1. 事务有哪几种类型，它们之间有什么区别？

事务按ACID特性和实现方式，主要分为以下几类：

• 扁平事务（Flat Transaction）：最常见的事务类型，由一组操作组成，要么全部提交，要么全部回滚，无嵌套结构。
• 嵌套事务（Nested Transaction）：允许在事务内部再开启子事务，子事务可独立提交或回滚，但父事务提交后子事务才真正生效；MySQL InnoDB不原生支持嵌套事务，可通过SAVEPOINT模拟。
• 分布式事务（Distributed Transaction）：跨多个数据库或服务的事务，需通过两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）等协议保证一致性，常见于微服务架构。
• 长事务（Long Transaction）：执行时间较长的事务，易导致锁竞争和性能问题，需避免在业务中使用。

2. MySQL的ACID特性分别是怎么实现的？

• 原子性（Atomicity）：通过Undo Log实现，事务执行过程中产生的修改操作会记录到Undo Log，若事务回滚，可通过Undo Log撤销所有操作。
• 一致性（Consistency）：由原子性、隔离性和持久性共同保证，同时依赖数据库约束（如主键、外键、唯一索引）和应用层逻辑。
• 隔离性（Isolation）：通过锁机制和MVCC（多版本并发控制）实现，不同隔离级别通过锁和MVCC的组合，避免并发事务间的相互干扰。
• 持久性（Durability）：通过Redo Log实现，事务提交前，修改操作会先写入Redo Log并持久化到磁盘，即使数据库崩溃，重启后可通过Redo Log恢复数据。

3. 谈谈MySQL的事务隔离级别

MySQL InnoDB支持四种隔离级别，从低到高依次为：

1. 读未提交（READ UNCOMMITTED）：事务可读取其他事务未提交的数据，会导致脏读、不可重复读、幻读。
2. 读已提交（READ COMMITTED）：事务只能读取其他事务已提交的数据，可避免脏读，但仍存在不可重复读、幻读。
3. 可重复读（REPEATABLE READ）：MySQL InnoDB默认隔离级别，事务执行期间多次读取同一数据的结果一致，可避免脏读、不可重复读，通过Next-Key Lock避免幻读。
4. 串行化（SERIALIZABLE）：强制事务串行执行，所有读操作加共享锁，写操作加排他锁，可避免所有并发问题，但性能极低。

4. MySQL的事务隔离级别是怎么实现的？

• 读未提交：直接读取最新数据，无锁和MVCC，性能最高但隔离性最差。
• 读已提交：通过MVCC实现，每次读取时生成最新的Read View，仅能看到已提交的数据，避免脏读。
• 可重复读：通过MVCC实现，事务开始时生成唯一的Read View，整个事务期间使用该Read View，保证同一事务内多次读取结果一致；同时通过Next-Key Lock避免幻读。
• 串行化：对所有读操作加共享锁，写操作加排他锁，事务间串行执行，无并发但完全隔离。

5. 事务可以嵌套吗？

MySQL InnoDB不原生支持嵌套事务，但可通过SAVEPOINT实现类似效果：

• 执行SAVEPOINT sp1设置保存点，后续可通过ROLLBACK TO sp1回滚到该保存点，仅撤销保存点之后的操作，不影响保存点之前的操作。
• 注意：SAVEPOINT并非真正的嵌套事务，父事务提交后子事务才生效，父事务回滚子事务也会全部回滚。

6. 如何实现可重复读？

InnoDB通过MVCC（多版本并发控制）实现可重复读：

1. 事务开始时，生成唯一的Read View，记录当前活跃事务的ID和最小未提交事务ID。
2. 读取数据时，根据Read View判断数据版本的可见性，仅能看到事务开始前已提交的数据和本事务内修改的数据。
3. 同一事务内多次读取同一数据时，始终使用同一个Read View，保证读取结果一致，避免不可重复读。

