Mysql的存儲引擎

1.InnoDB存儲引擎：InnoDB存儲引擎支持事務(wù)针饥，其設(shè)計(jì)目標(biāo)主要面向在線事務(wù)處理（OLTP）的應(yīng)用凌摄。其特點(diǎn)是行鎖設(shè)計(jì)，支持外鍵评架，并支持非鎖定鎖眷茁，即默認(rèn)讀取操作不會產(chǎn)生鎖。從Mysql5.5.8版本開始纵诞，InnoDB存儲引擎是默認(rèn)的存儲引擎蔼卡。

2.MyISAM存儲引擎：MyISAM存儲引擎不支持事務(wù)、表鎖設(shè)計(jì)挣磨，支持全文索引雇逞，主要面向一些OLAP數(shù)據(jù)庫應(yīng)用。InnoDB的數(shù)據(jù)文件本身就是主索引文件茁裙，而MyISAM的主索引和數(shù)據(jù)是分開的塘砸。

3.NDB存儲引擎：NDB存儲引擎是一個(gè)集群存儲引擎，其結(jié)構(gòu)是share nothing的集群架構(gòu)晤锥，能提供更高的可用性掉蔬。NDB的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)全部放在內(nèi)存中（從MySQL 5.1版本開始廊宪，可以將非索引數(shù)據(jù)放在磁盤上），因此主鍵查找的速度極快女轿，并且通過添加NDB數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)可以線性地提高數(shù)據(jù)庫性能箭启，是高可用、高性能的集群系統(tǒng)蛉迹。NDB存儲引擎的連接操作是在MySQL數(shù)據(jù)庫層完成的傅寡，而不是在存儲引擎層完成的。這意味著北救，復(fù)雜的連接操作需要巨大的網(wǎng)絡(luò)開銷荐操，因此查詢速度很慢。如果解決了這個(gè)問題珍策，NDB存儲引擎的市場應(yīng)該是非常巨大的托启。

4.Memory存儲引擎：Memory存儲引擎（之前稱HEAP存儲引擎）將表中的數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，如果數(shù)據(jù)庫重啟或發(fā)生崩潰攘宙，表中的數(shù)據(jù)都將消失屯耸。它非常適合用于存儲臨時(shí)數(shù)據(jù)的臨時(shí)表，以及數(shù)據(jù)倉庫中的緯度表蹭劈。Memory存儲引擎默認(rèn)使用哈希索引肩民，而不是我們熟悉的B+樹索引。雖然Memory存儲引擎速度非沉捶剑快，但在使用上還是有一定的限制灶搜。比如祟蚀，只支持表鎖，并發(fā)性能較差割卖，并且不支持TEXT和BLOB列類型前酿。最重要的是，存儲變長字段時(shí)是按照定常字段的方式進(jìn)行的鹏溯，因此會浪費(fèi)內(nèi)存罢维。

5.Archive存儲引擎：Archive存儲引擎只支持INSERT和SELECT操作，從MySQL 5.1開始支持索引丙挽。Archive存儲引擎使用zlib算法將數(shù)據(jù)行（row）進(jìn)行壓縮后存儲肺孵，壓縮比一般可達(dá)1∶10。正如其名字所示颜阐，Archive存儲引擎非常適合存儲歸檔數(shù)據(jù)平窘，如日志信息。Archive存儲引擎使用行鎖來實(shí)現(xiàn)高并發(fā)的插入操作凳怨，但是其本身并不是事務(wù)安全的存儲引擎瑰艘，其設(shè)計(jì)目標(biāo)主要是提供高速的插入和壓縮功能是鬼。

6.Maria存儲引擎：Maria存儲引擎是新開發(fā)的引擎，設(shè)計(jì)目標(biāo)主要是用來取代原有的MyISAM存儲引擎紫新，從而成為MySQL的默認(rèn)存儲引擎均蜜。它可以看做是MyISAM的后續(xù)版本。Maria存儲引擎的特點(diǎn)是：支持緩存數(shù)據(jù)和索引文件芒率，應(yīng)用了行鎖設(shè)計(jì)囤耳，提供了MVCC功能，支持事務(wù)和非事務(wù)安全的選項(xiàng)敲董，以及更好的BLOB字符類型的處理性能秽荤。

