《JAVA八股真解》六、MySQL

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1. 数据库事务的 ACID 特性

ACID 是数据库事务的四大核心特性，确保数据的一致性、可靠性和完整性。

1. 原子性（Atomicity）

   • 事务中的所有操作必须全部成功或全部失败。
   • 若任一操作失败，整个事务将回滚至初始状态，保证数据不被破坏。

2. 一致性（Consistency）

   • 事务执行前后，数据库必须从一个一致状态转换到另一个一致状态。
   • 满足所有完整性约束，如主键唯一、外键关联等。

3. 隔离性（Isolation）

   • 多个并发事务之间互不干扰，每个事务的操作与其他事务隔离。
   • 通过不同的隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、串行化）控制并发行为。

4. 持久性（Durability）

   • 一旦事务提交成功，其对数据库的修改将永久保存。
   • 即使系统崩溃或重启，数据也不会丢失。

总结：ACID 特性共同保障了数据库事务的可靠性与一致性，是构建稳定系统的基石。

2. MySQL 存储引擎对比

说明：

• InnoDB：默认存储引擎，支持事务、行级锁、外键，适合高并发写入场景。
• MyISAM：性能较高，但不支持事务和行锁，适用于只读或读多写少的场景。

选择建议：

• 一般项目优先使用 InnoDB。
• 如果是纯查询系统且无需事务支持，可考虑 MyISAM。

3. 数据库事务隔离级别

MySQL 提供四种事务隔离级别，按严格程度递增：

解释：

• 脏读：读取未提交的数据。
• 不可重复读：同一事务中多次读取结果不一致。
• 幻读：新增或删除记录导致查询结果变化。

默认隔离级别：InnoDB 默认为 REPEATABLE READ，MyISAM 不支持事务，因此无此概念。

生产环境建议：

• 通常使用 READ COMMITTED 或 REPEATABLE READ。
• SERIALIZABLE 性能较差，仅在极端一致性要求下使用。

4. 索引的类型（种类）

MySQL 中常见的索引类型包括：

• 普通索引（Normal Index）：

  • 最基本的索引，允许重复值。
  • 用于加速查询，但无唯一性约束。

• 唯一索引（Unique Index）：

  • 索引列值必须唯一，不允许重复。
  • 常用于邮箱、手机号等字段。

• 主键索引（Primary Key Index）：

  • 一种特殊的唯一索引，不允许 NULL。
  • 每张表只能有一个主键索引。

• 组合索引（Composite Index）：

  • 在多个列上创建的索引，提高多条件查询效率。
  • 遵循“最左前缀原则”。

• 全文索引（Full-text Index）：

  • 用于文本内容的模糊搜索，如搜索引擎。
  • 仅支持 MyISAM 和 InnoDB（5.6+）。

• 空间索引（Spatial Index）：

  • 用于地理空间数据，如经纬度坐标。

注意：合理使用索引可以大幅提升查询性能，但过多索引会影响写入性能。

5. [SQL] 索引失效的常见情况有哪些？

以下是可能导致索引失效的典型场景：

1. 使用函数或表达式

SELECT * FROM `stu` WHERE age + 10 > 30;

原因：对字段进行计算，无法直接匹配索引。

2. 使用隐式类型转换

SELECT * FROM `user` WHERE LEFT(date, 4) = '1998';

原因：字符串截取后比较，无法利用索引。

3. 使用 % 开头的 LIKE 查询

SELECT * FROM `name` WHERE name LIKE '%abc';

原因：前导通配符无法使用索引，需全表扫描。

4. 字符串与数字比较不匹配

CREATE TABLE t (a char(10));
INSERT INTO t VALUES ('1');
SELECT * FROM t WHERE a = 1; -- 不走索引

原因：隐式类型转换导致索引失效。

5. OR 条件混合使用

SELECT * FROM dept WHERE name='xxx' OR loc='xx' OR deptno = 45;

原因：若其中一个条件无法走索引，则整体可能不走索引。

6. 正则表达式不使用索引

SELECT * FROM user WHERE name REGEXP '^abc';

原因：正则表达式通常不走索引。

6. [MySQL] 索引底层原理

MySQL 的索引底层结构主要基于 B+ 树。

B+ 树特点：

1. 非叶子节点只存储键值，不存储数据，减少磁盘 I/O。
2. 所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询。
3. 叶子节点存储完整数据，支持快速定位。

优势：

• 支持高效范围查询。
• 减少磁盘访问次数。
• 适合大数据量场景。

7. 聚集索引与非聚集索引

InnoDB 存储引擎：

• 聚集索引：主键即为聚集索引，数据物理存储顺序与主键一致。
• 非聚集索引：额外创建的索引，指向聚集索引的主键值。

示例：

-- 主键为 id，自动创建聚集索引
CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    INDEX idx_name (name)
);

查询过程：

1. 通过 name 索引找到对应主键。
2. 再通过主键查找完整数据（回表）。

优化建议：

• 尽量避免频繁回表，可通过覆盖索引优化。

8. MySQL 回表查询

当查询字段不在索引中时，需要先通过索引定位主键，再根据主键回表获取其他字段，称为“回表查询”。

示例：

SELECT * FROM t WHERE name = 'lisi';

执行流程：

1. 使用 name 索引找到主键。
2. 回表查询完整行数据。

优化方案：

• 创建覆盖索引，包含所需字段，避免回表。

9. MySQL 最左匹配原则

联合索引遵循“最左前缀”原则，查询条件必须从最左边开始匹配。

示例：

CREATE INDEX idx_ab ON table(a, b);

以下查询可以使用索引：

SELECT * FROM table WHERE a = ?;
SELECT * FROM table WHERE a = ? AND b = ?;
SELECT * FROM table WHERE a = ? AND b = ? AND c = ?;

以下查询不能使用索引：

SELECT * FROM table WHERE b = ?;  -- 无法使用索引
SELECT * FROM table WHERE b = ? AND a = ?;  -- 无法使用索引

提示：合理设计联合索引顺序，提升查询效率。

10. count(*)、count(1)、count(字段) 的区别？

详细说明：

• count(*)：统计所有行数，最快，推荐使用。
• count(1)：效果同 count(*)，但略慢（需计算常量）。
• count(字段)：只统计该字段非空的行数，若字段允许 NULL，则会忽略 NULL 值。