MySQL 是一种关系型数据库，主要用于持久化存储我们的系统中的一些数据比如用户信息。
什么是关系型数据库？
关系型数据库（RDBMS，Relational Database Management System）就是一种建立在关系模型的基础上的数据库。关系模型表明了数据库中所存储的数据之间的联系（一对一、一对多、多对多）。
关系型数据库中，我们的数据都被存放在了各种表中（比如用户表），表中的每一行就存放着一条数据（比如一个用户的信息）
大部分关系型数据库都使用 SQL 来操作数据库中的数据。并且，大部分关系型数据库都支持事务的四大特性(ACID)
MySQL 的索引类型，最左前缀匹配原则
主键索引(Primary Key)，二级索引(辅助索引)
最左前缀匹配原则指的是，在使用联合索引时，MySQL 会根据联合索引中的字段顺序，从左到右依次到查询条件中去匹配，如果查询条件中存在与联合索引中最左侧字段相匹配的字段，则就会使用该字段过滤一批数据，直至联合索引中全部字段匹配完成，或者在执行过程中遇到范围查询，如 >、<、between 和 以%开头的like查询 等条件，才会停止匹配。
所以，我们在使用联合索引时，可以将区分度高的字段放在最左边，这也可以过滤更多数据
底层索引数据结构，为什么不用B-树？Hash 表
哈希表是键值对的集合，通过键(key)即可快速取出对应的值(value)，因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。
为何能够通过 key 快速取出 value 呢？ 原因在于 哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 key 对应的 index，找到了 index 也就找到了对应的 value。
但是！哈希算法有个 Hash 冲突 问题，也就是说多个不同的 key 最后得到的 index 相同。通常情况下，我们常用的解决办法是 链地址法。链地址法就是将哈希冲突数据存放在链表中。就比如 JDK1.8 之前 HashMap 就是通过链地址法来解决哈希冲突的。不过，JDK1.8 以后HashMap为了减少链表过长的时候搜索时间过长引入了红黑树。
B 树& B+树
B 树也称 B-树,全称为 多路平衡查找树 ，B+ 树是 B 树的一种变体。B 树和 B+树中的 B 是 Balanced （平衡）的意思。
目前大部分数据库系统及文件系统都采用 B-Tree 或其变种 B+Tree 作为索引结构。
B 树& B+树两者有何异同呢？
B 树的所有节点既存放键(key) 也存放 数据(data)，而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。
B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。
B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。
索引失效如何排查？
使用 SELECT * 进行查询;
创建了组合索引，但查询条件未准守最左匹配原则;
在索引列上进行计算、函数、类型转换等操作;
以 % 开头的 LIKE 查询比如 like '%abc';;
查询条件中使用 or，且 or 的前后条件中有一个列没有索引，涉及的索引都不会被使用到;
发生隐式转换
InnoDB和 MyISAM 的区别？聚簇索引与非聚簇索引的区别？
InnoDB 支持行级别的锁粒度，MyISAM 不支持，只支持表级别的锁粒度。
MyISAM 不提供事务支持。InnoDB 提供事务支持，实现了 SQL 标准定义了四个隔离级别。
MyISAM 不支持外键，而 InnoDB 支持。
MyISAM 不支持 MVVC，而 InnoDB 支持。
虽然 MyISAM 引擎和 InnoDB 引擎都是使用 B+Tree 作为索引结构，但是两者的实现方式不太一样。
MyISAM 不支持数据库异常崩溃后的安全恢复，而 InnoDB 支持。
InnoDB 的性能比 MyISAM 更强大。
聚簇索引即索引结构和数据一起存放的索引，并不是一种单独的索引类型。InnoDB 中的主键索引就属于聚簇索引
非聚簇索引即索引结构和数据分开存放的索引，并不是一种单独的索引类型。二级索引(辅助索引)就属于非聚簇索引。MySQL 的 MyISAM 引擎，不管主键还是非主键，使用的都是非聚簇索引
SQL优化
1 避免使用select *
2 用union all代替union
3 小表驱动大表
4 批量操作
5 多用limit
6 in中值太多
7 增量查询
8 高效的分页
9 用连接查询代替子查询
10 join的表不宜过多
11 join时要注意
12 控制索引的数量
13 选择合理的字段类型
14 提升group by的效率
15 索引优化
常见并发问题
