客户端、连接层、服务层、引擎层
㈡ 数据库存储引擎的是什么概念
数据库好像汽车，引擎就是发动机。
就是将数据存储到磁盘得接口～MySQL有SQL语句分析层和存储引擎层，当分析出SQL语句需要执行什么操作后，调用存储引擎的接口既可。leveldb就可以看成一个存储引擎～个人理解！
㈢ 数据库架构选型与落地，看这篇就够了
随着时间和业务的发展，数据库中的数据量增长是不可控的，库和表中的数据会越来越大，随之带来的是更高的 磁盘 、 IO 、 系统开销 ，甚至 性能 上的瓶颈，而单台服务器的 资源终究是有限 的。
因此在面对业务扩张过程中，应用程序对数据库系统的 健壮性 ， 安全性 ， 扩展性 提出了更高的要求。
以下，我从数据库架构、选型与落地来让大家入门。
数据库会面临什么样的挑战呢？
业务刚开始我们只用单机数据库就够了，但随着业务增长，数据规模和用户规模上升，这个时候数据库会面临IO瓶颈、存储瓶颈、可用性、安全性问题。
为了解决上述的各种问题，数据库衍生了出不同的架构来解决不同的场景需求。
将数据库的写操作和读操作分离，主库接收写请求，使用多个从库副本负责读请求，从库和主库同步更新数据保持数据一致性，从库可以水平扩展，用于面对读请求的增加。
这个模式也就是常说的读写分离，针对的是小规模数据，而且存在大量读操作的场景。
因为主从的数据是相同的，一旦主库宕机的时候，从库可以 切换为主库提供写入 ，所以这个架构也可以提高数据库系统的 安全性 和 可用性 ；
优点：
缺点：
在数据库遇到 IO瓶颈 过程中，如果IO集中在某一块的业务中，这个时候可以考虑的就是垂直分库，将热点业务拆分出去，避免由 热点业务 的 密集IO请求 影响了其他正常业务，所以垂直分库也叫 业务分库 。
优点：
缺点：
在数据库遇到存储瓶颈的时候，由于数据量过大造成索引性能下降。
这个时候可以考虑将数据做水平拆分，针对数据量巨大的单张表，按照某种规则，切分到多张表里面去。
但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈（单个服务器的IO有上限）。
所以水平分表主要还是针对 数据量较大 ，整体业务 请求量较低 的场景。
优点：
缺点：
四、分库分表
在数据库遇到存储瓶颈和IO瓶颈的时候，数据量过大造成索引性能下降，加上同一时间需要处理大规模的业务请求，这个时候单库的IO上限会限制处理效率。
所以需要将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。
分库分表能够有效地缓解单机和单库的 性能瓶颈和压力 ，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。
优点：
缺点：
注：分库还是分表核心关键是有没有IO瓶颈 。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范围分片）
将业务表中的某个 关键字段排序 后，按照顺序从0到10000一个表，10001到20000一个表。最常见的就是 按照时间切分 （月表、年表）。
比如将6个月前，甚至一年前的数据切出去放到另外的一张表，因为随着时间流逝，这些表的数据被查询的概率变小，银行的交易记录多数是采用这种方式。
优点：
缺点：
HASH（哈希分片）
将订单作为主表，然后将其相关的业务表作为附表，取用户id然后 hash取模 ，分配到不同的数据表或者数据库上。
优点：
缺点：
讲到这里，我们已经知道数据库有哪些架构，解决的是哪些问题，因此， 我们在日常设计中需要根据数据的特点，数据的倾向性，数据的安全性等来选择不同的架构 。
那么，我们应该如何选择数据库架构呢？
虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。
混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。
1、对事务支持
分库分表后（无论是垂直还是水平拆分），就成了分布式事务了，如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价（XA事务）；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担（TCC、SAGA）。
2、多库结果集合并 （group by，order by）
由于数据分布于不同的数据库中，无法直接对其做分页、分组、排序等操作，一般应对这种多库结果集合并的查询业务都需要采用数据清洗、同步等其他手段处理（TIDB、KUDU等）。
3、数据延迟
主从架构下的多副本机制和水平分库后的聚合库都会存在主数据和副本数据之间的延迟问题。
4、跨库join
分库分表后表之间的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表（垂直），也无法join分表粒度不同的表（水平）， 结果原本一次查询就能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。
5、分片扩容
水平分片之后，一旦需要做扩容时。需要将对应的数据做一次迁移，成本代价都极高的。
6、ID生成
分库分表后由于数据库独立，原有的基于数据库自增ID将无法再使用，这个时候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、应用层依赖类（JDBC）
这类分库分表中间件的特点就是和应用强耦合，需要应用显示依赖相应的jar包（以Java为例），比如知名的TDDL、当当开源的 sharding-jdbc 、蘑菇街的TSharding等。
