面试八股文--数据库基础知识总结(2) MySQL

本文介绍关于MySQL的相关面试知识

一、关系型数据库

1、定义

关系型数据库（Relational Database）是一种基于关系模型的数据库管理系统（DBMS），它将数据存储在表格（表）中，并通过表格之间的关系来组织和管理数据。

2、常见的关系型数据库

• MySQL：开源的、高性能的关系型数据库，适用于Web应用和中小型企业。

• PostgreSQL：开源的、功能强大的关系型数据库，支持复杂的数据类型和高级功能。

• Oracle Database：商业级的高性能数据库，适用于大型企业和高并发场景。

• Microsoft SQL Server：商业级的数据库系统，与Windows环境和.NET框架集成良好。

• SQLite：轻量级的嵌入式数据库，适用于小型应用和移动设备。

二、MySQL

1、为什么还要用到MySQL，MySQL有什么优点？

• 成熟稳定，功能完善。
• 开源免费。
• 文档丰富，既有详细的官方文档，又有非常多优质文章可供参考学习。
• 开箱即用，操作简单，维护成本低。
• 兼容性好，支持常见的操作系统，支持多种开发语言。
• 社区活跃，生态完善。
• 事务支持优秀， InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ 并不会有任何性能损失，并且，InnoDB 实现的 REPEATABLE-READ 隔离级别其实是可以解决幻读问题发生的。
• 支持分库分表、读写分离、高可用

2、MySQL有哪些数据类型？

• 数值类型

数据类型	存储大小（字节）	描述/范围（有符号）
TINYINT	1	-128 到 127
SMALLINT	2	-32768 到 32767
MEDIUMINT	3	-8388608 到 8388607
INT	4	-2147483648 到 2147483647
BIGINT	8	-9223372036854775808 到 9223372036854775807
FLOAT	4	单精度浮点数
DOUBLE	8	双精度浮点数
DECIMAL	用于存储精确的小数	定点数类型

• 字符串类型

数据类型	描述
VARCHAR	可变长度字符串，最大长度为 65535 字节（取决于字符集）。
CHAR	固定长度字符串，最大长度为 255 字节。
TEXT	用于存储较大的文本数据，最大长度为 65535 字节。
MEDIUMTEXT	最大长度为 16777215 字节。
LONGTEXT	最大长度为 4294967295 字节。
BLOB	用于存储二进制数据，最大长度为 65535 字节。
MEDIUMBLOB	最大长度为 16777215 字节。
LONGBLOB	最大长度为 4294967295 字节。

•  日期和时间类型

数据类型	描述
DATE	日期值，格式为 YYYY-MM-DD。
TIME	时间值，格式为 HH:MM:SS。
DATETIME	日期和时间值，格式为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS。
TIMESTAMP	时间戳，表示从 1970-01-01 00:00:00 UTC 开始的秒数。
YEAR	年份值，可以是 2 位或 4 位格式。

3、MySQL索引

（1）索引的介绍

索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。

索引底层数据结构存在很多种类型，常见的索引结构有: B 树， B+树 和 Hash、红黑树。在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyIsam，都使用了 B+树作为索引结构。

（2）索引的底层结构

• 二叉查找树（BST）

二叉查找树（Binary Search Tree，简称BST）是一种特殊的二叉树，它具有以下性质：

1. 每个节点包含一个键值（key）和两个子树的引用（左子树和右子树）。

2. 左子树上所有节点的键值都小于其根节点的键值。

3. 右子树上所有节点的键值都大于其根节点的键值。

4. 左子树和右子树也都是二叉查找树。

索引为什么不选择二叉树？当二叉查找树是平衡的时候，也就是树的每个节点的左右子树深度相差不超过 1 的时候，查询的时间复杂度为 O(log2(N))，具有比较高的效率。然而，当二叉查找树不平衡时，例如在最坏情况下（有序插入节点），树会退化成线性链表（也被称为斜树），导致查询效率急剧下降，时间复杂退化为 O（N）。

• 红黑树

红黑树是一种自平衡二叉查找树，通过在插入和删除节点时进行颜色变换和旋转操作，使得树始终保持平衡状态，它具有以下特点：

1. 每个节点非红即黑；
2. 根节点总是黑色的；
3. 每个叶子节点都是黑色的空节点（NIL 节点）；
4. 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之不一定）；
5. 从任意节点到它的叶子节点或空子节点的每条路径，必须包含相同数目的黑色节点（即相同的黑色高度）。

HashMap 底层用的就是红黑树，它的增删改查性能都很好，但数据库的索引依旧不用它，这是由于红黑树的平衡性相对较弱，可能会导致树的高度较高，这可能会导致一些数据需要进行多次磁盘 IO 操作才能查询到。

• B树&B+树（多叉平衡搜索树）

在 B 树中，一个节点可以有许多个数据，并且它们按序排列起来。不仅如此，原来二叉树中每个节点最多有两个分支，而 B 树中，每个节点可以有很多很多分支。它具有以下特点：

1. 叶节点具有相同的深度，叶节点的指针为空
2. 所有索引元素不重复
3. 节点中的数据索引从左到右递增排列

 

