街蝉

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作者：街蝉
更新：10/31/2024
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MySQL篇(上) ​

MySQL篇口语回答

本篇记录了关于 MySQL 的口语话回答

分割线以上是背诵的

分割线以下去多看即可,是上面背诵部分的详细解释

笔者声明：呃呃自从写了纯享版还有看了小林的《图解MySQL》系列之后感觉这里写的上下篇没有什么深度，偶尔来看看还行，就先不删档了，推荐从纯享版开始看，然后看各个细类

1. MySQL事务的四大特性 ​

口语化回答：

MySQL事务有四个特性：原子性、一致性、隔离性和持久性。原子性保证事务中的操作要么全做要么全不做，比如银行转账，扣款和加款必须同时成功或同时失败；一致性确保事务执行前后，数据库从一个一致状态到另一个一致状态，比如转账后账户A减少的金额等于账户B增加的金额；隔离性保证并发事务互不干扰，有不同隔离级别来避免脏读、不可重复读等问题；持久性则确保事务提交后的数据不会丢失，即使系统崩溃，数据仍然存在。

详细内容:

  1. 原子性(Atomicity)：确保事务中的所有操作要么全部完成，要么全部不完成，任何一个操作失败都会回滚。

    • 例子：银行转账时，如果扣款或加款有一个失败，整个事务回滚，账户余额不变。

  2. 一致性(Consistency)：保证事务前后数据库从一个一致状态到另一个一致状态，完整性约束不被破坏。

    • 例子：转账后，账户A减少的金额和账户B增加的金额相等，保持总金额一致。

  3. 隔离性(Isolation)：并发事务互相隔离，有四个隔离级别：

    • 读未提交(Read Uncommitted)：允许读取未提交事务的数据，可能导致脏读。
    • 读已提交(Read Committed)：只能读取已提交事务的数据，避免脏读。
    • 可重复读(Repeatable Read)：保证在事务中看到的数据是一致的，避免不可重复读。
    • 串行化(Serializable)：事务逐一执行，避免幻读，确保最高的隔离性。

  4. 持久性(Durability)：一旦事务提交，结果永久保存，即使系统发生故障数据也不会丢失。

    • 例子：银行转账后，提交成功的结果（账户余额变化）将永久保存，即使系统崩溃，数据也不会丢失。

2. MySQL的事务隔离级别 ​

口语化回答：

MySQL支持四种事务隔离级别：读未提交、读已提交、可重复读和串行化。读未提交允许事务读取未提交的数据，可能导致脏读；读已提交只能读取已提交的数据，避免脏读，但可能出现不可重复读；可重复读保证在同一个事务中多次读取数据结果一致，避免脏读和不可重复读，但可能出现幻读；串行化是最高级别，事务串行执行，完全避免脏读、不可重复读和幻读，但会影响并发性能。

详细回答：

  1. 读未提交 (Read Uncommitted)：

    • 允许一个事务读取另一个事务还未提交的数据。这可能会导致脏读，即读取了可能回滚的数据。假设一个事务读取了未提交的数据，若该事务最终回滚，则读到的内容是无效的。
    • 脏读的场景：事务A读取了事务B还未提交的修改，如果B回滚，A读取的数据就不准确。

  2. 读已提交 (Read Committed)：

    • 一个事务只能读取已经提交的事务数据，避免了脏读。然而，它可能会导致不可重复读，即同一事务中多次读取同一行数据，结果可能不同。原因是其他事务在期间提交了新的修改。
    • 不可重复读的场景：事务A在读取某一行数据后，事务B修改并提交了该数据，A再一次读取时发现数据已经发生了变化。

  3. 可重复读 (Repeatable Read)：

    • 保证在同一事务中，读取相同的数据多次，结果保持一致。可以避免脏读和不可重复读，但仍然可能发生幻读，即在查询期间其他事务插入了新的数据，使得事务A再次查询时看到的结果集发生变化。
    • 幻读的场景：事务A第一次查询得到5条数据，事务B插入了新数据并提交后，事务A再次查询时可能看到6条数据。

  4. 串行化 (Serializable)：

    • 这是最高的隔离级别，事务完全串行执行。所有事务按顺序排队，一个事务必须等另一个事务执行完成后才能开始。此级别完全避免了脏读、不可重复读和幻读，但会显著降低并发性能，导致大量锁等待和阻塞。
    • 场景：每个事务都像在一个单独的时间点执行，完全避免了其他事务的干扰，但会因为高频锁定导致并发能力下降。

