http://www.cnblogs.com/HappyXie/archive/2012/08/29/2662624.html

慢sql

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事务隔离性级别 ： 由高到低：可串行化，可重复读（只允许读取已提交数据，而且在一个事务两次读取一个数据项期间，其他事务不得更新该数据。），已提交读（只允许读取已提交数据，但不要求可重复读），未提交读（允许读取未提交读）。

数据库 事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

√:可能出现    ×:不会出现

注意：我们讨论隔离级别的场景，主要是在多个事务并发的情况下，因此，接下来的讲解都围绕事务并发。

Read uncommitted 读未提交

公司发工资了，领导把5000元打到singo的账号上，但是该事务并未提交，而singo正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给singo的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后singo实际的工资只有2000元，singo空欢喜一场。

出现上述情况，即我们所说的脏读，两个并发的事务，“事务A：领导给singo发工资”、“事务B：singo查询工资账户”，事务B读取了事务A尚未提交的数据。

当隔离级别设置为Read uncommitted时，就可能出现脏读，如何避免脏读，请看下一个隔离级别。

Read committed 读提交

singo拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆也正好在网上转账，把singo工资卡的2000元转到另一账户，并在singo之前提交了事务，当singo扣款时，系统检查到singo的工资卡已经没有钱，扣款失败，singo十分纳闷，明明卡里有钱，为何......

出现上述情况，即我们所说的不可重复读，两个并发的事务，“事务A：singo消费”、“事务B：singo的老婆网上转账”，事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。

当隔离级别设置为Read committed时，避免了脏读，但是可能会造成不可重复读。

大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server ,  Oracle 。如何解决不可重复读这一问题，请看下一个隔离级别。

Repeatable read 重复读

当隔离级别设置为Repeatable read时，可以避免不可重复读。当singo拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息（即事务开始），singo的老婆就不可能对该记录进行修改，也就是singo的老婆不能在此时转账。

虽然Repeatable read避免了不可重复读，但还有可能出现幻读。

singo的老婆工作在银行部门，她时常通过银行内部系统查看singo的信用卡消费记录。有一天，她正在查询到singo当月信用卡的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month =本月）为80元，而singo此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction ...），并提交了事务，随后singo的老婆将singo当月信用卡消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，singo的老婆很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。

注： MySQL 的默认隔离级别就是Repeatable read。

Serializable 序列化

Serializable是最高的事务隔离级别，同时代价也花费最高，性能很低，一般很少使用，在该级别下，事务顺序执行，不仅可以避免脏读、不可重复读，还避免了幻像读。

1.  对于同时运行的多个事务, 当这些事务访问数据库中相同的数据时, 如果没有采取必要的隔离机制, 就会导致各种并发问题:  

2.  •   脏读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了已经被 T2 更新但还没有被提交的字段. 之后, 若 T2 回滚, T1读取的内容就是临时且无效的.  

3.  •   不可重复读: 对于两个事物 T1, T2, T1 读取了一个字段, 然后 T2 更新了该字段. 之后, T1再次读取同一个字段, 值就不同了.  

4.  •   幻读: 对于两个事物 T1, T2, T1 从一个表中读取了一个字段, 然后 T2 在该表中插入了一些新的行. 之后, 如果 T1 再次读取同一个表, 就会多出几行.  

5.  数据库事务的隔离性: 数据库系统必须具有隔离并发运行各个事务的能力, 使它们不会相互影响, 避免各种并发问题.   

6.  一个事务与其他事务隔离的程度称为隔离级别. 数据库规定了多种事务隔离级别, 不同隔离级别对应不同的干扰程度, 隔离级别越高, 数据一致性就越好, 但并发性越弱  

7.  数据库提供了4中隔离级别：  

8.  隔离级别    描述  

9.  READ   UNCOMMITTED (读未提交数据)    允许事务读取未被其他事务提交的变更，脏读、不可重复读和幻读的问题都会出现  

10.  READ  COMMITED(读已提交数据)   只允许事务读取已经被其他事务提交的变更，可以避免脏读，但不可重复读和幻读问题仍然会出现  

11.  REPEATABLE   READ (可重复读)   确保事务可以多次从一个字段中读取相同的值，在这个事务持续期间，禁止其他事务对这个字段进行更新，可以避免脏读和不可重复读，但幻读的问题依然存在  

12.    

