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常见问题

三范式

三范式定义(范式和反范式)

1NF:每个数据项都以非常小单元,不可分割,明显行列之后只可以对应叁个数额。

2NF:每多少个非主属性完全依附于候选码(属性组的值能独一的标志八个元组,但是其子集不能)。

3NF:每一个非主属性既不传递倚重于,也不有的信赖于(主码=候选码为五个市,从中选出一个当做主码)。

BCNF主属性(候选码中的某壹特质量)内部也无法部分或传递依赖于码。

4NF :没有多值重视。

MySQL的复制原理以及流程

基本原理流程,3个线程以及中间的涉嫌;

  1. 主:binlog线程——记录下具备退换了数据库数据的口舌,放进master上的binlog中;
  2. 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中;
  3. 从:sql试行线程——施行relay log中的语句;

数据类型

MySQL数据类型-新手教程 

MYSQL中数据类型介绍

大背头: int(m)里的m是表示数据展现上涨的幅度,浮点数,定点数。

字符串:char(n)4.0 n 代表字节,5.0 n 代表字符 (UTF-8=3zj,GBK=2zj)

 char 固定的字符数,空格补上;检索速度快。

 varchar 字符数+1个字节(n<=255)或2个字节(n>255)

 text 字符数+2个字节;无法有暗中同意值;索引要内定前某些个字符;文本格局存款和储蓄

 blob 二进制情势存款和储蓄

mysql中myisam与innodb的区别

仓库储存引擎

各类存款和储蓄引擎的区分与联系     (存储数据技术和安插,存款和储蓄机制、索引才能、锁定水平等)

数据仓库储存款和储蓄引擎     show table status 呈现表的相干消息

InnoDB与MyISAM的可比(从5.7初始innodb存款和储蓄引擎成为暗许的蕴藏引擎。)

 锁机制:行级锁,表级锁

 事务操作:事务安全,不帮忙

InnoDB (1)可信性供给相比高,须求作业;(2)表更新和询问都极度的一再,何况行锁定的空子十分大的情况。

 MySQL4.1后头各样表的多寡和目录存款和储蓄在二个文件里。

 InnoDB 选用了MVCC来支撑高产出,而且达成了多个正经的隔断等级。其私下认可品级是REPEATABLE READ(可另行读) ,行级锁。

 自动劫难苏醒。与别的部存款和储蓄器储引擎分歧,InnoDB表能够活动从祸殃中恢复生机。

 外键约束。MySQL帮助外键的存款和储蓄引擎只有InnoDB。

 协理电动增添列AUTO_INCREMENT属性。

MyIsam  (1)做过多count 的乘除;(2)插入不频仍,查询极其频仍;(3)未有专门的学业。

 表存款和储蓄在八个文本中,数据文件(MYD)和目录文件(MYI)

 表级锁,读=共享锁,写=排它锁。

 适合采用密集型的表,插入密集型的表。

5点不同

  • InnoDB帮助专门的学问,MyISAM不帮助,对于InnoDB每一条SQL语言都暗许封装成事务,自动提交,那样会潜移默化进程,所以最佳把多条SQL语言放在begin和commit之间,组成一个事务;

  • InnoDB扶助外键,而MyISAM不匡助。对一个含有外键的InnoDB表转为MYISAM会退步;

  • InnoDB是聚焦索引,数据文件是和索引绑在协同的,必须要有主键,通过主键索引效用极高。但是辅助索引需求两次询问,先查询到主键,然后再通过主键查询到数量。由此,主键不应该过大,因为主键太大,别的索引也都会非常的大。而MyISAM是非聚焦索引,数据文件是分手的,索引保存的是数据文件的指针。主键索引和提携索引是独自的。

  • InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

  • InnoDB不保存表的切进行数,施行select count(*) from table时索要全表扫描。而MyISAM用叁个变量保存了上上下下表的行数,执行上述语句时只供给读出该变量就可以,速度迅猛; 可是MyISAM只要轻巧的读出保存好的行数就能够。注意的是,当count(*)语句包括where条件时,两种表的操作是大同小异的。

  • Innodb不协理全文索引,而MyISAM援助全文索引,查询功用上MyISAM要高;

  • 对于AUTO_INCREMENT类型的字段,InnoDB中必得含有唯有该字段的目录,然则在MyISAM表中,可以和任何字段一齐创立联合索引。

  • DELETE FROM table时,InnoDB不会再也树立表,而是一行一行的删减

数据库ACID

数据库的ACID

数据库事务介绍

原子性(Atomicity)一个专门的学业必得被视为四个不可分割的小不点儿工作单元,整个业务中的全数操作还是全体交给成功,要么全体告负回滚,对于一个事务来讲,不可能只进行当中的一部分操作。

