基础概念
MySQL
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典 MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一:
在 WEB 应用方面，MySQL 是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一
在 Java 企业级开发中非常常用，因为 MySQL 是开源免费的，并且方便扩展
权限表
MySQL 有关权限的表都有哪几个？
MySQL 5.7 版本权限表介绍如下
user
user 表列出可以连接服务器的用户及其口令，并且它指定他们有哪种全局（超级用户）权限
在 user 表启用的任何权限均是全局权限，并适用于所有数据库
例如，如果你启用了 DELETE 权限，在这里列出的用户可以从任何表中删除记录，所以在你这样做之前要认真考虑
db
db 表列出数据库，而用户有权限访问它们
在这里指定的权限适用于一个数据库中的所有表
tables_priv
tables_priv表指定表级权限
在这里指定的一个权限适用于一个表的所有列
columns_priv
columns_priv表指定列级权限
这里指定的权限适用于一个表的特定列
proces_priv
columns_priv表指定存储过程权限
这里代表允许使用某个存储过程的权限
proxies_priv
利用 MySQL proxies_priv（模拟角色）实现类似用户组管理
角色(Role)可以用来批量管理用户，同一个角色下的用户，拥有相同的权限
详细参考：一文看尽 MySQL 用户权限管理，真香！open in new window
binlog录入
MySQL 的 binlog 有有几种录入格式？分别有什么区别？
有三种录入格式，statement、row 和 mixed：
statement
每一条会修改数据的 SQL 都会记录在 binlog 中
不需要记录每一行的变化，减少了 binlog 日志量，节约了 IO，提高性能
由于 SQL 的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息，同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制
row
不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改
记录单元为每一行的改动，基本是可以全部记下来
但是由于很多操作，会导致大量行的改动(比如 alter table)，因此这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大
mixed
一种折中的方案，普通操作使用 statement 记录，当无法使用 statement 的时候使用 row
此外，新版的 MySQL 中对 row 级别也做了一些优化，当表结构发生变化的时候，会记录语句而不是逐行记录
主键
为什么要尽量设定一个主键
主键是数据库确保数据行在整张表唯一性的保障，即使业务上本张表没有主键，也建议添加一个自增长的 ID 列作为主键
设定了主键之后，在后续的删改查的时候可能更加快速以及确保操作数据范围安全
MySQL页
参考理解如下：
补充：
单表最多存多少数据(也即超过多少条数据需要分库分表). 见 单表最多存多少数据open in new window
页最大 16 KB。那么超过 16 KB 的单行数据和索引是怎么存储的？叶子节点存数据与页关系没找到解释
锁机制
表锁、意向锁、行锁、间隙锁、临键锁等
MySQL 锁按锁的粒度分，分为以下三类，各个类别下有不同的子类
全局锁
全局锁，锁主库时，不能更新；锁从库时，会主从延迟；当然备份也可以通过参数指定不加锁
表级锁
表锁
read
write
元数据锁(meta data lock)
share_read_only
share_no_read_write
shared_read
shared_write
exclusive(与其他的 MDL 都互斥)
意向锁: 意向锁之间不会互斥
意向共享锁(IS)
意向排他所(IX)
行级锁
行锁
共享锁(S)
排他锁(X)
间隙锁(Gap Lock)
临键锁(Next-Key Lock)
从锁的类别上来讲，有共享锁和排他锁：
共享锁：又叫做读锁。当用户要进行数据的读取时，对数据加上共享锁。共享锁可以同时加上多个
排他锁：又叫做写锁。当用户要进行数据的写入时，对数据加上排他锁。排他锁只可以加一个，他和其他的排他锁，共享锁都相斥
详细可参考 深入了解 MySQL 锁的机制open in new window
补充
MySQL 8 可以使用如下 SQL 查看锁记录，其中 lock_mode 对应锁类型
select object_schema, object_name, index_name, lock_type, lock_mode, lock_data
from performance_schema.data_locks;其中 lock_mode 数据示例：
X,REC_NOT_GAP：X 代表排他锁，REC_NOT_GAP 代表行锁
IX：意向排它锁
X,GAP:X 代表排他锁；GAP 代表间隙锁
supremum pseudo-record： 是 InnoDB 中定义的一种特殊记录，我们可以理解为 +∞
间隙锁一个 DEMO(加深理解)
SQL 脚本准备如下：
create databse mytest;
CREATE TABLE `city` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(50) DEFAULT NULL,
`age` int DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
);
INSERT INTO mytest.city (name,age) VALUES
('长沙3',18),
('湖南4',30),
('上海',22),
('深圳',31);
窗口 1 执行如下 sql
begin;
select * from mytest.city c where id >= 3 lock in share mode;窗口 2 执行如下 sql
select object_schema, object_name, index_name, lock_type, lock_mode, lock_data
from performance_schema.data_locks;会得到类似如下 crv 结果
