美光科技任命朱文菊为美光半导体（西安）有限责任公司副总裁
06-06
MySQL有哪些数据存储引擎？有什么区别？ MySQL支持多种数据存储引擎，其中最常见的是MyISAM和InnoDB引擎。您可以使用“showengines”命令查看MySQL支持的存储引擎。
存储方式：MyISAM引擎将数据和索引存储在两个不同的文件中，一个是.MYD文件，用于存储数据，另一个是.MYI文件，用于存储索引。 InnoDB引擎将数据和索引存储在同一个文件中。
锁机制：MyISAM引擎只支持表级锁，即当读或写某个表时，整个表都会被锁，其他操作需要等待。 InnoDB引擎支持行级锁定，可以只锁定并发访问时需要操作的行，提高并发性能。
事务支持：MyISAM引擎不支持事务，而InnoDB引擎支持事务。事务是一种保证数据一致性和完整性的机制，可以整体提交或回滚多个操作。
外键支持：MyISAM引擎不支持外键约束，而InnoDB引擎支持外键约束。外键是一种用于维护表之间关系并确保数据一致性的机制。
什么是脏读、幻读和不可重复读？怎么处理呢？脏读、不可重复读和幻读是数据库中的一些并发问题。脏读是指当一个事务从另一个未提交的事务中读取数据时，如果未提交的事务回滚，则读取到的数据会不一致。
不可重复读是指一个事务在相同的查询条件下多次读取数据且结果不一致。例如，当事务A第一次读取数据时，事务B修改了相同的数据并提交，导致事务A第二次读取数据时出现数据不一致。
幻读是指一个事务在多个查询中插入或删除数据，导致查询结果增加或减少的情况。处理这些问题的方法有以下几种： 加锁：可以使用数据库提供的锁机制，如行级锁或表级锁，来控制并发访问，保证数据的一致性。
但加锁会降低并发性能。需要根据业务需要添加共享锁或者排它锁。
调整事务隔离级别：数据库提供不同的事务隔离级别，如未提交读、已提交读、可重复读、序列化等。您可以根据具体情况选择合适的隔离级别，以避免并发问题。
事务的基本特征和隔离级别是什么？事务的基本特征包括ACID： 原子性：事务中的所有操作要么提交成功，要么失败则回滚。事务是一个不可分割的工作单元，要么全部执行，要么都不执行。
一致性：事务执行前后不违反数据库的完整性约束。事务的操作将数据库从一种一致性状态转换到另一种一致性状态。
隔离性：并发执行的事务应该相互隔离，一个事务的执行不应该受到其他事务的干扰。隔离性保证每个事务可以在并发环境中独立执行，不会受到其他事务的影响。
持久性：一旦交易提交成功，所做的修改将永久保存在数据库中。即使发生系统崩溃或断电，数据库也可以恢复到事务提交后的状态。
隔离级别是控制事务隔离性的参数。常见的隔离级别包括： 读未提交：最低的隔离级别，允许一个事务读取另一事务的未提交数据。
可能会出现脏读问题。已提交读：保证一个事务只能读取其他事务已提交的数据，解决脏读问题。
但可能会出现不可重复读取的问题。可重复读：保证同一个数据在一个事务中多次读取时，得到的结果是一致的。
解决了不可重复读取的问题。然而，可能会出现幻读问题。
Serialized：最高级别的隔离级别，要求事务串行执行，以避免幻读问题。但会降低并发性能。
MySQL 中的锁有哪些？什么是间隙锁？ MySQL锁按照锁粒度可以分为行锁、表锁和全局锁。下面是各个锁的详细说明： 行锁：InnoDB引擎支持行锁。
它的粒度很小，可以提供更好的并发性能，但会消耗更多的资源。行锁可以细分为以下两种： 共享锁：使用 SELECT ** LOCK IN SHARE MODE 语句获取共享锁。
它们可以在读操作期间共享，但会阻止写操作。排它锁：使用SELECT ** FOR UPDATE语句来获取排它锁。
各种操作都会被阻塞，执行INSERT、DELETE、UPDATE语句时会自动加排它锁。自增锁：对于自增字段，每次获取自增值都会发生阻塞。
需要注意的是，自增锁与业务逻辑无关。表锁：直接锁定整个表而不是个别行。
