MySQL の知識ポイントを整理するのに役立つ 66 の面接質問!
- 青灯夜游転載
- 2022-06-23 17:36:114709ブラウズ
SQL ボーイとして、基本を知らない人はいないでしょう?面接の質問はそれほど多くありません。基本的な知識を十分に持っている友人は、この部分を スキップ してください。もちろん、その場で SQL 文を書いてもいいですし、SQ 文は Niuke、LeetCode、LintCode などの Web サイトを通じて練習することができます。
1. 内部結合、外部結合、クロス結合、デカルト積とは何ですか?
- 内部結合: 接続一致関係を満たす 2 つのテーブルからレコードを取得します。
- 外部結合: 接続一致関係を満たす 2 つのテーブルのレコードを取得するだけでなく、一致関係を満たさない特定のテーブル (または 2 つのテーブル) のレコードも含めます。
- クロス結合: 2 つのテーブルのすべてのレコード間の 1 対 1 の対応関係を表示します。フィルタリングの一致関係はありません。SQL におけるデカルト積の実装です。テーブル A が m 行、テーブル B の場合に n 行がある場合、A と B の相互接続の結果は m*n 行になります。
- デカルト積: これは数学の概念です。たとえば、set A={a,b}、set B={1,2,3}、次に A✖️B={,,,,,}。
2. MySQL の内部結合、左結合、右結合の違いは何ですか?
MySQL 接続は主に内部接続と外部接続に分かれており、一般的に使用される外部接続には左結合と右結合があります。
- #内部結合内部結合、クエリのために 2 つのテーブルが接続されている場合、2 つのテーブルで完全に一致する結果セットのみが保持されます
- left結合 2 つのテーブルがクエリのために接続されている場合、右側のテーブルに一致するレコードがない場合でも、左側のテーブルのすべての行が返されます。
- 右結合 2 つのテーブル間で接続クエリを実行すると、左側のテーブルに一致するレコードがない場合でも、右側のテーブルのすべての行が返されます。
- 第 2 正規形: 第 1 正規形に基づくと、主キー以外の列は主キーに完全に依存しており、主キーの一部になることはできません。たとえば、注文テーブルには商品情報（商品価格、商品タイプ）が格納されるため、第 2 パラダイムを満たすには、商品 ID と注文 ID を共通の主キーとして使用する必要があります。
- 第 3 正規形: 第 2 正規形を満たすことに基づいて、テーブル内の非主キーは主キーのみに依存し、他の非主キーには依存しません。たとえば、注文テーブルにはユーザー情報 (名前、住所) を保存できません。
3 つの主要なパラダイムの役割は、データベースの冗長性を制御し、スペースを節約することですが、実際、一般的なインターネット企業の設計は、冗長性によってアンチパラダイムになっています。一部のデータについては、クロステーブルやクロスデータベースを避け、時間のためにスペースを使用し、パフォーマンスを向上させます。
4. varchar と char の違いは何ですか?
char は固定長文字列を表し、長さは固定です。
- 挿入されたデータの長さが固定長の char より短い場合、スペースで埋められます;
- 長さが固定であるため、アクセス速度は varchar よりもはるかに速く、50% も高速です。ただし、長さが固定されているため、スペースを時間と交換する方法である余分なスペースを占有することになります。
- char の場合、保存できる最大文字数は 255 であり、これには何も保存できません。 do with encoding
- varchar
varchar は可変長文字列を表し、その長さは可変です。挿入されたデータはそのまま保持されます;
- Varchar はアクセスの点で char の逆で、長さが固定されていないためアクセスは遅くなりますが、そのために余分なデータを占有しません。スペース、これは時間をスペースと交換する方法です;
- varchar の場合、保存できる最大文字数は 65532
- 日常の設計では、相対的な文字列の場合、固定長の場合は char を使用できますが、長さが不確かな文字列の場合は varchar の方が適切です。
- 5.BLOB とテキストの違いは何ですか?
blob はバイナリ データの保存に使用され、text は大きな文字列の保存に使用されます。
blob には文字セットがありませんが、text には文字セットがあり、値は文字セットの照合規則に従ってソートおよび比較されます
- 6. DATETIME と TIMESTAMP の類似点と相違点は何ですか?
- 同じ点
2 つのデータ型は、時間を同じ形式で保存します。どちらも YYYY-MM-DD HH:MM:SS
- どちらのデータ型にも「日付」部分と「時刻」部分が含まれています。
両方のデータ型は、マイクロ秒の小数秒 (秒後の小数点以下 6 桁) を保存できます。- 違い
- :
日付範囲: DATETIME の日付範囲は
1000-01-01 00:00:00.000000から9999-12-31 23:59:59.999999; TIMESTAMP の時間範囲は1970-01-01 00:00:01.000000UTCから「2038-01-」です。 09 03 :14:07.999999UTCストレージ スペース: DATETIME のストレージ スペースは 8 バイト、TIMESTAMP のストレージ スペースは 4 バイトです
タイム ゾーン関連: DATETIME の保存時間はタイム ゾーンとは関係ありません。TIMESTAMP の保存時間はタイム ゾーンに関連しており、表示される値もタイム ゾーンに依存します
デフォルト値: DATETIME のデフォルト値は null、TIMESTAMP フィールドはデフォルトでは空ではなく (null ではない)、デフォルト値は現在時刻です。 (CURRENT_TIMESTAMP)
7. MySQL の in と contains の違いは何ですか?
MySQL の in ステートメントは外部テーブルと内部テーブルの間のハッシュ接続を実行しますが、exists ステートメントは外部テーブルでループを実行し、ループがループするたびに内部テーブルにクエリを実行します。存在する方が in ステートメントより効率的であると考えるかもしれません。このステートメントは実際には不正確です。シナリオを区別する必要があります:
クエリされた 2 つのテーブルが同じサイズである場合、での使用と存在に大きな違いはありません。
2 つのテーブルのうちの 1 つが小さく、もう 1 つが大きいテーブルの場合は、大きいサブクエリ テーブルには存在を使用し、小さいサブクエリ テーブルには in を使用します。
not in および notexists: クエリ ステートメントで not in を使用すると、内部テーブルと外部テーブルの両方でテーブル全体のスキャンが実行され、インデックスは使用されません。 not extsts のサブクエリは引き続き使用できます。テーブルのインデックス。したがって、どのテーブルが大きくても、存在しないよりも存在しないを使用する方が高速です。
8. MySQL で通貨を記録するにはどのフィールド タイプを使用するのがよいでしょうか?
MySQL データベースでは、通貨は一般に Decimal 型と Numric 型で表され、これら 2 つの型は MySQL によって同じ型として実装されます。これらは通貨関連のデータを保存するために使用されます。
たとえば、salary DECIMAL(9,2)、9(精度) は値の格納に使用される小数点以下の合計桁数を表し、2(位取り) は小数点以下の桁数を表します。値を保存するために使用されるポイント。給与列に格納される値の範囲は、-9999999.99 ～ 9999999.99 です。
DECIMAL 値と NUMERIC 値は、それらの値の 10 進精度を維持するために、2 進浮動小数点数ではなく文字列として格納されます。
float や double を使用しない理由: float や double はバイナリで格納されるため、何らかのエラーが発生します。
9.MySQL は絵文字をどのように保存しますか?
