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11/6/2024 大白话说技术

# 聚集索引和非聚集索引是什么？

  • 聚集索引就像一本书的目录，书页按章节顺序排好。如果你翻目录说要看第10章，书直接翻到第10章开始的页码，数据就在那儿，顺序是按照章节排列的。所以，一个表只能有一个聚集索引，因为书页只能按一种顺序排列。

  • 非聚集索引则像是一本书的关键词索引，比如在书的最后有个“索引页”，你查某个关键词（比如“太阳”），然后它告诉你“太阳”出现在第35页、第50页、第120页。于是你再根据这些页码去找对应的内容。它不会改变书页的顺序，只是给你提供找到内容的“快捷方式”。所以，一个表可以有很多个非聚集索引，每个索引指向不同的数据。

简单总结：

  • 聚集索引：数据是按顺序排好的，一个表只能有一个。
  • 非聚集索引：像找关键词的索引表，能有好几个，数据并不按它的顺序存放。

# MySQL中的页分裂和页合并是什么？

# 什么是页？

在 MySQL 中，数据是以一种叫“页”的单位来存储的。你可以把 页 想象成一个 文件夹，这个文件夹里面装着很多“纸张”（数据行）。每个页的大小是固定的（通常是 16KB），当我们往数据库中插入数据时，这些数据会被放进相应的页中。

# 页分裂（Page Split）

页分裂 就是当一个文件夹（页）装满了数据，再往里放新数据时，需要分配一个新的文件夹（页），并把部分数据移到这个新文件夹的过程。

  • 举个例子：想象你有一个文件夹用来放成绩单，但这个文件夹已经满了，新的成绩单放不下了。怎么办呢？你只能拿出另一个新的文件夹，把一部分成绩单搬到这个新的文件夹里。这样，每个文件夹都有一些成绩单，就不会挤在一起了。

  • 在数据库中的过程：

    • 如果一个页满了，新的数据插不进去了，MySQL 会创建一个新的页。
    • 然后，部分数据会被“分裂”出来，放到新的页中。
    • 这样做是为了保证数据在存储时不会挤在一起，可以让数据库在查找数据时更容易找到正确的页。

  • 影响：页分裂会带来一些性能开销，因为要重新整理数据并创建新的页。如果频繁地发生页分裂，会让数据库写入变慢。

# 页合并（Page Merge）

页合并 是和页分裂相反的过程。当两个文件夹（页）里面的内容都变少了，而且加起来能放进一个文件夹时，就可以把它们合并到一个文件夹中，然后把空的文件夹（页）扔掉。

  • 举个例子：假设你有两个文件夹，本来都装满了成绩单，但后来你删除了一些成绩单，现在每个文件夹里只剩下一小部分。如果把这两小部分放进一个文件夹就能装得下，那你就可以把它们合并起来，腾出一个空文件夹。

  • 在数据库中的过程：

    • 当数据被删除或变少了，原来的页变得很空，MySQL 会检查是否可以把这些页的数据合并起来。
    • 如果合并后的数据可以放进一个页里，MySQL 就把这些数据放到一个页里，然后把空的页释放掉，减少存储空间的浪费。

  • 影响：页合并有助于节省存储空间，特别是当大量数据被删除后，可以让数据库释放出不再需要的页，减少存储空间的占用。但这个操作也需要重新整理数据，所以在合并过程中可能会有一定的性能开销。

# 总结

  • 页分裂 就像是文件夹装满了数据，需要新开一个文件夹，把一部分数据移过去，这样能让数据不挤在一起。
  • 页合并 就像是文件夹里的数据变少了，可以把几个文件夹合并成一个，腾出多余的文件夹。

它们都是数据库在管理存储空间时的自我调整手段，目的是保证数据存储的合理性和访问速度。

# 大厂不建议使用多表join在MySQL中？

大厂不建议在MySQL中使用多表join，主要是因为以下几个原因：

  1. 性能问题：多表join操作会导致数据库在执行查询时，需要将多个表的数据进行合并、匹配，这个过程对数据库的计算资源消耗很大。特别是当涉及到大数据量时，join的计算复杂度会上升，查询速度会变得很慢，影响整个数据库的性能。

  2. 锁表问题：在执行join操作时，MySQL可能会锁定多个表，这会导致其他操作（如插入、更新）受到影响，降低并发性能。这在高并发的场景下尤其明显，可能导致系统整体的响应速度下降。

  3. 维护困难：多表join通常意味着表之间有复杂的关联关系，这样的设计在业务需求变更时，修改起来会比较麻烦，容易出错。而且随着表结构的变更，join查询也需要调整，维护成本较高。

  4. 可扩展性差：在业务量增长的时候，表数据会变多，复杂的join会导致数据库扩展困难，比如拆库分表后再进行join查询变得更加复杂，甚至需要使用外部查询中间件来处理。

因此，大厂更倾向于通过读写分离、缓存、冗余字段或者NoSQL数据库来优化数据查询，而不是依赖多表join，这样能够更好地提升系统的性能和稳定性。

# 大白话说说 InnoDB 是怎么处理一次更新事务？

  1. 开始事务：比如你开始了一个更新操作，InnoDB 会先记下“我现在要开始一个新事务了”，并给它一个专属编号。

  2. 记日记：在正式改数据之前，InnoDB 会先把改动记在小本子上（这个小本子就是 redo log 和 undo log）。这相当于备份了数据改动，确保如果中途停电或崩溃了，可以按照小本子上的内容把数据恢复。

  3. 改数据，但只是改内存：InnoDB 不会马上去动硬盘上的数据，而是先把要改的数据加载到内存里改一改（缓冲池），这会让操作更快。改完的部分会被标记为“脏了”，意思是内存和硬盘上的数据不一致。