此类中间件的基本思路就是重新实现JDBC的API，通过重新实现 DataSource 、 PrepareStatement 等操作数据库的接口，让应用层在 基本 不改变业务代码的情况下透明地实现分库分表的能力。
中间件给上层应用提供熟悉的JDBC API，内部通过 sql解析 、 sql重写 、 sql路由 等一系列的准备工作获取真正可执行的sql，然后底层再按照传统的方法（比如数据库连接池）获取物理连接来执行sql，最后把数据 结果合并 处理成ResultSet返回给应用层。
优点
缺点
二、中间层代理类（Proxy）
这类分库分表中间件的核心原理是在应用和数据库的连接之间搭起一个 代理层 ，上层应用以 标准的MySQL协议 来连接代理层，然后代理层负责 转发请求 到底层的MySQL物理实例，这种方式对应用只有一个要求，就是只要用MySQL协议来通信即可。
所以用MySQL Navicat这种纯的客户端都可以直接连接你的分布式数据库，自然也天然 支持所有的编程语言 。
在技术实现上除了和应用层依赖类中间件基本相似外，代理类的分库分表产品必须实现标准的MySQL协议，某种意义上讲数据库代理层转发的就是MySQL协议请求，就像Nginx转发的是Http协议请求。
比较有代表性的产品有开创性质的Amoeba、阿里开源的Cobar、社区发展比较好的 Mycat （基于Cobar开发）等。
优点
缺点
JDBC方案 ：无中心化架构，兼容市面上大多数关系型数据库，适用于开发高性能的轻量级 OLTP 应用（面向前台）。
Proxy方案 ：提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用（面向后台）以及对分片数据库进行管理和运维的场景。
混合方案 ：在大型复杂系统中存在面向C端用户的前台应用，也有面向企业分析的后台应用，这个时候就可以采用混合模式。
JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。
ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 Sharding-JDBC 、 Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar （计划中）这3款相互独立的产品组成，他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位为透明化的 数据库代理端 ，提供封装了 数据库二进制协议的服务端版本 ，用于完成对 异构语言的支持 。
目前已提供MySQL版本，它可以使用 任何兼容MySQL协议的访问客户端 (如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作数据，对DBA更加友好。
向 应用程序完全透明 ，可直接当做MySQL使用。
适用于任何兼容MySQL协议的客户端。
Sharding-JDBC
定位为 轻量级Java框架 ，在Java的JDBC层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为 增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架 。
以电商SaaS系统为例，前台应用采用Sharding-JDBC，根据业务场景的差异主要分为三种方案。
分库（用户）
问题解析：头部企业日活高并发高，单独分库避免干扰其他企业用户，用户数据的增长缓慢可以不分表。
拆分维度：企业ID分库
拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库
分库分表（订单）
问题解析：订单数据增长速度较快，在分库之余需要分表。
拆分维度：企业ID分库、用户ID分表
拆分策略：头部企业单独库、非头部企业一个库，分库之后用户ID取模拆分表
单库分表（附件）
问题解析：附件数据特点是并发量不大，只需要解决数据增长问题，所以单库IO足以支撑的情况下分表即可。
拆分维度：用户ID分表
拆分策略：用户ID取模分表
问题一：分布式事务
分布式事务过于复杂也是分布式系统最难处理的问题，由于篇幅有限，后续会开篇专讲这一块内容。
问题二：分布式ID
问题三：跨片查询
举个例子，以用户id分片之后，需要根据企业id查询企业所有用户信息。
sharding针对跨片查询也是能够支持的，本质上sharding的跨片查询是采用同时查询多个分片的数据，然后聚合结果返回，这个方式对资源耗费比较大，特别是对数据库连接资源的消耗。
假设分4个数据库，8个表，则sharding会同时发出32个SQL去查询。一下子消耗掉了32个连接；
特别是针对单库分表的情况要注意，假设单库分64个表，则要消耗64个连接。如果我们部署了2个节点，这个时候两个节点同时查询的话，就会遇到数据库连接数上限问题（mysql默认100连接数）
问题四：分片扩容
随着数据增长，每个片区的数据也会达到瓶颈，这个时候需要将原有的分片数量进行增加。由于增加了片区，原先的hash规则也跟着变化，造成了需要将旧数据做迁移。
假设原先1个亿的数据，hash分64个表，现在增长到50亿的数据，需要扩容到128个表，一旦扩容就需要将这50亿的数据做一次迁移，迁移成本是无法想象的。
问题五：一致性哈希
首先，求出每个 服务器的hash值 ，将其配置到一个 0~2^n 的圆环上 （n通常取32）
其次，用同样的方法求出待 存储对象的主键 hash值 ，也将其配置到这个圆环上。
