MySQL基础知识

1.基础知识
decimal能存储比bigint更大的整数；float和double只能做近似计算
经常变更的短字符串用char更好更高效。
text和blob查询会使用临时表，导致严重的性能开销。 单独查询或者单独垂直分表
timestamp y-m-d h:i:s 比datetime空间效率更高。
数据库建模 powerdesigner 重要，不要只写一个数据字典
mysql的瓶颈是磁盘IO；一台双核的mysql压力200个请求。

2.不同表的处理方式：
小表，全表扫描效率更高
500w以内的中大型表，使用索引优化。2亿数据别说使用索引，连SQL语句都执行不动。
大型项目就要 分库分表了。mycat
分区一般扩展性差维护成本高，一般不搞。
分表可以不用中间件，分表查询有五种方式，中间件只是其中一种方式。

3.索引：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_list)
Mysql优化器是有规则的，尽可能淘汰更多数据
explain分析单独sql，优化 select type
不是索引越多越好，根据业务需求，对重要的SQL建立响应的组合索引。
索引将随机IO变成顺序IO
索引大大提高了查询速度，降低了写的速度。=》读写分离，通过二进制日志主从同步
失效条件：1.范围查询；2.结果集超过50%=>全表扫描

4.索引类型：强制索引查询 force index(xxx)
普通索引
唯一索引：限制列唯一，可以有多个，可以为空
主键索引：特殊的唯一索引，不能为空
组合索引：多个列组合在一起创建索引（组合唯一索引：两个列不能都一样、组合普通索引）
最左索引匹配原则，有失效条件

5.索引的建立原则：
1.出现在where子句的列或链接子句的列，select后面的列不需要
2.索引列的基数越大效果越好
3.字符串索引，制定前缀长度可以节省大量的索引空间 计算全列选择性
4.根据情况创建复合索引，提高查询效率
5.避免创建过多索引，占用磁盘空间，降低读写效率
6.逐渐选择较短的数据类型

6.索引生效问题：
1.复合索引前缀原则：key(a,b,c) a ab abc生效 ac bc不生效
2.like前面有%不生效；字段 is null可以使用索引
3.or的字段都有索引才能使用
4.列是字符串需要加引号才能使用索引

7.优化方案
MySQL慢查询分析工具pt-query-digest
Show Profile是mysql提供的可以用来分析当前会话中sql语句执行的资源消耗情况的工具。
重复数据用redis缓存，复杂查询用es综合查询
关联查询，适当分解，减少锁的竞争；一般sql耗时10ms，复杂sql不超过100ms
on using子句的列要有索引，字段一样用using，不一样用on
ditinct group by要使用索引
关联查询代替子查询；组合查询 union 切分成多个查询，减少单次请求的数据量

8.分库分表带来的问题：
分布式ID寻址
分布式事务问题
mycat
3pc tcc:事务模型
分布式事务中常见的三种解决方案
（一）、基于可靠消息的最终一致性方案
（二）、TCC事务补偿型方案
（三）、最大努力通知型

9.覆盖索引和回表
innodb两大类索引：聚集索引和普通索引。
聚集索引
innodb有且仅有一个聚集索引：
一般主键就是聚集索引
叶子结点存储行记录；查询时可以直接定位到行记录
普通索引：
叶子结点存储主键值
查询时，先查到主键值，再扫描主键的索引树定位到行记录。

回表查询：
查询时，先查到主键值，再扫描主键的索引树定位到行记录。性能相对于值扫描一遍聚集索引的性能要低。
索引覆盖：
索引覆盖是避免回表查询的优化策略。
将要查询的数据作为索引列建立普通索引或联合索引

10.hashmap和tablemap
HashTable继承了被弃用的类
Hashtable是线程安全的，效率比较低
HashMap大道至简的数据类型

1.事务并发问题
脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后事务B回滚了。
不可重复的：事务A多次读取同一数据的值不同。
幻读：事务A多次读取同一段数据的个数不同

2.事务隔离级别
读未提交：脏读
不可重复读：
可重复读：依然有幻读的问题
串行化：性能问题

3.innodb行级锁的条件？？？？
行级锁建立在索引的基础上，索引失效会导致行级锁变表级锁。

4.B+tree索引 hash索引
hash索引：
有局限，只满足 = in <=>安全等于(null=null=>null null<=>null=>1)
无法避免排序，
不能避免表扫描
对于组合索引，hash索引是把组合索引建合并后在一起计算hash值，当只用前一个索引建时hash索引不能被使用。
遇到大量hash值相同时不见得比B+tree性能高
只用heap和memory引擎才支持hash索引
B+tree索引：
等值查询且键值唯一时，hash才有可能比b+tree性能高。
范围查询检索，hash索引没用。
hash没办法利用索引完成排序。
hash索引不支持多列联合索引的最左侧匹配原则。

5.聚集索引和非聚集索引
聚集索引 表记录的排列顺序和索引的排列顺序一直，查询效率快，修改慢。插入式会对数据页重新排序
非聚集索引也适用于分组、大数目的不同值、频繁更新的列中，但这些情况不适合聚集索引。

6.悲观锁乐观锁
悲观锁
通常使用 select for update实现悲观锁。
悲观锁会锁住所有扫描过得行，如果不走索引，走了全表扫描可能会造成全表锁定。

乐观锁
完全是业务逻辑实现。
给表加一个版本号字段是实现乐观锁的一种方式
乐观锁一般用于失败可能性比较小的地方。能提高并发系统

7.主从复制
同步复制、异步复制、半同步复制
主从复制常见七个问题
1.主从复制，从节点不可写
2.多个slave的作用：分担压力、容灾高可用
3.slave的缓存可以放在redis等专用缓存服务器中
4.master满足不了写操作：分库-垂直拆分，分表-水平拆分

8.慢查询解决：
1.slowquerylog打开
2.slowquerylog_file
3.longquerytime

9.什么时候造成死锁：表级锁不会产生死锁，主要是innodb
死锁解决办法：
1.查出线程并杀死
2.设置锁超时时间
3.死锁检测来进行处理死锁

10.mysql高并发环境解决方案
1.分库分表
2.集群方案
3.读写分离
4.热数据给redis等缓存。

11.数据库崩溃时事务恢复
undo log 旧数据的备份，多版本并发控制 为了实现事务的原子性数据操作签的备份。可以用来恢复到事务开始之前的状态
redo log 新数据的备份，将数据恢复到最新状态。

12.腾讯
mysql主从延迟怎么解决
1.半同步复制
2.主库配置syncbinlog=1
3. 5.7的并行复制

某个表千万数据，CRUD比较慢
表拆分
保证查询字段顺序尽量和组合索引的顺序一致
单表进行SQL优化：拆分请求，减少单次请求的数量，缩短锁的锁定。

高并发下，安全的修改一行数据
1.悲观锁 乐观锁
2、队列缓冲
13.阿里
为什么innodb的索引key长度不能太长：
每个页存放key的数目变少，间接导致索引树的页数目变多，索引层次增加，影响整体查询变更的效率。

mysql数据如何恢复到任意时间点
需要定时做全量备份，有备份增量的binlog

14.百度
关系型数据库采用的数据结构
二维表（非线性数据结构）、B+TREE索引（树形数据结构）、hash（索引集合数据结构）
数据结构使用二维表存储

数据库索引的实现
B+TREE索引（树形数据结构）、hash（索引集合数据结构）