我是靠谱客的博主 自觉红牛,最近开发中收集的这篇文章主要介绍高级JAVA面试题详解(四)——数据库MySQL(MySQL优劣、存储引擎、事务、索引、锁、删除重复数据),觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

MySQL详解 上篇

主要写一些除分库分表、主从之外的其它问题

MySQL和MongoDB的区别

MongoDBMySQL
数据库模型非关系型关系型
存储方式JSON的文档的格式存储
虚拟内存+持久化
不同引擎有不同的存储方式
数据处理方式基于内存,将热数据存放在物理内存中,从而达到高速读写不同引擎有自己的特点
事务性仅支持单文档事务操作,弱一致性支持事务操作
查询语句MongoDB查询方式(类似JavaScript的函数)SQL语句
根据各自优劣如何选择使用MySQL还是MongoDB

MongoDB

  1. 侧重高数据写入的性能,而非事务安全,适合业务系统中有大量“低价值”数据的场景。例如做日志系统。
  2. 因JSON格式存储,不像MySQL建表之后需要把字段提前设计好,对数据格式不明确的需求支持较好。像第三方数据获取,或授权信息返回数据存储可以选用MongoDB

MySQL

  1. MongoDB不支持事务操作,需要用到事务的应用选择MySQL例如订单状态流转、支付、优惠券使用等等。
  2. MongoDB目前不支持join操作,需要复杂查询的选用MySQL
  3. MySQL使用广泛,SQL语句成熟,正常业务考虑到开发同事会选用MySQL

MySQL 存储引擎

在mysql5之后,支持的存储引擎有十几个,但是常用的就那么几种,这里简单列举三种说明InnoDBMyISAMMEMORY

InnoDB
  1. 5.5版本之后默认为引擎
  2. 支持事务,默认的事务隔离级别为可重复度,通过MVCC(并发版本控制)来实现的。
  3. 支持自增长列
  4. 支持外键
  5. 使用的锁粒度为行级锁,可以支持更高的并发
  6. 存在着缓冲管理,通过缓冲池,将索引和数据全部缓存起来,加快查询的速度;
  7. 支持两种存储方式,分别为:共享表空间存储独立表空间存储
    7.1) 共享表空间存储:一个数据库的所有表数据保存在一个单独的表空间里面,而这个表空间可以由很多个文件组成,一个表可以跨多个文件存在,所以其大小限制不再是文件大小的限制,而是其自身的限制,官方文档上写的是64TB。对于经常删除操作的这类应用不适合用共享表空间,因为大量删除操作后表空间中将会有大量的空隙。
    7.2)独立表空间存储:每个表都有自已独立的表空间,每个表的数据和索引都会存在自已的表空间中,可以实现单表在不同的数据库中移动,空间可以回收。但受文件大小影响,当单表占用空间过大时,存储空间不足。

缓冲池简介
       InnoDB存储引擎是基于磁盘存储的,并将其记录按照页的方式进行管理。在数据库系统中由于CPU速度与磁盘速度之间的鸿沟,基于磁盘的数据库系统通常使用缓冲技术来提高数据的整体性能。
       缓冲池简单来说就是一块内存区域.通过内存的速度来弥补磁盘速度较慢对数据库性能的影响。
       读取操作首先判断该页是不是在缓冲池中,未命中则读取磁盘上的页。
       修改操作首先修改在缓冲池中页,然后再以一定的频率刷新到磁盘。
       缓冲池配置可以通过INNODB_BUFFER_POOL_SZIE来设置,官方文档建议,缓冲池的大小最多应设置为物理内存的80%,正常使用可以设置为(50%~80%)之间。

MyISAM
  1. 5.5版本前的默认引擎
  2. 不支持事务,也不支持外键
  3. 锁粒度为表级锁 ,并发支持差
  4. 存储格式:静态表(Fixed)动态表(Dynamic)压缩表
    3.1) 静态表:静态表中的字段都是非变长字段,每个记录都是固定的长度,当表不包含变量长度列(VARCHAR, BLOB, 或TEXT)时,使用这个格式。存储迅速,出现故障容易恢复,占用空间比动态表大,静态表在进行数据存储时会按照事先定义的列宽度补足空格,但在访问的时候会去掉这些空格;
    3.2)动态表:如果表包含任何可变长度的字段(varchar、blob、text),或者该表创建时用row_format=dynamic指定,则该表使用动态格式存储。占用空间小,频繁的更新和删除操作会产生碎片。
    3.3)压缩表:由myisampack工具创建,占据非常小的磁盘空间,因为每个记录都是被单独压缩的
MEMORY
  1. 数据存储在内存中、访问速度快,但是在服务器重启之后,所有数据都会丢失
  2. 支持的数据类型有限制,比如:不支持TEXT和BLOB类型,对于字符串类型的数据,只支持固定长度的行,VARCHAR会被自动存储为CHAR类型;
  3. 支持的锁粒度为表级锁。所以,在访问量比较大时,表级锁会成为MEMORY存储引擎的瓶颈