"object_schema","object_name","index_name","lock_type","lock_mode","lock_data"
mytest,city,,TABLE,IS,
mytest,city,PRIMARY,RECORD,"S,REC_NOT_GAP","3"
mytest,city,PRIMARY,RECORD,S,supremum pseudo-record
mytest,city,PRIMARY,RECORD,S,"4"
其中我们看到，对 3 加上了行锁，给 4 加上了临建锁，还给正无穷( +∞ )到 4 加上了临键锁
数据类型
MySQL 有哪些数据类型？
整数类型
包括 TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示 1 字节、2 字节、3 字节、4 字节、8 字节整数
任何整数类型都可以加上 UNSIGNED 属性，表示数据是无符号的，即非负整数
长度：整数类型可以被指定长度，例如：INT(11) 表示长度为 11 的 INT 类型
长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数
而且需要和 UNSIGNED ZEROFILL 属性配合使用才有意义
例子：
假定类型设定为 INT(5)，属性为 UNSIGNED ZEROFILL
如果用户插入的数据为 12 的话，那么数据库实际存储数据为 00012
浮点类型
包括 FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。DECIMAL 可以用于存储比 BIGINT 还大的整型，能存储精确的小数
而 FLOAT 和 DOUBLE 是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算
计算时 FLOAT 和 DOUBLE 相比 DECIMAL 效率更高一些，DECIMAL 可以理解成是用字符串进行处理
字符串类型
包括 VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
VARCHAR 用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间，VARCHAR 使用额外 1 或 2 个字节存储字符串长度
列长度小于 255 字节时，使用 1 字节表示，否则使用 2 字节表示
VARCHAR 存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断
CHAR 是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间
CHAR 会根据需要使用空格进行填充方便比较
CHAR 适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度
CHAR 存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断
枚举类型（ENUM）
把不重复的数据存储为一个预定义的集合，有时可以使用 ENUM 代替常用的字符串类型
ENUM 存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节
ENUM 在内部存储时，其实存的是整数
尽量避免使用数字作为 ENUM 枚举的常量，因为容易混乱
排序是按照内部存储的整数
日期和时间类型
尽量使用 timestamp，空间效率高于 datetime，用整数保存时间戳通常不方便处理
如果需要存储微秒，可以使用 bigint 存储
什么是非标准字符串类型
TINYTEXT
TEXT
MEDIUMTEXT
LONGTEXT
CHAR 和 VARCHAR 的区别
CHAR 和 VARCHAR 类型在存储和检索方面有所不同
CHAR 列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是 1 到 255，当 CHAR 值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索 CHAR 值时需删除尾随空格。
BLOB 和 TEXT 有什么区别
BLOB 是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据
TEXT 是一个不区分大小写的 BLOB
BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写
存储时间问题
datetime：
以
YYYY-MM-DD HH:MM:SS格式存储时期时间，精确到秒，占用 8 个字节得存储空间，datatime 类型与时区无关
timestamp：
以时间戳格式存储，占用 4 个字节，范围小 1970-1-1 到 2038-1-19
显示依赖于所指定得时区，默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改 timestamp 列得值
date：
（生日）占用的字节数比使用字符串、datatime、int 储存要少，使用 date 只需要 3 个字节
存储日期月份，还可以利用日期时间函数进行日期间得计算
time：存储除年月日的时间数据
注意
不要使用字符串类型来存储日期时间数据（通常比字符串占用得储存空间小，在进行查找过滤可以利用日期的函数，使用 int 存储日期时间不如使用timestamp 类型
timestamp 存储的时间与时区无关，即时间会跟随时区变化正确展示时间，但是 datetime 跟随时区不会正常变化时间
MySQL 里记录货币用什么字段类型好
NUMERIC 和 DECIMAL 类型被 MySQL 实现为同样的类型，这在 SQL92 标准允许
他们被用于保存值，该值的准确精度是极其重要的值，例如与金钱有关的数据
当声明一个类是这些类型之一时，精度和规模的能被(并且通常是)指定
例如：
salary DECIMAL(9,2)在这个例子中，9(precision) 代表将被用于存储值的总的小数位数
而 2(scale) 代 表将被用于存储小数点后的位数
因此，在这种情况下，能被存储在 salary 列中的值的范围是从 -9999999.99 到 9999999.99
为表中的字段选择合适得数据类型
字段类型优先级: 整形 > date,time > enum,char > varchar > blob,text
优先考虑数字类型，其次是日期或者二进制类型，最后是字符串类型，同级别得数据类型，应该优先选择占用空间小的数据类型