  4. 提交事务：当你说“提交”时，InnoDB 会确保把小本子（redo log）上的改动内容先存到硬盘上。这样即使突然断电，重启后也能靠这些记录恢复数据。

  5. 慢慢写入硬盘：虽然事务提交了，但真正把改动的数据写到硬盘上可能会稍微晚一点（InnoDB 背后有个小哥在慢慢把这些脏数据写到硬盘上）。

  6. 出错就撤销：如果操作过程中有错误，InnoDB 就会按照小本子（undo log）恢复到原来的样子，相当于“反悔”。

  7. 锁住别人：在你改数据的时候，InnoDB 会锁住这个数据，防止别人同时来改，确保数据不会乱套。

简单总结就是：先记日记，然后在内存里改，最后找个时间把改动的东西写到硬盘上。如果出错了，就靠日记恢复原样。

# 为什么需要两阶段提交？

两阶段提交（2PC, Two-Phase Commit）是为了解决分布式事务中的数据一致性问题的。用大白话来说，当多个地方（比如多个数据库或多个服务）都需要一起完成一个操作时，如果某个地方失败了，我们希望其他地方也能“反悔”，而不是让数据出现不一致的情况。

# 为什么需要两阶段提交？

假设你在做一笔银行转账操作，从账户 A 转到账户 B，但 A 和 B 存在于两个不同的数据库中。为了保证这笔转账要么成功、要么完全不执行，我们就需要两阶段提交。两阶段提交的过程可以简单理解为：

  1. 第一阶段：准备阶段（prepare）

    • 这个阶段就像打个招呼：所有涉及的数据库先做准备，但不真正执行数据变动（比如 A 和 B 都先准备好要做的操作）。
    • 每个数据库收到这个准备请求后，先检查自己能不能完成这个操作。如果能完成，就告诉“协调者”（相当于管理整个操作的人）：“我准备好了，随时可以执行。” 如果不能，就告诉协调者：“我不行，操作有问题。”

  2. 第二阶段：提交/回滚阶段（commit/rollback）

    • 如果所有的数据库都说“我准备好了”，那么协调者就告诉大家：“好，那你们可以执行操作了！” 这样所有数据库就真正地把改动写入了数据库。
    • 如果有一个数据库说：“我不行，我做不了这个操作。” 协调者就会告诉所有数据库：“大家都别执行了，撤销你们的准备操作，回到原来的状态。”

# 为什么要这么做呢？

  1. 保证一致性：两阶段提交的核心就是让所有地方的操作要么一起成功，要么一起失败。这样就不会出现一半成功一半失败的情况，避免数据不一致的尴尬局面。

  2. 防止数据不一致：如果没有两阶段提交，就可能出现这种情况：你告诉 A 转账成功了，A 把钱扣了，但告诉 B 的操作失败了，那么 A 的钱扣了，B 却没收到，这样就麻烦了。通过两阶段提交，就可以在 A 准备好后，等 B 准备好，然后再一起确认操作。

  3. 分布式环境下必要性：在单个数据库中，事务可以直接做到一致性，但在多个数据库或多个服务一起完成一个任务时，就需要一种机制来协调大家，两阶段提交就是这种协调机制。

# 简单比喻：

想象你和几个朋友要一起订票看演唱会：

  • 你先问大家：“你们都能买到票吗？如果能买到，我们就一起买。” （这是第一阶段：准备阶段）
  • 大家都回复：“可以！” 你才说：“那我们一起下单吧！” （这是第二阶段：提交）
  • 如果有一个朋友说：“我买不到票。” 你就告诉其他人：“那就别买了，咱们不去。” （这是第二阶段：回滚）

这样，最后大家要么都买到了票，要么都没买到票，不会出现一部分人买了票、一部分人没买到的情况。这就是两阶段提交的意义。

# 大白话说说脏读、幻读、不可重复读？

你的理解是对的，脏读、不可重复读、幻读的确都涉及到读取过程中数据变化的问题，但它们在细节上有不同的表现，主要在于数据变化的时机和类型。我们用大白话再深入解释一下它们之间的区别，重点是数据变动的类型和读取数据的时间点。

# 1. 脏读（Dirty Read）

  • 重点：读到了别人的“未提交”数据。

  • 场景：事务 A 读取到事务 B 修改后的数据，但是事务 B 的修改还没提交。

  • 举例：假设事务 B 把某个账户的余额从 100 元改成了 150 元，但 B 还没提交（还没决定保存）。这时候，事务 A 看了一眼，看到余额是 150 元。但是，B 可能一会儿又撤销（回滚）了修改，把余额恢复到 100 元。这种情况下，A 看到了150元的数据就叫脏读，因为 A 看到了 B 的未提交数据，而这些数据其实是可能被撤销的。

  • 总结：脏读的问题在于，你读到了别人“未确认”的数据，这些数据可能会被撤销掉。

# 2. 不可重复读（Non-repeatable Read）

  • 重点：前后两次读的数据结果不一致，因为别人在你读的过程中提交了修改。

  • 场景：事务 A 读取了一次数据，然后事务 B 修改了这个数据并提交。接着，事务 A 再次读取同一个数据，结果和第一次不同了。

  • 举例：事务 A 先查询余额，看到的是 100 元。然后事务 B 把余额改成 150 元并提交。事务 A 再次查询余额，这次看到的是 150 元。前后两次看到的余额不一样，这种情况叫不可重复读。

  • 总结：不可重复读的问题在于，前后读取同一个数据时，由于别人中途提交了修改，导致结果不一样。

# 3. 幻读（Phantom Read）

  • 重点：读取的数据集合发生了变化，因为别人在你读的过程中插入或删除了数据行。

  • 场景：事务 A 读取了满足某个条件的一些数据行，然后事务 B 插入（或删除）了一些新数据行，并提交。接着，事务 A 再次读取，发现原本没有的数据行出现了（或消失了）。

  • 举例：事务 A 查询某个库存表，查出当前有 5 件商品。然后事务 B 在这个库存表里新增了 3 件商品并提交。事务 A 再次查询时，发现变成了 8 件商品。这就像 A 本来没有看到的商品“突然冒出来”一样，这种情况就叫幻读。

  • 总结：幻读的问题在于，你读取的数据集合前后变了，因为别人中途增加或删除了一些数据。

# 简单对比总结：

类型 读取到的是什么问题 例子 什么时候发生
脏读 别人未提交的数据 看到了 B 还没提交的修改数据 事务还没提交时
不可重复读 前后两次同一条数据的结果不同 第一次看到 100 元，第二次看到 150 元 事务提交后
幻读 前后读取的数据集合不同 查询一次看到 5 条数据，过会儿又多了几条 事务提交后

