MySQL有哪幾類實體檔案？

1）參數檔案：my.cnf。這是MySQL的配置檔案，用來設定MySQL的各種參數，如端口号、資料目錄、日志檔案等。

2）日志檔案，包括錯誤日志、查詢日志、慢查詢日志、二進制日志、中繼日志、重做日志等。這些日志檔案用來記錄MySQL的運作情況、使用者操作、事務變化等資訊，有助于排查問題和恢複資料。

3）MySQL表檔案：用來存放MySQL表結構的檔案，一般以.frm為字尾。每個表對應一個.frm檔案，存儲在以資料庫名為目錄名的檔案夾下。

4）Socket檔案：當用Unix域套接字方式進行連接配接時需要的檔案。這是MySQL伺服器和用戶端之間通信的接口，一般位于/tmp目錄下，以mysql.sock為名。

5）pid檔案：MySQL執行個體的程序ID檔案。這是MySQL伺服器啟動時生成的檔案，記錄了MySQL伺服器程序的ID号，一般位于資料目錄下，以hostname.pid為名。

6）存儲引擎檔案：每個存儲引擎都有自己的檔案夾來儲存各種資料，這些存儲引擎真正存儲了資料和索引等資料。常見的存儲引擎有InnoDB、MyISAM、Memory等。其中，InnoDB還有表空間的概念，可以将多個表的資料和索引存放在一個或多個實體檔案中。

MySQL支援的複制類型

（1）基于語句的複制（SBR，Statement Based Replication）：在主伺服器上執行的SQL語句，在從伺服器上執行同樣的語句。MySQL預設采用基于語句的複制，效率比較高。一旦發現沒法精确複制時，會自動選擇基于行的複制。基于語句的複制的優點是節省網絡帶寬和存儲空間，缺點是可能會導緻資料不一緻，例如使用随機數、觸發器、自增列等。

（2）基于行的複制（RBR，Row Based Replication）：把改變的内容複制過去，而不是把指令再從伺服器上執行一遍。從MySQL 5.0開始支援。基于行的複制的優點是能夠保證資料一緻性，缺點是占用更多的網絡帶寬和存儲空間。

（3）混合類型的複制（MBR，Mixed Based Replication）：預設采用基于語句的複制，一旦發現基于語句無法精确複制時，就會采用基于行的複制。這種方式結合了兩種複制方式的優點，但也增加了複雜性。

（4）基于全局事務辨別符（GTID）的複制：從MySQL 5.6開始支援，每個事務都有一個唯一的辨別符，在主從伺服器之間傳遞。這種方式簡化了主從切換和故障恢複的操作，不需要關心二進制日志檔案名和位置。

MyISAM和InnoDB的差別有哪些？

MyISAM 和 InnoDB 是 MySQL 資料庫中兩種常見的存儲引擎。它們在許多方面都有一些顯著的差別：

1、事務支援：InnoDB 支援事務（ACID），而 MyISAM 不支援。如果你的應用程式需要使用事務處理，那麼你應該選擇 InnoDB。

2、行級鎖和表級鎖：InnoDB 支援行級鎖定，而 MyISAM 隻支援表級鎖定。這意味着在并發環境中，InnoDB 的性能通常比 MyISAM 更好。

3、崩潰恢複：InnoDB 有一個複雜的事務日志系統，可以在系統崩潰後進行恢複。而 MyISAM 在崩潰後可能需要更複雜的恢複過程。

4、全文索引：早期版本的 InnoDB 不支援全文索引，而 MyISAM 支援。但是，從 MySQL 5.6 開始，InnoDB 也開始支援全文索引。

5、存儲限制：MyISAM 的單表限制是 256TB，而 InnoDB 的單表限制是 64TB（在 MySQL 5.7 和更高版本中可以通過更改頁大小來增加）。

6、外鍵限制：InnoDB 支援外鍵限制，而 MyISAM 不支援。

7、 MVCC：InnoDB 支援多版本并發控制（MVCC），适合處理大量讀寫請求。MyISAM 由于其鎖機制的限制，不适合處理大量寫請求。

8、資料存儲方式：MyISAM 把資料和索引分别存放在兩個檔案，而 InnoDB 把資料和索引存放在一個檔案。

以上就是一些主要的差別，但實際使用中，應該根據具體的應用需求來選擇最合适的存儲引擎。

MySQL中有哪些類型的鎖？

MySQL中的鎖可以從以下幾個方面進行分類：

按照鎖的目的，可以分為共享鎖（S鎖）和排他鎖（X鎖），也叫做讀鎖和寫鎖。共享鎖允許多個事務同時對同一資源進行讀操作，但不允許寫操作。排他鎖隻允許一個事務對同一資源進行寫操作，同時阻止其他事務的讀寫操作。
按照鎖的粒度，可以分為表鎖和行鎖。表鎖是MySQL最基本的鎖機制，它會對整張表加鎖，阻塞其他事務對該表的所有操作。表鎖的開銷小，但是并發性能差。行鎖是MySQL進階的鎖機制，它會對表中的某一行或某幾行加鎖，不影響其他行的操作。行鎖的開銷大，但是并發性能好。
按照鎖的實作方式，可以分為悲觀鎖和樂觀鎖。悲觀鎖是指在資料操作之前就加上排他鎖，防止其他事務幹擾，然後再進行資料操作。悲觀鎖可以通過SELECT ... FOR UPDATE語句實作。樂觀鎖是指在資料操作之前不加任何鎖，而是通過版本号或時間戳來判斷資料是否被修改過，如果沒有則進行資料操作，如果有則放棄或重試。樂觀鎖可以通過CAS（Compare And Swap）算法實作。

