陸續更新中…

Mybatis

1、什麼是Mybatis，工作原理

是一個半ORM（對象關係映射）框架，封裝了JDBC

基本工作原理：

先封裝SQL，接着調用JDBC操作數據庫，最後把返回的結果封裝成Java類

2、優點

基於sql編程，比較靈活，sql寫在xml中，和程序代碼解耦；支持動態sql
與JDBC相比，減少了代碼量
與各種數據庫兼容，JDBC支持的Mybatis都支持

3、缺點

sql語句編寫工作量大
sql語句依賴數據庫，移植性差

4、與Hibernate比較

Mybatis是一個半ORM框架，因爲sql語句需要編寫；使用Hibernate查詢關聯對象或者關聯集合對象時，可以根據對象關係模型直接獲取，是全自動的
Mybatis直接編寫sql，靈活度高，適合對關係數據模型要求不高的場景
Hibernate對象/關係映射能力強，數據庫無關性好，適用對關係模型要求高的場景，可以節省代碼，提高效率

5、#{}和${}的區別

#{}是預編譯處理，會被替換爲?，調用PreparedStatement的set方法來賦值

${}是變量佔位符，會被替換成變量的值

使用#{}可以有效防止SQL注入

6、預編譯

過程

執行預編譯語句
設置變量
執行語句

如果需要再次執行，那麼就不需要第一步了

好處

避免SQL注入，因爲SQL已經編譯完成，結構已經固定
提高SQL執行效率。當發送一條SQL語句給服務器時，服務器首先校驗SQL的語法是否正確，然後編譯成可執行的函數，最後才執行。其中前兩步的時間可能比執行時間還要長。如果需要多次執行insert語句，每次只是參數不同，使用預編譯的話只對SQL語句進行一次語法校驗和編譯，所以效率高

7、Dao接口的工作原理

Dao接口即Mapper接口

接口的全限名就是映射文件中的namespace；接口的方法名就是映射文件中的id值

當調用接口方法時，接口全限名+方法名可唯一定位一個MapperSatement，所以接口的方法不能重載

Mybatis運行時使用JDK動態代理爲Mapper接口生成代理對象proxy，proxy攔截接口方法，執行MapperStatement所代表的sql，然後返回執行結果

8、一級、二級緩存

一級緩存：其存儲作用域爲SqlSession，每個SqlSession的實例都有一個基於PerpetualCache的HashMap；當Session flush或close之後，Session中的所有Cache都被情況；默認打開
二級緩存與一級緩存機制相同，不同在於其存儲作用域爲Mapper(Namespace)，多個SqlSession類的實例對象可以共用二級緩存，並且可自定義存儲源。默認不打開，使用二級緩存屬性類需要實現Serializable序列化接口
對於緩存數據更新機制，當某一級作用域進行了CUD操作後，默認該作用域下所有select中的緩存將被clear

Mysql

數據類型

MySQL支持多種類型，大致可以分爲三類：數值、日期/時間和字符串(字符)類型

整數類型

分爲兩種：

整數：tinyint、smallint、mediumint、int、bigint，分別佔用8、16、24、32、64位

實數：float、double、decimal

字符串：varchar（變長）、char（定長)、blob、text

varchar：存儲可變長；需要額外字節記錄長度（長度<=255用1個，大於用2個）。

適合場景：列的最大長度比平均長度大很多；列更新少；使用了像UTF-8這樣複雜的字符集

char：mysql會刪除末尾空格

適合場景：存儲很短的字符串，因爲不需要額外字節記錄長度；所有值接近同一長度；對於經常變更的數據也不易產生碎片

日期和時間類型

datetime：8個字節

timestap：4個字節

位數據類型

bit

set

連接的使用

INNER JOIN內連接：獲取兩個表中字段匹配的記錄，可以直接用JOIN
LEFT JOIN左連接：獲取左表所有記錄
RIGHT JOIN右連接：獲取右表所有記錄

