1. MySql的存儲引擎的不同
存儲引擎查看
MySQL給開發者提供了查詢存儲引擎的功能，我這裏使用的是MySQL5.1，可以使用：
SHOW ENGINES
如果要想查看數據庫默認使用哪個引擎，可以通過使用命令：
SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine';
來查看，查詢結果爲：
在MySQL中，不需要在整個服務器中使用同一種存儲引擎，針對具體的要求，可以對每一個表使用不同的存儲引擎。Support列的值表示某種引擎是否能使用：YES表示可以使用、NO表示不能使用、DEFAULT表示該引擎爲當前默認的存儲引擎 。
InnoDB存儲引擎
InnoDB是事務型數據庫的首選引擎，支持事務安全表（ACID），支持行鎖定和外鍵，上圖也看到了，InnoDB是默認的MySQL引擎。InnoDB主要特性有：
1、InnoDB給MySQL提供了具有提交、回滾和崩潰恢復能力的事物安全（ACID兼容）存儲引擎。InnoDB鎖定在行級並且也在SELECT語句中提供一個類似Oracle的非鎖定讀。這些功能增加了多用戶部署和性能。在SQL查詢中，可以自由地將InnoDB類型的表和其他MySQL的表類型混合起來，甚至在同一個查詢中也可以混合
2、InnoDB是爲處理巨大數據量的最大性能設計。它的CPU效率可能是任何其他基於磁盤的關係型數據庫引擎鎖不能匹敵的
3、InnoDB存儲引擎完全與MySQL服務器整合，InnoDB存儲引擎爲在主內存中緩存數據和索引而維持它自己的緩衝池。InnoDB將它的表和索引在一個邏輯表空間中，表空間可以包含數個文件（或原始磁盤文件）。這與MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每個表被存放在分離的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制爲2GB的操作系統上
4、InnoDB支持外鍵完整性約束，存儲表中的數據時，每張表的存儲都按主鍵順序存放，如果沒有顯示在表定義時指定主鍵，InnoDB會爲每一行生成一個6字節的ROWID，並以此作爲主鍵
5、InnoDB被用在衆多需要高性能的大型數據庫站點上
InnoDB不創建目錄，使用InnoDB時，MySQL將在MySQL數據目錄下創建一個名爲ibdata1的10MB大小的自動擴展數據文件，以及兩個名爲ib_logfile0和ib_logfile1的5MB大小的日誌文件
MyISAM存儲引擎
MyISAM基於ISAM存儲引擎，並對其進行擴展。它是在Web、數據倉儲和其他應用環境下最常使用的存儲引擎之一。MyISAM擁有較高的插入、查詢速度，但不支持事物。MyISAM主要特性有：
1、大文件（達到63位文件長度）在支持大文件的文件系統和操作系統上被支持
2、當把刪除和更新及插入操作混合使用的時候，動態尺寸的行產生更少碎片。這要通過合併相鄰被刪除的塊，以及若下一個塊被刪除，就擴展到下一塊自動完成
3、每個MyISAM表最大索引數是64，這可以通過重新編譯來改變。每個索引最大的列數是16
4、最大的鍵長度是1000字節，這也可以通過編譯來改變，對於鍵長度超過250字節的情況，一個超過1024字節的鍵將被用上
5、BLOB和TEXT列可以被索引
6、NULL被允許在索引的列中，這個值佔每個鍵的0~1個字節
7、所有數字鍵值以高字節優先被存儲以允許一個更高的索引壓縮
8、每個MyISAM類型的表都有一個AUTO_INCREMENT的內部列，當INSERT和UPDATE操作的時候該列被更新，同時AUTO_INCREMENT列將被刷新。所以說，MyISAM類型表的AUTO_INCREMENT列更新比InnoDB類型的AUTO_INCREMENT更快
9、可以把數據文件和索引文件放在不同目錄
10、每個字符列可以有不同的字符集
11、有VARCHAR的表可以固定或動態記錄長度
12、VARCHAR和CHAR列可以多達64KB