說說 InnoDb 的7種鎖

以下是 InnoDB 存儲引擎在 MySQL 中提供的七種鎖及其較長的描述：

1、共享鎖（Shared locks，S）：也被稱為讀鎖，共享鎖允許事務讀取（SELECT）一行資料。在持有共享鎖的情況下，其他事務可以讀取該行，但無法對其進行修改（直到釋放鎖）。

2、排他鎖（Exclusive locks，X）：也被稱為寫鎖，排他鎖允許事務删除或更新一行資料。在持有排他鎖的情況下，其他事務既無法讀取也無法修改該行。

3、意向共享鎖（Intention Shared locks，IS）：IS 鎖是一種表級鎖，表示事務打算在一行資料上設定 S 鎖。它允許多個事務同時讀取表中的資料，但如果有事務要對表進行寫操作（并請求 IX 鎖或 X 鎖），則必須等待所有 IS 鎖釋放。

4、意向排他鎖（Intention Exclusive locks，IX）：IX 鎖也是一種表級鎖，表示事務打算在一行資料上設定 X 鎖。一個持有 IX 鎖的事務可以對表進行多次寫操作，但如果有其他事務已經對某些行設定了 S 鎖，那麼這個事務必須等待這些 S 鎖釋放。

5、記錄鎖（Record Locks）：記錄鎖是一種行級鎖，它直接鎖定索引中的一行記錄。當事務希望修改或删除某條記錄時，會對這條記錄加上記錄鎖。

6、間隙鎖（Gap Locks）：間隙鎖鎖定的是索引記錄之間的間隔，而不是記錄本身。這主要是為了防止其他事務插入滿足某些條件的記錄，而這些條件是目前事務正在讀取或修改的。

7、臨鍵鎖（Next-Key Locks）：臨鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的結合，它鎖定的是一個索引記錄以及記錄之前的間隙。臨鍵鎖主要用于防止"幻讀"（Phantom Read）問題。

至于死鎖，它是指兩個或多個事務在執行過程中，因争奪資源而造成的一種互相等待的現象，如果沒有外力幹涉，它們都将無法進行下去。解決死鎖的方法主要有：

1、死鎖檢測：MySQL 有一個内置的死鎖檢測機制，當它檢測到死鎖時，會主動復原一部分事務以解除死鎖。你可以通過設定 innodb_deadlock_detect 參數來啟用或禁用這個功能。

2、死鎖逾時：MySQL 也有一個死鎖逾時機制。當一個事務等待鎖的時間超過 innodb_lock_wait_timeout 參數設定的秒數（預設為 50 秒）時，MySQL 會自動将該事務復原。

3、避免死鎖的政策：在程式設計時，可以采取一些政策來避免死鎖，例如：

按照一定的順序擷取鎖，避免循環等待的情況。
盡量減少事務持有鎖的時間，例如，可以盡快送出事務，或者在需要鎖的最後階段再擷取鎖。
盡量避免在事務中進行使用者互動，否則使用者的響應時間會增加事務的執行時間，進而增加死鎖的可能性。
對于并發修改相同資料的事務，可以使用樂觀鎖或悲觀鎖等并發控制技術。

以上就是 InnoDB 的七種鎖以及如何解決死鎖的方法。這些都是 MySQL 中事務并發控制的重要知識點。

MySQL 死鎖問題，是如何解決的？

在 MySQL 中，死鎖是指兩個或更多的事務在同一資源上形成了循環等待的情況。一個事務占有另一個事務所需的資源，同時等待另一個事務釋放它所需要的資源。

以下是一些解決 MySQL 死鎖問題的政策：

1、死鎖檢測與死鎖逾時：MySQL 可以自動檢測到死鎖并復原其中一個事務，進而解決死鎖。你也可以設定一個死鎖逾時參數，如果一個事務在這個逾時時間内不能擷取到鎖，那麼這個事務将被復原。

2、使用鎖順序：如果所有事務都嘗試以相同的順序擷取鎖，那麼就不會發生死鎖。為了實作這一點，你需要在應用程式中實作一種政策，以確定所有事務都以相同的順序請求鎖。

3、盡可能減少事務的持有時間：在事務中，應盡量減少鎖定資源的時間，盡快完成事務，減少事務的持有時間，可以有效減少死鎖的機率。

4、使用低隔離級别：如果可能的話，可以使用較低的隔離級别。比如，讀已送出（Read Committed）隔離級别通常比可重複讀（Repeatable Read）隔離級别更不容易發生死鎖。

5、重試失敗的事務：如果一個事務因為死鎖被復原，你應該在你的應用程式中實作一種政策，用于重試那些因為死鎖而失敗的事務。

在實際操作中，可能需要結合以上多種政策，以最有效地防止和解決死鎖問題。

select for update 有什麼含義，會鎖表還是鎖行還是其他

SELECT FOR UPDATE 是一個重要的 SQL 語句，主要用于在讀取一行資料的同時對其進行鎖定，以便進行後續的更新操作，防止在此期間其他事務修改這些資料，這樣可以確定資料的一緻性。

含義：

SELECT FOR UPDATE 會給查詢到的每一行都加上排他鎖（exclusive lock），即寫鎖。這樣其他事務在此期間就不能修改或删除這些被鎖定的行，直到目前事務完成。

在 InnoDB 存儲引擎中，MySQL 使用的是行級鎖，是以 SELECT FOR UPDATE 會鎖定標明的行。如果你的查詢選取了一整個表，那麼就會鎖定整個表。如果你的查詢隻選取了某一行，那麼隻會鎖定那一行。

以下是一個使用 SELECT FOR UPDATE 的例子：

START TRANSACTION;
SELECT * FROM employees WHERE emp_no = 10001 FOR UPDATE;

在這個例子中，我們啟動了一個事務，然後選取 employees 表中 emp_no 為 10001 的行，并對其進行了鎖定。在這個事務完成之前，其他事務不能修改或删除這一行。