三大範式

https://www.cnblogs.com/wsg25/p/9615100.html

第一範式（1NF）

每個字段必須是不可拆分的最小單元，強調列的原子性

第二範式（2NF）

https://blog.csdn.net/ljp812184246/article/details/50706596

滿足1NF後，所有字段都必須完全依賴主鍵，不能有任何一列與主鍵沒有關係

假定選課關係表爲SelectCourse(學號, 姓名, 年齡, 課程名稱, 成績, 學分)，關鍵字爲組合關鍵字(學號, 課程名稱)，因爲存在如下決定關係：
(學號, 課程名稱) → (姓名, 年齡, 成績, 學分)

這個數據庫表不滿足第二範式，因爲存在如下決定關係：

(課程名稱) → (學分)

(學號) → (姓名, 年齡)

不符合2NF會存在以下問題：

數據冗餘
更新異常：如果調整某課程的學分，那麼所有行都要調整，否則會出現學分不同的情況
插入異常：如果要開設新課程，暫時沒有人選修，由於沒有學號關鍵字，因此無法插入
刪除異常：如果這批學生已經結課，這些記錄就應該刪除，但是同時課程信息也被刪除了

第三範式（3NF）

滿足2NF後，所有字段只與主鍵直接相關而不是間接相關，不能包含依賴傳遞

(學號) → (姓名, 年齡, 所在學院, 學院地點, 學院電話)

這個數據庫是符合2NF的，但是不符合3NF，因爲存在如下決定關係：
(學號) → (所在學院) → (學院地點, 學院電話)

即存在非關鍵字段"學院地點"、"學院電話"對關鍵字段"學號"的傳遞函數依賴。

優點：減少數據冗餘

缺點：對於查詢需要多個表進行關聯，寫效率降低，很難進行索引優化

delete、truncate、drop

delete和truncate只刪除數據，drop是刪除整個表(結構和數據)

delete刪除過程是一行一行刪除，在日誌保存刪除記錄，能夠恢復，且保留標識計數值。

truncate是一次性將所有數據都刪除，不能恢復，標識計數值重置

delete是DML，這個操作會被放到 rollback segment中，事務提交後才生效。如果有相應的 tigger，執行的時候將被觸發。truncate和drop是DLL，立即執行

速度：drop> truncate > delete

鎖

https://www.cnblogs.com/leedaily/p/8378779.html

表級鎖

直接鎖定整張表，其他進程無法進行寫操作。如果是寫鎖，則讀操作也不允許。MyISAM採用

兩種模式：表共享讀鎖（Table Read Lock）和表獨佔寫鎖（Table Write Lock）。

加鎖：lock table study write/read [local];

解鎖：unlock tables;
- 加了**“local”**選項，其作用就是在滿足MyISAM表併發插入條件的情況下，允許其他用戶在表尾併發插入記錄;
- 給表顯式加表鎖時，必須同時取得所有涉及到表的鎖，並且MySQL不支持鎖升級。也就是說，在執行LOCK TABLES後，只能訪問顯式加鎖的這些表，不能訪問未加鎖的表
- 如果加的是讀鎖，那麼只能執行查詢操作，而不能執行更新操作
行級鎖

InnoDB支持行級鎖和表級鎖，默認是行級鎖
- 共享鎖（S）：又稱讀鎖。若事務T對數據對象A加上S鎖，則事務T可以讀A但不能修改A，其他事務只能再對A加S鎖，而不能加X鎖，直到T釋放A上的S鎖。這保證了其他事務可以讀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）：又稱寫鎖。允許獲取排他鎖的事務更新數據，阻止其他事務取得相同的數據集共享讀鎖和排他寫鎖。若事務T對數據對象A加上X鎖，事務T可以讀A也可以修改A，其他事務不能再對A加任何鎖，直到T釋放A上的鎖。
注意：

排他鎖指的是一個事務在一行數據加上排他鎖後，其他事務不能再在其上加其他的鎖。InnoDB引擎默認的修改數據語句：update,delete,insert都會自動給涉及到的數據加上排他鎖，select語句默認不會加任何鎖類型（加排他鎖可以使用select …for update語句，加共享鎖可以使用select … lock in share mode語句）
頁級鎖

