mysql知识点梳理
- 一、InnoDB引擎中的索引策略,了解过吗?
- 二、一条 sql 执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?
- 三、索引有哪几种类型?
- 四、SQL 约束有哪几种呢?
- 五、drop、delete、truncate的区别
- 六、MYSQL中有几种锁,列举一下
- 七、如果某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化。
- 1、分库分表
- 2、索引优化
- 8、乐观锁和悲观锁
- 悲观锁
- 乐观锁
一、InnoDB引擎中的索引策略,了解过吗?
二、一条 sql 执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?
1.检查是否走了索引,如果没有则优化SQL利用索引
2.检查所利用的索引,是否是最优索引
3.检查所查字段是否都是必须的,是否查询了过多字段,查出了多余数据;查询太多的字段会回表
4.检查表中数据是否过多,是否应该进行分库分表了
5.检查数据库实例所在机器的性能配置,是否太低,是否可以适当增加资源(内存、CPU、带宽、磁盘)
三、索引有哪几种类型?
主键索引:数据列不允许重复,不允许为NULL,一个表最终只能有一个主键。
唯一索引:数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表中允许多个列创建唯一索引。
普通索引:基本的索引类型,没有唯一性的限制,允许为NULL值
联合索引:多个列组成的一个索引,需要符合最左匹配原则
全文索引:是目前搜索引擎使用的一种关键技术
覆盖索引:查询列要被所建的索引覆盖,不需要回表
四、SQL 约束有哪几种呢?
NOT NULL: 约束字段的内容一定不能为 NULL。
UNIQUE: 约束字段唯一性,一个表允许有多个 Unique 约束。
PRIMARY KEY: 约束字段唯一,不可重复,一个表只允许存在一个
FOREIGN KEY: 外键。
CHECK: 用于控制字段值范围
五、drop、delete、truncate的区别
六、MYSQL中有几种锁,列举一下
七、如果某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化。
1、分库分表
当单表数据量出现数据量极大的情况下,要进行分库分表。
将原本存储于单个数据库上的数据拆分到多个数据库,
把原来存储在单张数据表的数据拆分到多张数据表中,实现数据切分,从而提升数据库操作性能。分库分表的实现可以分为两种方式:垂直切分和水平切分。
2、索引优化
除了分库分表,优化表结构,当然还有所以索引优化等方案~
8、乐观锁和悲观锁
悲观锁
当要对数据库中的一条数据进行修改的时候,为了避免同时被其他人修改,最好的办法就是直接对数据进行加锁以防止并发。这种借助数据库锁机制,【Pessimistic Concurrency Control,缩写“PCC”,又名“悲观锁”】。
悲观锁,具有强烈的独占性和排他特性。它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自外部系统的事务处理)修改持保守态度。因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。
悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统中实现了加锁机制,也无法保证外部系统不会修改数据)
之所以叫做悲观锁,是因为这是一种对数据的修改持有悲观态度的并发控制方式。总是假设最坏的情况,每次读取数据的时候都默认其他线程会更改数据,因此需要进行加锁操作,当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。悲观锁的实现:
- 传统的关系型数据库使用这种锁机制,比如行锁、表锁、读锁、写锁等,都是在操作之前先上锁。
- Java 里面的同步 synchronized 关键字的实现。
悲观锁主要分为共享锁和排他锁:
- 共享锁【shared locks】又称为读锁,简称 S 锁。顾名思义,共享锁就是多个事务对于同一数据可以共享一把锁,都能访问到数据,但是只能读不能修改。
- 排他锁【exclusive locks】又称为写锁,简称 X 锁。顾名思义,排他锁就是不能与其他锁并存,如果一个事务获取了一个数据行的排他锁,其他事务就不能再获取该行的其他锁,包括共享锁和排他锁。获取排他锁的事务可以对数据行读取和修改。
乐观锁
乐观锁是相对悲观锁而言的,乐观锁假设数据一般情况不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果冲突,则返回给用户异常信息,让用户决定如何去做。乐观锁适用于读多写少的场景,这样可以提高程序的吞吐量。
乐观锁采取了更加宽松的加锁机制。也是为了避免数据库幻读、业务处理时间过长等原因引起数据处理错误的一种机制,但乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制,而是依据数据本身来保证数据的正确性。乐观锁的实现:
- CAS 实现:Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量使用了乐观锁的一种 CAS 实现方式。
- 版本号控制:一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段,表示数据被修改的次数。当数据被修改时,version 值会 +1。当线程 A 要更新数据时,在读取数据的同时也会读取 version 值,在提交更新时,若刚才读取到的 version 值与当前数据库中的 version 值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。