一.理论

1. 一条SQL执行过程
   • 连接器
   • 分析器
   • 优化器
   • 执行器
2. 索引
   索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样
   • 常见索引数据结构(每碰到一个新数据库，我们需要先关注它的数据模型，这样才能从理论上分析出这个数据库的适用场景)
     • 哈希表
       • 适用于只有等值查询的场景，比如 Memcached 及其他一些 NoSQL 引擎
     • 有序数组
       • 适用于等值查询和范围查询场景中，只适用于静态存储引擎
     • 搜索树
     • 跳表
     • LSM 树
   • 常见索引
     基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树，应用中应该尽量使用主键查询
     • 主键索引的叶子节点存的是整行数据。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚簇索引（clustered index）。
     • 非主键索引的叶子节点内容是主键的值。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为二级索引（secondary index）
     • 唯一索引：唯一索引可以创建多个且能为空(只能一次)，主键索引不能为空
   • 索引优化
     • 覆盖索引
       由于覆盖索引可以减少树的搜索次数，显著提升查询性能，所以使用覆盖索引是一个常用的性能优化手段。
     • 最左前缀原则
       第一原则是，如果通过调整顺序，可以少维护一个索引，那么这个顺序往往就是需要优先考虑采用的。
     • 索引下推
3. 事务(ACID)
   • 特性
     • 原子性(Atomicity)
     • 一致性(Consistency)
     • 隔离性(Isolation)
       这4种隔离级别，并行性能依次降低，安全性依次提高
       • 读未提交（read uncommitted）
         一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到
       • 读提交（read committed）
         一个事务提交之后，它做的变更才会被其他事务看到
       • 可重复读（repeatable read）
         一个事务执行过程中看到的数据，总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的。当然在可重复读隔离级别下，未提交变更对其他事务也是不可见的。
       • 串行化（serializable ）
         对于同一行记录，“写”会加“写锁”，“读”会加“读锁”。
     • 持久性(Durability)
   • 多事务问题
     • 脏读
     • 不可重复读
     • 幻读
   • 事务启动方式
     • 显式启动事务语句，begin或者start transaction,提交commit，回滚rollback
     • set autocommit=0，该命令会把这个线程的自动提交关掉。这样只要执行一个select语句，事务就启动，并不会自动提交，直到主动执行commit或rollback或断开连接。
4. 锁
   • 全局锁
   • 表锁
   • 行锁

二.实战