一次鎖定相鄰的一組記錄

	表級鎖	行級鎖	頁級鎖
開銷	小	大	適中
加鎖時間	快	慢	適中
鎖定粒度	最大	最小	適中
併發度	最低	最高	適中

大表優化

單表優化

一般以整型值爲主的表在千萬級以下，字符串爲主的表在五百萬以下是沒有太大問題的

字段

儘量使用較小的整數類型，儘量不使用INT，非負加上UNSIGNED
varchar長度只分配真正需要的空間
使用枚舉或整數替代字符串
儘量使用TIMESTAMP而非DATETIME
使用整型存儲IP
單表不要有太多字段，20以內
避免使用null，很難查詢優化且佔用額外內存空間

索引

在經常需要搜索、根據範圍進行搜索的列上創建索引，因爲索引已經排序，其指定的範圍是連續的
在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根據EXPLAIN來查看用了索引還是全表掃描
字符字段只建前綴索引，且最好不要做主鍵
儘量擴展索引而不是新建索引
對於只有很少數據值的列也不應該增加索引。比如性別列
對於那些定義爲text, image和bit數據類型的列不應該增加索引。這是因爲，這些列的數據量要麼相當大，要麼取值很少。
當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引。這是因爲，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索性能，但是會降低修改性能。當減少索引時，會提高修改性能，降低檢索性能。因此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不應該創建索引

優化sql

在where中避免使用
- != 或 **<>**操作符
- 對字段進行null值判斷
- 使用or來連接條件。如：
  
  select id from t where num=10 or num=20
  可以這樣查詢：
  
  select id from t where num=10
  union all
  select id from t where num=20
- 避免對字段進行表達式操作
  num/2=1改爲num=1*2
這些會使引擎放棄使用索引而進行全表掃描
少用join
下面的查詢也將導致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索

垂直拆分

根據業務相關性進行拆分

優點：行數據變小，一個數據塊能存放更多的數據，減少磁盤I/O

缺點：主鍵冗餘；會引起表的join操作；事務處理複雜

水平拆分

分表：解決單表大量數據的查詢性能問題

分庫：解決單臺數據庫的高併發問題。根據業務不同進行切分

分區：就是把一張表的數據分成多個區塊，這些區塊可以在一個磁盤上，也可以在不同的磁盤上，分區後，表面上還是一張表，但數據散列在多個位置，這樣一來，多塊硬盤同時處理不同的請求，從而提高磁盤 I/O 讀寫性能，實現比較簡單。包括水平分區和垂直分區。

主從複製

https://blog.csdn.net/qq_30299977/article/details/100087045

原理：

在MySQL中有一種叫做bin的二進制日誌，這個日誌文件裏面記錄了關於此數據庫的所有修改的sql語句（包括insert，update，delete，grant等等）。而主從複製就是利用這個二進制bin日誌，在主庫上創建一個用戶，從數據庫通過此用戶去讀取bin日誌，然後再在從數據庫上再執行一次。

方式：

同步複製

主服務器在將更新的數據寫入它的二進制日誌（bin-log）文件中後，必須等待驗證所有的從服務器的更新數據是否已經複製到其中，之後纔可以自由處理其它進入的事務處理請求
異步複製

主服務器在將更新的數據寫入它的二進制日誌（bin-log）文件中後，無需等待驗證更新數據是否已經複製到從服務器中，就可以自由處理其它進入的事務處理請求。
半同步複製

主服務器在將更新的數據寫入它的二進制日誌（bin-log）文件中後，只需**等待驗證其中一臺**從服務器的更新數據是否已經複製到其中，就可以自由處理其它進入的事務處理請求，其他的從服務器不用管

過程：

主服務器啓用

實現：https://www.jianshu.com/p/5c6d6ffa98af

數據庫索引

http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

優缺點

優點：

加快數據檢索速度
使用索引可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統性能

缺點：

創建和維護索引需要耗費時間，且隨着數據量增加而增加
索引佔用物理空間
當對錶中數據進行insert、delete、update時候，索引也需要動態維護

普通索引

允許重複，加快查詢速度

創建索引
1、CREATE INDEX index_name ON table_name(col_name(length))
2、ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(col_name(length))
3、CREATE TABLE mytable(  
ID INT NOT NULL,   
username VARCHAR(16) NOT NULL,  
INDEX indexName (username(length))  
); 

