1. MySql架构
MySQL 的架构共分为两层：Server 层和存储引擎层，
Server 层负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等。）都在 Server 层实现。
存储引擎层负责数据的存储和提取。支持 InnoDB、MyISAM、Memory 等多个存储引擎，不同的存储引擎共用一个 Server 层。现在最常用的存储引擎是 InnoDB，从 MySQL 5.5 版本开始， InnoDB 成为了 MySQL 的默认存储引擎。我们常说的索引数据结构，就是由存储引擎层实现的，不同的存储引擎支持的索引类型也不相同，比如 InnoDB 支持索引类型是 B+树 ，且是默认使用，也就是说在数据表中创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+ 树索引。
执行一条 SQL 查询语句，期间发生了什么？
1. 连接器：建立连接，管理连接、校验用户身份；
2. 查询缓存：查询语句如果命中查询缓存则直接返回，否则继续往下执行。MySQL 8.0 已删除该模块；
3. 解析 SQL，通过解析器对 SQL 查询语句进行词法分析、语法分析，然后构建语法树，方便后续模块读取表名、字段、语句类型；
4. 执行 SQL：执行 SQL 共有三个阶段：
预处理阶段：检查表或字段是否存在；将 select * 中的 * 符号扩展为表上的所有列。
优化阶段：基于查询成本的考虑， 选择查询成本最小的执行计划；
执行阶段：根据执行计划执行 SQL 查询语句，从存储引擎读取记录，返回给客户端；
2. COMPACT 行格式长什么样？
变长字段长度列表：记录变成列的字节数，逆序存放
NULL值列表：一般是1字节(8位)，每一位代表某一列是否为空，也是逆序位
记录头信息：
1. delete_mask ：标识此条数据是否被删除。从这里可以知道，我们执行 detele 删除记录的时候，并不会真正的删除记录，只是将这个记录的 delete_mask 标记为 1。
2. next_record：下一条记录的位置。从这里可以知道，记录与记录之间是通过链表组织的。在前面我也提到了，指向的是下一条记录的「记录头信息」和「真实数据」之间的位置，这样的好处是向左读就是记录头信息，向右读就是真实数据，比较方便。
3. record_type：表示当前记录的类型，0表示普通记录，1表示B+树非叶子节点记录，2表示最小记录，3表示最大记录
row_id
如果我们建表的时候指定了主键或者唯一约束列，那么就没有 row_id 隐藏字段了。如果既没有指定主键，又没有唯一约束，那么 InnoDB 就会为记录添加 row_id 隐藏字段。row_id不是必需的，占用 6 个字节。
trx_id
事务id，表示这个数据是由哪个事务生成的。 trx_id是必需的，占用 6 个字节。
roll_pointer
这条记录上一个版本的指针。roll_pointer 是必需的，占用 7 个字节。
为什么「变长字段长度列表」的信息要按照逆序存放？
这个设计是有想法的，主要是因为「记录头信息」中指向下一个记录的指针，指向的是下一条记录的「记录头信息」和「真实数据」之间的位置，这样的好处是向左读就是记录头信息，向右读就是真实数据，比较方便。
「变长字段长度列表」中的信息之所以要逆序存放，是因为这样可以使得位置靠前的记录的真实数据和数据对应的字段长度信息可以同时在一个 CPU Cache Line 中，这样就可以提高 CPU Cache 的命中率。
同样的道理， NULL 值列表的信息也需要逆序存放。
3. varchar(n) 中 n 最大取值为多少？
MySQL 规定除了 TEXT、BLOBs 这种大对象类型之外，其他所有的列（不包括隐藏列和记录头信息）占用的字节长度加起来不能超过 65535 个字节。
也就是说，一行记录除了 TEXT、BLOBs 类型的列，限制最大为 65535 字节，注意是一行的总长度，不是一列。
一行记录最大能存储 65535 字节的数据，但是这个是包含「变长字段字节数列表所占用的字节数」和「NULL值列表所占用的字节数」。所以， 我们在算 varchar(n) 中 n 最大值时，需要减去这两个列表所占用的字节数。
如果一张表只有一个 varchar(n) 字段，且允许为 NULL，字符集为 ascii。varchar(n) 中 n 最大取值为 65532。
计算公式：65535 - 变长字段字节数列表所占用的字节数 - NULL值列表所占用的字节数 = 65535 - 2 - 1 = 65532。
