【MySQL】MySQL之八股必考（面试必问！）

当前读是指在读取数据时获取最新的数据值，并且读取的数据结果会受到其他并发事务所做修改的影响。
当前读使用的是一致性读（Consistent Read）方式，即保证读取的数据是一个一致的时间点上的数据。
当前读可以保证读取到最新的数据，但也可能读取到未提交的数据或其他事务已经提交但未生效的数据。
当前读常用的场景是在需要读取最新数据的情况下，例如查询操作。
当前读读取的是数据的最新版本，并且当前读返回的记录都会上锁，保证其他事务不会并发修改这条记录。如update、insert、delete、select for update（排他锁）、select lockin share mode（共享锁）都是当前读

快照读（Snapshot Read）：

快照读是指在读取数据时获取事务开始时的数据快照，并且读取的数据结果不会受到其他并发事务所做修改的影响。
快照读使用的是一致性非锁定读（Consistent Non-locking Read）方式，即读取的数据是基于某个时间点的一致性数据快照，不会加锁。
快照读可以保证读取过程不会被其他事务的并发修改所干扰，但不能获得最新的已提交数据。
快照读常用的场景是在需要读取数据的过程中，不希望对数据加锁或受到其他并发事务干扰的情况。
快照读读取的是当前数据的可见版本，可能是会过期数据，不加锁的select就是快照读

通俗讲！

当前读：假设你正在网上购物，在确认购买前，你想要查看最新的商品信息和价格。你会刷新页面以获取最新的数据，这就是当前读。它可以确保你看到的数据是最新的，但也可能会受到其他人修改数据的影响。所以，如果你在下单之前等待太久，商品信息可能会发生改变。
快照读：现在假设你已经决定要购买某个商品，并放入购物车中。此时，你不再关心商品信息是否发生了变化，而是看中了你添加到购物车时的那个价格。尽管在你确认订单之前价格可能已经发生了变化，但你仍然希望看到的是添加到购物车时的价格，这就是快照读。它可以确保你查看的数据不会被其他人的修改所干扰。

MVCC是什么？

MVCC指的是多版本并发控制。它用来保证多个事务在同时读取和修改数据库时的一致性和隔离性——通过在数据库中保存多个版本的数据实现

简单来说——MVCC允许多个事务同时读取数据库中的数据，并且每个事务都可以看到自己开始执行时的那个版本（数据快照）。当事务做出修改操作时，MVCC会创建一个新的数据版本，而不是直接修改原始数据。这样做的好处是，其他事务可以继续读取原始数据版本，而不会受到正在修改的事务的影响。

MVCC的工作原理

每个数据行都有一个唯一的时间戳，表示该数据行的版本
事务开始时，会获取一个事务ID和一个读取的时间戳
事务在读取数据时，只能看到哪些事务开始之前已经存在的数据版本，不会看到其他人正在修改的事务所创建的版本
事务在修改数据时，会创建一个新的数据版本，将该版本和事务的时间戳相关联，并将其写入数据库
其他事务可以继续读取旧版本的数据，而不受新版本的影响

MVCC的工作原理由四个东西保证

undo log日志：记录了数据历史版本，可以方便回滚。

readview：事务进行快照读是动态产生的视图，决定了返回数据的哪一个版本

隐藏字段DB_TRX_ID：记录最近修改的事务ID

隐藏字段DB_ROLL_PTR：回滚指针，配合undo log指向数据的上一个版本

MySQL有哪些索引

主键索引：一张表只能有一个主键索引，主键索引列不能有控制和重复值

唯一索引：唯一索引不能有重复值，但允许为空

普通索引：允许出现重复值

组合索引：对多个字段建立一个联合索引，遵循最左匹配原则（例如，如果有一个组合索引 (A, B, C)，那么当查询条件包含 A，或者同时包含 A 和 B，或者同时包含 A、B 和 C 时，数据库都可以利用该索引进行高效查询。但如果只包含 B 或者只包含 C，那么组合索引将无法有效利用。）

