MySQL面试题--开发（最全，涵盖SQL基础、架构、事务）

MySQL面试题--事务https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/136947072

MySQL面试题--MySQL内部技术架构https://blog.csdn.net/Timebro/article/details/136946046?spm=1001.2014.3001.5501

MySQL面试题--最全面-索引https://blog.csdn.net/Timebro/article/details/136895455?spm=1001.2014.3001.5501

1.可以使用MySQL直接存储文件吗？

可以使用 BLOB (binary large object)，用来存储二进制大对象的字段类型。

TinyBlob 255 值的长度加上用于记录长度的1个字节(8位) Blob 65K值的长度加上用于记录长度的2个字节(16位) MediumBlob 16M值的长度加上用于记录长度的3个字节(24位) LongBlob 4G 值的长度加上用于记录长度的4个字节(32位)。

2.什么时候存，什么时候不存？

存：需要高效查询并且文件很小的时候

不存：文件比较大，数据量多或变更频繁的时候

3.存储的时候有遇到过什么问题吗？

上传数据过大sql执行失败调整max_allowed_packet
主从同步数据时比较慢
应用线程阻塞
占用网络带宽
高频访问的图片无法使用浏览器缓存

4.Emoji乱码怎么办？

使用utf8mb4

MySQL在5.5.3之后增加了这个utf8mb4的编码，mb4就是most bytes 4的意思，专门用来兼容四字节的unicode。好在utf8mb4是utf8的超集，除了将编码改为utf8mb4外不需要做其他转换。当然，一般情况下使用utf8也就够了。

5.如何存储ip地址？

使用字符串
使用无符号整型

4个字节即解决问题
可以支持范围查询
INET_ATON() 和 INET_NTOA() ipv6 使用 INET6_ATON() 和 INET6_NTOA()

6.长文本如何存储？

可以使用Text存储

TINYTEXT(255长度)

TEXT(65535)

MEDIUMTEXT（int最大值16M）

LONGTEXT(long最大值4G)

7.大段文本如何设计表结构？

或将大段文本同时存储到搜索引擎
分表存储
分表后多段存储

8.大段文本查找时如何建立索引？

全文检索，模糊匹配最好存储到搜索引擎中
指定索引长度
分段存储后创建索引

9.有没有在开发中使用过TEXT,BLOB 数据类型

BLOB 之前做ERP的时候使用过，互联网项目一般不用BLOB

TEXT 文献，文章，小说类，新闻，会议内容等

10.日期，时间如何存取？

使用 TIMESTAMP，DATETIME
使用字符串

11.TIMESTAMP，DATETIME 的区别是什么？

跨时区的业务使用 TIMESTAMP，TIMESTAMP会有时区转换

1、两者的存储方式不一样: 对于TIMESTAMP，它把客户端插入的时间从当前时区转化为UTC（世界标准时间）进行存储。查询时，将其又转化为客户端当前时区进行返回。而对于DATETIME，不做任何改变，基本上是原样输入和输出。

2、存储字节大小不同

数据类型	MySQL 5.6.4之前需要存储	MySQL 5.6.4之后需要存储
DATETIME	8 bytes	5 bytes + 小数秒存储
TIMESTAMP	4 bytes	4 bytes + 小数秒存储

分秒数精度	存储字节大小
0	0 bytes
1,2	1 bytes
3,4	2 bytes
5,6	3 bytes

3、两者所能存储的时间范围不一样: timestamp所能存储的时间范围为：'1970-01-01 00:00:01.000000' 到 '2038-01-19 03:14:07.999999'。 datetime所能存储的时间范围为：'1000-01-01 00:00:00.000000' 到 '9999-12-31 23:59:59.999999'。

12.为什么不使用字符串存储日期？

字符串无法完成数据库内部的范围筛选

在大数据量存储优化索引时，查询必须加上时间范围

13.如果需要使用时间戳 timestamp和int该如何选择？

int 存储空间小，运算查询效率高，不受时区影响，精度低

timestamp 存储空间小，可以使用数据库内部时间函数比如更新，精度高，需要注意时区转换，timestamp更易读

一般选择timestamp，两者性能差异不明显，本质上存储都是使用的int

14.char与varchar的区别？如何选择？

1.char的优点是存储空间固定（最大255），没有碎片，尤其更新比较频繁的时候，方便数据文件指针的操作，所以存储读取速度快。缺点是空间冗余，对于数据量大的表，非固定长度属性使用char字段，空间浪费。

