本文探讨了InnoDB存储引擎如何通过索引实现行级锁，强调了索引在数据库查询优化中的重要作用，同时指出其可能带来的性能和空间消耗问题。此外，还介绍了Redis的不同数据结构（如String、Hash、List、Set、SortedSet）及其适用场景，以及Redis的高性能特性。针对缓存问题，提出了缓存穿透、缓存雪崩的解决方案。最后，提到了MySQL存储过程的优缺点。
索引对于InnnoDb 支持行级锁
innoDB的行锁是通过索引加锁实现的，意味着只有通过索引检索数据时，innoDB才会使用行锁，否则使用表锁
索引的好处
1、索引大大减小了服务器需要扫描的数据量
2、索引可以帮助服务器避免排序和临时表
3、索引可以将随机IO变为书序IO
4、索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）
索引的缺点
1.索引会降低insert update delete的更新速度，因为更新表时不仅要保存数据还要保存索引文件
2.索引会占用磁盘空间，不乱建索引（大表组合索引）会使索引文件膨胀很快
3.某个数据列有大量重复数据，索引的效果就会很低
4.数据量较小的表，进行全表扫描更高效
5.同一个表索引的总数是16个
redis类型的使用场景
String
普通的key/ value 存储都可以归为此类，享受Redis的定时持久化
Hash
Hash结构可以使你像在数据库中Update一个属性一样只修改某一项属性值。
List
关注列表，粉丝列表等都可以用Redis的list结构来实现. list的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销
Set
存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时。求交集、并集、差集等操作，可以非常方便的实现如共同关注、共同喜好、二度好友等功能
Sorted Set
当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择sorted set数据结构。另外还可以用Sorted Sets来做带权重的队列
redis快的原因
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完全基于内存，绝大部分请求是纯内存操作，非常快速
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数据结构简单，对数据操作也简单
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采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或多线程切换导致cpu消耗
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使用多路I/O，非阻塞IO
缓存击穿 缓存穿透 和 缓存雪崩分别指什么有什么应对方法
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缓存穿透
缓存到期，mysql查询不到数据，每次查询都会查询数据库，易被恶意攻击。 解决办法：缓存空数据，但缓存时间设置短一些 -
缓存雪崩
一批数据同时间缓存过期从而导致数据库压力。 解决办法：设置不同的缓存周期，添加一些随机因子，确保数据不再同时间段内过期。 -
缓存击穿
是指一个key非常热点，在不停的扛着大并发。当这个key在失效的瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库。 可以考虑永不过期
长连接与短连接的区别
- 短连接：客户端和服务器每进行一次HTTP操作，就建立一次连接，任务结束就中断连接.
- 长连接：客户端和服务器之间用于传输HTTP数据的TCP连接不会关闭，客户端再次访问这个服务器时，会继续使用这一条已经建立的连接。
Mysql 存储过程
- 情景
存储过程是一些SQL语句的集合，在我们需要写一大串MYSQL时，或者SQL语句中需要设置一些变量，这时候我们就需要用到存储过程。 - 优点
1、存储过程可封装，并隐藏复杂的商业逻辑
2、存储过程可以回传值，并可以接收参数
3、存储过程无法使用SELECT指令来运行，因为它是子程序
4、存储过程可以用在数据校验 - 缺点
1、定制于特定的数据库上，因为支持的编程语言不同。使用有局限性
2、存储过程性能的调教，受限于各种数据库系统
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