7. 如何解决幻读问题？

幻读是指同一事务内，两次查询的结果集行数不同（如第一次查询10条，第二次查询12条，因其他事务插入了新数据）。InnoDB通过Next-Key Lock（间隙锁+行锁）解决幻读：

• 对查询范围内的所有行加行锁，同时对行之间的间隙加间隙锁，阻止其他事务在间隙中插入新数据，保证查询结果集行数一致。
• 注意：仅在可重复读及以上隔离级别下，Next-Key Lock才生效，可避免幻读。

8. MySQL事务如何回滚？

• 显式回滚：执行ROLLBACK语句，撤销当前事务的所有操作，释放锁和Undo Log。
• 隐式回滚：事务执行过程中发生错误（如死锁、约束冲突）或数据库崩溃，MySQL会自动回滚事务，通过Undo Log恢复数据。
• 核心依赖：Undo Log记录了事务执行前的数据版本，回滚时通过Undo Log将数据恢复到事务开始前的状态。

9. 了解数据库的锁吗？

数据库锁用于控制并发访问，保证数据一致性，主要分为以下几类：

• 按粒度分：行级锁（InnoDB）、表级锁（MyISAM）、页级锁（较少用）。
• 按性质分：共享锁（S锁，读锁，允许多个事务同时读，不允许写）、排他锁（X锁，写锁，独占资源，不允许其他事务读写）。
• 按实现分：意向锁（表级锁，表明事务即将对表内行加锁，提升锁检测效率）、间隙锁（锁定行之间的间隙，防止插入）、Next-Key Lock（行锁+间隙锁，避免幻读）。

10. 介绍一下间隙锁，InnoDB中行级锁是怎么实现的？

• 间隙锁（Gap Lock）：锁定索引记录之间的间隙，不锁定具体行，用于防止其他事务在间隙中插入新数据，避免幻读。
• 行级锁实现：InnoDB基于索引实现行级锁，若查询未命中索引，会退化为表级锁；行级锁分为共享锁和排他锁，通过锁的兼容性控制并发访问。
• Next-Key Lock：行锁+间隙锁的组合，锁定索引记录和其前后的间隙，是InnoDB在可重复读隔离级别下避免幻读的核心机制。

11. 数据库在什么情况下会发生死锁？

死锁是指两个或多个事务互相持有对方所需的锁，且均不释放已持有的锁，导致所有事务永久阻塞。常见场景：

1. 事务A持有行1的X锁，请求行2的X锁；事务B持有行2的X锁，请求行1的X锁，形成循环等待。
2. 多个事务按不同顺序更新同一批数据，导致锁请求顺序冲突。
3. 长事务持有锁不释放，其他事务请求锁时形成死锁。

12. 说说数据库死锁的解决办法

• 预防死锁：按固定顺序访问数据（如按主键升序更新），避免循环等待。避免长事务，及时释放锁。降低隔离级别（如从可重复读改为读已提交），减少锁竞争。
• 检测与解除：MySQL通过死锁检测机制（如等待图）定期检测死锁，检测到后主动回滚代价较小的事务（如执行时间短的事务）。设置锁等待超时时间（innodb_lock_wait_timeout），超时后自动回滚事务。

13. 说一说你对数据库优化的理解

数据库优化是一个系统性工程，核心目标是提升查询效率、降低资源消耗、保证数据一致性，主要分为四个层面：

1. SQL与索引优化：优化慢查询、添加合适的索引、避免全表扫描。
2. 表结构优化：合理设计表结构（如拆分大表、避免冗余字段）、选择合适的数据类型（如用INT代替VARCHAR存储数字）。
3. 数据库配置优化：调整内存参数（如innodb_buffer_pool_size）、日志参数（如Redo Log大小）、并发参数（如max_connections）。
4. 架构优化：读写分离、分库分表、缓存层（如Redis）、数据库集群（如主从复制、分片）。