2.varchar字段，存储的空间根据存储的内容变化，空间长度为L+size，存储内容长度加描述存储内容长度信息，优点就是空间节约，缺点就是读取和存储时候，需要读取信息计算下标，才能获取完整内容。

15.财务计算有没有出现过错乱？

第一类：锁包括多线程，数据库，UI展示后超时提交等

第二类：应用与数据库浮点运算精度丢失

应用开发问题：多线程共享数据读写，
之前有过丢失精度的问题，使用decimal解决
使用乘法替换除法
使用事务保证acid特性
更新时使用悲观锁 SELECT … FOR UPDATE
数据只有标记删除
记录详细日志方便溯源

16.decimal与float,double的区别是什么？

float：浮点型，4字节，32bit。

double：双精度实型，8字节，64位

decimal：数字型，128bit，不存在精度损失

对于声明语法DECIMAL(M,D)，自变量的值范围如下：

M是最大位数（精度），范围是1到65。可不指定，默认值是10。
D是小数点右边的位数（小数位）。范围是0到30，并且不能大于M，可不指定，默认值是0。

例如字段 salary DECIMAL(5,2)，能够存储具有五位数字和两位小数的任何值，因此可以存储在salary列中的值的范围是从-999.99到999.99。

17.浮点类型如何选型？为什么？

需要不丢失精度的计算使用DECIMAL
仅用于展示没有计算的小数存储可以使用字符串存储
低价值数据允许计算后丢失精度可以使用float double
整型记录不会出现小数的不要使用浮点类型

18.预编译sql是什么？

预编译SQL（Prepared Statements）是一种在数据库操作中常用的技术，它涉及将SQL语句的结构预先发送给数据库服务器进行编译，而不是在每次执行时都编译整个SQL语句。这种方法可以提高性能，减少服务器的负担，并增加安全性。

以下是预编译SQL的一些关键点：

性能提升：
- 当SQL语句需要多次执行时（例如，在循环中），预编译可以显著提高效率。因为一旦SQL语句被编译，数据库服务器会将其存储在内存中，后续的执行只需使用已经编译的语句，无需再次编译，从而减少了编译开销。
安全性：
- 预编译SQL有助于防止SQL注入攻击。在预编译过程中，SQL语句的结构被固定下来，只有参数值在执行时动态传递。这意味着，即使参数中包含了恶意的SQL代码，也无法改变预先定义的SQL语句结构，从而避免了SQL注入。
错误检查：
- 在预编译阶段，数据库服务器会检查SQL语句的语法是否正确。如果存在错误，可以在执行之前就发现并修正，这有助于提高开发效率。
参数化查询：
- 预编译SQL通常与参数化查询（Parameterized Queries）结合使用。在参数化查询中，SQL语句中的变量部分用参数占位符代替，实际的参数值在执行时才被绑定到这些占位符上。这样做不仅可以提高性能，还可以增强安全性。
资源管理：
- 预编译的SQL语句可以在多个客户端之间共享，这样可以减少服务器上资源的消耗，因为同一个语句不需要重复编译。

在实际应用中，预编译SQL通常是通过数据库编程接口（如JDBC、ODBC、PDO等）实现的。开发者会先发送一个CREATE PREPARED STATEMENT或类似命令，将SQL语句发送给数据库服务器进行预编译，然后通过执行命令（如EXECUTE）来运行预编译的SQL语句，同时传递必要的参数值。

19.预编译sql有什么好处？

预编译sql会被mysql缓存下来
作用域是每个session，对其他session无效，重新连接也会失效
提高安全性防止sql注入
- select * from user where id =?
- "1;delete from user where id = 1";
编译语句有可能被重复调用，也就是说sql相同参数不同在同一session中重复查询执行效率明显比较高
mysql 5,8 支持服务器端的预编译

20.子查询与join哪个效率高？

子查询虽然很灵活，但是执行效率并不高。

21.为什么子查询效率低？

在执行子查询的时候，MYSQL创建了临时表，查询完毕后再删除这些临时表

子查询的速度慢的原因是多了一个创建和销毁临时表的过程。而join 则不需要创建临时表所以会比子查询快一点

22.join查询可以无限叠加吗？Mysql对join查询有什么限制吗？

建议join不超过3张表关联，mysql对内存敏感，关联过多会占用更多内存空间，使性能下降

Too many tables; MySQL can only use 61 tables in a join；

系统限制最多关联61个表

23.join 查询算法了解吗？

Simple Nested-Loop Join：SNLJ，简单嵌套循环连接
Index Nested-Loop Join：INLJ，索引嵌套循环连接
Block Nested-Loop Join：BNLJ，缓存块嵌套循环连接