MySQL は文字列を直接使用して絵文字を保存できます。
ただし、utf8 エンコーディングは不可能であることに注意してください。MySQL の utf8 は、utf8 の去勢されたバージョンです。文字の格納に最大 3 バイトしか使用しないため、式を格納できません。それで今何をすべきですか？
utf8mb4 エンコードが必要です。
alter table blogs modify content text CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci not null;
10. ドロップ、削除、切り捨ての違いは何ですか?
これら 3 つはすべて削除を意味しますが、これら 3 つはいくつかの違いがあります。
| delete | truncate | drop | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Type | は DML に属します | は DDL | # に属します##DDL に属します|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ##ロールバック不可 | ##ロールバック不可コンテンツの削除 | テーブル構造はまだ存在します。テーブル内のデータ行のすべてまたは一部を削除します。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| データベースからテーブルを削除すると、すべてのデータ行、インデックス、権限も削除されます | 削除速度 | 削除速度が遅く、行を 1 つずつ削除する必要があります | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 最も速い削除速度 |
| 関数 | MylSAM | MEMORY | InnoDB |
|---|---|---|---|
| ストレージ制限 | 256TB | RAM | 64TB |
| サポート トランザクション | No | No | Yes |
| 全文インデックス作成のサポート | Yes | No | Yes |
| ツリー インデックスのサポート | Yes | はい | はい |
| サポート ハッシュ インデックス | No | Yes | Yes |
| データ キャッシュのサポート | No | N/A | Yes |
| 外部キーのサポート | No | No | Yes |
MySQL 5.5 より前は、デフォルトのストレージ エンジンは MylSAM でしたが、5.5 以降は InnoDB になりました。
InnoDB でサポートされるハッシュ インデックスは適応的です。InnoDB は、テーブルの使用状況に基づいてテーブルのハッシュ インデックスを自動的に生成します。テーブル内にハッシュ インデックスを生成するために人間の介入は許可されていません。
InnoDB は、MySQL 5.6 以降、フルテキスト インデックス作成をサポートします。
17. ストレージ エンジンはどのように選択すればよいですか?
これを大まかに選択できます:
- ほとんどの場合、デフォルトの InnoDB を使用するだけで十分です。コミット、ロールバック、およびリカバリのためのトランザクション セキュリティ (ACID 互換性) 機能を提供し、同時実行制御が必要な場合は、InnoDB が最初の選択肢となります。
- データ テーブルが主にレコードの挿入とクエリに使用される場合、MyISAM エンジンの方が処理効率が高くなります。
- データが一時的に保存されるだけで、データ量が大きくなく、高いデータ セキュリティが必要ない場合は、MEMORY エンジンのデータをメモリに保存することを選択できます。このエンジンは、次のように使用されます。クエリや中間結果を保存するための MySQL の一時テーブル。
使用するエンジンはニーズに応じて柔軟に選択可能ストレージ エンジンはテーブルベースであるため、データベース内の複数のテーブルで異なるエンジンを使用して、さまざまなパフォーマンスや実際のニーズを満たすことができます。適切なストレージ エンジンを使用すると、データベース全体のパフォーマンスが向上します。
18.InnoDB と MylSAM の主な違いは何ですか?
追記: MySQL8.0 は徐々に普及しつつありますが、面接でなければ、MylSAM についてあまり知る必要はありません。
1. ストレージ構造 : 各 MyISAM はディスク上の 3 つのファイルに保存され、すべての InnoDB テーブルは同じデータ ファイルに保存されます ( InnoDB テーブルのサイズは、オペレーティング システム ファイルのサイズによってのみ制限されます (通常は 2 GB)。
2. トランザクション サポート: MyISAM はトランザクション サポートを提供しませんが、InnoDB はトランザクション (コミット)、ロールバック (ロールバック)、およびクラッシュ回復機能 (クラッシュ回復機能) を備えたトランザクション サポートを提供します。特徴。
3 最小ロック粒度: MyISAM はテーブル レベルのロックのみをサポートします。更新中にテーブル全体がロックされるため、他のクエリや更新がブロックされます。InnoDB は行レベルのロックをサポートします。
4. インデックス タイプ: MyISAM のインデックスはクラスター化インデックスであり、データ構造は B ツリーです。InnoDB のインデックスは非クラスター化インデックスで、データ構造は B -木。
5. 主キーが必要です: MyISAM では、インデックスと主キーのないテーブルの存在が許可されます。主キーがない場合、または空でない一意の場合、InnoDB は自動的に 6 ワードの番号を生成します。セクションの主キー (ユーザーには表示されません) 、データはメイン インデックスの一部であり、追加のインデックスはメイン インデックスの値を保存します。
6. テーブル内の特定の行数: MyISAM はテーブル内の行の合計数を保存します。table; から count() を選択すると、値は直接取得されます; InnoDB はテーブルを保存しません。行の総数は、select count() from table を使用する場合、テーブル全体を走査します。しかし、wehre 条件を追加した後、MyISAM と InnoDB がそれを処理します。同じやり方で。
7. 外部キーのサポート: MyISAM は外部キーをサポートしませんが、InnoDB は外部キーをサポートします。
ログ19.MySQL ログ ファイルとは何ですか?それぞれの機能を紹介しますか？
- エラー ログ (エラー ログ): エラー ログ ファイルは次のとおりです。 MySQL にとって非常に重要 起動、操作、およびシャットダウンのプロセスが記録されるため、MySQL の問題を特定するのに役立ちます。
- スロー クエリ ログ (スロー クエリ ログ): スロー クエリ ログは、実行時間がlong_query_time 変数で定義された長さを超えるクエリ ステートメントを記録するために使用されます。スロークエリログを通じて、どのクエリステートメントの実行効率が低く最適化されているかを知ることができます。
- 一般クエリ ログ (一般ログ): 一般クエリ ログには、リクエストが正しく実行されたかどうかに関係なく、MySQL データベースにリクエストされたすべての情報が記録されます。
- バイナリ ログ (bin ログ): バイナリ ログに関しては、データベースによって実行されたすべての DDL および DML ステートメント (データ クエリ ステートメント select、show などを除く) が記録されます。イベントの形式とバイナリ ファイルで保存されます。
- Redo ログ (redo ログ): REDO ログは、InnoDB ストレージ エンジンのトランザクション ログを記録するため、非常に重要です。
- ロールバック ログ(undo ログ): ロールバック ログは、InnoDB エンジンによって提供されるログでもあり、名前が示すように、ロールバック ログの役割はデータをロールバックすることです。トランザクションがデータベースを変更すると、InnoDB エンジンは REDO ログを記録するだけでなく、対応する UNDO ログも生成します。トランザクションの実行が失敗するかロールバックが呼び出され、トランザクションがロールバックされた場合、UNDO ログ内の情報はデータを復元するために使用できます。変更前の状態までスクロールします。
20.binlog と redo ログの違いは何ですか?
