第6章 第1节 MySQL - 必知必会（上）
大家好，很高兴我们可以继续学习交流Java高频面试题。第五章主要是对MySQL数据库进行浅析，我们主要针对面试中常见的MySQL知识点进行交流分析。在对高频面试题分析的过程中，加入实际工作中经常需要使用到的MySQL优化等知识，希望大家可以有效的理解与掌握。
面试中针对MySQL数据库的考察主要集中在以下的知识点：
- MySQL索引
- 常用存储引擎
- MySQL日志模块
- 事务与隔离级别
- MySQL的锁机制
- SQL优化，线上故障排查
在本小节中，我们主要介绍MySQL数据库索引以及存储引擎相关知识点。让我们一起来学习MySQL数据库相关知识点吧~
（1）MySQL的索引有了解吗？（重点掌握）
答：索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息，就像一本书的目录一样，可以加快查询速度。InnoDB 存储引擎的索引模型底层实现数据结构为B+树，所有数据都是存储在 B+ 树中的。
解析：
MySQL的索引是面试必考的一个知识点，希望大家可以理解掌握。不同的存储引擎中存在不同的索引结构，本小节中，我们以最常见的InnoDB为例来阐述。在面试中，还可以接着考察下边的索引知识点。
面试官：“为什么底层数据结构使用B+树，而不是B树？”
- B+树是B树的变种，B+树的非叶子节点只用来保存索引，不存储数据，所有的数据都保存在叶子节点；而B树的非叶子节点也会保存数据。这样就使得B+树的查询效率更加稳定，均为从根节点到叶子节点的路径。
- B+树的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部结点相对B 树更小，同样空间可以读入更多的节点，所以B+树的磁盘读写代价更低。
面试官：“聚簇索引和非聚簇索引有了解吗？”
聚簇索引也称为主键索引，其索引树的叶子节点中存的是整行数据，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。因为索引（目录）只能按照一种方法进行排序。
非聚簇索引（普通索引）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）。
案例解析：
为了让大家更好的理解主键索引和普通索引的区别，我们给出一个具体的案例如下：
我们先来创建一张表User，主键为id，并且拥有字段uid和字段name，uid字段上有索引，建表语句如下所示：
| 1 2 3 4 5 |
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接着我们插入如下几条数据：
| 1 |
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我们知道，主键上自动创建了主键索引，并且我们手动在uid字段上创建的普通索引。接下来，我们一起看下主键索引树和普通索引树的形状吧~
由上图可以看出，左边主键索引树的叶子节点存储的是完整的记录，而普通索引树上存储的是其对应的主键的值。那么主键索引和普通索引在查询方面的差距也就显而易见了吧~
MySQL回表：
- 如果语句是 select * from User where id=3，即主键查询方式，则只需要搜索 主键索引树。
- 如果语句是 select * from User where uid=23，即普通索引查询方式，则需要先搜索 普通索引树，得到其对应的主键值为 3，再到主键索引树搜索一次。这个过程称为回表。
覆盖索引：
如果在普通索引树上的查询已经直接提供了结果，不需要回表操作，这样的普通索引叫做覆盖索引。覆盖索引的使用可以显著提高查询效率，是常见的MySQL性能优化手段。
索引的最左前缀原则：
在联合索引的情况下，不需要索引的全部定义，只要满足最左前缀，就可以利用索引来加快查询速度。这个最左前缀可以是联合索引的最左 N 个字段，也可以是字符串索引的最左 M 个字符。最左前缀原则的利用也可以显著提高查询效率，是常见的MySQL性能优化手段。
索引下推：
在MySQL5.6之前，只能从根据最左前缀查询到ID开始一个个回表。到主键索引上找出数据行，再对比字段值。MySQL5.6引入的索引下推优化，（联合索引前提）可以在索引遍历过程中，对索引中包含的其余字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数，提升查询效率。
面试官：“哪些列上适合创建索引？创建索引有哪些开销？”
经常需要作为条件查询的列上适合创建索引，并且该列上也必须有一定的区分度。创建索引需要维护，在插入数据的时候会重新维护各个索引树（数据页的分裂与合并），对性能造成影响。