然后，从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据分布到找到的第一个服务器节点上。
一致性hash的优点在于加入和删除节点时只会影响到在哈希环中相邻的节点，而对其他节点没有影响。
所以使用一致性哈希在集群扩容过程中可以减少数据的迁移。
好了，这次分享到这里，我们日常的实践可能只会用到其中一种方案，但它不是数据库架构的全貌，打开技术视野，才能更好地把存储工具利用起来。
老规矩，一键三连，日入两千，点赞在看，年薪百万！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主题设计师，手机输入法设计师，ProcessOn特邀讲师。
曾涉猎航空、电信、IoT、垂直电商产品研发，现就职于某知名电商企业。
技术公众号 【架构师修行录】 号主，专注于分享日常架构、技术、职场干货，Java Goals：架构师。
交个朋友，一起成长！
㈣ 数据库系统包括七个层次的内容
第7层 应用层：OSI中的最高层。为特定类型的网络应用提供了访问OSI环境的手段。应用层确定进程之间通信的性质，以满足用户的需要。应用层不仅要提供应用进程所需要的信息交换和远程操作，而且还要作为应用进程的用户代理，来完成一些为进行信息交换所必需的功能。它包括：文件传送访问和管理FTAM、虚拟终端VT、事务处理TP、远程数据库访问RDA、制造报文规范MMS、目录服务DS等协议；
第6层 表示层：主要用于处理两个通信系统中交换信息的表示方式。为上层用户解决用户信息的语法问题。它包括数据格式交换、数据加密与解密、数据压缩与恢复等功能；
第5层 会话层：—在两个节点之间建立端连接。为端系统的应用程序之间提供了对话控制机制。此服务包括建立连接是以全双工还是以半双工的方式进行设置，尽管可以在层4中处理双工方式 ；
第4层 传输层：—常规数据递送－面向连接或无连接。为会话层用户提供一个端到端的可靠、透明和优化的数据传输服务机制。包括全双工或半双工、流控制和错误恢复服务；
第3层 网络层：—本层通过寻址来建立两个节点之间的连接，为源端的运输层送来的分组，选择合适的路由和交换节点，正确无误地按照地址传送给目的端的运输层。它包括通过互连网络来路由和中继数据 ；
第2层 数据链路层：—在此层将数据分帧，并处理流控制。屏蔽物理层，为网络层提供一个数据链路的连接，在一条有可能出差错的物理连接上，进行几乎无差错的数据传输。本层指定拓扑结构并提供硬件寻址；
第1层 物理层：处于OSI参考模型的最底层。物理层的主要功能是利用物理传输介质为数据链路层提供物理连接，以便透明的传送比特流。
数据发送时，从第七层传到第一层，接收数据则相反。
㈤ mysql 核心内容-上
1、SQL语句执行流程
MySQL大体上可分为Server层和存储引擎层两部分。
Server层：
连接器：TCP握手后服务器来验证登陆用户身份，A用户创建连接后，管理员对A用户权限修改了也不会影响到已经创建的链接权限，必须重新登陆。
查询缓存：查询后的结果存储位置，MySQL8.0版本以后已经取消，因为查询缓存失效太频繁，得不偿失。
分析器：根据语法规则，判断你输入的这个SQL语句是否满足MySQL语法。
优化器：多种执行策略可实现目标，系统自动选择最优进行执行。
执行器：判断是否有权限，将最终任务提交到存储引擎。
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存储引擎(经常用的也是这个)。
SQL执行顺序
2、BinLog、RedoLog、UndoLog
BinLog
BinLog是记录所有数据库表结构变更（例如create、alter table）以及表数据修改(insert、update、delete)的二进制日志，主从数据库同步用到的都是BinLog文件。BinLog日志文件有三种模式。
STATEMENT 模式
内容：binlog 记录可能引起数据变更的 sql 语句
优势：该模式下，因为没有记录实际的数据，所以日志量很少 IO 都消耗很低，性能是最优的
劣势：但有些操作并不是确定的，比如 uuid() 函数会随机产生唯一标识，当依赖 binlog 回放时，该操作生成的数据与原数据必然是不同的，此时可能造成无法预料的后果。
ROW 模式
内容：在该模式下，binlog 会记录每次操作的源数据与修改后的目标数据，StreamSets就要求该模式。
优势：可以绝对精准的还原，从而保证了数据的安全与可靠，并且复制和数据恢复过程可以是并发进行的
劣势：缺点在于 binlog 体积会非常大，同时，对于修改记录多、字段长度大的操作来说，记录时性能消耗会很严重。阅读的时候也需要特殊指令来进行读取数据。
MIXED 模式
内容：是对上述STATEMENT 跟 ROW 两种模式的混合使用。
细节：对于绝大部分操作，都是使用 STATEMENT 来进行 binlog 没有记录，只有以下操作使用 ROW 来实现：表的存储引擎为 NDB，使用了uuid() 等不确定函数，使用了 insert delay 语句，使用了临时表
主从同步流程：
1、主节点必须启用二进制日志，记录任何修改了数据库数据的事件。
2、从节点开启一个线程（I/O Thread)把自己扮演成 mysql 的客户端，通过 mysql 协议，请求主节点的二进制日志文件中的事件 。
3、主节点启动一个线程（mp Thread），检查自己二进制日志中的事件，跟对方请求的位置对比，如果不带请求位置参数，则主节点就会从第一个日志文件中的第一个事件一个一个发送给从节点。
