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Mysql金三银四面试突击班 Lecturer ：严镇涛

1.Bin log是什么，有什么用？（数据库被人干掉了怎么办？）

1.bin Log: 数据恢复 主从复制

MySQL Server 层也有一个日志文件，叫做 binlog，它可以被所有的存储引擎使用。

bin log 以事件的形式记录了所有的 DDL 和 DML 语句（因为它记录的是操作而不是数据值，属于逻辑日志），可以用来做主从复制和数据恢复。
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凌晨1点钟全量备份   程序员  1点---9点钟      10点钟    数据文件全部删掉了   恢复1点钟   恢复到9点钟   

数据恢复：区别于Redo Log的崩溃恢复，数据恢复是基于业务数据的，比如删库跑路，而崩溃恢复是断电重启的

什么是预读？

磁盘读写，并不是按需读取，而是按页读取，一次至少读一页数据（一般是4K）但是Mysql的数据页是16K，如果未来要读取的数据就在页中，就能够省去后续的磁盘IO，提高效率。

什么是Buffer Pool？ 性能优化的一个点

缓存表数据与索引数据，把磁盘上的数据加载到缓冲池，避免每次访问都进行磁盘IO，起到加速访问的作用。

Buffer Pool的内存淘汰策略

冷热分区的LRU策略

LRU链表会被拆分成为两部分，一部分为热数据，一部分为冷数据。冷数据占比 3/8，热数据5/8。

数据页第一次加载进来，放在LRU链表的什么地方？

放在冷数据区域的头部

冷数据区域的缓存页什么时候放入热数据区域？

MySQL设定了一个规则，在 innodb_old_blocks_time 参数中，默认值为1000，也就是1000毫秒。

意味着，只有把数据页加载进缓存里，在经过1s之后再次对此缓存页进行访问才会将缓存页放到LRU链表热数据区域的头部。

为什么是1秒？

因为通过预读机制和全表扫描加载进来的数据页通常是1秒内就加载了很多，然后对他们访问一下，这些都是1秒内完成，他们会存放在冷数据区域等待刷盘清空，基本上不太会有机会放入到热数据区域，除非在1秒后还有人访问，说明后续可能还会有人访问，才会放入热数据区域的头部。

Redo Log跟Buffer Pool的关系

崩溃恢复 基本保障 系统自动做的

InnoDB 引入了一个日志文件，叫做 redo log（重做日志），我们把所有对内存数据的修改操作写入日志文件，如果服务器出问题了，我们就从这个日志文件里面读取数据，恢复数据——用它来实现事务的持久性。

redo log 有什么特点？

1.记录修改后的值，属于物理日志

2.redo log 的大小是固定的，前面的内容会被覆盖，所以不能用于数据回滚/数据恢复。

3.redo log 是 InnoDB 存储引擎实现的，并不是所有存储引擎都有。

3.Mysql的体系结构是什么样子的（一条查询语句它到底是怎么执行的？）

 

A 500 B 800 C 1000

小表驱动大表

查询缓存(Query Cache)

MySQL 内部自带了一个缓存模块。默认是关闭的。主要是因为 MySQL 自带的缓存的应用场景有限，第一个是它要求 SQL 语句必须一模一样。第二个是表里面任何一条数据发生变化的时候，这张表所有缓存都会失效。

在 MySQL 5.8 中，查询缓存已经被移除了。

语法解析和预处理(Parser & Preprocessor)

下一步我们要做什么呢？

假如随便执行一个字符串 fkdljasklf ，服务器报了一个 1064 的错：

[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'fkdljasklf' at line 1

服务器是怎么知道我输入的内容是错误的？

或者，当我输入了一个语法完全正确的 SQL，但是表名不存在，它是怎么发现的？

这个就是 MySQL 的 Parser 解析器和 Preprocessor 预处理模块。

这一步主要做的事情是对 SQL 语句进行词法和语法分析和语义的解析。

词法解析

词法分析就是把一个完整的 SQL 语句打碎成一个个的单词。

比如一个简单的 SQL 语句：

select name from user where id = 1;

它会打碎成 8 个符号，记录每个符号是什么类型，从哪里开始到哪里结束。

语法解析

第二步就是语法分析，语法分析会对 SQL 做一些语法检查，比如单引号有没有闭合，然后根据 MySQL

定义的语法规则，根据 SQL 语句生成一个数据结构。这个数据结构我们把它叫做解析树。

预处理器（Preprocessor）

如果表名错误，会在预处理器处理时报错。

它会检查生成的解析树，解决解析器无法解析的语义。比如，它会检查表和列名是否存在，检查名字和别名，保证没有歧义。

查询优化（Query Optimizer）与查询执行计划

什么优化器？

问题：一条 SQL 语句是不是只有一种执行方式？或者说数据库最终执行的 SQL 是不是就是我们发送 的 SQL？

这个答案是否定的。一条 SQL 语句是可以有很多种执行方式的。但是如果有这么多种执行方式，这些执行方式怎么得到的？最终选择哪一种去执行？根据什么判断标准去选择？

这个就是 MySQL 的查询优化器的模块（Optimizer）。

查询优化器的目的就是根据解析树生成不同的执行计划，然后选择一种最优的执行计划，MySQL 里面使用的是基于开销（cost）的优化器，那种执行计划开销最小，就用哪种。

使用如下命令查看查询的开销：
    show status like 'Last_query_cost'; 
    --代表需要随机读取几个 4K 的数据页才能完成查找。 

如果我们想知道优化器是怎么工作的，它生成了几种执行计划，每种执行计划的 cost 是多少，应该怎么做？

优化器是怎么得到执行计划的？

https://dev.mysql.com/doc/internals/en/optimizer-tracing.html

首先我们要启用优化器的追踪（默认是关闭的）：

SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_trace'; 
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set optimizer_trace="enabled=on"; 

注意开启这开关是会消耗性能的，因为它要把优化分析的结果写到表里面，所以不要轻易开启，或者查看完之后关闭它（改成 off）。

接着我们执行一个 SQL 语句，优化器会生成执行计划：

select t.tcid from teacher t,teacher_contact tc where t.tcid = tc.tcid; 

这个时候优化器分析的过程已经记录到系统表里面了，我们可以查询：

select * from information_schema.optimizer_trace\G 

expanded_query 是优化后的 SQL 语句。

considered_execution_plans 里面列出了所有的执行计划。 

记得关掉它：

        set optimizer_trace="enabled=off"; 
​
•       SHOW VARIABLES LIKE 'optimizer_trace'; 

优化器可以做什么？

MySQL 的优化器能处理哪些优化类型呢？

比如：

1、当我们对多张表进行关联查询的时候，以哪个表的数据作为基准表。 
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2、select * from user where a=1 and b=2 and c=3，如果 c=3 的结果有 100 条，b=2 的结果有 200 条，        a=1 的结果有 300 条，你觉得会先执行哪个过滤？ 
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3、如果条件里面存在一些恒等或者恒不等的等式，是不是可以移除。 
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4、查询数据，是不是能直接从索引里面取到值。 
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5、count()、min()、max()，比如是不是能从索引里面直接取到值。 
​
6、其他。

优化器得到的结果

优化器最终会把解析树变成一个查询执行计划，查询执行计划是一个数据结构。

当然，这个执行计划是不是一定是最优的执行计划呢？不一定，因为 MySQL 也有可能覆盖不到所有的执行计划。

MySQL 提供了一个执行计划的工具。我们在 SQL 语句前面加上 EXPLAIN，就可以看到执行计划的信息。

EXPLAIN select name from user where id=1; 