刪除索引
DROP INDEX [indexName] ON table_name;

如果是CHAR，VARCHAR類型，length可以小於字段實際長度；如果是BLOB和TEXT類型，必須指定 length。

唯一索引

它與前面的普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。不可以被其他表引用爲外鍵

1、CREATE UNIQUE INDEX indexName ON table(col_name(length)) 
2、ALTER TABLE mytable ADD UNIQUE index_name(col_name(length))
3、CREATE TABLE mytable(  
ID INT NOT NULL,   
usrname VARCHAR(16) NOT NULL,   
UNIQUE INDEX indexName (username(length))  
);

主鍵索引

在數據庫表關係圖中自動爲主鍵創建主鍵索引，它是唯一索引的特定類型，不能爲空，可以被其他表引用爲外鍵

聯合索引

https://juejin.im/post/5e57ac99e51d45270e212534

聚集索引(聚簇索引)

數據行的物理順序與鍵值的邏輯順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。

聚集索引的葉子節點存放的就是對應的數據，

如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度

InnoDB使用聚集索引，MyISAM使用非聚集索引

B樹

又叫平衡多路查找樹。一棵m階的B樹 (m叉樹)的特性：

如果整棵樹不只有一個結點，則根結點至少有2個子結點
中間結點有k-1個關鍵字和k個子結點，其中ceil(m / 2)<= k <= m（ceil(x)是一個取上限的函數）
所有葉子結點都在同一層
非葉子結點包含n個關鍵字信息 (P1，K1，P2，K2，P3，…，Kn，Pn+1),其中：

a) Ki (i=1…n)爲關鍵字，且關鍵字按順序升序排序K(i-1)< Ki。

b) Pi爲指向子結點的接點，且指針P(i)指向的子樹中的所有結點的關鍵字均小於Ki，但都大於K(i-1)。

c) 關鍵字的個數n必須滿足： [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1。

B樹相對於平衡二叉樹來說，每個節點的關鍵字增多了，樹的層數變少，那麼查找次數就少了，搜索磁盤的效率變高了

索引數據結構

採用B+樹，比B樹更充分的利用了節點空間，查詢速度更穩定

每個結點最多有m個關鍵字（B樹最多m-1），非葉子結點的子樹指針與關鍵字個數相同
所有葉子結點包含了全部的關鍵字信息，且按照關鍵字順序相連
所有數據僅存在葉子結點
爲所有葉子結點增加一個鏈指針
非葉子結點的子樹指針P[i]，指向關鍵字值屬於[K[i], K[i+1])的子樹（B-樹是開區間）；

選用B+樹的原因：

由於B+樹在非葉子節點上不包含數據信息，因此單個節點能夠存放更多的key。數據存放的更加緊密，具有更好的空間局部性。
B+樹查詢性能穩定，因爲必須要搜尋到葉子結點
B+樹的葉子結點都是相鏈的，因此對整棵樹的遍歷只需要一次線性遍歷葉子結點即可。而且由於數據順序排列並且相連，所以便於區間查找和搜索。而B樹則需要進行每一層的遞歸遍歷。相鄰的元素可能在內存中不相鄰，所以緩存命中性沒有B+樹好。

SQL注入

舉個例子：

後臺java代碼拼接sql如下：

public List getInfo(String title){

StringBuffer buf = new StringBuffer();

buf.append("select id,title from study where title=’ “).append(title).append(” ’ ");

}

前端頁面有輸入框如下：

主題：___________

如果輸入爲 ’ or ‘1’='1

最後拼接結果如下：

select id,title from study where title = ’ ’ or ‘1’=‘1’

那麼查詢結果就是所有數據，這就是sql注入。

防止措施

PreparedStatement

採用預編譯語句集，它內置了處理SQL注入的能力，只要使用它的setXXX方法傳值即可。
使用正則表達式過濾傳入的參數

MVCC

MVCC(Multiversion Concurrency Control)即多版本併發控制技術，它使得大部分支持行鎖的事務引擎，不再單純使用行鎖來進行數據庫的併發控制，而是把數據庫的行鎖與行的多個版本結合起來，只需要很小的開銷,就可以實現非鎖定讀，讀寫不衝突，從而大大提高數據庫系統的併發性能。