# 总结一下三者的不同：

  • 脏读：是因为你看到了别人还没提交的数据，数据可能会被撤销。
  • 不可重复读：你多次读取同一条数据，但别人中途修改了数据并提交，导致数据值变了。
  • 幻读：是数据集合发生了变化，因为别人中途新增或删除了数据行，你再读的时候结果就不一样了。

# 大白话说说什么是MySQL中的mvcc？

在 MySQL 中，**MVCC（多版本并发控制，Multiversion Concurrency Control）**是一种用来解决数据库并发读写的问题的技术。它的主要目的是为了让多个事务在不互相阻塞的情况下进行读写操作，从而提升数据库的并发性能。

简单来说，MVCC 的工作原理是：

  1. 多版本数据快照：每当有事务开始时，它会看到数据的一个快照（Snapshot），也就是说，它在执行读操作时，会根据数据在该事务开始时的状态进行读取，即使其他事务在这个期间修改了数据，它也不会看到这些修改。

  2. 隐藏列来实现版本控制：在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，每一行数据其实都有两个隐藏的列，分别记录了创建该版本的事务 ID 和删除该版本的事务 ID。当进行 INSERT、UPDATE、DELETE 操作时，这些 ID 会更新，以标记数据的可见性。

  3. 读未提交和读已提交的区别：

    • 读已提交（Read Committed）：事务在每次读取时只能看到其他事务已经提交的数据，这样在事务期间可能看到的数据会变化。
    • 可重复读（Repeatable Read）（InnoDB 默认的隔离级别）：事务在读取的过程中会一直看到数据在事务开始时的快照，因此可以避免读到数据的变化。

  4. 解决读写冲突：由于每个事务都有自己的快照，当一个事务在读取时，其他事务可以并发地修改数据，而不会影响到读取的事务。这样就避免了直接的锁定操作，大大提高了并发性能。

  5. 删除与更新操作的标记：当数据被更新或删除时，并不会立刻将数据删除，而是将该版本的行标记为删除并创建一个新的版本。这种方式允许其他的读事务继续读取之前的版本。

总结：MVCC 通过为每个事务创建不同的快照来实现高并发的读操作，同时也通过事务版本控制来保证数据的一致性。这样既能提高数据库的性能，又能减少因为锁而导致的阻塞情况。

# 大白话解释一下：

# 想象一个图书馆借书的场景：

  1. 场景背景：有很多读者（事务）来借书（查询数据），有的读者还会在书上做笔记（修改数据）。

  2. 多版本书籍：图书馆为了让读者之间互不打扰，每当有读者借走一本书，图书馆会给他一份该书的复印件（快照）。这份复印件记录的是他借书时的样子，之后不管其他人再怎么修改这本书，他拿到的复印件始终是他当时看到的内容。

  3. 读书不影响别人：因为每个读者拿到的都是当时的复印件，不会因为其他人对原书的修改而受到影响。这就类似于在数据库中，读事务（查询操作）不会被写事务（修改操作）阻塞。

  4. 改书的人怎么处理？ 如果有一个人想在书上做笔记（修改数据），图书馆不会马上让他改原书，而是给他一本带有笔记的新版书籍（数据的新版本）。其他读者看到的依然是自己那份旧复印件，而只有等做笔记的人离开后（事务提交），新来的读者才能看到这本新版的书。

  5. 删除书籍：如果有人删除了一本书，图书馆不会马上把它丢掉，而是先在书上做个记号（标记删除）。这样，已经拿到旧复印件的读者还能继续看这本书，但新来的读者就不会看到这本被删除的书了。

# 总结

  • MVCC 就是让每个读者看到的都是自己借书时的样子（事务开始时的数据），不受其他人修改或删除的影响。
  • 这样读和写之间就不会互相影响，读者可以放心地看书，而修改书的人也可以做自己的事。

# MVCC和两阶段提交有什么区别，两者有关系吗？

**MVCC（多版本并发控制）和两阶段提交（Two-Phase Commit，2PC）**都是数据库中的概念，但它们解决的是不同的问题，具体来说，它们在目的和应用场景上有很大区别。下面是两者的对比和关系：

# 1. MVCC 的作用和应用场景

MVCC（Multiversion Concurrency Control）：

  • 主要解决的问题：提高并发读写的性能，减少读写冲突。
  • 工作方式：通过为每个事务提供数据的多个版本（快照）来实现，让读事务在读数据时看到的数据不会因为其他写事务的更新而发生变化。
  • 应用场景：多用于处理高并发的查询操作，比如数据库中的读写并发场景。MVCC 可以避免读操作因为写锁而被阻塞。

简单例子：如果你在查询数据时有其他事务在更新数据，那么 MVCC 可以让你读取到事务开始时的数据快照，而不必等待写操作完成。

# 2. 两阶段提交的作用和应用场景

两阶段提交（2PC）：

  • 主要解决的问题：确保分布式事务中的数据一致性。
  • 工作方式：两阶段提交是一个协议，用于在多个数据库节点上协调事务的提交，确保所有节点要么全部提交成功，要么全部回滚，避免部分成功部分失败的情况。
    • 第一阶段（准备阶段，Prepare Phase）：事务协调者要求所有参与的节点准备提交操作，并锁住相关资源，所有节点都准备好后返回“可以提交”的响应。
    • 第二阶段（提交阶段，Commit Phase）：如果所有节点都表示准备就绪，协调者会发出“提交”命令，所有节点提交事务。如果有任何一个节点准备失败，协调者会发出“回滚”命令。
  • 应用场景：常用于分布式系统中，比如一个操作需要同时更新多个数据库或系统的数据时。

简单例子：如果一个操作需要在两个数据库中更新数据，2PC 可以确保两个数据库的更新要么同时成功，要么同时失败，保证数据一致。

# 3. 两者的区别

  • 问题类型不同：

    • MVCC 解决的是单个数据库中多事务并发访问时的效率问题，通过数据的多版本让读写操作互不干扰。
    • 两阶段提交解决的是在分布式环境中多个数据库节点间的数据一致性问题，确保跨节点的事务不会部分提交部分失败。

  • 应用场景不同：

    • MVCC 多用于单个数据库引擎内部，提高并发读写性能。
    • 2PC 多用于分布式数据库系统或者跨多个系统的场景中，用于协调多个节点之间的数据一致性。

# 4. 两者的关系

两者的关系不直接，但有协同之处：

  • 在某些分布式数据库中，比如 MySQL 的分布式集群场景中，2PC 可能会被用来确保多个数据库节点之间的数据一致性。
  • 而每个数据库节点内部，可能同时使用了 MVCC 来管理事务的并发访问，以提高节点内部的并发性能。

