MySQL

概念

MySQL是著名的关系型数据库，顾名思义，是建立在关系模型基础上的数据库。关系模型说明数据库中存储的数据之间的联系（一对一、一对多、多对一、多对多）。 关系型数据的数据都放在表里，表的每一行代表一条数据。 关系型数据通过sql来操作数据库中的数据。

事务

何为事务

一组逻辑操作，要么都执行，要么都不执行

经典eg，银行转账问题： 小明给小红转账100元的实际操作 小明账户减1000元 小红账号加1000元

ACID特性

原子性 一致性 隔离性 持久性

事务的隔离级别

读未提交： 读已提交： 可重复读：（Innodb默认隔离级别）能够避免脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生 序列化：

并发事务所带来的问题

脏读：读取到还未提交的数据 丢失修改：两个事务同时修改一个数据，第一个事务修改的结果就丢失了 不可重复读：一个事务多次读取同一条事务的过程中，如果其他事物对这条数据进行了修改，则第一个事务多次读取到的值可能不同 幻读：条件查询时，一个事务前后两次查询到的数据条目数量不相同 不可重复读和幻读的区别：不可重复读针对的是某一列的值，幻读针对的是记录的数量

索引

什么是索引

用于快速查询和检索结构的数据结构（类似新华字典的目录）

索引优缺点

优点：

加快查询速度 通过创建唯一性索引保障数据库中每行数据的唯一性 缺点： 创建和维护索引需要耗费时间 索引使用物理文件存储，占用空间

索引底层数据结构

1. Hash表 哈希表就是键值对集合，通过hash操作（散列算法）快速找到key对应的index 会有哈希冲突，一般通过拉链法， 同时，哈希表不支持顺序和范围查找
2. B树 多路平衡查找树 非叶子节点也存放数据，因此把热点数据放在靠近根节点的位置，可以提高热点数据的索引效率
3. B+树 非叶子节点仅存放键，而不存放数据，所以一次io操作可以容纳更多的关键字，从而降低io操作次数 innodb中叶子结点存放所有数据（聚簇索引）

区别：

B树只适用于随机索引，B+树使用随机和顺序检索

索引类型

1. 主键索引：一般为自增的唯一字段，Innodb为聚簇索引
2. 二级索引：叶子结点存放主键，来定位主键的位置，非聚簇索引 2.1

MongoDB

NoSQL数据库是什么

not only sql 即非关系型数据库，通过键值对的方式存储数据

MongoDB的好处？

存储方式基于虚拟内存+持久化，热数据放在内存中，读写性能更高 扩展性更高 BSON存储格式更适用于文件存储 内置GridFS适用于文件存储（对大文件拆分）