4、从节点接收到主节点发送过来的数据把它放置到中继日志（Relay log）文件中。并记录该次请求到主节点的具体哪一个二进制日志文件内部的哪一个位置（主节点中的二进制文件会有多个）。
5、从节点启动另外一个线程（sql Thread ），把 Relay log 中的事件读取出来，并在本地再执行一次。
mysql默认的复制方式是异步的，并且复制的时候是有并行复制能力的。主库把日志发送给从库后不管了，这样会产生一个问题就是假设主库挂了，从库处理失败了，这时候从库升为主库后，日志就丢失了。由此产生两个概念。
全同步复制
主库写入binlog后强制同步日志到从库，所有的从库都执行完成后才返回给客户端，但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。
半同步复制
半同步复制的逻辑是这样，从库写入日志成功后返回ACK确认给主库，主库收到至少一个从库的确认就认为写操作完成。
还可以延伸到由于主从配置不一样、主库大事务、从库压力过大、网络震荡等造成主备延迟，如何避免这个问题？主备切换的时候用可靠性优先原则还是可用性优先原则？如何判断主库Crash了？互为主备的情况下如何避免主备循环复制？被删库跑路了如何正确恢复？( o )… 感觉越来越扯到DBA的活儿上去了。
RedoLog
可以先通过下面demo理解：
饭点记账可以把账单写在账本上也可以写在粉板上。有人赊账或者还账的话，一般有两种做法：
1、直接把账本翻出来，把这次赊的账加上去或者扣除掉。
2、先在粉板上记下这次的账，等打烊以后再把账本翻出来核算。
生意忙时选后者，因为前者太麻烦了。得在密密麻麻的记录中找到这个人的赊账总额信息，找到之后再拿出算盘计算，最后再将结果写回到账本上。
同样在MySQL中如果每一次的更新操作都需要写进磁盘，然后磁盘也要找到对应的那条记录，然后再更新，整个过程IO成本、查找成本都很高。而粉板和账本配合的整个过程就是MySQL用到的是Write-Ahead Logging 技术，它的关键点就是先写日志，再写磁盘。此时账本 = BinLog，粉板 = RedoLog。
1、 记录更新时，InnoDB引擎就会先把记录写到RedoLog（粉板）里面，并更新内存。同时，InnoDB引擎会在空闲时将这个操作记录更新到磁盘里面。
2、 如果更新太多RedoLog处理不了的时候，需先将RedoLog部分数据写到磁盘，然后擦除RedoLog部分数据。RedoLog类似转盘。
RedoLog有write pos 跟checkpoint
write pos ：是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。
check point：是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件。
write pos和check point之间的是粉板上还空着的部分，可以用来记录新的操作。如果write pos追上checkpoint，表示粉板满了，这时候不能再执行新的更新，得停下来先擦掉一些记录，把checkpoint推进一下。
有了redo log，InnoDB就可以保证即使数据库发生异常重启，之前提交的记录都不会丢失，这个能力称为crash-safe。 redolog两阶段提交：为了让binlog跟redolog两份日志之间的逻辑一致。提交流程大致如下：
1 prepare阶段 --> 2 写binlog --> 3 commit
当在2之前崩溃时，重启恢复后发现没有commit，回滚。备份恢复：没有binlog 。一致
当在3之前崩溃时，重启恢复发现虽没有commit，但满足prepare和binlog完整，所以重启后会自动commit。备份：有binlog. 一致
binlog跟redolog区别：
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。
redo log是物理日志，记录的是在某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1。
redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的。追加写是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
UndoLog
UndoLog 一般是逻辑日志，主要分为两种：
insert undo log
代表事务在insert新记录时产生的undo log, 只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃
update undo log
事务在进行update或delete时产生的undo log; 不仅在事务回滚时需要，在快照读时也需要；所以不能随便删除，只有在快速读或事务回滚不涉及该日志时，对应的日志才会被purge线程统一清除
3、MySQL中的索引
索引的常见模型有哈希表、有序数组和搜索树。
哈希表：一种以KV存储数据的结构，只适合等值查询，不适合范围查询。
有序数组：只适用于静态存储引擎，涉及到插入的时候比较麻烦。可以参考Java中的ArrayList。
搜索树：按照数据结构中的二叉树来存储数据，不过此时是N叉树(B+树)。广泛应用在存储引擎层中。
B+树比B树优势在于：
B+ 树非叶子节点存储的只是索引，可以存储的更多。B+树比B树更加矮胖，IO次数更少。
B+ 树叶子节点前后管理，更加方便范围查询。同时结果都在叶子节点，查询效率稳定。