函数
列对比运算符是什么
在 SELECT 语句的列比较中使用 =，<>，<=，<，>=，>，<<，>>，<=>，AND，OR 或 LIKE 运算符
NOW() 和 CURRENT_DATE()有什么区别
NOW() 命令用于显示当前年份，月份，日期，小时，分钟和秒
CURRENT_DATE() 仅显示当前年份，月份和日期
不同数据库通用的 SQL 函数
CONCAT(A, B) – 连接两个字符串值以创建单个字符串输出。通常用于将两个或多个字段合并为一个字段
FORMAT(X, D)- 格式化数字 X 到 D 有效数字
CURRDATE(), CURRTIME()- 返回当前日期或时间
NOW() – 将当前日期和时间作为一个值返回
MONTH()，DAY()，YEAR()，WEEK()，WEEKDAY() – 从日期值中提取给定数据
HOUR()，MINUTE()，SECOND() – 从时间值中提取给定数据
DATEDIFF(A，B) – 确定两个日期之间的差异，通常用于计算年龄
SUBTIMES(A，B) – 确定两次之间的差异
FROMDAYS(INT) – 将整数天数转换为日期值
索引
基础
什么是索引？
索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针
索引是一种数据结构，其是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用 B 树及其变种 B+ 树
更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件，它是要占据物理空间的。
索引有哪几种类型？
主键索引: 数据列不允许重复，不允许为 NULL，一个表只能有一个主键。
唯一索引: 数据列不允许重复，允许为 NULL 值，一个表允许多个列创建唯一索引。可以通过
ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column);创建唯一索引；可以通过ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2);创建唯一组合索引。普通索引: 基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为 NULL 值。可以通过
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引；可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3);创建组合索引。全文索引： 是目前搜索引擎使用的一种关键技术。可以通过
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引。
索引的目的是什么？
快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度。
创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。
加速表和表之间的连接。
使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。
索引有哪些优缺点？
优点：
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
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。
缺点：
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。
可以使用多少列创建索引
注意索引个数、组合索引列数量区别。
具体答案查看官网解释，一个 innodb 引擎的表最多可以包含 64 个二级索引，加主键索引为 65 个，多列索引最多允许 16 列，见 官网说明open in new window。
你怎么看到为表定义的所有索引
SHOW INDEX FROM tablename，tablename 使用具体的表名。
索引对数据库系统的负面影响是什么？
创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；
当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
为数据表建立索引的原则有哪些？
索引虽好，但也不是无限制的使用，最好符合一下几个原则。
最左前缀匹配原则，组合索引非常重要的原则，MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询
（>、<、between、like）就停止匹配，比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4。 如果建立 (a,b,c,d) 顺序的索引，d 是用不到索引的，如果建立 (a,b,d,c) 的索引则都可以用到，a,b,d的顺序可以任意调整。较频繁作为查询条件的字段才去创建索引。
更新频繁字段不适合创建索引。
若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别，男女未知，最多也就三种，区分度实在太低)。
尽量的扩展索引，不要新建索引。比如表中已经有 a 的索引，现在要加 (a,b) 的索引，那么只需要修改原来的索引即可。
定义有外键的数据列一定要建立索引。
对于定义为 text、image 和 bit 的数据类型的列不要建立索引。
索引字段越小越好：数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。
非空字段：应该指定列为 NOT NULL，除非你想存储 NULL。在 MySQL 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用 0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。
主键索引和非主键索引有什么区别
如果查询语句是select * from table where ID = 100，即主键查询的方式，则只需要搜索 ID 这棵 B+ 树。
如果查询语句是select * from table where k = 1，即非主键的查询方式，则先搜索 k 索引树，得到 ID=100。再到 ID 索引树搜索一次，这个过程也被称为回表。
主键和唯一索引的区别？
主键一定会创建一个唯一索引，但是有唯一索引的列不一定是主键。
