兄弟，重复几遍就能记住了~

一、介绍一下你对事务的理解

实际工作中对于事务的使用大部分场景都是在 Spring 中使用@Transicational注解来开启，所以本题的答案我这里直接贴出我在 Spring 相关章节整理的内容，点进去一探究竟吧。

💕 Spring 与事务碰撞出的火花

二、MySQL 的 ACID 靠什么保证的呢？

  • 原子性(Atomicity)： 由undo log日志保证，它记录了需要回滚的日志信息，事务回滚时撤销已经执行成功的 SQL
  • 一致性(Consistency) ：一般由代码层面来保证，根据实际业务来决定
  • 隔离性(Isolation)： 由 MVCC 来保证

  • 持久性(Durability) ：由内存+redo log来保证，mysql修改数据同时在内存和redo log记录这次操作，事务提交的时候通过redo log刷盘，宕机的时候可以从redo log恢复

    InnoDB 和 MyISAM 的区别

  • 事务方面：InnoDB 支持事务，而 MyISAM 不支持事务。

  • 外键方面：InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持外键。
  • 锁方面：InnoDB 支持表锁和行锁，而 MyISAM 仅支持表锁。
  • 索引方面：InnoDB 和 MyISAM 的索引都是基于b+树，但他们具体实现不一样，InnoDB 的b+树的叶子节点是存放数据的，MyISAM 的b+树的叶子节点是存放指针的。

  • 其他：InnoDB 不存储表的行数，所以select count(*)的时候会全表查询，而 MyISAM 会存放表的行数，执行select count(*)时候时间复杂度是O(n)。

    介绍一下 MySQL 都有哪些索引

    首先，索引是在存储引擎层实现的，而不是在服务器层实现的，所以不同存储引擎具有不同的索引类型和实现。

  • B+Tree 索引：是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。

  • 哈希索引：
    • 哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性。
    • InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+Tree 索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如快速的哈希查找。
  • 全文索引：
    • MyISAM 存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。查找条件使用 MATCH AGAINST，而不是普通的 WHERE。
    • 全文索引一般使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。
    • InnoDB 存储引擎在 MySQL 5.6.4 版本中也开始支持全文索引。
  • 空间数据索引：MyISAM 存储引擎支持空间数据索引(R-Tree)，可以用于地理数据存储。空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。

介绍一下什么是B+Tree？

B+ Tree 是基于 B Tree 和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B Tree 的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。在 B+ Tree 中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 keyi 和 keyi+1，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 keyi 且小于等于 keyi+1。
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为什么选择B+Tree作为索引的结构？

  • 为了减少磁盘读取次数，决定了树的高度不能高，所以必须是先B-Tree；
  • 以页为单位读取使得一次 I/O 就能完全载入一个节点，且相邻的节点也能够被预先载入；所以数据放在叶子节点，本质上是一个Page页；
  • 为了支持范围查询以及关联关系， 页中数据需要有序，且页的尾部节点指向下个页的头部；

    介绍一下B+Tree实现的聚簇索引和非聚簇索引的区别

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    如上图所示，左侧为聚簇索引右侧为非聚簇索引，主键索引的叶子节点保存的是真正的数据，而非聚簇索引叶子节点的数据区保存的是主键索引关键字的值。

假如要查询name = C 的数据，其搜索过程如下：a) 先在辅助索引中通过C查询最后找到主键id = 9; b) 在主键索引中搜索id为9的数据，最终在主键索引的叶子节点中获取到真正的数据。所以通过辅助索引进行检索，需要检索两次索引。

之所以这样设计，一个原因就是：如果和MyISAM一样在主键索引和辅助索引的叶子节点中都存放数据行指针，一旦数据发生迁移，则需要去重新组织维护所有的索引。

介绍一下什么是索引覆盖和回表

覆盖索引指的是在一次查询中，如果一个索引包含或者说覆盖所有需要查询的字段的值，我们就称之为覆盖索引，而不再需要回表查询。

首先我们知道在一个非聚簇索引中，B+Tree的叶子节点保存的是主键+【非聚簇索引字段值】，那么当一个查询语句使用到这个非聚簇索引时，如果非聚簇索引的叶子节点中的数据刚好满足SELECT语句中的字段，那么就没有必要浪费服务器资源再去聚簇索引中取数据了，以上便是判单是否需要回表的思路。

要确定一个查询是否是覆盖索引，我们还可以使用explain sql语句看Extra的结果是否是“Using index”。

  1. -- 假设user表有一个根据字段id,age生成的非聚簇索引
  2. explain select * from user where age=1; // 查询的name无法从索引数据获取
  3. explain select id,age from user where age=1; //可以直接从索引获取

介绍一下 SQL 优化的思路

介绍一下索引优化的思路

四、BufferPool、RedoLogBuffer 和undo log、redo log、bin log 概念以及关系？

  • Buffer Pool：是 MySQL 的一个非常重要的组件，因为针对数据库的增删改操作都是在 Buffer Pool 中完成的
  • Undo log：记录的是数据操作前的样子
  • redo log：记录的是数据被操作后的样子（redo log 是 Innodb 存储引擎特有）
  • bin log：记录的是整个操作记录（这个对于主从复制具有非常重要的意义

    参考

  1. MySQL 面试题 @PDAI