如果有多个字段的话，要保证所有字段的长度 + 变长字段字节数列表所占用的字节数 + NULL值列表所占用的字节数 <= 65535。
4. MySQL 的 NULL 值是怎么存放的？
MySQL 的 Compact 行格式中会用「NULL值列表」来标记值为 NULL 的列，NULL 值并不会存储在行格式中的真实数据部分。
NULL值列表会占用 1 字节空间，当表中所有字段都定义成 NOT NULL，行格式中就不会有 NULL值列表，这样可节省 1 字节的空间。
5. 行溢出后，MySQL 是怎么处理的？
如果一个数据页存不了一条记录，InnoDB 存储引擎会自动将溢出的数据存放到「溢出页」中。
Compact 行格式针对行溢出的处理是这样的：当发生行溢出时，在记录的真实数据处只会保存该列的一部分数据，而把剩余的数据放在「溢出页」中，然后真实数据处用 20 字节存储指向溢出页的地址，从而可以找到剩余数据所在的页。
Compressed 和 Dynamic 这两种格式采用完全的行溢出方式，记录的真实数据处不会存储该列的一部分数据，只存储 20 个字节的指针来指向溢出页。而实际的数据都存储在溢出页中。
6. 索引的分类
我们可以按照四个角度来分类索引。
1. 按「数据结构」分类：B+tree索引、Hash索引、Full-text索引。
2. 按「物理存储」分类：聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。
3. 按「字段特性」分类：主键索引、唯一索引、普通索引、前缀索引。
4. 按「字段个数」分类：单列索引、联合索引。
在创建表时，InnoDB 存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为索引：
1. 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键（key）；
2. 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键（key）；
3. 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）；
其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引。创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。
B+Tree 索引
B+Tree 是一种多叉树，叶子节点才存放数据，非叶子节点只存放索引，而且每个节点里的数据是按主键顺序存放的。每一层父节点的索引值都会出现在下层子节点的索引值中，因此在叶子节点中，包括了所有的索引值信息，并且每一个叶子节点都有两个指针，分别指向下一个叶子节点和上一个叶子节点，形成一个双向链表。
主键索引的 B+Tree 如图所示（图中叶子节点之间我画了单向链表，但是实际上是双向链表，原图我找不到了，修改不了，偷个懒我不重画了，大家脑补成双向链表就行）：
B+Tree 存储千万级的数据只需要 3-4 层高度就可以满足，这意味着从千万级的表查询目标数据最多需要 3-4 次磁盘 I/O，所以B+Tree 相比于 B 树和二叉树来说，最大的优势在于查询效率很高，因为即使在数据量很大的情况，查询一个数据的磁盘 I/O 依然维持在 3-4次。
通过二级索引查询商品数据的过程
主键索引的 B+Tree 和二级索引的 B+Tree 区别如下：
1. 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
2. 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。
会先检二级索引中的 B+Tree 的索引值（商品编码，product_no），找到对应的叶子节点，然后获取主键值，然后再通过主键索引中的 B+Tree 树查询到对应的叶子节点，然后获取整行数据。这个过程叫「回表」，也就是说要查两个 B+Tree 才能查到数据。
B+tree 和 B Tree、二叉树、Hash的区别
1、B+Tree vs B Tree
B+Tree 只在叶子节点存储数据，而 B 树 的非叶子节点也要存储数据，所以 B+Tree 的单个节点的数据量更小，在相同的磁盘 I/O 次数下，就能查询更多的节点。
另外，B+Tree 叶子节点采用的是双链表连接，适合 MySQL 中常见的基于范围的顺序查找，而 B 树无法做到这一点。