使用MyISAM引擎創建數據庫，將產生3個文件。文件的名字以表名字開始，擴展名之處文件類型：frm文件存儲表定義、數據文件的擴展名爲.MYD（MYData）、索引文件的擴展名時.MYI（MYIndex）
MEMORY存儲引擎
MEMORY存儲引擎將表中的數據存儲到內存中，未查詢和引用其他表數據提供快速訪問。MEMORY主要特性有：
1、MEMORY表的每個表可以有多達32個索引，每個索引16列，以及500字節的最大鍵長度
2、MEMORY存儲引擎執行HASH和BTREE縮影
3、可以在一個MEMORY表中有非唯一鍵值
4、MEMORY表使用一個固定的記錄長度格式
5、MEMORY不支持BLOB或TEXT列
6、MEMORY支持AUTO_INCREMENT列和對可包含NULL值的列的索引
7、MEMORY表在所由客戶端之間共享（就像其他任何非TEMPORARY表）
8、MEMORY表內存被存儲在內存中，內存是MEMORY表和服務器在查詢處理時的空閒中，創建的內部表共享
9、當不再需要MEMORY表的內容時，要釋放被MEMORY表使用的內存，應該執行DELETE FROM或TRUNCATE TABLE，或者刪除整個表（使用DROP TABLE）
存儲引擎的選擇
不同的存儲引擎都有各自的特點，以適應不同的需求，如下表所示：
|
功 能 |
MYISAM |
Memory |
InnoDB |
Archive |
|
存儲限制 |
256TB |
RAM |
64TB |
None |
|
支持事物 |
No |
No |
Yes |
No |
|
支持全文索引 |
Yes |
No |
No |
No |
|
支持數索引 |
Yes |
Yes |
Yes |
No |
|
支持哈希索引 |
No |
Yes |
No |
No |
|
支持數據緩存 |
No |
N/A |
Yes |
No |
|
支持外鍵 |
No |
No |
Yes |
No |
如果要提供提交、回滾、崩潰恢復能力的事物安全（ACID兼容）能力，並要求實現併發控制，InnoDB是一個好的選擇
如果數據表主要用來插入和查詢記錄，則MyISAM引擎能提供較高的處理效率
如果只是臨時存放數據，數據量不大，並且不需要較高的數據安全性，可以選擇將數據保存在內存中的Memory引擎，MySQL中使用該引擎作爲臨時表，存放查詢的中間結果
如果只有INSERT和SELECT操作，可以選擇Archive，Archive支持高併發的插入操作，但是本身不是事務安全的。Archive非常適合存儲歸檔數據，如記錄日誌信息可以使用Archive
使用哪一種引擎需要靈活選擇，一個數據庫中多個表可以使用不同引擎以滿足各種性能和實際需求，使用合適的存儲引擎，將會提高整個數據庫的性能
2. 單個索引、聯合索引、主鍵索引
索引是一種特殊的文件(InnoDB數據表上的索引是表空間的一個組成部分)，它們包含着對數據表裏所有記錄的引用指針。索引的遵循原則：1、最左側原則，表的最左側的一列，往往數據不會發生改變，不影響其他列的數據；2、命名短小原則，索引命名過長會使索引文件變大，損耗內存。
普通索引（由關鍵字KEY或INDEX定義得到索引）：加快數據的查詢速度。
唯一索引（由關鍵字UNIQUE把它定義爲唯一索引）：保證數據記錄的唯一性。
主鍵：一種特殊的唯一索引，在一張表中只能定義一個主鍵索引，用來標識唯一一條數據，用PRIMARY KEY創建。
聯合索引：索引可以覆蓋多個數據列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，這就是聯合索引。
索引可以極大的提高查詢訪問速度，但是會降低插入，刪除，更新表的速度，因爲在執行寫操作的時候還要操作索引文件。
注意：索引是在存儲引擎中實現的，也就是說不同的存儲引擎，會使用不同的索引
MyISAM和InnoDB存儲引擎：只支持BTREE索引， 也就是說默認使用BTREE，不能夠更換
MEMORY/HEAP存儲引擎：支持HASH和BTREE索引
聯合索引使用結論:
1):查詢條件中出現聯合索引第一列,或者全部,則能利用聯合索引.
