事务的基本要素
原子性:事务是一个原子操作单元,其对数据的修改,要么全都执行,要么全都不执行
一致性:事务开始前和结束后,数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离性:同一时间,只允许一个事务请求同一数据,不同的事务之间彼此没有任何干扰。
持久性:事务完成后,事务对数据库的所有更新将被保存到数据库,不能回滚。
事务的并发问题
脏读:事务A读取了事务B更新的数据,然后B回滚操作,那么A读取到的数据是脏数据
不可重复读:事务A多次读取同一数据,事务B在事务A多次读取的过程中,对数据作了更新并提交,导致事务A多次读取同一数据时,结果不一致。
幻读:A事务读取了B事务已经提交的新增数据。注意和不可重复读的区别,这里是新增,不可重复读是更改(或删除)。select某记录是否存在,不存在,准备插入此记录,但执行 insert 时发现此记录已存在,无法插入,此时就发生了幻读
MySQL事务隔离级别

通过索引加锁,间隙锁,next key lock可以解决幻读的问题。
SQL的执行顺序:from---where--group by---having---select---order by
undoLog 也就是我们常说的回滚日志文件 主要用于事务中执行失败,进行回滚,以及MVCC中对于数据历史版本的查看。由引擎层的InnoDB引擎实现,是逻辑日志,记录数据修改被修改前的值,比如"把id='B' 修改为id = 'B2' ,那么undo日志就会用来存放id ='B'的记录”。当一条数据需要更新前,会先把修改前的记录存储在undolog中,如果这个修改出现异常,,则会使用undo日志来实现回滚操作,保证事务的一致性。当事务提交之后,undo log并不能立马被删除,而是会被放到待清理链表中,待判断没有事物用到该版本的信息时才可以清理相应undolog。它保存了事务发生之前的数据的一个版本,用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 redoLog 是重做日志文件是记录数据修改之后的值,用于持久化到磁盘中。redo log包括两部分:一是内存中的日志缓冲(redo log buffer),该部分日志是易失性的;二是磁盘上的重做日志文件(redo log file),该部分日志是持久的。由引擎层的InnoDB引擎实现,是物理日志,记录的是物理数据页修改的信息,比如“某个数据页上内容发生了哪些改动”。当一条数据需要更新时,InnoDB会先将数据更新,然后记录redoLog 在内存中,然后找个时间将redoLog的操作执行到磁盘上的文件上。不管是否提交成功我都记录,你要是回滚了,那我连回滚的修改也记录。它确保了事务的持久性。 MVCC多版本并发控制是MySQL中基于乐观锁理论实现隔离级别的方式,用于读已提交和可重复读取隔离级别的实现。在MySQL中,会在表中每一条数据后面添加两个字段:最近修改该行数据的事务ID,指向该行(undolog表中)回滚段的指针。Read View判断行的可见性,创建一个新事务时,copy一份当前系统中的活跃事务列表。意思是,当前不应该被本事务看到的其他事务id列表。 binlog由Mysql的Server层实现,是逻辑日志,记录的是sql语句的原始逻辑,比如"把id='B' 修改为id = ‘B2’。binlog会写入指定大小的物理文件中,是追加写入的,当前文件写满则会创建新的文件写入。产生:事务提交的时候,一次性将事务中的sql语句,按照一定的格式记录到binlog中。用于复制和恢复在主从复制中,从库利用主库上的binlog进行重播(执行日志中记录的修改逻辑),实现主从同步。业务数据不一致或者错了,用binlog恢复。
binlog和redolog的区别
redolog是在InnoDB存储引擎层产生,而binlog是MySQL数据库的上层服务层产生的。
两种日志记录的内容形式不同。MySQL的binlog是逻辑日志,其记录是对应的SQL语句。而innodb存储引擎层面的重做日志是物理日志。
两种日志与记录写入磁盘的时间点不同,binlog日志只在事务提交完成后进行一次写入。而innodb存储引擎的重做日志在事务进行中不断地被写入,并日志不是随事务提交的顺序进行写入的。
binlog不是循环使用,在写满或者重启之后,会生成新的binlog文件,redolog是循环使用。
binlog可以作为恢复数据使用,主从复制搭建,redolog作为异常宕机或者介质故障后的数据恢复使用。
Mysql如何保证一致性和持久性
MySQL为了保证ACID中的一致性和持久性,使用了WAL(Write-Ahead Logging,先写日志再写磁盘)。Redo log就是一种WAL的应用。当数据库忽然掉电,再重新启动时,MySQL可以通过Redo log还原数据。也就是说,每次事务提交时,不用同步刷新磁盘数据文件,只需要同步刷新Redo log就足够了
InnoDB的行锁模式
共享锁(S):用法lock in share mode,又称读锁,允许一个事务去读一行,阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。若事务T对数据对象A加上S锁,则事务T可以读A但不能修改A,其他事务只能再对A加S锁,而不能加X锁,直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A,但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。 排他锁(X):用法for update,又称写锁,允许获取排他锁的事务更新数据,阻止其他事务取得相同的数据集共享读锁和排他写锁。若事务T对数据对象A加上X锁,事务T可以读A也可以修改A,其他事务不能再对A加任何锁,直到T释放A上的锁。在没有索引的情况下,InnoDB只能使用表锁。
为什么选择B+树作为索引结构
Hash索引:Hash索引底层是哈希表,哈希表是一种以key-value存储数据的结构,所以多个数据在存储关系上是完全没有任何顺序关系的,所以,对于区间查询是无法直接通过索引查询的,就需要全表扫描。所以,哈希索引只适用于等值查询的场景。而B+ 树是一种多路平衡查询树,所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点),所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描
二叉查找树:解决了排序的基本问题,但是由于无法保证平衡,可能退化为链表。
平衡二叉树:通过旋转解决了平衡的问题,但是旋转操作效率太低。
红黑树:通过舍弃严格的平衡和引入红黑节点,解决了 AVL旋转效率过低的问题,但是在磁盘等场景下,树仍然太高,IO次数太多。
B+树:在B树的基础上,将非叶节点改造为不存储数据纯索引节点,进一步降低了树的高度;此外将叶节点使用指针连接成链表,范围查询更加高效。
B+树的叶子节点都可以存哪些东西
可能存储的是整行数据,也有可能是主键的值。B+树的叶子节点存储了整行数据的是主键索引,也被称之为聚簇索引。而索引B+ Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引,也被称之为非聚簇索引
查询在什么时候不走(预期中的)索引
模糊查询 %like
索引列参与计算,使用了函数
非最左前缀顺序
where对null判断
where不等于
or操作有至少一个字段没有索引
需要回表的查询结果集过大(超过配置的范围)
数据库优化指南
创建并使用正确的索引
只返回需要的字段
减少交互次数(批量提交)
设置合理的Fetch Size(数据每次返回给客户端的条数)
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