需要注意的是，SELECT FOR UPDATE 必須在事務中使用，否則它将不會産生任何效果。事務可以通過 START TRANSACTION，BEGIN 或 SET autocommit=0 來開始。

你能說下事務的基本特性和隔離級别嗎？

事務基本特性ACID分别是：

原子性（Atomicity）指的是一個事務中的操作要麼全部成功，要麼全部失敗，不會出現部分成功或部分失敗的情況。
一緻性（Consistency）指的是資料庫總是從一個一緻性的狀态轉換到另外一個一緻性的狀态。比如A轉賬給B100塊錢，假設中間sql執行過程中系統崩潰，A也不會損失100塊，因為事務沒有送出，修改也就不會儲存到資料庫。
隔離性（Isolation）指的是一個事務的修改在最終送出前，對其他事務是不可見的，保證了每個事務之間不會互相幹擾。
持久性（Durability）指的是一旦事務送出，所做的修改就會永久儲存到資料庫中，即使系統發生故障也不會丢失。

而隔離性有4個隔離級别，分别是：

讀未送出（Read Uncommitted）：可能會讀到其他事務未送出的資料，也叫做髒讀（Dirty Read）。例如，使用者本來應該讀取到id=1的使用者age應該是10，結果讀取到了其他事務還沒有送出的資料，結果讀取結果age=20，這就是髒讀。
讀已送出（Read Committed）：隻會讀取已經送出的資料，解決了髒讀的問題。但是可能出現兩次讀取結果不一緻的情況，叫做不可重複讀（Non-repeatable Read）。例如，使用者開啟事務讀取id=1使用者，查詢到age=10，再次讀取發現結果=20，在同一個事務裡同一個查詢讀取到不同的結果叫做不可重複讀。
可重複讀（Repeatable Read）：保證了每次讀取結果都一樣，解決了不可重複讀的問題。這是MySQL的預設級别。但是可能出現插入或删除導緻查詢結果數量變化的情況，叫做幻讀（Phantom Read）。例如，使用者開啟事務查詢id=1~10使用者共10條記錄，再次查詢發現有11條記錄，因為其他事務插入了一條新記錄。
串行化（Serializable）：保證了每個事務都按照順序執行，解決了幻讀的問題。但是一般是不會使用的，因為他會給每一行讀取或修改的資料加鎖，會導緻大量逾時和鎖競争的問題。

那ACID靠什麼保證的呢？

1、原子性（Atomicity）：原子性是通過 undo log 來保證的。undo log 是一種日志系統，它記錄了事務所做的所有修改。如果一個事務在執行過程中失敗了，資料庫系統可以檢視 undo log，撤銷這個事務所做的所有修改，進而保證了原子性。

2、一緻性（Consistency）：一緻性一般由資料庫系統的限制（例如主鍵限制、外鍵限制等）和觸發器等機制來保證。資料庫的所有操作都必須遵守這些限制，這樣就可以保證事務執行前後，資料庫的狀态都是一緻的。

3、隔離性（Isolation）：隔離性是通過多版本并發控制（MVCC）來保證的。MVCC 通過為每行資料添加兩個隐藏列（建立版本号和删除版本号）來實作。這樣，不同的事務看到的是不同版本的資料，進而實作了隔離性。

4、持久性（Durability）：持久性是通過 redo log 來保證的。當一個事務進行修改操作時，這些修改會同時寫入記憶體和 redo log。當事務送出時，再将這些修改從 redo log 刷入磁盤。如果系統突然崩潰，那麼在重新開機後，可以根據 redo log 重新做一遍崩潰前未完成的修改，進而保證了持久性。

總的來說，ACID 是通過 undo log、資料庫限制、MVCC 和 redo log 這些機制來保證的。

mysql中，你知道什麼是間隙鎖嗎？

1、描述及示例

間隙鎖是一種在索引記錄之間的間隙上的鎖，用于防止幻讀。幻讀是指一個事務在前後兩次查詢同一個範圍時，後一次查詢看到了前一次查詢沒有看到的行。間隙鎖可以保證某個間隙内的資料在鎖定期間不會發生任何變化。

一個簡單的示例是：

假設有一張表t，有兩個字段id和name，其中id是主鍵，有以下資料：

id	name
1	A
2	B
4	C
5	D

現在有兩個事務T1和T2，都在可重複讀隔離級别下執行。

T1執行以下語句：

select * from t where id > 2 for update;

這時，T1會對id為4和5的記錄加上排他鎖，同時也會對(2,4)和(5,∞)這兩個間隙加上間隙鎖。

T2執行以下語句：

insert into t values (3, 'E');

這時，T2會被阻塞，因為它試圖插入一條記錄到T1鎖定的(2,4)這個間隙中。

這樣，就避免了T1在後續查詢時看到id為3的記錄，造成幻讀。

2、間隙鎖的缺點是：

它會降低并發性能，因為它會阻塞其他事務在鎖定間隙内插入或修改資料。
它會增加死鎖的可能性，因為它會與插入意向鎖沖突。
它會導緻一些不符合直覺的結果，比如在唯一索引上使用範圍條件檢索資料時，即使沒有比對的記錄，也會加上間隙鎖。

3、注意

唯一索引是不會有間隙鎖的，是因為在唯一索引上使用等值條件檢索資料時，隻會鎖住比對的記錄，而不會鎖住間隙。這是為了提高性能和減少死鎖的風險。但是如果在唯一索引上使用範圍條件檢索資料，或者使用非唯一索引檢索資料，就會有間隙鎖的存在。

分庫分表怎麼做的？

分庫分表是一種常見的資料庫擴充政策，通常用于處理大資料量和高并發讀寫的情況。這種政策可以提高資料庫的讀寫性能，降低單一資料庫的壓力。下面是具體的分庫分表實施步驟：

