本文目录一览：
- 1、MySQL数据库是一个多用户，多线程的关系数据库管理系统，其主要技术都包括哪些
- 2、如何从mysql数据库中随机获取任意条数据？
- 3、mysql数据库报1-Can't create/write to file 'C:\WINDOWS\TEMP\#sql_1588_0.MYI'(Errcode:17)的错误。
- 4、mysql 数据类型的详解
- 5、java习题：在MySQL数据库建立一个学生信息表(学号,姓名,班级,成绩),编程完成如下操作
- 6、「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案）
MySQL数据库是一个多用户，多线程的关系数据库管理系统，其主要技术都包括哪些
在MySQL 8.0 之前， 我们假设一下有一条烂SQL，
mysqlselect * from t1 order by rand() ;
以多个线程在跑，导致CPU被跑满了，其他的请求只能被阻塞进不来。那这种情况怎么办？
大概有以下几种解决办法：
设置max_execution_time 来阻止太长的读SQL。那可能存在的问题是会把所有长SQL都给KILL 掉。有些必须要执行很长时间的也会被误杀。
自己写个脚本检测这类语句，比如order by rand()， 超过一定时间用Kill query thread_id 给杀掉。
那能不能不要杀掉而让他正常运行，但是又不影响其他的请求呢？
那mysql 8.0 引入的资源组（resource group，后面简写微RG）可以基本上解决这类问题。
比如我可以用 RG 来在SQL层面给他限制在特定的一个CPU核上，这样我就不管他，让他继续运行，如果有新的此类语句，让他排队好了。
为什么说基本呢？目前只能绑定CPU资源，其他的暂时不行。
那我来演示下如何使用RG。
创建一个资源组user_ytt. 这里解释下各个参数的含义，
type = user 表示这是一个用户态线程，也就是前台的请求线程。如果type=system，表示后台线程，用来限制mysql自己的线程，比如Innodb purge thread,innodb read thread等等。
vcpu 代表cpu的逻辑核数，这里0-1代表前两个核被绑定到这个RG。可以用lscpu，top等列出自己的CPU相关信息。
thread_priority 设置优先级。user 级优先级设置大于0。
mysqlmysql create resource group user_ytt type = user vcpu = 0-1 thread_priority=19 enable;Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)
RG相关信息可以从 information_schema.resource_groups 系统表里检索。
mysqlmysql select * from information_schema.resource_groups;+---------------------+---------------------+------------------------+----------+-----------------+| RESOURCE_GROUP_NAME | RESOURCE_GROUP_TYPE | RESOURCE_GROUP_ENABLED | VCPU_IDS | THREAD_PRIORITY |+---------------------+---------------------+------------------------+----------+-----------------+| USR_default | USER | 1 | 0-3 | 0 || SYS_default | SYSTEM | 1 | 0-3 | 0 || user_ytt | USER | 1 | 0-1 | 19 |+---------------------+---------------------+------------------------+----------+-----------------+3 rows in set (0.00 sec)
我们来给语句select guid from t1 group by left(guid,8) order by rand() 赋予RG user_ytt。
mysql show processlist;+-----+-----------------+-----------+------+---------+-------+------------------------+-----------------------------------------------------------+| Id | User | Host | db | Command | Time | State | Info |+-----+-----------------+-----------+------+---------+-------+------------------------+-----------------------------------------------------------+| 4 | event_scheduler | localhost | NULL | Daemon | 10179 | Waiting on empty queue | NULL || 240 | root | localhost | ytt | Query | 101 | Creating sort index | select guid from t1 group by left(guid,8) order by rand() || 245 | root | localhost | ytt | Query | 0 | starting | show processlist |+-----+-----------------+-----------+------+---------+-------+------------------------+-----------------------------------------------------------+3 rows in set (0.00 sec)