- bin ログは、InnoDB や MyISAM などのストレージ エンジンのログを含む、データベースに関連するすべてのログ レコードを記録しますが、REDO ログは InnoDB ストレージ エンジンのログのみを記録します。
- 記録内容が異なります bin ログはトランザクションの具体的な操作内容を記録する、つまり論理的なログです。 REDO ログには、各ページ (ページ) への物理的な変更が記録されます。
- 書き込み時間が異なります。bin ログはトランザクションが送信される前にのみ送信されます。つまり、ディスクに 1 回だけ書き込まれます。トランザクションの進行中、REDO ertry は常に REDO ログに書き込まれます。
- 書き込み方法も異なり、Redo ログは書き込みと消去を繰り返すのに対し、bin ログは追記書き込みであり、既に書き込まれたファイルは上書きされません。
21. update ステートメントの実行方法は理解できましたか?
Update ステートメントの実行はサーバー層とエンジン層の連携によって完了しますが、テーブルにデータを書き込むだけでなく、対応するログも記録する必要があります。
- #エグゼキュータは、まずエンジンを探して行 ID=2 を取得します。 ID は主キーであり、ストレージ エンジンはデータを取得してこの行を見つけます。 ID=2 の行が配置されているデータ ページがすでにメモリ内にある場合は、そのデータ ページが直接エグゼキュータに返されます。そうでない場合は、最初にディスクからメモリに読み込まれてから返される必要があります。
- エグゼキュータはエンジンによって与えられた行データを取得し、この値に 1 を加えます。たとえば、以前は N でしたが、現在は N 1 になり、新しい行を取得します。データを入力し、エンジン インターフェイスを呼び出して、「この行に新しいデータを入力してください」と書き込みます。
- エンジンは、この新しいデータ行をメモリに更新し、更新操作を REDO ログに記録します。この時点で、REDO ログは準備状態になります。次に、実行が完了し、いつでもトランザクションを送信できることを実行者に通知します。
- エグゼキューターは、この操作のバイナリログを生成し、そのバイナリログをディスクに書き込みます。
- エグゼキューターはエンジンのコミット トランザクション インターフェイスを呼び出し、エンジンは書き込まれたばかりの REDO ログをコミット状態に変更し、更新が完了します。
prepare 状態の書き込み、もう 1 つは binlog 書き込み後の 書き込みです。コミットステータス。
最初に REDO ログを書き込み、次に binlog を書き込みます:
REDO ログを書き込んだ後、データにはクラッシュ セーフ機能が追加されるため、システムはクラッシュすると、データはトランザクションが開始される前の状態に復元されます。ただし、REDO ログが完了し、バイナリログが書き込まれる前にシステムがクラッシュした場合、システムはクラッシュします。現時点では、binlog は上記の更新ステートメントを保存しないため、binlog を使用してデータベースをバックアップまたは復元すると、上記の更新ステートメントが失われます。その結果、行 id=2 のデータは更新されません。
最初に binlog に書き込み、次にログをやり直します:
binlog を書き込んだ後、すべてのステートメントが保存されます。 binlog を通じてコピーまたは復元されたデータベース内の行 id=2 は、a=1 に更新されます。ただし、REDO ログが書き込まれる前にシステムがクラッシュした場合、REDO ログに記録されたトランザクションは無効となり、実際のデータベースのid=2 行のデータは更新されません。
23.redo log怎么刷入磁盘的知道吗？
redo log的写入不是直接落到磁盘，而是在内存中设置了一片称之为redo log buffer的连续内存空间，也就是redo 日志缓冲区。
什么时候会刷入磁盘？
在如下的一些情况中，log buffer的数据会刷入磁盘：
- log buffer 空间不足时
log buffer 的大小是有限的，如果不停的往这个有限大小的 log buffer 里塞入日志，很快它就会被填满。如果当前写入 log buffer 的redo 日志量已经占满了 log buffer 总容量的大约一半左右，就需要把这些日志刷新到磁盘上。
- 事务提交时
在事务提交时，为了保证持久性，会把log buffer中的日志全部刷到磁盘。注意，这时候，除了本事务的，可能还会刷入其它事务的日志。
- 后台线程输入
有一个后台线程，大约每秒都会刷新一次log buffer中的redo log到磁盘。
- 正常关闭服务器时
- 触发checkpoint规则
重做日志缓存、重做日志文件都是以块（block） 的方式进行保存的，称之为重做日志块（redo log block） ,块的大小是固定的512字节。我们的redo log它是固定大小的，可以看作是一个逻辑上的 log group，由一定数量的log block 组成。
它的写入方式是从头到尾开始写，写到末尾又回到开头循环写。
其中有两个标记位置：
write pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。checkpoint是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到磁盘。
当write_pos追上checkpoint时，表示redo log日志已经写满。这时候就不能接着往里写数据了，需要执行checkpoint规则腾出可写空间。
所谓的checkpoint规则，就是checkpoint触发后，将buffer中日志页都刷到磁盘。
SQL 优化
24.慢SQL如何定位呢？
慢SQL的监控主要通过两个途径：
- 慢查询日志：开启MySQL的慢查询日志，再通过一些工具比如mysqldumpslow去分析对应的慢查询日志，当然现在一般的云厂商都提供了可视化的平台。
- 服务监控：可以在业务的基建中加入对慢SQL的监控，常见的方案有字节码插桩、连接池扩展、ORM框架过程，对服务运行中的慢SQL进行监控和告警。
25.有哪些方式优化慢SQL？
慢SQL的优化，主要从两个方面考虑，SQL语句本身的优化，以及数据库设计的优化。
避免不必要的列
这个是老生常谈，但还是经常会出的情况，SQL查询的时候，应该只查询需要的列，而不要包含额外的列，像slect * 这种写法应该尽量避免。
分页优化
在数据量比较大，分页比较深的情况下，需要考虑分页的优化。
例如：
select * from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190289,10;
优化方案：
-
延迟关联
先通过where条件提取出主键，在将该表与原数据表关联，通过主键id提取数据行，而不是通过原来的二级索引提取数据行
例如：
select a.* from table a, (select id from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190289,10 ) b where a.id = b.id