1、确定分庫分表政策：根據業務需求，首先确定分庫分表的政策。常見的政策有按照業務分庫分表，按照表的資料量分庫分表，按照通路頻率分庫分表等。比如，如果某些表的資料量特别大，那麼可以選擇這些表進行分表；如果某些業務的并發讀寫壓力大，那麼可以選擇這些業務的相關表進行分庫。

2、選擇分庫分表的依據：常見的分庫分表的依據有哈希（Hash）、範圍（Range）、清單（List）等。比如，使用者表可以按照使用者ID的範圍或哈希值進行分表。

3、設計資料路由：在應用程式中設計資料路由邏輯，根據分庫分表的依據來确定資料應該寫入和讀取的資料庫和表。

4、處理跨庫跨表查詢：分庫分表之後，原來在一個資料庫或一個表内可以完成的跨行查詢，可能需要在多個資料庫或多個表之間進行聯合查詢，這就需要在應用程式中進行處理。

5、處理資料一緻性：分庫分表之後，需要處理資料的一緻性問題，比如使用分布式事務來保證資料的一緻性。

6、選擇合适的中間件：有很多現成的資料庫中間件可以幫助完成分庫分表，比如MyCAT、ShardingSphere等。這些中間件通常提供了資料路由、跨庫跨表查詢、分布式事務等功能。

以上就是分庫分表的基本步驟。實際操作中，需要根據具體的業務需求和資料量來進行具體設計。

分表後非sharding_key的查詢怎麼處理呢？

分表後非sharding_key的查詢是一個常見的問題，有幾種常用的解決方案：

做一個映射關系表，比如這時候商家要查詢訂單清單怎麼辦呢？不帶user_id查詢的話你總不能掃全表吧？是以我們可以做一個映射關系表，儲存商家和使用者的關系，查詢的時候先通過商家查詢到使用者清單，再通過user_id去查詢。例如：

-- 假設有一個商家使用者映射表 seller_user
CREATE TABLE seller_user (
  seller_id INT NOT NULL,
  user_id INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (seller_id, user_id)
);

-- 查詢某個商家的所有訂單
SELECT o.* FROM seller_user su
JOIN order_0 o ON su.user_id = o.user_id AND su.seller_id = ?
UNION ALL
SELECT o.* FROM seller_user su
JOIN order_1 o ON su.user_id = o.user_id AND su.seller_id = ?
UNION ALL
SELECT o.* FROM seller_user su
JOIN order_2 o ON su.user_id = o.user_id AND su.seller_id = ?
UNION ALL
SELECT o.* FROM seller_user su
JOIN order_3 o ON su.user_id = o.user_id AND su.seller_id = ?

打寬表，一般而言，商戶端對資料實時性要求并不是很高，比如查詢訂單清單，可以把訂單表同步到離線（實時）數倉，再基于數倉去做成一張寬表，再基于其他如es提供查詢服務。例如：

-- 假設有一個寬表 order_wide
CREATE TABLE order_wide (
  id INT PRIMARY KEY,
  user_id INT NOT NULL,
  product_id INT NOT NULL,
  amount DECIMAL(10,2) NOT NULL,
  status VARCHAR(10) NOT NULL,
  create_time DATETIME NOT NULL,
  seller_id INT NOT NULL -- 新增字段
);

-- 查詢某個商家的所有訂單
SELECT * FROM order_wide WHERE seller_id = ?

資料量不是很大的話，比如背景的一些查詢之類的，也可以通過多線程掃表，然後再聚合結果的方式來做。或者異步的形式也是可以的。例如：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.Executor;
import java.util.concurrent.Executors;

public class QueryProduct {

    // 定義線程池
    private Executor pool = Executors.newFixedThreadPool(4);

    // 查詢某個商品的所有訂單
    public List<Result> queryProduct(int productId) {
        // 建立一個空清單用于存放結果
        List<Result> results = new ArrayList<>();
        // 定義一個查詢條件
        String condition = "product_id = " + productId;

        // 對每張表發起一個異步查詢任務，并注冊回調函數
        List<CompletableFuture<List<Result>>> futures = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            int finalI = i;
            CompletableFuture<List<Result>> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                // 執行一些異步查詢操作
                String tableName = "order_" + finalI;
                return queryTableSync(tableName, condition);
            }, pool);
            futures.add(future);
        }

        CompletableFuture<Void> allFutures = CompletableFuture.allOf(
                futures.toArray(new CompletableFuture[futures.size()]));

        CompletableFuture<List<Result>> resultFuture = allFutures.thenApply(v -> {
            List<Result> allUsers = new ArrayList<>();
            for (CompletableFuture<List<Result>> future : futures) {
                List<Result> users = future.join();
                allUsers.addAll(users);
            }
            return allUsers;
        });

        List<Result> allUsers = resultFuture.join();

        // 等待所有任務完成并将結果合并到清單中
        return allUsers;
    }

    /**
     * 同步查詢資料
     *
     * @param tableName
     * @param condition
     * @return
     */
    private List<Result> queryTableSync(String tableName, String condition) {
        // TODO: 實作查詢邏輯
        return null;
    }

    public static class Result {

    }

}

說說mysql主從同步怎麼做的吧？

要實作mysql主從同步，首先要了解其原理：

master在送出事務後，将事務資訊寫入binlog日志檔案
slave通過IO線程連接配接到master，請求binlog日志檔案
master建立dump線程，将binlog日志檔案發送給slave
slave接收到binlog日志檔案後，将其儲存到relay log中繼日志檔案中
slave通過SQL線程讀取relay log中繼日志檔案中的事務資訊，并在slave上執行，實作資料的同步
slave也可以記錄自己的binlog日志檔案，以便作為其他slave的master

mysql預設的複制方式是異步的，即master在發送binlog日志檔案後不等待slave的執行結果，直接傳回給用戶端。這樣可能會導緻一個問題：如果master發生故障，而slave還沒有執行完所有的binlog日志檔案，那麼當slave更新為master時，就會丢失一部分資料。為了解決這個問題，mysql提供了兩種同步複制方式：

