作为一名Java程序员，对MySQL也是需要掌握的，这里罗列了我在笔面试期间总结的题目，当然很多题目都是来自于其他小伙伴的面经，这里感谢各位大家的贡献。本文章将分为多个模块，分别是基础语法、索引、锁与事物、视图、存储引擎、存储过程等方面进行题目汇总，如果有错误请指出更正，互相学习，因为我也是没工作经验的初学者，谢谢大家~！
基础语法
1、表的连接分为几类？
①内连接；②外连接；③全连接
①内连接；②外连接；③全连接
2、三种连接有什么区别？
①内连接取得是两表的交集部分
②外连接默认取得的是单表中的所有记录，添加where条件可取的交集以外的部分。如果是左连接，则默认检索出左表的所有记录，而右表中的记录必须在左表中也有满足条件的记录才能够检索出来；右连接同理，相反。
③全连接获得的是笛卡尔积，两表连接的所有记录
3、对一个自增表插入5条数据，然后删除最后两条，重启mysql服务，这时再添加一条数据，此时id是多少？
id是4，因为自增id的值只保存到内存中，不会保存到磁盘，每次重启，都会从当前id最大值+1开始
4、数据库的三范式是什么？
第一范式：数据不可再分，比如年级班级字段，此时的表就不满足第一范式，因为数据可再分，分为年级和班级字段。
第二范式：非主键字段的数据完全函数依赖于主键。
第三范式：去掉第二范式中的传递函数依赖。
5、如何获取当前数据库版本？
①控制台直接输入mysql -V
②进入mysql，输入select version();
③进入mysql，输入status或\s
6、char 和 varchar 的区别是什么？
①char是固定长度，如果插入的数据长度小于定义的长度，则使用空格填充；varchar是可变长度，插入多长就存多长。
②存储的容量不同。对char来说，最多能存放的字符个数255，和编码无关；而对于varchar来说，最多能存放65532个字符。
7、float 和 double 的区别是什么？
float数值类型用于表示单精度浮点数值，而double数值类型用于表示双精度浮点数值。double运算速度比float慢得多，存储的空间也是float的两倍。
①内连接取得是两表的交集部分
②外连接默认取得的是单表中的所有记录，添加where条件可取的交集以外的部分。如果是左连接，则默认检索出左表的所有记录，而右表中的记录必须在左表中也有满足条件的记录才能够检索出来；右连接同理，相反。
③全连接获得的是笛卡尔积，两表连接的所有记录
3、对一个自增表插入5条数据，然后删除最后两条，重启mysql服务，这时再添加一条数据，此时id是多少？
id是4，因为自增id的值只保存到内存中，不会保存到磁盘，每次重启，都会从当前id最大值+1开始
4、数据库的三范式是什么？
第一范式：数据不可再分，比如年级班级字段，此时的表就不满足第一范式，因为数据可再分，分为年级和班级字段。
第二范式：非主键字段的数据完全函数依赖于主键。
第三范式：去掉第二范式中的传递函数依赖。
5、如何获取当前数据库版本？
①控制台直接输入mysql -V
②进入mysql，输入select version();
③进入mysql，输入status或\s
6、char 和 varchar 的区别是什么？
①char是固定长度，如果插入的数据长度小于定义的长度，则使用空格填充；varchar是可变长度，插入多长就存多长。
②存储的容量不同。对char来说，最多能存放的字符个数255，和编码无关；而对于varchar来说，最多能存放65532个字符。
7、float 和 double 的区别是什么？
float数值类型用于表示单精度浮点数值，而double数值类型用于表示双精度浮点数值。double运算速度比float慢得多，存储的空间也是float的两倍。
存储过程
1、什么是存储过程？
存储的是预编译的SQL语句，可以加快运行速度。如果某个操作需要多次执行SQL，使用存储过程效率较高
2、存储过程的优点？
①执行效率高，因为已预编译
②减少网络通信量，当对数据库进行复杂操作时，例如同时对多个表进行增删改查操作时，可以将这些复杂操作用存储过程封装起来放到数据库中，通过存储过程名直接调用，避免使用多条sql进行多次通信，而封装到一个存储过程中只需进行1次通信即可。
③安全性高，存储过程需要有一定权限的用户执行，且存储过程比多条sql稳定，只要数据库不出现问题，存储过程也不会出现什么问题
④复用性高，减少开发人员的工作量
3、如何创建存储过程
create procedure 存储过程名(参数列表)
begin
存储过程体;
end
参数列表可以使用In模式、Out模式、Inout模式