举个例子：

  • 假设你有一个订单系统，订单信息存在 A 数据库中，库存信息存在 B 数据库中。用户下单时，订单和库存都需要更新，这就是一个分布式事务。
    • 2PC 会在 A 和 B 数据库之间协调，确保订单和库存的更新要么同时成功，要么同时失败。
    • 在这个过程中，A 和 B 数据库内部可能都使用 MVCC 来管理它们各自的并发读写操作，提高查询和更新的效率。

# 总结

  • MVCC 更侧重于单个数据库内部的并发性能优化。
  • 2PC 侧重于多个数据库或系统之间的事务一致性控制。
  • 虽然它们没有直接的关联，但可以在同一个系统中协同工作，各自解决不同层面的问题。

# MySQL8的事务默认隔离级别是什么？

在 MySQL 8 中，默认的事务隔离级别是：

# 可重复读（REPEATABLE READ）

这意味着在 MySQL 8 中，当你不显式地更改事务隔离级别时，数据库会使用 REPEATABLE READ 作为默认隔离级别。

# 解释 REPEATABLE READ：

  • 可重复读意味着在同一个事务内，多次读取相同的数据时，结果是一致的，即使在事务过程中其他事务对数据进行了修改。
  • 这是因为在 REPEATABLE READ 隔离级别下，事务在第一次读取数据时，会建立一个数据快照（Snapshot），之后的查询都基于这个快照。
  • 这种隔离级别可以避免 不可重复读 问题，即避免在同一个事务内看到不一致的数据结果。

# 如何查看和修改隔离级别？

  1. 查看当前事务的隔离级别：

    SELECT @@transaction_isolation;

  2. 设置当前会话的事务隔离级别：

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

  3. 设置全局的事务隔离级别（影响所有新连接）：

    SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

# MySQL 8 提供的其他事务隔离级别：

  • READ UNCOMMITTED：读未提交，可能会导致脏读。
  • READ COMMITTED：读已提交，可以防止脏读，但可能会出现不可重复读。
  • REPEATABLE READ：可重复读，防止脏读和不可重复读，但可能会有幻读。
  • SERIALIZABLE：可串行化，最严格的隔离级别，防止所有并发问题，但性能较差。

REPEATABLE READ 是一个在性能和一致性之间平衡较好的选择，因此 MySQL 默认使用它。

# 间隙锁又是什么东西？

间隙锁（Gap Lock） 是 MySQL InnoDB 存储引擎中的一种锁机制，用于解决并发操作时的某些问题，主要是在 REPEATABLE READ 隔离级别下使用。它用于防止 幻读 问题的发生。

# 什么是间隙锁？

间隙锁 是指对索引记录之间的“间隙”进行加锁，而不仅仅是对具体的记录进行锁定。它会锁定一个范围内不存在的部分，以防止其他事务在这个范围内插入新的记录。

简单来说：间隙锁锁住的不是具体的行，而是行与行之间的“空隙”。

# 间隙锁的作用

  1. 防止幻读：
    在 REPEATABLE READ 隔离级别下，事务在读取某个范围内的数据时，间隙锁可以防止其他事务在该范围内插入新数据，从而避免当前事务再次读取时，发现有“新的”记录，造成幻读。

  2. 保护范围查询的稳定性：
    间隙锁通常在范围查询（如 SELECT ... WHERE ... BETWEEN ...）时使用，保证在该范围内没有新记录插入，从而保证查询结果的一致性。

# 举个例子

假设我们有一个 students 表，表中有 id 字段，并且有以下记录：

id
1
5
10

现在，假设我们启动一个事务（事务A），并执行以下操作：

START TRANSACTION;
SELECT * FROM students WHERE id > 5 FOR UPDATE;

这个查询会锁住 id = 10 以及 id > 5 的部分。除了锁定现有的 id=10 之外，还会锁住 5 < id < 10 之间的间隙。这就是所谓的间隙锁。

# 影响

在事务A未提交之前，如果另一个事务（事务B）尝试插入以下数据：

INSERT INTO students (id) VALUES (6);

事务B会被阻塞，因为事务A的间隙锁锁住了 5 < id < 10 的范围，防止在该范围内插入新记录。

# 为什么需要间隙锁？

  • 避免幻读：
    比如，事务A读取了 id > 5 的所有记录（结果是 id=10），如果没有间隙锁，事务B可能会在 id=6 的位置插入新记录，这样事务A再次读取时，数据就变了，看起来像是“出现了幻觉”。

  • 确保数据一致性：
    当一个事务在处理一个范围查询时，我们希望在这个范围内的数据在事务期间保持稳定，间隙锁可以保证在事务提交前，这个范围内的数据不会发生变化。

# 间隙锁的类型

InnoDB 中的锁机制在使用间隙锁时，可能是以下两种情况的组合：

  1. Record Lock：锁住的是具体的记录行。
  2. Gap Lock：锁住的是记录之间的间隙。

还有一种特殊的锁叫 Next-Key Lock，它是 Record Lock 和 Gap Lock 的组合，即同时锁住具体的行和其附近的间隙。

# 间隙锁的不足

  • 影响性能：
    由于间隙锁锁住的不仅仅是具体的记录，还包括索引之间的空隙，这可能会导致较多的锁定范围，从而影响系统并发性能。

  • 只在REPEATABLE READ下生效：
    间隙锁是为了解决 REPEATABLE READ 隔离级别下的幻读问题而设计的，在 READ COMMITTED 等其他隔离级别下，间隙锁不会生效。

# 总结

  • 间隙锁：是 InnoDB 中用来锁定索引记录之间“空隙”的锁，目的是防止其他事务在该范围内插入新记录，从而避免幻读问题。
  • 作用：保证在事务期间，范围内的数据不会发生变化，从而提高数据一致性。
  • 使用场景：多在范围查询（如 SELECT ... FOR UPDATE）或 DELETE 操作中出现。