事務(wù)的基本要素

原子性： 事務(wù)是最小的執(zhí)行單位州邢，不允許分割。事務(wù)的原子性確保動(dòng)作要么全部完成，要么完全不起作用姜凄；

一致性： 執(zhí)行事務(wù)前后，數(shù)據(jù)保持一致诈泼，多個(gè)事務(wù)對同一個(gè)數(shù)據(jù)讀取的結(jié)果是相同的循榆；

隔離性： 并發(fā)訪問數(shù)據(jù)庫時(shí)，一個(gè)用戶的事務(wù)不被其他事務(wù)所干擾查刻，各并發(fā)事務(wù)之間數(shù)據(jù)庫是獨(dú)立的键兜；

持久性： 一個(gè)事務(wù)被提交之后。它對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的改變是持久的穗泵，即使數(shù)據(jù)庫發(fā)生故障也不應(yīng)該對其有任何影響普气。

什么是臟讀？幻讀佃延？不可重復(fù)讀现诀？

臟讀(Drity Read)：某個(gè)事務(wù)已更新一份數(shù)據(jù)，另一個(gè)事務(wù)在此時(shí)讀取了同一份數(shù)據(jù)履肃，由于某些原因仔沿，前一個(gè)RollBack了操作，則后一個(gè)事務(wù)所讀取的數(shù)據(jù)就會是不正確的尺棋。

不可重復(fù)讀(Non-repeatable read):在一個(gè)事務(wù)的兩次查詢之中數(shù)據(jù)不一致封锉，這可能是兩次查詢過程中間插入了一個(gè)事務(wù)更新的原有的數(shù)據(jù)。

幻讀(Phantom Read):在一個(gè)事務(wù)的兩次查詢中數(shù)據(jù)筆數(shù)不一致膘螟，例如有一個(gè)事務(wù)查詢了幾列(Row)數(shù)據(jù)成福，而另一個(gè)事務(wù)卻在此時(shí)插入了新的幾列數(shù)據(jù)，先前的事務(wù)在接下來的查詢中荆残，就會發(fā)現(xiàn)有幾列數(shù)據(jù)是它先前所沒有的闷叉。

事務(wù)隔離級別（必考）

READ-UNCOMMITTED(讀取未提交)： 最低的隔離級別，允許讀取尚未提交的數(shù)據(jù)變更脊阴，可能會導(dǎo)致臟讀握侧、幻讀或不可重復(fù)讀蚯瞧。

READ-COMMITTED(讀取已提交)： 允許讀取并發(fā)事務(wù)已經(jīng)提交的數(shù)據(jù)，可以阻止臟讀品擎，但是幻讀或不可重復(fù)讀仍有可能發(fā)生埋合。

REPEATABLE-READ(可重復(fù)讀)： 對同一字段的多次讀取結(jié)果都是一致的，除非數(shù)據(jù)是被本身事務(wù)自己所修改萄传，可以阻止臟讀和不可重復(fù)讀甚颂，但幻讀仍有可能發(fā)生。

SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔離級別秀菱，完全服從ACID的隔離級別振诬。所有的事務(wù)依次逐個(gè)執(zhí)行，這樣事務(wù)之間就完全不可能產(chǎn)生干擾衍菱，也就是說赶么，該級別可以防止臟讀、不可重復(fù)讀以及幻讀脊串。

SQL執(zhí)行順序

SQL的執(zhí)行順序：from---where--group by---having---select---order by

為什么選擇B+樹作為索引結(jié)構(gòu)（必考）

Hash索引：Hash索引底層是哈希表辫呻，哈希表是一種以key-value存儲數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，所以多個(gè)數(shù)據(jù)在存儲關(guān)系上是完全沒有任何順序關(guān)系的琼锋，所以放闺，對于區(qū)間查詢是無法直接通過索引查詢的，就需要全表掃描缕坎。所以怖侦，哈希索引只適用于等值查詢的場景。而B+ 樹是一種多路平衡查詢樹谜叹，所以他的節(jié)點(diǎn)是天然有序的（左子節(jié)點(diǎn)小于父節(jié)點(diǎn)匾寝、父節(jié)點(diǎn)小于右子節(jié)點(diǎn)），所以對于范圍查詢的時(shí)候不需要做全表掃描

二叉查找樹：解決了排序的基本問題叉谜，但是由于無法保證平衡，可能退化為鏈表踩萎。

平衡二叉樹：通過旋轉(zhuǎn)解決了平衡的問題停局，但是旋轉(zhuǎn)操作效率太低。

紅黑樹：通過舍棄嚴(yán)格的平衡和引入紅黑節(jié)點(diǎn)香府，解決了 AVL旋轉(zhuǎn)效率過低的問題董栽，但是在磁盤等場景下，樹仍然太高企孩，IO次數(shù)太多锭碳。