-
书签方式
书签方式就是找到limit第一个参数对应的主键值，根据这个主键值再去过滤并limit
例如：
select * from table where id > (select * from table where type = 2 and level = 9 order by id asc limit 190
索引优化
合理地设计和使用索引，是优化慢SQL的利器。
利用覆盖索引
InnoDB使用非主键索引查询数据时会回表，但是如果索引的叶节点中已经包含要查询的字段，那它没有必要再回表查询了，这就叫覆盖索引
例如对于如下查询：
select name from test where city='上海'
我们将被查询的字段建立到联合索引中，这样查询结果就可以直接从索引中获取
alter table test add index idx_city_name (city, name);
低版本避免使用or查询
在 MySQL 5.0 之前的版本要尽量避免使用 or 查询，可以使用 union 或者子查询来替代，因为早期的 MySQL 版本使用 or 查询可能会导致索引失效，高版本引入了索引合并，解决了这个问题。
避免使用 != 或者 操作符
SQL中，不等于操作符会导致查询引擎放弃查询索引，引起全表扫描，即使比较的字段上有索引
解决方法：通过把不等于操作符改成or，可以使用索引，避免全表扫描
例如，把column’aaa’，改成column>’aaa’ or column，就可以使用索引了
适当使用前缀索引
适当地使用前缀所云，可以降低索引的空间占用，提高索引的查询效率。
比如，邮箱的后缀都是固定的“@xxx.com”，那么类似这种后面几位为固定值的字段就非常适合定义为前缀索引
alter table test add index index2(email(6));
PS:需要注意的是，前缀索引也存在缺点，MySQL无法利用前缀索引做order by和group by 操作，也无法作为覆盖索引
避免列上函数运算
要避免在列字段上进行算术运算或其他表达式运算，否则可能会导致存储引擎无法正确使用索引，从而影响了查询的效率
select * from test where id + 1 = 50; select * from test where month(updateTime) = 7;
正确使用联合索引
使用联合索引的时候，注意最左匹配原则。
JOIN优化
优化子查询
尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大
小表驱动大表
关联查询的时候要拿小表去驱动大表，因为关联的时候，MySQL内部会遍历驱动表，再去连接被驱动表。
比如left join，左表就是驱动表，A表小于B表，建立连接的次数就少，查询速度就被加快了。
select name from A left join B ;
适当增加冗余字段
增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略
避免使用JOIN关联太多的表
《阿里巴巴Java开发手册》规定不要join超过三张表，第一join太多降低查询的速度，第二join的buffer会占用更多的内存。
如果不可避免要join多张表，可以考虑使用数据异构的方式异构到ES中查询。
排序优化
利用索引扫描做排序
MySQL有两种方式生成有序结果：其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的
但是如果索引不能覆盖查询所需列，就不得不每扫描一条记录回表查询一次，这个读操作是随机IO，通常会比顺序全表扫描还慢
因此，在设计索引时，尽可能使用同一个索引既满足排序又用于查找行
例如：
--建立索引（date,staff_id,customer_id） select staff_id, customer_id from test where date = '2010-01-01' order by staff_id,customer_id;
只有当索引的列顺序和ORDER BY子句的顺序完全一致，并且所有列的排序方向都一样时，才能够使用索引来对结果做排序
UNION优化
条件下推
MySQL处理union的策略是先创建临时表，然后将各个查询结果填充到临时表中最后再来做查询，很多优化策略在union查询中都会失效，因为它无法利用索引
最好手工将where、limit等子句下推到union的各个子查询中，以便优化器可以充分利用这些条件进行优化
此外，除非确实需要服务器去重，一定要使用union all，如果不加all关键字，MySQL会给临时表加上distinct选项，这会导致对整个临时表做唯一性检查，代价很高。
26.怎么看执行计划（explain），如何理解其中各个字段的含义？
explain是sql优化的利器，除了优化慢sql，平时的sql编写，也应该先explain，查看一下执行计划，看看是否还有优化的空间。
直接在 select 语句之前增加explain关键字，就会返回执行计划的信息。
id 列: MySQL は各 select ステートメントに一意の ID 値を割り当てます
select_type 列、アソシエーション、ユニオン、サブクエリなどに従って分類されたクエリ タイプ。一般的なクエリ タイプには、SIMPLE と PRIMARY があります。
#table 列: Explain の行がどのテーブルにアクセスしているかを示します。
-
#type 列: 最も重要な列の 1 つ。 MySQL がテーブル内の行を検索する方法を決定する関連付けのタイプまたはアクセス タイプを表します。
パフォーマンスは最高から最低まで: システム > const > eq_ref >gt; ref > フルテキスト > ref_or_null > Index_merge > unique_subquery >gt; Index_subquery > range > Index >gt; ALL
-
system
system: テーブルにレコードが 1 行しかない場合 (システム テーブル)、データ量は非常に少なく、ディスク IO は多くの場合必要ありません。非常に高速です。 -
const
const:primary key主キーまたは ## を示します。 #unique# がクエリ中にヒットしました ## 一意のインデックス、つまり接続された部分は定数 (const) 値です。このタイプのスキャンは非常に効率的で、返されるデータの量が少なく、非常に高速です。 eq_ref -
eq_ref
: 主キー
primary keyまたはunique keyインデックスを実行中にヒットします。クエリ、typeはeq_refです。 ref_or_null -
ref_or_null
: この接続タイプは ref に似ていますが、異なる点は、
index_mergeMySQLが追加で検索することです。 #NULL値を持つ ## 行を含むアイテム。 -
index_merge
: インデックス マージ最適化メソッドが使用されており、クエリで 3 つ以上のインデックスが使用されています。
unique_subquery -
