MySQL八股文面试
1.MySQL有哪些存储引擎（表类型）
- MyISAM
成熟稳定、快速读取，不支持事务，有表锁 - InnoDB
支持事务、外键、数据行锁，空间占用大，不支持全文索引 - HEAP
- BOB
- ARCHIVE
- CSV
常用的就MyISAM和InnoDB
2.myisam和innodb的区别
最大的区别就在于事务和锁上
- myisam不支持事务，适合频繁查询、小数据量、小并发的应用。表锁，不会出现死锁。
- innodb支持事务，适合插入、更新操作比较多的应用，行锁。
3.MySQL数据库，一天五万条左右的增量，预计运维三年，如何优化？
- 设计好数据库结构，允许数据冗余，减少join操作
- 选择合适的存储引擎与数据类型，适当的添加索引
- 配置MySQL读写分离，提高效率
- 在项目中添加二级缓存，ehcache、redis等
- 提高sql的执行效率，即sql优化
4.如何进行sql优化
1.选择合适的存储引擎
- myisam适合大量查询，很少写入的场景，查询速度非常快，因为是表锁，每次写入都会将整个表锁起来，其他进程无法对表进行操作，直到写入结束。
- innodb查询速度比myisam慢，但是支持行锁，允许事务，适合写入操作很频繁的场景。
2.优化字段的数据类型
选择合适的数据类型，存储数据长度越小的列操作越快，当然需要留够扩展空间。
比如一个表只会有几列数据，那么就没有必要用int来作为主键，要选择更小的smallint或tinyint。
如果不需要记录具体的时间，使用date比datetime要好很多。
3.为搜索字段添加索引
除主键外，也要给搜索字段添加索引，除非是一个大文本字段，那需要建立全文索引，但是5.6之前MySQL的innodb不支持全文索引。
4.避免使用seelct *
这会导致查询变得很慢，即使要查询数据库表全部的字段，也不要用 select *。
5.在某些情况下使用enum而不是varchar
enum是一个非常快、紧凑的类型，在底层上存储的是tinyint，在外部表现为字符串。
可以用于【性别、民族、国家、部门、状态】这种有固定值的字段，在这类字段上比varchar的表现要好。
6.尽量让表成为一张【固定长度静态表】
表内所有的字段都是【固定长度】的数据类型，则这张表会被视为【static或fixed-length 即固定长度静态表】，这种表效率会更高。
比如表里不存在【varchar、text、blob】，如果包含了则不会是【固定长度静态表】。
固定的长度很容易计算下一个数据的偏移量，因此查询会很快。如果字段不是定长，每次寻找下一条时，需要先找到主键。
固定长度的表更容易被缓存和重建，唯一的副作用是，固定长度会浪费一些空间，定长字段无论你用不用，都会占这么多空间。
7.尽量不要让字段处于null的状态
当一个字段没有被赋值的时候，是处于一个null的状态，null也是需要额外存储空间的，最关键的是在where比较时会拖垮sql效率，放弃索引，走全表扫描。
尽量给字段一个合适的默认值，来替代null的状态。
5.如何设计一个高并发的系统
- 数据库层面：合理安排事务隔离级别，sql语句优化、索引优化
- 尽量缓存，减少直接打到数据库的读操作
- 配置MySQL读写分离
6.锁的优化策略
- 读写分离
- 分段加锁
- 减少锁的持有时间
- 多线程尽量以相同的顺序去获取锁
以上并非绝对原则，要根据实际情况来定。比如不能将锁的粒度过于细化，否则可能会导致线程加锁、释放锁次数过多，效率反而不好。
7.索引的底层实现原理和优化
B+树，经过优化的B+树。
主要是在所有的叶子节点中，增加了指向下一个叶子节点的指针，因此innodb引擎建议大部份表使用默认的自增逐渐作为主索引。
8.什么情况下会导致：设置了索引，但是无法使用
- 以 % 开头的like语句
- or语句前后没有同时使用索引
- 数据类型出现隐式转换，比如varchar不加单引号可能会转为int
- 使用 != 或 <>
9.sql语句的优化
- 尽量避免全表查询，在where条件和order by中的字段上索引
- 在where条件中避免使用 != 或 <> 操作，这样会放弃索引，走全表扫描
- 避免对字段进行null值判断，这样会放弃索引，走全表扫描
- 避免使用or进行操作，很容易导致放弃索引，走全表扫描
- 避免在where中对字段进行表达式操作，这样会放弃索引，走全表扫描，例如
select id from t where num/2 = 100
/*应改为:*/
select id from t where num = 100 * 2
- 避免在where中对字段进行函数操作，这样会放弃索引，走全表扫描，例如