存储的是预编译的SQL语句，可以加快运行速度。如果某个操作需要多次执行SQL，使用存储过程效率较高
2、存储过程的优点？
①执行效率高，因为已预编译
②减少网络通信量，当对数据库进行复杂操作时，例如同时对多个表进行增删改查操作时，可以将这些复杂操作用存储过程封装起来放到数据库中，通过存储过程名直接调用，避免使用多条sql进行多次通信，而封装到一个存储过程中只需进行1次通信即可。
③安全性高，存储过程需要有一定权限的用户执行，且存储过程比多条sql稳定，只要数据库不出现问题，存储过程也不会出现什么问题
④复用性高，减少开发人员的工作量
3、如何创建存储过程
create procedure 存储过程名(参数列表)
begin
存储过程体;
end
参数列表可以使用In模式、Out模式、Inout模式
视图
1、什么是视图？
视图是将一段查询sql封装为一个虚拟的表，这个虚拟表只会保存sql逻辑，不会保存任何查询结果，也不会占据空间，所以每次进行查询时都是重新执行sql。可以将视图理解为一个函数，想要调用时直接调用即可
2、视图的作用
①封装复杂sql，提高复用性
②对数据库重构，而不影响程序的运行
③只会展现视图结果中的数据，而不会展现引用表中的数据，提高了数据安全性
3、视图的缺点？
①性能不佳，每次执行视图都会重新执行语句
②修改限制，需要对数据进行修改时，必须把视图转化为基本表进行修改，但是对于复杂的视图，可能是不可修改的
视图是将一段查询sql封装为一个虚拟的表，这个虚拟表只会保存sql逻辑，不会保存任何查询结果，也不会占据空间，所以每次进行查询时都是重新执行sql。可以将视图理解为一个函数，想要调用时直接调用即可
2、视图的作用
①封装复杂sql，提高复用性
②对数据库重构，而不影响程序的运行
③只会展现视图结果中的数据，而不会展现引用表中的数据，提高了数据安全性
3、视图的缺点？
①性能不佳，每次执行视图都会重新执行语句
②修改限制，需要对数据进行修改时，必须把视图转化为基本表进行修改，但是对于复杂的视图，可能是不可修改的
索引
1、索引是什么？
索引就是一种数据结构，能够帮助我们快速检索数据库中的数据
2、MySQL中有无hash索引？
有，memory存储引擎中就是使用的hash索引，同时innodb支持自适应hash索引
3、使用hash索引的劣势？
①范围查找不合适
②较大概率产生哈希碰撞，即哈希冲突，对哈希算法要求较高
③需要大量的存储空间
4、索引一般采用的是什么数据结构？
一般采用的是hash索引和B+tree索引
5、hash索引和B+tree索引的区别？
①hash索引适合等值查询，无法进行范围查询，而B+tree均适合
②hash索引没办法利用索引完成排序
③hash索引不支持最左匹配规则
④hash索引存在哈希碰撞问题，对哈希算法要求较高
⑤hash索引采用的是哈希表，无序；而B+tree索引有序
6、B tree和B+tree的区别？
①B树中所有节点都会存储数据行；而B+树只有叶子节点存储数据行，且所有数据均在叶子节点上
②B树中不会出现重复的key关键字；而B+树会出现重复的key关键字
7、B+树相比B树的优点？
①磁盘读写代价低：B树因为非叶子节点存放了数据行，占用了大量的存储空间；而B+树的非叶子节点不存在数据行，因此在相同大小的磁盘块中，B+树能容纳的key数量也越多，一次性读入内存进行查找的key也就越多，读写次数降低了
②查询效率更加稳定：因为只有叶子节点存放了数据行，因此不管查找任何key，都要走一条从根节点到叶子节点的路，查询效率较为稳定
③适合范围查询：B+树中所有的叶子节点使用链表相连，直接扫一遍叶子节点即可；而B树需要找到具体的数据再进行中序遍历查找，效率低下
8、B+tree的叶子节点可以存储哪些东西？
可以存储具体的数据行和主键id
9、这两个有什么区别（聚簇索引和非聚簇索引）？
如果B+tree的叶子节点存放的是数据行，则称为聚簇索引，也就是主键索引；如果B+tree的叶子节点存放的是主键id，则成为非聚簇索引，也称为非主键索引或普通索引
10、聚簇索引和非聚簇索引在查询上的区别？
聚簇索引在查询时只会进行查一次，因为整个数据行都在索引当中。非聚簇索引在查询时可能会回表，回不回表看当前已有索引是否>=查询的字段
11、什么是索引覆盖？
索引覆盖指一个查询语句的字段只用从当前索引中就能够取得，不必再从数据表中读取，即无需回表。
