MySQL存储引擎
区别(MyISAM, InnoDB)
1，innodb支持事务，myisam不支持事务
2，innodb支持外键，而myisam不支持。对一个支持外间的innodb转换为myisam时会失败
3，innodb不保存表的具体行数，执行 select count（*）from table时会全表扫描，而myisam用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句只需读出该变量的值就行，速度很快
4，innodb不支持全文检索，而myisam支持全文检索，查询效率比innodb高
5，innodb支持行级锁，myisam锁的粒度是表级
6，myisam表示保存成文件的形式，在跨平台的数据转移中，使用myisam存储会省去不少的麻烦。
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myisam不支持主外键
innodb支持
myisam管理的是非事务表，提供高速的存储和检索，以及全文检索
innodb支持事务，具有众多的特性，包括ACID
A:原子性
C：一致性
I：隔离性
D：永久性
数据库索引的作用？缺点是什么？
创建索引可以大大提高系统的性能。
1、通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
2、可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
3、可以加快表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4、在使用分组和排序，字句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
5、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
缺点：
a、创建索引和维护索引要耗时间，这种时间随着数据和量的增加而增加。
b、索引要占用物理空间。
c、当对表中的数据进行增加、删除、修改时，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
MySQL中数据结构为什么选择用B+树？
Hash的查找时间复杂度是O（1），查找确实很快，无论找哪一个数，都可以一次性找到，但是有一个问题，我们平时找数据还会根据条件查找，where。。。。 大于。。。小于。。。。。 between and 。。。。还有排序。。。这时的时间复杂度就变成了O（n）,相比hash二叉树更稳定，任何时间复杂度都是log（n），所以MySQL没有用hash。
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为什么不用二叉树？
二叉树的定义是“左小右大”，但会出现极端的情况，比如第一个数字是1，然后后面依次出现2,3,4,5,6……就会形成一个链，此种情况就是 “右倾”
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平衡二叉树会旋转，根节点会随着数据的变化而变化。理论上讲此时比较次数和查找次数都很理想，但是有一个问题随着数据量的增多，树的高度也变大了，而查找的速度和树的高度成正相关！并且磁盘的IO次数也是和树的高度正相关的。
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二叉树一个节点上只能挂两个节点，B树一个节点上最多可以挂3个节点，这样做的好处是可以降低树的高度，因为中间还有一个节点。B树的节点不仅存储数据的指针还存储数据的data，但每一页的存储空间又是有限的，所以他相比B+树（B+树的非叶子节点只存储数据的指针，数据都存在叶子节点）的高度会高，会增加磁盘的io。
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B+树有两种数据结构，最底层叶子节点是链表，非链表节点是树形结构，B+树将所有数据都放在叶子节点，获取所有节点不再需要中序遍历（左–中--右），并且节点和节点之间还有指针相连。这样就加快了范围查找。
mysql中的锁
在计算机科学中，锁是在执行多线程时用于强行限制资源访问的同步机制，即用于在并发控制中保证对互拆要求的满足。
行级锁
是MySQL中颗粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁，行级锁大大减少了数据库操作的冲突。其加锁颗粒度最小，但加锁开销也最大。
特点：开销大，加锁慢，会出现死锁的情况，颗粒度最小，发生冲突的可能想也最低，并发度也最高
冲突少，加锁慢
(是MySQL中颗粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁，行级锁大大减少了数据库操作的冲突。其加锁颗粒度最小，但加锁开销也最大。, 特点：开销大，加锁慢，会出现死锁的情况，颗粒度最小，发生冲突的可能想也最低，并发度也最高)
表级锁
是MySQL中颗粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表进行加锁，他实现简单，资源消耗也少，被大部分MySQL引擎支持
特点：开销小，加锁快，不会出现死锁，速颗粒度较大，发生冲突的概率较高，并发度最低
速度快，冲突多
(是MySQL中颗粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表进行加锁，他实现简单，资源消耗也少，被大部分MySQL引擎支持, 特点：开销小，加锁快，不会出现死锁，速颗粒度较大，发生冲突的概率较高，并发度最低)
页级锁
是MySQL中介于行级锁和表级所之间的锁，是他们折中的一种锁，一次锁相邻的一组记录
特点：开锁和加锁介于表锁和行锁之间，会出现死锁，粒度也是介于行锁和表锁之间，并发度一般
介于行锁和表锁之间
(是MySQL中介于行级锁和表级所之间的锁，是他们折中的一种锁，一次锁相邻的一组记录, 特点：开锁和加锁介于表锁和行锁之间，会出现死锁，粒度也是介于行锁和表锁之间，并发度一般)
数据库优化
什么是优化？
合理的安排资源，调整系统参数使MySQL运行更快更节省资源
优化是多方面的，包括查询、更新、服务器等
优化原则：减少资源的瓶颈，减少资源占用、增加系统的反应速度
Explain查看执行计划（在查询语句前面加explain）
字段讲解
select_type：表示select语句的类型
- simple
简单查询，其中不包括连接查询和子查询 - primary
主查询，或者是最外面的查询语句 - union