一致性(Consistency)数据库总是从二个一致性的情景转变成另二个一致性的场地。

隔离性(Isolation)贰个事务所做的修改在最后提交从前,对别的交事务情是不可知的。

持久性(Durability)如若事情提交,则其所做的修改不会永世保存到数据库。

4 种隔绝等级

MVVC的总结介绍

READ UNCOMMITTED(未提交读)脏读:事务中的修改,就算未有提交,对别的作业也都以可知的。

READ COMMITTED(提交读)不可重复读:事务从上马直到提交以前,所做的别样修改对其余专门的工作都以不可知的。

REPEATABLE READ(可另行读):幻读:七个事情按同样的查询条件读取在此之前检索过的数据,其余工作插入了知足其查询条件的新数据。产生幻行。

SECR-VIALIZABLE(可串行化) 强制事务串行实行

MVVC是个行级锁的变种,它在一般性读境况下制止了加锁操作,自特定情景下加锁

innodb引擎的4大特性

  • 铺排缓冲(insert buffer)
    安排主键集中索引,是各类的,无需磁盘的妄动读取;可是那也促成同三个表中的非集中索引不是种种的,因为B+树的特性决定了非聚焦索引插入的离散型。
    插入缓存正是为增加非集中索引的插入和换代操作的习性而做的优化规划,其规律将插入数据先放到内部存款和储蓄器就径直回到上层,上层看来已经插入成功,其实插入数据还在内存中,内部会触发内部存款和储蓄器的目录数据与物理的目录数据进行联合操作,合併时将多少个插入合併到三个操作(正好二个索引页),这样大大进步了对非聚焦索引插入的品质。

  • 二次写(double write)
    为了升高数据页的可信性。
    写数据页的时候宕机如何做?
    重做日志,可是一旦物理页已经毁损了怎么版?
    用doubleWrite:开掘物理页损坏了,则找到其前边的两个别本,用别本来还原当前页,再重做日志。

  • 自适应哈希索引(ahi)
    原来的目录是B+树结构,当查问频繁,建设构造哈希能够提升功能,则自动营造哈希索引,进步速度。

  • 异步IO(Async IO)
    而且提倡三个IO需要(索引页的扫描),能够将四个IO必要合併为二个IO操作,同一时间将各种IO诉求的结果进行Merge。

  • 刷新邻接页
    刷新贰个脏页的同事检查所在区的另外页是还是不是必要共同刷新。

Mysql死锁难题

Mysql悲观锁计算和实施

Mysql乐观锁总计和举办

SELECT ... LOCK IN SHARE MODE SELECT ... FOSportage UPDATE:(LOCK IN SHARE MODE 在有一方职业要Update 同叁个表单时很轻巧导致死锁)

乐天锁:取锁战败,爆发回溯时影响效能。

 取数据时感到其余线程不会对数据进行修改。

 更新时判定是不是对数据开展改换,版本号机制或CAS操作。

想不开锁:每一次取多少都会加锁。

innodb_lock_wait_timeout 等待锁超时回滚事务:  【超时法】

直观方法是在四个事情相互等待时,当二个等待时间超过设置的某一阀值时,对中间三个作业进行回滚,另多少个作业就能够继续试行。在innodb中,参数innodb_lock_wait_timeout用来设置超时时间。

wait-for graph算法来主动开展死锁检查实验:  【等待图法】

innodb还提供了wait-for graph算法来切实做好死锁检查评定,每当加锁诉求无法立时满意急需并进入等待时,wait-for graph算法都会被触发。

2者selectcount(*)哪个更加快,为何

myisam更加快,因为myisam内部维护了七个计数器,能够一向调取。

索引

目录(存储引擎 火速找到记录的一种数据结构,索引的基本功能)

什么是B-Tree

MySQL索引背后的数据结构及算法原理

MySQL质量优化-慢查询深入分析、优化索引和安顿

MySQL中varchar与char的分裂以及varchar(50)中的50象征的涵义

(1)、varchar与char的区别
char是一种固定长度的门类,varchar则是一种可变长度的项目

(2)、varchar(50)中50的涵义
最多存放四18个字符,varchar(50)和(200)存款和储蓄hello所占空间同样,但前面一个在排序时会消耗更加多内部存款和储蓄器,因为order by col采用fixed_length总结col长度(memory引擎也一致)