3. MySQL脏读,幻读,不可重复读如何解释 ​

口语化回答：

脏读就是一个事务读取了另一个未提交事务的数据，之后如果该事务回滚，那么读取的数据就是无效的。不可重复读是指一个事务在多次读取同一数据时，由于另一个事务的修改，导致数据前后不一致。而幻读则是指事务在读取数据时，另一事务插入了新数据，导致读取的记录数量发生了变化。不可重复读主要是数据修改的问题，而幻读是新增或删除数据导致的记录变化。

详细回答：

  1. 脏读 (Dirty Read)：

    • 当一个事务修改了数据但尚未提交时，另一个事务读取了这些未提交的修改。如果第一个事务发生异常并回滚，读取到的修改数据将被撤销，导致第二个事务读取到无效数据。
    • 例子：张三的工资原为5000，事务A将其修改为8000但未提交，事务B读取了8000。随后事务A回滚，工资恢复为5000，事务B读取到的8000即为脏数据。

  2. 不可重复读 (Non-repeatable Read)：

    • 一个事务在多次读取同一数据时，发现读取的数据前后不一致。这是因为在两次读取之间，另一事务对该数据进行了修改并提交。
    • 例子：事务A第一次读取张三的工资为5000，事务B将其修改为8000并提交。事务A再次读取时发现工资变为8000，前后读取的数据不一致。

  3. 幻读 (Phantom Read)：

    • 当一个事务读取数据时，另一个事务插入或删除了数据，导致前后读取的数据条目数发生了变化。
    • 例子：事务A读取工资为5000的员工有10人，事务B插入了一条工资为5000的新记录。事务A再次读取时发现变为11人，发生了幻读。

  4. 不可重复读 vs 幻读：

    • 不可重复读：重点在于数据的修改。同样的条件下，多次读取同一条记录，前后数据不一致。
    • 幻读：重点在于数据的新增或删除。同样的查询条件，前后查询的记录数量不一致。

4. MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB区别 ​

口语化回答：

MyISAM 和 InnoDB 是 MySQL 中两种常见的存储引擎。MyISAM 不支持事务和外键，锁机制是表级锁，适合读多写少的场景，比如日志分析。而 InnoDB 支持事务和外键，采用行级锁，适合高并发的事务密集型场景，比如在线交易系统。此外，MyISAM 全文索引支持更好，数据存储效率较高，但崩溃恢复能力弱；InnoDB 虽然占用更多存储空间，但崩溃恢复能力强，适合处理大规模数据。

详细回答：

  1. 事务支持：

    • MyISAM：不支持事务，无法进行回滚和提交操作。
    • InnoDB：支持事务，提供 ACID 特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）。

  2. 锁机制：

    • MyISAM：使用表级锁，每次操作会锁定整个表，适合读多写少的应用场景。
    • InnoDB：使用行级锁，每次操作只锁定相关的行，适合高并发和写操作频繁的场景。

  3. 外键支持：

    • MyISAM：不支持外键，无法建立表间引用完整性约束。
    • InnoDB：支持外键，可以在表间建立引用完整性约束，保证数据一致性和完整性。

  4. 全文索引：

    • MyISAM：原生支持全文索引，适合需要全文搜索的应用。
    • InnoDB：从 MySQL 5.6 开始支持全文索引，但性能和功能不如 MyISAM。

  5. 数据存储结构：

    • MyISAM：将数据存储在三个文件中，.frm 文件存储表结构，.MYD 文件存储数据，.MYI 文件存储索引。
    • InnoDB：将数据和索引存储在表空间文件中，支持自动扩展和多表空间。

