mysql经典面试题及答案

问题1：char、varchar的区别是什么？
varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。

问题2: TRUNCATE和DELETE的区别是什么？
DELETE命令从一个表中删除某一行，或多行，TRUNCATE命令永久地从表中删除每一行。

问题3：什么是触发器，MySQL中都有哪些触发器？
触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。在MySQL数据库中有如下六种触发器：

1、Before Insert

2、After Insert

3、Before Update

4、After Update

5、Before Delete

6、After Delete

问题4：FLOAT和DOUBLE的区别是什么？

FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数，并在内存中占4字节。

DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数，并在内存中占8字节。

问题5：如何在MySQL种获取当前日期？

SELECT CURRENT_DATE();

问题6：如何查询第n高的工资？

SELECT DISTINCT(salary) from employee ORDER BY salary DESC LIMIT n-1,1

问题7：请写出下面MySQL数据类型表达的意义（int(0)、char(16)、varchar(16)、datetime、text）

知识点分析

此题考察的是MySQL数据类型。MySQL数据类型属于MySQL数据库基础，由此延伸出的知识点还包括如下内容：

MySQL基础操作

MySQL存储引擎

MySQL锁机制

MySQL事务处理、存储过程、触发器

数据类型考点：

1、整数类型，包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数。

长度：整数类型可以被指定长度，例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数，而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。

例子，假定类型设定为INT(5)，属性为UNSIGNED ZEROFILL，如果用户插入的数据为12的话，那么数据库实际存储数据为00012。

2、实数类型，包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。

DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。

而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。

计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。

3、字符串类型，包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB

VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间。

VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时，使用1字节表示，否则使用2字节表示。

VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断。

CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间。

CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。

CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度。

CHAR存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断。

使用策略：

对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。

对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。

使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。

尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。

4、枚举类型（ENUM），把不重复的数据存储为一个预定义的集合。

有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。

ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。

ENUM在内部存储时，其实存的是整数。

尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。

排序是按照内部存储的整数

5、日期和时间类型，尽量使用timestamp，空间效率高于datetime，

用整数保存时间戳通常不方便处理。

如果需要存储微妙，可以使用bigint存储。

看到这里，这道真题是不是就比较容易回答了。

答：int(0)表示数据是INT类型，长度是0、char(16)表示固定长度字符串，长度为16、varchar(16)表示可变长度字符串，长度为16、datetime表示时间类型、text表示字符串类型，能存储大字符串，最多存储65535字节数据）