2、B+Tree vs 二叉树
对于有 N 个叶子节点的 B+Tree，其搜索复杂度为O(logdN)，其中 d 表示节点允许的最大子节点个数为 d 个。
在实际的应用当中， d 值是大于100的，这样就保证了，即使数据达到千万级别时，B+Tree 的高度依然维持在 3~4 层左右，也就是说一次数据查询操作只需要做 3~4 次的磁盘 I/O 操作就能查询到目标数据。
而二叉树的每个父节点的儿子节点个数只能是 2 个，意味着其搜索复杂度为 O(logN)，这已经比 B+Tree 高出不少，因此二叉树检索到目标数据所经历的磁盘 I/O 次数要更多。
3、B+Tree vs Hash
Hash 在做等值查询的时候效率贼快，搜索复杂度为 O(1)。
但是 Hash 表不适合做范围查询，它更适合做等值的查询，B+Tree 叶子节点之间是双向链表，更适合范围查询，这也是 B+Tree 索引要比 Hash 表索引有着更广泛的适用场景的原因。
联合索引
联合索引的最左匹配原则，在遇到范围查询（如 >、<）的时候，就会停止匹配，也就是范围查询的字段可以用到联合索引，但是在范围查询字段的后面的字段无法用到联合索引。注意，对于 >=、<=、BETWEEN、like 前缀匹配的范围查询，并不会停止匹配
建立联合索引时，要把区分度大的字段排在前面，这样区分度大的字段越有可能被更多的 SQL 使用到。
区分度就是某个字段 column 不同值的个数「除以」表的总行数，计算公式如下：
MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比（惯用的百分比界线是"30%"）很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
索引下推
对于联合索引（a, b），在执行 select * from table where a > 1 and b = 2 语句的时候，只有 a 字段能用到索引，那在联合索引的 B+Tree 找到第一个满足条件的主键值（ID 为 2）后，还需要判断其他条件是否满足（看 b 是否等于 2），那是在联合索引里判断？还是回主键索引去判断呢？
1. 在 MySQL 5.6 之前，只能从 ID2 （主键值）开始一个个回表，到「主键索引」上找出数据行，再对比 b 字段值。
2. 而 MySQL 5.6 引入的索引下推优化（index condition pushdown)， 可以在联合索引遍历过程中，对联合索引中包含的字段先做判断，直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
7. 什么时候需要 / 不需要创建索引？
索引最大的好处是提高查询速度，但是索引也是有缺点的，比如：
1. 需要占用物理空间，数量越大，占用空间越大；
2. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增大；
3. 会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引，B+ 树为了维护索引有序性，都需要进行动态维护。
什么时候适用索引？
1. 字段有唯一性限制的，比如商品编码；
2. 经常用于 WHERE 查询条件的字段，这样能够提高整个表的查询速度，如果查询条件不是一个字段，可以建立联合索引。
3. 经常用于 GROUP BY 和 ORDER BY 的字段，这样在查询的时候就不需要再去做一次排序了，因为我们都已经知道了建立索引之后在 B+Tree 中的记录都是排序好的。
什么时候不需要创建索引？
1. WHERE 条件，GROUP BY，ORDER BY 里用不到的字段，索引的价值是快速定位，如果起不到定位的字段通常是不需要创建索引的，因为索引是会占用物理空间的。
2. 字段中存在大量重复数据，不需要创建索引，比如性别字段，只有男女，如果数据库表中，男女的记录分布均匀，那么无论搜索哪个值都可能得到一半的数据。在这些情况下，还不如不要索引，因为 MySQL 还有一个查询优化器，查询优化器发现某个值出现在表的数据行中的百分比很高的时候，它一般会忽略索引，进行全表扫描。
3. 表数据太少的时候，不需要创建索引；
4. 经常更新的字段不用创建索引，比如不要对电商项目的用户余额建立索引，因为索引字段频繁修改，由于要维护 B+Tree的有序性，那么就需要频繁的重建索引，这个过程是会影响数据库性能的。
8. 有什么优化索引的方法？
1. 前缀索引优化；