找到连接240对应的thread_id。
mysqlmysql select thread_id from performance_schema.threads where processlist_id = 240;+-----------+| thread_id |+-----------+| 278 |+-----------+1 row in set (0.00 sec)
给这个线程278赋予RG user_ytt。没报错就算成功了。
mysqlmysql set resource group user_ytt for 278;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
当然这个是在运维层面来做的，我们也可以在开发层面结合 MYSQL HINT 来单独给这个语句赋予RG。比如：
mysqlmysql select /*+ resource_group(user_ytt) */guid from t1 group by left(guid,8) order by rand()....8388602 rows in set (4 min 46.09 sec)
RG的限制：
Linux 平台上需要开启 CAPSYSNICE 特性。比如我机器上用systemd 给mysql 服务加上
systemctl edit mysql@80 [Service]AmbientCapabilities=CAP_SYS_NICE
mysql 线程池开启后RG失效。
freebsd,solaris 平台thread_priority 失效。
目前只能绑定CPU，不能绑定其他资源。
如何从mysql数据库中随机获取任意条数据？
随机读取可用newid()，取一条可用top 1
举例：如在表test中随机抽取一条未被读取的数据，执行语句为：
select?top?1?*?from?test?order?by?newid()第一次执行结果：
第二次执行结果：
结论：两次执行结果有可能一样，也有可能不一样，也就是实现了随机的效果。
mysql数据库报1-Can't create/write to file 'C:\WINDOWS\TEMP\#sql_1588_0.MYI'(Errcode:17)的错误。
问题分析：
1、C:\Windows\TEMP 文件夹权限不够，至少也要给出 USERS 组的可读可写权限；
2、C:\Windows\TEMP 文件夹的磁盘满了，文件写不进去了，清空 TEMP 文件夹；
3、第三方限制（如杀毒软件的限制）
1）你的服务器装了 MCAFEE 杀毒软件，它的访问保护禁止了 TEMP 文件可写，修改访问保护设置；
2）还是MCAFEE杀毒软件的问题，解决步骤：按访问扫描属性 - 所有进程 - 检测项 - 扫描文件（在写入磁盘时 ）勾去掉就好了。
mysql 数据类型的详解
MySQL数据库的表是一个二维表，由一个或多个数据列构成。
每个数据列都有它的特定类型，该类型决定了MySQL如何看待该列数据，我们可以把整型数值存放到字符类型的列中，MySQL则会把它看成字符串来处理。
MySQL中的列类型有三种：数值类、字符串类和日期/时间类。
从大类来看列类型和数值类型一样，都是只有三种。但每种列类型都还可细分。
下面对各种列类型进行详细介绍。
数值类的数据列类型
数值型的列类型包括整型和浮点型两大类。
TINYINT：1字节 非常小的正整数，带符号：-128~127，不带符号：0~255
SMALLINT：2字节 小整数，带符号：-32768~32767，不带符号：0~65535
MEDIUMINT：3字节 中等大小的整数，带符号：-8388608~8388607，不带符号：0~16777215
INT：4字节 标准整数，带符号：-2147483648~2147483647，不带符号：0~4294967295
BIGINT：8字节 大整数，带符号：-9223372036854775808~9233372036854775807，不带符号：0~18446744073709551615
FLOAT：4字节 单精度浮点数，最小非零值：+-1.175494351E-38，最大非零值：+-3.402823466E+38
DOUBLE：8字节 双精度浮点数，最小非零值：+-2.2250738585072014E-308，最大非零值：+-1.7976931348623157E+308
DECIMAL：M+2字节 以字符串形式表示的浮点数，它的取值范围可变，由M和D的值决定。
MYSQL支持大量的列类型，它们可以被分为 3 类：数字类型、日期和时间类型以及字符串(字符)类型。这个章节首先给出可用类型的概述，并且总结各类型所需的存储需求，然后提供各类型中的类型范畴更详细的描述。概述有意地简化了。更详细的说明应该参考特写列类型的附加信息，例如你能为其指定值的允许格式。
MySQL 支持的列类型在下面列出。下列代码字母用于描述中：
M指出最大的显示尺寸。最大的显示尺寸长度为 255。D适用于浮点类型。指出跟随在十进制小数点后的数字数量。最大可能值为 30，但不应大于M-2。
方括号 (“[”and“]”) 指定可选的类型修饰部份。
注意，如果为一个列指定了ZEROFILL，MySQL 将自动为这个列添加UNSIGNED属性。
警告：你应该知道当在两个整数类型值中使用减法时，如有一个为UNSIGNED类型，那么结果也是无符号的。查看章节6.3.5 Cast 函数。
TINYINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]-128到127。无符号的范围是0到255。
BITBOOL它们是TINYINT(1)的同义词。
SMALLINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个小整数。有符号的范围是-32768到32767。无符号的范围是0到65535。
MEDIUMINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个中等大小的整数。有符号的范围是-8388608到8388607。无符号的范围是0到16777215。
INT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个正常大小的整数。有符号的范围是-2147483648到2147483647。无符号的范围是0到4294967295。
INTEGER[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]INT的同义词。
BIGINT[(M)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个大的整数。有符号的范围是-9223372036854775808到9223372036854775807。无符号的范围是0到18446744073709551615。
你应该知道的有关BIGINT列的一些事情：
BIGINT或DOUBLE值来完成的，因此你不应该使用大于9223372036854775807(63 bits) 的无符号大整数，除了位函数之外！如果你这样做了，结果中的某些大数字可能会出错，因为将BIGINT转换成DOUBLE时产生了舍入错误。MySQL 4.0 在下列情况下可以处理BIGINT：
在一个BIGINT列中使用整数存储一个大的无符号值。
在MIN(big_int_column)和MAX(big_int_column)中。
当两个操作数都是整数时使用操作符 (+、-、*、等)。
通常你可以在一个BIGINT列中以字符串方式存储的一个精确的整数。在这种情况下，MySQL 将执行一个字符串到数字的转换，包括无 intermediate 的双精度表示法。
当两个参数均是整数值时，“-”、“+”和“*”将使用BIGINT运算！这就意味着，如果两个大整数的乘积(或函数的结果返回整数)的结果大于9223372036854775807时，你可能会得到意想不到的结果。
FLOAT(precision) [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个浮点型数字。
precision可以是=24作为一个单精度的浮点数字和介于 25 和 53 之间作为一个双精度的浮点数字。这些类型与下面描述的FLOAT和DOUBLE类型相似。FLOAT(X)有与相应的FLOAT和DOUBLE类型同样的范围，但是显示尺寸和十进制小数位数是未定义的。在 MySQL 3.23 中，它是一个真实的浮点值。而在 MySQL 早期的版本中，FLOAT(precision)通常有 2 小数位。 注意，由于在 MySQL 中所有的计算都是以双精度执行的，所以使用FLOAT可能带来一些意想不到的问题。查看章节A.5.6 解决没有匹配行的问题。
FLOAT[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个小的(单精度) 浮点数字。允许的值是-3.402823466E+38到-1.175494351E-38、0和1.175494351E-38到3.402823466E+38。如果UNSIGNED被指定，负值是不允许的。M是显示宽度，D是小数位数。FLOAT没有参数或有X= 24 的FLOAT(X)代表一个单精度的浮点数字。
DOUBLE[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个正常大小的(双精度)浮上数字。允许的值是-1.7976931348623157E+308到-2.2250738585072014E-308、0和2.2250738585072014E-308到1.7976931348623157E+308。如果UNSIGNED被指定，负值是不允许的。M是显示宽度，D是小数位数。DOUBLE没胡参数或有 25 =X= 53 的FLOAT(X)代表一个双精度的浮点数字。
DOUBLE PRECISION[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
REAL[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]它们是DOUBLE同义词。
DECIMAL[(M[,D])] [UNSIGNED] [ZEROFILL]一个未压缩(unpacked)的浮点数。运作如同一个CHAR列：“unpacked” 意味着数字是以一个字符串存储的，值的每一位将使用一个字符。小数点并且对于负数，“-”符号不在M中计算(但是它们的空间是被保留的)。如果D是 0，值将没有小数点或小数部份。DECIMAL值的最大范围与DOUBLE一致，但是对于一个给定的DECIMAL列，实际的范围可以被所选择的M和D限制。如果UNSIGNED被指定，负值是不允许的。 如果D被忽略，缺省为 0。如果M被忽略，缺省为 10。 在 MySQL 3.23 以前，M参数必须包含符号与小数点所需的空间。
DEC[(M[,D])] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
NUMERIC[(M[,D])] [UNSIGNED] [ZEROFILL]DECIMAL的同义词。