比如select id, name from table where name = 'zhangsan'，id是主键索引，name是普通索引，我们根据name进行检索，以为name是普通索引，因此叶子节点保存的是主键id和当前的name属性，而select语句中查询的也正是id和name，因此这里的索引就覆盖了查询的数据，可以直接返回结果，无需回表查询。如果select id, name, sex; 就需要回报查询了
12、什么是回表？
与索引覆盖互逆，当一个查询语句的字段不能从索引中直接取得，那么需要从其他数据表中获取，这个过程称之为回表
13、创建联合索引时，他们之间的顺序如何选择？
①过滤性好的字段放在最前面，因为再使用后面的索引时，查询将会变少
②需要进行范围查询的字段应放在最后面，因为范围查询后面的字段索引失效
③使用较为频繁的字段尽可能往前放，这样可以避免一些不必要的索引查询
14、什么是最左前缀匹配？
在联合索引中，最左优先，从左边开始依次匹配，查询从索引的最左前列开始并不跳过索引中的列，直到匹配至范围查询的字段为止
15、MySQL5.6中，对索引做了哪些优化？
索引下推
16、什么是索引下推？
在多个条件查询中（一般在普通索引中使用），使用索引下推不会忽略其他条件，在本次查询中就过滤出来，无需再回表进行其他条件的判断，可以有效减少回表的次数，大大提升了查询的效率。
如有(name, age)索引时：
查询name like '陈%' and age > 20
如果不使用索引下推：将满足name like '陈%'的所有记录返回，再根据age的条件进行第二次回表查询
如果使用了索引下推：在判断name like '陈%'后，并没有忽略age字段，在索引内部将不满足age条件的记录直接跳过，此时就无需回表二次查询
17、什么是谓词下推？
在进行表关联时，先获取SQL语句中涉及到的字段（即select语句后面的字段），再进行表关联。这样做可以避免表的字段过多，先进行表关联会导致浪费，因为无效数据过多。采用谓词下推可以避免关联过多的字段从而造成的浪费
18、explain常用参数有哪些？
①type：可以查看查询的类型，看看是否ALL全表扫描
②possible_keys：已有的索引，列出可能用到的索引
③key：真正使用的索引
④key_len：索引长度，查看是否充分地用上了索引，越大越好
⑤rows：物理扫描的行数，越小越好
⑥Extra：额外重要信息
19、使用索引的优点
查找速度变快，降低排序成本
20、使用索引的缺点
消耗内存空间，插入删除更新速度变慢
21、索引失效的情况
①不满足最左匹配原则，比如创建的索引是a,b,c，但进行查询时where条件的顺序是b c或者a c，也就是检索条件不是从a开始，或者中间有断层，都会导致索引失效
②where筛选的条件使用了函数、计算和类型转换等
③范围查询右边的字段索引失效
④使用不等于<>
⑤使用不为空not null
⑥like查询中的首字母为通配符%，即'%zhangsan'等等，也可以理解为%也是范围查询
⑦类型不匹配，假设name字段是varchar类型的，而检索时未加引号，虽然检索能成功，但其实是全表扫描
22、mysql 索引是怎么实现的？
myisam和innodb均是采用b+索引来进行实现的。就是一颗二叉排序树，但两个索引实现也有区别。
myisam只支持非聚簇索引，即数据和索引存储在不同文件，因此对索引进行检索时，即使找到了对应的数据，这只是一个主键id，所以仍需进行回表查询，效率较低。
而innodb既支持聚簇索引也支持非聚簇索引。聚簇索引即主键索引，非聚簇索引即普通索引。聚簇索引的数据与索引是存放在一起的，因此我们根据索引进行检索时，只要找到了，就可以直接返回，因为聚簇索引保存的是数据行，不需要回表扫描；普通索引的话就是非聚簇索引，与上面的myisam实现类似，同样需要进行回表扫描，当然前提是不存在索引覆盖的情况下。
23、怎么验证 mysql 的索引是否满足需求？
可以使用explain进行sql分析，查看索引是否使用到，查看是否进行了全表扫描，还能查看一些排序是否使用了Filesort，这些情况都是需要避免的
24、使用UUID作为主键会有什么问题？
对于聚簇索引来说，主键会进行排序，但是由于uuid的无序性，每次添加可能会产生巨大的io压力，B+树可能也会频繁分裂和调整，可以将uuid设计为逻辑主键，物理主键还是使用自增id
25、为什么索引能加快查找速度？
因为索引已经为我们排好序了，查找时可以直接使用写好的二分查找进行查询，可以避免全表扫描
26、非聚簇索引与聚簇索引的非叶子节点存放的是什么？
存放的是索引key值和向下的指针
27、如何查找慢sql并优化？
