一、定义
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1、幻读MYSQL官方叫法是Phantom Rows，意为鬼影行或者幻影行，请看官方定义：
The so-called phantom problem occurs within a transaction when the same query produces different sets of rows at different times. For example, if a [ SELECT ] is executed twice, but returns a row the second time that was not returned the first time, the row is a “phantom” row.
翻译一下：
所谓的幻影行问题是指，在同一个事务中，同样的查询语句执行多次，得到了不同的行结果集。
例如，如果同一个SELECT语句执行了两次，第二次执行的时候比第一次执行时多出一行，则该行就是所谓的幻影行。
2、幻读与不可重复读的区别
从官方的定义来看，幻读的定义侧重于多条记录，就是记录条数的变化，而不可重复读侧重于单条记录数据的变化，这样区分原因在于解决幻读需要范围锁，解决不可重复读只需要单条记录加锁
二、InnoDB的REPEATABLE READ级别
InnoDB支持由SQL1992标准描述的所有四个事务隔离级别，默认隔离级别是 REPEATABLE READ。
1、快照读：
在RR模式下，第一次读取会建立快照，后续查询会读取快照。
这意味着，如果在同一事务中发出多个普通[ SELECT ]（非锁定）语句，则这些 [ SELECT ]语句的结果也是一致的。
2、[locking reads](锁定读取，又叫当前读）
[ SELECT ]语句中使用 FOR UPDATE 或 FOR SHARE
3、行锁
在RR模式下，使用当前读以及 [ UPDATE ]和 [ DELETE ]语句会对数据记录加行锁，锁定范围取决于该语句使用的是具有唯一搜索条件的唯一索引还是范围类型搜索条件。
三、InnoDB的READ COMMITTED级别
1、在RC模式下，每次读取都会刷新快照，因此不能保证可重复读
2、在RC模式下，使用当前读以及 [ UPDATE ]和 [ DELETE ]语句会对数据记录加行锁，但是不会加范围锁，间隙锁定仅用于外键约束检查和重复键检查。
3、由于禁用了间隙锁定，因此可能会产生幻影行问题，因为其他会话可以在间隙中插入新行。
4、 对于[ UPDATE ]或 [ DELETE ]语句， InnoDB 仅对其更新或删除的行持有锁。MySQL评估 WHERE 条件后，将释放不匹配行的记录锁 。这大大降低了死锁的可能性，但是仍然可以发生。
5、对于[ UPDATE ]语句，如果某行已被锁定，则 InnoDB 执行“半一致”读取，将最新提交版本的数据返回给MySQL，以便MySQL可以确定该行是否符合 WHERE 条件。如果该行匹配（必须更新），则MySQL会再次读取该行，这一次 InnoDB 会将其锁定或等待获取锁。
6、注意
从MySQL 8.0.22开始，DML操作（增删改，通过联接列表或子查询）从MySQL授权表中读取数据，但不对其进行修改，无论隔离级别如何，都不会在MySQL授权表上获得读取锁。
有关更多信息，请参见 Grant Table Concurrency 。
四、乐观锁与悲观锁
1、乐观锁
在UPDATE的WHERE子句中加入版本信息来确定修改是否生效
使用乐观锁时仍然需要非常谨慎，因为RR是可重复读的，在UPDATE之前读取版本号，应该使用[当前读]，不能使用[快照读]
2、悲观锁
在UPDATE执行前，SELECT后面加上FOR UPDATE来给记录加锁，保证记录在UPDATE前不被修改。SELECT ... FOR UPDATE是加上了X锁，也可以通过SELECT ... LOCK IN SHARE MODE加上S锁，来防止其他事务对该行的修改。
3、无论是乐观锁还是悲观锁，使用的思想都是一致的，那就是当前读。乐观锁利用当前读判断是否是最新版本，悲观锁利用当前读锁定行。
五、总结
1、RC级别没有范围锁一定会导致不可重复读和幻影行
2、RR级别安全性更高，实现可重复读的方式为快照，如果需要最新数据可以选择[当前读]，因此RR级别是首选
3、不论RR还是RC级别，增、删、改的操作都会进行一次[当前读]操作，以此获取最新版本的数据，并检测是否有重复的索引。