24.如何优化过多join查询关联？

适当使用冗余字段减少多表关联查询
驱动表和被驱动表（小表join大表）
业务允许的话尽量使用inner join 让系统帮忙自动选择驱动表
关联字段一定创建索引
调整JOIN BUFFER大小

25.是否有过mysql调优经验？

调优：

sql调优
表（结构）设计调优
索引调优
慢查询调优
操作系统调优
数据库参数调优

26.开发中使用过哪些调优工具？

官方自带：

EXPLAIN
mysqldumpslow
show profiles 时间
optimizer_trace

第三方：性能诊断工具，参数扫描提供建议，参数辅助优化

27.如何监控线上环境中执行比较慢的sql？ 129 如何分析一条慢sql？

开启慢查询日志，收集sql

Ø 默认情况下，MySQL数据库没有开启慢查询日志，需要我们手动来设置这个参数。

Ø 当然，如果不是调优需要的话，一般不建议启动该参数，因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。慢查询日志支持将日志记录写入文件。

查看及开启

默认关闭

SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';

默认情况下slow_query_log的值为OFF，表示慢查询日志是禁用的，

开启：set global slow_query_log=1; 只对窗口生效，重启服务失效
慢查询日志记录long_query_time时间

 SHOW VARIABLES LIKE '%long_query_time%';
 
 SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'long_query_time';

l 全局变量设置，对所有客户端有效。但，必须是设置后进行登录的客户端。

SET GLOBAL long_query_time=0.1;

l 对当前会话连接立即生效，对其他客户端无效。

SET SESSION long_query_time=0.1; #session可省略

假如运行时间正好等于long_query_time的情况，并不会被记录下来。也就是说，

在mysql源码里是判断大于long_query_time，而非大于等于。

永久生效
- 修改配置文件my.cnf（其它系统变量也是如此）
- [mysqld]下增加或修改参数
- slow_query_log 和slow_query_log_file后，然后重启MySQL服务器。也即将如下两行配置进my.cnf文件

slow_query_log =1

slow_query_log_file=/var/lib/mysql/localhost-slow.log

long_query_time=3

log_output=FILE

- 关于慢查询的参数slow_query_log_file，它指定慢查询日志文件的存放路径，如果不设置，系统默认文件：[host_name]-slow.log

case

Ø 记录慢SQL并后续分析

SELECT * FROM emp;

SELECT * FROM emp WHERE deptid > 1;

Ø 查询当前系统中有多少条慢查询记录或者直接看慢查询日志

/var/lib/mysql/localhost-slow.log

SHOW GLOBAL STATUS LIKE '%Slow_queries%';

日志分析工具mysqldumpslow

在生产环境中，如果要手工分析日志，查找、分析SQL，显然是个体力活，MySQL提供了日志分析工具mysqldumpslow。
查看mysqldumpslow的帮助信息

 a)   mysqldumpslow --help
 
 ·    -a: 将数字抽象成N，字符串抽象成S
 
 ·    -s: 是表示按照何种方式排序；
 
  c: 访问次数
 
  l: 锁定时间
 
  r: 返回记录
 
  **t:** **查询时间**
 
  al:平均锁定时间
 
  ar:平均返回记录数
 
  at:平均查询时间
 
 ·    -t: 即为返回前面多少条的数据；
 
 ·    -g: 后边搭配一个正则匹配模式，大小写不敏感的；
 
   得到返回记录集最多的10个SQL  mysqldumpslow  -s r -t 10 /var/lib/mysql/localhost-slow.log  得到访问次数最多的10个SQL  mysqldumpslow  -s c -t 10 /var/lib/mysql/localhost-slow.log  得到按照时间排序的前10条里面含有左连接的查询语句  mysqldumpslow  -s t -t 10 -g  "left join"  /var/lib/mysql/localhost-slow.log  另外建议在使用这些命令时结合 | 和more 使用 ，否则有可能出现爆屏情况  mysqldumpslow  -s r -t 10 /var/lib/mysql/localhost-slow.log | more