DATE一个日期。支持的范围是'1000-01-01'到'9999-12-31'。MySQL 以'YYYY-MM-DD'格式显示DATE值，但是允许你以字符串或数字给一个DATE列赋值。查看章节6.2.2.2DATETIME、DATE和TIMESTAMP类型。
DATETIME一个日期和时间的组合。支持的范围是'1000-01-01 00:00:00'到'9999-12-31 23:59:59'。MySQL 以'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'格式显示DATETIME值，但是允许你以字符串或数字给一个DATETIME列赋值。查看章节6.2.2.2DATETIME、DATE和TIMESTAMP类型。
TIMESTAMP[(M)]一个时间戳。范围是'1970-01-01 00:00:00'到2037年间的任意时刻。 MySQL 4.0 和更早版本中，TIMESTAMP值是以YYYYMMDDHHMMSS、YYMMDDHHMMSS、YYYYMMDD或YYMMDD格式显示的，它取决于M是否是14(或省略)、12、8或6，但是允许你以字符串或数字给一个TIMESTAMP列赋值。 从 MySQL 4.1 开始，TIMESTAMP以'YYYY-MM-DD HH:MM:DD'格式作为字符返回。如果你你希望以数字形式返回则必须在该时间戳字段后加上 +0。不同的时间戳长度是不支持的。从 MySQL 4.0.12 开始，选项--new可以被用来使服务器与 4.1 一样运作。TIMESTAMP列有益于记录一个INSERT或UPDATE操作的日期和时间，因为如果你自己没有给它赋值，它将被自动地设置为最近一次操作的日期和时间。也可以通过给它赋一个NULL而使它设置为当前的日期和时间。查看章节6.2.2 Date 和 Time 类型。 参数M只影响一个TIMESTAMP列的显示格式；它的值总是占用 4 个字节存储。 注意，当TIMESTAMP(M)列的M是 8 或 14 时，它返回的是数字而其它的TIMESTAMP(M)列返回的是字符串。这仅仅是为了可以可靠地转储并恢复到其它格式的表中。查看章节6.2.2.2DATETIME、DATE和TIMESTAMP类型。TIME一个时间。范围是'-838:59:59'到'838:59:59'。MySQL 以'HH:MM:SS'格式显示TIME值，但是允许你使用字符串或数字来给TIME列赋值。查看章节6.2.2.3TIME类型。YEAR[(2|4)]一个 2 或 4 位数字格式的年(缺省为 4 位)。允许的值是1901到2155、0000(4 位年格式) 以及使用 2 位格式的 1970-2069 (70-69)。MySQL 以YYYY格式显示YEAR值，但是允许你使用字符串或数字来给YEAR列赋值。(YEAR类型在 MySQL 3.22 之前不支持。) 查看章节6.2.2.4YEAR类型。
[NATIONAL] CHAR(M) [BINARY]一个定长的字符串，当存储时，总是以空格填满右边到指定的长度。M的范围是 0 到 255 (在 MySQL 3.23 版本之前为 1 到 255)。当该值被检索时，尾部空格将被删除。CHAR值根据缺省的字符集进行忽略大小写的排索与比较，除非指定了关键词BINARY。NATIONAL CHAR(或短形式NCHAR) 是以 ANSI SQL 方式定义一个CHAR列，它将使用缺省的字符集。这在 MySQL 中是默认的。
CHAR是CHARACTER的缩写。 MySQL 允许以CHAR(0)类型建立一个列。一些老程序运行时必需一个列，却又并不使用这个列的值，你就不得不为了适应它而建立该列，在这情况下，CHAR(0)将是很有益的。当需要一个列仅保存两个值时：一个为CHAR(0)(该列没有定义为NOT NULL)，这将仅占用一个比特位来存储 2 个值：NULL或""。查看章节6.2.3.1CHAR和VARCHAR类型。CHAR这是CHAR(1)的同义词。
[NATIONAL] VARCHAR(M) [BINARY]一个变长的字符串。注意：尾部的空格在存储时将会被删除(这与 ANSI SQL 约规不同)。M的范围是 0 到 255 (在 MySQL 4.0.2 之前的版本中是 1 到 255)。
VARCHAR值以大小写忽略方式进行排索与比较，除非关键词BINARY被指定。查看章节6.5.3.1 隐式的列定义变化。VARCHAR是CHARACTER VARYING的缩写。查看章节6.2.3.1CHAR和VARCHAR类型。
TINYBLOBTINYTEXT一个BLOB或TEXT列，最大长度为 255 (2^8 - 1) 个字符。查看章节6.5.3.1 隐式的列定义变化。查看章节6.2.3.2BLOB和TEXT类型。
BLOBTEXT一个BLOB或TEXT列，最大长度为 65535 (2^16 - 1) 个字符。查看章节6.5.3.1 隐式的列定义变化。查看章节6.2.3.2BLOB和TEXT类型。
MEDIUMBLOBMEDIUMTEXT一个BLOB或TEXT列，最大长度为 16777215 (2^24 - 1) 个字符。查看章节6.5.3.1 隐式的列定义变化。查看章节6.2.3.2BLOB和TEXT类型。
LONGBLOBLONGTEXT一个BLOB或TEXT列，最大长度为 4294967295 (2^32 - 1) 个字符。查看章节6.5.3.1 隐式的列定义变化。注意，由于服务器/客户端的协议以及 MyISAM 表通常有一个 16M 每通信包/表行的限制，你仍然不能使用这个类型的整个范围。查看章节6.2.3.2BLOB和TEXT类型。ENUM('value1','value2',...)一个枚举类型。一个仅能有一个值的字符串对象，这个值选自值列'value1'、'value2'、...、NULL或特殊的""出错值。一个ENUM列可以有最大 65535 不同的值。查看章节6.2.3.3ENUM类型。SET('value1','value2',...)一个集合。一个能有零个或更多个值的字符串对象，其中每个值必须选自值列'value1'、'value2'、...。一个SET列可以有最大 64 个成员。查看章节6.2.3.4SET类型。