select id from t where substring(name,1,3) = 'abc' --name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30') = 0 --'2005-11-30'生成的id
/*应改为:*/
select id from t where name like 'abc%' /*注意这里like左边没有用%*/
select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'
- 索引不是越多越好，过多的索引会降低insert、update的效率，在插入和更新操作时，会重建索引。一般一张表不要超过6个索引，超过6个时，就要考虑一下有一些是不是没必要。
- 使用join来替代子查询
- 使用联合（UNION）来代替手动创建的临时表
10.优化MySQL整体的效率
他们四条从效果上第一条影响最大，后面越来越小
- sql语句和索引的优化
- 数据库表结构与引擎的优化
- 系统配置优化
- 硬件加配置！
11.MySQL中，索引、主键、唯一索引、联合索引的区别，对数据库性能有何影响？
索引（key或index）
索引是一种特殊文件（innodb数据表上的索引是表空间的一个组成部分），包含对数据表里所有记录的引用指针。
普通索引（关键字key或index定义的索引）唯一的任务就是加快对数据的访问速度。
普通索引允许出现重复的值。
唯一索引（UNIQUE）
唯一索引和索引的区别在一，唯一索引不允许出现数据重复。
主键（PRIMARY KEY）
主键是一种特殊的唯一索引，一张表只能有一个
联合索引 【 INDEX(columnA, columnB) 】
覆盖多个数据列的索引，列如 INDEX(columnA, columnB, columnC)，这就是联合索引，比如电话簿里的名称和手机号是一对。
联合索引是有顺序的，支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找，当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
对数据库的影响
索引会加快查询速度，但是会降低插入、更新、删除的速度，因为需要额外的变更索引文件。
12.key和index的区别
- key是数据库的物理结构，有两层意义和作用，一个是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），第二个是索引（辅助查询用的）。
包括primary key, unique key, foreign key 等 - index是数据库的物理结构，只是辅助查询的，创建时会在另外的表空间（mysql中的innodb表空间）以一个类似于目录的结构存储。
包括前缀索引、全文本索引等
13. 外键和主键的区别
主键是本表的，外键是其他表的主键，一张表可以有多个外键，但是只能有一个主键
14.MySQL内连接、外连接区别
- 交叉连接 ：交叉连接又叫笛卡尔积，是指不用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表的所有记录挨个匹配。
- 内连接 ：只有条件的交叉连接，根究条件筛选出合适的记录，内连接只连接匹配的行
- 外连接 ：结果集不仅包含符合条件的行，还可以包含【左表、右表、两个表中所有的数据行】，空值用null表示，分表叫【左外连接、右外连接、全外连接】
15.mysql支持的分区类型
- RANGE分区：将数据划分为不同的范围，例如将一个表通过年份分为若个分区。
- LIST分区：通过与定义的列表值，对数据进行分割，按照list中的值分区。
- HASH分区：通过对表中一个或多个字段的hash进行分区，例如建立一个对标主键进行分区的表。
- KEY分区：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。
16.什么是事务
事务（transaction）是作为一个单元的一组有序数据库操作。
如果组里所有的操作都成功，则事务成功，提交事务，所有操作将推广至所有其他数据库进程。
有一个操作失败，则事务失败，进行事务回滚，该事务的所有操作都被当作没进行过。
17.事务四种隔离级别
- Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
- Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
- Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
- Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。