全同步複制：master在寫入binlog日志檔案後，必須等待所有的slave都執行完畢并傳回确認資訊，才能傳回給用戶端。這種方式可以保證資料的一緻性，但是會嚴重影響性能和可用性。
半同步複制：master在寫入binlog日志檔案後，隻需要等待至少一個slave執行完畢并傳回确認資訊，就可以傳回給用戶端。這種方式可以平衡資料的一緻性和性能，但是仍然有可能出現資料丢失的情況。

如何在MySQL中查詢OS線程id（LWP）？

從MySQL 5.7版本開始，performance_schema.threads表中增加了一個名為THREAD_OS_ID的列，它可以顯示每個MySQL線程對應的OS線程id（LWP）。我們可以通過查詢這個表來擷取OS線程id（LWP），例如：

SELECT THREAD_ID, THREAD_OS_ID FROM performance_schema.threads;

什麼是MySQL的pid檔案？

答案：pid檔案是MySQL執行個體的程序ID檔案，它記錄了MySQL執行個體運作時的程序ID。MySQL執行個體在啟動時，會自動建立一個pid檔案，并将自己的程序ID寫入其中。我們可以通過參數pid_file來指定pid檔案的路徑和名稱，如果不指定，則預設在資料庫目錄下建立一個以主機名為字首的.pid檔案，例如：myhost.pid

MySQL的分庫分表和表分區（Partitioning）有什麼差別？

分庫分表是指把資料庫中的資料實體地拆分到多個執行個體或多台機器上去，以提高資料庫的并發處理能力和存儲容量。分庫分表可以按照水準切分（按照資料行切分）或者垂直切分（按照資料列切分）的方式進行。

表分區是指把一張表的資料邏輯地劃分為多個區塊，每個區塊對應一個實體檔案，但在邏輯上仍然是一張表。表分區可以按照RANGE（按照給定的連續區間劃分）、LIST（按照枚舉出的值清單劃分）、HASH（按照使用者自定義的哈希函數取模劃分）或者KEY（類似于HASH，但使用MySQL自帶的哈希函數）的方式進行。

分庫分表和表分區的差別主要有以下幾點：

實作方式上，分庫分表是真正的拆分，每個子表都是一個獨立的表，有自己的檔案和結構；而表分區隻是把一個表的資料檔案拆成多個小塊，邏輯上仍然是一張表。
資料處理上，分庫分表後需要通過路由規則來定位和通路子表，總表隻是一個邏輯概念，不存儲資料；而表分區則不需要改變通路方式，MySQL會根據分區鍵來自動選擇合适的分區。
提高性能上，分庫分表主要是為了解決單庫的并發壓力和存儲限制，通過水準擴充來增加資料庫的寫入能力；而表分區主要是為了解決單表的查詢效率和維護成本，通過減少掃描範圍和優化鎖粒度來提高資料庫的讀取能力。
實作難易度上，分庫分表需要考慮資料一緻性、事務處理、跨庫查詢等問題，實作起來比較複雜；而表分區則相對簡單，隻需要在建表時指定分區政策即可，對業務代碼無需改動。

MySQL原生支援的備份方式及種類有哪些？

根據備份方法，備份可以分為如下3種：

1）熱備份（Hot Backup）：熱備份也稱為線上備份（Online Backup），是指在資料庫運作的過程中進行備份，對生産環境中的資料庫運作沒有任何影響。常見的熱備方案是利用mysqldump、XtraBackup等工具進行備份。熱備份可以實作對InnoDB存儲引擎的完全備份和部分備份。

2）冷備份（Cold Backup）：冷備份也稱為離線備份（Offline Backup），是指在資料庫關閉的情況下進行備份，這種備份非常簡單，隻需要關閉資料庫，複制相關的實體檔案即可。目前，線上資料庫一般很少能夠接受關閉資料庫，是以該備份方式很少使用。冷備份可以實作對任何存儲引擎的完全實體備份。

3）溫備份（Warm Backup）：溫備份也是在資料庫運作的過程中進行備份，但是備份會對資料庫操作有所影響。該備份利用鎖表的原理備份資料庫，由于影響了資料庫的操作，故該備份方式也很少使用。溫備份可以實作對MyISAM存儲引擎的完全邏輯備份。

根據資料集合的範圍，還可以将MySQL的備份方式分為以下幾種：

完全備份（Full Backup）：将整個資料集或整個資料庫都進行備份。
部分備份（Partial Backup）：隻對資料集或資料庫的一部分進行備份，比如某些表或某些列。
增量備份（Incremental Backup）：隻對自上一次完全備份或增量備份以來變化了的資料進行備份。
差異備份（Differential Backup）：隻對自上一次完全備份以來變化了的資料進行備份。

根據操作對象，還可以将MySQL的備份方式分為以下幾種：

實體備份（Physical Backup）：直接從磁盤複制資料檔案進行備份。
邏輯備份（Logical Backup）：從資料庫導出資料另存在一個或多個檔案中，将資料轉為具體的SQL語句。

根據資料服務運作狀态，還可以将MySQL的備份方式分為以下幾種：

熱備（Hot Backup）：讀寫操作均可進行的狀态下所做的備份。
溫備（Warm Backup）：可讀但不可寫狀态下進行的備份。
冷備（Cold Backup）：讀寫操作均不可進行的狀态下所做的備份。

MySQL原生支援使用mysqldump工具進行邏輯熱/溫/冷備、使用mysqlhotcopy腳本進行實體溫/冷備、使用cp/tar指令進行實體冷備等方式。除此之外，還有一些第三方工具可以提供更多功能和優化。