连接查询的第二个或后面的查询语句 - dependent union
union中的第二个或后面的select语句，取决于外面的查询 - union result
连接查询的结果 - sub_query
子查询的第一个select语句 - dependent_subquery
子查询 第一个select语句，取决于外面的 查询 - derived
select （from 字句的子查询）
type：表示表的连接类型
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system仅有一行，这是const类型的特类，平时不会出现，这个可以忽略不计
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const数据表只有一个匹配行，常用于primary key 或者unique索引查询，也可以理解为const是最优的
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eq_ref可以用于使用=比较带索引的查询，它用在一个索引的所有部分被连接使用并且索引是primary key或者unique
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ref查询条件既不是primary key也不是unique的情况。可用于=或者<或者>操作
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ref_or_null该类型如同ref，但是添加了MySQL可以专门搜索包含null值的行。在解决子查询中经常使用该连接类型的优化
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index_merge该连接类型表示使用了索引合并优化方法
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unique_subquery是一个索引查找函数，可以完全替换子查询，效率更高
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index_subquery该连接类型类似于unique_subquery,可以替换子查询
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range只检索指定范围的行，使用一个索引来选择行
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index该连接类型与all相同，通常比all快一点，因为索引文件通常比数据文件小
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all进行全表扫描，性能最差
这5种情况都是很理想的索引使用情况
(system, const, eq_ref, ref, ref_or_null)
possible_keys
指出MySQL中能使用哪一个索引在该表中找到行，如果该列为null，说明没有使用索引，可以对该列创建索引来提高性能
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key：显示MySQL实际决定使用的索引（键），如果没有选择索引，键是null。可以强制使用索引或者忽略索引
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key_len：显示MySQL决定使用键的长度如果键是null，则长度是null
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ref：显示使用哪一个列或者常数与key一起从表中选择行
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rows：显示MySQL认为它执行查询必须检查的行数
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extra：该列包含MySQL解决查询的详细信息
MySQL索引使用注意项
1、在使用Like关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为%时，索引不起作用。只有%不在第一个位置时索引才起作用
2、复合索引遵循最左前缀原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用，因此复合索引中的索引列的位置至关重要。
3、只要列中包含有null值都不会抱哈在索引中，复合索引中只要有一列含有null值，那么这一列对于复合索引就是无效的
4、在查询语句的查询条件中，只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，索引才会生效
概要
(1、在使用Like关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为%时，索引不起作用。只有%不在第一个位置时索引才起作用, 2、复合索引遵循最左前缀原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用，因此复合索引中的索引列的位置至关重要。, 3、只要列中包含有null值都不会抱哈在索引中，复合索引中只要有一列含有null值，那么这一列对于复合索引就是无效的, 4、在查询语句的查询条件中，只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，索引才会生效)
子查询的优化：
子查询时，MySQL需要创建临时表，查询完之后再删除，所以子查询的速度会受到一定影响，所以可以用连接查询join代替子查询，连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询快。
数据库结构的优化
一个好的数据库设计方案，对于数据库的性能往往起到事半功倍的效果。
需要考虑数据冗余，查询和更新的速度，字段的数据类型是否合理等多方面
- 将字段很多的表分解成多张表
对于字段很多的表，如果有些字段使用频率很低，而有些字段使用频率很高，可以将那些使用频率低的字段分离出来，形成一个新表。因为当一个表的数据量很大的时候，会由于使用低的字段存在而变的很慢。
- 增加中间表
对于需要经常联合查询的表，可以新建一张中间表。
通过中间表，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为查询对中间表的查询
- 增加冗余字段