2):條件列中只要條件相連在一起,以本文例子來說就是:
last_name=’1′ and first_name=’1′與first_name=’1′ and last_name=’1′,無論前後,都會利用上聯合索引.
3):查詢條件中沒有出現聯合索引的第一列,而出現聯合索引的第二列,或者第三列,都不會利用聯合索引查詢.
單一列索引的應用結論:
1):只要條件列中出現索引列,無論在什麼位置,都能利用索引查詢.
兩者的共同點:
1):要想利用索引,都要符合SARG標準.
2) :都是爲了提高查詢速度.
3):都需要額外的系統開銷,磁盤空間.
補充說明: stmtText信息來產生,在查詢語句前面加上:SET STATISTICS PROFILE on.可以通過運行它,來觀察你的查詢是否合理,這樣才能真正做到優化.
優缺點比較:
1):索引所佔用空間:單一列索引相對要小.
2):索引創建時間:單一列索引相對短.
3):索引對insert,update,delete的影響程序:單一列索引要相對低.
4):在多條件查詢時,聯合索引效率要高.
3. Mysql怎麼分表，以及分表後如果想按條件分頁查詢怎麼辦(如果不是按分表字段來查詢的話，幾乎效率低下，無解)
例子：
select * from
(SELECT d2013.* FROM data_2013 d2013
WHERE ( d2013.point_id IN ('16') ) AND ( d2013.collected_time <= '2014-01-24+09:50' )
UNION
SELECT d2014.* FROM data_2014 d2014
WHERE ( d2014.point_id IN ('16') ) AND ( d2014.collected_time >= '2013-01-01+00:00' )
) d
INNER JOIN monitor_point p ON d.point_id = p.point_id
INNER JOIN hydro h ON h.hydro_id = p.hydro_id
INNER JOIN monitor_type t ON d.monitor_type_id = t.monitor_type_id
INNER JOIN agency a ON p.agency_id = a.id
ORDER BY d.collected_time
LIMIT 0,30
一些想法：
1.有損服務，只給他查一年內的數據，或者只存1kw條數據。建一個表存一年內的數據，每隔一個月把表最舊的數據遷到分表上面。如果需求方要查所有數據，讓他自己選年份去查。
2.先由關鍵字算出所有年份的總數total，根據前端傳來的頁面數請求（即limit，start），確定需要查詢的數據在哪一個年份，或者數據是多個年份組合出來。
假如
2012 25,2013 40,2014 15 ，共 80條
limit 0,20 ＝>落到2012年，那麼只需查2012就夠了;
limit 20,20 =>2012 後5條 +2013 15條 以此類推。。
如果再折騰一下，可以以關鍵字+年份爲key，把非當前年份的條數存個cache，減少計算次數
3.最後是無腦union了，應該會很慢
4.如果是針對特定的關鍵字做報表統計，一次性的那就隨意了
果斷的選了1，因爲老數據基本是沒什麼人關心的了。
4. 分表之後想讓一個id多個表是自增的，效率實現
1、mysql數據中記錄；
2、redis的incr；
3、使用隊列服務，如redis、memcached等等，將一定量的ID預分配在一個隊列裏，每次插入操作，先從隊列中獲取一個ID，若插入失敗的話，將該ID再次添加到隊列中，同時監控隊列數量，當小於閥值時，自動向隊列中添加元素。這種方式可以有規劃的對ID進行分配，還會帶來經濟效應，比如ＱＱ號碼，各種靚號，明碼標價。如網站的userid, 允許uid登陸，推出各種靚號，明碼標價，對於普通的ID打亂後再隨機分配。
5. MySql的主從實時備份同步的配置，以及原理(從庫讀主庫的binlog)，讀寫分離
一、主從數據庫的區別