MySQL基础操作：

常见操作

MySQL的连接和关闭：mysql -u -p -h -P

-u：指定用户名
-p：指定密码
-h：主机
-P：端口

进入MySQL命令行后：G、c、q、s、h、d

G：打印结果垂直显示
c：取消当前MySQL命令
q：退出MySQL连接
s：显示服务器状态
h：帮助信息
d：改变执行符

MySQL存储引擎：

1、InnoDB存储引擎，

默认事务型引擎，最重要最广泛的存储引擎，性能非常优秀。

数据存储在共享表空间，可以通过配置分开。也就是多个表和索引都存储在一个表空间中，可以通过配置文件改变此配置。

对主键查询的性能高于其他类型的存储引擎。

内部做了很多优化，从磁盘读取数据时会自动构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区。

通过一些机制和工具支持真正的热备份。

支持崩溃后的安全恢复。

支持行级锁。

支持外键。

2、MyISAM存储引擎，

拥有全文索引、压缩、空间函数。

不支持事务和行级锁、不支持崩溃后的安全恢复。

表存储在两个文件，MYD和MYI。

设计简单，某些场景下性能很好，例如获取整个表有多少条数据，性能很高。

全文索引不是很常用，不如使用外部的ElasticSearch或Lucene。

3、其他表引擎，
Archive、Blackhole、CSV、Memory

使用策略
在大多数场景下建议使用InnoDB存储引擎。

MySQL锁机制

表锁是日常开发中的常见问题，因此也是面试当中最常见的考察点，当多个查询同一时刻进行数据修改时，就会产生并发控制的问题。共享锁和排他锁，就是读锁和写锁。

共享锁，不堵塞，多个用户可以同时读一个资源，互不干扰。

排他锁，一个写锁会阻塞其他的读锁和写锁，这样可以只允许一个用户进行写入，防止其他用户读取正在写入的资源。

锁的粒度

表锁，系统开销最小，会锁定整张表，MyIsam使用表锁。

行锁，最大程度的支持并发处理，但是也带来了最大的锁开销，InnoDB使用行锁。

MySQL事务处理

MySQL提供事务处理的表引擎，也就是InnoDB。

服务器层不管理事务，由下层的引擎实现，所以同一个事务中，使用多种引擎是不靠谱的。

需要注意，在非事务表上执行事务操作，MySQL不会发出提醒，也不会报错。

存储过程

为以后的使用保存的一条或多条MySQL语句的集合，因此也可以在存储过程中加入业务逻辑和流程。

可以在存储过程中创建表，更新数据，删除数据等等。

使用策略

可以通过把SQL语句封装在容易使用的单元中，简化复杂的操作

可以保证数据的一致性

可以简化对变动的管理

触发器

提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法，它是与表事件相关的特殊的存储过程。
使用场景

可以通过数据库中的相关表实现级联更改。

实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。

例如可以生成某些业务的编号。

注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。

大家需要牢记以上基础知识点，重点是理解数据类型CHAR和VARCHAR的差异，表存储引擎InnoDB和MyISAM的区别。

问题8：请说明InnoDB和MyISAM的区别

InnoDB支持事务，MyISAM不支持；

InnoDB数据存储在共享表空间，MyISAM数据存储在文件中；

InnoDB支持行级锁，MyISAM只支持表锁；

InnoDB支持崩溃后的恢复，MyISAM不支持；

InnoDB支持外键，MyISAM不支持；

InnoDB不支持全文索引，MyISAM支持全文索引；

问题9：innodb引擎的特性

插入缓冲（insert buffer)

二次写(double write)

自适应哈希索引(ahi)

预读(read ahead)

问题10：请列举3个以上表引擎
InnoDB、MyISAM、Memory

问题11：请说明varchar和text的区别

varchar可指定字符数，text不能指定，内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节（n<=255）或2个字节(n>255)，text是实际字符数+2个字节。

text类型不能有默认值。

varchar可直接创建索引，text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下，text的索引几乎不起作用。

查询text需要创建临时表。

问题11：varchar(50)中50的含义
最多存放50个字符，varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)。

问题12：int(20)中20的含义
是指显示字符的长度，不影响内部存储，只是当定义了ZEROFILL时，前面补多少个 0

问题13：简单描述MySQL中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响？

知识点分析

此真题主要考察的是MySQL索引的基础和类型，由此延伸出的知识点还包括如下内容：

MySQL索引的创建原则

MySQL索引的注意事项

MySQL索引的原理

下面我们就来将这些知识一网打尽

索引的基础

索引类似于书籍的目录，要想找到一本数的某个特定主题，需要先查找书的目录，定位对应的页码

存储引擎使用类似的方式进行数据查询，先去索引当中找到对应的值，然后根据匹配的索引找到对应的数据行。

创建索引的语法：

首先创建一个表：create table t1 (id int primary key,username varchar(20),password varchar(20));

创建单个索引的语法：CREATE INDEX 索引名 on 表名（字段名）

索引名一般是：表名_字段名

给id创建索引：CREATE INDEX t1_id on t1(id);

创建联合索引的语法：CREATE INDEX 索引名 on 表名（字段名1，字段名2）

给username和password创建联合索引：CREATE index t1_username_password ON t1(username,password)

其中index还可以替换成unique，primary key，分别代表唯一索引和主键索引

删除索引：DROP INDEX t1_username_password ON t1

索引对性能的影响：

大大减少服务器需要扫描的数据量。

帮助服务器避免排序和临时表。

将随机I/O变顺序I/O。

大大提高查询速度。

降低写的速度（不良影响）。

磁盘占用（不良影响）。

索引的使用场景：

对于非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高。

中到大型表，索引非常有效。

特大型的表，建立和使用索引的代价会随之增大，可以使用分区技术来解决。

索引的类型：
索引很多种类型，是在MySQL的存储引擎实现的。

普通索引：最基本的索引，没有任何约束限制。

唯一索引：和普通索引类似，但是具有唯一性约束。

主键索引：特殊的唯一索引，不允许有空值。

索引的区别：
-一个表只能有一个主键索引，但是可以有多个唯一索引。

主键索引一定是唯一索引，唯一索引不是主键索引。

主键可以与外键构成参照完整性约束，防止数据不一致。

联合索引：将多个列组合在一起创建索引，可以覆盖多个列。（也叫复合索引，组合索引）

外键索引：只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引，保证数据的一致性、完整性、和实现级联操作（基本不用）。