InnoDB的可重複讀隔離通過MVCC解決了髒讀、不可重複讀、幻讀。

https://blog.csdn.net/sanyuesan0000/article/details/90235335

只解決了讀操作的幻讀，對於修改操作依然存在幻讀。解決幻讀的方法是MVCC+next-key locks。next-key lock是行鎖的一種，實現相當於record lock(記錄鎖) + gap lock(間隙鎖)；其特點是不僅會鎖住記錄本身(record lock的功能)，還會鎖定一個範圍(gap lock的功能)

具體實現

不同引擎的實現不同，典型的有樂觀併發控制和悲觀併發控制。以InnoDB爲例。下面是REPEATABLE READ隔離級別下MVCC的具體操作：

InnoDB的MVCC,是通過在每行記錄後面保存兩個隱藏的列來實現的，這兩個列分別保存了這個行的創建版本號和刪除版本號（這個刪除並不只是指那些delete操作，也包括了update，update實質是新插入一行，並且標記原有行爲刪除，這樣才能讓某一些事務只能讀到以前的值）。每開始一個新的事務，系統版本號(可以理解爲事務的ID)就會自動遞增，事務開始時刻的系統版本號會作爲事務的ID。

當一個update的事務提交執行以後，通常是新增一行，然後附上自己的事務id，再標記之前的那行數據的刪除id。

讀事務執行時，只能讀取到同時滿足下面兩個條件的行：

（1）創建id<=當前id（讀之前的數據，在本事務之後的事務更新的數據都不能讀到）

（2）刪除id>=當前id（在本事務之後的事務刪除的數據不影響本次讀取）

總結

InnoDB-MVCC是一種系統行爲，在REPEATABLE READ隔離級別下，它通過樂觀併發控制解決了該隔離級別所不能解決的幻讀，但是前提是這些都得依託於事務的封裝。儘管如此，它還是無法完全解決一些併發業務場景下的問題，並且過多的事務使用會嚴重影響系統的性能，這就需要通過用戶行爲去約束（最開始所提到的樂觀鎖）。

MVCC並非樂觀鎖，但是InnoDB存儲引擎所實現的MVCC是樂觀的

引擎區別

MyISAM是非事務安全的，不支持外鍵，而InnoDB是事務安全的，支持外鍵
MyISAM鎖的粒度是表級的，而InnoDB支持行級鎖
MyISAM效率上要優於InnoDB，小型應用可以考慮使用MyISAM。爲什麼快？
因爲在進行select的時候，InnoDB要維護的東西比較多
1）InnoDB要緩存數據塊，MyISAM只緩存索引塊
2）InnoDB尋址要映射到塊，然後到行，而MyISAM記錄的直接是文件的OFFSET，定位更快
3）InnoDB要維護MVCC一致
MyISAM表保存成文件形式，跨平臺使用更加方便
MyISAM 只支持表級鎖，InnoDB 支持行級鎖和表級鎖，默認是行級鎖，行鎖大幅度提高了多用戶併發操作的性能。InnoDB 比較適合於插入和更新操作比較多的情況，而 MyISAM則適合用於頻繁查詢的情況。
另外，InnoDB 表的行鎖也不是絕對的，如果在執行一個 SQL 語句時，MySQL 不能確定要掃描的範圍，InnoDB 表同樣會鎖全表，例如 update table set num=1 where name like “%aaa%”。
MyISAM： select count(*) from table,

MyISAM 只要簡單的讀出保存好的行數。因爲MyISAM 內置了一個計數器，count(*)時它直接從計數器中讀。
InnoDB：不保存表的具體行數，也就是說，執行 select count(*) from table 時，InnoDB要掃描一遍整個表來計算有多少行。

事務的實現原理

https://www.cnblogs.com/kismetv/p/10331633.html

ACID是事務的四個特性

ACID

原子性Atomicity

一個事務是最小工作單元，整個事務中的操作要麼全部成功，要麼全部失敗回滾。undo log是事務實現原子性和隔離性的基礎。當事務對數據庫進行修改時，InnoDB會生成相應的undo log，如果事務失敗或者回滾，就可以利用undo log的信息將數據回滾

