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数据存储/MySQL.md

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 Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去，欢迎建议和指导）：[https://github.com/Snailclimb/Java_Guide](https://github.com/Snailclimb/Java_Guide)
 
 > ## 书籍推荐
@@ -25,11 +27,11 @@ Java面试通关手册（Java学习指南，欢迎Star，会一直完善下去
 
 > ## 常见问题总结
 
-- ### 存储引擎
+- ### ①存储引擎
 
   [MySQL常见的两种存储引擎：MyISAM与InnoDB的爱恨情仇](https://juejin.im/post/5b1685bef265da6e5c3c1c34)
   
-- ### 字符集及校对规则
+- ### ②字符集及校对规则
 
    字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。Mysql中每一种字符集都会对应一系列的校对规则。
 
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    详细内容可以参考：   [MySQL字符集及校对规则的理解](https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6724393.html#mysqlyuzifuji)
 
--  ### 索引相关的内容（数据库使用中非常关键的技术，合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能）
+-  ### ③索引相关的内容（数据库使用中非常关键的技术，合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能）
     
    　　Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引和哈希索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
    
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     [MySQL优化系列（三）--索引的使用、原理和设计优化](https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72571540)
     
-- ### 查询缓存的使用
+- ### ④查询缓存的使用
 
    my.cnf加入以下配置，重启Mysql开机查询缓存
    ```
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    select sql_no_cache count(*) from usr;
    ```
    
-- ### 事务机制
+- ### ⑤事务机制
    
    **关系性数据库需要遵循ACID规则，具体内容如下：**
 
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    详细内容可以参考：   [可能是最漂亮的Spring事务管理详解](https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/80394121)
 
-- ### 锁机制
+- ### ⑥锁机制
    **MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：**
 
   - MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
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    详细内容可以参考：
    [Mysql锁机制简单了解一下](https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/80611486)
    
-- ### 大表优化
+- ### ⑦大表优化
   当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
   
   1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。；
   2. **读/写分离：** 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
   3. **缓存：** 使用MySQL的缓存，另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存；
-  4. **垂直分区：** 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。垂直分区的优点在于可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
-  垂直分区的缺点在于主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
-  5. **水平分区：** 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。水品分区可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以水品分区最好分库。水品分区能够支持非常大的数据量存储，应用端改造也少，但分片事务难以解决，跨界点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐尽量不要对数据进行分片，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
+  4. **垂直分区：** 
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+      **根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。** 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。
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+      **简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。** 如下图所示，这样来说大家应该就更容易理解了。
+    ![](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084354ba2e0fd?w=950&h=279&f=jpeg&s=26015)
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+      **垂直拆分的优点：** 可以使得行数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
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+      **垂直拆分的缺点：** 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
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+  5. **水平分区：** 
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+     **保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。** 
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+     水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
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+     ![数据库水平拆分](https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/6/16/164084b7e9e423e3?w=690&h=271&f=jpeg&s=23119)
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+     水品拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是:分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 **水品拆分最好分库** 。
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+     水平拆分能够 **支持非常大的数据量存储，应用端改造也少**，但 **分片事务难以解决**  ，跨界点Join性能较差，逻辑复杂。《Java工程师修炼之道》的作者推荐 **尽量不要对数据进行分片，因为拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度** ，一般的数据表在优化得当的情况下支撑千万以下的数据量是没有太大问题的。如果实在要分片，尽量选择客户端分片架构，这样可以减少一次和中间件的网络I/O。
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+     **下面补充一下数据库分片的两种常见方案：**
+     - **客户端代理：**  **分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。** 当当网的 **Sharding-JDBC** 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
+     - **中间件代理：** **在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。** 我们现在谈的 **Mycat** 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。
   
   详细内容可以参考：
   [MySQL大表优化方案](https://segmentfault.com/a/1190000006158186)
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