全文索引：MySQL自带的全文索引只能用于MyISAM，并且只能对英文进行全文检索 （基本不用）

MySQL索引的创建原则

最适合创建索引的列是出现在WHERE或ON子句中的列，或连接子句中的列而不是出现在SELECT关键字后的列。

索引列的基数越大，数据区分度越高，索引的效果越好。

对于字符串进行索引，应该制定一个前缀长度，可以节省大量的索引空间。

根据情况创建联合索引，联合索引可以提高查询效率。

避免创建过多的索引，索引会额外占用磁盘空间，降低写操作效率。

主键尽可能选择较短的数据类型，可以有效减少索引的磁盘占用提高查询效率。

MySQL索引的注意事项
1、联合索引遵循前缀原则

KEY(a,b,c)
WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3
WHERE a = 1 AND b = 2
WHERE a = 1
#以上SQL语句可以用到索引
WHERE b = 2 AND c = 3
WHERE a = 1 AND c = 3
#以上SQL语句用不到索引

2、LIKE查询，%不能在前

WHERE name LIKE "%wang%"

#以上语句用不到索引，可以用外部的ElasticSearch、Lucene等全文搜索引擎替代。

3、列值为空（NULL）时是可以使用索引的，但MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的储存空间，还需要在MySQL内部进行特殊处理。

4、如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢，会放弃使用索引，例如：
表中只有100条数据左右。对于SQL语句WHERE id > 1 AND id < 100，MySQL会优先考虑全表扫描。

5、如果关键词or前面的条件中的列有索引，后面的没有，所有列的索引都不会被用到。

6、列类型是字符串，查询时一定要给值加引号，否则索引失效，例如：
列name varchar(16)，存储了字符串"100"
WHERE name = 100;
以上SQL语句能搜到，但无法用到索引。

MySQL索引的原理

MySQL索引是用一种叫做聚簇索引的数据结构实现的，下面我们就来看一下什么是聚簇索引。

聚簇索引是一种数据存储方式，它实际上是在同一个结构中保存了B+树索引和数据行，InnoDB表是按照聚簇索引组织的（类似于Oracle的索引组织表）。

注：
B+ 树是一种树数据结构，是一个n叉排序树，每个节点通常有多个孩子，一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点，也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。
B+ 树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引。B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+ 树元素自底向上插入。

InnoDB通过主键聚簇数据，如果没有定义主键，会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有这样的索引，会隐式定义个主键作为聚簇索引。

下图形象说明了聚簇索引表(InnoDB)和普通的堆组织表(MyISAM)的区别：

最常问的MySQL面试题三——每个开发人员都应该知道
对于普通的堆组织表来说（右图），表数据和索引是分别存储的，主键索引和二级索引存储上没有任何区别。
而对于聚簇索引表来说（左图），表数据是和主键一起存储的，主键索引的叶结点存储行数据，二级索引的叶结点存储行的主键值。
聚簇索引表最大限度地提高了I/O密集型应用的性能，但它也有以下几个限制：

1）插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。

2）更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。

3）二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。

二级索引的叶节点存储的是主键值，而不是行指针，这是为了减少当出现行移动或数据页分裂时二级索引的维护工作，但会让二级索引占用更多的空间。

解题方法

在一些MySQL索引基础考题中，我们可以轻松的通过索引基础和类型来解决此类问题，对于一些索引创建注意事项方面的考点，我们可以通过索引创建原则和注意事项来解决。

问题14：创建MySQL联合索引应该注意什么？
需遵循前缀原则

问题15：列值为NULL时，查询是否会用到索引？
在MySQL里NULL值的列也是走索引的。当然，如果计划对列进行索引，就要尽量避免把它设置为可空，MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。