從數據庫(Slave)是主數據庫的備份，當主數據庫(Master)變化時從數據庫要更新，這些數據庫軟件可以設計更新週期。這是提高信息安全的手段。主從數據庫服務器不在一個地理位置上，當發生意外時數據庫可以保存。
(1) 主從分工
其中Master負責寫操作的負載，也就是說一切寫的操作都在Master上進行，而讀的操作則分攤到Slave上進行。這樣一來的可以大大提高讀取的效率。在一般的互聯網應用中，經過一些數據調查得出結論，讀/寫的比例大概在 10：1左右 ，也就是說大量的數據操作是集中在讀的操作，這也就是爲什麼我們會有多個Slave的原因。但是爲什麼要分離讀和寫呢？熟悉DB的研發人員都知道，寫操作涉及到鎖的問題，不管是行鎖還是表鎖還是塊鎖，都是比較降低系統執行效率的事情。我們這樣的分離是把寫操作集中在一個節點上，而讀操作其其他的N個節點上進行，從另一個方面有效的提高了讀的效率，保證了系統的高可用性。
(2) 基本過程
1)、Mysql的主從同步就是當master（主庫）發生數據變化的時候，會實時同步到slave（從庫）。
2)、主從複製可以水平擴展數據庫的負載能力，容錯，高可用，數據備份。
3)、不管是delete、update、insert，還是創建函數、存儲過程，都是在master上，當master有操作的時候，slave會快速的接受到這些操作，從而做同步。
(3) 用途和條件
1)、mysql主從複製用途
●實時災備，用於故障切換
●讀寫分離，提供查詢服務
●備份，避免影響業務
2)、主從部署必要條件：
●主庫開啓binlog日誌（設置log-bin參數）
●主從server-id不同
●從庫服務器能連通主庫
二、主從同步的粒度、原理和形式：
(1)、 三種主要實現粒度
詳細的主從同步主要有三種形式：statement、row、mixed
1)、statement: 會將對數據庫操作的sql語句寫道binlog中
2)、row: 會將每一條數據的變化寫道binlog中。
3)、mixed: statement與row的混合。Mysql決定何時寫statement格式的binlog, 何時寫row格式的binlog。
(2)、主要的實現原理、具體操作、示意圖
1)、在master機器上的操作：
當master上的數據發生變化時，該事件變化會按照順序寫入bin-log中。當slave鏈接到master的時候，master機器會爲slave開啓binlog dump線程。當master的binlog發生變化的時候，bin-log dump線程會通知slave，並將相應的binlog內容發送給slave。
2)、在slave機器上操作：
當主從同步開啓的時候，slave上會創建兩個線程：I\O線程。該線程連接到master機器，master機器上的binlog dump 線程會將binlog的內容發送給該I\O線程。該I/O線程接收到binlog內容後，再將內容寫入到本地的relay log；sql線程。該線程讀取到I/O線程寫入的ralay log。並且根據relay log。並且根據relay log 的內容對slave數據庫做相應的操作。
3)、MySQL主從複製原理圖如下:
從庫生成兩個線程，一個I/O線程，一個SQL線程；
i/o線程去請求主庫 的binlog，並將得到的binlog日誌寫到relay log（中繼日誌） 文件中；
主庫會生成一個 log dump 線程，用來給從庫 i/o線程傳binlog；
SQL 線程，會讀取relay log文件中的日誌，並解析成具體操作，來實現主從的操作一致，而最終數據一致；
(2)、主從形式
mysql主從複製 靈活
● 一主一從
● 主主複製
● 一主多從---擴展系統讀取的性能，因爲讀是在從庫讀取的；
● 多主一從---5.7開始支持
● 聯級複製---
三、主從同步的延遲等問題、原因及解決方案：
(1)、mysql數據庫從庫同步的延遲問題
1）相關參數：
首先在服務器上執行show slave satus;可以看到很多同步的參數：