14. 该如何优化MySQL的查询？

• 优化SQL语句：避免SELECT *，只查询需要的字段，减少数据传输和内存消耗。避免在WHERE子句中对索引列使用函数或表达式，导致索引失效。拆分复杂查询，用简单查询替代子查询和多表连接。
• 添加合适的索引：对WHERE、JOIN、ORDER BY子句中的列添加索引，优先选择选择性高的列。避免创建过多索引，索引会降低写入性能。
• 使用EXPLAIN分析执行计划：查看查询是否命中索引、是否全表扫描、是否有临时表和文件排序，针对性优化。

15. 怎样插入数据才能更高效？

• 批量插入：使用INSERT INTO ... VALUES (...), (...)批量插入，减少事务提交次数和日志写入开销。
• 关闭自动提交：批量插入前关闭自动提交（SET autocommit=0），插入完成后统一提交，避免频繁事务提交。
• 禁用索引和约束：批量插入前禁用索引和外键约束，插入完成后重建索引，提升插入速度（注意：仅适用于离线批量插入）。
• 调整数据库参数：增大innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size，提升写入性能。

16. 表中包含几千万条数据该怎么办？

• 分表分库：水平分表：按主键或时间范围拆分表（如按用户ID哈希分表、按月份分表），降低单表数据量。垂直分表：将大表按字段拆分（如将常用字段和不常用字段拆分到不同表），减少单表宽度。分库：将不同业务模块的数据拆分到不同数据库，提升并发处理能力。
• 读写分离：主库负责写入，从库负责读取，分担读压力。
• 缓存层：用Redis缓存热点数据，减少数据库查询次数。
• 归档历史数据：将不常用的历史数据归档到冷存储，避免影响热数据查询性能。

17. MySQL的慢查询优化有了解吗？

• 开启慢查询日志：设置slow_query_log=1，记录执行时间超过long_query_time（默认10秒）的查询，定位慢查询。
• 分析慢查询日志：用mysqldumpslow、pt-query-digest等工具分析慢查询，找出高频慢查询和性能瓶颈。
• 优化慢查询：对慢查询添加索引，避免全表扫描。优化SQL语句，减少子查询和多表连接。调整数据库参数，提升查询性能（如增大join_buffer_size）。

18. 说一说你对explain的了解

EXPLAIN是MySQL的执行计划分析工具，用于查看查询语句的执行过程，核心字段含义：

• id：查询的执行顺序，id越大优先级越高。
• select_type：查询类型（如SIMPLE、SUBQUERY、DERIVED）。
• table：查询涉及的表。
• type：连接类型（如ALL、index、range、ref、eq_ref、const），从差到好，ALL表示全表扫描，const表示主键或唯一索引查询。
• key：实际使用的索引，若为NULL表示未命中索引。
• rows：MySQL预估需要扫描的行数，行数越少性能越好。
• Extra：额外信息（如Using index、Using where、Using filesort、Using temporary），Using filesort和Using temporary会严重影响性能。

19. 什么是MVCC？它的作用是什么？

MVCC（多版本并发控制）是InnoDB实现隔离性的核心机制，通过保存数据的历史版本，让读操作不加锁，同时保证事务隔离。

• 核心原理：每行数据隐藏两个字段——DB_TRX_ID（最后修改该数据的事务ID）和DB_ROLL_PTR（指向Undo Log中历史版本的指针）。
• 作用：实现可重复读和读已提交隔离级别，避免脏读、不可重复读。提升并发性能，读操作不加锁，写操作仅锁定必要的行。

20. 什么是索引？索引的类型有哪些？

索引是一种数据结构，用于快速定位数据，提升查询效率。常见类型：

• B+树索引：InnoDB默认索引类型，支持范围查询和排序，是最常用的索引。
• 哈希索引：基于哈希表实现，仅支持等值查询，不支持范围查询，InnoDB的自适应哈希索引属于此类。
• 全文索引：用于全文检索，支持对文本内容的关键词查询。
• 空间索引：用于地理空间数据（如经纬度）的查询。