B+樹：在B樹的基礎(chǔ)上，將非葉節(jié)點(diǎn)改造為不存儲數(shù)據(jù)純索引節(jié)點(diǎn)勿璃，進(jìn)一步降低了樹的高度擒抛；此外將葉節(jié)點(diǎn)使用指針連接成鏈表推汽，范圍查詢更加高效。

索引B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)都可以存哪些東西（必考）

可能存儲的是整行數(shù)據(jù)歧沪，也有可能是主鍵的值歹撒。B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)存儲了整行數(shù)據(jù)的是主鍵索引，也被稱之為聚簇索引诊胞。而索引B+ Tree的葉子節(jié)點(diǎn)存儲了主鍵的值的是非主鍵索引暖夭，也被稱之為非聚簇索引

?查詢在什么時(shí)候不走（預(yù)期中的）索引（必考）

1.模糊查詢 %like

2.索引列參與計(jì)算,使用了函數(shù)

3.非最左前綴順序

4.where單列索引對null判斷

5.where不等于

6.or操作有至少一個(gè)字段沒有索引

7.需要回表的查詢結(jié)果集過大（超過配置的范圍）

覆蓋索引

指一個(gè)查詢語句的執(zhí)行只用從索引中就能夠取得，不必從數(shù)據(jù)表中讀取撵孤。也可以稱之為實(shí)現(xiàn)了索引覆蓋迈着。

為什么Mysql數(shù)據(jù)庫存儲不建議使用NULL

1. NOT IN子查詢在有NULL值的情況下返回永遠(yuǎn)為空結(jié)果，查詢?nèi)菀壮鲥e(cuò)邪码。

2. 索引問題裕菠，單列索引無法存儲NULL值，where對null判斷會不走索引霞扬。

3. 如果在兩個(gè)字段進(jìn)行拼接（CONCAT函數(shù)）糕韧，首先要各字段進(jìn)行非null判斷，否則只要任意一個(gè)字段為空都會造成拼接的結(jié)果為null

4. 如果有 Null column 存在的情況下喻圃，count(Null column)需要格外注意萤彩，null 值不會參與統(tǒng)計(jì)。

5. Null列需要更多的存儲空間：需要一個(gè)額外的字節(jié)作為判斷是否為NULL的標(biāo)志位

sql如何優(yōu)化

創(chuàng)建并使用正確的索引

只返回需要的字段

減少交互次數(shù)（批量提交）

設(shè)置合理的Fetch Size（數(shù)據(jù)每次返回給客戶端的條數(shù)）

explain命令概要

1.id:select選擇標(biāo)識符

2.select_type:表示查詢的類型斧拍。

3.table:輸出結(jié)果集的表

4.partitions:匹配的分區(qū)

5.type:表示表的連接類型

6.possible_keys:表示查詢時(shí)雀扶，可能使用的索引

7.key:表示實(shí)際使用的索引

8.key_len:索引字段的長度

9.ref:列與索引的比較

10.rows:掃描出的行數(shù)(估算的行數(shù))

11.filtered:按表?xiàng)l件過濾的行百分比

12.Extra:執(zhí)行情況的描述和說明

explain 中的 select_type（查詢的類型）

1.SIMPLE(簡單SELECT，不使用UNION或子查詢等)

2.PRIMARY(子查詢中最外層查詢肆汹，查詢中若包含任何復(fù)雜的子部分愚墓，最外層的select被標(biāo)記為PRIMARY)

3.UNION(UNION中的第二個(gè)或后面的SELECT語句)

4.DEPENDENT UNION(UNION中的第二個(gè)或后面的SELECT語句，取決于外面的查詢)

5.UNION RESULT(UNION的結(jié)果昂勉，union語句中第二個(gè)select開始后面所有select)

6.SUBQUERY(子查詢中的第一個(gè)SELECT浪册，結(jié)果不依賴于外部查詢)

7.DEPENDENT SUBQUERY(子查詢中的第一個(gè)SELECT，依賴于外部查詢)

8.DERIVED(派生表的SELECT, FROM子句的子查詢)