Master_Log_File： SLAVE中的I/O線程當前正在讀取的主服務器二進制日誌文件的名稱 Read_Master_Log_Pos： 在當前的主服務器二進制日誌中，SLAVE中的I/O線程已經讀取的位置 Relay_Log_File： SQL線程當前正在讀取和執行的中繼日誌文件的名稱 Relay_Log_Pos： 在當前的中繼日誌中，SQL線程已讀取和執行的位置 Relay_Master_Log_File： 由SQL線程執行的包含多數近期事件的主服務器二進制日誌文件的名稱 Slave_IO_Running： I/O線程是否被啓動併成功地連接到主服務器上 Slave_SQL_Running： SQL線程是否被啓動 Seconds_Behind_Master： 從屬服務器SQL線程和從屬服務器I/O線程之間的時間差距，單位以秒計。
從庫同步延遲情況出現的 ● show slave status顯示參數Seconds_Behind_Master不爲0，這個數值可能會很大 ● show slave status顯示參數Relay_Master_Log_File和Master_Log_File顯示bin-log的編號相差很大，說明bin-log在從庫上沒有及時同步，所以近期執行的bin-log和當前IO線程所讀的bin-log相差很大 ● mysql的從庫數據目錄下存在大量mysql-relay-log日誌，該日誌同步完成之後就會被系統自動刪除，存在大量日誌，說明主從同步延遲很厲害
(2)、MySql數據庫從庫同步的延遲問題
1)、MySQL數據庫主從同步延遲原理mysql主從同步原理：主庫針對寫操作，順序寫binlog，從庫單線程去主庫順序讀”寫操作的binlog”，從庫取到binlog在本地原樣執行（隨機寫），來保證主從數據邏輯上一致。mysql的主從複製都是單線程的操作，主庫對所有DDL和DML產生binlog，binlog是順序寫，所以效率很高，slave的Slave_IO_Running線程到主庫取日誌，效率比較高，下一步，問題來了，slave的Slave_SQL_Running線程將主庫的DDL和DML操作在slave實施。DML和DDL的IO操作是隨即的，不是順序的，成本高很多，還可能可slave上的其他查詢產生lock爭用，由於Slave_SQL_Running也是單線程的，所以一個DDL卡主了，需要執行10分鐘，那麼所有之後的DDL會等待這個DDL執行完纔會繼續執行，這就導致了延時。有朋友會問：“主庫上那個相同的DDL也需要執行10分，爲什麼slave會延時？”，答案是master可以併發，Slave_SQL_Running線程卻不可以。
2)、MySQL數據庫主從同步延遲是怎麼產生的？當主庫的TPS併發較高時，產生的DDL數量超過slave一個sql線程所能承受的範圍，那麼延時就產生了，當然還有就是可能與slave的大型query語句產生了鎖等待。首要原因：數據庫在業務上讀寫壓力太大，CPU計算負荷大，網卡負荷大，硬盤隨機IO太高次要原因：讀寫binlog帶來的性能影響，網絡傳輸延遲。
(3)、MySql數據庫從庫同步的延遲解決方案
1)、架構方面
1.業務的持久化層的實現採用分庫架構，mysql服務可平行擴展，分散壓力。
2.單個庫讀寫分離，一主多從，主寫從讀，分散壓力。這樣從庫壓力比主庫高，保護主庫。
3.服務的基礎架構在業務和mysql之間加入memcache或者redis的cache層。降低mysql的讀壓力。
4.不同業務的mysql物理上放在不同機器，分散壓力。
5.使用比主庫更好的硬件設備作爲slave總結，mysql壓力小，延遲自然會變小。
2)、硬件方面
1.採用好服務器，比如4u比2u性能明顯好，2u比1u性能明顯好。
2.存儲用ssd或者盤陣或者san，提升隨機寫的性能。
3.主從間保證處在同一個交換機下面，並且是萬兆環境。
總結，硬件強勁，延遲自然會變小。一句話，縮小延遲的解決方案就是花錢和花時間。
3)、mysql主從同步加速
1、sync_binlog在slave端設置爲0
2、–logs-slave-updates 從服務器從主服務器接收到的更新不記入它的二進制日誌。
3、直接禁用slave端的binlog
4、slave端，如果使用的存儲引擎是innodb，innodb_flush_log_at_trx_commit =2
4)、從文件系統本身屬性角度優化