前缀索引顾名思义就是使用某个字段中字符串的前几个字符建立索引，使用前缀索引是为了减小索引字段大小，可以增加一个索引页中存储的索引值，有效提高索引的查询速度。在一些大字符串的字段作为索引时，使用前缀索引可以帮助我们减小索引项的大小。
2. 覆盖索引优化；
覆盖索引是指 SQL 中 query 的所有字段，在索引 B+Tree 的叶子节点上都能找得到的那些索引，从二级索引中查询得到记录，而不需要通过聚簇索引查询获得，可以避免回表的操作。
假设我们只需要查询商品的名称、价格，有什么方式可以避免回表呢？
我们可以建立一个联合索引，即「商品ID、名称、价格」作为一个联合索引。如果索引中存在这些数据，查询将不会再次检索主键索引，从而避免回表。
3. 主键索引最好是自增的；
InnoDB 创建主键索引默认为聚簇索引，数据被存放在了 B+Tree 的叶子节点上。也就是说，同一个叶子节点内的各个数据是按主键顺序存放的，因此，每当有一条新的数据插入时，数据库会根据主键将其插入到对应的叶子节点中。
如果我们使用自增主键，那么每次插入的新数据就会按顺序添加到当前索引节点的位置，不需要移动已有的数据，当页面写满，就会自动开辟一个新页面。因为每次插入一条新记录，都是追加操作，不需要重新移动数据，因此这种插入数据的方法效率非常高。
如果我们使用非自增主键，由于每次插入主键的索引值都是随机的，因此每次插入新的数据时，就可能会插入到现有数据页中间的某个位置，这将不得不移动其它数据来满足新数据的插入，甚至需要从一个页面复制数据到另外一个页面，我们通常将这种情况称为页分裂。页分裂还有可能会造成大量的内存碎片，导致索引结构不紧凑，从而影响查询效率。
另外，主键字段的长度不要太大，因为主键字段长度越小，意味着二级索引的叶子节点越小（二级索引的叶子节点存放的数据是主键值），这样二级索引占用的空间也就越小。
4. 防止索引失效；
发生索引失效的情况：
1. 当我们使用左或者左右模糊匹配的时候，也就是 like %xx 或者 like %xx%这两种方式都会造成索引失效；因为索引 B+ 树是按照「索引值」有序排列存储的，只能根据前缀进行比较。
2. 当我们在查询条件中对索引列做了计算、函数、类型转换操作，这些情况下都会造成索引失效；因为索引保存的是索引字段的原始值，而不是经过函数计算后的值，自然就没办法走索引了。
3. 联合索引要能正确使用需要遵循最左匹配原则，也就是按照最左优先的方式进行索引的匹配，否则就会导致索引失效。原因是，在联合索引的情况下，数据是按照索引第一列排序，第一列数据相同时才会按照第二列排序。
4. 在 WHERE 子句中，如果在 OR 前的条件列是索引列，而在 OR 后的条件列不是索引列，那么索引会失效。这是因为 OR 的含义就是两个只要满足一个即可，因此只有一个条件列是索引列是没有意义的，只要有条件列不是索引列，就会进行全表扫描。
常见扫描类型的执行效率从低到高的顺序为：
1. All（全表扫描）；
2. index（全索引扫描）；
3. range（索引范围扫描）；
4. ref（非唯一索引扫描）；
5. eq_ref（唯一索引扫描）；
6. const（结果只有一条的主键或唯一索引扫描）。
9. 数据页结构
InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的，也就是说，当需要读一条记录的时候，并不是将这个记录本身从磁盘读出来，而是以页为单位，将其整体读入内存。
数据库的 I/O 操作的最小单位是页，InnoDB 数据页的默认大小是 16KB，意味着数据库每次读写都是以 16KB 为单位的，一次最少从磁盘中读取 16K 的内容到内存中，一次最少把内存中的 16K 内容刷新到磁盘中。
数据页中的记录按照「主键」顺序组成单向链表，单向链表的特点就是插入、删除非常方便，但是检索效率不高，最差的情况下需要遍历链表上的所有节点才能完成检索。
因此，数据页中有一个页目录，起到记录的索引作用
页目录与记录的关系如下图
页目录创建的过程如下：
将所有的记录划分成几个组，这些记录包括最小记录和最大记录，但不包括标记为“已删除”的记录；
每个记录组的最后一条记录就是组内最大的那条记录，并且最后一条记录的头信息中会存储该组一共有多少条记录，作为 n_owned 字段（上图中粉红色字段）
页目录用来存储每组最后一条记录的地址偏移量，这些地址偏移量会按照先后顺序存储起来，每组的地址偏移量也被称之为槽（slot），每个槽相当于指针指向了不同组的最后一个记录。
