1 為什么使用數(shù)據(jù)索引能提高效率

• 數(shù)據(jù)索引的存儲是 有序的
• 在有序的情況下, 通過索引查詢一個(gè)數(shù)據(jù)是無需遍歷索引記錄的
• 極端情況下，數(shù)據(jù)索引的查詢效率為二分法查詢效率,趨近于log2(N)

2 B+樹索引和哈希索引的區(qū)別

B+樹是一個(gè)平衡的多叉樹，從根節(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的高度差值不超過1,而且同層級的節(jié)點(diǎn)間有指針相互鏈接，是有序的，如下圖：

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，檢索時(shí)不需要類似B+樹那樣從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)逐級查找，只需一次哈希算法即可,是無序的，如下圖所示：

3 哈希索引的優(yōu)勢

等值查詢，哈希索引具有絕對優(yōu)勢(前提是:沒有大量重復(fù)鍵值，如果大量重復(fù)鍵值時(shí)，哈希索引的效率很低，因?yàn)榇嬖谒^的哈希碰撞問題。

4 哈希索引不適用的場景

• 不支持 范圍查詢
• 不支持索引完成排序
• 不支持聯(lián)合索引的最左前綴匹配規(guī)則

5 什么是表分區(qū)?

表分區(qū)，是指根據(jù)一定規(guī)則，將數(shù)據(jù)庫中的一張表分解成多個(gè)更小的，容易管理的部分。從邏輯上看，只有一張表，但是底層卻是由多個(gè)物理分區(qū)組成

6 表分區(qū)與分表的區(qū)別?

分表：指的是通過一定規(guī)則， 將一張表分解成多 張不同的表。比如將用戶訂單記錄根據(jù)時(shí)間成多個(gè)表。

分表與分區(qū)的區(qū)別在于:分區(qū)從邏輯上來講只有一張表 ,而分表則是將一張表分解成多張表。

7 表分區(qū)有什么好處?

• 存儲更多數(shù)據(jù)。分區(qū)表的數(shù)據(jù)可以分布在不同的物理設(shè)備上，從而高效地利用多個(gè)硬件設(shè)備。和單個(gè)磁盤或者文件系統(tǒng)相比，可以存儲更多數(shù)據(jù)
• 優(yōu)化E詢。在where語句中包含分區(qū)條件時(shí)，可以只掃描一個(gè)或多 個(gè)分區(qū)表來提高查詢效率;涉及sum和count語句時(shí)，也可以在多個(gè)分區(qū)上并行處理，最后匯總結(jié)果。
• 分區(qū)表更容易維護(hù)。例如:想批量刪除大量數(shù)據(jù)可以清除整個(gè)分區(qū)。
• 避免某些特殊的瓶頸，例如InnoDB的單個(gè)索引的互斥訪問， ext3問價(jià)你系統(tǒng)的inode鎖競爭等。

8 在MVCC并發(fā)控制中,讀操作可以分成兩類

快照讀(snapshot read):讀取的是記錄的可見版本(有可能是歷史版本)，不用加鎖(共享讀鎖s鎖也不加，所以不會阻塞其他事務(wù)的寫)

當(dāng)前讀(currentread):讀取的是記錄的最新版本，并且，當(dāng)前讀返回的記錄，都會加上鎖，保證其他事務(wù)不會再并發(fā)修改這條記錄

• 當(dāng)在許多線程中訪問不同的行時(shí)只存在少量鎖定沖突。
• 回滾時(shí)只有少量的更改
• 可以長時(shí)間鎖定單一的行。

10 行級鎖定的缺點(diǎn)

比頁級或表級鎖定占用更多的內(nèi)存。當(dāng)在表的大部分中使用時(shí)，比頁級或表級鎖定速度慢，因?yàn)槟惚仨毇@取更多的鎖。如果你在大部分?jǐn)?shù)據(jù)上經(jīng)常進(jìn)行GROUP BY操作或者必須經(jīng)常掃描整個(gè)表，比其它鎖定明顯慢很多。用高級別鎖定，通過支持不同的類型鎖定,你也可以很容易地調(diào)節(jié)應(yīng)用程序，因?yàn)槠滏i成本小于行級鎖定。