聚簇索引和非聚簇索引

聚簇索引：聚簇索引的叶子节点存放的是主键和数据行；辅助索引（在聚簇索引上创建的其他索引）的叶子节点存放的是主键值或指向数据行的指针

优点：根据索引可以直接获取值，所以它获取数据更快；对于主键的排序查找和范围查找效率更高

缺点：如果主键值很大的话，辅助索引也会变得很大；如果用uuid作为主键，数据存储会很稀疏；修改主键或乱序插入会让数据行移动导致页分裂；所以一般我们定义主键时尽量让主键值小，并且定义为自增和不可修改。

非聚簇索引（辅助索引）：叶子节点存放的是数据行地址，先根据索引找到数据地址，再根据地址去找数据

他们都是B+树结构

上图为聚簇索引的呈现形式，在叶子节点可以直接返回我们想要找到的数据

上图是非聚簇索引的呈现形式，在非聚簇索引的叶子节点上存储的并不是真正的行数据，而是主键ID，所以当我们使用非聚簇索引进行查询的时候，首先得到的结果是一个ID，然后拿着ID去主键的聚簇索引上查询真正的行数据，这个过程也叫回表

Mysql如何慢SQL进行优化

常见的慢查询优化有：

（1）尽量减少select的数据列，尽量使用覆盖索引（相当于精简版的索引，包括了需要查询的列）

（3）groupby查询时，同样要用索引，避免使用到临时表

（4）分页查询时，如果limit 后面的数字太大，可以使用子查询查出主键，再limit主键后n条数据就能走覆盖索引

（5）使用复杂查询时，使用关联查询来代替子查询，并且最好使用内连接

（6）使用count函数时直接使用count的话count(*)的效率最高

count(*)或count(唯一索引)或count(数字):表中总记录数，count(字段)不会统计null

(7) 在写update语句时，where条件要使用索引，否则会锁会从行锁升级为表锁

（8）表中数据是否太大，是不是要分库分表

MySQL中进行数据操作的时候为什么要尽量用内连接而不是外连接

用外连接的话连接顺序是固定的，例如left join，他必须先对左表进行全表扫描，然后再去跟右表当中做匹配。

而使用内连接的话，MySQL会自己根据查询优化器去判断用哪个表做驱动。

子查询的话同样会对驱动表做全表扫描，所以尽量用小表做驱动表

MySQL中整个查询的过程

（1）首先客户端向服务端去发送一条查询请求

（2）服务器会先检查缓存，如果名字缓存，则返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段

（3）服务器进行SQL解析、预处理、再由优化器生成对应的执行计划

（4）MySQL执行计划，调用存储引擎的API来执行查询

（5）将结果返回给客户端，通俗缓存查询结果

注意：只有在8.0之前才有查询缓存，8.0之后查询缓存被去掉了

SQL的执行计划包含哪些字段

我们想看一个sql的执行计划使用的语句是explain+SQL（查看SQL详细信息）

表中的字段包括：

type:扫描类型，效率从底到高为ALL（全表扫描)>index(全索引扫描，我们的需要的数据在索引中可以获取)>range(使用索引进行范围查找)>ref(使用非唯一索引列进行了关联查询)> eq_ref (使用唯一索引进行关联查询)>const(使用唯一索引查询一行数据)>system(表中只有一行数据)
extra（额外的）:mysql如何查询额外信息，常见的有：
filesort:在排序缓冲区中进行排序，需要回表查询数据
index:表示使用覆盖索引
index scan:排序时使用了索引排序，但如果是按照降序排序的话就会使用反向扫描索引
temporary:查询时要建立一个临时表存放数据
rows:找到了多少行数据
key:实际使用到的索引
id:select查询的优先级，id越大优先级越高，子查询的id一般会更大
select_type:查询的类型,是普通查询还是联合查询还是子查询，常见类型有simple（不包含子查询），primary（标记复杂查询中最外层的查询），union(标记primart只后子查询)
table：者一行的数据是数哪张表的
possible_keys（可能的）:当前查询语句可能用到的索引，可能为null(如果用了索引但是为null有可能是表数据太少innodb认为全表扫描更快)
ref（编号）:显示索引的哪一行被使用了

MySQL中索引失效的情况！！

（1）where条件中有or，除非所有查询条件都建立了索引，否则失效

SELECT * FROM products WHERE name = 'A' OR category = 'X';

（2）like查询用%开头，索引失效

SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%B';

