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- 一、索引相关
- （1）什么是索引” />索引是一种数据结构，可以帮助我们快速的进行数据的查找。
（2）索引是个什么样的数据结构呢?
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在 MySQL 中使用较多的索引有 Hash 索引，B+ 树索引等
（3）为什么使用索引？
可以大大加快数据的检索速度
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
将随机IO变为顺序IO。
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。（4）主键和索引的区别?
主键、外键及约束的作用：保证数据的完整性
索引的作用：索引是一个数据结构，用来快速访问数据库表格或者视图里的数据，加快数据库的搜索引擎对数据的检索效率；（5）说一说索引的底层实现？
Hash索引
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。（6）索引有哪些优缺点？
索引的优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
索引的缺点
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。（7）联合索引是什么?
MySQL 可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引
（8）MySQL索引种类
普通索引
唯一索引(主键索引、唯一索引)
联合索引
全文索引
空间索引（9）索引的基本原理
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询
把创建了索引的列的内容进行排序二、事务相关
（1）什么是事务?
事务（Transaction）指的是一个操作序列，该操作序列中的多个操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位，是数据库环境中的逻辑工作单位
（2）ACID是什么?可以详细说一下吗?
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120952001
（3）MySQL中为什么要有事务回滚机制？
恢复机制是通过回滚日志实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
（4）数据库并发事务会带来哪些问题？
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120955265
（5）不可重复读和幻读区别是什么？可以举个例子吗？
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120955265
三、锁相关
（1）对 MySQL 的锁了解吗?
当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制
就像酒店的房间,如果大家随意进出,就会出现多人抢夺同一个房间的情况,而在房间上装上锁,申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来,其他人只有等他使用完毕才可以再次使用.（2）MySQL 锁的分类
按照 锁的粒度 划分可以分成：
行锁
表锁
页锁
按照 使用的方式 划分可以分为：
共享锁
排它锁
按照 思想 的划分：
乐观锁
悲观锁（3）行级锁、表级锁、页级锁的描述与特点
行级锁：
描述：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。
特点：开销大，加锁慢，会出现死锁。发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。表级锁：
描述：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。
特点： 开销小，加锁快，不会出现死锁。发生锁冲突的概率最高，并发度也最低。页级锁：
描述：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。
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。（4）什么是死锁？
是指二个或者二个以上的进程在执行时候，因为争夺资源造成相互等待的现象，进程一直处于等待中，无法得到释放，这种状态就叫做死锁。
（5）死锁出现的案列？
批量入库，存在则更新，不存在则插入
（6）如何处理死锁？
发起死锁检测，发现死锁之后，主动回滚死锁中的事务，不需要其他事务继续
设置超时时间，一直等待直到超时四、存储引擎相关
（1）说一下MySQL是如何执行一条SQL的？具体步骤有哪些？(*)
1.客户端请求->
2.连接器（验证用户身份，给予权限） ->
3.查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作）->
4.分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） ->
5.优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） ->
6.执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口）->
7.去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）简单概括：
连接器：管理连接、权限验证；
查询缓存：命中缓存则直接返回结果；
分析器：对SQL进行词法分析、语法分析；（判断查询的SQL字段是否存在也是在这步）
优化器：执行计划生成、选择索引；
执行器：操作引擎、返回结果；
存储引擎：存储数据、提供读写接口。（2）SQL 的执行顺序？
select distinct
from
left join
on
where
group by
having
ording by
desc
limit（3）简述触发器、函数、视图、存储过程？
触发器：使用触发器可以定制用户对表进行【增、删、改】操作时前后的行为,触发器无法由用户直接调用，而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的
函数：是MySQL数据库提供的内部函数(当然也可以自定义函数)。这些内部函数可以帮助用户更加方便-的处理表中的数据
视图：视图是虚拟表或逻辑表，它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。
存储过程：存储过程是存储在数据库目录中的一坨的声明性SQL语句，数据库中的一个重要对象,有效提高了程序的性能（4）听说过视图吗？那游标呢？
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。
视图本质上就是：一个查询语句，是一个虚拟的表，不存在的表，你查看视图，其实就是查看视图对应的sql语句一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
（5）视图的作用是什么？可以更改吗？
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120956605
简化用户操作：视图可以使用户将注意力集中在所关心地数据上，而不需要关心数据表的结构、与其他表的关联条件以及查询条件等。视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
五、表结构相关
（1）为什么要尽量设定一个主键?
