数据库基础知识

以MySQL为基础


  1. 数据库事务 :数据库中一组原子性的SQL操作,彼此状态一致。具有ACID特性。
  2. 事务 ACID 特性:
    • 原子性:数据库事务是一个整体,其中的SQL操作要么全部提交成功commit要么全部失败回滚rollback,不可分割;
    • 一致性:与原子性有联系。事务总是从一个一致状态转换到另一个一致状态;
    • 隔离性:事务之间彼此互不影响,一个事务在提交之前,对其他事务是不可见的。
    • 持久性:一个事务一旦提交成功,他所做的修改就会永久性的存储在数据库中。
  3. MySQL 4 种隔离级别
    • 未提交读READ UNCOMMITTED:一个事务在提交之前,对其他事务是可见的,即事务可以读取未提交的数据。存在“脏读”(读到了脏数据)问题;
    • 提交读READ COMMITTED:事务在提交之前,对其它事务是不可见的。存在“不可重复读”(两次查询的得到的结果可能不同,即可能在查询的间隙,有事务提交了修改)问题。解决了“脏读”问题。
    • 可重复读REPEATABLE READ:在同一事务中多次读取的数据是一致的。解决了脏读和不可重复读问题,存在“幻读”(在事务两次查询间隙,有其他事务又插入或删除了新的记录)。--- MySQL默认隔离级别。
    • 可串行化SERIALIZABLE:强制事务串行化执行。即一个事物一个事物挨个来执行,可以解决上述所有问题。
  4. 锁及粒度:
    • 共享锁/读锁:互不阻塞,优先级低
    • 排他锁/写锁:阻塞其他锁,优先级高,即确保在一个事务写入时不受其他事务的影响。
    • 锁粒度:锁定的数据量越少(粒度越小),并发程度越高,但相应的加锁、检测锁、释放锁用的系统开销也随之增大。
    • 锁策略:锁开销与数据安全性之间的平衡
      • 表锁:锁住整张表,读锁互不阻塞,写锁阻塞其他所有读写锁(同一张表)。开销最小。
      • 行级锁:对每一行数据(记录)加锁,开销大,并发程度高。
  5. InnoDB对死锁的处理:此处死锁与OS死锁类似,多个事务互相持有对方所有要申请资源的锁不释放,造成环路死锁。MySQL InnoDB引擎检测到死锁循环依赖后,回滚持有最少行级锁的事务。
  6. 索引及其作用和实现方法:
    • 概念:对数据库表列进行增加恰当索引,可以快速的找到匹配的记录行数,相比于默认的全表扫描,可以大大加快查找的速度。
    • 作用:加快查找速度;
    • 实现方法:一般分为B+树索引和哈希索引。
      • B+树索引:在B-tree上改进得到,其非叶子节点均为key值,叶子节点是key-data键值对。叶子节点前后相连且有序。
      • 哈希索引:通过对key进行hash(crc/MD5/sha1/sha256...)而将记录存储在不同的bucket种,可以做到常数时间的查找,但要注意哈希冲突的避免(链表法、线性探测、二次探测、公共溢出区的方法)。其中MD5 128位,和sha1/256码都较长不太适合作为hash函数。默认无序。
      • 为什么有了B+树索引还要hash索引?
        1. B+树默认有序,hash默认无序,所以哈希索引无法用于排序;
        2. 哈希索引O(1)在速度上毋庸置疑要快于B+树近似O(logn);
        3. 哈希索引只能进行等值查询(因为他要计算hash(key)再去匹配)而B+树索引可以进行等值、部分前缀、范围查询;
        4. 底层实现结构不同:B+树是非线性结构,hash桶是线性结构。
        5. 对于某些场景如热点页/活跃查询页,需要借助哈希索引来实现快速查询。
    • 索引越多越快?
      此言差矣,索引并非是虚无缥缈的,是实实在在的一种数据结构(B+树/hash桶)要占内存、维护它要系统开销,一般的插入删除都要进行结构的调整,这要消耗时间,所以索引太多反而拖慢查找时间。有时候,见数据量不多时,建立索引还不如全表查询。索引加快了检索的速度,但是插入删除修改都需要DBMS动态更新内部索引结构,要耗费开销。
  7. InnoDB MVCC
    多版本并发控制,是为了避免加锁而实现的。一般的实现方法是存储快照来实现的。InnoDB实现方式是在记录后添加两个隐藏列(表项),分别是事务创建时间、过期时间,存储的实际上是系统版本号(系统版本号随着事务的创建而递增)。
    这样一来,INSERT 时加上开始版本号,UPDATE/DELETE时加上过期版本号,这样一来在SELETE时,就只访问开始系统版本号小于当前的事务的版本号、过期时间要么未定义要么在当前版本号之后的记录,这样就可以保证:访问的记录是在本事务开始前就存在而且在本事务期间没有过期(被删除或被修改过的)。可以避免脏读、不可重复读、幻读的问题。(个人觉得)

  8. MySQL存储引擎简介
    • InnoDB,最为通用/推荐的一种引擎,支持事务、行级锁、甚至间隙锁(避免幻读)、支持热备份,MVCC,在并发上占优势,系统资源占用多。
    • MyISAM,默认的存储引擎,不支持事务和行级锁,只支持表锁,某些场景性能很好:占用存储上优,查询速度上完胜(大概是InnoDB的3倍)系统资源占用少。
    • InnoDB支持事务, MyISAM不支持;
    • InnoDB支持行级锁、表锁;MyISAM只支持表锁;
    • InnoDB支持MVCC,MyISAM不支持;
    • InnoDB不支持全文索引,MyISAM支持;
    • InnoDB支持外键,MyISAM不支持外键;
    • InnoDB和MyISAM都支持B+树索引,InnoDB还支持自适应哈希索引
    • MyISAM实现了前缀压缩技术,占用存储空间更小(但会影响查找),InnoDB是原始数据存储,占用存储更大。

    PS:大部分情况下,InnoDB都是正确的选择。---《高性能MySQL》

  9. SQL优化
    • 在经常性的检索列上,建立必要索引,以加快搜索速率,避免全表扫描(索引覆盖扫描);
    • 多次查询同样的数据,可以考虑缓存该组数据;
    • 审视select * form tables, 你需要所有列数据吗?
    • 切分查询(大查询切分成为小查询,避免一次性锁住大量数据)
    • 分解关联查询(单表查询,结果在应用程序中进行关联,可以减少处理过程中的锁争用)
    • 尽量先做单表查询;
    • ...
  10. profile 的作用和用法
    用于保存SQL语句执行状态,需要手动开启,才可以查看。

    set profiling = 1; 开启
    show profiles; 显示SQL查询的profiles概况
    show profile all for query X; 查看第X条语句的所有执行情况。
    show profile cpu, block io, memory for query X; 查看部分profile信息。

  11. MySQL查询的步骤
    • 客户端发送查询到服务器;
    • 服务器检查查询缓存query cache(大小写敏感的哈希查找,常数时间)。如果命中,返回缓存中的结果,否则下一步;
    • 解析语句,生成执行计划;(SQL解析,预处理,优化器生成执行计划);
    • 根据执行计划,根据存储引擎的不同调用API,执行查询(一棵指令树);
    • 结果返回客户端。

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