一、MySQL的隔离级别有哪些?
MySQL定义了四种隔离级别，包括一些具体规则，用于限定事务内外哪些改变是可见的，哪些改变是不可见的。低级别的隔离一般支持更高的并发处理，并且拥有更低的系统开销(隔离级别越高效率越低)。
1、READ UNCOMMITTED读取未提交内容
在这个隔离级别，所有事务都可以"看到"未提交事务的执行结果。在这种级别上，可能会产生很多问题，除非用户真的知道自己在做什么，并有很好的理由选择这样做。本隔离级别很少用于实际应用，因为它的性能也不必其他性能好多少，而别的级别还有其他更多的优点。读取未提交数据，也被称为"脏读”
2、READ COMMITTED 读取提交内容
大多数数据库系统的默认隔离级别(但是不是MySQL的默认隔离级别)，满足了隔离的早先简单定义:一个事务开始时，只能"看见"已经提交事务所做的改变，一个事务从开始到提交前，所做的任何数据改变都是不可见的，除非已经提交。这种隔离级别也支持所谓的"不可重复读'。这意味着用户运行同一个语句两次，看到的结果是不同的。
3、REPEATABLE READ可重复读
MySQL数据库默认的隔离级别。该级别解决了READ UNCOMMITTED隔离级别导致的问题。它保证同一事务的多个实例在并发读取事务时，会"看到同样的"数据行。不过，这会导致另外一个棘手问题"幻读"。InnoDB和Falcon存储引擎通过多版本并发控制机制解决了幻读问题。
4、SERIALIZABLE可串行化
该级别是最高级别的隔离级。它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简而言之，SERIALIZABLE是在每个读的数据行上加锁。在这个级别，可能导致大量的超时Timeout和锁竞争Lock Contention现象，实际应用中很少使用到这个级别，但如果用户的应用为了数据的稳定性，需要强制减少并发的话，也可以选择这种隔离级。
5、名词解释
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脏读
脏读是指一个事务读取了未提交事务执行过程中的数据。当一个事务的操作正在多次修改数据，而在事务还未提交的时候，另外一个并发事务来读取了数据，就会导致读取到的数据并非是最终持久化之后的数据，这个数据就是脏读的数据。
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不可重复读
不可重复读是指对于数据库中的某个数据，一个事务执行过程中多次查询返回不同查询结果，这就是在事务执行过程中，数据被其他事务提交修改了。
不可重复读同脏读的区别在于，脏读是一个事务读取了另一未完成的事务执行过程中的数据，而不可重复读是一个事务执行过程中，另一事务提交并修改了当前事务正在读取的数据。
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虚读(幻读)
幻读是事务非独立执行时发生的一种现象，例如事务T1批量对一个表中某一列列值为1的数据修改为2的变更，但是在这时，事务T2对这张表插入了一条列值为1的数据，并完成提交。此时，如果事务T1查看刚刚完成操作的数据，发现还有一条列值为1的数据没有进行修改，而这条数据其实是T2刚刚提交插入的，这就是幻读。
幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务(这点同脏读不同)，所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数)。
二、mysql聚簇和非聚簇索引的区别是什么?
- mysql的索引类型跟存储引擎是相关的,innodb存储引擎数据文件跟索引文件全部放在ibd文件中，而myisam的数据文件放在myd文件中，索引放在myi文件中，其实区分聚簇索引和非聚簇索引非常简单，只要判断数据跟索引是否存储在一起就可以了。
- innodb存储引擎在进行数据插入的时候，数据必须要跟索引放在一起，如果有主键就使用主键，没有主键就使用唯一键，没有唯一键就使用6字节的rowid，因此跟数据绑定在一起的就是聚簇索引，而为了避免数据冗余存储，其他的索引的叶子节点中存储的都是聚簇索引的key值，因此innodb中既有聚簇索引也有非聚簇索引，而myisam中只有非聚簇索引。
三、索引的基本原理
1、为什么要有索引?