设计表的时候应尽量遵循范式理论的规约，尽量减少冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅。但是，合理的假如冗余字段可以提高查询速度。
注意：冗余字段的值在一个表修改了，在另外一张表中也要同时修改，否则会出现数据不一致的情况
- 服务器硬件优化
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配置较大的内存
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内存的io比硬盘快的多，可以增加系统的缓冲区容量，是数据在内存中停留的时间更长，以减少磁盘io
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配置告诉磁盘，如SSD
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合理分配磁盘IO
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把磁盘io分散到多个设备上，以减少资源的竞争，提高并行操作能力
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配置多核处理器
MySQL是多线程的数据库，多处理器可以提高同时执行多个线程的能力
MySQL查询优化具体方法
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不要在列上进行计算，这样将导致索引失效，从而进行全表扫描
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尽量避免使用 != not in <>等否定操作，可以用or来连接条件
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永远用小结果集驱动大结果集
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永远为每张表设置一个id
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当只有一条数据时使用limit 1
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尽量不要在语句中使用函数
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避免使用select * ，应该是用到哪个字段就写哪个字段
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(不要在列上进行计算，这样将导致索引失效，从而进行全表扫描, 尽量避免使用 != not in <>等否定操作，可以用or来连接条件, 永远用小结果集驱动大结果集, 永远为每张表设置一个id, 当只有一条数据时使用limit 1, 尽量不要在语句中使用函数, 避免使用select * ，应该是用到哪个字段就写哪个字段)
MySQL参数优化
MySQL的配置参数都在my.conf 或者 my.ini文件的[mysqld]组中
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key_buf_size：索引缓冲区的大小。索引缓冲区是所有线程共享。增加索引缓冲区可以得到更好的处理索引，但这个值不是越大越好，他的值取决于内存大小，如果太大会导致系统频繁换页，也会降低系统的使用性能
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table_cache：表示同时打开的的表的个数。这个值越大表示能同时打开的表的个数也越多，这个值也不是越大越好
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sort_buf_size：表示排序缓冲区的大小，这个值越大，进行排序的速度也越快
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innodb_buf_pool_size：表示innodb类型的表和索引的最大缓存，这个值越大查询的速度越快，但是太大会影响系统性能
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max_connections：表示数据库的最大连接数，要注意连接会占用内存资源，过多连接会导致MySQL僵死
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thread_cache_size：表示可以复用的线程数量，如果有很多新的线程，可以适当增大改参数的数值
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wait_timeout：表示服务器在关闭一个连接时等待行动的秒数。默认值是28800
事务隔离级别
- 读未提交
允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据–》会发生脏读、不可重复读、虚读
- 读已提交
只能读取到已提交的数据。解决脏读，但不可重复读、虚读还有发生
- 可重复读
在一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，innodb默认级别。解决了脏读、不可重复读，但是虚读仍有可能发生
- 串行化
完全串行化的读，每次读都要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞，可以保证不同事务之间互斥，避免了脏读、不可重复读和幻读
脏读：
指一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这事另一个事务也访问了这个数据，然后使用了这个数据
不可重复读：
在同一个事务中，两个相同的查询返回了不同的结果（读取数据本身的对比），比如：在事务1期间内，事务2对事务1操作的数据进行了修改，由于事务2的修改，事务1前后读取的数据有可能不一样
幻读：
第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行，同时第二个事务也修改了这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据，那么第一个事务就会出现我明明修改了所有数据，为什么还有一个数据未修改，就好像幻读一样