資料表損壞的修複方式有哪些？

答案：有兩種常用的修複方式，分别是使用myisamchk工具和使用SQL指令。

使用myisamchk工具修複

這種方式适用于MyISAM存儲引擎的表，可以檢查和修複資料檔案和索引檔案。
具體步驟如下： 1、停止mysqld服務，以避免資料檔案被其他程序通路或修改。 2、打開指令行視窗，切換到mysql的/bin目錄下。 3、執行myisamchk -r 資料庫所在路徑/*.MYI，其中-r選項表示恢複模式，可以修複損壞的表。

使用SQL指令修複

這種方式适用于任何存儲引擎的表，可以通過在mysql用戶端執行SQL語句來修複表。
常用的SQL指令有兩個，分别是REPAIR TABLE和OPTIMIZE TABLE。

REPAIR TABLE table_name用于修複被破壞的表，如果表沒有損壞，會顯示OK的資訊，如果表有損壞，會嘗試修複，并顯示修複結果。
OPTIMIZE TABLE table_name用于優化表的性能，當表上的資料行被删除或更新時，所占據的磁盤空間并沒有立即被回收，而是留下了碎片。使用了OPTIMIZE TABLE指令後，這些碎片将被清理，并且對磁盤上的資料行進行重排，進而提高查詢效率。注意：這個指令隻對磁盤上的資料檔案有效，并不影響資料庫中的資料結構。

什麼是MySQL的GTID？

答案：GTID（Global Transaction ID，全局事務ID）是MySQL用來辨別每個已送出事務的唯一編号，它由兩部分組成：UUID和TID。UUID是一個MySQL伺服器執行個體的唯一辨別，TID是該執行個體中每個事務的遞增編号。GTID是從MySQL 5.6版本開始引入的，主要用于簡化主從複制的配置和故障恢複。

在MySQL中如何有效的删除一個大表？

在MySQL中，對于大表的删除，有幾種方法，具體取決于表的類型和是否有外鍵限制。

一種方法是使用DROP TABLE指令來完全删除表，并根據原來的定義重新建立表。這種方法适用于沒有外鍵限制的表，或者使用MySQL 5.0.3以上版本的表，因為這些版本的TRUNCATE指令會自動執行DROP TABLE。

另一種方法是使用CREATE TABLE ... LIKE ...指令來建立一個空表，然後使用RENAME TABLE指令來原子性地交換兩個表的名字，最後使用DROP TABLE指令來删除舊表。這種方法适用于有外鍵限制的表，或者想保留表的定義和索引的表。

還有一種方法是使用硬連結（Hard Link）的方式來删除表，即在檔案系統層面建立一個指向表檔案的連結，然後删除原始檔案，這樣可以避免MySQL鎖定表或占用資源。但是這種方法需要注意備份和恢複的問題，以及不同作業系統和檔案系統的相容性。

主鍵使用自增ID還是UUID?能說說原因嗎？

自增ID和UUID作為主鍵的考慮主要有兩方面，一個是性能另一個就是存儲的空間大小，一般沒有特定的業務要求都不推薦使用UUID作為主鍵。

因為使用UUID作為主鍵插入并不能保證插入是有序的，有可能會涉及資料的挪動，也有可能觸發資料頁的分裂，因為一個資料頁的大小就是16KB，這樣插入資料的成本就會比較高。

而自增ID作為主鍵的話插入資料都是追加操作，不會有資料的移動以及資料頁的分裂，性能會比較好。

另一方面就是存儲空間，自增主鍵一般整形隻要4個位元組，長整形才占8位元組的大小空間，而使用UUID作為主鍵存儲空間需要16位元組的大小，會占用更多的磁盤，在二級索引中也會存出一份主鍵索引，這樣多占用消耗的空間就是兩倍，性能低，是以不推薦使用。

但是UUID也有它的優勢，比如它可以保證在分布式環境下的唯一性，而自增ID則需要額外的處理來避免重複。另外，UUID也可以提高資料安全性，因為它不會暴露表中資料的規模和插入順序。

綜上所述，如果資料量非常大需要分庫分表，或者需要更好的安全性和可擴充性，那麼使用UUID可能更合适。如果對性能和存儲空間有較高要求，或者沒有分布式場景，那麼使用自增ID可能更好。

在高并發情況下，如何做到安全的修改同一行資料？

在高并發環境下，如何安全地修改同一行資料是一個非常重要的問題。下面我會介紹兩種常見的鎖機制：樂觀鎖和悲觀鎖。

1、悲觀鎖：悲觀鎖（Pessimistic Locking）是一種假定會發生并發沖突，盡量通過鎖定操作阻止沖突發生的政策。也就是說，當資料被一個線程鎖定時，其他線程将無法通路這些資料。隻有當擁有鎖的線程釋放鎖之後，其他線程才能通路或修改這些資料。這種政策在資料競争非常激烈的情況下效果很好，但是在資料競争不激烈的情況下，可能會因為過多的鎖定操作導緻性能下降。

2、樂觀鎖：樂觀鎖（Optimistic Locking）是一種假定并發沖突不會發生，但在送出操作時會檢查是否真的産生了沖突的政策。樂觀鎖通常會使用版本号（Versioning）或者時間戳（Timestamping）來檢查資料在讀取和寫入之間是否被其他線程修改過。如果資料被修改過，那麼這個操作将會失敗，然後可以選擇重試或者放棄。這種政策在資料競争不激烈的情況下效果很好，因為它避免了不必要的鎖定操作。但是在資料競争非常激烈的情況下，可能會因為過多的沖突和重試導緻性能下降。

具體使用哪種鎖機制取決于你的應用場景。一般情況下，如果并發沖突非常激烈，那麼可能需要使用悲觀鎖；如果并發沖突不是很激烈，那麼可以使用樂觀鎖。在實際使用中，可能需要根據具體情況進行調整和優化。

