码农兴哥的技术笔记

事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。事务的四大特性 ACID（Atomicity、Consistency、Isolation、Durability），分别是原子性、一致性、隔离性和持久性。在这四个特性中，原子性是基础，隔离性是手段，一致性是约束条件，而持久性是目的。

由于事务的机制比较复杂，涉及 redo log 和 undo log 的各种配合，所以需要考虑到事务执行过程的各种异常情况。当中途某个操作执行成功了，万一数据库宕机，数据库恢复过来之后会怎么处理这个事务。在 redo log 刷新到磁盘之前，都是回滚。如果 redo log 刷新到了磁盘，那么就是重放 redo log。如果 binlog 都已经提交成功了，那么就重放，否则就是回滚。如果回滚，用 undo log 来恢复数据。如果没有 undo log 就没有后悔药，没有办法回滚。

数据库中为什么需要「锁」，顾名思义，锁就是为了解决并发问题的，就像是一个柜子加了一把锁，那么其他没有钥匙的人都打不开这个柜子（无法写入数据）。在 MySQL 的 InnoDB 引擎里面，锁和索引、隔离级别都是有密切关系的，锁是依赖于索引来实现的。如果一个查询用了索引，那么会用行锁；如果没用到任何索引，那么就会用表锁。此外，在 MySQL 里面，间隙锁和临键锁是只工作在可重复读这个隔离级别下的。

从数据结构上来说，在 MySQL 里面索引主要是 B+ 树索引。它的查询性能更好，适合范围查询，也适合放在内存里。MySQL 的索引又可以从不同的角度进一步划分。比如说根据叶子节点是否包含数据分成聚簇索引和非聚簇索引，还有包含某个查询的所有列的覆盖索引等等。数据库使用索引遵循最左匹配原则。但是最终数据库会不会用索引，也是一个比较难说的事情，跟查询有关，也跟数据量有关。在实践中，是否使用索引以及使用什么索引，都要以 EXPLAIN 为准。

缓存雪崩是指大量的应用请求无法在 Redis 缓存中进行处理，紧接着应用将大量请求发 送到数据库层，导致数据库层的压力激增。缓存雪崩的一个原因是:缓存中有大量数据同时过期，导致大量请求无法得到处理。解决办法：避免给大量的数据设置相同的过期时间。现在有个电商平台双十一抢购，00:00 的时候把要抢购的一波商品同时放入了缓存，缓存过期的时间比较集中，假设缓存一个小时，那么到了凌晨一点钟的时候这批商品的缓存就都过期了。而对这批商品的访问查询，都落到了数据库上，对于数据库而言，就会产生周期性的压力波峰。

数据量大就分表：减少每次查询的数据总量；并发高就分库：把并发请求分散到多个实例中去；分库分表的原理是通过一些 HASH算法 或者工具实现将一张数据表垂直或者水平进行物理切分。

MySQL优化方案详解，主要包括：数据表字段设计方面、索引设计、SQL语句优化、explain后的结果分析。

MySQL的InnoDB底层使用的就是B+树，B+ 树的节点存储在磁盘上，每个节点存储 1000 多个数据，这样树的深度最多只要 4 层， 就可存储数亿的数据。如果将树的根节点缓存在内存中，则最多只需要三次磁盘访问就可以检索到需要的索引数据，效率比二叉树要高了好多个量级。聚簇索引（InnoDB）：主键的叶⼦节点存储数据⾏，数据和索引是在⼀起；普通索引只存储主键值，查询其它字段需要回表。⾮聚簇索引（MyISAM）：不管是主键索引还是普通索引，B+树叶⼦节点只会存储数据⾏指针，数据和索引不在⼀起。

MySQL的MyISAM和InnoDB存储引擎的索引底层实际上是一个B+TREE，具体存储底层逻辑会在后面讲。这里先说说索引的用法。1.索引的本质是数据结构，可以理解为“排好序的快速查找数据结构”，使用索引的目的是为了使查询的速度变快。2.实际上索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占空间的。3.虽然索引大大提高了查询速度，同时确会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE、DELETE。4.主键与唯一索引的区别：主键不能有空值，唯一索引可以有空值。

MySQL常用的一些语句速记笔记，用到的时候方便查阅。

MySQL的内置系统函数