表锁消耗的资源较少，但锁粒度较大，导致并发性能较低。表锁可以细分为以下两种： 表共享锁：多个会话可以同时获得表的共享锁，读操作可以并发执行，但写操作（INSERT、DELETE、UPDATE）会被阻塞。
表排它锁：获取表排它锁的会话会阻塞其他会话的所有操作，包括读和写。全局锁：使用FLUSH TABLES WITH READ LOCK语句获取全局锁，通常用于表数据备份等场景。
Gap Lock主要针对有索引的字段。例如，对于有user_id索引的用户表(user_id,name)，数据为(1,a)(4,b)(9,c)。
当执行 UPDATE user SET name = d WHERE user_id = 5 时，会被锁定。 5-9 之间的记录（不包括其本身）。
执行UPDATE user SET name = 5 WHERE user_id = 4时，是记录锁，只锁定一条记录。另一种是Next-Key锁，它实际上是右边界的记录锁。
对于上述用户表的索引，Next-Key锁会锁定在(1,a)、(4,b)、(9,c)之间。表示从左开区间到右开区间是闭区间，即(-∞, 1], (1, 4], (4, 9], (9, +∞)。
这样保证了记录范围内的数据都受到锁的保护。通过使用间隙锁和Next-Key锁，可以更精确地控制并发操作，提高数据库的数据一致性和并发性能。
MySQL的索引结构是什么？ MySQL是一种广泛使用的关系数据库管理系统，有多种存储引擎和索引结构可供选择，存储引擎是MySQL用来处理数据的核心组件，索引结构是用来改进的。在MySQL中，最常见、最常用的存储引擎是InnoDB和MyISAM，InnoDB是支持事务处理和行级锁定的存储引擎，适合处理大量并发操作的应用程序。
和高可靠性要求。对于读写不频繁的应用，不支持事务处理，但速度更快。
索引结构是一种用于加速数据检索的数据结构。 B+树索引是MySQL中最常见的索引结构。
存储索引值和对应数据行位置的数据结构。非叶子节点只存储索引值，叶子节点存储索引值和对应的数据行位置。
B+树索引的叶子节点按照索引值的顺序排列，并且双向传递。链表连接使得范围查询和最左前缀匹配查询更加高效。
哈希索引通过哈希函数将索引值映射为唯一的哈希值，并将哈希值和对应的数据行位置存储在哈希表中。中等的。
哈希索引适合等式查询，但不支持范围查询和模糊查询。聚集索引是一种索引值和表数据存储在一起的索引结构。
在InnoDB存储引擎中，聚集索引是使用B+树实现的，叶子节点存储数据行的实际数据。一张表只能有一个聚集索引。
如果没有显式指定主键，则第一个唯一字段将用作主键索引。否则，隐藏的 rowid 将用作主键索引。
非聚集索引是索引值和表数据分开存储的索引结构。在MyISAM存储引擎中，每个索引都是一个独立的文件，存储索引值和对应的数据行位置。
一个表可以有多个非聚集索引，例如表上的普通索引。 MySQL的覆盖索引和表背覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有字段，这样查询时就可以直接使用索引中的数据，而无需回表读取数据行。
这种方法可以减少磁盘I/O操作，提高查询性能。当查询只需要从索引获取数据而不返回表时，可以称为覆盖索引查询。
这种情况下，数据库引擎只需要读取索引页，不需要读取数据页，从而节省了磁盘I/O开销。使用覆盖索引之所以能够提高查询性能是因为索引通常比数据行小得多，因此从索引中读取数据比从数据行中读取数据要快。
此外，覆盖索引可以减少内存使用，因为数据行不需要加载到内存中进行处理。使用覆盖索引需要保证查询语句只包含索引字段，并且索引能够满足查询条件和排序要求。
如果查询语句中包含非索引字段，数据库引擎仍然需要回表读取数据行，无法达到覆盖索引查询的优化效果。 MySQL集群是如何搭建的？阅读和写作如何分开？ imageMySQL集群构建通常采用主从复制，结合读写分离来提高数据库性能和可用性。
首先，在搭建MySQL集群之前，需要确定一个主节点和多个从节点。主节点负责处理写操作，从节点负责处理读操作。