unique_subquery
: 次のIN
index_subqueryサブクエリを置き換えると、サブクエリは一意のセットを返します。 -
index_subquery
:unique_subquery
rangeとは異なり、一意でないインデックスに使用され、重複した値を返す可能性があります。 。 -
range
: インデックスを使用して行を選択し、指定された範囲内の行のみを取得します。簡単に言うと、インデックス付きフィールドに対して指定された範囲内のデータを取得することです。where
indexステートメントでは、bettween...and、、>、を使用します。 、inおよびその他の条件付きクエリtypeはすべてrangeです。 -
index
:Index
ALLとALLは実際にテーブル全体を読み取りますが、その違いは次のとおりです。その理由は、indexはインデックス ツリーを走査することによって読み取られるのに対し、ALLはハード ディスクから読み取られるためです。 - 言うまでもなく、フルテーブルスキャンです。
possible_keys -
- 列: クエリが検索に使用できるインデックスを示します。これは、インデックスを使用して SQL を最適化する場合により重要です。
- 列: この列は、mysql がテーブルへのアクセスを最適化するために実際に使用するインデックスを示します。一般に、インデックスが無効かどうかを判断するために使用されます。
- 列: MySQL が何を使用するかを示します
- 列: ref 列がそれを示しますインデックス列と等しい値として一致する値です。一般的なものは、const (定数)、func、NULL、フィールド名です。
- 列: これも重要なフィールドです。統計情報に基づいて、MySQL クエリ オプティマイザーは、結果を見つけるために SQL がスキャンする必要があるデータ行を推定します。この値は、SQL の効率を非常に直感的に示します。原則として、行数が少ないほど優れています。
#Extra
列: 他の列に収まらない追加情報が表示されます。追加と呼ばれていますが、いくつかの重要な情報もあります: -
Using Index: MySQL がテーブルを返さないようにカバー インデックスを使用することを示します
- 一時テーブルを使用: クエリ結果を並べ替えるときに一時テーブルが使用されることを示します。
- インデックス
- MySQL面接においてインデックスは最優先事項とも言え、完全に勝ち取らなければなりません。
27. インデックスの分類について簡単に説明してもらえますか?
3 つの異なる次元からインデックスを分類します:
たとえば、基本的な使用法の観点から:
- 通常のインデックス: 基本的なインデックス タイプ、一意性の制限なし、NULL 値が許可されます。
- 結合インデックス: 複数の列の値が結合検索用のインデックスを形成し、インデックスの結合よりも効率的です
- 28. インデックスを使用するとクエリが高速化されるのはなぜですか?
- 従来のクエリ方法では、テーブルを順番に走査します。クエリされるデータの数に関係なく、MySQL はテーブル データを最初から最後まで走査する必要があります。
インデックスを追加した後、MySQL は通常、BTREE アルゴリズムを通じてインデックス ファイルを生成します。データベースにクエリを実行するときは、走査するインデックス ファイルを見つけて、比較的小さなインデックス データを検索し、それを対応するデータにマッピングします。検索効率を大幅に向上させることができます。
本の目次から該当する内容を探すのと同じです。
#29. インデックス作成時の注意点は何ですか？
インデックスは SQL パフォーマンスを最適化するための強力なツールですが、インデックスのメンテナンスにもコストがかかるため、インデックスを作成するときは次の点にも注意する必要があります。インデックスはクエリ アプリケーションで構築する必要があります。頻繁に使用されるフィールド
- WHERE 判定、順序ソート、結合に使用されるフィールド (上) にインデックスを作成します。
-
インデックスの数は適切である必要があります
インデックスはスペースを占有する必要があり、更新中にも維持する必要があります。 -
性別など、区別性の低いフィールドにはインデックスを作成しないでください。
分散が低すぎるフィールドの場合、スキャンされる行の数は制限されます。 -
頻繁に更新される値は主キーやインデックスとして使用しないでください
インデックス ファイルの維持にはコストがかかり、ページ分割や IO の増加にもつながります回。 - #結合インデックスは、左端のプレフィックス マッチング原則を満たすために、高度なハッシュ (高度な区別) を持つ値を前に置きます
- 単一列インデックスを変更するのではなく、複合インデックスを作成します。 結合インデックスは複数の単一列インデックスを置き換えます (単一列インデックスの場合、MySQL は基本的に 1 つのインデックスしか使用できないため、複数の条件クエリが頻繁に使用される場合は結合インデックスを使用する方が適しています)
- フィールドが長すぎる場合は、プレフィックス インデックスを使用します。フィールド値が比較的長い場合、インデックス作成により多くのスペースが消費され、検索が非常に遅くなります。フィールドの前の部分をインターセプトすることでインデックスを作成できます。これはプレフィックス インデックスと呼ばれます。 順序のない値 (ID カード、UUID など) をインデックスとして使用することはお勧めできません。
- 主キーが不確かな場合、リーフ ノードが頻繁に分割されると、ディスクが表示されます。ストレージの断片化
- #30. どのような状況でインデックスが失敗しますか?
クエリ条件に or が含まれているため、インデックスが失敗する可能性があります。
フィールド タイプが文字列の場合、where を引用符で囲む必要があります。そうしないとインデックスが失敗します。暗黙的な型変換のため
のようなワイルドカードはインデックスの失敗を引き起こす可能性があります。
- 結合インデックス。クエリ時の条件列が結合インデックスの最初の列ではないため、インデックスは無効になります。
- mysql の組み込み関数をインデックス列に使用すると、インデックスが無効になります。
- インデックス列 (-、*、/ など) に対して操作を実行すると、インデックスが無効になります。
- インデックス フィールドで (!= または , not in) を使用すると、インデックス エラーが発生する可能性があります。
- インデックスフィールドで is null または is not null を使用すると、インデックスエラーが発生する可能性があります。
- 左結合クエリまたは右結合クエリに関連付けられたフィールドのエンコード形式が異なるため、インデックスのエラーが発生する可能性があります。
- MySQL オプティマイザは、テーブル全体のスキャンを使用した方がインデックスを使用するよりも高速であると推定するため、インデックスは使用されません。
- 31. インデックスが適さないシナリオは何ですか?