问题16：以下语句是否会应用索引：SELECT FROM users WHERE YEAR(adddate) < 2007;*
不会，因为只要列涉及到运算，MySQL就不会使用索引。

问题17：MyISAM索引实现？
MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM的索引方式也叫做非聚簇索引的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚簇索引区分。

问题17：MyISAM索引与InnoDB索引的区别？

InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引。

InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效。

MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。

InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。

问题18：以下三条sql 如何建索引，只建一条怎么建？

WHERE a=1 AND b=1
WHERE b=1
WHERE b=1 ORDER BY time DESC

以顺序b,a,time建立联合索引，CREATE INDEX table1_b_a_time ON index_test01(b,a,time)。因为最新MySQL版本会优化WHERE子句后面的列顺序，以匹配联合索引顺序。

问题19：有A(id,sex,par,c1,c2),B(id,age,c1,c2)两张表，其中A.id与B.id关联，现在要求写出一条SQL语句，将B中age>50的记录的c1,c2更新到A表中同一记录中的c1,c2字段中
考点分析
这道题主要考察的是MySQL的关联UPDATE语句
延伸考点：

MySQL的关联查询语句

MySQL的关联UPDATE语句

针对刚才这道题，答案可以是如下两种形式的写法：

UPDATE A,B SET A.c1 = B.c1, A.c2 = B.c2 WHERE A.id = B.id
UPDATE A INNER JOIN B ON A.id=B.id SET A.c1 = B.c1,A.c2=B.c2
再加上B中age>50的条件：
UPDATE A,B set A.c1 = B.c1, A.c2 = B.c2 WHERE A.id = B.id and B.age > 50;
UPDATE A INNER JOIN B ON A.id = B.id set A.c1 = B.c1,A.c2 = B.c2 WHERE B.age > 50

MySQL的关联查询语句

六种关联查询

交叉连接（CROSS JOIN）

内连接（INNER JOIN）

外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）

联合查询（UNION与UNION ALL）

全连接（FULL JOIN）

交叉连接（CROSS JOIN）

SELECT * FROM A,B(,C)或者
SELECT * FROM A CROSS JOIN B (CROSS JOIN C)
#没有任何关联条件，结果是笛卡尔积，结果集会很大，没有意义，很少使用
内连接（INNER JOIN）
SELECT * FROM A,B WHERE A.id=B.id或者
SELECT * FROM A INNER JOIN B ON A.id=B.id
多表中同时符合某种条件的数据记录的集合，INNER JOIN可以缩写为JOIN

内连接分为三类

等值连接：ON A.id=B.id

不等值连接：ON A.id > B.id

自连接：SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid

外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）

左外连接：LEFT OUTER JOIN, 以左表为主，先查询出左表，按照ON后的关联条件匹配右表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成LEFT JOIN

右外连接：RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主，先查询出右表，按照ON后的关联条件匹配左表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成RIGHT JOIN

联合查询（UNION与UNION ALL）

SELECT * FROM A UNION SELECT * FROM B UNION ...

就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并

如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行

效率 UNION 高于 UNION ALL

全连接（FULL JOIN）

MySQL不支持全连接

可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用

SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id UNION
SELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON A.id=B.id

嵌套查询

用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件，效率不好把握
SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)

解题方法

根据考题要搞清楚表的结果和多表之间的关系，根据想要的结果思考使用那种关联方式，通常把要查询的列先写出来，然后分析这些列都属于哪些表，才考虑使用关联查询

问题20：
为了记录足球比赛的结果，设计表如下：
team：参赛队伍表
match：赛程表
其中，match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联，查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛，并且用以下形式列出：拜仁 2:0 不莱梅 2006-6-21

首先列出需要查询的列：

表team

teamID teamName

表match

match ID

hostTeamID

guestTeamID

matchTime matchResult

其次列出结果列：

主队 结果 客对 时间

初步写一个基础的SQL：

SELECT hostTeamID,matchResult,matchTime guestTeamID from match where matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1";

通过外键联表，完成最终SQL：

select t1.teamName,m.matchResult,t2.teamName,m.matchTime from match as m left join team as t1 on m.hostTeamID = t1.teamID, left join team t2 on m.guestTeamID=t2.guestTeamID where m.matchTime between "2006-6-1" and "2006-7-1"