开启慢查询日志slow_query_log，可以设置执行时间超过long_query_time的加入日志，系统运行一段时间后，查看日志文件中频繁出现的sql，对这些sql进行详细的优化
myisam、innodb、memory
2、myisam和innodb的区别？
①innodb支持外键、事物和哈希索引，而myisam都不支持
②innodb默认使用的是行锁（不过只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁），适合高并发的情况下使用，但可能产生死锁；而myisam使用的是表锁，不会产生死锁情况
③innodb使用的是聚簇索引，既缓存数据，也缓存索引，并且数据和索引存储于同一文件；myisam使用的是非聚簇索引，只缓存索引，不缓存数据，并且索引和数据存储于不同的文件
④mysql自带表使用的是myisam存储引擎
⑤innodb不支持全文索引；myisam支持全文索引
索引就是一种数据结构，能够帮助我们快速检索数据库中的数据
2、MySQL中有无hash索引？
有，memory存储引擎中就是使用的hash索引，同时innodb支持自适应hash索引
3、使用hash索引的劣势？
①范围查找不合适
②较大概率产生哈希碰撞，即哈希冲突，对哈希算法要求较高
③需要大量的存储空间
4、索引一般采用的是什么数据结构？
一般采用的是hash索引和B+tree索引
5、hash索引和B+tree索引的区别？
①hash索引适合等值查询，无法进行范围查询，而B+tree均适合
②hash索引没办法利用索引完成排序
③hash索引不支持最左匹配规则
④hash索引存在哈希碰撞问题，对哈希算法要求较高
⑤hash索引采用的是哈希表，无序；而B+tree索引有序
6、B tree和B+tree的区别？
①B树中所有节点都会存储数据行；而B+树只有叶子节点存储数据行，且所有数据均在叶子节点上
②B树中不会出现重复的key关键字；而B+树会出现重复的key关键字
7、B+树相比B树的优点？
①磁盘读写代价低：B树因为非叶子节点存放了数据行，占用了大量的存储空间；而B+树的非叶子节点不存在数据行，因此在相同大小的磁盘块中，B+树能容纳的key数量也越多，一次性读入内存进行查找的key也就越多，读写次数降低了
②查询效率更加稳定：因为只有叶子节点存放了数据行，因此不管查找任何key，都要走一条从根节点到叶子节点的路，查询效率较为稳定
③适合范围查询：B+树中所有的叶子节点使用链表相连，直接扫一遍叶子节点即可；而B树需要找到具体的数据再进行中序遍历查找，效率低下
8、B+tree的叶子节点可以存储哪些东西？
可以存储具体的数据行和主键id
9、这两个有什么区别（聚簇索引和非聚簇索引）？
如果B+tree的叶子节点存放的是数据行，则称为聚簇索引，也就是主键索引；如果B+tree的叶子节点存放的是主键id，则成为非聚簇索引，也称为非主键索引或普通索引
10、聚簇索引和非聚簇索引在查询上的区别？
聚簇索引在查询时只会进行查一次，因为整个数据行都在索引当中。非聚簇索引在查询时可能会回表，回不回表看当前已有索引是否>=查询的字段
11、什么是索引覆盖？
索引覆盖指一个查询语句的字段只用从当前索引中就能够取得，不必再从数据表中读取，即无需回表。
比如select id, name from table where name = 'zhangsan'，id是主键索引，name是普通索引，我们根据name进行检索，以为name是普通索引，因此叶子节点保存的是主键id和当前的name属性，而select语句中查询的也正是id和name，因此这里的索引就覆盖了查询的数据，可以直接返回结果，无需回表查询。如果select id, name, sex; 就需要回报查询了
12、什么是回表？
与索引覆盖互逆，当一个查询语句的字段不能从索引中直接取得，那么需要从其他数据表中获取，这个过程称之为回表
13、创建联合索引时，他们之间的顺序如何选择？
①过滤性好的字段放在最前面，因为再使用后面的索引时，查询将会变少
②需要进行范围查询的字段应放在最后面，因为范围查询后面的字段索引失效
③使用较为频繁的字段尽可能往前放，这样可以避免一些不必要的索引查询
14、什么是最左前缀匹配？
在联合索引中，最左优先，从左边开始依次匹配，查询从索引的最左前列开始并不跳过索引中的列，直到匹配至范围查询的字段为止
15、MySQL5.6中，对索引做了哪些优化？
索引下推
16、什么是索引下推？
在多个条件查询中（一般在普通索引中使用），使用索引下推不会忽略其他条件，在本次查询中就过滤出来，无需再回表进行其他条件的判断，可以有效减少回表的次数，大大提升了查询的效率。