21. 索引为什么能提升查询效率？

• 索引将无序的数据变为有序的B+树结构，查询时可通过二分查找快速定位数据，避免全表扫描。
• 覆盖索引（查询的字段都在索引中）可直接从索引中获取数据，无需回表查询，进一步提升性能。

22. 什么是覆盖索引？

覆盖索引是指查询的所有字段都包含在索引中，MySQL可直接从索引中获取数据，无需回表查询主键索引，大幅提升查询效率。

• 示例：SELECT name FROM user WHERE age=18，若(age, name)是联合索引，该查询可直接从索引中获取name，无需回表。

23. 什么是联合索引？联合索引的最左前缀原则是什么？

联合索引是指对多个列创建的索引，如(a, b, c)。最左前缀原则是指：

• 查询时，只有从索引的最左列开始连续使用索引列，才能命中索引。
• 示例：联合索引(a, b, c)，查询WHERE a=1 AND b=2可命中索引，查询WHERE b=2无法命中索引。

24. 什么是索引失效？常见的索引失效场景有哪些？

索引失效是指查询无法使用已创建的索引，导致全表扫描。常见场景：

• 在WHERE子句中对索引列使用函数或表达式（如WHERE YEAR(create_time)=2024）。
• 违反最左前缀原则（如联合索引(a, b)，查询WHERE b=1）。
• 使用OR连接条件，其中一个条件未命中索引。
• 数据量过小，MySQL认为全表扫描比索引查询更快。

25. 什么是主从复制？主从复制的原理是什么？

主从复制是指将主库的数据同步到从库，实现读写分离和高可用。

• 原理：主库将数据修改操作记录到Binlog。从库的I/O线程读取主库的Binlog，写入到Relay Log。从库的SQL线程读取Relay Log，执行其中的操作，同步数据到从库。

26. 主从复制的延迟问题如何解决？

• 优化主库写入性能：减少主库的写入压力，避免频繁的大事务。
• 调整从库参数：增大innodb_buffer_pool_size、slave_parallel_workers，提升从库的执行效率。
• 使用半同步复制：主库等待至少一个从库确认接收Binlog后再提交，减少数据丢失风险，但会增加延迟。
• 分库分表：拆分大表，减少单表数据量，提升复制速度。

27. 什么是分库分表？分库分表的策略有哪些？

分库分表是指将一个大数据库或大表拆分为多个小数据库或小表，提升并发处理能力和查询性能。

• 水平分表：按主键或时间范围拆分表（如按用户ID哈希分表、按月份分表）。
• 垂直分表：将大表按字段拆分（如将常用字段和不常用字段拆分到不同表）。
• 分库：将不同业务模块的数据拆分到不同数据库，提升并发处理能力。

28. 什么是数据库的三大范式？

• 第一范式（1NF）：列不可再分，保证原子性。
• 第二范式（2NF）：在1NF的基础上，非主键列完全依赖于主键，而非主键的一部分。
• 第三范式（3NF）：在2NF的基础上，非主键列不依赖于其他非主键列，避免传递依赖。
• 注意：实际开发中可根据业务需求适当反范式，如添加冗余字段提升查询性能。

29. 什么是视图？视图的作用是什么？

视图是一个虚拟表，基于一个或多个表的查询结果创建，本身不存储数据。

• 作用：简化复杂查询，将多表连接和子查询封装为视图。控制数据访问权限，只允许用户访问视图中的数据，而非原始表。保护敏感数据，隐藏原始表的结构和字段。

30. 什么是存储过程？存储过程的优缺点是什么？

存储过程是一组预编译的SQL语句，存储在数据库中，可通过调用执行。

• 优点：减少网络传输，一次调用即可执行多条SQL语句。提升性能，预编译的SQL语句可重复使用。封装业务逻辑，保证数据一致性。
• 缺点：可移植性差，不同数据库的存储过程语法不同。调试和维护困难，业务逻辑分散在数据库中。过度使用会导致数据库压力过大。