(3)、int(20)中20的涵义
是指显示字符的长度
但要加参数的,最大为255,举个例子它是记录行数的id,插入10笔资料,它就展现00000000001 ~~~00000000010,当字符的位数超过11,它也只彰显十个人,假诺你未曾加特别让它未满11人就前边加0的参数,它不会在前面加0
20表示最大展现升幅为20,但仍占4字节囤积,存款和储蓄范围不改变;

(4)、mysql为何这样设计
对超过四分之二使用尚未意义,只是规定部分工具用来展现字符的个数;int(1)和int(20)存款和储蓄和计算均一致;

索引类型:

 B-Tree索引 索引列的依次影响者是不是利用索引。

 哈希索引

 力不能支用于排序。

 只援救整个十二分。

 只辅助等值比较。

 有无数哈希争持时,功效不太高。

 空间数据索引(RAV4-Tree)不要求前缀查询,从具有维度查询数据。

 全文字笔迹查证索 查找文本中的关键词,类似于搜索引擎做的作业。

innodb的事情与日志的兑现情势

(1)、有稍许种日志;

  • 错误日志:记录出错音信,也记录一些警示音讯可能精确的音信。
  • 询问日志:记录全体对数据库诉求的新闻,不论那些央浼是或不是获得了不错的奉行。
  • 慢查询日志:设置二个阈值,将运维时刻超过该值的富有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。
  • 二进制日志binlog:记录对数据库实践改变的有着操作。
  • 对接日志relay log:
  • 作业日志 redo log / undo log:

(2)、事物的4种隔开分离品级

  • 读未提交(RU)
  • 读已交由(RC)
  • 可重新读(LX570Rubicon)
  • 串行

(3)、事务是怎么样通过日记来贯彻的,说得越深远越好。
政工日志是经过redo和innodb的囤积引擎日志缓冲(Innodb log buffer)来落到实处的,当起初一个作业的时候,会记录该职业的lsn(log sequence number)号; 当事务实行时,会往InnoDB存款和储蓄引擎的日记
的日志缓存里面插入事务日志;当事情提交时,必需将累积引擎的日志缓冲写入磁盘(通过innodb_flush_log_at_trx_commit来支配),也等于写多少前,须要先写日记。这种方法叫做“预写日志格局”

 具体项目介绍:

单列索引:不允许为空

 普通索引 分歧意有空值

 独一索引

 主键索引 在 InnoDB 引擎中很要紧

组合外燃机:四个字段上创制的目录,复合索引时服从最左前缀原则。

 查询中某些列有范围查询,则其右侧的具备列都不能采纳查询

全文索引:

空间索引:

参考:细说mysql索引、笔者的MYSQL学习心得(九) 索引

MySQL binlog的三种日志录入格式以及界别

(1)、binlog的日志格式的项目和分级
(2)、适用场景;
(3)、结合第三个难题,每一样日志格式在复制中的优劣。

  • Statement:
    每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中,过程导向(未有好感结果)。
    优点:记录sql语句上下文相关音信
    劣势:存款和储蓄进度,或function,以及trigger的调用和接触不可能被正确复制
  • Row:
    不记录sql语句上下文相关新闻,仅保留哪条记下被修改成什么体统,结果导向(不关怀进度)。
    亮点:仅要求记录那一条记下被修改成怎么着了。所以会那么些领会的笔录下每一行数据修改的细节。
    破绽:发生多量的日记内容。
  • Mixedlevel:
    是以上三种level的混杂使用,一般的言语修改使用statment格式保存binlog,如一些函数,statement不能够完成主从复制的操作,则 采取row格式保存binlog,MySQL会依照试行的每一条现实的sql语句来差距对待记录的日记格局

MySQL索引详解 (一般选拔磁盘I/O次数评价索引结构的高低。)

 磁盘存取原理

 局地性原理与磁盘预读

M 阶 B-Tree

 图片 1

 根节点至少有2个子树。

 每一个非叶子节点由n-1个key和n个指针组成。

 分支节点至少存有m/2颗子树,最多具有m个子树。(除根节点和叶子结点外)

 全体叶节点具有一样的深度,等于树高 h。

 各种叶子节点最少包蕴二个key和五个指针,最多含有2d-1个key和2d个指针。

B+ Tree

 内节点不存储data,只存款和储蓄key。

 叶子节点不存储指针。

MySQL 索引达成

 MyISAM 索引文件和数据文件是分开,非集中索引。

 InnoDB 叶节点包括了全部的数量记录,聚焦索引。依照主键聚焦。

MySQL数据库cpu飙涨到500%的话他怎么管理?