master端修改linux、Unix文件系統中文件的etime屬性， 由於每當讀文件時OS都會將讀取操作發生的時間回寫到磁盤上，對於讀操作頻繁的數據庫文件來說這是沒必要的，只會增加磁盤系統的負擔影響I/O性能。可以通過設置文件系統的mount屬性，組織操作系統寫atime信息，在linux上的操作爲：打開/etc/fstab，加上noatime參數/dev/sdb1 /data reiserfs noatime 1 2然後重新mount文件系統#mount -oremount /data
5)、同步參數調整主庫是寫，對數據安全性較高，比如sync_binlog=1，innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之類的設置是需要的而slave則不需要這麼高的數據安全，完全可以講sync_binlog設置爲0或者關閉binlog，innodb_flushlog也可以設置爲0來提高sql的執行效率
1、sync_binlog=1 oMySQL提供一個sync_binlog參數來控制數據庫的binlog刷到磁盤上去。默認，sync_binlog=0，表示MySQL不控制binlog的刷新，由文件系統自己控制它的緩存的刷新。這時候的性能是最好的，但是風險也是最大的。一旦系統Crash，在binlog_cache中的所有binlog信息都會被丟失。
如果sync_binlog>0，表示每sync_binlog次事務提交，MySQL調用文件系統的刷新操作將緩存刷下去。最安全的就是sync_binlog=1了，表示每次事務提交，MySQL都會把binlog刷下去，是最安全但是性能損耗最大的設置。這樣的話，在數據庫所在的主機操作系統損壞或者突然掉電的情況下，系統纔有可能丟失1個事務的數據。但是binlog雖然是順序IO，但是設置sync_binlog=1，多個事務同時提交，同樣很大的影響MySQL和IO性能。雖然可以通過group commit的補丁緩解，但是刷新的頻率過高對IO的影響也非常大。
對於高併發事務的系統來說，“sync_binlog”設置爲0和設置爲1的系統寫入性能差距可能高達5倍甚至更多。所以很多MySQL DBA設置的sync_binlog並不是最安全的1，而是2或者是0。這樣犧牲一定的一致性，可以獲得更高的併發和性能。默認情況下，並不是每次寫入時都將binlog與硬盤同步。因此如果操作系統或機器(不僅僅是MySQL服務器)崩潰，有可能binlog中最後的語句丟失了。要想防止這種情況，你可以使用sync_binlog全局變量(1是最安全的值，但也是最慢的)，使binlog在每N次binlog寫入後與硬盤同步。即使sync_binlog設置爲1,出現崩潰時，也有可能表內容和binlog內容之間存在不一致性。
2、innodb_flush_log_at_trx_commit （這個很管用）抱怨Innodb比MyISAM慢 100倍？那麼你大概是忘了調整這個值。默認值1的意思是每一次事務提交或事務外的指令都需要把日誌寫入（flush）硬盤，這是很費時的。特別是使用電池供電緩存（Battery backed up cache）時。設成2對於很多運用，特別是從MyISAM錶轉過來的是可以的，它的意思是不寫入硬盤而是寫入系統緩存。日誌仍然會每秒flush到硬 盤，所以你一般不會丟失超過1-2秒的更新。設成0會更快一點，但安全方面比較差，即使MySQL掛了也可能會丟失事務的數據。而值2只會在整個操作系統 掛了時纔可能丟數據。
3、ls(1) 命令可用來列出文件的 atime、ctime 和 mtime。
atime 文件的access time 在讀取文件或者執行文件時更改的ctime 文件的create time 在寫入文件，更改所有者，權限或鏈接設置時隨inode的內容更改而更改mtime 文件的modified time 在寫入文件時隨文件內容的更改而更改ls -lc filename 列出文件的 ctimels -lu filename 列出文件的 atimels -l filename 列出文件的 mtimestat filename 列出atime，mtime，ctimeatime不一定在訪問文件之後被修改因爲：使用ext3文件系統的時候，如果在mount的時候使用了noatime參數那麼就不會更新atime信息。這三個time stamp都放在 inode 中.如果mtime,atime 修改,inode 就一定會改, 既然 inode 改了,那ctime也就跟着改了.之所以在 mount option 中使用 noatime, 就是不想file system 做太多的修改, 而改善讀取效能
