Innodb是怎么实现事务的？

redolog、read view、mvcc、行锁

事务的几种隔离级别解决的问题：

保证数据正确的读取和存储； 锁设计的初衷是处理并发问题，减少行锁冲突来提升业务并发度，避免锁等待

mysql中的关键词统计：

• WAL 技术
• buffer pool
• redo log
• buffer join_buffer(join语句的驱动表使用)
• sort_buffer(MySQL 会给每个线程分配一块内存用于排序，称为 sort_buffer)
• change buffer(唯一索引用不上 change buffer 的优化机制)
• binlog和redolog关联的XID;
• write pos和checkpoint；
• read-view
• 覆盖索引、前缀索引、索引下推
• MDL 读锁，
• MDL 写锁 MDL 的作用是，保证读写的正确性，语句执行期间另一个线程不能对这个表结构做变更 单个语句占用时间长，锁的时间也比较长；而且大事务还会导致主从延迟。
• 一致性读、当前读和行锁就串起来了
• net_buffer(放查询结果集的，默认是 16k) 读写事务与一个只读事务(只读事务，InnoDB 并不会分配 trx_id)；
• BNL/NGJ算法(join) Using join buffer (Block Nested Loop)：基于块的嵌套循环算法，被驱动表不能有效的利用索引加快访问速度，MySQL一般会为其分配一块名叫join buffer的内存块来加快查询速度；
• using index(表示的就是使用了覆盖索引)/using temporary/filesort Using index condition：
• 如果在查询语句的执行过程中将要使用索引条件下推这个特性，在Extra列中将会显示Using index condition
• 幻读，一致性读的情况下用当前读就会出现，加上写锁，给行两边的空隙加上间隙锁，来避免幻读。幻读仅专指“新插入的行”；

explain

1. 执行计划中的type列: const，eq_ref，ref,range，index，ALL

btree

B+ 树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。 InnoDB 是索引组织表 覆盖索引、前缀索引、索引下推 InnoDB 引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。 对于由于索引统计信息不准确导致的问题，你可以用 analyze table 来解决。 而对于其他优化器误判的情况，你可以在应用端用 force index 来强行指定索引 “order by”是怎么工作的：全字段排序和rowid排序(减少字段排序好后会进行一次回表操作)，排序字段在联合索引里面就直接是拍好序的；

索引相关

1. 什么是索引? 索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.
2. 索引是个什么样的数据结构呢：索引的数据结构和存储引擎有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为B+树索引.
3. Hash索引和B+树所有有什么区别：等值查询快、范围查询、模糊、前缀查询慢。hash索引任何时候都避免不了回表查询数据；
4. 在建立索引的时候,都有哪些需要考虑的因素呢? 字段的使用频率，经常作为条件进行查询的字段比较适合，如果需要建立联合索引,还需要考虑联合索引中的顺序.
5. 创建了索引但是在查询的时候并没有使用的情况：数据库中的列参与了数学运算或者函数，like时左边是通配符%，优化器觉得全表扫描比使用索引快的时候；

事务相关

1. 什么是事务：事务是一系列的操作,他们要符合ACID特性；
2. 同时有多个事务在进行会怎么样呢：会发生 脏读、不可重复读、幻读。MySQL的事务隔离级别就是解决这些问题的；
3. 什么是锁：当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些锁的机制来保证访问的次序；
4. MySQL都有哪些锁呢：读锁和写锁,写锁和其它的写锁,共享锁都相斥；锁的粒度取决于具体的存储引擎,InnoDB实现了行级锁,页级锁,表级锁，加锁开销从大到小,并发能力也是从大到小.

表结构设计

1. 为什么要尽量设定一个主键：主键是确保数据行在整张表"唯一性的保障";
2. 主键使用自增ID还是UUID：UUID会造成插入性能的下降，由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片；
3. 字段为什么要求定义为not null：null值会占用更多的字节,且会在程序中造成很多与预期不符的情况；
4. char可以节省空间且提高检索效率；
5. varchar(10)和int(10)代表什么含义? varchar的10代表了申请的空间长度，而int的10只是代表了展示的长度；
6. sql的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息,binlog
7. 三个范式：1：每个列都不可以再拆分、2：非主键列只依赖于主键、3：不要设计在其它表中可以查的字段；为了性能可以不遵守第三个范式.