# 并发度不高都不会遇到上述的问题，还是说出现上述问题和并发度没有关系?

确实，并发度对间隙锁和相关问题的影响很大。如果并发度不高，那么通常不太会遇到间隙锁带来的性能问题或冲突。不过，也需要看具体的业务场景。下面是一些详细的解释：

# 1. 并发度低时，问题不明显

  • 当系统的并发度比较低时（即很少有多个事务同时操作同一部分数据），间隙锁和相关的并发问题会变得不太显著。
  • 原因：当没有其他事务与当前事务竞争同一部分数据时，间隙锁虽然存在，但它不会实际地阻塞其他事务，因为几乎没有事务在相同的时间内访问或修改相同的记录或范围。
  • 场景：比如一个小型系统或数据库，只是偶尔有一个事务读取或修改数据，这种情况下，间隙锁就像是一个“空房间里的锁”，虽然锁在，但没有其他人来试图打开这个锁。

# 2. 并发度高时，间隙锁问题更容易暴露

  • 当系统并发度很高时，多个事务可能同时访问或修改同一个数据范围，这时间隙锁的作用就会变得明显。
  • 可能的问题：
    • 事务A锁住某个数据范围中的间隙后，事务B尝试在这个范围内插入新记录，就会被阻塞，直到事务A提交或回滚。
    • 如果大量的事务都在竞争同一部分数据，间隙锁可能会导致事务等待，从而影响性能。
  • 场景：比如一个高并发的电商系统，当很多用户同时下单、查询或更新订单信息时，多个事务可能同时操作订单数据或库存数据，这时间隙锁带来的阻塞会变得明显。

# 3. 间隙锁的存在与并发无关，但影响与并发度有关

  • 间隙锁的机制是数据库内置的，在 REPEATABLE READ 隔离级别下，MySQL 的 InnoDB 就会自动使用间隙锁来保护数据一致性。因此，间隙锁的存在与否，与并发度无关，即使并发度低，InnoDB 也会使用间隙锁来保护某些操作。
  • 但间隙锁造成的阻塞和性能问题与并发度直接相关：如果没有其他事务来修改或插入数据，间隙锁就不会成为瓶颈；但如果有大量事务同时竞争相同的数据范围，就会引发性能问题。

# 4. 其他可能导致问题的场景

  • 即使并发度不高，如果业务逻辑中有长时间运行的事务，这些事务可能会长时间持有间隙锁，阻塞其他操作。例如，一个大查询在事务中执行了 SELECT ... FOR UPDATE，虽然并发度不高，但它持有的间隙锁依然可能影响到其他想要插入或修改数据的事务。
  • 如果数据库表中的数据分布不均匀，或者某些业务操作频繁地访问相同的数据范围，也可能导致间隙锁的冲突问题。例如，大多数查询都集中在最近日期的记录上，即使并发度不高，这部分数据也会频繁被锁定。

# 总结

  • 并发度低时：间隙锁的存在不会带来明显的问题，因为事务间的冲突较少。
  • 并发度高时：间隙锁更容易导致性能问题，因为事务之间竞争同一数据范围，可能导致插入、更新操作被阻塞。
  • 并发度影响间隙锁的冲突程度，但间隙锁的存在是 MySQL 为了确保数据一致性的设计，它本身是自动工作的，不受并发度影响。

换句话说，间隙锁是为了解决数据一致性问题而存在的机制，并发度高低会影响它带来的阻塞问题，但间隙锁的工作机制在任何情况下都会存在。

# 大白话的给我说说MySQL中的RR隔离级别是什么？为什么MySQL使用这个隔离级别？

MySQL中的RR隔离级别，指的是Repeatable Read（可重复读）。这是MySQL默认的事务隔离级别。简单来说，这个隔离级别的特点是：

  1. 事务期间读取的数据保持一致：在一个事务内，你读取到的某行数据，无论后续其他事务怎么修改或插入数据，当前事务都会看到第一次读取时的内容。这就确保了事务中同样的查询得到的结果是一致的。

  2. 避免不可重复读：不可重复读是指在一个事务中，某行数据被其他事务修改过，这个事务再次读取时，看到的结果与之前不同。而在Repeatable Read隔离级别下，这种情况是不会发生的，因为事务读取到的数据是固定的。

  3. 解决幻读：在MySQL中，Repeatable Read隔离级别通过使用MVCC（多版本并发控制）和间隙锁（Gap Lock），能够避免“幻读”的问题。幻读是指在一个事务中，你读取到一组记录，结果另一个事务在这期间插入了新记录，当你再读取时，就会看到这些“幻影”数据。而MySQL的RR隔离级别能在插入新数据时加锁，从而防止幻读。

# 为什么MySQL使用RR隔离级别？

MySQL选择RR隔离级别的原因有以下几点：

  1. 折中方案：RR隔离级别是性能和数据一致性之间的一个折中。它在保证数据一致性上做得比Read Committed更好，但不会像Serializable（可串行化）那样降低并发性能。

  2. 事务处理需求：在大多数业务场景下，使用RR隔离级别已经足够应对常见的事务并发问题，比如不可重复读和幻读，同时还能保持较高的并发处理能力。

  3. MySQL的优化：MySQL在实现RR隔离级别时，使用了MVCC来管理事务之间的读写操作，这样既保证了读操作的效率，又能够避免传统RR隔离级别下的性能问题。

总结一下，RR隔离级别适合大多数情况下对数据一致性有一定要求的场景，同时保持了不错的数据库性能，这也是MySQL默认采用这个隔离级别的主要原因。

# 大白话给我说说MySQL中的InnoDB的锁机制是什么？

MySQL 中的 InnoDB 锁机制可以用简单的大白话来理解成“给数据加个牌子，确保不被别人乱动”。它的核心目的是为了保证在多个人同时操作数据时，数据不会出问题。

主要有几种类型的锁：

  1. 共享锁 (S 锁)：就像是图书馆的书，大家都可以看，但只能看，不能改。加了共享锁后，其他人也能给数据加共享锁一起读，但不能加排他锁（改的锁）。

  2. 排他锁 (X 锁)：就像你借了书，那就只有你能看，也可以在书上做笔记（修改）。加了排他锁后，别人就不能对这条数据进行任何操作，直到你还回去（提交事务）。

  3. 意向锁：这是 InnoDB 自己用来管理锁的。它会告诉别人“我打算对某些数据加锁，你们稍等”。比如，意向共享锁（IS）和意向排他锁（IX）就是分别表示“我打算给数据加共享锁”和“我打算给数据加排他锁”。这些锁一般不需要我们手动处理，数据库会自动管理。