B+树中更有利于对数据扫描，可以避免B树的回溯扫描。
索引的优点：
1、唯一索引可以保证每一行数据的唯一性
2、提高查询速度
3、加速表与表的连接
4、显着的减少查询中分组和排序的时间
5、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
索引的缺点：
1、创建跟维护都需要耗时
2、创建索引时，需要对表加锁，在锁表的同时，可能会影响到其他的数据操作
3、 索引需要磁盘的空间进行存储，磁盘占用也很快。
4、当对表中的数据进行CRUD的时，也会触发索引的维护，而维护索引需要时间，可能会降低数据操作性能
索引设计的原则不应该：
1、索引不是越多越好。索引太多，维护索引需要时间跟空间。
2、 频繁更新的数据，不宜建索引。
3、数据量小的表没必要建立索引。
应该：
1、重复率小的列建议生成索引。因为重复数据少，索引树查询更有效率，等价基数越大越好。
2、数据具有唯一性，建议生成唯一性索引。在数据库的层面，保证数据正确性
3、频繁group by、order by的列建议生成索引。可以大幅提高分组和排序效率
4、经常用于查询条件的字段建议生成索引。通过索引查询，速度更快
索引失效的场景
1、模糊搜索：左模糊或全模糊都会导致索引失效，比如'%a'和'%a%'。但是右模糊是可以利用索引的，比如'a%' 。
2、隐式类型转换：比如select * from t where name = xxx , name是字符串类型，但是没有加引号，所以是由MySQL隐式转换的，所以会让索引失效 3、当语句中带有or的时候：比如select * from t where name=‘sw’ or age=14
4、不符合联合索引的最左前缀匹配：(A,B,C)的联合索引，你只where了C或B或只有B,C
关于索引的知识点：
主键索引：主键索引的叶子节点存的是整行数据信息。在InnoDB里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。主键自增是无法保证完全自增的哦，遇到唯一键冲突、事务回滚等都可能导致不连续。
唯一索引：以唯一列生成的索引，该列不允许有重复值，但允许有空值(NULL)
普通索引跟唯一索引查询性能：InnoDB的数据是按数据页为单位来读写的，默认每页16KB，因此这两种索引查询数据性能差别微乎其微。
change buffer：普通索引用在更新过程的加速，更新的字段如果在缓存中，如果是普通索引则直接更新即可。如果是唯一索引需要将所有数据读入内存来确保不违背唯一性，所以尽量用普通索引。
非主键索引：非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在InnoDB里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）
回表：先通过数据库索引扫描出数据所在的行，再通过行主键id取出索引中未提供的数据，即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。
覆盖索引：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。
联合索引：相对单列索引，组合索引是用多个列组合构建的索引，一次性最多联合16个。
最左前缀原则：对多个字段同时建立的组合索引(有顺序，ABC，ACB是完全不同的两种联合索引) 以联合索引(a,b,c)为例，建立这样的索引相当于建立了索引a、ab、abc三个索引。另外组合索引实际还是一个索引，并非真的创建了多个索引，只是产生的效果等价于产生多个索引。
索引下推：MySQL 5.6引入了索引下推优化，可以在索引遍历过程中，对索引中包含的字段先做判断，过滤掉不符合条件的记录，减少回表字数。
索引维护：B+树为了维护索引有序性涉及到页分裂跟页合并。增删数据时需考虑页空间利用率。
自增主键：一般会建立与业务无关的自增主键，不会触发叶子节点分裂。
延迟关联：通过使用覆盖索引查询返回需要的主键，再根据主键关联原表获得需要的数据。
InnoDB存储: * .frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。*.ibd文件则是该表的索引，数据存储文件，既该表的所有索引树，所有行记录数据都存储在该文件中。
MyISAM存储：* .frm文件是一份定义文件，也就是定义数据库表是一张怎么样的表。* .MYD文件是MyISAM存储引擎表的所有行数据的文件。* .MYI文件存放的是MyISAM存储引擎表的索引相关数据的文件。MyISAM引擎下，表数据和表索引数据是分开存储的。
MyISAM查询：在MyISAM下，主键索引和辅助键索引都属于非聚簇索引。查询不管是走主键索引，还是非主键索引，在叶子结点得到的都是目的数据的地址，还需要通过该地址，才能在数据文件中找到目的数据。
PS：InnoDB支持聚簇索引，MyISAM不支持聚簇索引
4、SQL事务隔离级别
ACID的四个特性
原子性（Atomicity）：把多个操作放到一个事务中，保证这些操作要么都成功，要么都不成功
一致性（Consistency）：理解成一串对数据进行操作的程序执行下来，不会对数据产生不好的影响，比如凭空产生，或消失
隔离性（Isolation，又称独立性）：隔离性的意思就是多个事务之间互相不干扰，即使是并发事务的情况下，他们只是两个并发执行没有交集，互不影响的东西；当然实现中，也不一定需要这么完整隔离性，即不一定需要这么的互不干扰，有时候还是允许有部分干扰的。所以MySQL可以支持4种事务隔离性