13.  SERIALIZABLE (串行化)   确保事务可以从一个表中读取相同的行，在这个事务持续期间，禁止其他事务对该表执行插入、更新和删除操作，所有并发问题都可以避免，但性能十分低  

14.  Oracle 支持的 2 种事务隔离级别： READ  COMMITED,  SERIALIZABLE . Oracle 默认的事务隔离级别为:  READ  COMMITED   

15.  Mysql 支持 4 中事务隔离级别. Mysql 默认的事务隔离级别为:  REPEATABLE   READ   

乐观锁和悲观锁 ：

悲观锁(Pessimistic Lock),顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。

乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

共享锁与排它锁

共享锁【S锁】
又称读锁，若事务T对数据对象A加上S锁， 则事务T可以读A但不能修改A ， 其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁 ，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。

排他锁【X锁】
又称写锁。若事务T对数据对象A加上X锁， 事务T可以读A也可以修改A，其他事务不能再对A加任何锁 ，直到T释放A上的锁。这保证了其他事务在T释放A上的锁之前不能再读取和修改A。

I nnoDB的乐观锁实现

Druid的特点http://www.iteye.com/magazines/90

聚簇索引和非聚簇索引的区别 。下面贴一下核心内容：

建立索引：  在SQL语言中，建立聚簇索引使用CREATE INDEX语句，格式为：CREATE CLUSTER INDEX index_name ON     table_name(column_name1,column_name2,...);

存储特点：

聚集索引：表数据按照索引的顺序来存储的，也就是说索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致。对于聚集索引， 叶子结点即存储了真实的数据   行，不再有另外单独的数据页 。在一张表上最多只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有一种。

非聚集索引 ： 表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，其行数量与数据表行数据量一致。

索引

一、索引的概念
        索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。

二、索引的特点
    1.索引可以加快数据库的检索速度
    2.索引降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度
    3.索引创建在表上，不能创建在视图上
    4.索引既可以直接创建，也可以间接创建
    5.可以在优化隐藏中，使用索引
    6.使用查询处理器执行SQL语句，在一个表上，一次只能使用一个索引
    7.其他

三、索引的优点
    1.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性
    2.大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因
    3.加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
    4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
    5.通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。

四、索引的缺点
    1.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加
    2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大
    3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度

五、索引分类
    1.直接创建索引和间接创建索引
    直接创建索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
    间接创建索引：定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引
    2.普通索引和唯一性索引
    普通索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
    唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用
    CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
    3.单个索引和复合索引
    单个索引：即非复合索引
    复合索引：又叫组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段名，最多16个字段
    CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
    4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引，群集索引)
   聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列
    CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH
    ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)
   非聚簇索引：CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)

2.索引的类型
有两种基本的索引结构，也就是索引文件的保存方式，一个是顺序索引，就是根据值的顺序排序的（这个文件里面的值，也就是为其建索引的字段值，是顺序的放在索引文件里面），另外一个是散列索引，就是将值平均分配到若干散列桶中，通过散列函数定位的。

2.1.顺序索引

顺序索引下面又有很多概念。
如果被索引的字段本身按照一定的顺序排序，那么这种索引叫做聚集索引。否则叫做非聚集索引。如果被索引的字段的每个值都有一个索引与其对应，那么这种索引叫做稠密索引，否则叫做稀疏索引。
      顺序索引分为两类，单级索引（不怎么用）和多级索引（通常是B+树，大量使用）。
      单级索引就是把所有的索引字段以及对应的文件位置按顺序一个个的排列出来，这种索引查找起来比较慢，因为是顺序存储的，可以使用二分查找法，但是总体来说效率不高，这种索引是最基础的索引，一般不用，ORACLE里面好像不支持这种索引。
     多级索引实际上就是在单级索引之上再加索引（稀疏索引），也就是指向索引的索引，二级索引上面还可以再加三级索引，可以不停的加，加到最后最上层只剩下一个节点（根节点），就成了一个树状结构了。
     我们经常听到B+树就是这个概念，用这个树的目的和红黑树差不多，也是为了尽量保持树的平衡，当然红黑树是二叉树，但B+树就不是二叉树了，节点下面可以有多个子节点，数据库开发商会设置子节点数的一个最大值，这个值不会太小，所以B+树一般来说比较矮胖，而红黑树就比较瘦高了。
关于B+树的插入，删除，会涉及到一些算法以保持树的平衡，这里就不详述了。ORACLE的默认索引就是这种结构的。
      如果经常需要同时对两个字段进行AND查询,那么使用两个单独索引不如建立一个复合索引，因为两个单独索引通常数据库只能使用其中一个，而使用复合索引因为索引本身就对应到两个字段上的，效率会有很大提高。