一致性Consistency

事務開始前和結束後，數據庫的完整性沒有被破壞

隔離性Isolation

多個事務併發執行時，事務之間是互相隔離的，不能互相干擾。鎖+MVCC

持久性Durability

事務一旦提交，對數據庫的改變是永久性的，不能回滾。redo log

事務的隔離級別

Read Uncommitted讀未提交
隔離級別最低。一個事務B會讀到另一個事務A更新後但未提交的數據，如果A回滾，那麼B讀到的數據就是髒數據，這就是髒讀。
Read Committed
一個事務從開始直到提交之前，所做的任何修改對其他事務都是不可見的。

在事務B內，多次讀同一數據，在這個事務還沒有結束時，如果事務A恰好修改了這個數據，那麼，在第一個事務中，兩次讀取的數據就可能不一致，這就是不可重複讀（Non Repeatable Read）的問題
Repeatable Read（MySQL默認）
解決了髒讀和不可重複讀的問題。
問題：在事務B中讀取數據，另外一個事務A插入一條新記錄，當A再次讀取時，沒有數據，試圖更新這條不存在的記錄時，竟然能成功，並且，再次讀取同一條記錄，它就神奇地出現了。這就是幻讀（Phantom Read
Serializable
最嚴格的隔離級別，所有事務按照次序依次執行，因此，髒讀、不可重複讀、幻讀都不會出現。
但是，由於事務是串行執行，所以效率會大大下降，應用程序的性能會急劇降低。如果沒有特別重要的情景，一般都不會使用Serializable隔離級別。

默認隔離級別
在MySQL中，如果使用InnoDB，默認的隔離級別是Repeatable Read。

數據恢復

1、配置my.ini

server_id = 1 log_bin = mysql-bin.log　　#設置log文件保存路徑，默認爲mysql的data目錄下 max_binlog_size = 512M　　#最大log binlog_format = row binlog_row_image = full

2、show binary logs;查看最新log

3、show binlog events in 'mysql-bin.000106;

可以看到228建立了一個test表，475刪除了test

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-WUth4NAA-1588228909170)(mysql/image-20191212104847047.png)]

4、打開一個cmd，進入data目錄，執行下列命令

終止位置要是402，因爲創建test的命令是在402結束

[外鏈圖片轉存失敗,源站可能有防盜鏈機制,建議將圖片保存下來直接上傳(img-3LbI7WbK-1588228909178)(mysql/image-20191212105214496.png)]

5、進入mysql，執行 source e:u.sql;

常用命令

創建數據庫：create database people;

刪除數據庫：drop database people;

選擇數據庫：use people;

創建數據表：

CREATE TABLE `crawl`.`people`  (
  `id` int UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(10) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
);

刪除表數據：delete from success_killed;

刪除表：drop table seckill;

插入數據：insert into people (field1,field2) values (value1,value2);

更新數據：update people set filed1=value1;

刪除數據：delete from people where filed1=value1;

最不全面試整理之MySQL篇

Mybatis

1、什麼是Mybatis，工作原理

2、優點

3、缺點

4、與Hibernate比較

5、#{}和${}的區別

6、預編譯

7、Dao接口的工作原理

8、一級、二級緩存

Mysql

數據類型

連接的使用

三大範式

delete、truncate、drop

鎖

大表優化

單表優化

垂直拆分

水平拆分

主從複製

數據庫索引

B樹

索引數據結構

SQL注入

MVCC

引擎區別

事務的實現原理

ACID

事務的隔離級別

數據恢復

常用命令

SpringCloud-OAuth2登陸流程全套

Gson格式化LocalDateTime

微服務秒殺系統設計

Spring預熱之Java反射

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https://yachay.unat.edu.pe/blog/index.php?comment_area=format_blog&comment_component=blog&comment_co

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單表優化

垂直拆分

水平拆分

主從複製

數據庫索引

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索引數據結構

SQL注入

MVCC

引擎區別

事務的實現原理

ACID

事務的隔離級別

數據恢復

常用命令

1、什麼是Mybatis，工作原理