  4. 行锁和表锁：

    • 行锁：锁住的是单行数据。比如说你在操作一个用户的信息，其他人还是可以操作其他用户的数据，这样效率更高。
    • 表锁：锁住的是整个表。就像你拿走了整本书，其他人一页都没法看。InnoDB 默认用的是行锁，但在一些特殊情况下（比如全表扫描时），会使用表锁。

  5. 间隙锁 (Gap Lock)：这是个比较有趣的锁，锁的不是具体的数据，而是数据之间的“间隙”。就好比在排队时，你用书包占了一个空位，让别人不能插队。间隙锁常用于范围查询（例如 SELECT ... FOR UPDATE），它能防止别人插入新的数据到某个范围里，避免数据插入冲突。

  6. 自增锁：这个锁是用在自增主键上的。比如，你在数据库里添加用户时，ID 会自动从 1 开始增加，这个锁就会确保不会因为多个人同时加数据，出现 ID 重复的情况。

InnoDB 的锁机制实际上是为了让多个操作可以协调地处理数据，避免出现数据混乱或不一致的情况。锁的种类多，是为了适应不同场景下的需要，比如有些操作只需要读，而有些操作需要改，还有些操作涉及到范围和顺序。通过这些“锁”，InnoDB 能够在性能和数据安全性之间找到一个平衡点。

# 乐观锁和悲观锁是什么？

# 1. 悲观锁 (Pessimistic Lock)：

  • 解释：悲观锁就像是那种特别谨慎的人，总觉得别人在干活的时候会捣乱，所以每次操作数据前，都要先上锁。上了锁之后，别人就得等你先把活干完了，才允许其他人来操作这个数据。
  • 场景：适用于数据竞争比较激烈的场景，比如你在处理金融系统的账户扣款操作时，可能会担心别人同时在修改数据，所以就直接上锁，确保没有其他人能同时操作。
  • 实现方式：在数据库中，悲观锁通常是通过 SELECT ... FOR UPDATE 实现的。当你查询到某条数据并加上 FOR UPDATE，别人就无法对这条数据做修改，直到你提交事务。

例子：就像是你要在超市收银台结账时，你直接把收银机占着，直到你结完帐，别人才能用这台机器。

# 2. 乐观锁 (Optimistic Lock)：

  • 解释：乐观锁就像是比较乐观的人，觉得在自己干活的时候，别人一般不会来干扰。所以它在操作前不加锁，而是在最后提交时检查一下，如果没人动过数据，那就直接提交；如果发现数据被别人动过了，那就重新操作。
  • 场景：适用于数据竞争不激烈的场景，比如一个用户系统，用户修改自己的信息时，大家改的可能性不大，所以可以乐观一点，只在最后检查是否有冲突。
  • 实现方式：乐观锁一般通过“版本号”或“时间戳”来实现。最常见的是在数据库表中加一个 version 字段，每次修改数据时，把这个字段加 1。提交数据时，检查数据库中的 version 是否和自己操作时拿到的一致，如果一致说明没人动过，就允许提交；如果不一致，就说明有冲突，得重新读数据再操作。

例子：就像是你在排队上厕所，你觉得没人会跟你抢，你就直接排到了一个空位，但在进去前会看一下这个空位是不是还空着。如果空着就进去上了，不空的话就重新找别的位置。

# 总结：

  • 悲观锁 更加严格，适合对数据一致性要求高、并发较多的情况，但会增加等待时间，影响性能。
  • 乐观锁 更加灵活，适合数据冲突少的情况，能提升性能，但在数据冲突时需要重试，可能多做几次操作。

# MySQL中和共享锁和排他锁有什么区别和联系吗？还是说共享锁对应的是乐观锁，排他锁对应的是悲观锁?

在 MySQL 中，共享锁和排他锁与乐观锁和悲观锁并不完全是对等的概念，尽管它们之间有一定的联系和相似点。它们是两套并发控制的机制，分别侧重于不同的层面。下面详细解释它们的区别和联系：

# 1. 共享锁和排他锁（数据库层面的锁）：

  • 共享锁（S 锁）和排他锁（X 锁）是数据库在操作数据时用到的具体锁类型，主要是为了控制不同事务之间对数据的访问。
  • 共享锁 (S 锁)：允许多个事务同时读取一条数据，但不允许修改。这就像“只读模式”。
  • 排他锁 (X 锁)：确保只有一个事务能够读写数据，其他事务在此期间不能读写。这就像“独占模式”。

这些锁是由数据库自动管理的，尤其是在执行 SELECT ... FOR UPDATE（会加排他锁）或者 SELECT ... LOCK IN SHARE MODE（会加共享锁）时，数据库会根据事务的操作自动加锁或解锁。

# 2. 乐观锁和悲观锁（更高层次的并发控制思想）：

  • 乐观锁和悲观锁是一种更高层次的并发控制策略，通常通过应用程序逻辑来实现，而不是数据库本身直接提供的功能。
  • 悲观锁 的实现可以通过数据库的排他锁实现。例如，通过使用 SELECT ... FOR UPDATE，你可以在读取数据时锁住行，防止其他事务修改，这其实是一种悲观锁的做法，因为你假设其他事务很可能会修改这个数据，所以提前加锁。
  • 乐观锁 更多地依赖于数据版本号的检查，而不直接依赖数据库提供的锁。比如使用 version 字段的方式，在应用程序层面检查数据的变化情况，并决定是否提交。

# 联系与区别：

  1. 联系：

    • 悲观锁和排他锁：悲观锁的实现可以依赖于数据库的排他锁。比如，你使用 SELECT ... FOR UPDATE 在数据库中对一条数据加上排他锁，这个过程就是一种悲观锁的操作方式，因为它确保了其他事务不能对该数据进行修改。
    • 乐观锁和共享锁的区别：乐观锁的思想更像是“先不管其他人会不会修改，我先操作，然后在提交时检查”，而共享锁则是确保数据在读取过程中没有被修改（其他事务只能读不能写）。但乐观锁的实现不会真的给数据加数据库级别的锁。