一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，在生产环境中，我们遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，因此对查询语句的优化显然是重中之重。说起加速查询，就不得不提到索引了。
2、什么是索引?
- 索引在MySQL中也叫是一种"键"，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对于性能的影响愈发重要。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。
- 索引能够轻易将查询性能提高好几个数量级。索引相当于字典的音序表，如果要查某个字，如果不使用音序表，则需要从几百页中逐页去查。
3、索引的原理
- 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理:先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有:查字典，查火车车次，飞机航班等
- 本质都是:通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。
- 数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢?最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段...这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。但如果是1千万的记录呢，分成几段比较好?按照搜索树的模型，其平均复杂度是lgN，具有不错的查询性能。但这里我们忽略了一个关键的问题，复杂度模型是基于每次相同的操作成本来考虑的。而数据库实现比较复杂，一方面数据是保存在磁盘上的，另外一方面为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算，因为我们知道访问磁盘的成本大概是访问内存的十万倍左右，所以简单的搜索树难以满足复杂的应用场景。
4、索引的数据结构
- MySQL主要用到两种结构:B+ Tree索引和Hash索引，lnodb存储引擎默认是B+Tree索引
- Memory存储引擎默认Hash索引;
- MySQL中，只有Memory(Memory表只存在内存中，断电会消失，适用于临时表)存储引擎显示支持Hash索引，是Memory表的默认索引类型，尽管Memory表也可以使用B+Tree索引。Hash索引把数据以hash形式组织起来，因此当查找某一条记录的时候，速度非常快。但是因为hash结构，每个键只对应一个值，而且是散列的方式分布。所以它并不支持范围查找和排序等功能。
- B+Tree是mysql使用最频繁的一个索引数据结构，是InnoDB和MylSAM存储引擎模式的索引类型，相对Hash索引，B+Tree在查找单条记录的速度比不上Hash索引，但是因为更适合排序等操作，所以它更受欢迎。毕竟不可能只对数据库进行单条记录的操作。
- 对比:
- hash类型的索引:查询单条快，范围查询慢
- btree类型的索引: b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它)
四、mysql索引结构有哪些，各自的优劣是什
- 索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，mysql中使用较多的索引有hash索引，B+树索引，innodb的索引实现为B+树，memory存储引擎为hash索引。
- B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的二节点间有指针相关连接，在B+树上的常规检索，从根节点到叶子节点的搜索效率基本相当，不会出现大幅波动，而且基于索引的顺序扫描时，也可以利用双向指针快速左右移动，效率非常高。因为，B+树索引被广泛应用于数据库、文件系统等场景。
- 哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可立刻定位到相应的位置，速度非常快。
- 如果是等值查询，那么哈希索引明显有绝对优势，因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值，前提是键值都是唯一的。如果键值不是唯一的，就需要先找到该键所在位置，然后再根据链表往后扫描，知道找到对应的数据如果是范围查询检索，这时候哈徐索引就毫无用武之地了，因为原先是有序的键值，经过哈希算法后，有可能变成不连续的了，就没办法再利用索引完成范围查询检索
- 哈希所有也没办法利用索引完成排序，以及like这样的部分模糊查询哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则
- B+树索引的关键字检索效率比较平均，不像B树那样波动大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因此存在哈希碰撞问题。
五、mysql为什么需要主从同步?
- 在业务复杂的系统中，有这么一个情景，有一句sql语句需要锁表，导致暂时不能使用读的服务，那么就很影响运行中的业务，使用主从复制，让主库负责写，从库负责读，这样，即使主库出现了锁表的情景，通过读从库也可以保证业务的正常运作。
- 做数据的热备
- 架构的扩展。业务量越来越大，I/O访问频率过高，单机无法满足，此时做多库的存储，降低磁盘I/O访问的频率，提高单个机器的I/O性能。
标签：事务,级别,基础,存储,查询,索引,MySQL,数据 来源： https://www.cnblogs.com/Beginner-liu/p/16397631.html
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