主键不允许为空值，唯一索引列允许空值。
一个表只能有一个主键，但是可以有多个唯一索引。
主键可以被其他表引用为外键，唯一索引列不可以。
主键是一种约束，而唯一索引是一种索引，是表的冗余数据结构。
唯一索引和普通索引哪个性能更好
· 对于查询操作来说：普通索引和唯一索引的性能相近，都是从索引树中进行查询。
· 对于更新操作来说：唯一索引要比普通索引执行的慢，因为唯一索引需要先将数据读取到内存中，再在内存中进行数据的唯一效验，所以执行起来要比普通索引更慢。
进阶
MySQL 索引有哪些数据结构类型
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引，B+ 树索引等，而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为：B+ 树索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择 BTree 索引。
TIP
B 树索引。
MySQL 通过存储引擎取数据，基本上 90% 的人用的就是 InnoDB 了，按照实现方式分，InnoDB 的索引类型目前只有两种：BTREE（B 树）索引和 HASH 索引。B 树索引是 MySQL 数据库中使用最频繁的索引类型，基本所有存储引擎都支持 BTree 索引。通常我们说的索引不出意外指的就是（B 树）索引（实际是用 B+ 树实现的，因为在查看表索引时，MySQL 一律打印 BTREE，所以简称为 B 树索引）。
B+ Tree 是一种多路平衡查询树，所以他的节点是天然有序的(左子节点小于父节点、父节点小于右子节点)，所以对于范围查询的时候不需要做全表扫描。
n 棵子 tree 的节点包含 n 个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。
所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
B+ 树有 2 个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。
TIP
Hash 索引。
当我们在 MySQL 中用哈希索引时，主要就是通过 Hash 算法（常见的 Hash 算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的 Hash 值，与这条数据的行指针一并存入 Hash 表的对应位置；如果发生 Hash 碰撞（两个不同关键字的 Hash 值相同），则在对应 Hash 键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图。
B 树和 B+ 树的区别，及各自的好处
在 B 树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点；但在 B+ 树中，内部节点都是键，没有值，叶子节点同时存放键和值。
B+ 树的叶子节点有一条链相连，而 B 树的叶子节点各自独立。
使用 B 树的好处：
B 树可以在内部节点同时存储键和值，因此，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方将会大大提高热点数据的查询效率。这种特性使得 B 树在特定数据重复多次查询的场景中更加高效。
使用 B+ 树的好处：
由于 B+ 树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。 B+ 树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+ 树只需要使用 O(logN) 时间找到最小的一个节点，然后通过链进行 O(N) 的顺序遍历即可。而 B 树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间。
MyISAM 索引与 InnoDB 索引的区别
存储结构（主索引／辅助索引）：InnoDB 的数据文件本身就是主索引文件，而 MyISAM 的主索引和数据是分开的；InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址，而 MyISAM 的辅助索引和主索引没有多大区别；InnoDB 是聚簇索引（仅限主键，非主键索引也是非聚簇索引），数据挂在主键索引之下。
锁：MyISAM 使用的是表锁；InnoDB 使用行锁。
事务：MyISAM 没有事务支持和 MVCC；InnoDB 支持事务和 MVCC。
全文索引：MyISAM 支持 FULLTEXT 类型的全文索引；InnoDB 不支持 FULLTEXT 类型的全文索引，但是 InnoDB 可以使用 sphinx 插件支持全文索引，并且效果更好。
主键：MyISAM 允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址；InnoDB 如果没有设定主键或非空唯一索引，就会自动生成一个 6 字节的主键，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。
外键：MyISAM 不支持；InnoDB 支持。
可参考下面资料加深理解： 聚簇索引和非聚簇索引open in new window 。
MyISAM 和 InnoDB 索引的区别open in new window。
什么是聚簇索引？何时使用聚簇索引与非聚簇索引？
聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。
非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam 通过 key_buffer 把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在 key buffer 命中时，速度慢的原因。
建议使用聚集索引的场合为：
此列包含有限数目的不同值。
查询的结果返回一个区间的值。
查询的结果返回某值相同的大量结果集。
当事务要搜索排序的时候。
建议使用非聚集索引的场合为：
此列包含了大量数目不同的值。
查询的结束返回的是少量的结果集。
order by 子句中使用了该列(应该是与 order by 排序逻辑有关系，非聚集索引排序时加载数据少，且无唯一校验逻辑，排序效率高些)。
参考： 聚簇索引和非聚簇索引以及何时使用open in new window。
什么时候用聚集索引，什么时候用非聚集索引？open in new window。
索引的底层实现原理和优化