如有(name, age)索引时：
查询name like '陈%' and age > 20
如果不使用索引下推：将满足name like '陈%'的所有记录返回，再根据age的条件进行第二次回表查询
如果使用了索引下推：在判断name like '陈%'后，并没有忽略age字段，在索引内部将不满足age条件的记录直接跳过，此时就无需回表二次查询
17、什么是谓词下推？
在进行表关联时，先获取SQL语句中涉及到的字段（即select语句后面的字段），再进行表关联。这样做可以避免表的字段过多，先进行表关联会导致浪费，因为无效数据过多。采用谓词下推可以避免关联过多的字段从而造成的浪费
18、explain常用参数有哪些？
①type：可以查看查询的类型，看看是否ALL全表扫描
②possible_keys：已有的索引，列出可能用到的索引
③key：真正使用的索引
④key_len：索引长度，查看是否充分地用上了索引，越大越好
⑤rows：物理扫描的行数，越小越好
⑥Extra：额外重要信息
19、使用索引的优点
查找速度变快，降低排序成本
20、使用索引的缺点
消耗内存空间，插入删除更新速度变慢
21、索引失效的情况
①不满足最左匹配原则，比如创建的索引是a,b,c，但进行查询时where条件的顺序是b c或者a c，也就是检索条件不是从a开始，或者中间有断层，都会导致索引失效
②where筛选的条件使用了函数、计算和类型转换等
③范围查询右边的字段索引失效
④使用不等于<>
⑤使用不为空not null
⑥like查询中的首字母为通配符%，即'%zhangsan'等等，也可以理解为%也是范围查询
⑦类型不匹配，假设name字段是varchar类型的，而检索时未加引号，虽然检索能成功，但其实是全表扫描
22、mysql 索引是怎么实现的？
myisam和innodb均是采用b+索引来进行实现的。就是一颗二叉排序树，但两个索引实现也有区别。
myisam只支持非聚簇索引，即数据和索引存储在不同文件，因此对索引进行检索时，即使找到了对应的数据，这只是一个主键id，所以仍需进行回表查询，效率较低。
而innodb既支持聚簇索引也支持非聚簇索引。聚簇索引即主键索引，非聚簇索引即普通索引。聚簇索引的数据与索引是存放在一起的，因此我们根据索引进行检索时，只要找到了，就可以直接返回，因为聚簇索引保存的是数据行，不需要回表扫描；普通索引的话就是非聚簇索引，与上面的myisam实现类似，同样需要进行回表扫描，当然前提是不存在索引覆盖的情况下。
23、怎么验证 mysql 的索引是否满足需求？
可以使用explain进行sql分析，查看索引是否使用到，查看是否进行了全表扫描，还能查看一些排序是否使用了Filesort，这些情况都是需要避免的
24、使用UUID作为主键会有什么问题？
对于聚簇索引来说，主键会进行排序，但是由于uuid的无序性，每次添加可能会产生巨大的io压力，B+树可能也会频繁分裂和调整，可以将uuid设计为逻辑主键，物理主键还是使用自增id
25、为什么索引能加快查找速度？
因为索引已经为我们排好序了，查找时可以直接使用写好的二分查找进行查询，可以避免全表扫描
26、非聚簇索引与聚簇索引的非叶子节点存放的是什么？
存放的是索引key值和向下的指针
27、如何查找慢sql并优化？
开启慢查询日志slow_query_log，可以设置执行时间超过long_query_time的加入日志，系统运行一段时间后，查看日志文件中频繁出现的sql，对这些sql进行详细的优化
存储引擎
1、mysql有哪些常用的存储引擎？myisam、innodb、memory
2、myisam和innodb的区别？
①innodb支持外键、事物和哈希索引，而myisam都不支持
②innodb默认使用的是行锁（不过只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁），适合高并发的情况下使用，但可能产生死锁；而myisam使用的是表锁，不会产生死锁情况
③innodb使用的是聚簇索引，既缓存数据，也缓存索引，并且数据和索引存储于同一文件；myisam使用的是非聚簇索引，只缓存索引，不缓存数据，并且索引和数据存储于不同的文件
④mysql自带表使用的是myisam存储引擎
⑤innodb不支持全文索引；myisam支持全文索引
锁与事物
1、隔离级别与锁的关系
①读未提交（一级封锁协议）：读取数据不加共享锁，在修改的数据上加排他锁，事物结束时才释放，且其他事物不能写，但可以读(因为读不用共享锁，可随时读取)，所以导致了在一个事物中读取了另一个事物未提交的数据。