  2. 区别：

    • 层级不同：共享锁和排他锁是数据库的机制，而乐观锁和悲观锁是更高层的设计理念，通常是在应用层面进行管理的。
    • 应用场景不同：乐观锁适用于数据竞争不激烈的情况，而悲观锁（和排他锁类似）适用于数据竞争激烈、需要保证数据一致性的场景。
    • 锁的时机不同：悲观锁在数据读取时就会加锁（类似于数据库的排他锁），而乐观锁在数据更新时才检查是否冲突，不会主动加锁。

# 总结：

  • 共享锁 和 排他锁 是 MySQL 数据库层面提供的锁机制，用于控制多个事务对同一数据的并发访问。
  • 乐观锁 和 悲观锁 是应用层面的并发控制策略，可以用数据库的锁机制来实现（比如使用排他锁来实现悲观锁），但并不完全等同于共享锁或排他锁。

简单来说，共享锁和排他锁是数据库在操作时的“门卫”，而乐观锁和悲观锁则是开发人员在设计数据操作策略时的“思想方法”。

# 大白话说说Innodb中的索引类型?

InnoDB 中的索引主要有几种常见类型，每种类型都有自己的用途，简单来说就是帮助数据库更快地查找、排序和维护数据：

  1. 主键索引（Primary Key Index）：

    • 主键是每张表必须有的唯一标识，InnoDB 的每张表数据会按照主键索引的顺序存储在一起，这种存储方式叫聚簇索引（Clustered Index）。
    • 由于数据和主键索引放在一起，所以通过主键查找数据很快。但主键越大，占用的空间也越多。

  2. 普通索引（Secondary Index）：

    • 普通索引也叫二级索引，用于加速查询特定字段的数据。
    • 不像主键索引，它只是保存字段的值和指向数据行的指针，数据本身并不按普通索引的顺序存储。
    • 查找时，先通过普通索引找到主键，然后再通过主键找到具体的数据行，这种过程叫回表。

  3. 唯一索引（Unique Index）：

    • 和普通索引类似，但有一个额外的限制：索引列的值必须唯一，不能有重复。
    • 例如，如果你为“用户名”字段创建唯一索引，就确保了同一个用户名在表中只能出现一次。

  4. 全文索引（Full-Text Index）：

    • 主要用于查找大段文本中的关键字，比如在长文章中查找某个词。
    • 它比普通的 LIKE 查询快很多，但不适合精确匹配，适合做搜索引擎的那种模糊匹配。

  5. 空间索引（Spatial Index）：

    • 一般用来处理地理空间数据，比如经纬度。
    • 这种索引适合用在需要做地图查询、范围查找等场景中，InnoDB 对空间索引的支持是有限的，一般需要特定的数据类型（如 POINT）。

  6. 组合索引（Composite Index）：

    • 由多个列组合起来创建的索引。
    • 例如，你可以在“姓”和“名”字段上同时创建一个索引，这样数据库可以快速查找姓和名组合的记录。
    • 组合索引在查询时可以使用“最左前缀”原则，意思是如果组合索引是 (A, B)，那它可以用于按 A 查询，也可以用于按 A 和 B 查询，但不能仅按 B 查询。

# 大白话和我说说MySQL中的B+树索引和hash索引有什么区别？

MySQL 中的 B+ 树索引 和 Hash 索引 是两种不同的索引方式，它们各自适用于不同的场景。以下是它们的区别，用大白话解释一下：

# 1. B+ 树索引

  • 结构：B+ 树是一种平衡树，它把数据以有序的方式组织起来，像是一棵有层次的树。每个节点之间有指针连接，所以数据是有序排列的，查找某个数据的时候就像查字典一样，可以快速找到想要的值。
  • 适用场景：适合 范围查询 和 排序操作，比如 SELECT * FROM table WHERE age > 30 这种查询。因为 B+ 树本身是有序的，所以可以快速定位范围内的数据。
  • 优点：
    • 可以高效地进行范围查找，比如 BETWEEN、>、< 等。
    • 可以利用索引直接进行排序操作。
  • 缺点：
    • 对于单条精确查询来说，速度比 Hash 索引稍微慢一些，因为需要从根节点开始逐层查找。

# 2. Hash 索引

  • 结构：Hash 索引使用一种叫做“哈希函数”的方法，把数据“打散”到不同的位置。这就像是数据被放进了一个个“抽屉”里，每个数据都有自己的抽屉编号（哈希值），查找时直接找到对应的抽屉就能拿到数据。
  • 适用场景：适合 精确匹配查询，比如 SELECT * FROM table WHERE id = 123。因为哈希值是直接算出来的，所以找到数据特别快。
  • 优点：
    • 精确查找的时候速度很快，只需计算哈希值然后找到对应的位置。
  • 缺点：
    • 不支持范围查询。比如，查询 WHERE age > 30 的时候，Hash 索引无法发挥作用，因为数据是无序的。
    • 可能会出现“哈希冲突”，即不同的数据算出的哈希值相同的情况。这时候需要进行一些额外的操作来处理冲突，可能会影响性能。

# 总结一下：

  • 如果你需要做 范围查询、排序 或者需要对数据进行有序存储，那么用 B+ 树索引 更合适。
  • 如果你只是需要 精确查询，不关心数据的顺序，比如通过 id 或者某个唯一键查找某条记录，Hash 索引 可以提供更快的查找速度。

简而言之，B+ 树索引 是有序的，更适合范围查找；而 Hash 索引 是无序的，但在精确查找时速度更快。

# MySQL中是都会使用上面两种索引方式吗？

MySQL 并不是同时使用 B+ 树索引 和 Hash 索引，具体使用哪种索引取决于 存储引擎 和 创建索引时的选择。以下是 MySQL 中常用存储引擎（如 InnoDB 和 Memory）在索引选择上的情况：

# 1. InnoDB 存储引擎

  • 默认使用 B+ 树索引：InnoDB 是 MySQL 中最常用的存储引擎，它的默认索引类型是 B+ 树索引。这意味着大多数情况下，我们在 CREATE INDEX 或者设置主键时，使用的都是 B+ 树。
  • 聚簇索引（Clustered Index）：InnoDB 默认使用聚簇索引，主键索引（PRIMARY KEY）本质上是一个 B+ 树。数据和主键值一起存储在树的叶子节点上。
  • 辅助索引（Secondary Index）：非主键索引也是 B+ 树结构，但叶子节点存储的是主键的值，用于找到实际的数据行。