9.UNCACHEABLE SUBQUERY(一個(gè)子查詢的結(jié)果不能被緩存岗照，必須重新評估外鏈接的第一行)

explain 中的 type（表的連接類型）

1. system：最快村象，主鍵或唯一索引查找常量值，只有一條記錄攒至，很少能出現(xiàn)

2. const：PK或者unique上的等值查詢

3. eq_ref：PK或者unique上的join查詢厚者，等值匹配，對于前表的每一行(row)迫吐，后表只有一行命中

4. ref：非唯一索引库菲，等值匹配，可能有多行命中

5. range：索引上的范圍掃描志膀，例如：between/in

6. index：索引上的全集掃描熙宇，例如：InnoDB的count

7. ALL：最慢鳖擒，全表掃描(full table scan)

explain 中的 Extra（執(zhí)行情況的描述和說明）

1. Using where:不用讀取表中所有信息，僅通過索引就可以獲取所需數(shù)據(jù)奇颠，這發(fā)生在對表的全部的請求列都是同一個(gè)索引的部分的時(shí)候败去，表示 mysql服務(wù)器將在存儲引擎檢索行后再進(jìn)行過濾

2. Using temporary：表示MySQL需要使用臨時(shí)表來存儲結(jié)果集，常見于排序和分組查詢烈拒，常見 group by ; order by

3. Using filesort：當(dāng)Query中包含 order by 操作圆裕，而且無法利用索引完成的排序操作稱為“文件排序”

4. Using join buffer：改值強(qiáng)調(diào)了在獲取連接條件時(shí)沒有使用索引，并且需要連接緩沖區(qū)來存儲中間結(jié)果荆几。如果出現(xiàn)了這個(gè)值吓妆，那應(yīng)該注意，根據(jù)查詢的具體情況可能需要添加索引來改進(jìn)能吨铸。

5. Impossible where：這個(gè)值強(qiáng)調(diào)了where語句會導(dǎo)致沒有符合條件的行（通過收集統(tǒng)計(jì)信息不可能存在結(jié)果）行拢。

6. Select tables optimized away：這個(gè)值意味著僅通過使用索引，優(yōu)化器可能僅從聚合函數(shù)結(jié)果中返回一行

7. No tables used：Query語句中使用from dual 或不含任何from子句

binlog,redolog,undolog都是什么诞吱，起什么作用

1.undoLog 也就是我們常說的回滾日志文件 主要用于事務(wù)中執(zhí)行失敗舟奠，進(jìn)行回滾，以及MVCC中對于數(shù)據(jù)歷史版本的查看房维。由引擎層的InnoDB引擎實(shí)現(xiàn),是邏輯日志,記錄數(shù)據(jù)修改被修改前的值,比如"把id='B' 修改為id = 'B2' 沼瘫，那么undo日志就會用來存放id ='B'的記錄”。當(dāng)一條數(shù)據(jù)需要更新前,會先把修改前的記錄存儲在undolog中,如果這個(gè)修改出現(xiàn)異常,,則會使用undo日志來實(shí)現(xiàn)回滾操作,保證事務(wù)的一致性咙俩。當(dāng)事務(wù)提交之后耿戚，undo log并不能立馬被刪除,而是會被放到待清理鏈表中,待判斷沒有事物用到該版本的信息時(shí)才可以清理相應(yīng)undolog。它保存了事務(wù)發(fā)生之前的數(shù)據(jù)的一個(gè)版本阿趁，用于回滾膜蛔，同時(shí)可以提供多版本并發(fā)控制下的讀（MVCC），也即非鎖定讀脖阵。

