讀未提交： 最低的隔離級別，允許讀取尚未提交的資料變更，可能會導致髒讀、幻讀或不可重複讀。

讀已提交： 允許讀取併發事務已經提交的資料，可以阻?髒讀，但是幻讀或不可重複讀仍有可能發?。

可重複讀： 同?欄位的多次讀取結果都是?致的，除?資料是被本身事務??所修改，可以阻?髒讀和不可重複讀，但幻讀仍有可能發?。

可序列化： 最?的隔離級別，完全服從ACID的隔離級別。所有的事務依次逐個執?，這樣事務之間就完全不可能產??擾，也就是說，該級別可以防?髒讀、不可重複讀以及幻讀。

| 隔離級別 | 併發問題 |

| --- | --- |

| 讀未提交 | 可能會導致髒讀、幻讀或不可重複讀 |

| 讀已提交 | 可能會導致幻讀或不可重複讀 |

| 可重複度 | 可能會導致幻讀 |

| 可序列化 | 不會產??擾 |

3、Mysql預設隔離級別？如何保證併發安全？

預設隔離級別： 可重複讀；

? 同?欄位的多次讀取結果都是?致的，除?資料是被本身事務??所修改；

? 可重複讀是有可能出現幻讀的，如果要保證絕對的安全只能把隔離級別設定成SERIALIZABLE；這樣所有事務都只能順序執行，自然不會因為併發有什麼影響了，但是效能會下降許多。

? 第二種方式，使用更新的版本控制。維護一個欄位作為updateversion，修改時updateversion也作為一個引數傳入，在條件語句中新增例如where id=? and update_version = ? 當然set裡面要update_version+1。這樣可以控制到每次只能有一個人更新一個版本。

4、RR和RC如何實現的？RR使用場景？

? 事務隔離級別RC(read commit)和RR（repeatable read）兩種事務隔離級別基於多版本併發控制MVCC(multi-version concurrency control）來實現。

? 由於RC隔離級別需要保持語句級別的一致性，事務中每一次讀取都是訪問當前時間點的已提交資料，因此事務中多條查詢語句會建立多個不同的ReadView，開銷較大，複雜度更高；而對於RR隔離級別，僅需要一個版本的ReadView，消耗更少，因此Mysql預設使用RR隔離級別。

? RC隔離級別獲得的是語句級讀一致性；RR隔離級別獲得的是事務級讀一致性

? 對於RC隔離級別，訪問的資料是每次語句執行時間點的資料，而對於RR隔離級別，訪問的資料是事務中第一條語句執行時間點的資料。

白嫖資料

5、隔離級別的單位是資料表還是資料行？如序列化級別，兩個事務訪問不同的資料行，能併發？

? 讀未提交：不加鎖

? 讀已提交：加行鎖，只鎖要修改的行

? 可重複讀：加行鎖，鎖定的是查詢的行

? 可序列化：加表鎖，在讀取的每張表上加鎖

? 序列化級別：讀不同的行，可以併發

6、儲存引擎Innodb和Myisam的區別以及使用場景

Myisam： 支援表鎖，適合讀密集的場景，不支援外來鍵，不支援事務，索引與資料在不同的檔案

Innodb： 支援行、表鎖，預設為行鎖，適合併發場景，支援外來鍵，支援事務，索引與資料同一檔案

7、 介紹Inodb鎖機制，行鎖，表鎖，意向鎖

InnoDB?持?級鎖(row-level locking)和表級鎖,預設為?級鎖

InnoDB按照不同的分類的鎖：

共享/排它鎖(Shared and Exclusive Locks)：行級別鎖，

意向鎖(Intention Locks)，表級別鎖

間隙鎖(Gap Locks)，鎖定一個區間

記錄鎖(Record Locks)，鎖定一個行記錄

表級鎖：

? Mysql中鎖定 粒度最大 的一種鎖，對當前操作的整張表加鎖，實現簡單 ，資源消耗也比較少，加鎖快，不會出現死鎖 。其鎖定粒度最大，觸發鎖衝突的概率最高，併發度最低，MyISAM和 InnoDB引擎都支援表級鎖。

