1.SQL语句的执行过程

having/where的区别

• 1.适用性上来说，having更广，当过滤条件中有聚合函数时，则此过滤条件必须声明在having中；（having伴随着group by来用）
• 2.没有聚合函数时候，使用更加高效的where：因为where关键字先筛选后连接，having则是先连接，后筛选。

2.MySQL数据库中索引的工作机制是什么？

• MySQL的索引与数据都是放在磁盘中的，启动MySQL服务之后（进行查询），会把磁盘中的索引数据加载到内存当中；
• 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树以及B+树。

-B树与B+树的区别。

追问1：聚簇索引与非聚簇索引

• 聚簇索引：数据跟索引绑定存储在一起的叫作聚簇索引；
• 非聚簇索引：数据跟索引分开存储的叫作非聚簇索引；

追问2：innodb与myisam分别用什么索引？

• innodb、myisam都属于存储引擎：不同数据文件在磁盘的不同组织形式。
• innodb:既有聚簇索引也有非聚簇索引；
• myisam:只有非聚簇索引；

追问3： 一个表只能有一个索引吗？每一个索引是一个B+树，还是所有索引公用一棵B+树？如果有多棵B+树的话，那么数据存储几份？那么其他索引的叶子节点放什么呢？

• 可以按照需求来创建多个索引，但不要太多；

• 一个索引一棵B+树；

• 数据存储1份；

• 主键（不太准确）跟数据绑定存储的索引列的值；

  • 在innodb存储引擎中，数据在进行插入的时候需要跟某一个索引列绑定在一起，这个索引列如果有主键，那么使用主键，如果没有主键，那么用唯一键，如果没有唯一键，那么使用6字节的rowid;

3. 为什么MySQL数据库使用B+树而不使用B树？

• 当存储同数量级的数据的时候，B+树的高度比B树的高度小，这样的话进程IO操作的次数就会减少，效果就高。因为B+树的所有非叶子节点只存索引，数据存在叶子节点，一般3层高度的树，即可存放千万级别的数据，而B树不行。

4. Hash索引和B+树索引区别是什么？

• B+树可以进行范围查询，Hash索引不能；
• B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash索引不支持；
• B+树支持order by 排序，Hash索引不支持。
• Hash索引在等值查询（增删改查O（1）） 上比B+树效率更高。
• B+树使用LIKE进行模糊查询的时候，like后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash索引根本无法进行模糊索引。

5.简述常见的索引有哪些？

• 主键索引：主键字段，一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引；
• 唯一索引：唯一字段
• 普通索引：非主键非唯一
• 全文索引：全文索引
• 组合索引：表中的多个字段值可以共同构成索引；

6.什么是回表？索引覆盖？最左匹配原则？

• 回表：select * from table where name = 'zhangsan';先根据name到nameB+树找到对应叶子节点的id值，然后再根据id到idB+树读取整行记录，这种查询方式叫做回表，不推荐使用，效率降低。

• 索引覆盖：叶子节点中包含了所有要查询的字段，此时叫作索引覆盖，效率高，推荐使用。

• 最左匹配：最左匹配，是对于组合索引来说的。索引从原来的一元组变成了多元组，如上图三个箭头所指向的情况，均可以使用组合索引（name, id）。箭头1、2是满足左侧name匹配，箭头4是因为name = ? and id = ? 与 id = ? and name = ? ，结果一致。

7. MySQL的事务（ACID）

• 隔离性 ：

补充：快照读与当前读

• MVCC：多版本并发控制，解决数据并发读写问题。 因为锁的效率底，所以采用了 MVCC。

• 能否看到修改的数据，取决于可见性算法，可见性算法比较的时候取决于readview中的结果值；

• 因为在不同的隔离级别的时候，生成readview的时机是不同的

  • RC:每次快照读(select)都会产生新的readview;
  • RR:只有当前事务第一次进行快照读的时候生成readview，之后的快照读操作会用当前的readview;

幻读：

• 如果当前的所有操作都是当前读，那么是不会产生幻读问题，只有当前读和快照读一起使用的时候才会产生幻读问题。
• 解决：加锁...