28.如何查看当前sql使用了哪个索引？

可以使用EXPLAIN，选择索引过程可以使用 optimizer_trace

29.索引如何进行分析和调优？ EXPLAIN关键字中的重要指标有哪些？

使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

EXPLAIN的用法： EXPLAIN + SQL语句

各字段解释：

table: 单表显示这一行的数据是关于哪张表的

 EXPLAIN SELECT * FROM t1;

多表关联：t1为驱动表，t2为被驱动表。

注意：内连接时，MySQL性能优化器会自动判断哪个表是驱动表，哪个表示被驱动表，和书写的顺序无关

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 INNER JOIN t2;

id :表示查询中执行select子句或操作表的顺序

id: 相同执行顺序由上至下

 EXPLAIN SELECT * FROM t1, t2, t3;

id不同：如果是子查询，id的序号会递增，id值越大优先级越高，越先被执行

 EXPLAIN SELECT t1.id FROM t1 WHERE t1.id =(
   SELECT t2.id FROM t2 WHERE t2.id =(
     SELECT t3.id FROM t3 WHERE t3.content = 't3_434'
   )
 );

注意：查询优化器可能对涉及子查询的语句进行优化，转为连接查询

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE content IN (SELECT content FROM t2 WHERE content = 'a');

id为NULL：最后执行

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 UNION SELECT * FROM t2;

小结：

id如果相同，可以认为是一组，从上往下顺序执行
在所有组中，id值越大，优先级越高，越先执行
关注点：id号每个号码，表示一趟独立的查询, 一个sql的查询趟数越少越好

select_type

查询的类型，主要是用于区别普通查询、联合查询、子查询等的复杂查询。

SIMPLE：简单查询。查询中不包含子查询或者UNION。

 EXPLAIN SELECT * FROM t1;

PRIMARY：主查询。查询中若包含子查询，则最外层查询被标记为PRIMARY。
SUBQUERY：子查询。在SELECT或WHERE列表中包含了子查询。

 EXPLAIN SELECT * FROM t3 WHERE id = ( SELECT id FROM t2 WHERE content= 'a');

DEPENDENT SUBQUREY：如果包含了子查询，并且查询语句不能被优化器转换为连接查询，并且子查询是相关子查询（子查询基于外部数据列），则子查询就是DEPENDENT SUBQUREY。

 EXPLAIN SELECT * FROM t3 WHERE id = ( SELECT id FROM t2 WHERE content = t3.content);

UNCACHEABLE SUBQUREY：表示这个subquery的查询要受到外部系统变量的影响

 EXPLAIN SELECT * FROM t3 
 WHERE id = ( SELECT id FROM t2 WHERE content = @@character_set_server);

UNION：对于包含UNION或者UNION ALL的查询语句，除了最左边的查询是PRIMARY，其余的查询都是UNION。
UNION RESULT：UNION会对查询结果进行查询去重，MYSQL会使用临时表来完成UNION查询的去重工作，针对这个临时表的查询就是"UNION RESULT"。

 EXPLAIN 
 SELECT * FROM t3 WHERE id = 1 
 UNION  
 SELECT * FROM t2 WHERE id = 1;

DEPENDENT UNION：子查询中的UNION或者UNION ALL，除了最左边的查询是DEPENDENT SUBQUREY，其余的查询都是DEPENDENT UNION。

  EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE content IN
  (
  SELECT content FROM t2 
  UNION 
  SELECT content FROM t3
  );

DERIVED：在包含派生表（子查询在from子句中）的查询中，MySQL会递归执行这些子查询，把结果放在临时表里。

 EXPLAIN SELECT * FROM (
    SELECT content, COUNT(*) AS c FROM t1 GROUP BY content
 ) AS derived_t1 WHERE c > 1;

这里的<derived2>就是在id为2的查询中产生的派生表。

补充：MySQL在处理带有派生表的语句时，优先尝试把派生表和外层查询进行合并，如果不行，再把派生表物化掉（执行子查询，并把结果放入临时表），然后执行查询。下面的例子就是就是将派生表和外层查询进行合并的例子：

 EXPLAIN SELECT * FROM (SELECT * FROM t1 WHERE content = 't1_832') AS derived_t1;

MATERIALIZED：优化器对于包含子查询的语句，如果选择将子查询物化后再与外层查询连接查询，该子查询的类型就是MATERIALIZED。如下的例子中，查询优化器先将子查询转换成物化表，然后将t1和物化表进行连接查询。

  EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE content IN (SELECT content FROM t2);

partitions

代表分区表中的命中情况，非分区表，该项为NULL

type ☆

说明：

结果值从最好到最坏依次是：

system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL

比较重要的包含：system、const 、eq_ref 、ref、range > index > ALL

SQL 性能优化的目标：至少要达到 range 级别，要求是 ref 级别，最好是 consts级别。（阿里巴巴开发手册要求）

ALL：全表扫描。Full Table Scan，将遍历全表以找到匹配的行

 EXPLAIN SELECT * FROM t1;

index：当使用覆盖索引，但需要扫描全部的索引记录时

覆盖索引：如果能通过读取索引就可以得到想要的数据，那就不需要读取用户记录，或者不用再做回表操作了。一个索引包含了满足查询结果的数据就叫做覆盖索引。

 -- 只需要读取聚簇索引部分的非叶子节点，就可以得到id的值，不需要查询叶子节点
 EXPLAIN SELECT id FROM t1;
 -- 只需要读取二级索引，就可以在二级索引中获取到想要的数据，不需要再根据叶子节点中的id做回表操作
 EXPLAIN SELECT id, deptId FROM t_emp;

range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。key 列显示使用了哪个索引，一般就是在你的where语句中出现了between、<、>、in等的查询。这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它只需要开始于索引的某一点，而结束于另一点，不用扫描全部索引。

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id IN (1, 2, 3);

ref：通过普通二级索引列与常量进行等值匹配时

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE deptId = 1;

eq_ref：连接查询时通过主键或不允许NULL值的唯一二级索引列进行等值匹配时

 EXPLAIN SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;

const：根据主键或者唯一二级索引列与常数进行匹配时

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id = 1;

system：MyISAM引擎中，当表中只有一条记录时。（这是所有type的值中性能最高的场景）

 CREATE TABLE t(i int) Engine=MyISAM;
 INSERT INTO t VALUES(1);
 EXPLAIN SELECT * FROM t;

其他不太常见的类型（了解）：

index_subquery：利用普通索引来关联子查询，针对包含有IN子查询的查询语句。content1是普通索引字段

EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE content IN (SELECT content1 FROM t4 WHERE t1.content = t4.content2) OR content = 'a';

unique_subquery：类似于index_subquery，利用唯一索引来关联子查询。t2的id是主键，也可以理解为唯一的索引字段

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 WHERE id IN (SELECT id FROM t2 WHERE t1.content = t2.content) OR content = 'a';

index_merge：在查询过程中需要多个索引组合使用，通常出现在有 or 的关键字的sql中。

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE deptId = 1 OR id = 1;

ref_or_null：当对普通二级索引进行等值匹配，且该索引列的值也可以是NULL值时。

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE deptId = 1 OR deptId IS NULL;

fulltext：全文索引。一般通过搜索引擎实现。

possible_keys 和 keys ☆

possible_keys表示执行查询时可能用到的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询实际使用。
keys表示实际使用的索引。如果为NULL，则没有使用索引。

 EXPLAIN SELECT id FROM t1 WHERE id = 1;

key_len ☆

表示索引使用的字节数，根据这个值可以判断索引的使用情况，检查是否充分利用了索引，针对联合索引值越大越好。

如何计算：

先看索引上字段的类型+长度。比如：int=4 ; varchar(20) =20 ; char(20) =20
如果是varchar或者char这种字符串字段，视字符集要乘不同的值，比如utf8要乘 3，如果是utf8mb4要乘4，GBK要乘2
varchar这种动态字符串要加2个字节
允许为空的字段要加1个字节

 -- 创建索引
 CREATE INDEX idx_age_name ON t_emp(age, `name`);
 -- 测试1
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE age = 30 AND `name` = 'ab%';
 -- 测试2
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE age = 30;

ref

显示与key中的索引进行比较的列或常量。

 -- ref=atguigudb.t1.id   关联查询时出现，t2表和t1表的哪一列进行关联
 EXPLAIN SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.id = t2.id;
 
 -- ref=const  与索引列进行等值比较的东西是啥，const表示一个常数
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE age = 30;

rows ☆

MySQL认为它执行查询时必须检查的行数。值越小越好。

 -- 如果是全表扫描，rows的值就是表中数据的估计行数
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE empno = '10001';
 
