四 、Mysql开发
102 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)。
103 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
104 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
105 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。
106 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()
107 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)
108 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
109 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
110 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
111 日期，时间如何存取？ - 使用 TIMESTAMP，DATETIME
- 使用字符串
112 TIMESTAMP，DATETIME 的区别是什么？
跨时区的业务使用 TIMESTAMP，TIMESTAMP会有时区转换
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
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
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’。
113 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
114 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
115 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。
116 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
117 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。
18 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
119 预编译sql是什么？
完整解释：
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/prepare.html
PreparedStatement
120 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
121 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。
122 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
123 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
124 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
125 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
126 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
127 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
**128 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？130 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
131 索引如何进行分析和调优？
132 EXPLAIN关键字中的重要指标有哪些？ **
详解文章
https://blog.csdn.net/weixin_45817985/article/details/132085347
133 MySQL数据库cpu飙升的话你会如何分析
重点是定位问题。
先
1 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
134 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
- 合并请求:多个请求需要的数据尽量一条sql拿出来
- 会话保存：和用户会话相关的数据尽量一次取出重复使用
- 避免无效刷新
- 多级缓存 不要触及到数据库
- 应用层热点数据高速查询缓存（低一致性缓存）
- 高频查询大数据量镜像缓存（双写高一致性缓存）
- 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。
- 使用explain 深入观察索引使用情况
- 检查select 字段最好满足索引覆盖
- 复合索引注意观察key_len索引使用情况
- 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
135 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。
count(*) ：对全表统计，比如一百行的表 有一列name的80行为空 此时统计的还是100
count(列名）：只对一列进行统计，上面的情况count（name）就是99
如果忽略意义上的不同单独从效率上来说：
1）count（列名）在此列是主键的时候一定是快于count((*)的
2）在此列是索引的时候
如果索引列不非空那么 count（*）无法使用索引 所以要慢
如果索引非空 那么基本一样快
另外，count（列名）是和列的偏移有关的，偏移越大，代价越大，所以常用的列应该尽量排放在前面。
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
