1、给出一个技术可实现的数据库分表的标准
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。
数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。
1）垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。
垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。
垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。
2）水平切分
当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。
水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。
库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。
几种典型的数据分片规则为：
● 根据数值范围
按照时间区间或ID区间来切分。例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。某种意义上，某些系统中使用的"冷热数据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。
● 根据数值取模
一般采用hash取模mod的切分方式，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。
分库分表带来的问题：
● 事务一致性问题
可使用分布式事务和最终一致性解决。
● 跨节点关联查询 join 问题
● 跨节点分页、排序、函数问题
● 全局主键避重问题
在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键，以避免跨库主键重复问题。
● 数据迁移、扩容问题
3）什么时候考虑切分
能不切分尽量不要切分
数据量过大，正常运维影响业务访问
随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分
数据量快速增长，考虑水平拆分
安全性和可用性
参考：http://www.west999.com/info/html/wangluobiancheng/Mysql/20190724/4651529.html
2、Mysql自增的主键，改为随机生成的唯一字符串，如何给出合理理由？
自增的缺点
1，要维护自增锁
2，对水平拆分不友好
3，业务不安全，比如轻易就能推断出一段时间内的数据量
3、聚簇索引与非聚簇索引
索引的原理（https://blog.csdn.net/u013308490/article/details/83001060、https://www.cnblogs.com/bypp/p/7755307.html）：
目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree(B树)或其变种B+Tree(B+树)作为索引结构。B+Tree是数据库系统实现索引的首选数据结构。在MySQL中,索引属于存储引擎级别的概念,不同存储引擎对索引的实现方式是不同的,本文主要讨论MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。
MyISAM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。InnoDB引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是完整的数据记录。
一、MyISAM 索引实现
MyISAM 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。
这里设表一共有三列,假设我们以 Col1 为主键,则图 8 是一个 MyISAM 表的主索引(Primary key)示意。可以看出 MyISAM 的索引文件仅仅保存数据记录的地址。
辅助索引
在 MyISAM 中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复。如果我们在 Col2 上建立一个辅助索引。同样也是一颗 B+Tree,data 域保存数据记录的地址。因此,MyISAM 中索引检索的算法为首先按照 B+Tree 搜索算法搜索索引,如果指定的 Key 存在,则取出其data 域的值,然后以 data 域的值为地址,读取相应数据记录。
MyISAM 的索引方式也叫做“非聚集索引”,之所以这么称呼是为了与 InnoDB的聚集索引区分。
二、InnoDB 索引实现
虽然 InnoDB 也使用 B+Tree 作为索引结构,但具体实现方式却与 MyISAM 截然不同。
1.第一个重大区别是 InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM 索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址。
而在InnoDB 中,表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,这棵树的叶点data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。
上图是 InnoDB 主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为 InnoDB 的数据文件本身要按主键聚集。
1.InnoDB 要求表必须有主键(MyISAM 可以没有),如果没有显式指定,则 MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键,如果不存在这种列,则MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键,类型为长整形。
同时,请尽量在 InnoDB 上采用自增字段做表的主键。因为 InnoDB 数据文件本身是一棵B+Tree,非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持 B+Tree 的特性而频繁的分裂调整,十分低效,而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。
2.第二个与 MyISAM 索引的不同是 InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB 的所有辅助索引都引用主键作为 data 域。
聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效,但是辅助索引搜索需要检索两遍索引:首先检索辅助索引获得主键,然后用主键到主索引中检索获得记录。
引申:为什么不建议使用过长的字段作为主键?
因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。
InnoDB有了聚簇索引，为什么还要有二级索引呢？
聚簇索引的叶子节点存储了一行完整的数据，而二级索引只存储了主键值，相比于聚簇索引，占用的空间要少。当我们需要为表建立多个索引时，如果都是聚簇索引，那将占用大量内存空间，所以InnoDB中主键所建立的是聚簇索引，而唯一索引、普通索引、前缀索引等都是二级索引。
为什么一般情况下，我们建表的时候都会使用一个自增的id来作为我们的主键？
InnoDB中表中的数据是直接存储在主键聚簇索引的叶子节点中的，每插入一条记录，其实都是增加一个叶子节点，如果主键是顺序的，只需要把新增的一条记录存储在上一条记录的后面，当页达到最大填充因子的时候，下一跳记录就会写入新的页中，这种情况下，主键页就会近似于被顺序的记录填满。
若表的主键不是顺序的id，而是无规律数据，比如字符串，InnoDB无法加单的把一行记录插入到索引的最后，而是需要找一个合适的位置（已有数据的中间位置），甚至产生大量的页分裂并且移动大量数据，在寻找合适位置进行插入时，目标页可能不在内存中，这就导致了大量的随机IO操作，影响插入效率。除此之外，大量的页分裂会导致大量的内存碎片。
聚簇索引与非聚簇索引
InnoDB 使用的是聚簇索引, 将主键组织到一棵 B+树中, 而行数据就储存在叶子节点上, 若使用"where id = 14"这样的条件查找主键, 则按照 B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点, 之后获得行数据。 若对 Name 列进行条件搜索, 则需要两个步骤:
第一步在辅助索引 B+树中检索 Name, 到达其叶子节点获取对应的主键。
第二步使用主键在主索引 B+树种再执行一次 B+树检索操作, 最终到达叶子节点即可获取整行数据。
MyISM 使用的是非聚簇索引, 非聚簇索引的两棵 B+树看上去没什么不同, 节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已, 主键索引 B+树的节点存储了主键, 辅助键索引B+树存储了辅助键。 表数据存储在独立的地方, 这两颗 B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据, 对于表数据来说, 这两个键没有任何差别。 由于索引树是独立的, 通过辅助键检索无需访问主键的索引树。
为了更形象说明这两种索引的区别, 我们假想一个表如下图存储了 4 行数据。 其中Id 作为主索引, Name 作为辅助索引。 图示清晰的显示了聚簇索引和非聚簇索引的差异：
联合索引及最左原则
最左原则：
例如联合索引有三个索引字段（A,B,C）
查询条件：
（A，，）---会使用索引
（A，B，）---会使用索引
（A，B，C）---会使用索引
（，B，C）---不会使用索引
（，，C）---不会使用索引