4、RR级别下，当前事务如果未发生更新操作(增删改)，快照版本会保持不变，多次查询读取的快照是同一个
5、RR级别下，当前事务如果发生更新(增删改)，会刷新快照，会导致不可重复读和幻影行
6、RR级别下，使用当前读，会刷新快照，会导致不可重复读和幻影行
7、RR级别下，可以通过提交当前事务并在此之后发出新查询来为查询获取更新的快照。
8、RR级别可以部分解决不可重复读和幻读问题
9、其实问题的关键是你的业务逻辑需要可重复读还是最新数据
主要是一致性问题.常见并发并发一致性问题包括：丢失的修改、不可重复读、读脏数据、幻影读（幻影读在一些资料中往往与不可重复读归为一类）.答案补充 不可重复读是指事务T1读取数据后,事务T2执行更新操作,使T1无法再现前一次读取结果.具体地讲,不可重复读包括三种情况：
事务T1读取某一数据后,事务T2对其做了修改,当事务1再次读该数据时,得到与前一次不同的值.例如,T1读取B=100进行运算,T2读取同一数据B,对其进行修改后将B=200写回数据库.T1为了对读取值校对重读B,B已为200,与第一次读取值不一致.
事务T1按一定条件从数据库中读取了某些数据记录后,事务T2删除了其中部分记录,当T1再次按相同条件读取数据时,发现某些记录神密地消失了.
事务T1按一定条件从数据库中读取某些数据记录后,事务T2插入了一些记录,当T1再次按相同条件读取数据时,发现多了一些记录.（这也叫做幻影读） 答案补充 读"脏"数据是指事务T1修改某一数据,并将其写回磁盘,事务T2读取同一数据后,T1由于某种原因被撤消,这时T1已修改过的数据恢复原值,T2读到的数据就与数据库中的数据不一致,则T2读到的数据就为"脏"数据,即不正确的数据.
产生上述三类数据不一致性的主要原因是并发操作破坏了事务的隔离性.并发控制就是要用正确的方式调度并发操作,使一个用户事务的执行不受其它事务的干扰,从而避免造成数据的不一致性.答案补充 两个事务T1和T2读入同一数据并修改,T2提交的结果破坏了T1提交的结果,导致T1的修改被丢失,即丢失的修改.
幻，读音huàn，空虚的，不真实的：幻想。幻影。幻境。幻灭（受到现实的打击而消灭）。亦真亦幻。虚幻。梦幻。变化：幻化（奇异的变化）。变幻莫测。笔画数：4；部首：幺；
组词：梦幻，指人生。多种颜色细腻勾勒出的梦幻，比美更令人沉醉于其中。出自 《庄子·齐物论》：“方其梦也，不知其梦也。梦之中又占其梦焉，觉而后知其梦也。且有大觉而后知其大梦也，而愚者自以为觉，窃窃然知之。
篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。
Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。
Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。
隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）
这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。
最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。
B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。
丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B+树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例 ：
学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
REPEATABLE READ
锁定查询中使用的所有数据以防止其他用户更新数据，但是其他用户可以将新的幻像行插入数据集，且幻像行包括在当前事务的后续读取中。因为并发低于默认隔离级别，所以应只在必要时才使用该选项。
也就是说你在同一事务中在不同时间读取同一条记录时,每次读的应该是一样的
不会被别的语句修改,但其他语句还可以insert
SERIALIZABLE
在数据集上放置一个范围锁，以防止其他用户在事务完成之前更新数据集或将行插入数据集内。这是四个隔离级别中限制最大的级别。因为并发级别较低，所以应只在必要时才使用该选项。该选项的作用与在事务内所有 SELECT 语句中的所有表上设置 HOLDLOCK 相同。
也就是说在你所定的范围内,别人什么都干不了,包括insert