(1)、未有经历的,能够不问;
(2)、有经验的,问他们的管理思路。

  • 寻找占用的线程杀掉,分析日志,找难题,化解
  • mysql> show processlist; 寻觅占用cpu的线程
  • 常见难题 :
    1. 睡眠连接过多,严重消耗mysql服务器财富(主如若cpu, 内部存款和储蓄器),并恐怕引致mysql崩溃。
      消除办法 :
      mysql的配置my.ini文件中wait_timeout, 就能够设置睡眠连接超时秒数,固然某些连接超时,会被mysql自然终止。
      mysql> set global wait_timeout=20;
    2. 增加 tmp_table_size 值
    3. SQL语句未有构建目录
    4. 函数总计的,放到应用层进行

EXPLAIN 字段介绍

 possible_keys:显示大概使用在这张表中的目录。

 key:实际选择的目录。

 key_len:使用的目录的长度,越短越好。

 ref:展现索引的哪一列被选拔了。

 rows:MySQL以为必得寻觅的用来回到须要数据的行数。

 type:使用了何连串型。从最棒到最差的总是类型为system、const(常量)、eq_ref、ref、range、index(索引全表扫描)和ALL(全表扫描)。

sql优化

  • 使用explain,分析优化, 各item的含义;
    select_type
    代表查询中各个select子句的项目
    type
    代表MySQL在表中找到所需行的办法,又称“访谈类型”
    possible_keys
    建议MySQL能应用哪个索引在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不断定被询问利用
    key
    展现MySQL在查询中实际上利用的目录,若未有选拔索引,彰显为NULL
    key_len
    表示索引中利用的字节数,可由此该列计算查询中选用的目录的长短
    ref
    代表上述表的连续相配原则,即怎么着列或常量被用于查找索引列上的值
    Extra
    含有不切合在其余列中显示但十一分主要的额外音讯

  • profile的意义以及选用处境
    询问到 SQL 会试行多少日子, 并看出 CPU/Memory 使用量, 推行进程中 Systemlock, Table lock 花多少日子等等

视图 

MySQL数据库视图

MySQL - 视图算法

视图最简便易行的贯彻情势是把select语句的结果贮存到有时表中。具备质量难点,优化器很难优化临时表上的查询。

 合併算法 :select语句与表面查询视图的select语句举办统一,然后实践。

 不经常表算法 :先实行视图的select语句,后施行外界查询的话语。

视图在少数情况下能够进步品质,并和其余进级质量的方法叠合使用。

 视图不可以跨表进行退换数据,

 创制有法则限制的视图时,加上“WITH CHECK OPTION”命令。

备份安排,mysqldump以及xtranbackup的落实原理

(1)、备份安排;
采用空暇间隔
漫长全量备份
天天增量备份
删去1个月前的备份数据

(2)、备份恢复生机时间;
(3)、xtrabackup达成原理
在InnoDB内部会珍视八个redo日志文件,大家也能够叫做事务日志文件。事务日志会积累每八个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB运转时,InnoDB会检查数据文件和业务日志,并进行七个步骤:它接纳(前滚)已经交付的专业日志到数据文件,并将修改过但未曾提交的数目实行回滚操作。

触发器

 触发器的接触事件 , 能够是 INSERT 、UPDATE 可能 DELETE 。

 触发时间 , 可以是 BEFORE 可能 AFTEEnclave。

 同八个表同样触发时间的同等触发事件 , 只好定义一个触发器,只援救基于行触发。

 触发器的原子性,InnoDB帮忙专门的学业,MyISAM不帮衬。

500台db,在最快时间之内重启

采用docker swarm
抑或自动化配置和布置工具,如Puppet、Chef、Ansible和SaltStack

事件

     好像于Linux的按时职务,某些时刻恐怕每隔一段时间实施一段SQL代码。

innodb的读写参数优化

(1)、读取参数
global buffer pool以及 local buffer;

(2)、写入参数;
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_buffer_pool_size

(3)、与IO相关的参数;
innodb_write_io_threads = 8
innodb_read_io_threads = 8
innodb_thread_concurrency = 0

(4)、缓存参数以及缓存的适用场景。
query cache/query_cache_type

备份

数据备份(深入显出Mysql 27章 备份与还原)