页目录就是由多个槽组成的，槽相当于分组记录的索引。然后，因为记录是按照「主键值」从小到大排序的，所以我们通过槽查找记录时，可以使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽（哪个记录分组），定位到槽后，再遍历槽内的所有记录，找到对应的记录，无需从最小记录开始遍历整个页中的记录链表。
以上面那张图举个例子，5 个槽的编号分别为 0，1，2，3，4，我想查找主键为 11 的用户记录：
1. 先二分得出槽中间位是 (0+4)/2=2 ，2号槽里最大的记录为 8。因为 11 > 8，所以需要从 2 号槽后继续搜索记录；
2. 再使用二分搜索出 2 号和 4 槽的中间位是 (2+4)/2= 3，3 号槽里最大的记录为 12。因为 11 < 12，所以主键为 11 的记录在 3 号槽里；
3. 这里有个问题，「槽对应的值都是这个组的主键最大的记录，如何找到组里最小的记录」？比如槽 3 对应最大主键是 12 的记录，那如何找到最小记录 9。解决办法是：通过槽 3 找到 槽 2 对应的记录，也就是主键为 8 的记录。主键为 8 的记录的下一条记录就是槽 3 当中主键最小的 9 记录，然后开始向下搜索 2 次，定位到主键为 11 的记录，取出该条记录的信息即为我们想要查找的内容。
InnoDB 对每个分组中的记录条数都是有规定的，槽内的记录就只有几条：
1. 第一个分组中的记录只能有 1 条记录；
2. 最后一个分组中的记录条数范围只能在 1-8 条之间；
3. 剩下的分组中记录条数范围只能在 4-8 条之间。
10. B + Tree 结构
通过上图，我们看出 B+ 树的特点：
1. 只有叶子节点（最底层的节点）才存放了数据，非叶子节点（其他上层节）仅用来存放目录项作为索引。
2. 非叶子节点分为不同层次，通过分层来降低每一层的搜索量；
3. 所有节点按照索引键大小排序，构成一个双向链表，便于范围查询；
我们再看看 B+ 树如何实现快速查找主键为 6 的记录，以上图为例子：
1. 从根节点开始，通过二分法快速定位到符合页内范围包含查询值的页，因为查询的主键值为 6，在[1, 7)范围之间，所以到页 30 中查找更详细的目录项；
2. 在非叶子节点（页30）中，继续通过二分法快速定位到符合页内范围包含查询值的页，主键值大于 5，所以就到叶子节点（页16）查找记录；
3. 接着，在叶子节点（页16）中，通过槽查找记录时，使用二分法快速定位要查询的记录在哪个槽（哪个记录分组），定位到槽后，再遍历槽内的所有记录，找到主键为 6 的记录。
可以看到，在定位记录所在哪一个页时，也是通过二分法快速定位到包含该记录的页。定位到该页后，又会在该页内进行二分法快速定位记录所在的分组（槽号），最后在分组内进行遍历查找
11. InnoDB数据查找
InnoDB 的数据是按「数据页」为单位来读写的，默认数据页大小为 16 KB。每个数据页之间通过双向链表的形式组织起来，物理上不连续，但是逻辑上连续。
数据页内包含用户记录，每个记录之间用单向链表的方式组织起来，为了加快在数据页内高效查询记录，设计了一个页目录，页目录存储各个槽（分组），且主键值是有序的，于是可以通过二分查找法的方式进行检索从而提高效率。
为了高效查询记录所在的数据页，InnoDB 采用 b+ 树作为索引，每个节点都是一个数据页。
如果叶子节点存储的是实际数据的就是聚簇索引，一个表只能有一个聚簇索引；如果叶子节点存储的不是实际数据，而是主键值则就是二级索引，一个表中可以有多个二级索引。
在使用二级索引进行查找数据时，如果查询的数据能在二级索引找到，那么就是「索引覆盖」操作，如果查询的数据不在二级索引里，就需要先在二级索引找到主键值，需要去聚簇索引中获得数据行，这个过程就叫作「回表」。
12. 为什么MySQL采用B+树作为索引？
要设计一个 MySQL 的索引数据结构，不仅仅考虑数据结构增删改的时间复杂度，更重要的是要考虑磁盘 I/0 的操作次数。因为索引和记录都是存放在硬盘，硬盘是一个非常慢的存储设备，我们在查询数据的时候，最好能在尽可能少的磁盘 I/0 的操作次数内完成。
二分查找树虽然是一个天然的二分结构，能很好的利用二分查找快速定位数据，但是它存在一种极端的情况，每当插入的元素都是树内最大的元素，就会导致二分查找树退化成一个链表，此时查询复杂度就会从 O(logn)降低为 O(n)。
为了解决二分查找树退化成链表的问题，就出现了自平衡二叉树，保证了查询操作的时间复杂度就会一直维持在 O(logn) 。但是它本质上还是一个二叉树，每个节点只能有 2 个子节点，随着元素的增多，树的高度会越来越高。