当master节点收到写操作时，修改的数据会记录在binlog日志中。 Binlog是二进制日志，用于记录数据库的所有修改操作。
从节点会定期读取主节点的binlog日志，并将这些操作应用到自己的数据库中，实现主从数据同步。通常，未提交的事务操作数据时，首先写入undolog，然后写入redolog和binlog。
但是，在事务提交之前它不会写入磁盘，而仅存在于内存中。这样的设计可以提高数据库的性能，因为将数据写入磁盘是一个耗时的操作，而将数据暂时保存在内存中可以减少磁盘访问的次数，从而提高数据库的处理速度。
在读写分离的架构中，还需要考虑主从复制的延迟问题。由于主从复制是异步的，从节点上的数据可能无法实时同步。
您可以通过设置合适的复制延迟时间来平衡数据一致性和性能要求。半同步复制是MySQL主从复制的一种机制。
主节点在传输binlog日志时，需要等待至少一个从节点确认接收并写入日志，然后才能进行下一步。具体工作流程如下：当主节点完成一笔交易的提交后，会将binlog日志发送到一个或多个从节点。
主节点会等待至少一个从节点将binlog日志写入磁盘，并向主节点发送确认消息。一旦主节点收到至少一个从节点的确认消息，就会认为提交已经完成，可以继续下一步操作。
下面说一下MySQL如何分库分表？需要划分多少数据量的数据库和表？分库分表的方法和分片策略有哪些？数据库分表后，SQL语句的执行过程是怎样的？数据库分片和分片是一种常用的数据库架构优化技术，用于应对不断增长的数据规模。分库分表有两种方式：垂直分库和水平分库。
垂直拆分是将不同的业务数据存储在不同的数据库中，每个数据库对应一个业务。这样可以有效避免单个数据库数据量过大带来的性能问题，但无法解决单个业务数据量过大带来的查询问题。
水平拆分是将单表中的数据按照一定的字段进行拆分，并将数据存储在多个表中。这样可以减少单表的数据量，提高查询效率。
常见的分片策略包括范围、散列和模数。分库分表会带来新的问题，如数据的拆分、合并，增加开发和维护的复杂度。
因此，在选择分库分表之前，需要根据业务增速和数据量来判断是否需要分库分表。根据阿里巴巴的开发规范手册，一般当数据量达到10000条或者单表文件大小达到2G时，就可以考虑分库分表的规划。
通常，可以使用一些开源的分库分表中间件，例如Mycat、ShardingSphere等来实现分库分表功能。这些中间件支持DDL、DML等语句的执行，可以进行排序、分组、聚合等操作。
但对于一些复杂的SQL语句，比如子查询，可能会有一定的限制。 imageSQL语句的执行过程一般包括解析、优化、路由、分片、合并结果集等步骤。
首先，数据库解析SQL语句并将其转换为内部数据结构。然后，通过优化器对SQL语句进行优化，生成最优的执行计划。
接下来根据分片策略，确定需要执行的数据库和表。然后，将SQL语句发送到相应的数据库节点执行。
最后将执行结果合并返回给用户。总结这道种子题主要涵盖了MySQL的存储引擎和索引结构，比如B+树索引、哈希索引，以及覆盖索引和表背的概念。
此外，还包括MySQL事务的ACID特性和隔离级别。另外还讨论了MySQL主从集群中binlog日志的执行顺序和作用。
最后还介绍了分库分表、读写分离的概念。这些内容涵盖了MySQL数据库的核心知识和重要技术，不仅在面试中起到关键作用，而且对于优化数据库性能和应用程序开发也具有重要意义。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-18
06-21
06-18
06-18
06-08
06-17
06-17
最新文章
【玩转GPU】ControlNet初学者生存指南
【实战】获取小程序中用户的城市信息（附源码）
包雪雪简单介绍Vue.js：开学
Go进阶：使用Gin框架简单实现服务端渲染
线程池介绍及实际案例分享
JMeter 注释 18 - JMeter 常用配置组件介绍
基于Sentry的大数据权限解决方案
【云+社区年度征文集】GPE监控介绍及使用