1.数据库引擎有哪些，各种有什么区别：
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相同点：
- InnoDB，MyISAM，Memory都支持B+树
- MyISAM，Memory都不支持事务，不支持外键，只支持表级锁
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不同点：
- InnoDB支持事务，支持外键，支持行级锁，有崩溃恢复机制
- InnoDB默认支持B+树，MyISAM默认支持R树，Memory默认支持Hash
- InnoDB增删改性能更优，MyISAM查询性能更优，Memory可以快速查找数据
- InnoDB的表结构，索引，数据都存储在一个文件中；MyISAM的表结构，索引，数据都是分开存储；
- Memory只存储了表结构，数据以key-value的形式存储在内存中
- InnoDB支持范围查找，MyISAM支持全文索引，Memory支持精准查找
2.InnoDB和MyISAM的区别：
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相同点：InnoDB，MyISAM，Memory都支持B+树
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不同点：
- InnoDB支持事务，支持外键，支持行级锁，不支持全文索引，有范围查找，有崩溃恢复机制，默认支持B+树；
- MyISAM不支持事务，不支持外键，支持表级锁，没有崩溃恢复机制，默认支持R树；
- InnoDB的表结构，索引，数据都存储在一个文件中；MyISAM的表结构，索引，数据都是分开存储；
- InnoDB增删改性能更优，MyISAM查询性能更优
3.说说MySQL索引，以及它们的好坏
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索引就像指向表行的指针，它是一种帮助快速查找数据的（有序）数据结构
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InnoDB，MyISAM，Memory都支持以B+树作为索引，其中MyISAM也支持R-树，Memory也支持Hash
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索引的分类：1.普通索引，2.唯一索引，3.主键索引，4.外键索引，5.全文索引，6.复合索引
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优点：
- 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本
- 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗
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缺点：
- 索引列也是要占用空间的
- 索引大大提高了查询效率，但降低了更新的速度，比如 INSERT、UPDATE、DELETE
4.B树和B+树的区别：
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相同点：都是多路平衡二叉树
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不同点：
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B树：
- 一个节点可以有多个key-value，并且以升序排序；查找数据时，找到key就是找到value
- 当出现大量数据时，它的查找深度依然很深
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B+树：
- B树的一种变种，非叶子节点只存储key；由于非叶子结点上不包含真正的数据，所以相同内存下可以存储更多key
- 树的所有叶子结点构成一个有序链表；因此对整个数遍历时，只需遍历叶子结点即可；有利于范围查询
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4.数据库为什么不用红黑树而用B+树：
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红黑树：
- 是一种近似平衡二叉树，无论是增删该查它的性能十分稳定，但红黑树的本质是二叉树，因此在数据量非常大的时候需要访问+判断的节点数比较多
- 同时数据是存储在磁盘上的，访问需要进行磁盘IO，导致效率低；
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B+树：
- 是多叉的，可以有效减少磁盘IO，同时B+树增加了叶子节点间的连接，能保证范围查找时找到起点和终点后能快速取出需要的数据
5.索引怎么实现的B+树，为什么选这个数据结构：
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如何实现：
- 索引的本质上就是通过预排序+树型结构来加快检索效率，而MySQL中使用InnoDB和MyISAM引擎时都使用了B+树实现索引
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为什么选取：
- 在二叉查找树上查找一个数据时，当出现海量信数据时，查找效率将大大折扣
- B+树是一种一棵平衡多路查找树，可以有效减少磁盘IO同时B+树增加了叶子节点间的连接，能保证范围查找时找到起点和终点后能快速取出需要的数据
6.聚簇索引和非聚簇索引：
| 分类 | 含义 | 特点 |
|---|---|---|
| 聚集索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引(Secondary Index) | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |
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聚集索引选取规则：
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引
- 如果不存在主键，将使用第一个唯一（UNIQUE）索引作为聚集索引。
- 如果表没有主键，或没有合适的唯一索引，则InnoDB会自动生成一个rowid作为隐藏的聚集索引
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适用二级索引，都要进行二次查找
7.乐观锁和悲观锁：
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乐观锁：
- 乐观锁总是假设最好的情况
- 不加锁，在更新时判断是否在其他线程在修改
- 适用于多读，可以使用版本号机制进行控制。
- 优点：性能好
- 缺点：存在成功率的问题
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悲观锁：
- 悲观锁总是假设最坏的情况
- 添加同步锁，让线程串行执行
- 传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁
- 优点：简单粗暴
- 缺点：性能一般
8.MySQL为什么需要主从同步：
- 有一句SQL语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务；使用主从复制，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运行
- 数据备份
- 业务量越来越大，IO访问频率过高，单机无法满足
8.MySQL主从同步是如何实现的：
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复制( replication )是MySQL数据库提供的一种高可用性能的解决方案，一般用于建立大型应用。
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工作原理分为：
- 主服务器( master )把数据更新记录到二进制日志( binlog )中
- 从服务器( slave )把主服务器的二进制日志复制到自己的中续日志( relay log )中
- 从服务器重做中续日志中日志，把更改应用到自己的数据库上，以达到数据的最终一致性
9.MySQL的事务隔离级别：
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隔离级别:
- 读未提交( read uncommitted )：不能解决任何问题
- 读已提交( read committed )：解决问题，脏读
- 可重复读( repeatable read )：解决问题，脏读，不可重复读（默认）
- 串行化( serializable )：解决问题，脏读，不可重复读，幻读
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存在的问题：
- 脏读：一个事务，读取到另一个事务中没有提交的数据
- 不可重复读（虚读）：在同一事务中，两次读取到的数据不一样
- 幻读：一个事务操作（DML）数据表中的所有记录，另一个事务添加了一条数据，则第一个事务查询不到自己的修改
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注意:隔离级别从小到大安全性越来越大，但是效率越来越低
10.数据库的ACID：
- 原子性( atomicity )：是不可分割的最小操作单位，要么同时成功，要么同时失败
- 持久性( consistency )：当事务提交或回滚后，数据库会持久化的保存数据
- 隔离性( isolation )：多个事务之间，相互独立
- 一致性( durability )：事务操作前后，数据总量不变
11.说说InnoDB的MVCC：
- MVCC（ Multi-Version Concurrency Control ），即多版本并发控制
- 它是一种用来解决读-写冲突的无锁并发控制机制，它为每个数据都根据事务维护了多个版本，使得其在并发事务中解决了读写冲突，同时使用快照读为MVCC提供非阻塞读功能
- 在并发读写数据库时，可以做到在读操作时不用阻塞写操作，写操作也不用堵塞读操作，提高了数据库并发读写的性能
- 还可以解决脏读，幻读，不可重复读等事务隔离问题，但不能解决更新丢失问题
- MVCC的具体实现：1.隐藏字段，2.undo log版本链，3.readView（读视图）
12.说说SQL优化：
- 插入数据：批量插入，手动控制事务，主键顺序插入；对于大批量插入，load指令
- 主键优化：主键长度尽可能短，顺序插入
- order by优化：使用索引排序
- group by优化：使用索引，联合索引满足最左前置法则
- limit优化：尽量覆盖索引（查询的字段是索引字段）
- count优化：自己计数
- update优化：尽量使用索引更新（避免升级为表锁）
- 如果使用了联合索引，遵守最左前缀法则
13.说说MySQL的锁：
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作用：在并发访问时，解决数据访问的一致性，有效性问题
MySQL锁的分类 说明 全局锁 锁定数据库中的所有表，加锁后整个实例就处于只读状态，锁的粒度小；做全库的逻辑备份 表级锁 每次操作锁住整张表，锁定粒度大，锁冲突的概念最高，并发度最低 行级锁 每次操作锁住对应的行，锁定粒度最小，锁冲突的概念最低，并发度最高 -
表级锁分类：
表级锁的分类 说明 表锁 手动控制，分为：表共享读锁（你我只读）和表独占写锁（我全可以，你全不可以） 元数据锁 自动控制，为了避免DML(表数据增删改)与DDL（表结构增删改）冲突，保证读写的正确性 意向锁 为了避免DML在执行时，加行锁与表锁的冲突 -
行级锁：
行级锁分类 说明 行锁 锁定单个记录的锁，防止其他事务对其行进行update和delete 间隔锁 锁定索引记录间隔，防止其他事务插入间隔 临时锁 行锁和间隔锁组合，同时锁住数据，并锁住数据前面的间隔 - 行锁：对索引上的索引项来实现