（3）索引列参与计算，索引失效

SELECT * FROM orders WHERE total_amount * 1.1 > 100;

（4）索引字段发生类型转换，索引失效（age定义的数据类型是整型，传入的为字符串类型，此时先进行隐式类型的转换，将'25'转为整数型，但这样就会导致索引失效降低效率）

SELECT * FROM employees WHERE age = '25';

（5）MySQL判断为全表扫描更快时（数据少），会导致索引失效

（6）使用联合索引的时候，违反了最左前缀原则，如果建立了联合索引（多个列组成的索引），那么在查询条件中必须遵循最左前缀原则，即从左到右依次使用联合索引中的列，不能跳过任何一列。否则，也会导致索引失效。例如，如果建立了（name, age, gender）的联合索引，那么在查询条件中可以使用name，或者name和age，或者name，age和gender，但是不能只使用age或gender，也不能只使用age和gender。解决方法是尽量按照最左前缀原则来使用联合索引，并且将区分度高的列放在前面。

MySQL有哪些锁

基于粒度：

表级锁：对整张表加锁，粒度大并发小
行级锁：对行加锁，粒度小并发大
间隙锁：锁住表的一个区间，间隙锁之间不会发生冲突，只在可重复读下才生效，避免了幻读

间隙锁——假设有一个名为"products"的表，包含以下列：id（主键）、name、price。

事务A执行如下语句：

BEGIN;
SELECT * FROM products WHERE price BETWEEN 10 AND 20;

此时事务A会对价格在10到20之间的记录进行查询，并且会对该范围的间隙加上间隙锁。

在事务A执行期间，事务B尝试插入一个新的价格为15的产品：

sql
BEGIN;
INSERT INTO products (name, price) VALUES ('New Product', 15);

由于事务A已经对价格在10到20之间的范围加上了间隙锁，所以事务B的插入操作会被阻塞。事务B必须等待事务A完成或回滚后才能继续执行。

如果事务A提交了或回滚了，事务B再次执行插入操作时，它会发现被阻塞的间隙锁已经释放，就可以成功地插入新的产品记录。

通过使用间隙锁，事务A可以确保在查询期间其他事务无法插入新的符合条件的记录，从而避免了幻读问题。

基于属性：

共享锁：又称读锁，一个事务为表加了读锁，其他事务只能加读锁不能加写锁

排他锁：又称写锁，一个事务加了写锁之后，其他事务就不能加任何锁，避免脏读问题。

Mysql内连接、左连接、右连接的区别

内连接取量表交集部分，左连接取左表全部右表匹配部分，右连接取右表全部坐表匹配部分

where和having的区别？

where是约束声明，having是过滤声明，where早于having执行，并且where不可以使用聚合函数，having可以

三大范式

第一范式：每个列都不可以再拆分。

第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。

第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。

InnoDB 什么情况下会产生死锁

事务1已经获取数据A的写锁，想要去获取数据B的写锁，然后事务2获取了B的写锁，想要去获取A的写锁，相互等待形成死锁。
mysql解决死锁的机制有两个：

1.等待，直到超时

2.发起死锁检测，主动回滚一条事务
死锁检测的原理是构建一个以事务为顶点、锁为边的有向图，判断有向图是否存在环，存在即有死锁。
平时尽量减少事务操作的资源和隔离级别

MySQL 删除自增 id，随后重启 MySQL 服务，再插入数据，自增 id 会从几开始？

innodb 引擎：
MySQL8.0前，下次自增会取表中最大 id + 1。原理是最大id会记录在内存中，重启之后会重新读取表中最大的id
MySQL8.0后，仍从删除数据 id 后算起。原理是它将最大id记录在redolog里了

myisam：
自增的 id 都从删除数据 id 后算起。原理是它将最大id记录到数据文件里了

MySQL 删除自增 id，随后重启 MySQL 服务，再插入数据，自增 id 会从几开始？_mysql自增删除了最后一个新增从哪个开始_血莲丹的博客-CSDN博客

MySQL插入百万级的数据如何优化？

（1）一次SQL插入多条数据，可以减少写redolog和binlog的io次数（SQL长度是有限制的，但可以调整）

（2）保证数据按照索引进行有序插入

（3）可以分表后多线程插入