InnoDB 主要使用 B+ 树索引，并不直接支持 Hash 索引。不过，InnoDB 会在内部对某些数据进行缓存处理，有时会用到哈希算法来加速查询，但这并不是真正意义上的 Hash 索引。

# 2. Memory 存储引擎

  • 支持 Hash 索引：Memory 存储引擎（也称为 Heap 存储引擎）是 MySQL 的另一种存储引擎，它的数据全部存储在内存中，所以查询速度非常快。它支持两种索引方式：
    • Hash 索引：默认索引类型是 Hash 索引，用于精确匹配查询场景。
    • B+ 树索引：也可以显式地选择使用 B+ 树索引，适合需要范围查询的情况。

Memory 存储引擎的 Hash 索引适用于需要高速查询的临时表或缓存场景，但由于数据存在内存中，断电或重启后数据会丢失。

# 3. 其他存储引擎

  • MyISAM：MyISAM 是 MySQL 的旧式存储引擎，它和 InnoDB 一样默认使用 B+ 树索引。MyISAM 不支持事务，通常用在对事务要求不高的场景。它也不直接支持 Hash 索引。

# 总结：

  • InnoDB 是最常用的存储引擎，主要使用 B+ 树索引，适合大多数场景。
  • Memory 存储引擎 支持 Hash 索引 和 B+ 树索引，可以根据具体查询需求选择，适合内存中临时数据的快速查询。
  • 其他存储引擎如 MyISAM 也主要使用 B+ 树索引。

因此，MySQL 并不是同时使用这两种索引类型，而是根据存储引擎的特点来选择合适的索引方式。对于大多数使用 InnoDB 的场景，你接触的主要还是 B+ 树索引。

# 大白话和我说说MySQL中的创建前缀索引和创建普通索引有什么区别？

在 MySQL 中，前缀索引和普通索引的主要区别在于索引的数据量和性能：

  1. 普通索引：

    • 普通索引是基于字段的全部内容进行索引的。也就是说，字段中每条数据的完整值都会被用于索引。
    • 适用于数据长度相对较短、需要完全匹配查询的场景。
    • 由于是对整个字段内容进行索引，它在查询时可以提供非常准确的匹配和排序。

  2. 前缀索引：

    • 前缀索引是只对字段值的前几位进行索引，而不是整个字段。比如，如果有一个很长的字符串字段，你可以选择对前10个字符创建前缀索引。
    • 适用于文本较长但前几位字符就可以大致区分数据的场景（如URL、邮件地址等）。
    • 优点：前缀索引占用的空间比普通索引小，因为它只索引了部分数据。这样可以减少存储空间和提高部分查询的性能。
    • 缺点：由于只索引了一部分数据，所以在查询时并不能完全做到精确匹配，有时需要回表（即先通过索引定位，然后再去数据表中取完整数据进行筛选）。

简单理解：普通索引是拿字段的“全部内容”来做的，而前缀索引是只拿字段“前面的一部分内容”来做索引。前者更精确但更占空间，后者节省空间但在一些场景下精度较低。

# 如何创建普通索引和前缀索引?

在 MySQL 中，创建普通索引和前缀索引的方法如下：

# 1. 创建普通索引

普通索引会对字段的全部内容进行索引。使用 CREATE INDEX 或在创建表时直接指定索引。

示例：创建一个针对 email 字段的普通索引。

-- 创建表并添加普通索引
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(100),
    email VARCHAR(255)
);

-- 创建普通索引
CREATE INDEX idx_email ON users(email);

在这个例子中，idx_email 是一个针对 email 字段的普通索引，索引会包含 email 字段的全部内容。

# 2. 创建前缀索引

前缀索引只会对字段的前 N 个字符进行索引，可以通过在 CREATE INDEX 语句中指定长度来实现。

示例：创建一个针对 email 字段前 10 个字符的前缀索引。

-- 创建表并添加前缀索引
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(100),
    email VARCHAR(255)
);

-- 创建前缀索引，前10个字符
CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(10));

在这个例子中，idx_email_prefix 是一个前缀索引，它只会对 email 字段的前 10 个字符进行索引。

# 总结

  • 普通索引示例：CREATE INDEX idx_email ON users(email); 对 email 字段的整个内容建立索引。
  • 前缀索引示例：CREATE INDEX idx_email_prefix ON users(email(10)); 只对 email 字段前 10 个字符建立索引。

前缀索引适合那些字符串较长、前几位就能显著区分的数据，比如电子邮件、URL 等。

# 大白话给我说说MySQL中的filesort是什么？

在MySQL中，filesort是MySQL用来对数据进行排序的一个方法。当查询语句中包含ORDER BY子句时，如果MySQL无法利用索引直接进行排序，就会使用filesort来进行额外的排序。

filesort的工作方式大致如下：

  1. 判断是否需要filesort：当执行带ORDER BY的查询时，如果MySQL可以利用索引中已经排序好的数据，那么就不需要filesort，直接使用索引排序结果即可。但如果没有合适的索引，MySQL就会启动filesort。

  2. filesort排序过程：

    • MySQL会先将需要排序的字段和相关的行信息提取出来，放入内存中的一个缓冲区。
    • 如果数据量比较大，超过了sort_buffer_size（MySQL的排序缓冲区大小）限制，MySQL会将这些数据写入到磁盘中的临时文件（这就是"file"这个名字的由来）。
    • 然后MySQL对这些数据进行排序，排序后再将结果返回。

  3. 影响性能：

    • 小数据量时，filesort可能不会对性能造成太大影响，因为排序操作可以在内存中完成。
    • 大数据量时，filesort可能需要多次将数据写入磁盘并进行排序，这样会造成IO性能瓶颈，从而导致查询变慢。

总结：简单说来，filesort就是MySQL在没有合适索引的情况下对查询结果进行排序的一种方式。当数据量较大时，这种排序方式可能会影响查询的性能。为了避免filesort，可以考虑在ORDER BY的字段上创建合适的索引，这样MySQL就可以直接利用索引进行排序，而无需额外的filesort操作。

    我很快乐-周兴哲
    致逝去的青春