 -- 如果是使用索引查询，rows的值就是预计扫描索引记录行数
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE deptId = 1;

filtered

最后查询出来的数据占所有服务器端检查行数（rows）的百分比。值越大越好。

 -- 先根据二级索引deptId找到数据的主键，有3条记录满足条件，
 -- 再根据主键进行回表，最终找到3条记录，有100%的记录满足条件
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE deptId = 1;
 
 -- 这个例子如果name列是索引列则 filtered = 100 否则filtered = 10(全表扫描)
 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE `name` = '风清扬';

Extra ☆

包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息。通过这些额外信息来理解MySQL到底将如何执行当前的查询语句。MySQL提供的额外信息有好几十个，这里只挑介绍比较重要的介绍。

Impossible WHERE：where子句的值总是false

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE 1 != 1;

Using where：使用了where，但在where上有字段没有创建索引

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp WHERE `name` = '风清扬';

Using temporary：使了用临时表保存中间结果

 EXPLAIN SELECT DISTINCT content FROM t1;

Using filesort：

在对查询结果中的记录进行排序时，是可以使用索引的，如下所示：

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY id;

如果排序操作无法使用到索引，只能在内存中（记录较少时）或者磁盘中（记录较多时）进行排序（filesort），如下所示：

 EXPLAIN SELECT * FROM t1 ORDER BY content;

Using index：使用了覆盖索引，表示直接访问索引就足够获取到所需要的数据，不需要通过索引回表

  EXPLAIN SELECT id, content1 FROM t4;

EXPLAIN SELECT id FROM t1;

Using index condition：叫作 Index Condition Pushdown Optimization （索引下推优化）
- 如果没有索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。主键值进行回表，返回完整的记录给server层，server层再判断其他的搜索条件是否成立。如果成立则保留该记录，否则跳过该记录，然后向存储引擎层要下一条记录。
- 如果使用了索引下推（ICP），那么MySQL在存储引擎层找到满足content1 > 'z'条件的第一条二级索引记录。不着急执行回表，而是在这条记录上先判断一下所有关于idx_content1索引中包含的条件是否成立，也就是content1 > 'z' AND content1 LIKE '%a'是否成立。如果这些条件不成立，则直接跳过该二级索引记录，去找下一条二级索引记录；如果这些条件成立，则执行回表操作，返回完整的记录给server层。

 -- content1列上有索引idx_content1
 EXPLAIN SELECT * FROM t4 WHERE content1 > 'z' AND content1 LIKE '%a';

注意：如果这里的查询条件只有content1 > 'z'，那么找到满足条件的索引后也会进行一次索引下推的操作，判断content1 > 'z'是否成立（这是源码中为了编程方便做的冗余判断）

Using join buffer：在连接查询时，当被驱动表不能有效的利用索引时，MySQL会为其分配一块名为连接缓冲区（join buffer）的内存来加快查询速度

 EXPLAIN  SELECT * FROM t1, t2 WHERE t1.content = t2.content;

下面这个例子就是被驱动表使用了索引：

 EXPLAIN SELECT * FROM t_emp, t_dept WHERE t_dept.id = t_emp.deptId;

30.MySQL数据库cpu飙升的话你会如何分析

重点是定位问题。

1 先使用top观察mysqld的cpu利用率

切换到常用的数据库
使用show full processlist;查看会话
观察是哪些sql消耗了资源，其中重点观察state指标
定位到具体sql

2 pidstat

定位到线程
在PERFORMANCE_SCHEMA.THREADS中记录了thread_os_id 找到线程执行的sql
根据操作系统id可以到processlist表找到对应的会话
在会话中即可定位到问题sql

