Python服务端面试—Mysql基础考点详解编程语言

Mysql基础考点

• 事务的原理，特性，事务并发控制
• 常用的字段、含义和区别
• 常用数据库引擎之间区别

什么是事务？

Transaction

• 事务是数据库并发控制的基本单位
• 事务可以看作是一系列SQL语句的集合
• 事务必须要么全部执行成功，要么全部执行失败（回滚）

　　例如：转账操作是事务使用的一个常见场景

示例：

session.begin() 
try: 
    item1 = session.query(Item).get(1) 
    item2 = session.query(Item).get(2) 
    item1.foo = 'bar' 
    item2.bar = 'foo' 
    session.commit() 
except: 
    sessin.rollback()  #commit失败后，回滚 
    raise

事务的ACID特性

ACID是事务的四个基本特性

• 原子性（Atomicity）:一个事务中所有操作全部完成或失败
• 一致性（Consistency）:事务开始和结束之后数据完整性没有被破坏
• 隔离性（Isolation）:允许多个事务同时对数据库修改和读写
• 持久性（Durability）:事务结束之后，修改是永久的不会丢失

事务的并发控制可能产生哪些问题？

如果不对事务进行并发控制，可能会产生四种异常情况

• 幻读（phantom read）:一个事务第二次查出现第一次没有的结果
• 非重复读（nonrepeatable read）:一个事务重复读两次得到不同结果
• 脏读（dirty read）:一个事务读取到另一个事务没有提交的修改
• 丢失修改（lost update）:并发写入造成其中的一些修改丢失

四种事务隔离级别

为了解决并发控制异常，定义了4种事务隔离级别

• 读未提交（read uncommitted）:别的事务可以读取到位提交改变
• 读已提交（read committed）:只能读取已经提交的数据
• 可重复读（repeatable read）:同一个事务先后查询结果一样（Mysql InnoDB默认实现可重复读级别）
• 串行化（Serializable）:事务完全串行化的执行，隔离级别最高，执行效率最低

如何解决高并发场景下的插入重复？

高并发的场景下，写入数据库会有数据重复问题

– 使用数据库的唯一索引

– 使用队列异步写入

– 使用redis等实现分布式锁

乐观锁和悲观锁

什么是乐观锁，什么是悲观锁？

– 悲观锁是先获取锁在进行操作，一锁二查三更新select for update

– 乐观锁先修改，更新的时候发现数据已经变了就回滚（check and set）

注意：乐观锁一般通过版本号或者时间戳实现

什么时候选择乐观锁和悲观锁呢？

答：需要根据响应速度，冲突频率，重试代价来判断使用哪一种

悲观锁是先获取锁，所以效率比较低

乐观锁冲突频率比较高

常用数据库引擎之间区别

InnoDB vs MyISAM

两种引擎常见的区别

– MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务

– MyISAM不支持外键，InnoDB支持外键

– MyISAM只支持表锁，InnoDB支持行锁和表锁

什么时候创建索引？

建表的时候需要根据查询需求来创建索引

– 经常用做查询条件的字段（where条件）

– 经常用作表连接的字段

– 经常出现在order by, group by之后的字段

创建索引有哪些需要注意的？

最佳实践

– 非空字段NOT NULL, Mysql很难对空值作查询优化（建表规范-要求索引字段有默认值）

– 区分度高，离散度大，作为索引的字段值尽量不要有大量相同值

– 索引的长度不要太长（比较耗费时间）

索引什么时候失效？

记忆口诀：模糊匹配、类型隐转、最左匹配

– 以%开头的LIKE语句，模糊搜索

– 出现隐式类型转换（在Python这种动态语言查询中需要注意）

– 没有满足最左前缀原则（想想为什么是最左匹配？）