存储引擎相关

1. InnoDB也是Myisam的区别：
2. 事务、行锁、索引的数据在磁盘上表现形式；
3. myisam使用读多写少的场景，全文索引；

sql优化

1. 慢查询的三种情况：查询条件没有命中索引、加载了不需要的数据列、还是有长事务导致的锁等待；
2. 对慢查询的三种优化：索引优化、联合查询的优化、加载了不需要的数据列

1. 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写.
2. 分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引.
3. 如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表. 3、分析查询日志和慢查询日志

3. mysql优化解决方案： 选择合适的存储引擎； 将非”索引”数据分离，比方将大篇文章分离存储，不影响其它自己主动查询。 建立合适的索引，比如联合索引和前缀索引； 对可能全表扫描的sql用explain工具分析一下； 分析查询日志和慢查询日志
4. sql优化一般分为这几步，选择合适的存储引擎、设计表时选择合适的字段类型、索引优化、开启慢日志、看看业务层面是否用了合适的sql

业务相关

1. 超大的分页一般从两个方向上来解决：数据库层面，减少load的数据(索引覆盖)，从需求的角度减少这种请求
2. mysql线程突然增多的原因：长事务不提交就会一直占着MDL锁，这时就可能导致库的线程爆满，锁等待、缓存命令率低等；出现N多客户端同时对一行进行操作，死锁检测CPU 消耗接近100%；
3. 把一致性读、当前读和行锁串起来；
4. 脑补sql语句的执行流程。explain命令来查看语句的执行计划，将该语句过一遍查询优化器；
5. 要使用 InnoDB，因为不论是在事务支持、并发能力还是在数据安全方面，InnoDB 都优于 MyISAM

mysql数据库(重要)： acid四个特性，产生的相关技术点: 原子性，事务 一致性，redo log 隔离性，锁、mvcc和快照 持久性,bin log和入磁盘

1. acid：3特性+3查询 数据库从运行到存储的过程中产生的6个技术点 锁，有哪些锁，加锁的规则是什么，mvcc，快照，行锁是支持事务最多的 事务四种隔离级别 保证数据不丢的和数据的持久化bin log/redo log 索引(查和加索引) sql优化（内存和联合查询方面） 存储引擎和临时表
2. server层、引擎层、分析器、查询优化器 数据库优化的目的是：尽量少地访问资源是数据库设计的重要原则，基于成本的优化，分析查询语句或是结构的性能瓶颈； 锁设计的初衷是在并发访问的时候，合理地控制资源的访问规则。锁是一种重要数据结构。

一个 SQL 语句完整查询流程：

Server 层和存储引擎层，server包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等

一条SQL更新语句是的流程

更新流程还涉及两个重要的日志模块，redo log（重做日志）和 binlog（归档日志），WAL 技术；

事务隔离：

在“可重复读”隔离级别下，视图是在事务启动时创建的 在“读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的 长事务存在的两个风险：回滚记录很多，对回滚有影响，长事务还占用锁资源； 索引相关：InnoDB 是索引组织表，索引包括这三个，覆盖索引、索引下推、前缀索引、联合索引 可重复读隔离级别更新一行时，如果刚好有另外一个事务拥有这一行的行锁，它会被阻塞，进入锁等待，更新直接就是当前读； 读提交，每一个语句执行前都会重新算出一个新的视图； 视图的作用是，实现 MVCC(基于数据的row trx_id)，用于支持 RC（Read Committed，读提交）和 RR（Repeatable Read，可重复读）隔离级别的实现； 视图(快照)在 MVCC 里是怎么工作的的理解就是：一致性读(快照)和多版本(mvcc) mvcc“所有数据都有多个版本”的这个特性的作用：实现了“秒级创建快照”的能力。数据表中的一行记录，可能有多个版本；

锁相关：

根据加锁的范围，锁大致可以分成全局锁、表级锁、行锁三类 全局锁就是对整个数据库实例加全局读锁，全库逻辑备份 表锁和元数据锁 行锁是在引擎层由各个引擎自己实现的，行锁是最容易造成锁冲突的； 两阶段锁协议，行锁是在需要的时候才加上的，而要等到事务结束时才释放，看持有哪些锁，以及在什么时候释放 死锁，不同线程出现循环资源依赖，涉及的线程都在等待别的线程释放资源 死锁有两种应对策略：一种策略是，直接进入等待，直到超时，2、发起死锁检测(耗费CPU资源)，3、从业务上优化这个问题