问题21：UNION与UNION ALL的区别？

如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行

效率 UNION 高于 UNION ALL

问题22：一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外键tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。

1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引

select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>50000 limit 200;

2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。

select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

问题23：拷贝表( 拷贝数据, 源表名：a 目标表名：b)

insert into b(a, b, c) select d,e,f from a;

问题24：Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名

select Student.S#,Student.Sname
from Student
where S# not in (select distinct( SC.S#) from SC,Course,Teacher where SC.C#=Course.C# and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname=’叶平’);

问题25：随机取出10条数据

SELECT * FROM users WHERE id >= ((SELECT MAX(id) FROM users)-(SELECT MIN(id) FROM users)) * RAND() + (SELECT MIN(id) FROM users) LIMIT 10
#此方法效率比直接用SELECT * FROM users order by rand() LIMIT 10高很多

问题26：请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法，从哪些方面，SQL语句性能如何分析？

考点分析：
这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法
延伸考点：

优化查询过程中的数据访问

优化长难的查询语句

优化特定类型的查询语句

如何查找查询速度慢的原因
记录慢查询日志，分析查询日志，不要直接打开慢查询日志进行分析，这样比较浪费时间和精力，可以使用pt-query-digest工具进行分析

使用show profile

set profiling=1;开启，服务器上所有执行语句会记录执行时间，存到临时表中
show profiles
show profile for query 临时表ID

使用show status

show status会返回一些计数器，show global status会查看所有服务器级别的所有计数
有时根据这些计数，可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多

show processlist

观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征

最常问的MySQL面试题五——每个开发人员都应该知道

使用explain

分析单条SQL语句

优化查询过程中的数据访问

访问数据太多导致查询性能下降

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

确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

避免犯如下SQL语句错误

查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决

多表关联返回全部列。解决办法：指定列名

总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECT *

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

是否在扫描额外的记录。解决办法：

使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：

使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

改变数据库和表的结构，修改数据表范式

重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。

优化长难的查询语句

一个复杂查询还是多个简单查询

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

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。

切分查询

将一个大的查询分为多个小的相同的查询

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。

分解关联查询，让缓存的效率更高。

执行单个查询可以减少锁的竞争。

在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。

查询效率会有大幅提升。

较少冗余记录的查询。

优化特定类型的查询语句

count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)

MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。

当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。

可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)

增加汇总表

使用缓存

优化关联查询

确定ON或者USING子句中是否有索引。

确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

优化子查询

用关联查询替代

优化GROUP BY和DISTINCT

这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法

关联查询中，使用标识列分组的效率更高

如果不需要ORDER BY，进行GROUP BY时加ORDER BY NULL，MySQL不会再进行文件排序。

WITH ROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理

优化LIMIT分页

LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低

可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询

优化UNION查询

UNION ALL的效率高于UNION

优化WHERE子句

解题方法

对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。

SQL语句优化的一些方法？

1.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。

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=

3.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。

4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，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=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20

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.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。

7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这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/2=100应改为:select id from t where num=100*2

9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc开头的id应改为:
select id from t where name like ‘abc%’

10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

问题27：简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理，分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。

考点分析

分区表的原理

分库分表的原理

延伸：

MySQL的复制原理及负载均衡

分区表的工作原理

对用户而言，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层MySQL将其分成了多个物理子表，这对用户来说是透明的，每一个分区表都会使用一个独立的表文件。

如图所示：MySQL将表分成多个物理字表，但PHP客户端并无感知，仍然认为操作的是一个表。

创建表时使用partition by子句定义每个分区存放的数据，执行查询时，优化器会根据分区定义过滤那些没有需要的数据的分区，这样只需要查询数据所在分区即可。

这样子表相对于未分区的表来说占用空间小，数据量更小，因此操作速度更快。

分区的主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中，这样可以将相关的数据存放在一起，而且如果想一次性的删除整个分区的数据也和方便。