資料庫索引的原理，為什麼要用 B+樹，為什麼不用二叉樹？

資料庫索引的目标是提高資料檢索的效率，即使在資料量極大的情況下也能快速地找到需要的資料。索引的實作方法有很多種，其中 B+樹是資料庫索引常用的一種資料結構。為了了解為什麼要用 B+樹，我們先來了解索引的原理和需求。

索引的主要目标是提高資料查詢的速度。為了實作這一點，我們需要一個可以快速查找并且可以維護的資料結構。同時，這個資料結構還需要考慮存儲效率和磁盤 IO 操作的效率。

在這些需求下，我們來看為什麼選擇 B+樹而不是其他的資料結構：

1、為什麼不用二叉樹或平衡二叉樹：二叉樹或平衡二叉樹的深度相對較大，這意味着查找資料時可能需要多次磁盤 IO 操作，這在資料庫中是非常昂貴的。而 B+樹是一種多路搜尋樹，它的深度相對較小，是以需要的磁盤 IO 操作次數也較少。

2、為什麼不用 B 樹：B 樹和 B+樹在結構上很相似，都是多路搜尋樹。但是 B+樹有一個特點，就是非葉子節點不存儲資料，隻存儲關鍵字和指向子節點的指針，這使得 B+樹的磁盤頁能存儲更多的元素，進而進一步減少磁盤 IO 次數。而且，B+樹的葉子節點通過指針相連，這對于範圍查詢非常有利。

3、為什麼用 B+樹：B+樹具有深度小，查詢效率穩定，适應範圍查詢，存儲密度高等優點。是以，它非常适合用作資料庫索引的資料結構。

總的來說，B+樹是一種非常适合資料庫索引的資料結構，它在提高查詢效率，減少磁盤 IO 操作，以及适應大量資料的需求下，表現出了很好的性能。

MVCC 熟悉嗎，它的底層原理是？

MVCC，全稱為多版本并發控制（Multi-Version Concurrency Control），是一種并發控制的方法，被廣泛應用于資料庫管理系統（如PostgreSQL和MySQL InnoDB引擎）以及版本控制系統。

MVCC 的基本思想是：在給定的資料庫中，每個讀操作都會看到一緻且不改變的快照。同時，寫操作（更新、删除、插入）也不會阻塞讀操作，讀操作也不會阻塞寫操作。這種設計使得讀寫操作可以并發執行，進而提高了資料庫的性能。

以下是 MVCC 的底層原理：

1、行版本化：在 MVCC 中，資料庫事務對資料的每次修改都會生成該資料的一個新版本，而不是直接覆寫舊的資料。這意味着資料庫中的每行資料可能存在多個版本。

2、事務版本号：每個事務開始時都會被配置設定一個唯一的事務ID，這個ID同時也是一個遞增的時間戳。對于每個資料版本，資料庫會記錄生成這個版本的事務ID，以及删除（如果有的話）這個版本的事務ID。

3、讀操作：當一個事務進行讀操作時，它隻能看到那些在該事務開始前就已經送出的事務所做的修改。具體來說，它隻能看到那些生成事務ID小于等于它的事務ID，并且沒有被一個在它開始前就已經送出的事務删除的資料版本。

4、寫操作：當一個事務進行寫操作時，它會生成一個新的資料版本，并記錄生成這個版本的事務ID。如果這個寫操作是一個删除操作，那麼它還會在被删除的資料版本上記錄删除這個版本的事務ID。

通過這種方式，MVCC 允許每個事務看到一個不改變的資料快照，而不需要對讀寫操作進行加鎖。這就極大地提高了資料庫的并發性能。同時，由于每個事務都是在其開始時的資料快照上進行操作，這也保證了資料庫操作的一緻性。

MYSQL 資料庫伺服器性能分析的方法指令有哪些?

MySQL 資料庫伺服器性能分析主要依賴于一些内置的工具和指令，以下是一些常用的方法：

1、 SHOW STATUS 指令：SHOW STATUS 指令用于擷取 MySQL 伺服器的運作狀态資訊，包括各種統計資訊和系統變量的值。這些資訊可以幫助我們了解伺服器的運作狀況，例如連接配接數、查詢緩存狀态、表鎖競争情況等。

2、 SHOW PROCESSLIST 指令：SHOW PROCESSLIST 指令用于檢視目前 MySQL 伺服器上的所有連接配接資訊，包括每個連接配接的 ID、使用者、主機、資料庫、指令、操作時間、狀态等。這可以幫助我們找出那些占用資源過多或者執行時間過長的查詢。

3、 EXPLAIN 指令：EXPLAIN 指令用于檢視 MySQL 如何執行一個 SQL 查詢，包括它會使用哪些索引，會掃描多少行資料，會如何對多個表進行連接配接等。這是優化查詢性能的重要工具。

4、慢查詢日志：MySQL 可以配置慢查詢日志，記錄那些執行時間超過指定門檻值的查詢。通過分析慢查詢日志，我們可以找出那些需要優化的查詢。

5、性能架構（Performance Schema）：Performance Schema 是 MySQL 的一個插件，提供了豐富的性能和系統監控資訊。通過 Performance Schema，我們可以分析查詢性能，鎖競争，使用者資源使用等多種資訊。

6、 InnoDB 引擎的 SHOW ENGINE INNODB STATUS 指令：這個指令可以提供 InnoDB 存儲引擎的詳細狀态資訊，包括記憶體使用情況，I/O 狀态，鎖競争情況等。

