一、前言
对以往接触到的 MYSQL 相关技术及面试中有可能遇到的问题进行汇总整理（不定期更新），方便未来查阅复习。
二、MySQL 简介
MySQL 是目前世界上最流行的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），基于 client-server 架构，使用 SQL 进行数据管理。由于其高性能、高可靠性、易用性及开源免费的特性，被广泛用于互联网应用（如 Facebook，Twitter，淘宝等）作为数据存储层。
- 官网：https://www.mysql.com
- 下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/
- 部分工具仓库：https://github.com/mysql
- 历史版本下载地址：https://downloads.mysql.com/archives/community/
三、相关知识
3.1 事务隔离级别
事务的四大特性 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性），为了解决并发事务带来的问题（脏读、不可重复、幻读），SQL 标准定义了四种隔离级别。
|-----------------------|------------------------------|----|-------|-----------------|
| 隔离级别 | 描述 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
| Read Uncommitted 读未提交 | 一个事务可以读取另一个未提交事务的数据 | ✅ | ✅ | ✅ |
| Read Committed 读已提交 | 一个事务只能读取已经提交的事务的数据（Oracle默认） | ❌ | ✅ | ✅ |
| Repeatable Read 可重复读 | 同一事务中多次读取的结果一致（InnoDB 默认） | ❌ | ❌ | ✅ InnoDB多数场景可避免 |
| Serializable 串行化 | 强制事务串行执行 | ❌ | ❌ | ❌ |
3.2 MVCC（多版本并发控制）原理
MVCC 是 InnoDB 实现 Read Committed 和 Repeatable Read 隔离级别的核心机制，它通过保存数据在某个时间点的快照，使得读操作不需要加锁，大大提高了并发性能。
核心组成：
- 隐藏字段：InnoDB 会给每行数据添加三个隐藏字段：
- DB_TRX_ID：最近修改（或插入）该行数据的事务 ID；
- DB_ROLL_PTR：回滚指针，指向 Undo Log 中上一个版本的记录；
- DB_ROW_ID：隐藏的主键（如果表没有主键）。
- Undo Log（回滚日志）：当事务修改数据时，MySQL 会将旧数据写入 Undo Log，通过回滚指针，形成一条版本链。
- Read View（读视图）：事务进行快照读时产生的读视图，它决定了事务能看到版本链中的哪条数据。
- m_ids：生成 Read View 时，当前系统中活跃（未提交）的事务 ID 列表；
- min_trx_id：活跃事务中最小的 ID；
- max_trx_id：系统应该分配给下一个事务的 ID。
RC 与 RR 在 MVCC 上的区别：
- Read Committed：在每一次进行普通 Select 操作前都会生成一个新的 Read View，所以它能读到别的事务刚刚提交的数据。
- Repeatable Read：只在事务开启后的第一次 Select 操作前生成 Read View，之后复用这个 Read View，所以即使别的事务提交了修改，当前事务看到的依然是旧版本，从而实现了"可重复读"。
3.3 MySQL 的"三大日志"
MySQL 的数据安全和主从复制依赖于日志系统，最重要的是 Redo Log、Undo Log 和 Binlog。
- Redo Log（重做日志）- 物理日志
- 作用：保证事务的持久性（Durability），实现 Crash-safe 能力。
- 原理：WAL（Write-Ahead Logging）技术，先写日志，再写磁盘。
- 特点：
- InnoDB 存储引擎层特有的。
- 记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。
- 是循环写的，固定大小，写满后需要擦除旧记录（Checkpoint）。
- Undo Log（回滚日志）- 逻辑日志
- 作用：保证事务的原子性（Atomicity）和实现 MVCC。
- 原理：记录数据的逻辑变化。例如执行一条 INSERT，Undo Log 就记录一条 DELETE；执行 UPDATE，就记录相反的 UPDATE。
- 场景：事务回滚时，通过 Undo Log 将数据恢复到修改前的样子。
- Binlog（归档/二进制日志）- 逻辑日志
- 作用：用于主从复制和数据恢复（如误删库后的恢复）。
- 特点：
- 是 MySQL Server 层实现的，所有引擎都可以使用。
- 是追加写的，不会覆盖旧日志。
- 记录的是 SQL 语句的原始逻辑（如 Statement 格式）或行数据的变更（Row 格式）。
四、面试问题
4.1 为什么 InnoDB 选择 B+ 树作为索引结构，而不是 B 树或 Hash
- Hash 查询效率极高，但不支持范围查询和排序；
- B 树的每个节点都存储数据，B+ 树只有叶子结点存储数据，非叶子结点只存索引
- 非叶子结点能容纳更多索引，磁盘 I/O 次数更少；
- B+ 树的叶子结点通过双向链表连接，范围查询时只需遍历链表，而 B 树需要进行中序遍历。
4.2 聚簇索引和非聚簇索引
- 聚簇索引
- 数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起；
- InnoDB 的主键索引就是聚簇索引，叶子结点存储的是整行数据；
- 一张表只能有一个聚簇索引。
- 非聚簇索引
- 叶子节点存储的是索引列的值和主键 ID；
- 回表：如果通过二级索引查询非索引列的数据，需要先拿到主键 ID，再去聚簇索引（主键索引）中查找完整的行数据，这个过程叫回表。
4.3 最左前缀原则
假设有一个联合索引（a, b, c），查询条件必须从最左边列开始匹配。
- 如果查询条件是 where a=1 and b=2，命中索引；
- 如果查询条件是 where b=2 and c=3，不命中索引；
- 如果查询条件是 where a=1 and c=3，a 列命中索引，c 列不命中索引；
- 如果遇到范围查询（>, <, between, like），停止匹配后续列，查询条件是 where a=1 and b>2 and c=3，a 和 b 命中索引，c 不命中索引。