适用场景

1、表非常大，无法全部存在内存，或者只在表的最后有热点数据，其他都是历史数据。

2、分区表的数据更易维护，可以对独立的分区进行独立的操作。

3、分区表的数据可以分布在不同的机器上，从而高效适用资源。

4、可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈

5、可以备份和恢复独立的分区

限制

1、一个表最多只能有1024个分区

2、5.1版本中，分区表表达式必须是整数，5.5可以使用列分区

3、分区表字段如果有主键和唯一索引列，那么主键列和唯一索引列都必须包含进来

4、分区表中无法使用外键约束

5、需要对现有表的结构进行修改

6、所有分区都必须使用相同的存储引擎

7、分区函数中可以使用的函数和表达式会有一些限制

8、某些存储引擎不支持分区

9、对于MyISAM的分区表，不能使用load index into cache

10、对于MyISAM表，使用分区表时需要打开更多的文件描述符

分库分表的工作原理

通过一些HASH算法或者工具实现将一张数据表垂直或者水平进行物理切分

适用场景

1、单表记录条数达到百万或千万级别时

2、解决表锁的问题

分表方式

水平分表：

表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询次数

适用场景

1、表中的数据本身就有独立性，例如表中分表记录各个地区的数据或者不同时期的数据，特别是有些数据常用，有些不常用。

2、需要把数据存放在多个介质上。

水平切分的缺点

1、给应用增加复杂度，通常查询时需要多个表名，查询所有数据都需UNION操作

2、在许多数据库应用中，这种复杂度会超过它带来的优点，查询时会增加读一个索引层的磁盘次数

垂直分表

把主键和一些列放在一个表，然后把主键和另外的列放在另一个表中

适用场景

1、如果一个表中某些列常用，另外一些列不常用

2、可以使数据行变小，一个数据页能存储更多数据，查询时减少I/O次数

缺点

管理冗余列，查询所有数据需要join操作

分表缺点

有些分表的策略基于应用层的逻辑算法，一旦逻辑算法改变，整个分表逻辑都会改变，扩展性较差

对于应用层来说，逻辑算法增加开发成本

MySQL的复制原理及负载均衡

MySQL主从复制工作原理

在主库上把数据更高记录到二进制日志

从库将主库的日志复制到自己的中继日志

从库读取中继日志的事件，将其重放到从库数据中

MySQL主从复制解决的问题

数据分布：随意开始或停止复制，并在不同地理位置分布数据备份

负载均衡：降低单个服务器的压力

高可用和故障切换：帮助应用程序避免单点失败

升级测试：可以用更高版本的MySQL作为从库

解题方法

充分掌握分区分表的工作原理和适用场景，在面试中，此类题通常比较灵活，会给一些现有公司遇到问题的场景，大家可以根据分区分表，MySQL复制、负载均衡的适用场景来根据情况进行回答

问:28：设定网站用户数量在千万级，但是活跃用户数量只有1%，如何通过优化数据库提高活跃用户访问速度？

可以使用MySQL的分区，把活跃用户分在一个区，不活跃用户分在另外一个区，本身活跃用户区数据量比较少，因此可以提高活跃用户访问速度。

还可以水平分表，把活跃用户分在一张表，不活跃用户分在另一张表，可以提高活跃用户访问速度。

问题29：SQL语句应该考虑哪些安全性？

考点分析

SQL查询的安全方案

延伸：

MySQL的其它安全设置

SQL查询的安全方案

1、使用预处理语句防止SQL注入

 delete user where id = ?

 

 

2、写入数据库的数据一定要进行特殊字符转义

3、查询错误信息不要返回给用户，将错误记录到日志

注意：

PHP端尽量使用PDO对数据库进行操作，PDO拥有对预处理语句很好的支持的方法，MySQLi也有，但是可扩展性不如PDO，MySQL函数在新版中已经趋向于淘汰，所以不建议使用，而且它没有很好的支持预处理方法。

1、定期做数据备份

2、不给查询用户root权限，合理分配权限

3、关闭远程访问数据库权限

4、修改root口令，不用默认口令，使用较复杂的口令

5、删除多余的用户

6、改变root用户的名称

7、限制一般用户浏览其它库

8、限制用户对数据文件的访问权限

解题方法

通常情况下，SQL安全的考点都在防SQL注入的问题，因此只要遇到此类考点，优先考虑SQL注入的防护手段。

问题30：为什么使用mysqli和PDO连接数据库会比mysql连接数据库更安全? mysqli和PDO支持预处理，可以防止SQL注入，mysql不支持预处理。

编辑：黄飞