数据库原理

"数据库是任何应用的心脏。"

理解数据库原理有助于编写高效查询、选择合适的数据模型，并在负载下优化性能。

概览

本节涵盖后端工程师最关键的两类数据库：

MySQL

• MySQL 概览 - 架构、存储引擎和基础知识
• 架构与存储引擎 - InnoDB vs MyISAM、查询执行流程
• 索引 - B+ Tree、最左前缀规则、优化
• 事务 - ACID、隔离级别、MVCC
• 锁 - 锁类型、死锁检测
• 日志与复制 - Binlog、redo log、undo log、主从复制
• SQL 优化 - EXPLAIN 分析、查询调优

Redis

• Redis 概览 - 基础知识和使用场景
• 数据结构 - String、Hash、List、Set、ZSet
• 持久化 - RDB vs AOF、持久性
• 集群与哨兵 - 高可用和扩展
• 缓存模式 - 缓存策略和失效

高级主题

• 死锁预防 - 检测和预防死锁
• 连接池 - 连接池配置
• NoSQL 对比 - MySQL vs Redis vs MongoDB

快速参考

MySQL 索引

类型	说明	使用场景
B+ Tree	平衡树，支持范围查询	主键、大多数列
主键索引	聚簇索引，数据与索引一起存储	主键
二级索引	非聚簇，存储主键值	频繁查询的列
组合索引	多列索引	多条件 WHERE

事务隔离级别

级别	脏读	不可重复读	幻读	性能
Read Uncommitted	✅	✅	✅	最快
Read Committed (RC)	❌	✅	✅	快
Repeatable Read (RR)	❌	❌	⚠️*	中等
Serializable	❌	❌	❌	最慢

*MySQL InnoDB 通过 Gap Lock 防止幻读

Redis 数据结构

结构	使用场景	命令
String	简单缓存、计数器	GET、SET、INCR
Hash	对象存储	HGET、HSET、HGETALL
List	消息队列、动态流	LPUSH、RPOP、LRANGE
Set	唯一元素、标签	SADD、SMEMBERS、SINTER
Sorted Set	排行榜、排名	ZADD、ZRANGE、ZRANK

常见陷阱

MySQL

• ❌ WHERE 列缺少索引 → 全表扫描
• ❌ 对列使用函数（WHERE YEAR(date) = 2024）→ 索引失效
• ❌ 深分页（LIMIT 1000000, 10）→ 扫描数百万行
• ✅ 使用 EXPLAIN 分析查询
• ✅ 根据查询模式添加索引
• ✅ 监控慢查询日志

Redis

• ❌ 未设置 TTL → 内存泄漏
• ❌ 缓存击穿 → 数据库过载
• ❌ 缓存穿透 → 反复查询不存在的数据
• ✅ 始终为缓存数据设置 TTL
• ✅ 使用合适的数据结构（对象用 Hash）
• ✅ 监控内存使用和命中率

学习路径

面试准备：

1. MySQL 架构 → 索引 → 事务 → 锁
2. Redis 数据结构 → 缓存模式 → 持久化

生产实践：

1. MySQL 优化 → 索引 → 事务 → 复制
2. Redis 缓存模式 → 持久化 → 集群

生产建议

1. 始终使用连接池（Java 用 HikariCP）
2. 根据查询模式添加索引，而非猜测
3. 定期监控慢查询日志
4. 为 Redis 缓存条目设置合适的 TTL
5. 读密集型工作负载使用读副本