2.redoLog 是重做日志文件是記錄數(shù)據(jù)修改之后的值皂股，用于持久化到磁盤中。redo log包括兩部分：一是內(nèi)存中的日志緩沖(redo log buffer)命黔，該部分日志是易失性的呜呐；二是磁盤上的重做日志文件(redo log file)，該部分日志是持久的纷铣。由引擎層的InnoDB引擎實(shí)現(xiàn),是物理日志,記錄的是物理數(shù)據(jù)頁修改的信息,比如“某個(gè)數(shù)據(jù)頁上內(nèi)容發(fā)生了哪些改動(dòng)”卵史。當(dāng)一條數(shù)據(jù)需要更新時(shí),InnoDB會先將數(shù)據(jù)更新战转，然后記錄redoLog 在內(nèi)存中搜立，然后找個(gè)時(shí)間將redoLog的操作執(zhí)行到磁盤上的文件上。不管是否提交成功我都記錄槐秧，你要是回滾了啄踊，那我連回滾的修改也記錄忧设。它確保了事務(wù)的持久性。每個(gè)InnoDB存儲引擎至少有1個(gè)重做日志文件組（group）颠通，每個(gè)文件組下至少有2個(gè)重做日志文件址晕，如默認(rèn)的ib_logfile0和ib_logfile1。為了得到更高的可靠性顿锰，用戶可以設(shè)置多個(gè)的鏡像日志組（mirrored log groups）谨垃，將不同的文件組放在不同的磁盤上，以此提高重做日志的高可用性硼控。在日志組中每個(gè)重做日志文件的大小一致刘陶，并以循環(huán)寫入的方式運(yùn)行。InnoDB存儲引擎先寫重做日志文件1牢撼，當(dāng)達(dá)到文件的最后時(shí)匙隔，會切換至重做日志文件2，再當(dāng)重做日志文件2也被寫滿時(shí)熏版，會再切換到重做日志文件1中纷责。

3.MVCC多版本并發(fā)控制是MySQL中基于樂觀鎖理論實(shí)現(xiàn)隔離級別的方式，用于讀已提交和可重復(fù)讀取隔離級別的實(shí)現(xiàn)撼短。在MySQL中再膳，會在表中每一條數(shù)據(jù)后面添加兩個(gè)字段：最近修改該行數(shù)據(jù)的事務(wù)ID，指向該行（undolog表中）回滾段的指針阔加。Read View判斷行的可見性饵史，創(chuàng)建一個(gè)新事務(wù)時(shí)，copy一份當(dāng)前系統(tǒng)中的活躍事務(wù)列表胜榔。意思是胳喷，當(dāng)前不應(yīng)該被本事務(wù)看到的其他事務(wù)id列表。已提交讀隔離級別下的事務(wù)在每次查詢的開始都會生成一個(gè)獨(dú)立的ReadView,而可重復(fù)讀隔離級別則在第一次讀的時(shí)候生成一個(gè)ReadView夭织，之后的讀都復(fù)用之前的ReadView吭露。

?InnoDB的行鎖/表鎖

共享鎖(S)：用法lock in share mode，又稱讀鎖尊惰，允許一個(gè)事務(wù)去讀一行讲竿，阻止其他事務(wù)獲得相同數(shù)據(jù)集的排他鎖。若事務(wù)T對數(shù)據(jù)對象A加上S鎖弄屡，則事務(wù)T可以讀A但不能修改A题禀，其他事務(wù)只能再對A加S鎖，而不能加X鎖膀捷，直到T釋放A上的S鎖迈嘹。這保證了其他事務(wù)可以讀A，但在T釋放A上的S鎖之前不能對A做任何修改。

排他鎖(X)：用法for update秀仲，又稱寫鎖融痛，允許獲取排他鎖的事務(wù)更新數(shù)據(jù)，阻止其他事務(wù)取得相同的數(shù)據(jù)集共享讀鎖和排他寫鎖神僵。若事務(wù)T對數(shù)據(jù)對象A加上X鎖雁刷，事務(wù)T可以讀A也可以修改A，其他事務(wù)不能再對A加任何鎖保礼，直到T釋放A上的鎖沛励。在沒有索引的情況下，InnoDB只能使用表鎖炮障。

什么是死鎖侯勉？怎么解決？

死鎖是指兩個(gè)或多個(gè)事務(wù)在同一資源上相互占用铝阐，并請求鎖定對方的資源址貌，從而導(dǎo)致惡性循環(huán)的現(xiàn)象。

常見的解決死鎖的方法

1徘键、如果不同程序會并發(fā)存取多個(gè)表练对，盡量約定以相同的順序訪問表，可以大大降低死鎖機(jī)會吹害。

2螟凭、在同一個(gè)事務(wù)中，盡可能做到一次鎖定所需要的所有資源它呀，減少死鎖產(chǎn)生概率螺男；

3、對于非常容易產(chǎn)生死鎖的業(yè)務(wù)部分纵穿，可以嘗試使用升級鎖定顆粒度下隧，通過表級鎖定來減少死鎖產(chǎn)生的概率；

如果業(yè)務(wù)處理不好可以用分布式事務(wù)鎖或者使用樂觀鎖

數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖和悲觀鎖是什么谓媒？怎么實(shí)現(xiàn)的淆院？