MySQL会选错索引的两种情况：

MySQL得到索引的基数不对导致选错索引(基数是通过采样统计)，执行成本判断错误(扫描行数)，选择索引是优化器的工作，基于成本的优化 force index和建立合适索引来引导优化器做选择，或删掉误用的索引；

给字符串字段加索引：

直接创建完整索引、hash(有额外的存储和计算消耗)、创建前缀索引、倒序存储(可能会增加扫描行数) MySQL刷脏页的两种时机：脏页会被后台线程自动刷，也会由于数据页淘汰而触发；缓冲池中的内存页有三种状态：还没有使用的、使用了并且是干净页、使用了并且是脏页。 count(字段)<count(主键 id)<count(1)≈count()， count() 有优化，优化器会找到最小的那棵树来遍历； InnoDB 引擎使用的是 WAL 技术，执行事务的时候，写完内存和日志，事务就算完成了；mysql的机制是内存优先； order by是怎么工作的：每个线程分配一块内存用于排序，称为sort_buffer。Extra 这个字段中的“Using filesort”表示的就是需要排序，sort_buffer内存放不下

影响性能的两个语句：

1. 对索引字段做函数操作，可能会破坏索引值的有序性，
2. 隐式类型转换和隐式字符编码转换 加锁规则里面的两个“原则”1：加锁的基本单位是 next-key lock，前开后闭区间；2：查找过程中访问到的对象才会加锁； 加锁的规则：explain 索引组织表、索引、锁这三个东东可以表示一个一个语句的执行流程。加锁的基本单位是 next-key lock，相隔两行就是一个间隙；

redo log和binlog的两个作用：

归档和记录了数据页的更改 1、保证数据不丢的：每次提交事务都要写redo log 和binlog到磁盘，只要这两个保证持久化到磁盘，数据可以恢复 2、持久化的时候更快：redo log 和 binlog 都是顺序写，磁盘的顺序写比随机写速度要快； 两阶段提交：时序上 redo log 先 prepare， 再写 binlog，最后再把 redo log commit。 一个sql查这么多数据，会不会把数据库内存打爆：innodb的核心是尽量使用内存，buffer pool有三种状态，由一个lru链表来维护young和old区； join语句的优化：小表驱动，两种方式表示小表，被驱动表可以用上索引的情况； 用户创建临时表：一个临时表只能被创建它的 session 访问，对其他线程不可见，临时表可以与普通表同名，增删改查语句先访问的是临时表。 内部临时表：语句执行过程可以一边读数据，一边直接得到结果，是不需要额外内存的，否则就需要额外的内存，来保存中间结果 Memory 引擎，索引是哈希索引，范围查询时，需要走全表扫描；不支持 varchar 和 Text 字段，数据都保存在内存比磁盘快；

我的思考：

innodb的核心是尽量使用内存，buffer pool有三种状态，由一个lru链表来维护young和old区； explain 索引组织表、索引、锁这三个东东可以表示一个一个语句的执行流程； 锁是一种数据结构，维护了高并发下数据的访问规则； 事务的四种隔离级别，可重复读会出现幻读的现象，幻读是用了当前读，读取到了insert的语句；

问题：

InnoDB和MyISAM的区别： 1、InnoDB：nnoDB是聚簇索引，支持事务、行级锁；用法：可靠性要求较高，需要支持事务，数据的增删改查都非常的频繁； 2、MyISAM：非聚簇索引（叶子节点存指针）； 用法：查询非常频繁，没有事务的场景，对数据的增删改的频率不高； https://blog.csdn.net/wjtlht928/article/details/46641865 B+ 树能够很好地配合磁盘的读写特性，减少单次查询的磁盘访问次数。 InnoDB 是索引组织表 覆盖索引、前缀索引、索引下推 InnoDB 引擎支持事务，我们利用好事务的原子性和隔离性，就可以简化在业务开发时的逻辑。 对于由于索引统计信息不准确导致的问题，你可以用 analyze table 来解决。 而对于其他优化器误判的情况，你可以在应用端用 force index 来强行指定索引 “order by”是怎么工作的：全字段排序和rowid排序(减少字段排序好后会进行一次回表操作)，排序字段在联合索引里面就直接是拍好序的；

sql中的几种语句

dql、dml、ddl、dcl 隐式提交，间接完成的提交为隐式提交：CREATE，DROP，ALTER，RENAME，GRANT，REVOKE 区别