②读已提交（二级封锁协议）：每个快照读都会生成并获取最新的读视图Read View。但会导致不可重复读：在一个事物中，对读取的数据加了共享锁，一旦读完该行，立刻释放共享锁锁，如果此时有其他事物对数据进行了修改，那么再次读取则会出现在一个事物中多次读取的数据不一致，也就是不可重复读。
③可重复读：第一次读取数据的快照读会生成一个读视图read view，以后每次简单查询时都使用此快照，所以保证了可重复读（在一个事物中，无论何时读取，结果总是一样的）。但可重复读会导致幻读。幻读指的是在进行范围查询时，前后读取到的记录数不一样，在A事物未完成前，B事物新增了数据，因为B事物可以使用当前读，在新增的数据上加排它锁进行写数据，并释放排它锁，再当A事物进行读时，会读取到新增的数据。
④串行化：对表直接加上表锁，一个事物操作表时，另一个事物不能读也不能写。
扩展：
①一级封锁协议：在要修改的数据上加排它锁，直到事物结束后才释放。
②二级封锁协议：在一级封锁协议的基础上，读取数据需加共享锁，读完后立即释放
③三级封锁协议：在一级封锁协议的基础上，读取数据需加共享锁，直到事物结束后才释放。
快照读：（前提是非串行化级别，因为串行级别下的快照度会变为当前读）读取的是历史数据，因此可能是过期的数据，不用加锁。像不加锁的select操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读
当前读：读取的是记录数据的最新版本，并且当前读返回的记录都会加锁（排它锁），保证其他事物不会再并发的修改这条记录。像select lock in share mode(共享锁), select for update ; update, insert ,delete(排他锁)这些操作都是一种当前读
2、乐观锁与悲观锁是什么？如何实现？
悲观锁：适用于写操作较多的场景。具有强烈的独占和排他特性，不管是读操作还是写操作，均将要操作的记录加排它锁，不允许其他事物进行读和写。适用于读较多的场景
乐观锁：适用于读操作较多的场景。每次拿数据的时候认为别人不会修改数据，所以不会上锁，但在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有无修改这个数据，如果修改了，则返回错误的信息，进行相应的处理。
悲观锁的实现主要是读锁和写锁。
读锁：myisam引擎下使用lock table tablename read;进行加读锁，使用unlock tables;进行读锁释放；innodb引擎下可以在select语句最后加上lock in share mode来加意向共享锁(读锁)。
写锁：myisam引擎下使用lock table tablename write;进行加写锁，使用unlock tables;进行读锁释放；innodb引擎下可以在select语句最后加上for update来加意向排它锁(写锁)
乐观锁的实现：
①version方式（添加版本号）：在数据表中加上一个数据版本号version字段，当数据被修改时，version值加一。在提交更新的时候，会检查当前version与刚才读到的version值是否相等，如果相等才会更新，否则重试更新操作，知道相等为止。
②时间戳方式：在数据表中加上一个时间戳字段，与version方式类似，当数据被修改时，时间戳更新。在提交更新时，检查当前时间戳与刚才读到的时间戳是否相等，如果相等才更新，否则重试。
3、解释一下记录锁、间隙锁、临键锁？
这三个锁都是行锁。
如果想update一个含有索引的字段进行where精确检索（也可以使用select的for update加锁），那么会对这个行记录上加记录锁record lock；
如果进行where范围检索，则会将该范围中的所有不存在的行记录上加间隙锁；
而临键锁(next-key lock)是记录锁和临键锁的合体，假设查询0<id<10的记录，而数据表中只有2, 3, 5, 8记录，因此这2, 3, 5, 8记录将会加记录锁，而1, 4, 6, 7, 9则会加临键锁。如果这是一个更新操作(也就是加的写锁)，那么在锁释放前，尽管操作数据表中没有的字段如1, 4, 6, 7, 9这些，均会被阻塞
4、说一下 mysql 的行锁和表锁？
myisam只支持表锁，每次进行查询，都会加表锁，也就是对整张表进行加锁，其他客户端不能对其再做任何操作，只有等当前锁释放。