(4)、MySql數據庫從庫同步其他問題及解決方案
1)、mysql主從複製存在的問題： ● 主庫宕機後，數據可能丟失 ● 從庫只有一個sql Thread，主庫寫壓力大，複製很可能延時2)、解決方法： ● 半同步複製---解決數據丟失的問題 ● 並行複製----解決從庫複製延遲的問題
3)、半同步複製mysql semi-sync（半同步複製）半同步複製： ● 5.5集成到mysql，以插件的形式存在，需要單獨安裝 ● 確保事務提交後binlog至少傳輸到一個從庫 ● 不保證從庫應用完這個事務的binlog ● 性能有一定的降低，響應時間會更長 ● 網絡異常或從庫宕機，卡主主庫，直到超時或從庫恢復4)、主從複製--異步複製原理、半同步複製和並行複製原理比較
a、異步複製原理：
b、半同步複製原理：
事務在主庫寫完binlog後需要從庫返回一個已接受，才放回給客戶端；5.5集成到mysql，以插件的形式存在，需要單獨安裝確保事務提交後binlog至少傳輸到一個從庫不保證從庫應用完成這個事務的binlog性能有一定的降低網絡異常或從庫宕機，卡主庫，直到超時或從庫恢復
c、並行複製mysql並行複製 ● 社區版5.6中新增 ● 並行是指從庫多線程apply binlog ● 庫級別並行應用binlog，同一個庫數據更改還是串行的(5.7版並行複製基於事務組)設置set global slave_parallel_workers=10;設置sql線程數爲10
原理：從庫多線程apply binlog在社區5.6中新增庫級別並行應用binlog，同一個庫數據更改還是串行的5.7版本並行複製基於事務組
6. 寫SQL語句。。。
略
7. 索引的數據結構，B+樹
mysql索引主要是基於Hash表和B+樹的數據結構，
首先，數據庫使用樹型結構來增加查詢效率，並保持有序。那麼，爲什麼不使用二叉樹來實現數據結構呢，二叉樹算法時間複雜度是lg(N)，查詢速度和比較次數都是較小的。
實際上，查詢索引操作最耗資源的不在內存中，而是磁盤IO。索引是存在磁盤上的，當數據量比較大的時候，索引的大小可能達到幾個G。那麼，我們利用索引進行查詢的時候，不可能把索引直接加載到內存中，只能一次讀取一個磁盤頁，一個磁盤頁對應着一個節點，一次讀取操作時一個磁盤io。
在二叉樹查詢時，最壞的情況下查找的次數是樹的高度，即io次數爲樹的高度。B-樹就是比二叉樹“矮胖”的樹。
二叉樹的特徵如下：
1. 根節點至少有兩個子女
2. 每個中間節點包含k-1個元素和k個孩子，其中 m/2 <= k <= m
3. 每個葉子節點包含k-1個元素，其中 m/2 <= k <= m
4. 所有葉子節點位於同一層
5. 節點中的元素從小到大排列，正好是孩子節點的值域。（就是孩子節點的元素都比父節點中元素的最小值大，比父節點元素的最大值小）
B-樹查詢的次數並不比二叉樹的次數小，但是相比起磁盤io速度，內存中比較的耗時就不足爲提了。所以只要樹的高度足夠低，io次數少，就可以提升查找性能。而每個節點中有多個元素，都只在內存中操作。
而B+樹是基於B-樹的，增加了如下規則：
1. 有k個子樹的中間節點包含有k個元素（B樹中是k-1個元素），每個元素不保存數據，只用來索引，所有數據都保存在葉子節點。
2. 所有的葉子結點中包含了全部元素的信息，及指向含這些元素記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
3. 所有的中間節點元素都同時存在於子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素。
所以，B+樹對比B-樹有如下好處：
io次數少：b+樹中間節點只存索引，不存在實際的數據，所以可以存儲更多的數據。索引樹更加的矮胖，io次數更少。
性能穩定：b+樹數據只存在於葉子節點，查詢性能穩定
範圍查詢簡單：b+樹不需要中序遍歷，遍歷鏈表即可。