以上這些方法可以為我們提供豐富的資訊，幫助我們找出性能瓶頸，優化資料庫性能。在使用這些工具時，需要結合實際的系統狀況和業務需求，進行詳細的分析。

UNION 與 UNION ALL 的差別？

UNION 和 UNION ALL 是 SQL 中的兩種運算符，它們都用于合并兩個或多個 SELECT 語句的結果集。然而，它們在處理結果集時有一些不同：

1、 UNION：UNION 運算符會合并兩個 SELECT 語句的結果集，并删除重複的資料。也就是說，如果兩個結果集中有相同的行，UNION 會隻保留一行。此外，UNION 會對結果集進行排序，除非你明确使用了 ORDER BY 子句。

2、 UNION ALL：UNION ALL 運算符會合并兩個 SELECT 語句的結果集，但不會删除重複的資料。也就是說，如果兩個結果集中有相同的行，UNION ALL 會将它們都包含在内。此外，UNION ALL 不會對結果集進行排序。

是以，在性能方面，由于 UNION ALL 不需要進行去重和排序操作，是以通常比 UNION 更快。如果你确定兩個結果集沒有重複的資料，或者你不介意結果集中存在重複的資料，那麼應該優先使用 UNION ALL。

SQL 的生命周期？

SQL 的生命周期，也就是 SQL 查詢在資料庫系統中的處理過程，通常包含以下幾個階段：

1、查詢接收：使用者通過用戶端發送 SQL 查詢到資料庫伺服器，伺服器接收到這個查詢請求。

2、文法分析：資料庫伺服器對查詢進行文法檢查，看是否符合 SQL 文法規則。如果有文法錯誤，系統将傳回錯誤資訊給使用者。

3、解析：在文法檢查通過後，解析器會将 SQL 查詢轉換成一顆解析樹（Parse tree）。解析樹是查詢的内部表示，它将查詢分解成多個元件（如表，條件，連接配接等）。

4、查詢優化：查詢優化器是資料庫中最複雜的部分之一。它的任務是找到執行查詢的最有效的方法。優化器會考慮許多因素，如表的大小，索引的存在，資料的分布等，然後生成一個或多個可能的執行計劃，并從中選擇成本最低的執行計劃。

5、執行計劃生成：執行計劃是資料庫用來檢索或修改資訊的詳細步驟。它包括了哪些索引将被使用，表的連接配接順序，哪種類型的連接配接将被使用（嵌套循環，哈希連接配接，合并連接配接等）等資訊。

6、查詢執行：在生成執行計劃後，資料庫執行引擎會執行這個計劃，檢索或修改資料，并生成結果集。

7、結果傳回：最後，資料庫伺服器将結果集傳回給用戶端。

以上就是 SQL 查詢的生命周期。請注意，這個過程可能因資料庫系統的不同而有所差異。例如，一些資料庫系統可能在優化階段使用更複雜的政策，或者在執行階段使用更先進的執行引擎。

一條 Sql 的執行順序？

一條 SQL 查詢語句在執行時，其順序并不完全按照我們書寫的順序執行。以下是 SQL 查詢語句的通常執行順序：

1、 FROM：首先對 FROM 子句中的表進行笛卡爾積運算。如果有 JOIN 操作，則根據指定的 JOIN 類型（例如 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN）和連接配接條件，組合各個表的行。

2、 ON：然後根據 ON 子句的連接配接條件，篩選出滿足條件的行。

3、 JOIN：如果有多個 JOIN，會根據從左到右的順序，依次進行 ON 和 JOIN 操作。

4、 WHERE：在 FROM、ON 和 JOIN 操作後，WHERE 子句會篩選出滿足條件的行。

5、 GROUP BY：在 WHERE 子句之後，GROUP BY 子句會将結果集按指定的列進行分組。

6、 HAVING：HAVING 子句在 GROUP BY 子句之後，對分組後的結果集進行篩選。

7、 SELECT：在前面所有步驟完成後，SELECT 子句會選擇需要的列。

8、 DISTINCT：如果查詢中包含 DISTINCT 關鍵字，會在 SELECT 之後去除重複的行。

9、 ORDER BY：最後，如果查詢中包含 ORDER BY 子句，會根據指定的列對結果集進行排序。

10、 LIMIT：如果有 LIMIT 子句，那麼會在所有步驟完成後，傳回指定數量的行。

以上是 SQL 查詢語句的執行順序。需要注意的是，實際的實體執行順序可能會因為資料庫優化器的優化而有所不同，但邏輯執行順序是固定的。

什麼是存儲過程？有哪些優缺點？

存儲過程是一種在資料庫中存儲的預編譯的 SQL 語句集，可以看作是資料庫的一種函數，使用時可以直接調用。存儲過程可以接受參數，并傳回結果。它們通常用于封裝常用的業務邏輯，以便于重複使用。

存儲過程的優點：

1、性能提升：存儲過程在第一次運作時會被編譯并存儲在資料庫中，後續的調用可以直接使用已編譯的版本，進而提高了執行速度。

2、減少網絡流量：隻需要傳輸存儲過程的名稱和參數，而不需要傳輸整個 SQL 語句。

3、代碼封裝：可以将複雜的業務邏輯封裝在存儲過程中，提高代碼的可讀性和可維護性。

4、安全性：通過控制對存儲過程的通路權限，可以有效地保護資料庫中的資料。

存儲過程的缺點：

1、可移植性：不同的資料庫系統對存儲過程的支援和文法都有所不同，是以存儲過程的可移植性較差。

2、調試困難：存儲過程的調試通常比較困難，特别是在複雜的業務邏輯中。

3、版本控制：由于存儲過程存儲在資料庫中，是以不容易進行版本控制，這可能會在團隊開發中帶來問題。

4、複雜性：對于簡單的查詢，使用存儲過程可能會增加不必要的複雜性。

總的來說，存儲過程在處理複雜的、重複的、對性能要求高的資料庫操作時，可以發揮很大的優勢，但在其他情況下，可能并不是最好的選擇。

超全!MySQL面試題