1、提高数据的检索速度；
2、保证数据的唯一性；
3、保证实体的完整性；（2）字段为什么要求定义为not null?
https://blog.csdn.net/QiuHaoqian/article/details/115624288
（3）如果要存储用户的密码散列,应该使用什么字段进行存储?
密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串应该使用 char 而不是 varchar 来存储，这样可以节省空间且提高检索效率。
（4）说一说Drop、Delete与Truncate的共同点和区别?
Drop直接删掉表;
Truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 ;
Delete删除表中数据，可以加where字句（5）数据库中的主键、超键、候选键、外键是什么？
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
（6）什么是主键?
指一个列或者是多个列的组合，它的值能唯一地标识表中的每一行。
主键是一种特殊的索引，并且是唯一性索引的一种，定义为：PRIMARY KEY
在两个表的关系中，主键用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。
主键有那些特点
1、一个表中只能有一个主键；
2、主键可以是一个字段，也可以是多个字段组成主键；
3、设置为主键的字段不能重复；
4、设置为主键的字段不能为空；
主键的优势
1、提高数据的检索速度；
2、保证数据的唯一性；
3、保证实体的完整性；（7）什么是外键?
主键、外键、索引的区别
定义：
主键：唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空
外键：表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
索引：该字段没有重复值，但可以有一个空值
作用：
主键：用来保证数据完整性
外键：用来和其他表建立联系用的
索引：是提高查询排序的速度
个数：
主键：主键只能有一个
外键：一个表可以有多个外键
索引：一个表可以有多个唯一索引六、其他问题
（1）MySQL 中的 varchar 和 char 有什么区别?
1、最大长度：
char最大长度是255个字符，varchar最大长度是65535个字符。
2、char是定长的，不足的部分会用隐藏空格填充，varchar是不定长的。
当向char中插入数据时，如果该数据小于定义的长度，那么就会用空格填充不足的部分；
当向varchar中插入数据时，如果数据小于定义的长度，那么按数据的实际长度存储，即插入多长就存多长；当要存储的数据的实际长度大于定义的长度时，会对该数据进行自动截取。
3、空间使用：
char会浪费空间，varchar会更加节省空间。
4、查找效率：
char查找效率会很高，varchar查找效率会更低。
因为char的长度固定，故char的存取速度还是要比varchar快得多，存储与查找会更加方便；但是char也为此付出了空间的代价，因为其长度固定，所以会占据多余的空间，可谓是以空间换取时间效率。varchar则刚好相反，是以时间换空间，存储与查找相比于char效率更低一些。
5、尾部空格：
char插入时可省略，varchar插入时不会省略，但查找时省略。（2）varchar(10) 和 int(10) 代表什么含义?
首先int(10)的10表示显示的数据的长度，不是存储数据的大小；
varchar(10)的10表示存储数据的大小，即表示存储多少个字符。（3）left join、right join以及inner join的区别?
left join：左关联，主表在左边，右边为从表。如果左侧的主表中没有关联字段，会用null 填满
right join：右关联 主表在右边和letf join相反
inner join： 内关联只会显示主表和从表相关联的字段，不会出现null（4）什么是数据库约束,常见的约束有哪几种?
