MySQL相关面试
MySQL
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首先客户端先要发送用户信息去服务器端进行授权认证。
当输入正确密码之后可以连接到数据库了，如果密码输入错误，则会提示“Access denied for user ‘xxx’@‘xxx’ (using password: YES)”密码错误信息；
当连接服务器端成功之后就可以正常的执行 SQL 命令了，MySQL 服务器拿到 SQL 命令之后，会使用 MySQL 的分析器解析 SQL 指令，同时会根据语法分析器验证 SQL 指令，查询 SQL 指令是否满足 MySQL 的语法规则。如果不支持此语法，则会提示“SQL syntax”语法错误信息；
当分析器验证并解析 SQL 命令之后，会进入优化器阶段，执行生成计划，并设置相应的索引；当上面的这些步骤都执行完之后，就进入了执行器阶段，并开始正式执行 SQL 命令；
如果是非查询操作会记录对应的操作日志，再命令执行完成之后返回结果给客户端，这就是整个 MySQL 操作的完整流程。
常用的数据库引擎
有 InnoDB、MyISAM、MEMORY 等，其中 InnoDB 支持事务功能，而 MyISAM 不支持事务，但 MyISAM 拥有较高的插入和查询的速度。而 MEMORY 是内存型的数据库引擎，它会将表中的数据存储到内存中，因为它是内存级的数据引擎，因此具备最快速的查询效率，但它的缺点是，重启数据库之后，所有数据都会丢失，因为这些数据是存放在内存中的。
查询缓存的利弊
MySQL 8.0 之前可以正常的使用查询缓存的功能，查询缓存的功能要根据实际的情况进行使用，建议设置为按需缓存（DEMAND）模式，因为查询缓存的功能并不是那么好用。比如我们设置了 query_cache_type = ON，当我们好不容易缓存了很多查询语句之后，任何一条对此表的更新操作都会把和这个表关联的所有查询缓存全部清空，那么在更新频率相对较高的业务中，查询缓存功能完全是一个鸡肋。因此，在 MySQL 8.0 的版本中已经完全移除了此功能，也就是说在 MySQL 8.0 之后就完全没有查询缓存这个概念和功能了。
选择数据库引擎
我们最常用的数据库引擎是 InnoDB，它是 MySQL 5.5.5 之后的默认引擎，其优点是支持事务，且支持 4 种隔离级别。
读未提交：也就是一个事务还没有提交时，它做的变更就能被其他事务看到。
读已提交：指的是一个事务只有提交了之后，其他事务才能看得到它的变更。
可重复读：此方式为默认的隔离级别，它是指一个事务在执行过程中（从开始到结束）看到的数据都是一致的，在这个过程中未提交的变更对其他事务也是不可见的。
串行化：是指对同一行记录的读、写都会添加读锁和写锁，后面访问的事务必须等前一个事务执行完成之后才能继续执行，所以这种事务的执行效率很低。
InnoDB 还支持外键、崩溃后的快速恢复、支持全文检索（需要 5.6.4+ 版本）、集群索引，以及地理位置类型的存储和索引等功能。
MyISAM 引擎是 MySQL 原生的引擎，但它并不支持事务功能，这也是后来被 InnoDB 替代为默认引擎的主要原因。MyISAM 有独立的索引文件，因此在读取数据方面的性能很高，它也支持全文索引、地理位置存储和索引等功能，但不支持外键。
InnoDB 和 MyISAM 都支持持久化，但 MEMORY 引擎是将数据直接存储在内存中了，因此在重启服务之后数据就会丢失，但它带来的优点是执行速度很快，可以作为临时表来使用。
我们可以根据实际的情况设置相关的数据库引擎，还可以针对不同的表设置不同的数据引擎，只需要在创建表的时候指定 engine=引擎名称即可；
比较
- 事务：InnoDB 是事务型的，可以使用 Commit 和 Rollback 语句。
- 并发：MyISAM 只支持表级锁，而 InnoDB 还支持行级锁。
- 外键：InnoDB 支持外键。
- 备份：InnoDB 支持在线热备份。
- 崩溃恢复：MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。
- 其它特性：MyISAM 支持压缩表和空间数据索引。
InnoDB如何恢复的？
有重做日志（redo log），数据可以通过redo log进行恢复
InnoDB 自增主键
在一个自增表里面一共有 5 条数据，id 从 1 到 5，删除了最后两条数据，也就是 id 为 4 和 5 的数据，之后重启的 MySQL 服务器，又新增了一条数据，请问新增的数据 id 为几？
我们通常的答案是如果表为 MyISAM 引擎，那么 id 就是 6，如果是 InnoDB 那么 id 就是 4。
但是这个情况在高版本的 InnoDB 中，也就是 MySQL 8.0 之后就不准确了，它的 id 就不是 4 了，而是 6 了。因为在 MySQL 8.0 之后 InnoDB 会把索引持久化到日志中，重启服务之后自增索引是不会丢失的，因此答案是 6。
优化手段
- 对于慢SQL，如果条件多就加入索引
- explain查询语句的索引和数据量
- shardingJDBC分库分表
- 修改数据库的存储结构
使用 Explain 进行分析
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
比较重要的字段有：
- select_type : 查询类型，有简单查询、联合查询、子查询等ALL---->index------>range…-------->NULL
- key : 使用的索引 key_len 索引的字节数
- rows : 扫描的行数
MySQL 索引
索引是在存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。
1. B+Tree 索引
是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。
因为不再需要进行全表扫描，只需要对树进行搜索即可，所以查找速度快很多。
因为 B+ Tree 的有序性，所以除了用于查找，还可以用于排序和分组。
可以指定多个列作为索引列，多个索引列共同组成键。