当多个同时运行的事务访问某一个数据时，如果采取相应措施，就有可能发生下列并发问题：
脏读 ： 对于两个事务 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段。之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容是T2读出的内容就是T2没有被提交的字段，是临时且无效的。
不可重复读 ： 对于两个事务T1与T2，T1读取了某个字段，这时T2更新并提交了该字段，则T1读取的内容会发生改变。大多数时候会忽略这个问题，但更严谨的是在T1没有执行完成时，保持T1读取的字段的一致性。
幻读 ： 对于两个事务T1和T2，如果T1从一个表中读取了一个字段，然后T2在该表中插入了一些新的行。之后，如果T1再次读取这个字段时就会发现表数据多了几行。
数据库事务之间的隔离程度叫做隔离级别。数据库支持多种隔离级别。隔离级别越高，数据库的并发性就越低，性能也就越低。
事务的ACID特性和隔离级别。
事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行
原子性（Atomicity） ： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
一致性（Consistency）： 执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务中，无论事务是否成功，转账者和收款人的总额应该是不变的；
隔离性（Isolation）： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
持久性（Durability）： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
只有保证了事务的持久性、原子性、隔离性之后，一致性才能得到保障。也就是说 A、I、D 是手段，C 是目的！ 想必大家也和我一样，被 ACID 这个概念被误导了很久! 我也是看周志明老师的公开课《周志明的软件架构课》才搞清楚的
SQL 标准定义了四个隔离级别：
READ-UNCOMMITTED(读取未提交) ： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
READ-COMMITTED(读取已提交) ： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
REPEATABLE-READ(可重复读) ： 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
SERIALIZABLE(可串行化) ： 最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读）。我们可以通过SELECT @@tx_isolation;命令来查看，MySQL 8.0 该命令改为SELECT @@transaction_isolation;
Socket服务端向指定客户端发送消息
解决思想
I.指定客户端远程地址是存起来的。
II.服务端直接主动发信息给客户端，问题在于如何触发服务端下发信息。用线程新建一个客户端，发送消息给服务端，服务端接受消息后触发下发消息
如何上传与下发指令
硬件客户端通过socket通信。服务端提供socket服务端与硬件客户端连接（长连接），硬件客户端给服务端上传信息容易，只要连接上了可以随时发送消息。但是服务端如何下发指令，如何去出发下发指令，这是个问题
服务端模拟一个客户端，连接自己，发送下发信息，服务端再下发信息给客户端，这就容易多了，基本与多人聊天室场景相似
Web页面点击关闭按钮，web服务新建线程新建模拟客户端连接socket服务端，发送关闭指令串。
Socket服务端收到指令串，发送给硬件客户端。
硬件客户端执行关闭操作。
硬件客户端上传关闭完成信息。
Socket服务端收到关闭完成信息，新建线程通知web服务器更新数据库
跟新数据库，回显示到页面
MySQL中的锁机制，锁的种类。
表级锁和行级锁对比 ：
表级锁： MySQL 中锁定粒度最大的一种锁（全局锁除外），是针对非索引字段加的锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。不过，触发锁冲突的概率最高，高并发下效率极低。表级锁和存储引擎无关，MyISAM 和 InnoDB 引擎都支持表级锁。
行级锁： MySQL 中锁定粒度最小的一种锁，是 针对索引字段加的锁 ，只针对当前操作的行记录进行加锁。 行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。行级锁和存储引擎有关，是在存储引擎层面实现的
