MySQL 万字精华总结 + 面试100 问，吊打面试官绰绰有余
MySQL 的查询流程具体是？or 一条SQL语句在MySQL中如何执行的？
客户端请求 —-> 连接器（验证用户身份，给予权限） —-> 查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作） —-> 分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） —-> 优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） —-> 执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口） —-> 去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）

Mqsql - 图1
说说MySQL有哪些存储引擎？都有哪些区别？
常见的存储引擎就 InnoDB、MyISAM、Memory、NDB。
InnoDB 现在是 MySQL 默认的存储引擎，支持事务、行级锁定和外键
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  • InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。这是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一；
  • InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。对一个包含外键的 InnoDB 表转为 MYISAM 会失败；
  • InnoDB 是聚簇索引，MyISAM 是非聚簇索引。聚簇索引的文件存放在主键索引的叶子节点上，因此 InnoDB 必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。而 MyISAM 是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
  • InnoDB 不保存表的具体行数，执行select count(*) from table 时需要全表扫描。而 MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快；
  • InnoDB 最小的锁粒度是行锁，MyISAM 最小的锁粒度是表锁。一个更新语句会锁住整张表，导致其他查询和更新都会被阻塞，因此并发访问受限。这也是 MySQL 将默认存储引擎从 MyISAM 变成 InnoDB 的重要原因之一；

说你对 MySQL 索引的理解？
数据库索引的原理，为什么要用 B+树，为什么不用二叉树？
聚集索引与非聚集索引的区别？
InnoDB引擎中的索引策略，了解过吗？
创建索引的方式有哪些？
聚簇索引/非聚簇索引，mysql索引底层实现，为什么不用B-tree，为什么不用hash，叶子结点存放的是数据还是指向数据的内存地址，使用索引需要注意的几个地方？

MySQL索引分类

数据结构角度

  • B+树索引
  • Hash索引
  • Full-Text全文索引

  • R-Tree索引

    从物理存储角度

  • 聚集索引（clustered index）

  • 非聚集索引（non-clustered index），也叫辅助索引（secondary index）聚集索引和非聚集索引都是B+树结构

    从逻辑角度

  • 主键索引：主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值

  • 普通索引或者单列索引：每个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引
  • 多列索引（复合索引、联合索引）：复合索引指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用复合索引时遵循最左前缀集合
  • 唯一索引或者非唯一索引
  • 空间索引：空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MYSQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON。MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MYISAM的表中创建

为什么推荐使用整型自增主键而不是选择UUID？

  • UUID是字符串，比整型消耗更多的存储空间；
  • 在B+树中进行查找时需要跟经过的节点值比较大小，整型数据的比较运算比字符串更快速；
  • 自增的整型索引在磁盘中会连续存储，在读取一页数据时也是连续；UUID是随机产生的，读取的上下两行数据存储是分散的，不适合执行where id > 5 && id < 20的条件查询语句。
  • 在插入或删除数据时，整型自增主键会在叶子结点的末尾建立新的叶子节点，不会破坏左侧子树的结构；UUID主键很容易出现这样的情况，B+树为了维持自身的特性，有可能会进行结构的重构，消耗更多的时间。