数据库及分布式事务

存储引擎

常用的引擎有MyISAM, InnoDB, Memeory, Archive, Federated

MyISAM：使用B+Tree存储数据，但是索引和数据是分开存储的，叶子节点是数据文件的地址指针。不支持事务，查询速度快。不支持外键，仅支持表锁。

InnoDB: 同样B+Tree存储数据，索引和数据是绑定在一起的，树的叶子节点就是数据文件，支持外键，将由外键的InnoDB转化为MyISAM时候会报错。支持行锁和表锁，但是如果没有命中索引，也是无法使用行锁的。

InnoDB必须要有主键

InnoDB的四大特性：插入缓冲（Inert Buffer）, 二次写（Double Write）, 自适应哈希索引（Ahi），预读（Read Ahead）。

创建索引的原则

1、建立唯一性的索引，例如主键，不能重复。

2、经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

3、限制索引的数量，使用数据量少的索引

4、当字符长度较长时，使用前缀索引：alter table test add key(name(4)); 取name字段的前四位来做索引

5、删除不用或者少用的索引

6、索引列不能参与计算，带函数的查询不建议参与索引

7、扩展现有索引，联合索引的查询效率比多个独立索引高

数据库的三范式

第一范式：每个列都是不可再分的最小单元

第二范式：再第一范式基础上，每张表只描述一件事情。

第三范式：满足一二范式基础上，表中的列不对非主键列的传递依赖。

数据库事务

原子性：事务要么是一个完成操作，要么都不执行，要么都执行。

一致性：在事务执行完毕时，数据都必须处于一致状态。

隔离性：对数据进行修改的所有并发事务彼此都是隔离的。

持久性：事务完成后，对数据的修改被持久化到永久性存储中。

数据库的分表

垂直切分：将表赞找功能模块、关系密切程度将表划分到不同的库中。

水平切分：在一张表中的数据量过大的时候，将表中的数据按照某种规则如userId散列进行划分。

分布式事务

两阶段提交协议：准备阶段，事务协调者给每个参与者发送Prepare消息，参与者在本地执行事务，但是不提交。提交阶段，协调者收到参与者发送的消息，来决定给每个参与者发送提交或者是回滚。

两阶段提交的缺点：同步阻塞问题，单点故障，数据不一致导致脑裂，协调者宕机后事务状态丢失。

三阶段提交协议：二阶段的改进版；引入了超时机制；增加询问机制：CanCommit, PreCommit, DoCommit.

传统事务的ACID。

柔性事务BASE：基本可用（Basically Available）、柔性状态（Soft State）、最终一致性（Eventual Consistency）

通常使用的柔性事务分为：两阶段型、补偿性、异步确保型、最大努力通知型。

Q&A

InnDB为什么推荐使用自增的主键？

A: 自增ID可以保证每次插入B+树都是从右边扩展的，可以避免B+树和树的频繁分裂和聚合，效率要更好。

锁机制介绍：行锁、表锁、排他锁、共享锁？

A:

乐观锁的业务场景及实现方式?

A:

MySQL的锁？

A: MySQL的自动提交使用的是乐观锁，需要使用悲观锁则使用set autocommit=0指令关闭事务的自动提交。select ... for update会锁定该数据。

事务介绍，分布式事物的理解，常见的解决方案有哪些，什么事两阶段提交、三阶段提交；

MySQL记录binlog的方式主要包括三种模式？每种模式的优缺点是什么？

MySQL锁，悲观锁、乐观锁、排它锁、共享锁、表级锁、行级锁；

分布式事务的原理2阶段提交，同步\异步\阻塞\非阻塞；

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为什么不对mysql的所有表都添加索引？

Mysql索引为什么不用hash而用B+树？hash底层的时间复杂度是多少？

B+树索引可以进行范围查询嘛，比如大于小于；