而树的高度决定于磁盘 I/O 操作的次数，因为树是存储在磁盘中的，访问每个节点，都对应一次磁盘 I/O 操作，也就是说树的高度就等于每次查询数据时磁盘 IO 操作的次数，所以树的高度越高，就会影响查询性能。
B 树和 B+ 都是通过多叉树的方式，会将树的高度变矮，所以这两个数据结构非常适合检索存于磁盘中的数据。
但是 MySQL 默认的存储引擎 InnoDB 采用的是 B+ 作为索引的数据结构，原因有：
B+ 树的非叶子节点不存放实际的记录数据，仅存放索引，因此数据量相同的情况下，相比存储即存索引又存记录的 B 树，B+树的非叶子节点可以存放更多的索引，因此 B+ 树可以比 B 树更「矮胖」，查询底层节点的磁盘 I/O次数会更少。
B+ 树有大量的冗余节点（所有非叶子节点都是冗余索引），这些冗余索引让 B+ 树在插入、删除的效率都更高，比如删除根节点的时候，不会像 B 树那样会发生复杂的树的变化；
B+ 树叶子节点之间用链表连接了起来，有利于范围查询，而 B 树要实现范围查询，因此只能通过树的遍历来完成范围查询，这会涉及多个节点的磁盘 I/O 操作，范围查询效率不如 B+ 树。
13. 事务有哪些特性？
原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节，而且事务在执行过程中发生错误，会被回滚到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样，就好比买一件商品，购买成功时，则给商家付了钱，商品到手；购买失败时，则商品在商家手中，消费者的钱也没花出去。
一致性（Consistency）：是指事务操作前和操作后，数据满足完整性约束，数据库保持一致性状态。比如，用户 A 和用户 B 在银行分别有 800 元和 600 元，总共 1400 元，用户 A 给用户 B 转账 200 元，分为两个步骤，从 A 的账户扣除 200 元和对 B 的账户增加 200 元。一致性就是要求上述步骤操作后，最后的结果是用户 A 还有 600 元，用户 B 有 800 元，总共 1400 元，而不会出现用户 A 扣除了 200 元，但用户 B 未增加的情况（该情况，用户 A 和 B 均为 600 元，总共 1200 元）。
隔离性（Isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间，对其他并发事务是隔离的。也就是说，消费者购买商品这个事务，是不影响其他消费者购买的。
持久性（Durability）：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
InnoDB 引擎通过什么技术来保证事务的这四个特性的呢？
1. 持久性是通过 redo log （重做日志）来保证的；
2. 原子性是通过 undo log（回滚日志） 来保证的；
3. 隔离性是通过 MVCC（多版本并发控制） 或锁机制来保证的；
4. 一致性则是通过持久性+原子性+隔离性来保证；
14. 并行事务会引发什么问题？
在同时处理多个事务的时候，就可能出现脏读（dirty read）、不可重复读（non-repeatable read）、幻读（phantom read）的问题。
脏读
如果一个事务「读到」了另一个「未提交事务修改过的数据」，就意味着发生了「脏读」现象。
不可重复读
在一个事务内多次读取同一个数据，如果出现前后两次读到的数据不一样的情况，就意味着发生了「不可重复读」现象。
幻读
在一个事务内多次查询某个符合查询条件的「记录数量」，如果出现前后两次查询到的记录数量不一样的情况，就意味着发生了「幻读」现象。
15. 事务的隔离级别有哪些？
SQL 标准提出了四种隔离级别来规避这些现象，隔离级别越高，性能效率就越低，这四个隔离级别如下：
读未提交（read uncommitted），指一个事务还没提交时，它做的变更就能被其他事务看到；
读提交（read committed），指一个事务提交之后，它做的变更才能被其他事务看到；
可重复读（repeatable read），指一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的，MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别；
串行化（serializable ）；会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行；
MySQL 在「可重复读」隔离级别下，可以很大程度上避免幻读现象的发生（注意是很大程度避免，并不是彻底避免），所以 MySQL 并不会使用「串行化」隔离级别来避免幻读现象的发生，因为使用「串行化」隔离级别会影响性能。
MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别虽然是「可重复读」，但是它很大程度上避免幻读现象（并不是完全解决了）， 解决的方案有两种：
1. 针对快照读（普通 select 语句），是通过 MVCC 方式解决了幻读，因为可重复读隔离级别下，事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的，即使中途有其他事务插入了一条数据，是查询不出来这条数据的，所以就很好了避免幻读问题。
2. 针对当前读（select ... for update 等语句），是通过 next-key lock（记录锁+间隙锁）方式解决了幻读，因为当执行 select ... for update 语句的时候，会加上 next-key lock，如果有其他事务在 next-key lock 锁范围内插入了一条记录，那么这个插入语句就会被阻塞，无法成功插入，所以就很好了避免幻读问题。
这四种隔离级别具体是如何实现的呢？
1. 对于「读未提交」隔离级别的事务来说，因为可以读到未提交事务修改的数据，所以直接读取最新的数据就好了；
2. 对于「串行化」隔离级别的事务来说，通过加读写锁的方式来避免并行访问；
3. 对于「读提交」和「可重复读」隔离级别的事务来说，它们是通过 Read View 来实现的，它们的区别在于创建 Read View 的时机不同，大家可以把 Read View 理解成一个数据快照，就像相机拍照那样，定格某一时刻的风景。「读提交」隔离级别是在「每个语句执行前」都会重新生成一个 Read View，而「可重复读」隔离级别是「启动事务时」生成一个 Read View，然后整个事务期间都在用这个 Read View。
16. Read View 在 MVCC 里如何工作的？
Read View 有四个重要的字段：
1. m_ids ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」的事务 id 列表，注意是一个列表，“活跃事务”指的就是，启动了但还没提交的事务。
2. min_trx_id ：指的是在创建 Read View 时，当前数据库中「活跃事务」中事务 id 最小的事务，也就是 m_ids 的最小值。
3. max_trx_id ：这个并不是 m_ids 的最大值，而是创建 Read View 时当前数据库中应该给下一个事务的 id 值，也就是全局事务中最大的事务 id 值 + 1；
4. creator_trx_id ：指的是创建该 Read View 的事务的事务 id。
对于使用 InnoDB 存储引擎的数据库表，它的聚簇索引记录中都包含下面两个隐藏列：
1. trx_id，当一个事务对某条聚簇索引记录进行改动时，就会把该事务的事务 id 记录在 trx_id 隐藏列里；
2. roll_pointer，每次对某条聚簇索引记录进行改动时，都会把旧版本的记录写入到 undo 日志中，然后这个隐藏列是个指针，指向每一个旧版本记录，于是就可以通过它找到修改前的记录。
在创建 Read View 后，我们可以将记录中的 trx_id 划分这三种情况：
一个事务去访问记录的时候，除了自己的更新记录总是可见之外，还有这几种情况：
1. 如果记录的 trx_id 值小于 Read View 中的 min_trx_id 值，表示这个版本的记录是在创建 Read View 前已经提交的事务生成的，所以该版本的记录对当前事务可见。
2. 如果记录的 trx_id 值大于等于 Read View 中的 max_trx_id 值，表示这个版本的记录是在创建 Read View 后才启动的事务生成的，所以该版本的记录对当前事务不可见。
3. 如果记录的 trx_id 值在 Read View 的 min_trx_id 和 max_trx_id 之间，需要判断 trx_id 是否在 m_ids 列表中：
4. 如果记录的 trx_id 在 m_ids 列表中，表示生成该版本记录的活跃事务依然活跃着（还没提交事务），所以该版本的记录对当前事务不可见。
5. 如果记录的 trx_id 不在 m_ids列表中，表示生成该版本记录的活跃事务已经被提交，所以该版本的记录对当前事务可见。
这种通过「版本链」来控制并发事务访问同一个记录时的行为就叫 MVCC（多版本并发控制）。
