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在关系型数据库中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。
MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：
1、 MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
2、 InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁
行级锁，表级锁和页级锁对比
行级锁
行级锁是MySQL中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。
特点：
开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
表级锁
表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）
特点：
开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。
页级锁
页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。
特点：
开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是B树，而偏偏是B+树呢？
为什么不是一般二叉树？
如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。
为什么不是平衡二叉树呢？
我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是B树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。
那为什么不是B树而是B+树呢？
1）B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。
2）B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。
Show status, 一些值得监控的变量值：
1、 Bytes_received和Bytes_sent 和服务器之间来往的流量。
2、 Com_*服务器正在执行的命令。
3、 Created_*在查询执行期限间创建的临时表和文件。
4、 Handler_*存储引擎操作。
5、 Select_*不同类型的联接执行计划。
6、 Sort_*几种排序信息。
Show profiles 是MySql用来分析当前会话SQL语句执行的资源消耗情况
1、 SELECT
2、 FROM
3、 JOIN
4、ON
5、 WHERE
6、 GROUP BY
7、 HAVING
8、 UNION
9、 ORDER BY
10、 LIMIT
MyISAM：
不支持事务，但是每次查询都是原子的；
支持表级锁，即每次操作是对整个表加锁；
存储表的总行数；
一个MYISAM表有三个文件：索引文件、表结构文件、数据文件；
采用菲聚集索引，索引文件的数据域存储指向数据文件的指针。辅索引与主索引基本一致，但是辅索引不用保证唯一性。
InnoDb：
支持ACID的事务，支持事务的四种隔离级别；
支持行级锁及外键约束：因此可以支持写并发；
不存储总行数；
一个InnoDb引擎存储在一个文件空间（共享表空间，表大小不受操作系统控制，一个表可能分布在多个文件里），也有可能为多个（设置为独立表空，表大小受操作系统文件大小限制，一般为2G），受操作系统文件大小的限制；
主键索引采用聚集索引（索引的数据域存储数据文件本身），辅索引的数据域存储主键的值；因此从辅索引查找数据，需要先通过辅索引找到主键值，再访问辅索引；最好使用自增主键，防止插入数据时，为维持B+树结构，文件的大调整。
1、 如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引 select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;
2、 如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。 select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;
「主从复制原理，简言之，就三步曲，如下：」
1、 主数据库有个bin-log二进制文件，纪录了所有增删改Sql语句。（binlog线程）
2、 从数据库把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。（io线程）
3、 从数据库的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句。（Sql执行线程）
上图主从复制分了五个步骤进行：
步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
步骤二：从库发起连接，连接到主库。
步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。
步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db
1、 应用程序根据业务逻辑来判断，增删改等写操作命令发给主库，查询命令发给备库。
2、 利用中间件来做代理，负责对数据库的请求识别出读还是写，并分发到不同的数据库中。（如：amoeba，MySQL-proxy）
| delete | truncate | drop | |
|---|---|---|---|
| 类型 | DML | DDL | DDL |
| 回滚 | 可回滚 | 不可回滚 | 不可回滚 |
| 删除内容 | 表结构还在，删除表的全部或者一部分数据行 | 表结构还在，删除表中的所有数据 | 从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除 |
| 删除速度 | 删除速度慢，逐行删除 | 删除速度快 | 删除速度最快 |
null值会占用更多的字节，并且null有很多坑的。
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