行級鎖：

? Mysql中鎖定 粒度最小 的一種鎖，只針對當前操作的行進行加鎖。 行級鎖能大大減少資料庫操作的衝突。其加鎖粒度最小，併發度高，但加鎖的開銷也最大，加鎖慢，會出現死鎖。 InnoDB支援的行級鎖，包括如下幾種：

? 記錄鎖（Record Lock）: 對索引項加鎖，鎖定符合條件的行。其他事務不能修改和刪除加鎖項；

? 間隙鎖（Gap Lock）: 對索引項之間的“間隙”加鎖，鎖定記錄的範圍（對第一條記錄前的間隙或最後一條將記錄後的間隙加鎖），不包含索引項本身。其他事務不能在鎖範圍內插入資料，這樣就防止了別的事務新增幻影行。

? Next-key Lock： 鎖定索引項本身和索引範圍。即Record Lock和Gap Lock的結合。可解決幻讀問題。

意向鎖：

? 當一個事務在需要獲取資源的鎖定時，如果該資源已經被排他鎖佔用，則資料庫會自動給該事務申請一個該表的意向鎖。如果自己需要一個共享鎖定，就申請一個意向共享鎖。如果需要的是某行（或者某些行）的排他鎖定，則申請一個意向排他鎖。

8、介紹MVCC.

? MVCC是一種多版本併發控制機制，在大多數情況下代替行級鎖,使用MVCC,能降低其系統開銷.

? MVCC是通過儲存資料在某個時間點的快照來實現的. 不同儲存引擎的MVCC實現是不同的,典型的有樂觀併發控制和悲觀併發控制.

? InnoDB的MVCC,是通過在每行記錄後面儲存兩個隱藏的列來實現的,這兩個列，分別儲存了這個行的建立時間，一個儲存的是行的刪除時間。這裡儲存的並不是實際的時間值,而是系統版本號(可以理解為事務的ID)，每開始一個新的事務，系統版本號就會自動遞增，事務開始時刻的系統版本號會作為事務的ID.

? InnoDB只會查詢版本早於當前事務版本的資料行(也就是,行的系統版本號小於或等於事務的系統版本號)，這樣可以確保事務讀取的行，要麼是在事務開始前已經存在的，要麼是事務自身插入或者修改過的.

? 1.MVCC手段只適用於Msyql隔離級別中的讀已提交（Read committed）和可重複讀（Repeatable Read）.

? 2.Read uncimmitted由於存在髒讀，即能讀到未提交事務的資料行，所以不適用MVCC.

? 原因是MVCC的建立版本和刪除版本只要在事務提交後才會產生。客觀上，我們認為他就是樂觀鎖的一整實現方式，就是每行都有版本號，儲存時根據版本號決定是否成功。

9、雜湊索引是如何實現的？

? 雜湊索引用索引列的值計算該值的hashCode，然後在hashCode相應的位置存執該值所在行資料的物理位置，因為使用雜湊演算法，因此訪問速度非常快，但是一個值只能對應一個hashCode，而且是雜湊的分佈方式，因此雜湊索引不支援範圍查詢和排序的功能

10、資料庫索引為什麼使用B+樹，相對於B樹有什麼優點？為什麼不能紅黑樹？

因為：

? B+樹的磁碟讀寫代價低，更少的查詢次數，查詢效率更加穩定，有利於對資料庫的掃描

? 相對B樹，B+樹是B樹的升級版，只是把非葉子節點冗餘一下，這麼做的好處是為了提高範圍查詢的效率，解決資料庫遍歷效率低下問題；B+樹只有葉節點存放資料，其餘節點用來索引，而B樹是每個索引節點都會有Data域。

? 在大規模資料儲存的時候，紅黑樹往往出現由於樹的深度過大而造成磁碟IO讀寫過於頻繁，進而導致效率低下的情況。所以，只要我們通過某種較好的樹結構減少樹的結構儘量減少樹的高度，B樹與B+樹可以有多個子女，從幾十到上千，可以降低樹的高度。

? 磁碟預讀原理：將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也儲存在一個頁裡，加之計算機儲存分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。