innodb支持行锁，也支持表锁，默认是行锁。当对一个数据进行操作时，只会对该行进行上锁，其他行是没有任何影响的，其他事物能操作其他行。但前提是进行检索时用到了索引，如果未使用索引，则会进行全表扫描，意味着此时加的是表锁。如果索引失效了，也会将行锁升级为表锁。
5、什么是间隙锁？
当进行索引字段的范围筛选查询时，例如id<5，而此时的字段只有1,2,4，那么innodb不仅仅会对1,2,4锁对应的行加上行锁，也会对0,3对应的行也加上行锁，因此其他事物对0,3行数据进行操作时，也会进入阻塞状态。
6、innodb中有哪些锁？
读锁（共享锁）、写锁（排它锁）、意向锁和MDL锁
行锁的种类：行记录锁(record lock)、间隙锁(gap lock)、临键锁(next-key lock，也就是行记录锁与间隙锁的组合)
7、介绍一下事物的四大特性？
①原子性：事物是最小的执行单位，不允许分割，确保该动作要么全部完成，要么都不完成
②一致性：执行事物前后，数据要保持一致，多个事物对同一个数据的读取结果是相同的
③隔离性：并发访问数据库时，一个用户的事物不被其他事物所干扰，各个事物之间是独立的
④持久性：一个事物提交后，对数据库的改变是永久性的
8、事物的隔离级别有哪些？并且分别会导致什么现象？
①读未提交：导致脏读。读取了未提交的数据。
②读已提交：解决了脏读，导致不可重复读。在一个事务中，两次的查询结果不一致，有另一个事物对数据进行了修改，并提交了。
③可重复度：解决了不可重复读。导致幻读。在一个事物中，两次查询中数据的笔数不一致，有另一个事物插入了新的数据，导致本事物会发现查询到了新插入的数据，仿佛出现了幻觉。
④串行化：最高的事物隔离级别，所有事物串行执行，各个事物之间不会产生干扰，完全符合ACID。
9、MySQL默认隔离级别是什么？
可重复读
10、Oracle默认隔离级别是什么？
读已提交
11、可重复读隔离级别下是如何解决幻读问题的？
快照读可以解决部分幻读问题，也就是在第一次select时生成一个快照，以后每次查询都使用此快照，也就是使用MVCC多版本控制来避免幻读的；
如果是当前读，可以通过临键锁或间隙锁来避免幻读，也就是对范围查询的间隙加间隙锁，当想要对间隙进行插入数据时，会阻塞，因此一定程度上也避免了幻读。
①读未提交（一级封锁协议）：读取数据不加共享锁，在修改的数据上加排他锁，事物结束时才释放，且其他事物不能写，但可以读(因为读不用共享锁，可随时读取)，所以导致了在一个事物中读取了另一个事物未提交的数据。
②读已提交（二级封锁协议）：每个快照读都会生成并获取最新的读视图Read View。但会导致不可重复读：在一个事物中，对读取的数据加了共享锁，一旦读完该行，立刻释放共享锁锁，如果此时有其他事物对数据进行了修改，那么再次读取则会出现在一个事物中多次读取的数据不一致，也就是不可重复读。
③可重复读：第一次读取数据的快照读会生成一个读视图read view，以后每次简单查询时都使用此快照，所以保证了可重复读（在一个事物中，无论何时读取，结果总是一样的）。但可重复读会导致幻读。幻读指的是在进行范围查询时，前后读取到的记录数不一样，在A事物未完成前，B事物新增了数据，因为B事物可以使用当前读，在新增的数据上加排它锁进行写数据，并释放排它锁，再当A事物进行读时，会读取到新增的数据。
④串行化：对表直接加上表锁，一个事物操作表时，另一个事物不能读也不能写。
扩展：
①一级封锁协议：在要修改的数据上加排它锁，直到事物结束后才释放。
②二级封锁协议：在一级封锁协议的基础上，读取数据需加共享锁，读完后立即释放
③三级封锁协议：在一级封锁协议的基础上，读取数据需加共享锁，直到事物结束后才释放。
快照读：（前提是非串行化级别，因为串行级别下的快照度会变为当前读）读取的是历史数据，因此可能是过期的数据，不用加锁。像不加锁的select操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读
当前读：读取的是记录数据的最新版本，并且当前读返回的记录都会加锁（排它锁），保证其他事物不会再并发的修改这条记录。像select lock in share mode(共享锁), select for update ; update, insert ,delete(排他锁)这些操作都是一种当前读
2、乐观锁与悲观锁是什么？如何实现？
悲观锁：适用于写操作较多的场景。具有强烈的独占和排他特性，不管是读操作还是写操作，均将要操作的记录加排它锁，不允许其他事物进行读和写。适用于读较多的场景