自增主键：
为了在插入数据的时候不需要调整主键索引树的结构，强烈建议在建立表的时候使用自增主键。主键的顺序按照数据记录的插入顺序排列，自动有序。
（2）MySQL常见的存储引擎有哪些（重点掌握）？
答：MySQL中最常见的存储引擎有InnoDB和MyISAM，它们的主要区别如下：
- MyISAM不支持事务；InnoDB是事务类型的存储引擎。
- MyISAM只支持表级锁；InnoDB支持行级锁和表级锁，默认为行级锁。
- MyISAM引擎不支持外键；InnoDB支持外键。
- 对于count(*)查询来说MyISAM更有优势，因为其保存了行数。
- InnoDB是为处理巨大数据量时的最大性能设计的存储引擎。
- MyISAM支持全文索引（FULLTEXT）；InnoDB不支持。
总结：
最主要的区别就是MyISAM表不支持事务、不支持行级锁、不支持外键。 InnoDB表支持事务、支持行级锁、支持外键。
解析：
对MySQL的存储引擎的考察也是一个几乎必考的知识点，为了让大家对存储引擎有一个更好的了解，我们先来看下MySQL的基本逻辑架构图，从整体上了解下MySQL包括哪些逻辑架构。
由MySQL的逻辑架构图我们可以看出，逻辑架构包括Server层和存储引擎层。其中Server层包括连接器，分析器，优化器以及执行器；存储引擎层包括多种支持的存储引擎。各个逻辑部件的作用如下：
- 连接器：验证客户端权限，建立和断开MySQL连接
- 分析器：进行SQL语句的语法分析
- 优化器：选择索引，生成具体的SQL语句执行计划
- 执行器：操作存储引擎，执行SQL，返回执行结果
- 存储引擎层：各个不同的存储引擎都提供了一些读写接口来操作数据库
好了，我们接着说存储引擎的知识点，在MySQL5.5.5版本之后，InnoDB已经成为了其默认的存储引擎，也是大部分公司的不二选择，毕竟谁家公司会不要求数据库支持事务呢？谁家公司又可以忍受表级锁导致的读写冲突呢？
除了InnoDB以及MyISAM存储引擎外，常见的考察存储引擎还有Memory，使用Memory作为存储引擎的表也可以叫做内存表，将数据存储在了内存中，所以适合做临时表来使用，在索引结构上支持B+树索引和Hash索引。
（3）MySQL中where、group by、having关键字？
答：这三个MySQL关键字作用可以总结如下：
- where子句用来筛选from子句中指定的操作所产生的的行
- group by 子句用来分组where子句的输出
- having子句用来从分组的结果中筛选行
having和where的区别：
- 语法类似，where搜索条件在进行分组操作之前应用；having搜索条件在进行分组操作之后应用
- having可以包含聚合函数sum、avg、max等
- having子句限制的是组，而不是行
当同时含有where子句、group by 子句 、having子句及聚集函数时，执行顺序如下：
- 执行where子句查找符合条件的数据
- 使用group by 子句对数据进行分组
- 对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值
- 最后用having 子句去掉不符合条件的组
上节习题参考答案：
习题回顾：
从浏览器中输入一个网址，比如：https://www.nowcoder.com/ 之后都发生了啥？请尽可能详细的阐述。
参考答案：
在浏览器中输入一个网址，首先要做的就是域名的解析，也就是域名->ip的解析，依次查看了浏览器缓存，系统缓存，hosts文件，路由器缓存，递归搜索根域名服务器，直到找到最终的ip地址。
然后就是TCP协议的三次握手建立连接，过程我们已经阐述了。由浏览器发送一个HTTP请求；经过路由器的转发，通过服务器的防火墙，该HTTP请求到达了服务器；服务器处理该HTTP请求，返回一个HTML文件；浏览器解析该HTML文件，并且渲染显示在浏览器端。
这里，我们可以来具体阐述下HTTP协议和TCP协议的关系与区别。
HTTP协议和TCP协议的关系与区别：
HTTP协议是一种基于TCP/IP的应用层协议，进行HTTP数据请求必须先建立TCP/IP连接。HTTP协议提供了封装或者显示数据的具体形式；TCP协议提供了网络通信的能力。两个计算机之间的交流其实就是是两个端口之间的数据通信,具体的数据会以什么样的形式展现是以不同的应用层协议来定义的。
总结：
本小节中我们主要针对面试中常见的MySQL知识点进行了交流与学习，包括索引和数据存储引擎几乎是MySQL相关面试中得必考点，希望大家可以有效理解与掌握。下一小节，我们将继续阐述MySQL的日志模块，锁机制和事务相关的知识点。