本篇文章给大家带来了关于mysql的相关知识，其中主要整理了一些面试常会问到的题目，包括了数据库架构、索引和SQL优化等等，希望对大家有帮助。
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给面试官讲一下 MySQL 的逻辑架构，有白板可以把下面的图画一下，图片来源于网络。
Mysql逻辑架构图主要分三层：
（1）第一层负责连接处理，授权认证，安全等等
（2）第二层负责编译并优化SQL
（3）第三层是存储引擎。
先检查该语句是否有权限，如果没有权限，直接返回错误信息，如果有权限会先查询缓存(MySQL8.0 版本以前)。
如果没有缓存，分析器进行词法分析，提取 sql 语句中 select 等关键元素，然后判断 sql 语句是否有语法错误，比如关键词是否正确等等。
最后优化器确定执行方案进行权限校验，如果没有权限就直接返回错误信息，如果有权限就会调用数据库引擎接口，返回执行结果。
可以从这几个维度回答这个问题：
（1）尽量使用数字型字段
若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
（2）尽可能的使用 varchar 代替 char
变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
（3）当索引列大量重复数据时，可以把索引删除掉
比如有一列是性别，几乎只有男、女、未知，这样的索引是无效的。
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
任何查询也不要出现select *
避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断
对作为查询条件和 order by的字段建立索引
避免建立过多的索引，多使用组合索引
在 select 语句之前增加 explain 关键字，会返回执行计划的信息。
（1）id 列：是 select 语句的序号，MySQL将 select 查询分为简单查询和复杂查询。
（2）select_type列：表示对应行是是简单还是复杂的查询。
（3）table 列：表示 explain 的一行正在访问哪个表。
（4）type 列：最重要的列之一。表示关联类型或访问类型，即 MySQL 决定如何查找表中的行。从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
（5）possible_keys 列：显示查询可能使用哪些索引来查找。
（6）key 列：这一列显示 mysql 实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
（7）key_len 列：显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些列。
（8）ref 列：这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），func，NULL，字段名。
（9）rows 列：这一列是 mysql 估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。
（10）Extra 列：显示额外信息。比如有 Using index、Using where、Using temporary等。
我们平时写Sql时，都要养成用explain分析的习惯。慢查询的统计，运维会定期统计给我们
优化慢查询思路：
分析语句，是否加载了不必要的字段/数据
分析 SQL 执行句话，是否命中索引等
如果 SQL 很复杂，优化 SQL 结构
如果表数据量太大，考虑分表
可以按以下四个维度回答：
（1）一个表中只能拥有一个聚集索引，而非聚集索引一个表可以存在多个。
（2）聚集索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；非聚集索引，索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
（3）索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
（4）聚集索引：物理存储按照索引排序；非聚集索引：物理存储不按照索引排序；
可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是普通二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是B树，而偏偏是 B+ 树呢？
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是B树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。
B+ 树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。
B+ 树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么 B+ 树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。
B+ 树可以进行范围查询，Hash 索引不能。
B+ 树支持联合索引的最左侧原则，Hash 索引不支持。
B+ 树支持 order by 排序，Hash 索引不支持。
Hash 索引在等值查询上比 B+ 树效率更高。
B+ 树使用 like 进行模糊查询的时候，like 后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash 索引根本无法进行模糊查询。
最左前缀原则，就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where 子句中使用最频繁的一列放在最左边。
当我们创建一个组合索引的时候，如 (a1,a2,a3)，相当于创建了（a1）、(a1,a2)和(a1,a2,a3)三个索引，这就是最左匹配原则。
数据量少的不适合加索引
更新比较频繁的也不适合加索引 = 区分度低的字段不适合加索引（如性别）
(1) 优点：
唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性
索引可以加快数据查询速度，减少查询时间
(2)缺点：
创建索引和维护索引要耗费时间
索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间
以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。
遇到过。我排查死锁的一般步骤是酱紫的：
（1）查看死锁日志 show engine innodb status;
（2）找出死锁Sql
（3）分析sql加锁情况
（4）模拟死锁案发
（5）分析死锁日志
（6）分析死锁结果
（1）悲观锁：
悲观锁她专一且缺乏安全感了，她的心只属于当前事务，每时每刻都担心着它心爱的数据可能被别的事务修改，所以一个事务拥有（获得）悲观锁后，其他任何事务都不能对数据进行修改啦，只能等待锁被释放才可以执行。
（2）乐观锁：
乐观锁的“乐观情绪”体现在，它认为数据的变动不会太频繁。因此，它允许多个事务同时对数据进行变动。
实现方式：乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。
MVCC (Multiversion Concurrency Control)，即多版本并发控制技术。
MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读。
原子性：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。
一致性：指在事务开始之前和事务结束以后，数据不会被破坏，假如A账户给B账户转10块钱，不管成功与否，A和B的总金额是不变的。
隔离性：多个事务并发访问时，事务之间是相互隔离的，即一个事务不影响其它事务运行效果。简言之，就是事务之间是进水不犯河水的。
持久性：表示事务完成以后，该事务对数据库所作的操作更改，将持久地保存在数据库之中。
读未提交（Read Uncommitted）
读已提交（Read Committed）
可重复读（Repeatable Read）
串行化（Serializable）
Mysql默认的事务隔离级别是可重复读(Repeatable Read)
事务A、B交替执行，事务A被事务B干扰到了，因为事务A读取到事务B未提交的数据，这就是脏读。
在一个事务范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。
事务A查询一个范围的结果集，另一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据，并静悄悄地提交，然后事务A再次查询相同的范围，两次读取得到的结果集不一样了，这就是幻读。
排查过程：
（1）使用top 命令观察，确定是mysqld导致还是其他原因。
（2）如果是mysqld导致的，show processlist，查看session情况，确定是不是有消耗资源的sql在运行。
（3）找出消耗高的 sql，看看执行计划是否准确， 索引是否缺失，数据量是否太大。
处理：
（1）kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)
（2）进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数)
（3）重新跑这些 SQL。
其他情况：
也有可能是每个 sql 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，比如说限制连接数等
主从复制分了五个步骤进行：（图片来源于网络）
步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库。
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db
主从同步延迟的原因
一个服务器开放Ｎ个链接给客户端来连接的，这样有会有大并发的更新操作, 但是从服务器的里面读取binlog的线程仅有一个，当某个SQL在从服务器上执行的时间稍长 或者由于某个SQL要进行锁表就会导致，主服务器的SQL大量积压，未被同步到从服务器里。这就导致了主从不一致， 也就是主从延迟。
主从同步延迟的解决办法
主服务器要负责更新操作，对安全性的要求比从服务器要高，所以有些设置参数可以修改，比如sync_binlog=1，innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之类的设置等。
选择更好的硬件设备作为slave。
把一台从服务器当度作为备份使用， 而不提供查询， 那边他的负载下来了， 执行relay log 里面的SQL效率自然就高了。
增加从服务器喽，这个目的还是分散读的压力，从而降低服务器负载。
分库分表方案:
水平分库：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。
水平分表：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。
垂直分库：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。
垂直分表：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。
常用的分库分表中间件：
sharding-jdbc
Mycat
分库分表可能遇到的问题
事务问题：需要用分布式事务啦
跨节点Join的问题：解决这一问题可以分两次查询实现
跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题：分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
ID问题：数据库被切分后，不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦，最简单可以考虑UUID
跨分片的排序分页问题
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