实现原理：
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询：
把创建了索引的列的内容进行排序。
对排序结果生成倒排表。
在倒排表内容上拼上数据地址链。
在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据。
优化：
B+ 树，经过优化的 B+ 树，主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针，因此 InnoDB 建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。
具体优化详见：MySQL 对 B+ 树插入逻辑的优化open in new window。
什么情况下不宜建立索引？
对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。
对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
阿里巴巴甚至不建议 MySQL 用 text 类型字段，见为什么阿里巴巴不建议 MySQL 使用 Text 类型？open in new window。
使用索引查询一定能提高查询的性能吗？
通常，通过索引查询数据比全表扫描要快。但是我们也必须注意到它的代价。
索引需要空间来存储，也需要定期维护， 每当有记录在表中增减或索引列被修改时，索引本身也会被修改。 这意味着每条记录的 INSERT，DELETE，UPDATE 将为此多付出4，5 次的磁盘 I/O。 因为索引需要额外的存储空间和处理，那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。使用索引查询不一定能提高查询性能，索引范围查询（INDEX RANGE SCAN）适用于两种情况:
基于一个范围的检索，一般查询返回结果集小于表中记录数的 30%。
基于非唯一性索引的检索。
百万级别或以上的数据如何删除？
关于索引：由于索引需要额外的维护成本，因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加、修改、删除、都会产生额外的对索引文件的操作，这些操作需要消耗额外的IO,，会降低增/改/删的执行效率。所以，在我们删除数据库百万级别数据的时候，查询 MySQL 官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。
所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引（此时大概耗时三分多钟）。
然后删除其中无用数据（此过程需要不到两分钟）。
删除完成后重新创建索引(此时数据较少了)创建索引也非常快，约十分钟左右。
与之前的直接删除绝对是要快速很多，更别说万一删除中断,一切删除会回滚。那更是坑了。
非聚簇索引一定会回表查询吗？
不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。
举个简单的例子，假设我们在员工表的年龄上建立了索引，那么当进行 select age from employee where age < 20 的查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了age 信息，不会再次进行回表查询。
联合索引是什么？为什么需要注意联合索引中的顺序？
MySQL 可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引。在联合索引中，如果想要命中索引，需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用，否则无法命中索引。
MySQL 使用索引时需要索引有序，假设现在建立了 "name，age，school" 的联合索引，那么索引的排序为: 先按照 name 排序，如果 name 相同，则按照 age 排序，如果 age 的值也相等，则按照 school 进行排序。
当进行查询时，此时索引仅仅按照 name 严格有序，因此必须首先使用 name 字段进行等值查询，之后对于匹配到的列而言，其按照 age 字段严格有序，此时可以使用 age 字段用做索引查找，以此类推。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序，一般情况下，将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。
联合索引的作用是什么？
用于多字段查询，比如，建了一个
key(a,b,c)的联合索引，那么实际等于建了key(a)、key(a,b)、key(a,b,c)等三个索引，我们知道，每多一个索引，就会多一些写操作和占用磁盘空间的开销，尤其是对大数据量的表来说，这可以减少一部分不必要的开销。覆盖索引，比如，对于联合索引
key(a,b,c)来说，如果使用SQL：select a,b,c from table where a=1 and b = 1，就可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表查询，这就减少了随机的 IO 操作，减少随机的 IO 操作，可以有效的提升数据库查询的性能，是非常重要的数据库优化手段之一。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。
什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则？
顾名思义，就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where 子句中使用最频繁的一列放在最左边。
最左前缀匹配原则，非常重要的原则，MySQL 会一直向右匹配直到遇到范围查询 （>、<、between、like） 就停止匹配，比如 a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立 (a,b,c,d) 顺序的索引，d 是用不到索引的，如果建立 (a,b,d,c) 的索引则都可以用到，a,b,d 的顺序可以任意调整。
= 和 in 可以乱序，比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立 (a,b,c) 索引可以任意顺序，MySQL 的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