持久性（Durability）：当某个操作操作完毕了，那么结果就是这样了，并且这个操作会持久化到日志记录中
PS：ACID中C与CAP定理中C的区别
ACID的C着重强调单数据库事务操作时，要保证数据的完整和正确性，数据不会凭空消失跟增加。CAP 理论中的C指的是对一个数据多个备份的读写一致性
事务操作可能会出现的数据问题
1、脏读(dirty read)：B事务更改数据还未提交，A事务已经看到并且用了。B事务如果回滚，则A事务做错了
2、 不可重复读(non-repeatable read)：不可重复读的重点是修改: 同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了，只需要锁住满足条件的记录
3、 幻读(phantom read)：事务A先修改了某个表的所有纪录的状态字段为已处理，未提交；事务B也在此时新增了一条未处理的记录，并提交了；事务A随后查询记录，却发现有一条记录是未处理的造成幻读现象，幻读仅专指新插入的行。幻读会造成语义上的问题跟数据一致性问题。
4、 在可重复读RR隔离级别下，普通查询是快照读，是不会看到别的事务插入的数据的。因此，幻读在当前读下才会出现。要用间隙锁解决此问题。
在说隔离级别之前，你首先要知道，你隔离得越严实，效率就会越低。因此很多时候，我们都要在二者之间寻找一个平衡点。SQL标准的事务隔离级别由低到高如下： 上图从上到下的模式会导致系统的并行性能依次降低，安全性依次提高。
读未提交：别人改数据的事务尚未提交，我在我的事务中也能读到。
读已提交(Oracle默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中才能读到。
可重复读(MySQL默认)：别人改数据的事务已经提交，我在我的事务中也不去读，以此保证重复读一致性。
串行：我的事务尚未提交，别人就别想改数据。
标准跟实现：上面都是关于事务的标准，但是每一种数据库都有不同的实现，比如MySQL InnDB 默认为RR级别，但是不会出现幻读。因为当事务A更新了所有记录的某个字段，此时事务A会获得对这个表的表锁，因为事务A还没有提交，所以事务A获得的锁没有释放，此时事务B在该表插入新记录，会因为无法获得该表的锁，则导致插入操作被阻塞。只有事务A提交了事务后，释放了锁，事务B才能进行接下去的操作。所以可以说 MySQL的RR级别的隔离是已经实现解决了脏读，不可重复读和幻读的。
5、MySQL中的锁
无论是Java的并发编程还是数据库的并发操作都会涉及到锁，研发人员引入了悲观锁跟乐观锁这样一种锁的设计思想。
悲观锁：
优点：适合在写多读少的并发环境中使用，虽然无法维持非常高的性能，但是在乐观锁无法提更好的性能前提下，可以做到数据的安全性
缺点：加锁会增加系统开销，虽然能保证数据的安全，但数据处理吞吐量低，不适合在读书写少的场合下使用
乐观锁：
优点：在读多写少的并发场景下，可以避免数据库加锁的开销，提高DAO层的响应性能，很多情况下ORM工具都有带有乐观锁的实现，所以这些方法不一定需要我们人为的去实现。
缺点：在写多读少的并发场景下，即在写操作竞争激烈的情况下，会导致CAS多次重试，冲突频率过高，导致开销比悲观锁更高。
实现：数据库层面的乐观锁其实跟CAS思想类似， 通数据版本号或者时间戳也可以实现。
数据库并发场景主要有三种：
读-读：不存在任何问题，也不需要并发控制
读-写：有隔离性问题，可能遇到脏读，幻读，不可重复读
写-写：可能存更新丢失问题，比如第一类更新丢失，第二类更新丢失
两类更新丢失问题：
第一类更新丢失：事务A的事务回滚覆盖了事务B已提交的结果 第二类更新丢失：事务A的提交覆盖了事务B已提交的结果
为了合理贯彻落实锁的思想，MySQL中引入了杂七杂八的各种锁：
锁分类
MySQL支持三种层级的锁定，分别为
表级锁定
MySQL中锁定粒度最大的一种锁，最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。
页级锁定
是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁，表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。
行级锁定
Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大行级锁不一定比表级锁要好：锁的粒度越细，代价越高，相比表级锁在表的头部直接加锁，行级锁还要扫描找到对应的行对其上锁，这样的代价其实是比较高的，所以表锁和行锁各有所长。
MyISAM中的锁
虽然MySQL支持表，页，行三级锁定，但MyISAM存储引擎只支持表锁。所以MyISAM的加锁相对比较开销低，但数据操作的并发性能相对就不高。但如果写操作都是尾插入，那还是可以支持一定程度的读写并发
从MyISAM所支持的锁中也可以看出，MyISAM是一个支持读读并发，但不支持通用读写并发，写写并发的数据库引擎，所以它更适合用于读多写少的应用场合，一般工程中也用的较少。
InnoDB中的锁
该模式下支持的锁实在是太多了，具体如下：
共享锁和排他锁 (Shared and Exclusive Locks)
意向锁（Intention Locks）
记录锁（Record Locks）
间隙锁（Gap Locks）
临键锁 （Next-Key Locks）
插入意向锁（Insert Intention Locks）
主键自增锁 (AUTO-INC Locks)
空间索引断言锁（Predicate Locks for Spatial Indexes）
举个栗子，比如行锁里的共享锁跟排它锁：lock in share modle 共享读锁：
为了确保自己查到的数据没有被其他的事务正在修改，也就是说确保查到的数据是最新的数据，并且不允许其他人来修改数据。但是自己不一定能够修改数据，因为有可能其他的事务也对这些数据使用了 in share mode 的方式上了S 锁。如果不及时的commit 或者rollback 也可能会造成大量的事务等待。
for update排它写锁:
为了让自己查到的数据确保是最新数据，并且查到后的数据只允许自己来修改的时候，需要用到for update。相当于一个 update 语句。在业务繁忙的情况下，如果事务没有及时的commit或者rollback 可能会造成其他事务长时间的等待，从而影响数据库的并发使用效率。
Gap Lock间隙锁：
1、行锁只能锁住行，如果在记录之间的间隙插入数据就无法解决了，因此MySQL引入了间隙锁(Gap Lock)。间隙锁是左右开区间。间隙锁之间不会冲突。
2、间隙锁和行锁合称NextKeyLock，每个NextKeyLock是前开后闭区间。
间隙锁加锁原则(学完忘那种)：
1、加锁的基本单位是 NextKeyLock，是前开后闭区间。
2、查找过程中访问到的对象才会加锁。
3、索引上的等值查询，给唯一索引加锁的时候，NextKeyLock退化为行锁。
4、索引上的等值查询，向右遍历时且最后一个值不满足等值条件的时候，NextKeyLock退化为间隙锁。
5、唯一索引上的范围查询会访问到不满足条件的第一个值为止。
㈥ 全国计算机三级数据库考点分析之数据库系统基本原理[5]
考点46物理设计的评价
数据库物理设计过程中需要对时间效率、空间效率、维护代价和各种用户要求进行权衡，其结果可以产生多种方案，数据库设计人员必须对这些方案进行细致的评价，从中选择一个较优的方案作为数据库的物理结构。
在数据库应用系统生存期中，总的开销包括：规划开销、设计开销、实施和测试开销、操作开销、运行维护开销。评价物理数据库的方法完全依赖于所选用的DBMS。
4.20实现和维护
考点47数据库的实现
数据库实现的主要工作有以下几个方面：
(1)定义数据库结构。
(2)编制与调试应用程序。
(3)数据装载。
(4)数据库试运行。
考点48其他设计
其他设计工作包括加强数据库的安全性、完整性控制，以及保证一致性、可恢复性等，总是以牺牲效率为代价的。设计人员的任务就是要在实现代价和尽可能多的功能之间进行合理平衡。其他设计包括数据库的再组织设计、故障恢复方案设计、安全性考虑和事务控制等。
考点49数据库的运行和维护
在数据库运行阶段，对数据库经常性的维护工作主要是由DBA完成的，它包括以下几个方面：
(1)数据库的转储和恢复。
(2)数据库的安全性、滑此完整性控制。
(3)数据库性能的监督、分析和改进。
(4)数据库的重组织和重构造。
4.21数据库管理系统概述
考点50 DBMS的系统目标
数据库管理系统(DBMS)是操作和管理数据库的软件系统，它由一组计算机程序构成，管理并控制数据资源的使用。数据库管理系统是数据库系统的核心DBMS的目标是用户界面友好、结构清晰和开放性。
考点51 DBMS的基本功能
DBMS主要是实现对共享数据有效的组织、管理和存取。因此，DBMS具有如下几个方面的基本功能。
(1)数据库定义功能。
(2)数据存取功能。
(3)数据组织、存储和管理。
(4)数据库运行管理。
(5)数据库的建立和维护。
(6)通信功能和数据转换功能信滚迅等。
考点52 DBMS程序模块的组成
大致来说，DBMS的程序模块可按功能划分为以下5个模块：
(1)数据定义方面的程序模块。
(2)数据操纵方面的程序模块
(3)数据库运行管理方面的程序模块
(4)数据库组织、存储和管理方面的程序模块。
(5)数据库建立、维护和其他方面的程序模块。
考点53 DBMS的层次结构
可以将DBMS划分成若干层次，这样可以帮助我们更清晰地认识DBMS，更重要的是有助于DBMS的设计和维护。
(1)最上层是应用层位于DBMS核心之外。
(2)第二层是语言翻译处理层它处理的对象是数据库语言}A SQL,
(3)第三层是数据存取层：该层处理的对象是单个元组。
(4)第四层是数据存储层。该层处理的对象是数据页和系统缓冲区。
(5)操作系统是DBMS的基础。它处理的对象是数据文件的物理块。
4.22新的应用需求对DBMS的挑战
考点54新的应用需求对DBMS的挑战
由于现在以关系型数据库管理系统(RDBMS )为主流。这些新应用需求要求数据库管理系统应该具有支持分布式操作、联机事务处理能力、决策支持能力、支持多媒体、大容量、复杂数据应用、兼容性和集成能力、异种数据库之间的互访能力、系统可靠性、安全性、大型系统等方面的管理能力。
在我国，当前流行的数据库管理系统绝大多数是关系型数据库管理系统，一般可分为如下3类：
(1)以PC机、微型机系统为备告运行环境的数据库管理系统。
(2)以Oracle为代表的数据库管理系统，这类系统还有IBM DB2,Sybase等，也被称为主流数据库管理系统。
(3)以Microsoft SQI. Server为代表的介于以上两类之间的数据库管理系统。
4.23 Oracle数据库系统
考点55Oracle数据库系统简介
Oracle关系型数据库管理系统是美国Oracle公司的优秀软件产品，它采用SQL语言作为数据库语言。该公司于1979年推出了世界上第一个商业化的关系型数据库系统。
Oracle数据库的特点包括兼容性、可移植性、可连接性及高的生产率。
