参考：https://juejin.im/post/5a9ca0d6518825555c1d1acd#heading-10
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1. MySQL的语句执行顺序
MySQL的语句一共分为11步，如下图所标注的那样，最先执行的总是FROM操作，最后执行的是LIMIT操作。其中每一个操作都会产生一张虚拟的表，这个虚拟的表作为一个处理的输入，只是这些虚拟的表对用户来说是透明的，但是只有最后一个虚拟的表才会被作为结果返回。如果没有在语句中指定某一个子句，那么将会跳过相应的步骤。
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FORM: 对FROM的左边的表和右边的表计算笛卡尔积。产生虚表VT1
- ON: 对虚表VT1进行ON筛选，只有那些符合<join-condition>的行才会被记录在虚表VT2中。
- JOIN： 如果指定了OUTER JOIN（比如left join、 right join），那么保留表中未匹配的行就会作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚拟表VT3, rug from子句中包含两个以上的表的话，那么就会对上一个join连接产生的结果VT3和下一个表重复执行步骤1~3这三个步骤，一直到处理完所有的表为止。
- WHERE： 对虚拟表VT3进行WHERE条件过滤。只有符合<where-condition>的记录才会被插入到虚拟表VT4中。
- GROUP BY: 根据group by子句中的列，对VT4中的记录进行分组操作，产生VT5.
- CUBE | ROLLUP: 对表VT5进行cube或者rollup操作，产生表VT6.
- HAVING： 对虚拟表VT6应用having过滤，只有符合<having-condition>的记录才会被 插入到虚拟表VT7中。
- SELECT： 执行select操作，选择指定的列，插入到虚拟表VT8中。
- DISTINCT： 对VT8中的记录进行去重。产生虚拟表VT9.
- ORDER BY: 将虚拟表VT9中的记录按照<order_by_list>进行排序操作，产生虚拟表VT10.
- LIMIT：取出指定行的记录，产生虚拟表VT11, 并将结果返回。
转自：https://www.cnblogs.com/rollenholt/p/3776923.html
2. 数据库的乐观锁和悲观锁是什么？
数据的锁定分为两种，第一种叫作悲观锁，第二种叫作乐观锁。
- 悲观锁：在多个事务同时存取数据库中同一数据时，对数据的冲突采取一种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。【数据锁定：数据将暂时不会得到修改】
- 乐观锁：认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让用户返回错误的信息。让用户决定如何去做。
实现：
一、悲观锁
1、排它锁，当事务在操作数据时把这部分数据进行锁定，直到操作完毕后再解锁，其他事务操作才可操作该部分数据。这将防止其他进程读取或修改表中的数据。
2、实现：大多数情况下依靠数据库的锁机制实现
一般使用 select ...for update 对所选择的数据进行加锁处理，例如select * from account where name=”Max” for update， 这条sql 语句锁定了account 表中所有符合检索条件（name=”Max”）的记录。本次事务提交之前（事务提交时会释放事务过程中的锁），外界无法修改这些记录。
二、乐观锁
1、如果有人在你之前更新了，你的更新应当是被拒绝的，可以让用户重新操作。
2、实现：使用version版本或者时间戳
具体可通过给表加一个版本号或时间戳字段实现，当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断当前版本信息与第一次取出来的版本值大小，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据，拒绝更新，让用户重新操作。
3. SQL 约束有哪几种？（列属性-列约束）
- PRIMARY KEY: 能唯一标识记录的字段，可以作为主键，在一个表只允许出现一个。
- UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。
- NULL：null不是数据类型，是列的一个属性。表示当前列是否可以为null，表示什么都没有。
- null, 允许为空。默认。
- not null, 不允许为空。
- DEFAULT：默认值属性
- AUTO_INCREMENT：自动增长约束
- COMMENT：注释
- FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。
4. 数据库锁
- 表锁
- 开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低
- 行锁
- 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高
不同的存储引擎支持的锁粒度是不一样的：
- InnoDB：行锁和表锁都支持！
InnoDB只有通过索引条件检索数据才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁
也就是说，InnoDB的行锁是基于索引的！
- MyISAM：只支持表锁！
表锁
表锁下又分为两种模式：
- 表读锁（Table Read Lock）
- 表写锁（Table Write Lock）
在表读锁和表写锁的环境下：读读不阻塞，读写阻塞，写写阻塞！
- 读读不阻塞：当前用户在读数据，其他的用户也在读数据，不会加锁
- 读写阻塞：当前用户在读数据，其他的用户不能修改当前用户读的数据，会加锁！
- 写写阻塞：当前用户在修改数据，其他的用户不能修改当前用户正在修改的数据，会加锁！
行锁：
我们使用Mysql一般是使用InnoDB存储引擎的。InnoDB和MyISAM有两个本质的区别：
- InnoDB支持行锁
- InnoDB支持事务
从上面也说了：我们是很少手动加表锁的。表锁对我们程序员来说几乎是透明的，即使InnoDB不走索引，加的表锁也是自动的！
InnoDB实现了以下两种类型的行锁。
- 共享锁（S锁）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。
- 也叫做读锁：读锁是共享的，多个客户可以同时读取同一个资源，但不允许其他客户修改。
- 排他锁（X锁)：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。
- 也叫做写锁：写锁是排他的，写锁会阻塞其他的写锁和读锁。
为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁：
- 意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。
- 意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。
- 意向锁也是数据库隐式帮我们做了，不需要程序员操心！
5. Mysql存储引擎
常用的存储引擎有以下：
- Innodb引擎，Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持。并且还提供了行级锁和外键的约束。它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。
- MyIASM引擎(原本Mysql的默认引擎),不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。
同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表。如果一个表修改要求比较高的事务处理，可以选择InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储。如果该数据库需要一个用于查询的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。
6. 最左匹配原则
1.简单说下什么是最左匹配原则
顾名思义：最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配（不实用索引）。
例如：b = 2 如果建立(a,b)顺序的索引，是匹配不到(a,b)索引的；但是如果查询条件是a = 1 and b = 2或者a=1(又或者是b = 2 and b = 1)就可以，因为优化器会自动调整a,b的顺序。再比如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，因为c字段是一个范围查询，它之后的字段会停止匹配。
2.最左匹配原则的原理
最左匹配原则都是针对联合索引来说的，所以我们有必要了解一下联合索引的原理。了解了联合索引，那么为什么会有最左匹配原则这种说法也就理解了。
我们都知道索引的底层是一颗B+树，那么联合索引当然还是一颗B+树，只不过联合索引的健值数量不是一个，而是多个。构建一颗B+树只能根据一个值来构建，因此数据库依据联合索引最左的字段来构建B+树。
例子：假如创建一个（a,b)的联合索引，那么它的索引树是这样的
可以看到a的值是有顺序的，1，1，2，2，3，3，而b的值是没有顺序的1，2，1，4，1，2。所以b = 2这种查询条件没有办法利用索引，因为联合索引首先是按a排序的，b是无序的。
同时我们还可以发现在a值相等的情况下，b值又是按顺序排列的，但是这种顺序是相对的。所以最左匹配原则遇上范围查询就会停止，剩下的字段都无法使用索引。例如a = 1 and b = 2 a,b字段都可以使用索引，因为在a值确定的情况下b是相对有序的，而a>1and b=2，a字段可以匹配上索引，但b值不可以，因为a的值是一个范围，在这个范围中b是无序的。
7. Mysql实现full join
oracle里面有full join,但是在mysql中没有full join。我们可以使用union来达到目的。
mysql> select * from t1 left join t2 on t1.id = t2.id
-> union
-> select * from t1 right join t2 on t1.id = t2.id;
