关系型数据库是什么?

age字段添加索引，就你可以通过索引快速找到所属的值

存储引擎?

InnoDB和MISAM

1:InnoDB支持事务,MyISAM不支持(因为它没有向InnoDB的 undo log / redo log做一个事务的回滚事务的提交以及事务的控制补偿)

2:InnoDB 支持外键(大多企业为了严谨性使用的外键约束，有的企业则使用的逻辑外键去达成业务需求),而MyISAM不支持

3:InnoDB 聚集索引(查找到索引的位置相当于查询到数据)，而MyISAM是非聚集索引(查找到索引的位置只是告诉你索引在哪儿，还要多经过一跳的路移位找到数据的本身, 非聚集索引的value 存储的是数据的地址)

4:InnoDB 支持表,行(默认)级锁,而MyISAM支持表级锁(MyISAM优势是数据分析和处理但是这个一般是 spark 和 hoodup去)

所以InnoDB是最佳选择......

事务的隔离级别?

脏读:读到了一个未提交的事务数据

例如:用户购买商品，还正在处于付钱的状态，但是就已经把对方钱扣除了，

下图事务A在发起一个修改的事件,但是还没有提交commit,或者在提交的时候网络中断了，事务回滚了，这时候事务B依然读取到了事务A未提交的 test1数据...

读已提交如何解决脏读?

在读已提交下面不可能做到: (不可重复读)

可重复读(解决不可重复读)

同一个事务下是可以重复读的，因为例如事务B执行sql1 以后会命中记录当前的版本号，当再次去查询同一条数据的时候，因为mvcc 这个多版本控制做了一个版本缓存的记录，以此才能满足事务B多次查询是否满足命中版本.

当同一个事务，第一次执行事务查询以后，记录版本号,那么后续查询相同值都会去命中同一个数据结果

幻读?

下图在事务B 执行第一条sql的时候，事务Acommit 还没有执行,表里已经添加过id=2的数据了，这时候查询是二条数据，当执行delete以后 commit 提交了，事务B 第二条sql 就只能查询一条数据

串行化?

快照度和当前读?

、

索引相关?

在mysql 当中使用的是B+树去存储索引(B+树为矮胖形)

假设根节点为:10

<10的会存存左边相反右边

下图叶子节点之间还有对应的兄弟指针对应连接, 方便磁盘范围的查找，以及一个对应的顺序IO的过程

聚簇索引/非聚簇索引
只能有一个聚集索引,但是可以有多个非聚集索引;

例如:主键索引==聚簇索引, 多个非主键索引/非主键索引==非聚簇索引

主键索引(聚簇索引),为什么查询快呢; 因为数据的本身就是存储在主键索引上面的

非聚簇索引对应的是数据存储的地址，所以在查询的时候是先去找到地址然后一跳再去查询数据本身

非聚簇索引唯一的称为:唯一索引，反之为 : 非唯一索引唯一索引查询速度>非唯一索引

创建索引的注意点:

当sql 有and 时候必须符合最左匹配原则,

有order by 的条件的时候最好使用联合索引，尽可能去避免 file sort

如果我们在查询数据经常需要回表操作的话，那我们尽可能要使用覆盖索引

如果order by 后面有字段条件

这时候就需要做一个联合索引查询, 尽可能避免file sort

如果这个语句后面跟着范围limit 查询，就需要在返回列上修改为对应索引返回的字段，防止回表查询这就是status+age的覆盖索引, 当数据量大的时候回表操作是不可忽视的(回表操作就是,返回的列存在着非索引字段，就会造成回表操作)

日志相关?

当mysql 收到事务的请求时候，它会有开启事务这个过程,会向redo undo里面记录开启事务的行为

undo log 对应insert 操作是就删除, redo log是这个insert 本身

对于update redo log 就是对应的一个新值 ,undo log 就是update 对于数据把它变为一个旧的值

delete 对于redo log 就是delete 本身, undo log 就是insert 操作

所有的操作是先记录一个日志然后再去对数据进行改变,当commit 以后我们就会把磁盘内的数据刷新到内存当中,

WAF机制: mysql 有自己的机制去把所有磁盘更改的脏页内容去刷到数据库当中，当数据库发生异常重启中断的时候，我们只需要在mysql 重启的时候去查看redo undo日志当中是rollback 还是 commit ,这样就可以去做事务的回滚或者提交的操作了....这就是mysql 高效的原因..

undo 和 redo 也不是每次都能写入磁盘内, 写到磁盘内会有一个性能的优化.每次写入磁盘都是顺序写入，这样性能最高，

也不是每次commit 以后就把 redo undo日志刷进去, mysql提供了几次刷盘的选择: