MySQL客户端与服务端的通信方式是“半双工”
全双工：双向通信，发送同时也可以接收
半双工：双向通信，同时只能发送或者接收，无法同时操作
单工：单向通信
通信状态查询 show processlist
查询缓存
工作原理：
缓存select操作的结果集合SQL语句
新的select语句，先去查询缓存，判断是否存在可用的记录集
存储引擎
1、Active存储引擎（压缩协议进行数据的存储）；
特点：只支持insert和select两种操作；只允许自增id列建立索引；行级锁；不支持事务；数据占用磁盘少
2、MyISAM；3、Innodb；4、Memory存储引擎
一、MyIsam和innodb的对比
1、MyISAM不支持事务，Innodb是事务型存储引擎。
2、MyISAM只支持表级锁，Innodb默认支持行级锁
3、MyISAM不支持外键，Innodb支持外键
4、MyISAM支持全文索引，Innodb不支持
5、MyISAM引擎的查询、更新、插入的效率都比innodb高
总结：在读多少写的应用中还是Innodb插入性能更稳定，如果对比读取速度要求比较快的选MyISAM
附加：
1、MyISAM属于堆表，在磁盘上有三个文件 .frm，.MYI（存放索引）,.MYD（存放数据），支持三种不同的存储方式：静态表、动态表、压缩表
2、Innodb属于索引组织表，支持两种存储方式：共享表空间存储和多表空间存储。
3、关于自动增长：MyISAM引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引，自动增长列可以不是第一列；
Innodb引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引，自动增长列必须是组合索引的第一列
4、关于主键：MyISAM可以没有主键和自动索引，MyISAM的索引都是保存行地址
Innodb引擎如果没有设置主键或者非空的唯一索引，就会自动生成一个6个字节的主键（用户不可见）
5、关于count函数，如果没有where条件，MyISAM保存表的总行数，直接取就行
Innodb需要遍历整个表，如果有where条件，处理方式一样
二、事务
1、事务的ACID属性
原子性、隔离性、持久性、最终一致性
2、并发事务带来的几个问题
更新丢失、脏读、不可重复读、幻读
3、事务的隔离级别
读未提交、读已提交、可重复读（默认）、序列化
三、锁
共享锁、排他锁、意向共享锁（表锁）、意向排他锁（表锁）、间隙锁、临键锁、记录锁、死锁
1、mysql死锁怎么避免？怎么解决？
避免死锁
1.1、类似的业务逻辑以固定的顺序访问表和行
1.2、大事务拆小
1.3、同一个事务中，尽可能一次锁定锁需要的所有资源
1.4、为表添加合理是索引，避免表锁
MySQL有两种死锁处理方式：
等待，直到超时（innodb_lock_wait_timeout=50s）。
发起死锁检测，主动回滚一条事务，让其他事务继续执行（innodb_deadlock_detect=on）。
由于性能原因，一般都是使用死锁检测来进行处理死锁。
2、innodb 如果没加索引，写操作会加表锁；如果加了所有，只加行锁和间隙锁
3、死锁的条件
3.1）互斥条件
3.2）不可抢占条件
3.3）循环等待条件
4、乐观锁和悲观锁
4.1）悲观锁：一锁二查三更新，需要数据库本身提供支持 select 。。。 for update来实现
4.2）乐观锁：一般是逻辑上实现，不需要数据库本身提供支持，一般的做法是在需要的数据上增加一个版本号或者时间戳。
四、索引
正确的创建合适的索引，是提升mysql数据查询性能的基础。
索引是为了加速对表中数据行的检索而创建的一种分散的数据结构。
1、种类：
主键索引：数据记录里面不能有null，数据内容不能重复，在一张表里面不能有多个主键索引。
唯一索引：字段数据是唯一的
组合索引：多个列建立索引
普通索引：使用字段关键字建立的索引，主要是提高查询速度
全文索引：只有MyISAM支持
2、结构：B+Tree索引、Hash索引、全文索引（只有MyISAM支持）、RTree
备注：hash索引：由于hash的唯一及类似键值对的形式很适合做索引，可以一次定位，但是对于范围查询、排序、组合索引，效率不高
3、索引的优缺点：
优点
3.1、索引能极大的减少存储引擎需要扫描的数据量
3.2、索引可以把随机IO变为顺序IO
3.3、索引可以帮助我们在分组，排序等操作时，避免使用临时表
缺点
3.1）提高了查询速度，但是降低了表的更新速度，因为更新表的时候，不仅要更新下数据，还有更新下索引文件
3.2）建立索引文件会占用磁盘空间，一般情况不严重。但是在一个大表上建立多种组合索引，索引文件会增长很快。
4、索引失效
4.1）如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用，除非全都都是索引
4.2）对于组合索引，如果不满足最左匹配原则，不使用索引
4.3）like查询以%开头，不使用索引，如果离散度低，也不走索引
4.4）如果列是字符串类型，那一定要在条件中将数据用引号引用起来，否者不使用索引
4.5）查询的数量是大表的大部分，应该是30%以上
4.6）对索引列进行运算
4.7）mysql使用不等于，无法使用索引
4.8）mysql中使用is not null 或 is null。
五、基础理论
1、三范式
1.1）建表时要保证列的原子性（不可分割）
1.2）数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一的区分
1.3）一个关系中不包含已在其他关系已包含的非关键字信息
2、drop、delete、truncate的区别和在什么场景下使用
2.1）drop
属于DDL；不可回滚；不可带where；删除表结构和内容；删除速度快
2.2）truncate
属于DDL，不可回滚；不可带where；删除表内容；删除速度快
2.3）delete
属于DML，可回滚；可带where，删除表内容，删除速度慢，需要逐行删除
3、为什么选择B+Tree作为索引结构
3.1）B+树扫库、表能力更强
3.2）B+书的磁盘读写能力更强
3.3）B+树的排序能力更强
3.4）B+树的查询效率更稳定
六、MVCC 多版本并发控制
避免写操作的阻塞，从而引发读操作的并发问题
1、mysql表中会默认加两列：数据行版本号、删除版本号；有个全局事务ID
2、查询的规则
2.1、查询数据行版本号早于当前事务版本的数据行
2.2、查询删除行版本号要么为null，要么大于当前事务版本号的记录
七、undo Log 和redo Log
1、undo log：是为了实现事务的原子性而出现的产物
快照读（普通的select就是快照读）、当前读（SQL读取的数据是最新版本，一般在修改数据的情况下）
2、redo log：是为了实现事务的持久性而产生的产物
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