 2.2散列索引
第二种索引叫做散列索引，就是通过散列函数来定位的一种索引，不过很少有单独使用散列索引的，反而是散列文件组织用的比较多。
散列文件组织就是根据一个键通过散列计算把对应的记录都放到同一个槽中，这样的话相同的键值对应的记录就一定是放在同一个文件里了，也就减少了文件读取的次数，提高了效率。
散列索引呢就是根据对应键的散列码来找到最终的索引项的技术，其实和B树就差不多了，也就是一种索引之上的二级辅助索引，我理解散列索引都是二级或更高级的稀疏索引，否则桶就太多了，效率也不会很高。

 2.3位图索引
位图索引是一种针对多个字段的简单查询设计一种特殊的索引，适用范围比较小，只适用于字段值固定并且值的种类很少的情况，比如性别，只能有男和女，或者级别，状态等等，并且只有在同时对多个这样的字段查询时才能体现出位图的优势。
位图的基本思想就是对每一个条件都用0或者1来表示，如有5条记录，性别分别是男，女，男，男，女，那么如果使用位图索引就会建立两个位图，对应男的10110和对应女的01001,这样做有什么好处呢，就是如果同时对多个这种类型的字段进行and或or查询时，可以使用按位与和按位或来直接得到结果了。

总结：
B+树最常用，性能也不差，用于范围查询和单值查询都可以。特别是范围查询，非得用B+树这种顺序的才可以了。
HASH的如果只是对单值查询的话速度会比B+树快一点，但是ORACLE好像不支持HASH索引，只支持HASH表空间。
位图的使用情况很局限，只有很少的情况才能用，一定要确定真正适合使用这种索引才用（值的类型很少并且需要复合查询），否则建立一大堆位图就一点意义都没有了。

啥情况下创建索引？如何优化使用？

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

索引的使用

1.当字段数据更新频率较低，查询使用频率较高并且存在大量重复值是建议使用聚簇索引

2.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引

3.复合索引的前导列一定好控制好，否则无法起到索引的效果。如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用。前导列一定是使用最频繁的列

4.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案

5.where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被sql优化器优化，使用索引，避免表搜索。

例：

任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边

6.where条件中的’in’在逻辑上相当于’or’，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为column='0' or column='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用column上的索引；但实际上它却采用了"or策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用column上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引

7.要善于使用存储过程，它使sql变得更加灵活和高效

复合索引

复合索引就是一个索引创建在两个列或者多个列上。在搜索时，当两个或者多个列作为一个关键值时，最好在这些列上创建复合索引。当创建复合索引时，应该考虑这些规则：最多可以把16个列合并成一个单独的复合索引，构成复合索引的列的总长度不能超过900字节，也就是说复合列的长度不能太长；在复合索引中，所有的列必须来自同一个表中，不能跨表建立复合列；在复合索引中，列的排列顺序是非常重要的，因此要认真排列列的顺序，原则上，应该首先定义最唯一的列，例如在（Column1,Column2）上的索引与在（Column1,Column2）上的索引是不相同的，因为两个索引的列的顺序不同；为了使查询优化器使用复合索引，查询语句中的WHERE子句必须参考复合索引中第一个列；当表中有多个关键列时，复合索引是非常有用的；使用复合索引可以提高查询性能，减少在一个表中所创建的索引数量。

顺序索引的具体实现

B树

B树中每个节点包含了键值和键值对于的数据对象存放地址指针，所以成功搜索一个对象可以不用到达树的叶节点。

成功搜索包括节点内搜索和沿某一路径的搜索，成功搜索时间取决于关键码所在的层次以及节点内关键码的数量。

在B树中查找给定关键字的方法是：首先把根结点取来，在根结点所包含的关键字K1,…,kj查找给定的关键字（可用顺序查找或二分查找法），若找到等于给定值的关键字，则查找成功；否则，一定可以确定要查的关键字在某个Ki或Ki+1之间，于是取Pi所指的下一层索引节点块继续查找，直到找到，或指针Pi为空时查找失败。

