服务器知识串讲（自用） - sql篇

Mysql

为什么要使用索引，使用索引有什么好处？

索引中有唯一索引的存在，可以降低数据查找的效率。索引本质上是通过优化数据结构去优化查找效率的。Mysql中的inodb引擎就是通过B+树去实现索引的，我们知道B+树是除了叶子节点存储数据，其他节点都只存储键的，这样我们进行范围查数据和全文查数据以及并行查找时候，使得锁竞争只存在于叶子节点中。举user表，表中包含userid和name。将这张表变成B+树进行分析。
关系型数据库本来就是按照一定的数据关系模型，然后构建数据与数据之间的羁绊，使得随机IO查询变为了顺序IO查询。

mysql的优化

• 尽量避免全表查询，join查询，使用索引查询，列出查询字段，右键设计表可以查看到索引，或者show index 表也可以查看索引
• 选择正确的引擎，都是B+树结构的实现，区别在于索引文件与数据文件是否分离，事务提交使用inodb，myisam不适应，indb的锁粒度是行级锁，myisam是表锁，所以对于查询频繁选myisam，对于插入数据执行事务提交回滚频繁就使用inodb。
• 为搜索字段创建合适的索引，对于单条记录查询就建立哈希索引，对于按索引值算法去查询的就使用BTree索引。索引的目的是无序变有序，使得查询带目的。比如无序数中查10-3和有序数中查，哪个算法更快。
• 主从库读写分离，主库写，多个从库进行分布式读。
• 添加缓存机制，比如redis、memcache
• 书写高效sql语句查询，慢sql就去查slow_query_log（SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log_file';），也可以辅助使用explain 去解析sql执行速度啊，使用了哪些索引啊去优化sql，比如：explain select NAME='xxx' from table;查询结果得type不为all那就是使用了索引字段，当然也可以强制使用索引去进行查询；
• 进行分库分表，分库是将一个表分在多个库，分散请求压力，读表的压力；分表是将表间关联性加强，增加索引，提升写的效率。
• 优化数据结构，限定数据的查询范围

mysql 的acid

原子性 一致性 封闭性 持久性 的实现原理就是通过事务 + undolog实现的
事务执行开始，记录log，事务内的每一个操作都记录log，

为什么mysql引擎不使用B树或者红黑树，反而选择B+树？

因为B树的树高不满足条件，树高具体是多高呢？logn 只是大概，决定着IO的次数，查询效率;
操作系统设置的一页一般是4k，B+树的一个节点存的就是一个key值 ，也就是一个inode索引节点大小的物理页；
对于非叶子节点，存的是key值，key使用的是bigint 也就是double int int=4字节，so 8字节的，指针在mysql中是6字节，加起来就是14字节，4k1024 /14B = 585 个inode索引指针了，一个B+树的节点就能存500来个inode节点。
对于叶子节点，就是一行数据1k，那么一页就能存4条数据。4585 = 2350条
一般高度为3层的B+树就能解决了，5千多w条数据。
B+树是叶子节点存data，非叶子节点就是存key值，节点的大小不一样，而且找data也是二分查找的

mysql的引擎有？

inodb 行锁 字段锁 读写少多 默认都是使用的这个 事务型，可支持事务提交和rollback 本身就是一个索引文件，索引与数据不分开
myisam 表锁 读多写少

mysql的事务隔离级别？会产生什么影响呢？

未提交读，会导致脏读 幻读 不可重复读
已提交读，可以阻止脏读 但是幻读和不可重复读不可避免
可重复读，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生
可串行化读，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读

索引主要使用的数据结构

哈希索引 查单条记录
Btree索引 其余查询场景

数据库优化

分库分表主要是用在处理高并发场景下的优化策略，像互联网高并发场景，千万级别用户，比如12306，几亿级用户量的用户信息，当db查询打过来时候，一个表1亿数据肯定是不行的。
游戏服务器大致不需要这种，游戏服数据量小。分库是把相同的功能模块的访问量分散到不同库中，提高读的性能，分表是为了加强表间关联性，创建更多唯一性索引，加快sql IO查询速度，提高写的性能。

为什么epoll 要使用红黑树，为什么map和set容器要使用红黑树

红黑树红黑可以代表2个状态，但是最重要的还是他们插入时候，红黑树是在插入过程进行调整，且Olgn完成插入，io效率就更高；二叉平衡查找树是左右差值高度为1的树，左节点《父节点《右节点；插入完后才去根据这一特性进行调整，就很慢好吧
Mysql的索引B+树

redis

redis与memcache的区别?

• memcache 只支持string 相反redis 支持除string外的zset set hash list 4种数据结构
• redis是使用跳表实现的，扩容机制是怎么样的？rehash过程是怎么样的？
• hash 是数组+链表实现
• memcache 不支持数据持久化，redis支持数据持久化，提供了RDB（快照）、 AOF（录像） 和2者混合（先快照后录像）3种持久化技术
• 2者的IO模型不一样：memcache 是多线程的非阻塞 的IO复用技术，redis是基于单线程的非阻塞IO多路复用技术
• string 数据结构适用于游戏中的点赞数性质的，票数，粉丝数 这种累加性质的 ； hash 主要是用来存储键值快速获取信息的，比如用户信息，商品信息，玩法数据 ； list 可以做高性能分页功能 ； set可以做共同关注，共同好友
• redis 的zset是使用跳表实现的，跳表是带索引的链表，lru是哈希数组索引（01查找）+链表（01删除）

Redis 如何实现数据不丢失?

主从redis服务器

redis的缓存雪崩 和 缓存击穿