适用于全键值、键值范围和键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。如果不是按照索引列的顺序进行查找，则无法使用索引。
InnoDB 的 B+Tree 索引分为主索引和辅助索引。
主索引的叶子节点 data 域记录着完整的数据记录，这种索引方式被称为聚簇索引。因为无法把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。
辅助索引的叶子节点的 data 域记录着主键的值，因此在使用辅助索引进行查找时，需要先查找到主键值，然后再到主索引中进行查找。
2. 哈希索引
哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性：
- 无法用于排序与分组；
- 只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找。
InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。
3. 全文索引
MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。
查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。
全文索引使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。
InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。
4. 空间数据索引
MyISAM 存储引擎支持空间数据索引（R-Tree），可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。
ACID
原子性（Atomicity）：是指一个事务中的所有操作，要么全部完成、要么全部不完成，不会存在中间的状态。也就是说事务在正常的情况下会执行完成；异常的情况下，比如在执行的过程中如果出现问题，会回滚成最初的状态，而非中间状态。
一致性（Consistency）：是指事务从开始执行到结束执行之间的中间状态不会被其他事务看到。
隔离性（Isolation）：是指数据库允许多个事务同时对数据进行读写或修改的能力，并且整个过程对各个事务来说是相互隔离的。
持久性（Durability）：是指每次事务提交之后都不会丢失。
三大范式
-
第一范式 (1NF)
属性不可分。 -
第二范式 (2NF)
每个非主属性完全函数依赖于键码。
可以通过分解来满足。
分解前
| Sno | Sname | Sdept | Mname | Cname | Grade |
| ---- | ------ | ------ | ------ | ------ | ----- |
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-1 | 100 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 | 院长-2 | 课程-2 | 95 |
以上学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
- Sno, Cname-> Grade
Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。
Sname, Sdept 和 Mname 都部分依赖于键码，当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。
分解后
关系-1
| Sno | Sname | Sdept | Mname |
|---|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 | 院长-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 | 院长-2 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 | 院长-2 |
有以下函数依赖：
- Sno -> Sname, Sdept
- Sdept -> Mname
关系-2
| Sno | Cname | Grade |
|---|---|---|
| 1 | 课程-1 | 90 |
| 2 | 课程-2 | 80 |
| 2 | 课程-1 | 100 |
| 3 | 课程-2 | 95 |
有以下函数依赖：
- Sno, Cname -> Grade
- 第三范式 (3NF)
非主属性不传递函数依赖于键码。
上面的 关系-1 中存在以下传递函数依赖：
- Sno -> Sdept -> Mname
可以进行以下分解：
关系-11
| Sno | Sname | Sdept |
|---|---|---|
| 1 | 学生-1 | 学院-1 |
| 2 | 学生-2 | 学院-2 |
| 3 | 学生-3 | 学院-2 |
关系-12
| Sdept | Mname |
|---|---|
| 学院-1 | 院长-1 |
| 学院-2 | 院长-2 |
MySQL事务隔离级别
| 事务隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| 读未提交（read-uncommitted） | 是 | 是 | 是 |
| 不可重复读（read-committed） | 否 | 是 | 是 |
| 可重复读（repeatable-read） | 否 | 否 | 是 |
| 串行化（serializable） | 否 | 否 | 否 |
1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果 不一致。
3、幻读：系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
多版本并发控制(大厂爱考)
