面试复习之MySQL篇
一、索引是一种数据结构
索引是对数据库表中一列或者多列的值进行排序的一种数据结构。理解MySQL数据库的B+Tree索引的数据结构，就必须先掌握基础的数据结构，因为B+Tree是从二叉树逐步演化来的。索引可以提高数据检索、聚合函数、排序的效率。
二叉树
每个结点最多有2个子结点，即可能含有0-2个；
子树有左右序之分，顺序不可颠倒；
左子树的键值永远小于右子树，并小于根键值；
平衡二叉树
二叉树保存数据越多，结点的深度可能会越大，不利于快速查找数据；
对二叉树进行左旋或者右旋，获得1个左右子树高度差不大于1的二叉树；
B-Tree
B-Tree不限制子结点的数量；
叶子结点都出现在同一层；
叶子结点不包含任何关键字信息；
B+Tree(双向链表)
B+Tree不限制子结点的数量；
叶子结点都出现在同一层；
叶子结点包含关键字信息的指针；
叶子结点按照关键字的大小顺序连接；
二、B+Tree索引分类
聚集索引
叶子结点存储表中所有行数据记录的信息，索引即数据；
如主键索引、行数据；
普通索引(非聚集索引)
叶子结点只存储索引本身的键值和主键的值(先通过索引页的叶子结点找到主键，再通过主键回表查找行数据记录，2次I/O读操作)；
如唯一索引、前缀索引、联合索引等；
三、索引优化
通过“explain命令 + SQL语句”来分析语句的查询执行效率及索引是否满足预期；
explain结果主要依次看type、key、rows、extra、filtered列(type为all表示全表扫描，key为null表示未使用索引，rows数量表示被扫描的行数，extra为Using filesort或者Using temporary表示使用了文件或内存排序，filtered代表返回结果行数量占rows列的百分比)；
优化经验基本主要围绕业务场景，from表连接条件、where查询条件、order by排序、group by分组的列都要尽可能的匹配索引(完全匹配就是最理想的覆盖索引了，1次I/O读操作，即extra列为Using index)，并且条件字段的数据类型要保持一致(避免发生隐式转换导致索引失效)；
四、索引创建
1.主键索引
ALTER TABLE t_user ADD PRIMARY KEY(id);
2.唯一索引
ALTER TABLE t_user ADD UNIQUE(user_id);
3.前缀索引
ALTER TABLE t_user ADD KEY(user_name(prefix_length));
4.联合索引
CREATE INDEX idx_provinceCode_cityCode ON t_user (provinceCode,cityCode);
五、事务
1.事务的特性(ACID)
原子性、一致性、隔离性、持久性。
2.事务的隔离级别
MySQL默认的隔离级别RR(事务结束前始终可读到事务开始时的数据快照)；
隔离级别分别是RU(脏读)、RC(幻读，可能读不到事务开始时的数据快照了)、RR、Serializble；
六、锁
1.MyISAM只支持表锁(无死锁现象、并发量低)
2.InnoDB支持行锁(死锁现象、并发量高)和表锁
3.InnoDB支持行锁
读锁，即S锁，有单行记录锁(主键和唯一索引)、间隙锁(指定范围的记录)、混合锁(普通索引)；
写锁，即X锁；
MDL锁，正常读写事务默认开启MDL锁来防止执行DDL语句修改表结构；
4.InnoDB行锁的锁等待/超时、死锁
锁等待/超时：Lock wait timeout exceeded:try restarting transaction.
死锁：Deadlock found when trying to get lock,try restarting transaction.
5.锁问题监控
show full processlist
show engine innodb status
七、数据库架构设计闭坑思考
1.主从模式
一主多从模式中，存在主从数据延迟的情况(通过Zabbix开源可视化工具监控)，如果数据量较大、从库性能差异大，可能会出现不同从库的延迟时间不一致的现象；
2.主从从模式
从库的从库，通常是用来做一些数据采集实时性要求不高的业务场景，比如T+1报表、按周、月、年汇总数据；