8. 事務的四個特性，以及各自的特點（原子、隔離）等等，項目怎麼解決這些問題
參考：https://blog.csdn.net/u014378181/article/details/79236774
9. 數據庫的鎖：行鎖，表鎖；樂觀鎖，悲觀鎖
mysql爲什麼提供鎖：防止更新丟失，並不能單靠數據庫事務控制器來解決，需要應用程序對要更新的數據加必要的鎖來解決。
鎖，在現實生活中是爲我們想要隱藏於外界所使用的一種工具。在計算機中，是協調多個進程或縣城併發訪問某一資源的一種機制。在數據庫當中，除了傳統的計算資源（CPU、RAM、I/O等等）的爭用之外，數據也是一種供許多用戶共享訪問的資源。如何保證數據併發訪問的一致性、有效性，是所有數據庫必須解決的一個問題，鎖的衝突也是影響數據庫併發訪問性能的一個重要因素。從這一角度來說，鎖對於數據庫而言就顯得尤爲重要。
MySQL鎖
相對於其他的數據庫而言，MySQL的鎖機制比較簡單，最顯著的特點就是不同的存儲引擎支持不同的鎖機制。根據不同的存儲引擎，MySQL中鎖的特性可以大致歸納如下：
|
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行鎖 |
表鎖 |
頁鎖 |
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MyISAM |
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√ |
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BDB |
|
√ |
√ |
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InnoDB |
√ |
√ |
|
開銷、加鎖速度、死鎖、粒度、併發性能
表鎖：
開銷小，加鎖快；不會出現死鎖；鎖定力度大，發生鎖衝突概率高，併發度最低
行鎖：
開銷大，加鎖慢；會出現死鎖；鎖定粒度小，發生鎖衝突的概率低，併發度高
頁鎖：
開銷和加鎖速度介於表鎖和行鎖之間；會出現死鎖；鎖定粒度介於表鎖和行鎖之間，併發度一般
從上述的特點課件，很難籠統的說哪種鎖最好，只能根據具體應用的特點來說哪種鎖更加合適。僅僅從鎖的角度來說的話：
表鎖更適用於以查詢爲主，只有少量按索引條件更新數據的應用；行鎖更適用於有大量按索引條件併發更新少量不同數據，同時又有併發查詢的應用。
深入瞭解：https://blog.csdn.net/mysteryhaohao/article/details/51669741
10. 數據庫事務的幾種粒度；
參考：https://blog.csdn.net/u014378181/article/details/79236774
11. 關係型和非關係型數據庫區別
一、關係型數據庫
關係型數據庫最典型的數據結構是表，由二維表及其之間的聯繫所組成的一個數據組織
優點：
1、易於維護：都是使用表結構，格式一致；
2、使用方便：SQL語言通用，可用於複雜查詢；
3、複雜操作：支持SQL，可用於一個表以及多個表之間非常複雜的查詢。
缺點：
1、讀寫性能比較差，尤其是海量數據的高效率讀寫；
2、固定的表結構，靈活度稍欠；
3、高併發讀寫需求，傳統關係型數據庫來說，硬盤I/O是一個很大的瓶頸。
二、非關係型數據庫
非關係型數據庫嚴格上不是一種數據庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合，可以是文檔或者鍵值對等。
優點：
1、格式靈活：存儲數據的格式可以是key,value形式、文檔形式、圖片形式等等，文檔形式、圖片形式等等，使用靈活，應用場景廣泛，而關係型數據庫則只支持基礎類型。
2、速度快：nosql可以使用硬盤或者隨機存儲器作爲載體，而關係型數據庫只能使用硬盤；
3、高擴展性；
4、成本低：nosql數據庫部署簡單，基本都是開源軟件。
缺點：
1、不提供sql支持，學習和使用成本較高；
2、無事務處理；
3、數據結構相對複雜，複雜查詢方面稍欠。
非關係型數據庫的分類和比較：
1、文檔型
2、key-value型
3、列式數據庫
4、圖形數據庫