11、聚簇索引和非聚簇索引區別

? 聚簇索引： 將資料儲存與索引放到了一塊，索引結構的葉子節點儲存了行資料

? 非聚簇索引： 將資料與索引分開儲存，索引結構的葉子節點指向了資料對應的位置

? 聚簇索引的葉子節點就是資料節點，而非聚簇索引的葉子節點仍然是索引節點，只不過有指向對應資料塊的指標。

12、回表查詢和覆蓋索引

白嫖資料

普通索引 需要掃描兩遍索引樹

（1）先通過普通索引定位到主鍵值id=5；

（2）在通過聚集索引定位到行記錄；

這就是所謂的回表查詢，先定位主鍵值，再定位行記錄，它的效能較掃一遍索引樹更低。

覆蓋索引：如果where條件的列和返回的資料在一個索引中，那麼不需要回查表，那麼就叫覆蓋索引。

實現覆蓋索引：常見的方法是，將被查詢的欄位，建立到聯合索引裡去。

13、如何建立索引？

CREATE TABLE 表名( 欄位名 資料型別 [完整性約束條件],

……， [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX | KEY [索引名](欄位名1 [(長度)] [ASC | DESC]) [USING 索引方法] );

說明： UNIQUE:可選。表示索引為唯一性索引。 FULLTEXT:可選。表示索引為全文索引。 SPATIAL:可選。表示索引為空間索引。

INDEX和KEY:用於指定欄位為索引，兩者選擇其中之一就可以了，作用是一樣的。 索引名:可選。給建立的索引取一個新名稱。

欄位名1:指定索引對應的欄位的名稱，該欄位必須是前面定義好的欄位。 長度:可選。指索引的長度，必須是字串型別才可以使用。

ASC:可選。表示升序排列。 DESC:可選。表示降序排列。 注：索引方法預設使用B+TREE。

ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX | KEY [索引名]

(欄位名1 [(長度)] [ASC | DESC]) [USING 索引方法]；

或

CREATE [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL] INDEX 索引名 ON 表名(欄位名) [USING

索引方法]；

14、如何避免全表掃描？

1.對查詢進行優化，應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2.應儘量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷

3.應儘量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符

4.in 和 not in 要慎用

否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

15、Explain語句各欄位的意義

mysql> explain select * from staff;

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len |

ref | rows | Extra |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------+ | 1 | SIMPLE | staff | ALL | NULL | NULL | NULL |

NULL | 2 | NULL |

±—±------------±------±-----±--------------±-----±--------±-----±-----±------+ 1 row in set

| 列 | 含義 |

| --- | --- |

| id | 查詢序號，序號越大越先執行，一樣則按順序執行 |

| select_type | 查詢型別，SIMPLE、PRIMARY、UNION、SUBQUERY等 |

| table | 表名 |

| type | join型別，const，eq_ref，ref等 |

| possible_keys | join型別 |

| key | 實際選擇的索引 |

| ken_len | 索引的長度 |

| ref | 與索引作比較的列 |

| rows | 要檢索的行數 |

| Extra | 額外資訊 |

16、最左字首！！聯合索引B+樹是如何建立的？是如何查詢的？當where子句中出現>時，聯合索引命中是如何的?

? 最左字首原則主要使用在聯合索引中，聯合索引的B+Tree是按照第一個關鍵字進行索引排列的。

最後，附一張自己面試前準備的腦圖：

面試前一定少不了刷題，為了方便大家複習，我分享一波個人整理的面試大全寶典

• Java核心知識整理

• Spring全家桶（實戰系列）

Step3：刷題

既然是要面試，那麼就少不了刷題，實際上春節回家後，哪兒也去不了，我自己是刷了不少面試題的，所以在面試過程中才能夠做到心中有數，基本上會清楚面試過程中會問到哪些知識點，高頻題又有哪些，所以刷題是面試前期準備過程中非常重要的一點。

以下是我私藏的面試題庫：

很多人感嘆“學習無用”，實際上之所以產生無用論，是因為自己想要的與自己所學的匹配不上，這也就意味著自己學得遠遠不夠。無論是學習還是工作，都應該有主動性，所以如果擁有大廠夢，那麼就要自己努力去實現它。

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以上學習資料均免費分享，最後祝願各位身體健康，順利拿到心儀的offer！