如是否使用了索引来加速查询Using index是否进行了文件排序Using filesort是否进行了临时表排序Using temporary等。 可以回答简单点就直接说自己平时没有特别关注过explain的全部输出信息只关注部分信息包括type、key、extra、rows等。 然后面试官就会问你这些信息都是啥意思啊然后你再巴拉巴拉回答就好了。属于是引话了。 8.4 执行计划中type 表示什么意思都有哪些值
执行计划中的type字段表示MySQL在执行查询时使用的访问类型也就是MySQL在访问表时使用的算法。这个字段对于理解查询的性能瓶颈和优化查询至关重要。type字段的值有多种每种值代表了不同的访问方式通常这些值按照执行效率从高到低进行排序。以下是一些常见的type字段值及其含义 system 含义这是最高级别的访问类型表示MySQL只需要访问一行数据且这行数据来自于系统表通常是很小且只有一行的表。效率非常高因为无需扫描整个表或索引。 const 含义表示MySQL在查询时使用了常量通常是通过主键或唯一非空索引对单个表进行查询且查询条件中的索引部分都能被常量如字面值或参数所完全限定。效率非常高因为MySQL可以直接定位到表中对应的一行数据无需扫描其他行。 eq_ref 含义出现在多表连接查询中对于每个来自于前面表的行组合MySQL只需读取一次当前表的行。这通常发生在对主键或唯一非空索引的外键引用时保证返回的每一行都是唯一的。效率较高因为它确保了每次查询都能直接定位到唯一的一行数据。 ref 含义表示MySQL在查询时使用了非唯一索引或唯一索引的部分前缀进行查找返回多个行。查询基于一个或几个值的比较如col value。效率较高因为使用了索引来加速查找过程但可能返回多行数据。 range 含义表示MySQL在查询时使用了索引范围查找通常是在使用BETWEEN、IN、、等操作符时。这种类型允许MySQL使用索引来检索给定范围内的行。效率中等至较高具体取决于索引的覆盖度和查询的范围大小。 index 含义表示MySQL在查询时使用了全索引扫描即扫描整个索引来返回数据而不是直接查询表。尽管不是按行顺序读取数据但由于只使用索引树通常比全表扫描快。效率中等因为它避免了全表扫描但可能需要扫描整个索引。 ALL或称为Full Table Scan 含义表示MySQL在查询时进行了全表扫描即检查表中的每一行来确定是否符合查询条件。效率最低因为需要遍历整个表来查找匹配的数据。
此外还有一些其他不太常见的type值如index_merge索引合并优化、unique_subquery子查询优化为唯一索引查找、index_subquery子查询优化为索引查找等它们各自代表了特定的查询优化技术和场景。 回答的时候不一定要全面可以这样说 具体有哪些记不清但我可以说几个我常见的包括 eq_ref连表查询的时候如果type eq_ref 则表示SQL只会读取一次当前表。ref查询时使用了索引range查询时使用了索引且包含范围查询index使用了索引但是对索引进行全量扫描并没有直接查表。allSQL进行了全表扫描 8.4 执行计划中key 表示什么意思都有哪些值
key 表示执行SQL时实际用到的索引。此外还有一个possible_key表示可能用到索引。
8.5 执行计划中Extra 表示什么意思都有哪些值
Extra字段是 EXPLAIN 输出中附加信息这些附加信息包括查询的执行方式、性能瓶颈等信息。具体的值有
Using index是否使用了覆盖索引Using where是否使用了where子句进行了数据过滤。Using index conditionMySQL 5.6及以上版本是否使用了索引下推。Using filesort是否使用了文件排序一般值索引排序不满足查询条件从而使用了文件排序。Using temporary是否使用了临时表来保存临时查询结果 还有其他值可以自己百度不过记住这5个就够用了 8.6 MySQL、PostGreSQL、Oracle 数据库之间有什么差别 正确回答滚老子不知道没用过PostGreSQL、Oracle 错误回答 MySQL、PostgreSQL和Oracle数据库之间的差别主要体现在以下几个方面
1. 商用价值与成本
Oracle是商业软件需要购买许可证才能使用成本相对较高。Oracle数据库在企业级应用中享有盛誉适用于对性能和稳定性要求较高的场景。MySQL原本是开源的虽然现在被甲骨文公司收购但仍有其开源版本可以免费使用。MySQL因其开源和易用性在Web开发中占据主导地位特别适用于网站、应用程序的后端数据库等。PostgreSQL同样是开源软件可以免费使用、修改和分发。PostgreSQL的成本较低适合预算有限但需要高度可扩展性的数据库系统。
2. 数据库性能与扩展性
Oracle性能强大支持高并发、高负载的应用程序能够处理大量数据。Oracle提供了丰富的功能和工具如多级存储体系结构、多种存储格式和存储引擎等以满足不同的应用场景。MySQL在小型应用中表现良好但在处理大数据或高并发时可能会遇到性能瓶颈。不过MySQL的InnoDB存储引擎支持事务、行级锁定等功能有助于提升并发性能。PostgreSQL提供了更多的可扩展性选项如分区表和分布式查询。PostgreSQL在处理大数据时表现较为稳定且其主备复制属于物理复制数据一致性更加可靠。
3. 数据安全
Oracle提供了完善的安全措施包括加密、访问控制和审计功能等能够确保数据的安全性和完整性。MySQL也提供了用户认证和基于角色的访问控制RBAC等功能但相对于Oracle来说其安全能力可能稍弱一些。PostgreSQL同样注重数据安全具备较高的可靠性对数据一致性完整性的支持高于MySQL。
4. SQL标准与功能
PostgreSQL在SQL的标准实现上要比MySQL完善功能实现比较严谨。它支持更多的数据类型和索引类型复杂查询能力较强。MySQL虽然也遵循SQL标准但在某些方面可能不如PostgreSQL严格。MySQL的优化器较简单系统表、运算符和数据类型的实现都很精简非常适合简单的查询操作。Oracle同样支持SQL标准并提供了丰富的功能和工具如高级复制、备份和恢复功能以及高可用性选项等。
5. 兼容性与平台支持
Oracle和PostgreSQL都支持多平台操作系统如Windows、Linux、Unix等具有较好的兼容性。MySQL主要支持Linux和Windows操作系统但在其他平台上的支持可能相对较弱。