11 MySQL優(yōu)化

• 開啟查詢緩存，優(yōu)化查詢
• explain你的select查詢， 這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN的查詢結(jié)果還會告訴你你的索引 主鍵被如何利用的，你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的
• 當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用limit 1, MySQL數(shù)據(jù)庫引擎會在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索,而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)
• 為搜索字段建索引
• 使用ENUM而不是VARCHAR
• Prepared StatementsPrepared Statements很像存儲過程,是一種運(yùn)行在后臺的SQL語句集合,我們可以從使用

prepared statements獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題。

Prepared Statements可以檢查一些你綁定好的變量，這樣可以保護(hù)你的程序不會受到“SQL注入式” 攻擊

• 垂直分表
• 選擇正確的存儲引擎

12 key和index的區(qū)別

key是數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)，它包含兩層意義和作用，一是約束(偏 重于約束和規(guī)范數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)完整性) ,二是索引(輔助查詢 用的)。包括primary key, unique key, foreign key等

index是數(shù)據(jù)庫的物理結(jié)構(gòu)，它只是輔助查詢的，它創(chuàng)建時(shí)會在另外的表空間(mysql中的innodb表空間) 以-個(gè)類似目錄的結(jié) 構(gòu)存儲。索引要分類的話，分為前綴索引、全文本索引等;

13 Mysql 中MyISAM和InnoDB的區(qū)別有哪些?

• InnoDB支持事務(wù), MyISAM不支持
• InnoDB支持外鍵，而MylSAM不支持。對一個(gè)包含外鍵的InnoDB表轉(zhuǎn)為MYISAM會失敗;
• InnoDB是聚集索引，數(shù)據(jù)文件是和索引綁在一起，必須要有主鍵，通過主鍵索引效率高。
• InnoDB不保存 表的具體行數(shù),執(zhí)行select count(*) from table時(shí)需要全表掃描。
• Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引,查詢效率上MyISAM要高;

14 數(shù)據(jù)庫表創(chuàng)建注意事項(xiàng)

1、字段名及字段配制合理性

• 剔除關(guān)系不密切的字段; 1字段命名要有規(guī)則及相對應(yīng)的含義(不要一部分英文，一部分拼音，還有類似a.b.c這樣不明含義的字段) ;
• 字段命名盡量不要使用縮寫(大多數(shù)縮寫都不能明確字段含義) ;
• 字段不要大小寫混用(想要具有可讀性，多個(gè)英文單詞可使用下劃線形式連接) ;
• 字段名 不要使用保留字或者關(guān)鍵字;
• 保持字段名和類型的一致性;
• 慎重選擇數(shù)字類型; 給文本字段留足余量;

2、系統(tǒng)特殊字段處理及建成后建議

• 添加刪除標(biāo)記(例如操作人、刪除時(shí)間) ;
• 建立版本機(jī)制;

3、表結(jié)構(gòu)合理性配置

• 多型字段的處理 ，就是表中是否存在字段能夠分解成更小獨(dú)立的幾部分(例如:人可以分為男人和女人) ;
• 多值字段的處理，可以將表分為三張表，這樣使得檢索和排序更加有調(diào)理，且保證數(shù)據(jù)的完整性!

4、其它建議

• 對于大數(shù)據(jù)字段，獨(dú)立表進(jìn)行存儲,以便影響性能(例如:簡介字段) ;
• 使用varchar類 型代替char,因?yàn)関archar 會動(dòng)態(tài)分配長度，char指定長度是固定的; 給表創(chuàng)建主鍵，對于沒有主鍵的表，在查詢和索引定義上有一定的影響;
• 避免表字段運(yùn)行為null,建議設(shè)置默認(rèn)值(例如: int類型設(shè)置默認(rèn)值為0) 在索引查詢上，效率立顯; 1建立索引,最好建立在唯-和非空的字段上，建立太多的索引對后期插入、更新都存在一定的影響(考慮實(shí)際情況來創(chuàng)建) ;

來源：database.51cto.com/art/202010/628634.htm