通过「事务的 Read View 里的字段」和「记录中的两个隐藏列」的比对，来控制并发事务访问同一个记录时的行为，这就叫 MVCC（多版本并发控制）
17. 行级锁
共享锁（S锁）满足读读共享，读写互斥。独占锁（X锁）满足写写互斥、读写互斥。
行级锁的类型主要有三类：
1. Record Lock，记录锁，也就是仅仅把一条记录锁上；
2. Gap Lock，间隙锁，锁定一个范围，但是不包含记录本身；
3. Next-Key Lock：Record Lock + Gap Lock 的组合，锁定一个范围，并且锁定记录本身。
Record Lock
Record Lock 称为记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的：
当一个事务对一条记录加了 S 型记录锁后，其他事务也可以继续对该记录加 S 型记录锁（S 型与 S 锁兼容），但是不可以对该记录加 X 型记录锁（S 型与 X 锁不兼容）;
当一个事务对一条记录加了 X 型记录锁后，其他事务既不可以对该记录加 S 型记录锁（S 型与 X 锁不兼容），也不可以对该记录加 X 型记录锁（X 型与 X 锁不兼容）。
Gap Lock
Gap Lock 称为间隙锁，只存在于可重复读隔离级别，目的是为了解决可重复读隔离级别下幻读的现象。
间隙锁虽然存在 X 型间隙锁和 S 型间隙锁，但是并没有什么区别，间隙锁之间是兼容的，即两个事务可以同时持有包含共同间隙范围的间隙锁，并不存在互斥关系，因为间隙锁的目的是防止插入幻影记录而提出的。
Next-Key Lock
Next-Key Lock 称为临键锁，是 Record Lock + Gap Lock 的组合，锁定一个范围，并且锁定记录本身。
假设，表中有一个范围 id 为（3，5] 的 next-key lock，那么其他事务即不能插入 id = 4 记录，也不能修改 id = 5 这条记录。
next-key lock 是包含间隙锁+记录锁的，如果一个事务获取了 X 型的 next-key lock，那么另外一个事务在获取相同范围的 X 型的 next-key lock 时，是会被阻塞的。
插入意向锁
一个事务在插入一条记录的时候，需要判断插入位置是否已被其他事务加了间隙锁（next-key lock 也包含间隙锁）。
如果有的话，插入操作就会发生阻塞，直到拥有间隙锁的那个事务提交为止（释放间隙锁的时刻
插入意向锁名字虽然有意向锁，但是它并不是意向锁，它是一种特殊的间隙锁，属于行级别锁。
18. 什么 SQL 语句会加行级锁？
普通的 select 语句是不会对记录加锁的（除了串行化隔离级别），因为它属于快照读，是通过 MVCC（多版本并发控制）实现的。update 和 delete 操作都会加行级锁，且锁的类型都是独占锁(X型锁)。
19. MySQL 是怎么加行级锁的？
行级锁加锁规则比较复杂，不同的场景，加锁的形式是不同的。
加锁的对象是索引，加锁的基本单位是 next-key lock，它是由记录锁和间隙锁组合而成的，next-key lock 是前开后闭区间，而间隙锁是前开后开区间。
但是，next-key lock 在一些场景下会退化成记录锁或间隙锁。
那到底是什么场景呢？总结一句，在能使用记录锁或者间隙锁就能避免幻读现象的场景下， next-key lock 就会退化成记录锁或间隙锁。
20. 如何避免死锁
死锁的四个必要条件：互斥、占有且等待、不可强占用、循环等待。只要系统发生死锁，这些条件必然成立，但是只要破坏任意一个条件就死锁就不会成立。
在数据库层面，有两种策略通过「打破循环等待条件」来解除死锁状态：
设置事务等待锁的超时时间。当一个事务的等待时间超过该值后，就对这个事务进行回滚，于是锁就释放了，另一个事务就可以继续执行了。在 InnoDB 中，参数 innodb_lock_wait_timeout 是用来设置超时时间的，默认值时 50 秒。
当发生超时后，就出现下面这个提示：
开启主动死锁检测。主动死锁检测在发现死锁后，主动回滚死锁链条中的某一个事务，让其他事务得以继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on，表示开启这个逻辑，默认就开启。
上面这个两种策略是「当有死锁发生时」的避免方式。
我们可以回归业务的角度来预防死锁，对订单做幂等性校验的目的是为了保证不会出现重复的订单，那我们可以直接将 order_no 字段设置为唯一索引列，利用它的唯一性来保证订单表不会出现重复的订单，不过有一点不好的地方就是在我们插入一个已经存在的订单记录时就会抛出异常。
