1.InnoDB和MyISAM存储引擎的区别?
MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB,它采用 B+Tree 作为索引的数据结构。
在创建表时,InnoDB 存储引擎默认会创建一个主键索引,也就是聚簇索引,其它索引都属于二级索引。
MySQL 的 MyISAM 存储引擎支持多种索引数据结构,比如 B+ 树索引、R 树索引、Full-Text 索引。MyISAM 存储引擎在创建表时,创建的主键索引默认使用的是 B+ 树索引。
InnoDB存储引擎有2个文件:Frm文件和Ibd文件。Frm文件是表的定义文件,而Ibd文件是数据和索引存储文件(数据以主键进行聚集索引,把真正的数据保存在叶子节点中)。
MyISAM存储引擎有3个文件:Frm文件、MYD文件和MYI文件。Frm文件是表的定义文件,MYD文件是数据文件(所有的数据保存在这个文件中),MYI文件是索引文件。
综上所述,InnoDB 和 MyISAM 都支持 B+ 树索引,但是它们数据的存储结构实现方式不同。不同之处在于:
InnoDB 存储引擎:B+ 树索引的叶子节点保存数据本身,即数据和索引都放在一个文件中; MyISAM 存储引擎:B+ 树索引的叶子节点保存数据的物理地址,即两个文件分开存储;
2.聚合索引和非聚合索引的区别,以及各自的优缺点?
InnoDB 存储引擎根据索引类型不同,分为聚簇索引(上图就是聚簇索引)和二级索引。它们区别在于,聚簇索引的叶子节点存放的是实际数据,所有完整的用户数据都存放在聚簇索引的叶子节点,而二级索引的叶子节点存放的是主键值,而不是实际数据。
聚簇索引的优点:
当你需要取出一定范围内的数据时,用聚簇索引比用非聚簇索引好 数据访问更快,聚集索引将索引和数据保存在同一个B-Tree中,因此从聚集索引中获取数据通常比在非聚集索引中查找要快。 当通过聚簇索引查找目标数据时理论上比非聚簇索引要快,因为非聚簇索引定位到对应主键时可能还要多一次回表操作 使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点中的主键值
聚簇索引的缺点:
插入速度严重依赖于插入顺序 更新主键的代价很高,因为将会导致被更新的行移动
非聚簇索引的优点:
插入和更新数据时不需要移动其他数据行,因此性能较好。 非聚簇索引能够加速数据查询,提高查询速度。
非聚簇索引的缺点:
查询非索引列的时候,需要进行二次查找,因此相对于聚簇索引,查询速度较慢。 非聚簇索引的叶子节点不存储数据行,因此对于需要查询全部列的查询语句,需要进行额外的I/O操作,降低查询效率。
3.索引失效情景?
当我们使用左或者左右模糊匹配的时候,也就是 like %xx
或者like %xx%
这两种方式都会造成索引失效。如果查询条件中对索引字段使用函数,就会导致索引失效。 在查询条件中对索引进行表达式计算,也是无法走索引的。 如果索引字段是字符串类型,但是在条件查询中,输入的参数是整型的话会发生隐式类型转换,此时也是没法走索引的。 如果不符合最左匹配原则,也就无法匹配上联合索引,联合索引就会失效。 在 WHERE 子句中,如果在 OR 前的条件列是索引列,而在 OR 后的条件列不是索引列,那么索引会失效。
4.说一说B+T是一个怎么样的数据结构?相对于平衡二叉树、红黑树、跳表,以及BT来说,为什么使用B+T?
B+T一个节点有多个叶子节点,并且非叶子节点只存储索引,叶子节点存放实际数据;叶子节点间用双向链表维护,实现了高效的范围查询。
为什么使用B+T
MySQL是基于磁盘的数据库,磁盘的性能瓶颈在于磁盘IO,我们知道磁盘是按照页进行存取的,每一页是固定大小,比如16KB,对于平衡二叉树和红黑树等,当数据量大的时候,它们的树通常是很高的,每次查询都只能取一个节点放入内存中查找,这样就会增加IO次数,查询效率低下。因此B树一族的优化思路就是不再限制一个节点就只能有 2 个子节点,而是允许 M 个子节点 (M>2),从而降低树的高度。
B 树的每一个节点最多可以包括 M 个子节点,M 称为 B 树的阶,所以 B 树就是一个多叉树。每一次都取一批节点放入内存中查找,极大降低了磁盘IO。
相对于B树,B+树做了两方面优化,一方面是非叶子节点只存放索引,另一方面是叶子节点间使用双向链表维护。对于非叶子节点的优化,其实还是针对减少磁盘IO的进一步优化。磁盘IO每一页的大小是固定的,我们希望一页存取的元素个数越多,那么每个元素的大小就得越小,因此B+树的优化就是非叶子节点不再存放完整记录,这样节点的大小就极大减小了,磁盘IO次数也就减少了,进一步提升了查询效率。针对于叶子节点用双向链表维护,这种设计对范围查找非常有帮助。而 B 树没有将所有叶子节点用链表串联起来的结构,因此只能通过树的遍历来完成范围查询,这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作,范围查询效率不如 B+ 树。
5.事务的隔离级别分别怎么实现的?