- データ量が比較的少ないテーブルはインデックス付けに適していません
- 頻繁に更新されるフィールドはインデックス付けに適していません
離散性の低いフィールドはインデックス付けに適していませんインデックス作成に適している (性別など)
- 32. より多くのインデックスを作成した方がよいでしょうか? ＃＃＃＃＃＃もちろん違います。
- インデックスはディスク領域を占有します
- 33.MySQL インデックスがどのようなデータ構造を使用しているかご存知ですか?
- MySQL のデフォルトのストレージ エンジンは InnoDB で、B ツリー構造化インデックスを使用します。
- B ツリー: リーフ ノードのみがデータを保存し、非リーフ ノードはキー値のみを保存します。リーフ ノードは双方向ポインタを使用して接続され、最下位のリーフ ノードは双方向の順序付きリンク リストを形成します。
- 最も外側のブロックはディスク ブロックと呼ばれます。各ディスク ブロックには、ルートなどの複数のデータ項目 (ピンク色で表示) とポインター (黄色/灰色で表示) が含まれていることがわかります。ノード ディスクにはデータ項目が含まれていますこれには、ポインタ P1、P2、および P3 が含まれます。P1 は 17 未満のディスク ブロックを表し、P2 は 17 と 35 の間のディスク ブロックを表し、P3 は 35 より大きいディスク ブロックを表します。実際のデータはリーフ ノード、つまり 3、4、5...、65 に存在します。非リーフ ノードには実際のデータは格納されず、検索方向をガイドするデータ項目のみが格納されます。たとえば、17 と 35 は実際にはデータ テーブルに存在しません。
- リーフ ノードは双方向ポインタを使用して接続されており、最下位のリーフ ノードは双方向の順序付きリンク リストを形成し、範囲クエリが可能です。
34. B ツリーにはいくつのデータを保存できますか?
#インデックス フィールドの型が bigint で、長さが 8 バイトであると仮定します。 InnoDB ソース コードではポインター サイズが 6 バイトに設定されており、合計 14 バイトになります。非リーフ ノード (1 ページ) は、そのようなユニット (キー値ポインター) を 16384/14=1170 個保存できます。これは、ポインターが 1170 個あることを意味します。
木の深さが2の場合、葉ノードは1170^2個あり、格納できるデータは1170117016=21902400になります。
データを検索する場合、1 ページの検索は 1 つの IO を表します。つまり、約 2,000 万のテーブルの場合、データのクエリには最大 3 回のディスク アクセスが必要です。
したがって、InnoDB の B ツリーの深さは通常 1 ～ 3 レイヤーであり、数千万のデータ ストレージを満たすことができます。
35. なぜ通常のバイナリ ツリーではなく B ツリーを使用するのでしょうか?
この問題は、クエリが十分に速いかどうか、効率が安定しているかどうか、保存されるデータの量、ディスク検索の数など、いくつかの側面から見ることができます。
通常のバイナリ ツリーを使用しないのはなぜでしょうか?
通常のバイナリツリーは縮退しますが、リンクリストに縮退するとフルテーブルスキャンと同等になります。二分探索木と比較して、バランス二分木は検索効率がより安定し、全体的な検索速度が速くなります。
#データを読み取る場合、データはディスクからメモリに読み込まれます。ツリーのようなデータ構造をインデックスとして使用する場合、データを検索するたびにディスク (ディスク ブロック) からノードを読み取る必要がありますが、バランスのとれたバイナリ ツリーでは、ノードごとに 1 つのキー値とデータのみが保存されます。 B ツリーであれば、より多くのノード データを格納でき、ツリーの高さも低くなるため、ディスクの読み取り回数が減り、クエリ効率が向上します。 36. なぜ B ツリーではなく B ツリーを使用するのでしょうか? B ツリーと比較すると、B には次の利点があります:バイナリ ツリーのバランスを取ってみませんか?
- B ツリーの亜種であり、B ツリーが解決できるすべての問題を解決できます。 。 B Tree によって解決された 2 つの主要な問題: 各ノードにはより多くのキーワードとより多くのパスが保存されます
- データベースとテーブルをスキャンする強力な機能
必要に応じてテーブルに対してフル テーブル スキャンを実行するには、リーフ ノードを走査するだけでよく、すべてのデータを取得するために B ツリー全体を走査する必要はありません。 - B ツリーは、B ツリーよりも強力なディスク読み取りおよび書き込み機能を備え、IO 回数が少なくなります。ルート ノードとブランチ ノードはデータ領域を保存しないため、ノード より多くのキーワードを保存でき、より多くのキーワードを一度にディスクにロードでき、IO 回数が削減されます。
- 強力なソート機能リーフ ノードには次のデータ領域へのポインタがあるため、データはリンク リストを形成します。
- 効率がより安定しますB ツリーは常にリーフ ノードでデータを取得するため、IO 数は安定します。
- B ツリーは範囲クエリを実行できますが、ハッシュ インデックスは実行できません。
- B ツリーはジョイント インデックスの左端の原則をサポートしていますが、ハッシュ インデックスはそれをサポートしていません。
- B ツリーはソートによる順序をサポートしていますが、ハッシュ インデックスはそれをサポートしていません。
- ハッシュ インデックスは、同等のクエリに対して B ツリーよりも効率的です。
- B ツリーがあいまいクエリに like を使用する場合、like の後の単語 (% で始まるなど) が最適化の役割を果たす可能性があり、ハッシュ インデックスはあいまいクエリをまったく実行できません。
データ保存方法であることを理解してください。クラスタリングとは、データ行と隣接するキー値がコンパクトにまとめて格納されることを意味します。私たちがよく知っている 2 つのストレージ エンジン - MyISAM は非クラスター化インデックスを使用し、InnoDB はクラスター化インデックスを使用します。
次のように言えます:- インデックスのデータ構造はツリーです クラスタードインデックスのインデックスとデータはツリーに格納されます ツリーのリーフノード非クラスター化インデックス インデックスとデータは同じツリー内にありません。
- 一个表中只能拥有一个聚簇索引，而非聚簇索引一个表可以存在多个。
- 聚簇索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；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。
- 聚簇索引：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；
39.回表了解吗？