乐观锁：适用于读操作较多的场景。每次拿数据的时候认为别人不会修改数据，所以不会上锁，但在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有无修改这个数据，如果修改了，则返回错误的信息，进行相应的处理。
悲观锁的实现主要是读锁和写锁。
读锁：myisam引擎下使用lock table tablename read;进行加读锁，使用unlock tables;进行读锁释放；innodb引擎下可以在select语句最后加上lock in share mode来加意向共享锁(读锁)。
写锁：myisam引擎下使用lock table tablename write;进行加写锁，使用unlock tables;进行读锁释放；innodb引擎下可以在select语句最后加上for update来加意向排它锁(写锁)
乐观锁的实现：
①version方式（添加版本号）：在数据表中加上一个数据版本号version字段，当数据被修改时，version值加一。在提交更新的时候，会检查当前version与刚才读到的version值是否相等，如果相等才会更新，否则重试更新操作，知道相等为止。
②时间戳方式：在数据表中加上一个时间戳字段，与version方式类似，当数据被修改时，时间戳更新。在提交更新时，检查当前时间戳与刚才读到的时间戳是否相等，如果相等才更新，否则重试。
3、解释一下记录锁、间隙锁、临键锁？
这三个锁都是行锁。
如果想update一个含有索引的字段进行where精确检索（也可以使用select的for update加锁），那么会对这个行记录上加记录锁record lock；
如果进行where范围检索，则会将该范围中的所有不存在的行记录上加间隙锁；
而临键锁(next-key lock)是记录锁和临键锁的合体，假设查询0<id<10的记录，而数据表中只有2, 3, 5, 8记录，因此这2, 3, 5, 8记录将会加记录锁，而1, 4, 6, 7, 9则会加临键锁。如果这是一个更新操作(也就是加的写锁)，那么在锁释放前，尽管操作数据表中没有的字段如1, 4, 6, 7, 9这些，均会被阻塞
4、说一下 mysql 的行锁和表锁？
myisam只支持表锁，每次进行查询，都会加表锁，也就是对整张表进行加锁，其他客户端不能对其再做任何操作，只有等当前锁释放。
innodb支持行锁，也支持表锁，默认是行锁。当对一个数据进行操作时，只会对该行进行上锁，其他行是没有任何影响的，其他事物能操作其他行。但前提是进行检索时用到了索引，如果未使用索引，则会进行全表扫描，意味着此时加的是表锁。如果索引失效了，也会将行锁升级为表锁。
5、什么是间隙锁？
当进行索引字段的范围筛选查询时，例如id<5，而此时的字段只有1,2,4，那么innodb不仅仅会对1,2,4锁对应的行加上行锁，也会对0,3对应的行也加上行锁，因此其他事物对0,3行数据进行操作时，也会进入阻塞状态。
6、innodb中有哪些锁？
读锁（共享锁）、写锁（排它锁）、意向锁和MDL锁
行锁的种类：行记录锁(record lock)、间隙锁(gap lock)、临键锁(next-key lock，也就是行记录锁与间隙锁的组合)
7、介绍一下事物的四大特性？
①原子性：事物是最小的执行单位，不允许分割，确保该动作要么全部完成，要么都不完成
②一致性：执行事物前后，数据要保持一致，多个事物对同一个数据的读取结果是相同的
③隔离性：并发访问数据库时，一个用户的事物不被其他事物所干扰，各个事物之间是独立的
④持久性：一个事物提交后，对数据库的改变是永久性的
8、事物的隔离级别有哪些？并且分别会导致什么现象？
①读未提交：导致脏读。读取了未提交的数据。
②读已提交：解决了脏读，导致不可重复读。在一个事务中，两次的查询结果不一致，有另一个事物对数据进行了修改，并提交了。
③可重复度：解决了不可重复读。导致幻读。在一个事物中，两次查询中数据的笔数不一致，有另一个事物插入了新的数据，导致本事物会发现查询到了新插入的数据，仿佛出现了幻觉。
④串行化：最高的事物隔离级别，所有事物串行执行，各个事物之间不会产生干扰，完全符合ACID。
9、MySQL默认隔离级别是什么？
可重复读
10、Oracle默认隔离级别是什么？
读已提交
11、可重复读隔离级别下是如何解决幻读问题的？
快照读可以解决部分幻读问题，也就是在第一次select时生成一个快照，以后每次查询都使用此快照，也就是使用MVCC多版本控制来避免幻读的；
如果是当前读，可以通过临键锁或间隙锁来避免幻读，也就是对范围查询的间隙加间隙锁，当想要对间隙进行插入数据时，会阻塞，因此一定程度上也避免了幻读。
全部评论
(2) 回帖