MySQL 支持所有的 ANSI/ISO SQL92 数字类型。这些类型包括准确数字的数据类型(NUMERIC、DECIMAL、INTEGER和SMALLINT)，也包括近似数字的数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。关键词INT是INTEGER的同义词，关键词DEC是DECIMAL的同义词。
NUMERIC和DECIMAL类型被 MySQL 以同样的类型实现，这在 SQL92 标准中是允许的。他们用于保存对准确精度有重要要求的值，例如与金钱有关的数据。当以它们中的之一声明一个列时，精度和数值范围可以(通常是)被指定；例如：
salary DECIMAL(5,2)
在这个例子中，5(精度(precision)) 代表重要的十进制数字的数目，2(数据范围(scale)) 代表在小数点后的数字位数。在这种情况下，因此，salary列可以存储的值范围是从-99.99到99.99。(实际上 MySQL 在这个列中可以存储的数值可以一直到999.99，因为它没有存储正数的符号)。
译者注：
M 与D 对DECIMAL(M, D) 取值范围的影响
类型说明 取值范围（MySQL 3.23） 取值范围（MySQL = 3.23）
DECIMAL(4, 1) -9.9 到 99.9 -999.9 到 9999.9
DECIMAL(5, 1) -99.9 到 999.9 -9999.9 到 99999.9
DECIMAL(6, 1) -999.9 到 9999.9 -99999.9 到 999999.9
DECIMAL(6, 2) -99.99 到 999.99 -9999.99 到 99999.99
DECIMAL(6, 3) -9.999 到 99.999 -999.999 到 9999.999
# 在MySQL 3.23 及以后的版本中，DECIMAL(M, D) 的取值范围等于早期版本中的DECIMAL(M + 2, D) 的取值范围。注释结束：
在 ANSI/ISO SQL92 中，句法DECIMAL(p)等价于DECIMAL(p,0)。同样的，在执行被允许决定值p的地方,句法DECIMAL等价于DECIMAL(p,0)。MySQL 目前还不支持DECIMAL/NUMERIC数据类型的这些变体形式中的任一种。一般来说这并不是一个严重的问题，通过明确地控制精度和数值范围可以得到这些类型的主要功能益处。
DECIMAL和NUMERIC值是作为字符串存储的，而不是作为二进制浮点数，以便保护这些值的十进制精确度。一个字符用于数值的每一位、小数点(如果scale 0) 和“-”符号(对于负值)。如果scale是 0，DECIMAL和NUMERIC值不包含小数点或小数部分。
DECIMAL和NUMERIC值的最大范围与DOUBLE一致，但是对于一个给定的DECIMAL或NUMERIC列，它的实际范围可制定该列时的precision或scale限制。当这样的列被赋给了小数点的位数超过scale所指定的值时，该将根据scale进行四舍五入。当一个DECIMAL或NUMERIC列被赋与一个大小超过指定(或缺省)的precisionandscale的限止范围时，MySQL 以该列范围的端点值存储该值。
java习题：在MySQL数据库建立一个学生信息表(学号,姓名,班级,成绩),编程完成如下操作
use 库名
go -----打开库
create table 学生信息
(学号 int not null,
姓名 char(10) not null,
班级 nvarchar(20)
成绩 int )
go -----这是建表
（1）insert into 学生信息（学号,姓名,班级,成绩）
values('122153032','小静',‘计应123’,'99') ----这是插入记录以此类推插入五条
（2）select *
from 学生信息
where 成绩85 -----显示成绩大于85分的学生信息
(3) select *
from 学生信息
order by 成绩desc ---将表中的所有记录，按照成绩从小到大顺序排列
能帮你的只有这些，望采纳！
「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案）
篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。
Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。
Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。
隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）
这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。
最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。
B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。
丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B+树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例 ：
学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