MySQL 事务隔离级别与传播方式

事务的特性(ACID)
  • 原子性(Atomicity):组成一个事务的多个数据库操作是一个不可分割的原子单元;只有所有操作执行成功,整个事务才提交,其中一个操作失败,都必须回滚到初始状态。
  • 一致性(Consistency):事务执行的前后,数据完整性保持一致。
  • 隔离性(Isolation):事务执行不应该受到其他事务的干扰。(根据数据库的隔离级别,会产生不同程度的干扰)。
  • 持久性(Durubility):事务一旦结束,数据就持久化到数据库中。
隔离级别(TRANSACTION)

脏读: 一个事务读取到另一个事务未提交的数据。
不可重复读:一个事务读取到另一个事务提交的更新的数据,导致多次查询结果不一致。
幻读:一个事务读取到另一个事务提交的新增的数据,导致多次查询的结果不一致。

事务隔离级别脏读不可重复读幻读
读未提交(read-uncommitted)
不可重复读(read-committed)
可重复读(repeatable-read)
串行化(serializable)

MySQL默认隔离级别为:可重复度

事务的传播方式(PROPAGATION)
  • PROPAGATION_REQUIRED:支持当前事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。(默认传播属性)
  • PROPAGATION_SUPPORTS:支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
  • PROPAGATION_MANDATORY:支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。
  • PROPAGATION_REQUIRESNEW:新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。
  • PROPAGATION_NOT_SUPPORTED:以非事务方式执行,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。
  • PROPAGATION_NEVER:以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
  • PROPAGATION_NESTED:如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务,则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

索引

mysql有哪些索引,分别是什么数据结构

Hash索引

  • 数组+链表的结构,通过hash函数计算出key在数组中的位置,然后如果出现hash冲突就通过链表来解决。
  • hash索引存储的是计算得到的hash值和行指针,而不存储具体的行值,所以通过hash索引查询数据需要进行两次查询(首先查询行的位置,然后找到具体的数据)

B+Tree索引

  • 是最常用的mysql数据库索引算法,采用B+树的结构。
  • 叶子节点存储了整行数据的是聚簇索引(主键索引)
  • 叶子节点存储了主键的值的是非聚簇索引(非主键索引),非主键索引的叶子节点是主键的值,需要回表查询

韭菜课堂开课啦:

非主键索引一定会查询多次吗(发生回表查询)
覆盖索引 指一个查询语句的执行只用从索引中就能够取得,不必从数据表中读取。
例如我建了一个联合索引 A、B字段 然后通过where条件A字段去查询B字段。
那假如我没有建主键咋办?
Innodb表中在没有默认主键的情况下会生成一个6byte空间的自动增长主键,可以用select _rowid from table来查询

B+Tree索引与Hash索引对比优劣

  • Hash索引,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,但是只支持“=”和“in”,如存在大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+Tree索引高。
  • B+Tree索引支持范围查询,Hash索引不支持
  • Hash索引不支持多列联合索引的最左匹配规则
  • Hash索引不支持索引排序,索引值和计算出来的hash值大小并不一定一致。

MySQL为什么要选择B+tree来做索引的结构

  • 普通的二叉树可能因为插入的数据最后变成一个很长的链表,哪怕采用红黑树保证平衡,数据量较大情况下依然会出现节点长度过长的问题。(特别是访问深层数据时,需要索引多次,数据结构设计的更为‘矮胖’一点就可以减少访问的层数)
  • B-树每个节点 key 和 data 在一起,无法区间查找。(范围查询在数据库中是很常用的)
  • B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历
  • B+树的内部节点并没有指向关键字具体信息的指针,内部节点相对B树更小,如果把所有同一内部节点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多,一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多,相对IO读写次数就降低了

MySQL锁

锁的机制

共享锁排他锁
共享锁(读锁):其他事务可以读,但不能写。
排他锁(写锁) :止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。

为了允许行锁和表锁共存,实现多粒度锁机制,InnoDB 还有两种内部使用的意向锁(Intention Locks),这两种意向锁都是表锁,且取得意向共享锁/意向排他锁是取得共享锁/排他锁的前置条件。:
意向共享锁(IS):事务打算给数据行加行共享锁,事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的 IS 锁。
意向排他锁(IX):事务打算给数据行加行排他锁,事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的 IX 锁。

锁的粒度
  • 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。可避免死锁。
  • 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。
    • 在 InnoDB 中,除单个 SQL 组成的事务外,锁是逐步获得的,这就决定了在 InnoDB 中发生死锁是可能的。
    • 行级锁只在存储引擎层实现,而Mysql服务器层没有实现。
    • InnoDB 行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的,所以只有通过索引条件检索数据,InnoDB 才使用行级锁,否则,InnoDB 将使用表锁!
  • 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。
InnoDB的间隙锁:

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据,并请求共享或排他锁时,InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁;对于键值在条件范围内但并不存在的记录,叫做“间隙(GAP)”,InnoDB也会对这个“间隙”加锁,这种锁机制就是所谓的间隙锁(Next-Key锁)。
很显然,在使用范围条件检索并锁定记录时,InnoDB这种加锁机制会阻塞符合条件范围内键值的并发插入,这往往会造成严重的锁等待。因此,在实际应用开发中,尤其是并发插入比较多的应用,我们要尽量优化业务逻辑,尽量使用相等条件来访问更新数据,避免使用范围条件。
InnoDB使用间隙锁的目的

  • 防止幻读,以满足相关隔离级别的要求;
  • 满足恢复和复制的需要:
死锁

死锁的产生

  • 死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用,并请求锁定对方占用的资源,从而导致恶性循环。
  • 当事务试图以不同的顺序锁定资源时,就可能产生死锁。多个事务同时锁定同一个资源时也可能会产生死锁。
    死锁后InnoDB如何处理
    死锁发生以后,只有部分或完全回滚其中一个事务,才能打破死锁,InnoDB目前处理死锁的方法是,将持有最少行级排他锁的事务进行回滚。所以事务型应用程序在设计时必须考虑如何处理死锁,多数情况下只需要重新执行因死锁回滚的事务即可。但在涉及外部锁,或涉及表锁的情况下,InnoDB 并不能完全自动检测到死锁。
    如何避免死锁
  • 在应用中,如果不同的程序会并发存取多个表,应尽量约定以相同的顺序来访问表,这样可以大大降低产生死锁的机会。
  • 在程序以批量方式处理数据的时候,如果事先对数据排序,保证每个线程按固定的顺序来处理记录,也可以大大降低出现死锁的可能。
  • 在事务中,如果要更新记录,应该直接申请足够级别的锁,即排他锁,而不应先申请共享锁,更新时再申请排他锁,因为当用户申请排他锁时,其他事务可能又已经获得了相同记录的共享锁,从而造成锁冲突,甚至死锁。
  • 在REPEATABLE-READ隔离级别下,如果两个线程同时对相同条件记录用SELECT…FOR UPDATE加排他锁,在没有符合该条件记录情况下,两个线程都会加锁成功。程序发现记录尚不存在,就试图插入一条新记录,如果两个线程都这么做,就会出现死锁。这种情况下,将隔离级别改成READ COMMITTED,就可避免问题。
  • 当隔离级别为READ COMMITTED时,如果两个线程都先执行SELECT…FOR UPDATE,判断是否存在符合条件的记录,如果没有,就插入记录。此时,只有一个线程能插入成功,另一个线程会出现锁等待,当第1个线程提交后,第2个线程会因主键重出错,但虽然这个线程出错了,却会获得一个排他锁。这时如果有第3个线程又来申请排他锁,也会出现死锁。对于这种情况,可以直接做插入操作,然后再捕获主键重异常,或者在遇到主键重错误时,总是执行ROLLBACK释放获得的排他锁。
乐观锁、悲观锁

乐观锁
乐观锁, 顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量。如果发现版本号被修改则从新查询后再更新,但是为了避免极端情况下一直循环查询会去限制次数,当到达次数上限后,采用悲观锁。
悲观锁
悲观锁,顾名思义,就是很悲观,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想修改这个数据就会等待直到它拿到锁。

课外习题:
表没有主键和唯一索引的情况下,怎么删除重复的数据?
在有主键的情况下删除重复数据太简单了,这里就不做描述了,咱们来点升级版本的。

方案1:(表中存在大量重复数据)

-- 新建临时表将目标表的不重复的数据插入保存起来
create table tmp as (select distinct * from table_name);
-- 清空目标表的数据
delete from table_name;
-- 将临时表tmp的数据插入
insert into table_nameselect * from tmp;
-- 删除临时表
Drop table tmp;

方案2:(表中数据量大,但重复数据少)

-- 假设表中只有两个字段 name 和 value,取出所有重复的数据放入临时表
create table tmp as (select * from table_name GROUP BY demo_table.`name`,demo_table.`value` HAVING COUNT(1) > 1);
-- 根据临时表的数据删除现有表中的重复数据, 注意delete的语法
DELETE demo_table from demo_table,tmp WHERE demo_table.`value` = tmp.`value` AND demo_table.name = tmp.name
-- 将临时表的数据插入原表
INSERT into demo_table select * from tmp;
-- 删除临时表
Drop table tmp;

方案3:存储过程通过 limit删除
这里就不贴代码了,给你们一个思路就好,循环遍历查询出的所有重复数据结果,将每行数据当做查询条件查询,判断结果是否大于1,如果大于1执行一次delete操作,delete语句末尾加上 limit 1(只删除1行数据),然后继续循环遍历。

最后

以上就是自觉红牛为你收集整理的高级JAVA面试题详解(四)——数据库MySQL(MySQL优劣、存储引擎、事务、索引、锁、删除重复数据)的全部内容,希望文章能够帮你解决高级JAVA面试题详解(四)——数据库MySQL(MySQL优劣、存储引擎、事务、索引、锁、删除重复数据)所遇到的程序开发问题。

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