怎么使用索引才能提高索引的命中
or MySQL 5 以下索引会失效，高版本时大部分场景 or 也是会失效。
对于多列索引，不是使用的第一部分(第一个),则不会使用索引（非绝对，使用覆盖索引时也会用）。
如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。
如果 MySQL 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。
索引是越多越好吗？为什么？
合理的建立索引能够加速数据读取效率，不合理的建立索引会拖慢数据库的响应速度。
索引越多，更新数据的速度越慢。
不要在选择的栏位上放置索引，这是无意义的。应该在条件选择的语句上合理的放置索引，比如 where，order by。
例子：
SELECT id, title, content, cat_id FROM article WHERE cat_id = 1;
上面这个语句，你在 id/title/content 上放置索引是毫无意义的，对这个语句没有任何优化作用。但是如果你在外键 cat_id 上放置一个索引，那作用就相当大了。
如何让 like %abc 走索引查询
我们知道如果要让 like 查询要走索引，查询字符不能以通配符（%）开始，如果要让 like %abc 也走索引，可以使用 REVERSE() 函数来创建一个函数索引，查询脚本如：select * from t where reverse(f) like reverse(’%abc’)。
TIP
具体的索引失效场景不建议死记硬背，不同数据库，同数据库不同版本可能细节不一致。需要能具体分析对应的问题处理。如下。
索引是否失效，可以通过 explain 来分析。
reverse 函数索引不会失效。
简单描述 MySQL 中，索引、唯一索引、主键、联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）
索引：一种特殊的文件（InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。（由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。
唯一索引：普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。
主键索引：是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字
PRIMARY KEY来创建。联合索引：可以覆盖多个数据列，如像 INDEX(columnA, columnB) 索引，这就是联合索引。
性能影响：
索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。
SQL
怎样才能找出最后一次插入时分配了哪个自动增量？
LAST_INSERT_ID 将返回由 Auto_increment 分配的最后一个值，并且不需要指定表名称。
LIKE 声明中的％和_是什么意思
％ 对应于 0 个或更多字符，_只是 LIKE 语句中的一个字符。
如何在 Unix 和 MySQL 时间戳之间进行转换？
UNIX_TIMESTAMP 是从 MySQL 时间戳转换为 Unix 时间戳的命令。
FROM_UNIXTIME 是从 Unix 时间戳转换为 MySQL 时间戳的命令。
如何显示前 50 行
在 MySQL 中，使用以下代码查询显示前 50 行：SELECT * FROM LIMIT 0,50。
类型转换
'123'=123 为 true。实际比较是隐式转换为 123.0 = 123.0 比较了。
'a'=1 为 false，因为所有的字符转数字都会转为 0。
MySQL 如何优化 DISTINCT
DISTINCT 在所有列上转换为 GROUP BY，并与 ORDER BY 子句结合使用。SELECT DISTINCT t1.a FROM t1,t2 where t1.a=t2.a。
MySQL 慢查询和 SQL 优化的经验
参考 MySQL 慢查询open in new window
事务
数据库中的事务是什么?
事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。
或者这样理解：事务就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的 SQL 语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过 ACID 测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。
事务 ACID 特性
见 1 MySQL 架构与历史 的 4 事务 小节。
MySQL 支持事务吗？
在缺省模式下，MySQL 是 autocommit 模式的，所有的数据库更新操作都会即时提交，所以在缺省情况下，MySQL 是不支持事务的。
是如果你的 MySQL 表类型是使用 InnoDB Tables 或 BDB tables 的话，你的 MySQL 就可以使用事务处理,使用 SETAUTOCOMMIT=0 就可以使 MySQL 允许在非 autocommit 模式，在非 autocommit 模式下，你必须使用 COMMIT 来提交你的更改，或者用 ROLLBACK 来回滚你的更改。
什么是脏读？幻读？不可重复读？
见 1 MySQL 架构与历史 的 4.1 隔离级别 小节。
什么是事务的隔离级别？MySQL 的默认隔离级别是什么？
见 1 MySQL 架构与历史 的 4.1 隔离级别 小节。
事务并发会引发的问题和隔离级别？
见 MySQL 事务隔离级别会产生的并发问题及解决办法open in new window。
MySQL 中的事务回滚机制概述
事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位，事务回滚是指将该事务已经完成的对数据库的更新操作撤销。
要同时修改数据库中两个不同表时，如果它们不是一个事务的话，当第一个表修改完，可能第二个表修改过程中出现了异常而没能修改，此时就只有第二个表依旧是未修改之前的状态，而第一个表已经被修改完毕。而当你把它们设定为一个事务的时候，当第一个表修改完，第二表修改出现异常而没能修改，第一个表和第二个表都要回到未修改的状态，这就是所谓的事务回滚。
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