MySQL—面经

支持事务，四种隔离级别
- 读未提交，不需要加任何锁
- 串行化，读写锁都加
- RC和RR ，通过MVCC支持高并发，通过 MVCC + Next-Key Locking 防止幻读。
默认行级锁，行级锁粒度更小，并发更高
主键索引为聚簇索引（在索引中保存数据，而对于mysiam的主键是根据id查到地址，根据地址去拿到数据）

b+树

innodb的数据结构就是b+树。

每个内部节点（非叶子节点）只存储索引键，叶子节点存储数据。
- 这样每次磁盘io就能读取更多的键，一次io查询范围就更广，io次数更少，效率更高
- 只有叶节点才存储数据，那么每次查询必须从根到叶子节点才能获得数据，因此查询更稳定
叶节点之间有指针相连，方便范围查询。

AVL树和红黑树都是二叉树，树高太高，io效率太低。

AVL必须保持左右子树高度差不超过1，因此插入删除要通过旋转保持平衡，旋转很耗时，因此适合插入删除少，查找多的场景。

红黑树从根节点到叶节点最长路径不超过最短路径的2倍，相对于AVL树不要求那么平衡，因此旋转次数较少，适合查找少，插入删除多的场景。

三范式

第一范式：要求每一列都是一个字段

第二范式：对于键码不能有部份依赖。比如一张表有学生id，name，age，sex，课程id，课程name，

那么键码就是（学生id，课程id），name只部分依赖于学生id，课程name部分依赖于课程id，因此需要拆分为学生表和课程表

第三范式：对于键码不能有传递依赖，比如表有学生id，name，age，班级，班主任，那么有传递依赖：学生id-->班级-->班主任，因此拆分学生表和班级表

SQL优化

内联子查询

select id,(select rule_name from member_rule limit 1) as rule_name, member_id, member_type, member_name, status  from member_info m where status = 1 and create_time between '2020-09-02 10:00:00' and '2020-10-01 10:00:00';

索引列运算

select account_no, balance from accounts where balance + 100 = 10000 and status = 1;

类型转换

#user_id是bigint类型，传入varchar值发生了隐式类型转换，可以走索引。
select id, name , phone, address, device_no from users where user_id = '23126';
#card_no是varchar(20)，传入int值是无法走索引
select id, name , phone, address, device_no from users where card_no = 2312612121;

函数运算

select DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d'), count(*) from users where create_time between '2020-09-01 00:00:00' and '2020-09-30 23:59:59' group by DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d');

复合索引，最左匹配，MySQL遵循的是索引最左匹配原则，对于复合索引，从左到右依次扫描索引列，到遇到第一个范围查询（>=, >,<, <=, between ….. and ….）就停止扫描，