在InnoDB存储引擎里，利用辅助索引查询，先通过辅助索引找到主键索引的键值，再通过主键值查出主键索引里面没有符合要求的数据，它比基于主键索引的查询多扫描了一棵索引树，这个过程就叫回表。
例如:select * from user where name = ‘张三’;
40.覆盖索引了解吗？
在辅助索引里面，不管是单列索引还是联合索引，如果 select 的数据列只用辅助索引中就能够取得，不用去查主键索引，这时候使用的索引就叫做覆盖索引，避免了回表。
比如，select name from user where name = ‘张三’;
41.什么是最左前缀原则/最左匹配原则？
注意：最左前缀原则、最左匹配原则、最左前缀匹配原则这三个都是一个概念。
最左匹配原则：在InnoDB的联合索引中，查询的时候只有匹配了前一个/左边的值之后，才能匹配下一个。
根据最左匹配原则，我们创建了一个组合索引，如 (a1,a2,a3)，相当于创建了（a1）、(a1,a2)和 (a1,a2,a3) 三个索引。
为什么不从最左开始查，就无法匹配呢？
比如有一个user表，我们给 name 和 age 建立了一个组合索引。
ALTER TABLE user add INDEX comidx_name_phone (name,age);
组合索引在 B+Tree 中是复合的数据结构，它是按照从左到右的顺序来建立搜索树的 (name 在左边，age 在右边)。
从这张图可以看出来，name 是有序的，age 是无序的。当 name 相等的时候， age 才是有序的。
这个时候我们使用where name= ‘张三‘ and age = ‘20 ‘去查询数据的时候， B+Tree 会优先比较 name 来确定下一步应该搜索的方向，往左还是往右。如果 name 相同的时候再比较age。但是如果查询条件没有 name，就不知道下一步应该查哪个 节点，因为建立搜索树的时候 name 是第一个比较因子，所以就没用上索引。
42.什么是索引下推优化？
索引条件下推优化（Index Condition Pushdown (ICP) ）是MySQL5.6添加的，用于优化数据查询。
- 不使用索引条件下推优化时存储引擎通过索引检索到数据，然后返回给MySQL Server，MySQL Server进行过滤条件的判断。
- 当使用索引条件下推优化时，如果存在某些被索引的列的判断条件时，MySQL Server将这一部分判断条件下推给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合MySQL Server传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给MySQL服务器。
例如一张表，建了一个联合索引（name, age），查询语句：select * from t_user where name like '张%' and age=10;，由于name使用了范围查询，根据最左匹配原则：
不使用ICP，引擎层查找到name like '张%'的数据，再由Server层去过滤age=10这个条件，这样一来，就回表了两次，浪费了联合索引的另外一个字段age。
但是，使用了索引下推优化，把where的条件放到了引擎层执行，直接根据name like '张%' and age=10的条件进行过滤，减少了回表的次数。
索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数，也可以减少MySQL服务器从存储引擎接收数据的次数。
锁
43.MySQL中有哪几种锁，列举一下？
如果按锁粒度划分，有以下3种：
- テーブル ロック: 低いオーバーヘッド、高速なロック、強力なロック力、高いロック競合の可能性、最も低い同時実行性、デッドロックなし。
- 行ロック: オーバーヘッドが高く、ロックが遅い。デッドロックが発生する可能性がある。ロックの粒度が小さく、ロック競合の可能性が低く、同時実行性が高い。
- ページ ロック: コストとロック速度はテーブル ロックと行ロックの間です。デッドロックが発生する可能性があります。ロックの粒度はテーブル ロックと行ロックの間で、同時実行性は平均です。
互換性の点では、次の 2 つのタイプがあります。
- 共有ロック (S ロック) は、読み取りロック (読み取りロック) とも呼ばれ、互いにブロックしません。
- 排他的ロック (X ロック)、書き込みロック (書き込みロック) とも呼ばれ、排他的ロックはブロッキングです。一定期間内に 1 つのリクエストのみが書き込みを実行でき、他のロックによる読み取りと書き込みが禁止されます。データ。
44. InnoDB での行ロックの実装について話しますか?
このようなユーザー テーブルを使用して、4 行のデータが挿入される行レベルのロックを表します。主キーの値は 1、6、8、12 で、クラスター化インデックス構造が簡素化され、データ レコードのみが保持されるようになりました。
- Record Lock レコード ロック
select * from t where id =6 for update; は id=6 でレコードをロックします。
- ギャップ ロック ギャップ ロック
左開き右スペースです。
にヒットしなかった場合、対応するギャップ間隔はロックされます。たとえば、select * from t where id =3 for update;または select * from t where id > 1 and id は変換されます (1,6 ) 範囲ロック。 <code>
- Next-key Lock Pro キー ロック
- Next-key はギャップとその右側のレコードを指します
を開きます。たとえば、上記の (1,6]、(6,8] など)
プロキー ロックは、レコード ロック (Record Locks) とギャップの組み合わせです。ロック (ギャップ ロック) 、つまり、レコード自体をロックすることに加えて、インデックス間のギャップもロックする必要があります。範囲クエリを使用していくつかの
レコードにヒットすると、即時のキー間隔は次のようになります。注: 一時キー ロックによってロックされる間隔には、最後のレコードの右側の一時キー間隔が含まれます。たとえば、select * from t where id > 5 and id は (4, 7], (7, ∞) をロックします。MySQL のデフォルトの行ロック タイプは <code>Next-Key Locks です。一意のインデックスが使用され、等しい値のクエリが一致する場合レコードの場合、ネクスト キー ロック (ネクスト キー ロック) はレコード ロックに縮退し、一致するレコードがない場合はギャップ ロックに縮退します。
ギャップ ロックand
上記は行ロックの 3 つの実装アルゴリズムです。さらに、Insert Intention Lock もあります。Next-Key Locksは、ファントム読み取りの問題を解決するために使用されます。READ COMMITTED分離レベルでは、Gap LocksおよびNext-Key Locks無効になります!