共享锁和排他锁
共享锁（S 锁） ：又称读锁，事务在读取记录的时候获取共享锁，允许多个事务同时获取（锁兼容）。
排他锁（X 锁） ：又称写锁/独占锁，事务在修改记录的时候获取排他锁，不允许多个事务同时获取。如果一个记录已经被加了排他锁，那其他事务不能再对这条事务加任何类型的锁（锁不兼容）。
排他锁与任何的锁都不兼容，共享锁仅和共享锁兼容。
意向锁
意向锁是表级锁，共有两种：
意向共享锁（Intention Shared Lock，IS 锁）：事务有意向对表中的某些记录加共享锁（S 锁），加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。
意向排他锁（Intention Exclusive Lock，IX 锁）：事务有意向对表中的某些记录加排他锁（X 锁），加排他锁之前必须先取得该表的 IX 锁。
意向锁是有数据引擎自己维护的，用户无法手动操作意向锁，在为数据行加共享/排他锁之前，InooDB 会先获取该数据行所在在数据表的对应意向锁。
意向锁之间是互相兼容的。
乐观锁和悲观锁
悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。
也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。
像 Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
悲观锁通常多用于写多比较多的情况下（多写场景），避免频繁失败和重试影响性能
乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。
在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。
乐观锁通常多于写比较少的情况下（多读场景），避免频繁加锁影响性能，大大提升了系统的吞吐量
乐观锁一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现，CAS 算法相对来说更多一些，这里需要格外注意
MySQL的日志模块binlog和redo log。
比较重要的还要属二进制日志 binlog（归档日志）和事务日志 redo log（重做日志）和 undo log（回滚日志）
redo log（重做日志）是InnoDB存储引擎独有的，它让MySQL拥有了崩溃恢复能力。
比如 MySQL 实例挂了或宕机了，重启时，InnoDB存储引擎会使用redo log恢复数据，保证数据的持久性与完整性
redo log 它是物理日志，记录内容是“在某个数据页上做了什么修改”，属于 InnoDB 存储引擎。
而 binlog 是逻辑日志，记录内容是语句的原始逻辑，类似于“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1”，属于MySQL Server 层。
不管用什么存储引擎，只要发生了表数据更新，都会产生 binlog 日志。
binlog 日志有三种格式
statement
row
mixed
redo log（重做日志）让InnoDB存储引擎拥有了崩溃恢复能力。
binlog（归档日志）保证了MySQL集群架构的数据一致性。
虽然它们都属于持久化的保证，但是侧重点不同
我们知道如果想要保证事务的原子性，就需要在异常发生时，对已经执行的操作进行回滚，在 MySQL 中，恢复机制是通过 回滚日志（undo log） 实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后再执行相关的操作。如果执行过程中遇到异常的话，我们直接利用 回滚日志 中的信息将数据回滚到修改之前的样子即可
MySQL InnoDB 引擎使用 redo log(重做日志) 保证事务的持久性，使用 undo log(回滚日志) 来保证事务的原子性。
MySQL数据库的数据备份、主备、主主、主从都离不开binlog，需要依靠binlog来同步数据，保证数据一致性。
数据库三范式？
数据库表的设计依据。教你怎么进行数据库表的设计
数据库设计范式共有3个
第一范式：最核心，最重要的范式，所有表的设计都需要满足，要求任何一张表必须有主键，每一个字段原子性不可再分
第二范式：建立在第一范式的基础上，要求所有非主键字段完全依赖主键，不要产生部分依赖
第三范式：建立在第二范式的基础上，要求所有非主键字段直接依赖主键，不要产生传递依赖
数据库设计三范式是理论上的。
实践和理论有的时候有偏差。
最终的目的都是为了满足客户的需求，有的时候会拿冗余换执行速度
因为在sql当中，表和表之间连接次数越多，效率越低（笛卡尔积）
有的时候可能会存在冗余，但是为了减少表的连接次数，这样做也是合理的
并且对于开发人员来说，sql语句的编写难度也会降低