考点56 Oracle的主要产品及其功能
1Oracle数据库服务霖功能及其特色
Oracle数据库服务器包括标准服务器和许多可选的服务器选件，选件用于扩展标准服务器的功能，以适应特殊的应用需求。
(1)标准服务器主要具有下列特色：多进程多线索的体系结构、高性能核心技术、高可用性和SQL的实现。
(2)并行服务器选件(paralle server option)和并行查询选件(paralle query option)。
(3)分布式选件(distributed)。
(4)过程化选件(proceral option)。
2Oracle的工具产品及其功能
为方便用户开发数据库应用程序，Oracle提供了众多工具供用户选择使用，主要包括以下几个方面：
(1)Developer/2000。它是Oracle的一个较新的应用开发工具集，包括Oracle Forms， Oracle Reports，Oracle Graphics和Oracle Books等多种工具，用来实现高生产率、大型事务处理及客户／服务器结构的应用系统。
(2)Designer/2000 。它是Oracle提供的CASE工具，能够帮助用户对复杂系统进行建模、分析和设计，由BPR、Modellers、Generators等组成。
(3 ) Discoverer/2000。它是一个OLAP工具，主要用于支持数据仓库应用。
(4)Oracle Office。它是用于办公自动化的，能完成企业范围内的消息接收与发送。
(5)SQL DBA 。SQL DBN 是一个易于使用的。菜单驱动的DNA实用工具，可供用户进行动态性能监视、远程DB管理等。
4.24 IBM DB2数据库系统
考点58 IBM DB2数据库系统简介
IBM DB2数据库系统是美国IBM公司的产品1973年位于美国加州圣荷西市的IBM研究中心开始了一个大的关系型数据库系统研究项目jvstem R，探讨并验证在多用户与大量数据下关系型数据库的实际可行性。
考点59 DB2通用数据库的功能和特色
DB2家族除r包含在各种平台土运行的数据库管理系统内核之外，产品包中还包括了数据复制、数据库系统管理、Internet网关支持、在线分析处理、多媒体支持和各种并行处理能力，并为所有平台上的异构数据库访问提供‘中间件”解决方案。
DB2通用数据库(LDB)V7. 1的特色包括支持Internet应用、支持面向对象和多媒体应用、支持联机分析处理和了干行处理能力。
考点60 IBM的商务智能解决方案
商务智能解决方案的基本结构往往包含以下3个部分：
(1)数据仓库，用于抽取、整和、分布、存储有用的信息。
(2)多维分析模型，全方位了解现状。
(3)前台分析工具，提供简单易用的图形化界面给管理人员。
考点61 IBM内容管理解决方案
(1) IBM Content Manager On Demand.它可以完成电子存储、回取、分发、打印和传真，在极短的时间内就可以在显示器上获得与原来提供给客户的一模一样的报表／账单及其他计算机的输出信息。
(2)Digital Library IBM数字图书馆技术使人们快速而廉价地管理、访问、保护及传递大量多种多样的资料成为可能。这种数字化工作流程包含了一系列最新信息技术。
4.25 Sybase数据库系统
考点62 Svbase数据库简介
Sybase是美国Sybase公司的产品。1986年正式推出Sybase数据库系统。 Sybase在新兴的EP发展策略中充分利用了已有的核心产品和战略优势，提供了满足电子商务需求的解决方案。
考点63Sybase数据库系统的功能及其特色
目前,Sybase数据库系统定位在4个方向，分别在企业解决方案,Internet应用、商务智能和移动与嵌人计算领域为客户提供先进的技术：
企业解决方案包括企业级数据库、数据复制和数据访问。主要产品有：Sybase EP,Adaptive Server Enter-prise、Adaptive Server Replication、Adaptive Server Connect及异构数据库互联选件。
4.26 IBS-SQL Server数据库系统
考点64 MS-SQL Server数据库系统
MS-SQL Server数据库系统是美国Microsoft公司的产品。MS-SQL Server数据库系统是在Svbase SQL erver 4的版本基础上发展起来的。目前Microsoft SQL Server 7. 0和Microsoft SQL Server 2000广泛使用于我国的各行各业，包括许多政府部门。
考点65 Microsoft SQL Server系统主要功能及其特性
1数据库服备器MS-SQI, Server
MS-SQL决rver数据库系统的核心是Microsoft SQL Server，简称MS-SQL Server或SQL Server，它有7.0、2000和2005三个主要版本。
2MS-SQL Server 2000的主要功能及其特色
MS-SQL Server 2000的主要功能有充分的Web支持、高度可伸缩性和可靠性、最快投放市场、充分的数据仓库功能和广泛的支持电子商务功能。
考点66 SQL Server 2000多版本支持
SQL Server 2000提供了各种不同的版本，包括SQL Server 2000企业版、SQL Server 2000标准版、SQLServer 2000个人版、SQL Server 2000开发人员版,SQL Server 2000企业评估版,SQL Server 2000桌面引擎和SQL Server 2000 Windows CE版