4.一条更新语句要经历那些流程

5.为什么Mysql要使用B+树做为索引 B树

1. B+树能显著减少IO次数，提高效率

2. B+树的查询效率更加稳定，因为数据放在叶子节点

3. B+树能提高范围查询的效率，因为叶子节点指向下一个叶子节点

4. B+树采取顺序读

6.磁盘的顺序读以及随机读有什么区别？（这个在面大厂的时候有可能会让你聊，问法有很多种）

1.盘片

2.磁头

3.主轴

4.集成电路板

磁盘是如何完成单次IO的

单次的IO时间 = 寻道时间 + 旋转延迟 + 传送时间

7.索引使用原则（索引怎么使用才合理）

我们容易有一个误区，就是在经常使用的查询条件上都建立索引，索引越多越好，那到底是不是这样呢？ 

列的离散（sàn）度

第一个叫做列的离散度，我们先来看一下列的离散度的公式：

不同值得数量：总行数 越接近1 那么离散度越高，越接近0，离散度越低

count(distinct(column_name)) : count(*)，列的全部不同值和所有数据行的比例。数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。

联合索引最左匹配

前面我们说的都是针对单列创建的索引，但有的时候我们的多条件查询的时候，也会建立联合索引，举例：查询成绩的时候必须同时输入身份证和考号。

联合索引在 B+Tree 中是复合的数据结构，它是按照从左到右的顺序来建立搜索树的（name 在左边，phone 在右边）。

从这张图可以看出来，name 是有序的，phone 是无序的。当 name 相等的时候，phone 才是有序的。 这个时候我们使用 where name= 'jim' and phone = '136xx '去查询数据的时候，B+Tree 会优先比较 name 来确定下一步应该搜索的方向，往左还是往右。如果 name相同的时候再比较 phone。但是如果查询条件没有 name，就不知道第一步应该查哪个节点，因为建立搜索树的时候 name 是第一个比较因子，所以用不到索引。

如何创建联合索引

有一天我们的 DBA 找到我，说我们的项目里面有两个查询很慢，按照我们的想法，一个查询创建一个索引，所以我们针对这两条 SQL 创建了两个索引，这种做法觉得正确吗？

CREATE INDEX idx_name on user_innodb(name); 
CREATE INDEX idx_name_phone on user_innodb(name,phone);

当我们创建一个联合索引的时候，按照最左匹配原则，用左边的字段 name 去查询的时候，也能用到索引，所以第一个索引完全没必要。

相当于建立了两个联合索引(name),(name,phone)。

如果我们创建三个字段的索引 index(a,b,c)，相当于创建三个索引：

index(a) 

index(a,b) 

index(a,b,c) 

用 where b=? 和 where b=? and c=? 是不能使用到索引的。

这里就是 MySQL 里面联合索引的最左匹配原则。 

覆盖索引与回表

什么叫回表： 不需要回表 叫覆盖索引

聚集索引 ：id

二级索引 ：name

非主键索引，我们先通过索引找到主键索引的键值，再通过主键值查出索引里面没

有的数据，它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树，这个过程就叫回表。

在辅助索引里面，不管是单列索引还是联合索引，如果 select 的数据列只用从索引中就能够取得，不必从数据区中读取，这时候使用的索引就叫做覆盖索引，这样就避免了回表。

Extra 里面值为“Using index”代表使用了覆盖索引。

8. 索引的创建与使用

因为索引对于改善查询性能的作用是巨大的，所以我们的目标是尽量使用索引。

在什么字段上索引？

1、在用于 where 判断 order 排序和 join 的（on）字段上创建索引

2、索引的个数不要过多。

——浪费空间，更新变慢。

3、区分度低的字段，例如性别，不要建索引。

——离散度太低，导致扫描行数过多。

4、频繁更新的值，不要作为主键或者索引。

——页分裂

5、随机无序的值，不建议作为主键索引，例如身份证、UUID。

——无序，分裂

6、创建复合索引，而不是修改单列索引

什么时候索引失效？

1、索引列上使用函数（replace\SUBSTR\CONCAT\sum count avg）、表达式

2、字符串不加引号，出现隐式转换

3、like 条件中前面带%

4、负向查询 NOT LIKE 不能

Hash索引

## MyiSAM与Innodb

myi index

myd data

我们表内的数据是按照聚集索引的顺序排列的

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