 为什么不用B树呢？B 树虽然好，但它也存在一些问题：查询效率不太稳定，有些在根节点或者根节点附近就能找到，搜索起来就很快。有些在叶子节点上，那查询起来就很慢。

B+树的特点：

1. 非叶子节点不存储 data，只存储索引（冗余），可以放更多的索引
2. 叶子节点包含所有索引字段
3. 叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能

 

B+ 树在 B 树基础上做了进一步优化，将数据全部放在叶子节点上。这样不管查询哪个数据，最终都要走到叶子节点，从而解决了查询性能不稳定的问题。 

Q：B树和B+树有什么不同呢？

1. 节点存储数据的方式：B树：每个节点既可以存储键值，也可以存储数据记录（或指向数据记录的指针）。数据可以分布在树的任意节点中。而B+树：只有叶节点存储数据记录（或指向数据记录的指针），非叶节点仅存储键值用于索引。这种设计使得B+树的非叶节点只用于引导查找，而数据访问集中在叶节点。

2. 叶节点结构：B树：叶节点之间没有直接的连接。B+树：叶节点之间通过指针连接成一个双向链表。这种结构使得范围查询更加高效，因为可以直接在叶节点链表中顺序扫描。

3. 空间利用率：B树：由于数据分散在各个节点，可能导致空间利用率较低，尤其是在频繁更新数据时。B+树：由于所有数据都集中在叶节点，非叶节点只存储键值，因此空间利用率更高，更适合存储大量数据。

4. 查找效率：B树：对于单点查询效率较高，因为数据可能在任意节点。B+树：对于范围查询效率更高，因为所有数据都在叶节点，且叶节点通过链表连接，便于顺序扫描。

5. 插入和删除操作：B树：插入和删除操作可能涉及多个节点的调整，因为数据分布在树的各个节点。B+树：插入和删除操作主要集中在叶节点，非叶节点的调整相对较少，因此更适合频繁更新的场景

4、MySQL事务

（1）事务的概念和特性 

什么是事务？MySQL的事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。

它具有以下四个核心特性，通常被称为ACID特性：

• 原子性（Atomicity）：事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不做，不会出现部分完成的情况。

• 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库必须从一个一致的状态转换到另一个一致的状态。例如，转账操作中，金额的总和在事务前后必须保持不变。

• 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应受到其他事务的干扰。MySQL提供了不同的隔离级别来控制事务之间的可见性。

• 持久性（Durability）：事务一旦提交，其对数据库的更改就是永久性的，即使系统故障也不会丢失。

（2）多事务并发产生的问题

• 脏读：一个事务1读取数据并且对数据进行了修改，这个修改对其他事务来说是可见的，即使当前事务没有提交。这时另外一个事务2读取了这个还未提交的数据，但事务1突然回滚，导致数据并没有被提交到数据库，那事务2读取到的就是脏数据，这也就是脏读的由来。

• 不可重复读： 事务1执行过程中，若对同一条数据进行两次读取，在这两次读取之间，事务2修改了这条数据，并且进行了完整提交。A事务的两次读取，却读到了两次不同的数据。

•  幻读：幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务读取了几行数据，接着另一个并发事务插入了一些数据时。在随后的查询中，第一个事务就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。

（3）并发事务的控制方式

 MySQL 中并发事务的控制方式无非就两种：锁 和 MVCC。锁可以看作是悲观控制的模式，多版本并发控制（MVCC，Multiversion concurrency control）可以看作是乐观控制的模式。

锁 控制方式下会通过锁来显式控制共享资源而不是通过调度手段，MySQL 中主要是通过 读写锁 来实现并发控制。

• 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记录加任何类型的锁（锁不兼容）。

读写锁可以做到读读并行，但是无法做到写读、写写并行。另外，根据根据锁粒度的不同，又被分为 表级锁(table-level locking) 和 行级锁(row-level locking) 。InnoDB 不光支持表级锁，还支持行级锁，默认为行级锁。行级锁的粒度更小，仅对相关的记录上锁即可（对一行或者多行记录加锁），所以对于并发写入操作来说， InnoDB 的性能更高。不论是表级锁还是行级锁，都存在共享锁（Share Lock，S 锁）和排他锁（Exclusive Lock，X 锁）这两类。

MVCC 是多版本并发控制方法，即对一份数据会存储多个版本，通过事务的可见性来保证事务能看到自己应该看到的版本。通常会有一个全局的版本分配器来为每一行数据设置版本号，版本号是唯一的。

（4）事务的隔离级别

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读	脏写（更新丢失）
Read Uncommit（读未提交)	会出现	会出现	会出现	第二类
Read Commit（读已提交)	解决	会出现	会出现	第二类
Repeatable Read（可重复读，默认)	解决	解决	会出现	解决
Serializable（串行)	解决	解决	解决	解决

 可串行化原理：对于 select 查询语句，会自动给这条记录加上共享锁（S 锁），此时其他线程就只能读，因为共享锁之间相互兼容（S锁还可以加S锁），但修改操作会被阻塞，以此实现可串行化的效果。对于 update、delete、insert 语句，会自动加一把排他锁（X 锁加了之后不允许加其他锁），此时其他线程什么都做不了，只能被阻塞，因为排他锁和其他锁都互斥，以此实现可串行化的效果

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都看到这里了，给个小心心♥呗~