2）B+树

B+树非叶节点中存放的关键码并不指示数据对象的地址指针，非也节点只是索引部分。所有的叶节点在同一层上，包含了全部关键码和相应数据对象的存放地址指针，且叶节点按关键码从小到大顺序链接。如果实际数据对象按加入的顺序存储而不是按关键码次数存储的话，叶节点的索引必须是稠密索引，若实际数据存储按关键码次序存放的话，叶节点索引时稀疏索引。

B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。

所以B+树有两种搜索方法：

一种是按叶节点自己拉起的链表顺序搜索。

一种是从根节点开始搜索，和B树类似，不过如果非叶节点的关键码等于给定值，搜索并不停止，而是继续沿右指针，一直查到叶节点上的关键码。所以无论搜索是否成功，都将走完树的所有层。

B+树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

这两种处理索引的数据结构的不同之处：
a，B树中同一键值不会出现多次，并且它有可能出现在叶结点，也有可能出现在非叶结点中。而B+树的键一定会出现在叶结点中，并且有可能在非叶结点中也有可能重复出现，以维持B+树的平衡。
b，因为B树键位置不定，且在整个树结构中只出现一次，虽然可以节省存储空间，但使得在插入、删除操作复杂度明显增加。B+树相比来说是一种较好的折中。
c，B树的查询效率与键在树中的位置有关，最大时间复杂度与B+树相同(在叶结点的时候)，最小时间复杂度为1(在根结点的时候)。而B+树的时候复杂度对某建成的树是固定的。

InnoDB和MyISAM

间隙锁

当我们用范围条件而不是相等条件检索数据，并请求共享或排他锁时，InnoDB会给符合条件的已有数据记录的索引项加锁；对于键值在条件范围内但并不存在的记录，叫做“间隙（GAP)”，InnoDB也会对这个“间隙”加锁，这种锁机制就是所谓的间隙锁（Next-Key锁）。

举例来说，假如emp表中只有101条记录，其empid的值分别是 1,2,...,100,101，下面的SQL：

是一个范围条件的检索，InnoDB不仅会对符合条件的empid值为101的记录加锁，也会对empid大于101（这些记录并不存在）的“间隙”加锁。

InnoDB使用间隙锁的目的，一方面是为了防止幻读，以满足相关隔离级别的要求，对于上面的例子，要是不使用间隙锁，如果其他事务插入了empid大于100的任何记录，那么本事务如果再次执行上述语句，就会发生幻读；另外一方面，是为了满足其恢复和复制的需要。有关其恢复和复制对锁机制的影响，以及不同隔离级别下InnoDB使用间隙锁的情况，在后续的章节中会做进一步介绍。

很显然，在使用范围条件检索并锁定记录时，InnoDB这种加锁机制会阻塞符合条件范围内键值的并发插入，这往往会造成严重的锁等待。因此，在实际应用开发中，尤其是并发插入比较多的应用，我们要尽量优化业务逻辑，尽量使用相等条件来访问更新数据，避免使用范围条件。

还要特别说明的是，InnoDB除了通过范围条件加锁时使用间隙锁外，如果使用相等条件请求给一个不存在的记录加锁，InnoDB也会使用间隙锁！

数据库设计三大范式

1NF:字段不可分;  
2NF:有主键，非主键字段依赖主键; 
3NF:非主键字段不能相互依赖; 

解释:  
1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 
2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 
3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖; 

不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表)： 

表:字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字段3 ...... 
存在的问题: 因为设计不出这样的表, 所以没有问题; 

不符合第二范式的例子: 
表:学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分; 
这个表明显说明了两个事务:学生信息, 课程信息; 

存在问题:  

数据冗余，每条记录都含有相同信息； 
删除异常：删除所有学生成绩，就把课程信息全删除了； 
插入异常：学生未选课，无法记录进数据库； 
更新异常：调整课程学分，所有行都调整。 

修正: 

学生：Student(学号, 姓名, 年龄)； 
课程：Course(课程名称, 学分)； 
选课关系：SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。 
满足第2范式只消除了插入异常。 

不符合第三范式的例子: 

学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院***话，关键字为单一关键字"学号"; 

存在依赖传递: (学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话) 

存在问题: 
数据冗余:有重复值； 
更新异常：有重复的冗余信息，修改时需要同时修改多条记录，否则会出现数据不一致的情况 
删除异常 

修正： 
学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)； 
学院：(学院, 地点, 电话)。