3 使用show profile观察sql各个阶段耗时

4 服务器上是否运行了其他程序

5 检查一下是否有慢查询

6 pref top

使用pref 工具分析哪些函数引发的cpu过高来追踪定位

31.什么是分库分表？

垂直分库

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：

系统被切分成了，用户，订单交易，支付几个模块。

水平分表

把一张表里的内容按照不同的规则写到不同的库里

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图：

32.什么时候进行分库分表？有没有配合es使用经验？

能不分就不分
单机性能下降明显的时候
增加缓存（通常查询量比较大），细分业务
首先尝试主被集群，读写分离
尝试分库
尝试分表 -> 冷热数据分离

大数据量下可以配合es完成高效查询

33.说一下实现分库分表工具的实现思路

伪装成mysql服务器，代理用户请求转发到真实服务器
基于本地aop实现，拦截sql，改写，路由和结果归集处理。

34.用过哪些分库分表工具？

35.分库分表后可能会有哪些问题？

经典的问题

执行效率明显降低
表结构很难再次调整
引发分布式id问题
产生跨库join
代理类中间件网络io成为瓶颈

36.说一下读写分离常见方案？

37.为什么要使用视图？什么是视图？

视图定义： 1、视图是一个虚表，是从一个或几个基本表（或视图）导出的表。 2、只存放视图的定义，不存放视图对应的数据。 3、基表中的数据发生变化，从视图中查询出的数据也随之改变。视图的作用： 1、视图能够简化用户的操作 2、视图使用户能以多种角度看待同一数据 3、视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性 4、视图能够对机密数据提供安全保护 5、适当的利用视图可以更清晰的表达查询

38.什么是存储过程？有没有使用过？

项目中禁止使用存储过程，存储过程难以调试和扩展，更没有移植性

39.有没有使用过外键？有什么需要注意的地方？

不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。

说明：以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群；级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险；外键影响数据库的插入速度。

40.用过processlist吗？

关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：

Checking table 正在检查数据表（这是自动的）。
Closing tables 正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out 复制从服务器正在连接主服务器。
Copying to tmp table on disk 由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table 正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table 服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。
deleting from reference tables 服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。
Flushing tables 正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。
Killed 发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked 被其他查询锁住了。
Sending data 正在处理Select查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。Sending data”状态的含义，原来这个状态的名称很具有误导性，所谓的“Sending data”并不是单纯的发送数据，而是包括“收集 + 发送数据”。
Sorting for group 正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order 正在为ORDER BY做排序。
Opening tables 这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执Alter TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing duplicates 正在执行一个Select DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。
Reopen table 获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting 修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache 修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update 正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在Update要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping 正在等待客户端发送新请求.
System lock 正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock Insert DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。=
Updating 正在搜索匹配的记录，并且修改它们。
User Lock 正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables 该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, Alter TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert Insert DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。

41. 某个表有数千万数据，查询比较慢，如何优化？说一下思路

前端优化减少查询
1. 合并请求:多个请求需要的数据尽量一条sql拿出来
2. 会话保存：和用户会话相关的数据尽量一次取出重复使用
3. 避免无效刷新
多级缓存不要触及到数据库
1. 应用层热点数据高速查询缓存（低一致性缓存）
2. 高频查询大数据量镜像缓存（双写高一致性缓存）
3. 入口层缓存（几乎不变的系统常量）
使用合适的字段类型，比如varchar换成char
一定要高效使用索引。
1. 使用explain 深入观察索引使用情况
2. 检查select 字段最好满足索引覆盖
3. 复合索引注意观察key_len索引使用情况
4. 有分组，排序，注意file sort，合理配置相应的buffer大小
检查查询是否可以分段查询，避免一次拿出过多无效数据
多表关联查询是否可以设置冗余字段，是否可以简化多表查询或分批查询
分而治之：把服务拆分成更小力度的微服务
冷热数据分库存储
读写分离，主被集群然后再考虑分库分表
等

42.count(列名)和 count(*)有什么区别？

count()是 SQL92 定义的标准统计行数的语法，跟数据库无关，跟 NULL 和非 NULL 无关。说明：count()会统计值为 NULL 的行，而 count(列名)不会统计此列为 NULL 值的行。

43.如果有超大分页改怎么处理？

select name from user limit 10000,10;在使用的时候并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行
通过索引优化的方案：
- 如果主键自增可以 select name from user where id > 10000 limit 10;
- 延迟关联
- 需要order by时
  - 一定注意增加筛选条件，避免全表排序
    - where -》 order by -》 limit
  - 减少select字段
  - 优化相关参数避免filesort
一般大分页情况比较少（很少有人跳转到几百万页去查看数据），实际互联网业务中多数还是按顺序翻页，可以使用缓存提升前几页的查询效率，实际上大多数知名互联网项目也都是这么做的

在阿里巴巴《Java开发手册》中的建议：

【推荐】利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。说明：MySQL 并不是跳过 offset 行，而是取 offset+N 行，然后返回放弃前 offset 行，返回 N 行，那当 offset 特别大的时候，效率就非常的低下，要么控制返回的总页数，要么对超过特定阈值的页数进行 SQL 改写。正例：先快速定位需要获取的 id 段，然后再关联： SELECT a.* FROM 表 1 a, (select id from 表 1 where 条件 LIMIT 100000,20 ) b where a.id=b.id