數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）中的并發(fā)控制的任務(wù)是確保在多個(gè)事務(wù)同時(shí)存取數(shù)據(jù)庫中同一數(shù)據(jù)時(shí)不破壞事務(wù)的隔離性和統(tǒng)一性以及數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一性。樂觀并發(fā)控制（樂觀鎖）和悲觀并發(fā)控制（悲觀鎖）是并發(fā)控制主要采用的技術(shù)手段句惯。

悲觀鎖：假定會發(fā)生并發(fā)沖突土辩，屏蔽一切可能違反數(shù)據(jù)完整性的操作。在查詢完數(shù)據(jù)的時(shí)候就把事務(wù)鎖起來抢野，直到提交事務(wù)拷淘。實(shí)現(xiàn)方式：使用數(shù)據(jù)庫中的鎖機(jī)制

樂觀鎖：假設(shè)不會發(fā)生并發(fā)沖突，只在提交操作時(shí)檢查是否違反數(shù)據(jù)完整性指孤。在修改數(shù)據(jù)的時(shí)候把事務(wù)鎖起來启涯，通過version的方式來進(jìn)行鎖定。實(shí)現(xiàn)方式：樂一般會使用版本號機(jī)制或CAS算法實(shí)現(xiàn)。

兩種鎖的使用場景

從上面對兩種鎖的介紹逝嚎，我們知道兩種鎖各有優(yōu)缺點(diǎn)，不可認(rèn)為一種好于另一種详恼，像樂觀鎖適用于寫比較少的情況下（多讀場景）补君，即沖突真的很少發(fā)生的時(shí)候，這樣可以省去了鎖的開銷昧互，加大了系統(tǒng)的整個(gè)吞吐量挽铁。

但如果是多寫的情況，一般會經(jīng)常產(chǎn)生沖突敞掘，這就會導(dǎo)致上層應(yīng)用會不斷的進(jìn)行retry叽掘，這樣反倒是降低了性能，所以一般多寫的場景下用悲觀鎖就比較合適

Mysql讀寫分離以及主從同步

原理：主庫將變更寫binlog日志玖雁，然后從庫連接到主庫后更扁，從庫有一個(gè)IO線程，將主庫的binlog日志拷貝到自己本地赫冬，寫入一個(gè)中繼日志中浓镜，接著從庫中有一個(gè)sql線程會從中繼日志讀取binlog，然后執(zhí)行binlog日志中的內(nèi)容劲厌，也就是在自己本地再執(zhí)行一遍sql膛薛，這樣就可以保證自己跟主庫的數(shù)據(jù)一致。

問題：這里有很重要一點(diǎn)补鼻，就是從庫同步主庫數(shù)據(jù)的過程是串行化的哄啄，也就是說主庫上并行操作，在從庫上會串行化執(zhí)行风范，由于從庫從主庫拷貝日志以及串行化執(zhí)行sql特點(diǎn)咨跌，在高并發(fā)情況下，從庫數(shù)據(jù)一定比主庫慢一點(diǎn)硼婿，是有延時(shí)的虑润，所以經(jīng)常出現(xiàn)，剛寫入主庫的數(shù)據(jù)可能讀不到了加酵，要過幾十毫秒拳喻，甚至幾百毫秒才能讀取到。還有一個(gè)問題猪腕，如果突然主庫宕機(jī)了冗澈，然后恰巧數(shù)據(jù)還沒有同步到從庫，那么有些數(shù)據(jù)可能在從庫上是沒有的陋葡，有些數(shù)據(jù)可能就丟失了亚亲。所以mysql實(shí)際上有兩個(gè)機(jī)制，一個(gè)是半同步復(fù)制，用來解決主庫數(shù)據(jù)丟失問題捌归，一個(gè)是并行復(fù)制肛响，用來解決主從同步延時(shí)問題。

半同步復(fù)制：semi-sync復(fù)制惜索，指的就是主庫寫入binlog日志后特笋，就會將強(qiáng)制此時(shí)立即將數(shù)據(jù)同步到從庫，從庫將日志寫入自己本地的relay log之后巾兆，接著會返回一個(gè)ack給主庫猎物，主庫接收到至少一個(gè)從庫ack之后才會認(rèn)為寫完成。

并發(fā)復(fù)制：指的是從庫開啟多個(gè)線程角塑，并行讀取relay log中不同庫的日志蔫磨，然后并行重放不同庫的日志，這樣庫級別的并行圃伶。（將主庫分庫也可緩解延遲問題）