1. 什麼是死鎖？如何解決資料庫死鎖？
因為資料庫鎖的最細粒度是行鎖，當乙個開啟事務後，修改某行，在提交事務前，同一行資料在另乙個執行緒也出現了修改。這個時候，後面出現的這個修改語句會發生堵塞，等待前面的事務提交後再開始執行。
如果同一時刻兩個執行緒發生這種情況：
begin；update a 行；update b 行， commit；
begin；update b 行；updatea 行， commit；
兩個執行緒互相等待另一方提交事務，這個時候就出鎖衝突，出現死鎖。
解決死鎖：
• 把最容易出現死鎖的行放到整個事務的最後執行，減少死鎖時間，提高併發。
• 資料庫配置中有兩種策越來解決死鎖：
• 死鎖超時等待，當發生死鎖的時候，第乙個死鎖執行緒等待50s後自動釋放鎖，其他執行緒才繼續執行，這個一般不採納。
• 死鎖檢測，每當開啟乙個事務的時候，檢測自己修改的行，是否被別的執行緒鎖住，判斷自己是否發生了死鎖；缺點是：cpu負擔加重。
2. 事務之間是如何隔離的？
每個事務開啟的時候會建立乙個read-view檢視，即使其他事務修改了資料，但是不影響本事務的檢視，另外檢視的建立就是給事務新增乙個版本號，並非直接copy乙份資料。因此同一行資料可能存在版本號，存在多個檢視，通過檢視進行事務隔離。
3. 普通索引和唯一索引的區別？該如何選擇？
使用普通索引查詢時，查詢索引樹上的葉子節點，命中目標後，還會繼續往下查詢；使用唯一索引查詢時，命中目標後直接返回。
查詢時，效能上兩者微乎其微，因為查詢時是按資料頁查詢的，每次返回資料是把目標行的資料頁都返回過來，普通索引的多做的一次判斷操作只是乙個指標的挪動。
資料更新時，每次都是將資料更新到change buffer記憶體中，以後查詢時只要查詢記憶體中的資料，目標是減少磁碟訪問。change buffer也支援持久化，當更新後訪問這個資料頁時會觸發持久到磁碟中，同時後台也會定期持久化。當查詢時假如changebuffer中不存在資料，則將資料從磁碟中讀取到change buffer中。
當資料存在記憶體中時：
• 普通索引直接將更新寫入change buffer。
• 唯一索引先判斷資料的唯一性，再寫入。
當資料只存在磁碟中時：
• 普通索引直接將更新寫入change buffer。
• 唯一索引先將資料寫入記憶體中，再判斷，最後更新。
因此：多利用change buffer 可以提高系統效能，特別是寫多讀少的情況，寫到記憶體後，只要不立刻出現查詢，都可以交給後台執行緒持久化到磁碟。 例如賬單，日誌系統，因此這種情況推薦使用普通索引。反之，寫少讀多的場景，使用唯一索引。
4. 為什麼sql語句突然慢了一下？
sql更新時，首先會把更新寫到記憶體redo log中，然後返回客戶端更新成功，當redo log 寫滿了的時候，再flush 記憶體中的redolog到磁碟中。這個過程可能導致sql語句抖動一下。
5. 為什麼表資料刪除了一半？但是檔案大小不變？
6. count(*)和count(字段)的區別？
count(*)因為肯定不是null， 只需要按行累加和count(1)差不多。
count(字段)需要判斷字段不能為null，不為null才進行累加。
7. order by 的執行流程？
使用explain 可以看到extra中 有using filesort用於排序。首先初始化乙個sort buffer記憶體用於排序，通過主鍵查詢到所需要的資料後存放到sort buffer當中，再按照特定字段進行排序，最後返回結果集。排序是乙個成本較高的操作，但是如果是按照索引排序，這個時候就不需要初始化sort buufer排序了，因為查到到的資料已經預設排序好了，直接返回結果集。
8.查詢遇到哪些坑？
• 在where條件後使用函式，無法走索引。例如 where month(filed) = 12，使用 explain 命令可以看到執行計畫上 rows走的是全域性遍歷。
• 索引欄位上，型別轉換後無法走索引。例如欄位a是varchar型別，但是 where a = 142。這樣也無法走索引。
• 小表 left join大表 。 在關聯查詢時， 小表驅動大表，可以提高查詢效率。
• in和exist的區別；使用in 的時候，先查詢主表的資料，再判斷主表中符合的條件。 使用exist的時候，先查詢條件表再放到主表中判斷是true false，true則返回。
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