  6. 崩溃恢复：

    • MyISAM：只支持基于表的崩溃恢复，过程较慢且不完全。
    • InnoDB：支持自动崩溃恢复，通过重做日志和回滚日志实现快速、完整的恢复。

  7. 性能：

    • MyISAM：在读多写少场景下性能优越，查询速度快，占用资源少。
    • InnoDB：在高并发和事务密集型场景下性能优越，写操作和并发处理能力强。

  8. 存储空间：

    • MyISAM：存储空间效率较高，数据文件较小。
    • InnoDB：占用更多存储空间，特别是存储事务日志和外键约束信息。

  9. 表的大小限制：

    • MyISAM：受文件系统限制，单个表最大可达 256TB。
    • InnoDB：最大表大小可达 64TB，适合处理大规模数据集。

  10. 适用场景：

    • MyISAM：适用于读多写少的场景，如数据仓库、日志分析等。
    • InnoDB：适用于事务密集型和高并发场景，如在线交易系统、社交网络等。

5. 存储引擎应该如何选择 ​

口语化回答
选择 MySQL 存储引擎时，要根据应用需求来做选择。如果需要支持事务，InnoDB 是更好的选择，它支持 ACID 特性，适合高并发、频繁写操作的场景，同时还支持外键约束，能保证数据一致性。MyISAM 则不支持事务，但在读多写少的场景中表现优秀，查询速度快，占用资源少。另外，MyISAM 原生支持全文索引，适合需要全文搜索的应用，而 InnoDB 从 MySQL 5.6 开始也支持，但性能可能不如 MyISAM。在数据恢复方面，InnoDB 支持自动崩溃恢复，数据安全性较高，MyISAM 恢复相对较慢。此外，InnoDB 的表大小上限为 64TB，而 MyISAM 可以支持到 256TB。根据需求选择合适的存储引擎，可以获得最佳性能和数据完整性保障。

详细回答

  1. 事务支持：

    • InnoDB：支持事务和 ACID 特性，适合需要事务支持、数据一致性较高的应用。
    • MyISAM：不支持事务，适合对数据一致性要求不高的应用。

  2. 锁机制：

    • InnoDB：使用行级锁，适合高并发和频繁写操作的场景。
    • MyISAM：使用表级锁，适合读多写少的场景。

  3. 外键支持：

    • InnoDB：支持外键，保证数据一致性和完整性。
    • MyISAM：不支持外键。

  4. 全文索引：

    • MyISAM：原生支持全文索引，适合全文搜索应用。
    • InnoDB：从 MySQL 5.6 开始支持全文索引，但性能不如 MyISAM。

  5. 崩溃恢复：

    • InnoDB：支持自动崩溃恢复，通过重做日志和回滚日志快速恢复。
    • MyISAM：只支持基于表的崩溃恢复，速度慢且不完全。

  6. 存储空间：

    • InnoDB：占用更多存储空间，但最大表大小可达 64TB。
    • MyISAM：存储空间效率高，最大表大小可达 256TB。

  7. 读写性能：

    • InnoDB：高并发、事务密集型场景表现优越，写操作和并发处理能力强。
    • MyISAM：读多写少的场景中性能优越，查询速度快。

  8. 数据备份和恢复：

    • InnoDB：支持热备份和在线备份，适合不间断服务的应用。
    • MyISAM：备份和恢复相对简单，但需要停机操作。

  9. 其他存储引擎：

    • Memory：适合需要极高读写性能且数据不持久的场景。
    • Archive：适合存储大量历史数据，支持高效插入操作。
    • NDB：适合高可用性和分布式存储的场景。

6. 自适应Hash索引有什么坏处 ​

口语化回答

自适应哈希索引是 InnoDB 的优化功能，用来加速一些频繁访问的查询。但它有一些缺点。首先，它需要额外的内存，如果哈希表太大，会占用很多内存资源。其次，频繁写入时，维护哈希索引会增加 CPU 的负担。此外，在高并发环境中，更新哈希索引时可能会引发锁竞争，影响性能。这个索引对等值查询效果好，但对范围查询（比如 > 或 BETWEEN）帮助不大。最后，虽然它是自动管理的，但有时需要调整配置，这会增加数据库管理的复杂性。

详细回答

  1. 内存开销：自适应哈希索引会占用额外的内存资源，如果哈希表变得非常大，可能导致内存资源消耗过多，影响其他内存密集型操作的性能。

  2. CPU 开销：更新哈希索引需要额外的 CPU 资源，特别是在写操作频繁的情况下，维护哈希索引会增加 CPU 负担。

  3. 锁竞争：在高并发环境中，自适应哈希索引更新时需要锁定数据结构，可能会导致锁竞争，从而影响系统整体性能。

  4. 性能不可预测性：自适应哈希索引的性能提升取决于数据访问模式和分布情况。有时维护哈希索引的开销可能导致性能下降。

  5. 复杂性增加：引入自适应哈希索引增加了 InnoDB 内部的复杂性，可能导致性能问题更难诊断和调试。

  6. 适用性限制：它主要对等值查询（=）有效，而对范围查询（如 BETWEEN 或 >、<）的效果有限。

  7. 内存管理问题：在内存资源紧张的情况下，自适应哈希索引可能与缓冲池和缓存等竞争内存，导致管理问题。

  8. 配置和调优复杂性：尽管自适应哈希索引是自动管理的，但有时需要手动调整配置（如 innodb_adaptive_hash_index 参数）来优化性能，这增加了数据库管理的复杂性。