对于「读未提交」隔离级别的事务来说,因为可以读到未提交事务修改的数据,所以直接读取最新的数据就好了;
对于「串行化」隔离级别的事务来说,通过加读写锁的方式来避免并行访问;
对于「读提交」和「可重复读」隔离级别的事务来说,它们是通过 Read View **来实现的,它们的区别在于创建 Read View 的时机不同,大家可以把 Read View 理解成一个数据快照,就像相机拍照那样,定格某一时刻的风景。**「读提交」隔离级别是在「每个语句执行前」都会重新生成一个 Read View,而「可重复读」隔离级别是「启动事务时」生成一个 Read View,然后整个事务期间都在用这个 Read View。
注意,执行「开始事务」命令,并不意味着启动了事务。在 MySQL 有两种开启事务的命令,分别是:
这两种开启事务的命令,事务的启动时机是不同的:
执行了 begin/start transaction 命令后,并不代表事务启动了。只有在执行这个命令后,执行了第一条 select 语句,才是事务真正启动的时机; 执行了 start transaction with consistent snapshot 命令,就会马上启动事务。 第一种:begin/start transaction 命令; 第二种:start transaction with consistent snapshot 命令;
6.可重复读解决幻读问题了吗?
首先说一下什么是幻读。当同一个查询在不同的时间产生不同的结果集时,事务中就会出现所谓的幻象问题。例如,如果 SELECT 执行了两次,但第二次返回了第一次没有返回的行,则该行是“幻像”行。
可重复读隔离级是由 MVCC(多版本并发控制)实现的,实现的方式是开始事务后(执行 begin 语句后),在执行第一个查询语句后,会创建一个 Read View,后续的查询语句利用这个 Read View,通过这个 Read View 就可以在 undo log 版本链找到事务开始时的数据,所以事务过程中每次查询的数据都是一样的,即使中途有其他事务插入了新纪录,是查询不出来这条数据的,所以就很好了避免幻读问题。
MySQL 里除了普通查询是快照读,其他都是当前读,比如 update、insert、delete,这些语句执行前都会查询最新版本的数据,然后再做进一步的操作。
针对当前读是仍存在幻读问题的,因为行锁并不影响其他事务的插入操作。因此Innodb 引擎为了解决「可重复读」隔离级别使用「当前读」而造成的幻读问题,就引出了间隙锁,通过 记录锁+间隙锁形成next-key lock(临键锁)的方式解决了幻读。
但是可重复读隔离级别下仍然没彻底解决幻读问题,举两个例子:
对于快照读, MVCC 并不能完全避免幻读现象。因为当事务 A 更新了一条事务 B 插入的记录,那么事务 A 前后两次查询的记录条目就不一样了,所以就发生幻读。
对于当前读,如果事务开启后,并没有执行当前读,而是先快照读,然后这期间如果其他事务插入了一条记录,那么事务后续使用当前读进行查询的时候,就会发现两次查询的记录条目就不一样了,所以就发生幻读。
所以,MySQL 可重复读隔离级别并没有彻底解决幻读,只是很大程度上避免了幻读现象的发生。
要避免这类特殊场景下发生幻读的现象的话,就是尽量在开启事务之后,马上执行 select ... for update 这类当前读的语句,因为它会对记录加 next-key lock,从而避免其他事务插入一条新记录。
7.说一说意向锁?
首先为什么需要引入意向锁呢?
我们在引入意向锁前有这样一个场景:其他事务对当前数据表进行了锁行操作(独占锁),而我们当前事务需要对该表加表级锁(独占表锁)。此时我们能加表锁的前提是当前表不存在独占锁,就需要遍历表里所有记录,查看是否有记录存在独占锁,这样效率会很慢。那么有了「意向锁」,由于在对记录加独占锁前,先会加上表级别的意向独占锁,那么在加「独占表锁」时,直接查该表是否有意向独占锁,如果有就意味着表里已经有记录被加了独占锁,这样就不用去遍历表里的记录。
那么什么是意向锁呢
在使用 InnoDB 引擎的表里对某些记录加上「共享锁」之前,需要先在表级别加上一个「意向共享锁」; 在使用 InnoDB 引擎的表里对某些纪录加上「独占锁」之前,需要先在表级别加上一个「意向独占锁」;
也就是,当执行插入、更新、删除操作,需要先对表加上「意向独占锁」,然后对该记录加独占锁。
而普通的 select 是不会加行级锁的,普通的 select 语句是利用 MVCC 实现一致性读,是无锁的。
意向锁带来的影响有哪些呢?(优点)
意向共享锁和意向独占锁是表级锁,不会和行级的共享锁和独占锁发生冲突,而且意向锁之间也不会发生冲突,只会和共享表锁(*lock tables ... read*)和独占表锁(*lock tables ... write*)发生冲突。因此引入了意向锁不仅解决了上述问题,而且并发性能也是很高的。
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