数据库约束用于保证数据库、表数据的完整性（正确性和一致性）。
可以通过定义约束\索引\触发器来保证数据的完整性。总体来讲,约束可以分为:主键约束：primary key；
外键约束：foreign key；
唯一约束：unique；
检查约束：check；
空值约束：not null；
默认值约束：default；（5）MySQL数据库cpu飙升的话，要怎么处理呢？
排查过程：
使用top 命令观察，确定是mysqld导致还是其他原因。
在服务器上执行mysql -u root -p之后，输入show full processlist; 可以看到正在执行的语句。
找出消耗高的 sql，看看执行计划是否准确， 索引是否缺失，数据量是否太大。
处理：kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)，
进行相应的调整(比如说加索引、改 sql（首先是缩减查询范围）、改内存参数)
重新跑这些 SQL。（6）count(1)、count(*)与count(列名)的执行区别
count(*) ：统计所有的行数，包括为null的行（COUNT(*)不单会进行全表扫描，也会对表的每个字段进行扫描。
count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空。（7）sql中null与空值的区别
1.占用空间区别：空值(’’)的长度是0，是不占用空间的；而的NULL长度是NULL，是占用空间的
2.插入/查询方式区别：NULL值查询使用is null/is not null查询，而空值(’’)可以使用=或者!=、等算术运算符。
3.COUNT 和 IFNULL函数：使用 COUNT(字段) 统计会过滤掉 NULL 值，但是不会过滤掉空值。（8）关系型和非关系型数据库的区别？
1.数据存储方式：非关系型数据库的存储方式是KEY-VALUE的形式、文档等形式，而关系型数据库只支持单一的存储方式。
2.查询效率：关系型数据库存储于磁盘，非关系型数据库存储于缓存，效率比关系型数据库更高。
3.事务：关系型数据库支持事务处理，可进行事务回滚。
4.成本：非关系型数据库基本是开源的，不需要像oracle花费大量的成本购买（9）如何防范SQL注入式攻击？
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/127169680
七、优化相关
（1）表结构优化
1、数字类型：
（1）非万不得已不要使用DOUBLE，不仅仅只是存储长度的问题，同时还会存在精确性的问题。
2、字符类型：
（1）非万不得已不要使用 TEXT 数据类型，其处理方式决定了他的性能要低于char或者是varchar类型的处理。
（2）对于定长字段，建议使用 CHAR 类型，不定长字段尽量使用 VARCHAR，且设定适当的最大长度，而不是非常随意的给一个很大的最大长度限定，因为不同的长度范围，MySQL也会有不一样的存储处理。char(n) 不管该字段是否存储数据，都占n个字符的存储空间；varchar 不存的时候不占空间，存多长数据就占多少空间，可以节省存储空间。
（2）查询优化
1、任何查询也不要出现select *
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null– 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=
4、应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)– 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
6、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
7、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
8、减少跨库查询或多表连接操作
9、将常用的查询放入到缓冲（3）索引优化
对作为查询条件和 order by的字段建立索引
避免建立过多的索引，多使用组合索引（4）慢查询优化
在业务系统中，除了使用主键进行的查询，其他的我都会在测试库上测试其耗时，慢查询的统计主要由运维在做，会定期将业务中的慢查询反馈给我们。慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？是查询条件没有命中索引？是load了不需要的数据列？还是数据量太大？所以优化也是针对这三个方向来的，
(1)首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。
(2)分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。
(3)如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。（5）优化长难的查询语句
（1）一个复杂查询还是多个简单查询
（2）MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多
（3）使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
（6）一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
（8）执行单个查询可以减少锁的竞争。
（10）查询效率会有大幅提升。
（11）较少冗余记录的查询。（6）优化查询过程中的数据访问
（1）访问数据太多导致查询性能下降
（2）确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
（3）确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
（4）避免犯如下SQL语句错误
（5）查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
（6）多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
（7）重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
（8）重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
（9）是否在扫描额外的记录。
（10）使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，
（11）改变数据库和表的结构，修改数据表范式（7）SQL的生命周期？
(1)应用服务器与数据库服务器建立一个连接
(2)数据库进程拿到请求sql
(3)解析并生成执行计划，执行
(4)读取数据到内存并进行逻辑处理
(5)将读取到的数据封装到一个响应，发送结果到服务端
(6)服务端将响应返回到客户端
(7)关掉连接，释放资源（8）什么是内存泄漏？
由于内存是有限的，当计算机内存中存在大量的相互（循环）引用计数时，会占用大部分的内存；当新的变量进来时，但是内存不够用了，所以不会去开辟新的内存
- （1）什么是索引” />索引是一种数据结构，可以帮助我们快速的进行数据的查找。