 全备份与增量备份的可比。

 保证 MySQL 张开 log-bin 选项,有了 BINLOG,MySQL 才方可在要求的时候做完 整形复原苏,或根据时间点的回涨,或依据地点的过来。

逻辑备份(将数据库中的数据备份为多少个文件文件,备份的文书能够被查 看和编辑。)

大要备份

 冷备份:cp移动数据文件的秘技。

 还原:移动数据文件,使用 mysqlbinlog 工具复苏自备份以来的兼具 BINLOG。

 热备份:(将在备份的表加读锁,然后再 cp 数据文件到备份目录。)

 MyISAM:mysqlhotcopy工具。

 ibbackup 是 Innobase 公司(www.innodb.com)的一个热备份工具。

你是什么监督你们的数据库的?你们的慢日志都以怎么查询的?

监督的工具备数不完,比方zabbix,lepus,笔者那边用的是lepus

恢复

     完全复苏

 将备份作为输入实行。

 将备份后推行的日志举行重做。

     不完全苏醒(跳过误操作语句,再过来后 面执行的口舌,达成大家的大张旗鼓。)

 基于时间点的操作。跳过故障产生时间。

 基于地点的回复。找到出错语句的职位号,并跳过岗位间距。

 

您是还是不是做过主从一致性校验,倘诺有,如何做的,若无,你打算如何是好?

中央一致性校验有各类工具 比如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

日志

不当日志:笔录了当 mysqld 运营和终止时,以及服务器在 运转进度中生出任何严重错误时的相干音讯。

二进制文件:笔录了独具的 DDL(数据定义语言)语句和 DML(数据垄断语言) 语句,不包含数据查询语句。语句以“事件”的样式保留,它汇报了数码的转移进程。(定时删除日志,暗许关闭)。

询问日志:记录了客户端的享有语句,格式为纯文本格式,能够一向开展读取。(log 日志中记录了具备数据库的操作,对于访谈频仍的种类,此日志对系统品质的震慑一点都不小,提议关闭,暗中同意关闭)。

慢查询日志:慢查询日志记录了蕴涵全数奉行时间当先参数long_query_time(单位:秒)所设置值的 SQL 语句的日志。(纯文本格式)MySQL日志文件之不当日志和慢查询日志详解。

日记文件小结:

 系统故障时,建议首先查看错误日志,以帮扶顾客火速定位故障原因。

 记录数据的改动、数据的备份、数据的复制等操作时,展开二进制日志。默许不记录此日志,建议通过--log-bin 选项将此日志展开。

 假若愿意记录数据库暴发的别的操作,包含 SELECT,则须要用--log 将查询日志展开, 此日志私下认可关闭,一般情状下提出实际不是展开此日志,防止影响系统总体品质。

 查看系统的属性问题, 希望找到有质量难点的SQL语 句,需求 用 --log-slow-queries 展开慢查询日志。对于大气的慢查询日志,建议使用 mysqldumpslow 工具 来进展集中查看。

表中有大字段X(举例:text类型),且字段X不会时时更新,以读为为主,请问

(1)、您是挑选拆成子表,照旧两次三番放一块;
(2)、写出你这么采纳的理由。
拆带来的标题:连接消耗 + 存款和储蓄拆分空间;不拆大概带来的难点:查询品质;
要是能容忍拆分带来的上空难点,拆的话最棒和日常要查询的表的主键在情理构造上放置在联合签字(分区) 顺序IO,减弱连接消耗,最终那是三个文本列再加多一个全文索引来尽量抵消连接消耗
只要能隐忍不拆分带来的查询质量损失的话:上边的方案在有些极致条件下自然会油然则生难点,那么不拆就是最佳的选项

18、MySQL中InnoDB引擎的行锁是经过加在什么上做到(或称达成)的?为啥是那样子的?
InnoDB是基于索引来产生行锁
例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;
for update 能够依附条件来变成行锁锁定,况兼 id 是有索引键的列,
若果 id 不是索引键那么InnoDB将做到表锁,,并发将无从提起

开放性难点:

八个6亿的表a,三个3亿的表b,通过外间tid关联,你怎么着最快的查询出满意条件的第四千0到第50200中的那200条数据记录
1、如果A表TID是自增进,並且是三回九转的,B表的ID为索引
select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;
2、假若A表的TID不是接二连三的,那么就须求利用覆盖索引.TID要么是主键,要么是补助索引,B表ID也需求有目录。
select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

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