- Insert Intention Lock
- トランザクションがレコードを挿入するとき、挿入位置がブロックされているかどうかを判断する必要があります。トランザクションにはインテンション ロックがあります。ある場合、挿入操作はトランザクションがブロックされるまで待つ必要があります。ギャップ ロックのコミットを使用します。ただし、トランザクションが待機している間、特定のギャップにロックしたいトランザクションがあることを示すロック構造をメモリ内に生成する必要もあります。新しいレコードを挿入しますが、現在はこのタイプのロックは、挿入意図ロックという名前で、挿入意図ロックです。
T1 トランザクションがある場合は、(1,6) 間隔の意図ロックを追加します。これで、T2 トランザクションが存在します。 ID が 4 のデータを挿入しようとしています。(1,6) の範囲で挿入意図のロックを取得します。また、ID が 3 のデータを挿入しようとしている T3 トランザクションもあります。また、(1,6) 範囲の挿入意図ロックも取得しますが、2 つの挿入意図ロックは相互に排他的ではありません。
インテンション ロックはテーブル レベルのロックであり、挿入インテンション ロックと混同しないでください。
インテンション ロックは InnoDB の多粒度ロックをサポートしているようで、これにより問題が解決されます。テーブルのロックと行ロックの共存の問題。
テーブルにテーブル ロックを追加する必要がある場合、テーブル内にロックされているデータ行があるかどうかを判断して、追加が成功するかどうかを判断する必要があります。
インテンション ロックがない場合は、テーブル内のすべてのデータ行を走査して、行ロックがあるかどうかを判断する必要があります。
インテンション ロックがある場合は、テーブル レベルのロックが発生します。テーブル内のデータ行がロックされているかどうかを一度に直接判断できます。
インテンションロックでは、実行するトランザクションAが行ロック(書き込みロック)を掛ける前に、データベースが自動的にテーブルのインテント排他ロックをトランザクションAに掛けます。トランザクション B がテーブルのミューテックス ロックを申請すると、テーブルに意図的な排他ロックが存在するため失敗し、テーブルにミューテックス ロックを申請するとトランザクション B はブロックされます。
#46. MySQL の楽観的ロックと悲観的ロックについて理解していますか?
- 悲観的ロック(悲観的同時実行制御):
悲観的ロックは、それによって保護されているデータが常に非常に危険であると信じています。トランザクションが悲観的ロックを取得すると、他のトランザクションはデータを変更できなくなり、ロックが解放されるのを待ってから実行することしかできなくなります。
データベースの行ロック、テーブル ロック、読み取りロック、書き込みロックはすべて悲観的ロックです。
- オプティミスティック同時実行制御
オプティミスティック ロックは、データがあまり頻繁に変更されないと考えます。
オプティミスティックロックは通常、テーブルにバージョン(version)またはタイムスタンプ(タイムスタンプ)を追加することで実装されますが、このうち最もよく使われるのはバージョンです。
トランザクションがデータベースからデータをフェッチすると、データのバージョン (v1) も取得されます。トランザクションがデータへの変更を完了し、テーブルに更新しようとすると、時間がかかります。以前に取り出されたバージョンを削除します。データ内の v1 と最新バージョン v2 を比較し、v1=v2 の場合、データ変更期間中に他のトランザクションがデータを変更しなかったことを意味します。この時点で、トランザクションは変更を許可されていますテーブル内のデータと、変更中にバージョンが変更されます。データが変更されたことを示すには 1 を追加します。
v1 が v2 と等しくない場合は、データ変更期間中に他のトランザクションによってデータが変更されたことを意味します。現時点では、データをテーブルに更新することはできません。一般的な解決策は次のとおりです。ユーザーに通知して再操作してもらいます。悲観的ロックとは異なり、楽観的ロックは通常、開発者によって実装されます。
47.MySQL でデッドロックの問題に遭遇したことがありますか?どのように解決しましたか?
デッドロックのトラブルシューティングの一般的な手順は次のとおりです。
(1) デッドロック ログを確認して、エンジンの innodb ステータスを確認します。
(2) デッドロック SQL を確認します
(3) SQL ロック状況の分析
(4) デッドロックケースのシミュレーション
#(5) デッドロック ログの分析#(6) デッドロック ロック結果の分析
もちろん、これは単純なプロセスの説明にすぎません。実際、運用環境におけるデッドロックはあらゆる種類の奇妙なものであり、トラブルシューティングと解決はそれほど簡単ではありません。
トランザクション
48. MySQL トランザクションの 4 つの主な特徴は何ですか?
- 一貫性: トランザクションの開始前とトランザクションの終了後にデータが破壊されないことを意味します。アカウント A がアカウント B に 10 元を送金した場合、成功または成功に関係なく、A と B の合計金額は変わりません。失敗の。
- 分離: 複数のトランザクションが同時にアクセスする場合、トランザクションは互いに分離されます。つまり、1 つのトランザクションは他のトランザクションの実行効果に影響を与えません。一言で言えば、物事の間に矛盾がないことを意味します。
- 永続性: トランザクションの完了後、トランザクションによってデータベースに加えられた操作上の変更がデータベースに永続的に保存されることを示します。
- 49. それでは、ACID はどのような保証に依存しているのでしょうか?
- トランザクションの分離
- は、データベース ロック メカニズムによって実現されます。 トランザクションの一貫性
- は、UNDO ログによって保証されます: UNDO ログは、トランザクションの挿入、更新、および削除操作を記録する論理ログです。ロールバックする場合は、逆の削除が行われます。データを復元するための更新および挿入操作。 トランザクションの アトミック性
- と 永続性 は、REDO ログによって保証されます。REDO ログは物理ログである REDO ログと呼ばれます。トランザクションが送信されると、永続化のために最初にトランザクションのすべてのログを REDO ログに書き込む必要があり、トランザクションはコミット操作まで完了しません。
- コミットされた読み取り
- 反復可能な読み取り)
- シリアル化可能
- MySQL のデフォルトのトランザクション分離レベルは、Repeatable Read (Repeatable Read) です。
51.ファントムリード、ダーティリード、ノンリピートリードとは何ですか?
- トランザクション A と B が交互に実行され、トランザクション A はトランザクション B のコミットされていないデータを読み取ります。これは ダーティ リーディング です。
- トランザクション スコープ内で、2 つの同一のクエリが同じレコードを読み取りますが、異なるデータを返します。これは、反復不可能な読み取りです。
- トランザクション A は範囲の結果セットをクエリし、別の同時トランザクション B はこの範囲にデータを挿入/削除し、サイレントにコミットします。その後、トランザクション A は同じ範囲を再度クエリし、2 回読み取ります。結果セットは次のとおりです。違います、これは ファントム リーディング です。
さまざまな分離レベル、同時トランザクションで発生する可能性のある問題:
| 分離レベル | ダーティ リード | 反復不可能な読み取り | ファントム読み取り |
|---|---|---|---|
| コミットされていない読み取り コミットされていない読み取り | Yes | Yes | はい |
| コミットされた読み取りコミットされた読み取り | いいえ | はい | いいえ |
| Repeatable ReadRepeatable Read | No | No | Yes |
| ダメダメダメ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃ |
各変更は最初に ## されるため、 # Undo
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