多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control, MVCC）是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。而未提交读隔离级别总是读取最新的数据行，要求很低，无需使用 MVCC。可串行化隔离级别需要对所有读取的行都加锁，单纯使用 MVCC 无法实现。
基本思想
在*一节中提到，加锁能解决多个事务同时执行时出现的并发一致性问题。在实际场景中读操作往往多于写操作，因此又引入了读写锁来避免不必要的加锁操作，例如读和读没有互斥关系。读写锁中读和写操作仍然是互斥的，而 MVCC 利用了多版本的思想，写操作更新最新的版本快照，而读操作去读旧版本快照，没有互斥关系，这一点和 CopyOnWrite 类似。
在 MVCC 中事务的修改操作（DELETE、INSERT、UPDATE）会为数据行新增一个版本快照。
脏读和不可重复读最根本的原因是事务读取到其它事务未提交的修改。在事务进行读取操作时，为了解决脏读和不可重复读问题，MVCC 规定只能读取已经提交的快照。当然一个事务可以读取自身未提交的快照，这不算是脏读。
版本号
- 系统版本号 SYS_ID：是一个递增的数字，每开始一个新的事务，系统版本号就会自动递增。
- 事务版本号 TRX_ID ：事务开始时的系统版本号。
Undo 日志
MVCC 的多版本指的是多个版本的快照，快照存储在 Undo 日志中，该日志通过回滚指针 ROLL_PTR 把一个数据行的所有快照连接起来。
例如在 MySQL 创建一个表 t，包含主键 id 和一个字段 x。我们先插入一个数据行，然后对该数据行执行两次更新操作。
INSERT INTO t(id, x) VALUES(1, "a");
UPDATE t SET x="b" WHERE id=1;
UPDATE t SET x="c" WHERE id=1;
因为没有使用 START TRANSACTION 将上面的操作当成一个事务来执行，根据 MySQL 的 AUTOCOMMIT 机制，每个操作都会被当成一个事务来执行，所以上面的操作总共涉及到三个事务。快照中除了记录事务版本号 TRX_ID 和操作之外，还记录了一个 bit 的 DEL 字段，用于标记是否被删除。
INSERT、UPDATE、DELETE 操作会创建一个日志，并将事务版本号 TRX_ID 写入。DELETE 可以看成是一个特殊的 UPDATE，还会额外将 DEL 字段设置为 1。
ReadView
MVCC 维护了一个 ReadView 结构，主要包含了当前系统未提交的事务列表 TRX_IDs {TRX_ID_1, TRX_ID_2, …}，还有该列表的最小值 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX。
在进行 SELECT 操作时，根据数据行快照的 TRX_ID 与 TRX_ID_MIN 和 TRX_ID_MAX 之间的关系，从而判断数据行快照是否可以使用：
- TRX_ID < TRX_ID_MIN，表示该数据行快照时在当前所有未提交事务之前进行更改的，因此可以使用。
- TRX_ID > TRX_ID_MAX，表示该数据行快照是在事务启动之后被更改的，因此不可使用。
- TRX_ID_MIN <= TRX_ID <= TRX_ID_MAX，需要根据隔离级别再进行判断：
- 提交读：如果 TRX_ID 在 TRX_IDs 列表中，表示该数据行快照对应的事务还未提交，则该快照不可使用。否则表示已经提交，可以使用。
- 可重复读：都不可以使用。因为如果可以使用的话，那么其它事务也可以读到这个数据行快照并进行修改，那么当前事务再去读这个数据行得到的值就会发生改变，也就是出现了不可重复读问题。
在数据行快照不可使用的情况下，需要沿着 Undo Log 的回滚指针 ROLL_PTR 找到下一个快照，再进行上面的判断。
快照读与当前读
- 快照读
MVCC 的 SELECT 操作是快照中的数据，不需要进行加锁操作。
SELECT * FROM table ...;
- 当前读
MVCC 其它会对数据库进行修改的操作（INSERT、UPDATE、DELETE）需要进行加锁操作，从而读取最新的数据。可以看到 MVCC 并不是完全不用加锁，而只是避免了 SELECT 的加锁操作。
INSERT;
UPDATE;
DELETE;
在进行 SELECT 操作时，可以强制指定进行加锁操作。以下第一个语句需要加 S 锁，第二个需要加 X 锁。
SELECT * FROM table WHERE ? lock in share mode;
SELECT * FROM table WHERE ? for update;SQL
Next-Key Locks
Next-Key Locks 是 MySQL 的 InnoDB 存储引擎的一种锁实现。
MVCC 不能解决幻影读问题，Next-Key Locks 就是为了解决这个问题而存在的。在可重复读（REPEATABLE READ）隔离级别下，使用 MVCC + Next-Key Locks 可以解决幻读问题。
Record Locks
锁定一个记录上的索引，而不是记录本身。
如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。
Gap Locks
锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。
SELECT c FROM t WHERE c BETWEEN 10 and 20 FOR UPDATE;
Next-Key Locks
它是 Record Locks 和 Gap Locks 的结合，不仅锁定一个记录上的索引，也锁定索引之间的间隙。它锁定一个前开后闭区间，例如一个索引包含以下值：10, 11, 13, and 20，那么就需要锁定以下区间：
(-∞, 10]
(10, 11]
(11, 13]
(13, 20]
(20, +∞)
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