7. MySQL使用规范有哪些 ​

口语化回答

选择存储引擎时要根据应用场景来决定，比如 InnoDB 适合事务处理，而 MyISAM 适合读多写少的场景。选择字符集时，要确保它能支持所需的语言，比如使用 utf8mb4。SQL 语句一定要加注释，以提高可读性。尽量避免使用存储过程、视图、触发器和事件，因为它们会增加复杂性。文本字段最好不要和主表放在一起使用，以免影响性能。外键的使用要谨慎，尽量避免。要遵循命名规范，确保一致性。使用域名连接数据库会更方便管理。单表的列数要控制，避免大宽表。最后，设计数据库时要结合实际业务需求，确保结构合理。

详细回答

  1. 合理存储引擎选择：选择适合应用场景的存储引擎，比如 InnoDB 或 MyISAM。

  2. 合理选择字符集：选择合适的字符集，确保数据存储和查询的正确性，比如使用 utf8mb4 以支持多语言字符。

  3. 表 SQL 语句必须加注释：对 SQL 语句进行注释，以提高代码的可读性和维护性。

  4. 禁止使用存储过程、视图、触发器、事件：这些功能可能增加数据库的复杂性和维护难度。

  5. 禁用文本/斑点，如果必须使用，不要和主表在一起：避免在主表中使用大文本字段，防止影响性能。

  6. 禁止使用外键：避免使用外键来减少复杂性，特别是在高性能需求的场景下。

  7. 遵循命名规范：确保表、列、索引等命名一致且符合规范，便于管理和理解。

  8. 使用域名链接数据库：使用域名而不是 IP 地址连接数据库，方便管理和迁移。

  9. 注意单表列数，禁止大宽表：避免在一个表中使用过多列，防止数据表变得过于宽泛。

  10. 结合业务考虑：在设计数据库时，要根据业务需求进行合理设计，确保数据结构与业务逻辑相符。

8. 在建立索引的时候,需要考虑哪些因素 ​

口语化回答

在建立索引时，要考虑以下几点：首先，了解你的查询模式，关注哪些查询最常用，并确保索引能覆盖这些查询，减少回表操作。其次，考虑数据分布，高选择性的列更适合索引，而低选择性的列通常不适合。然后，根据索引的类型选择合适的方案，比如 B-Tree 索引适合大多数查询，全文索引用于文本搜索。还要注意索引的覆盖范围，单列索引和复合索引各有优缺点，要根据实际需求选择。此外，要考虑索引的维护成本，比如写操作会增加开销和存储空间占用。表的大小也影响索引的设计，大表通常需要更精细的索引。定期评估和优化现有索引，并监控索引的使用情况。最后，索引列的顺序很重要，复合索引要遵循最左前缀原则，根据查询需求调整索引范围和条件。

详细回答

  1. 查询模式

    • 常用查询: 识别应用程序中最常用的查询，特别是那些涉及大量数据的查询。确定需要加速的查询类型，关注 WHERE 子句、JOIN 条件、ORDER BY 和 GROUP BY 子句中涉及的列。
    • 覆盖索引: 选择能够覆盖查询的索引，即查询所需的所有列都包含在索引中，这样可以避免回表操作。

  2. 数据分布

    • 选择性: 选择性高的列（即不同值较多的列）适合建立索引，因为它们能有效地过滤数据。选择性低的列（例如布尔值列）通常不适合单独建立索引。
    • 数据分布情况: 了解列的数据分布情况，如是否有大量重复值，是否有明显的倾斜等，以便设计合适的索引。

  3. 索引类型

    • B-Tree 索引: 适用于大多数场景，包括等值查询、范围查询、排序和分组。
    • 哈希索引: 适用于等值查询，但不支持范围查询和排序。
    • 全文索引: 适用于全文搜索，常用于文本字段的搜索。
    • 空间索引: 适用于地理空间数据的查询。

  4. 索引的覆盖范围

    • 单列索引 vs 复合索引: 单列索引只包含一个列，复合索引包含多个列。复合索引可以加速多个列组合的查询，但要注意列的顺序。
    • 前缀索引: 对于长字符列，可以使用前缀索引，只索引列的前部分字符，以节省空间和提高效率。

  5. 索引的维护成本

    • 写操作开销: 索引会增加插入、更新和删除操作的开销，因为每次数据修改都需要更新索引。
    • 存储空间: 索引会占用额外的存储空间，特别是对大表和多列索引，需要权衡存储成本。

  6. 表的大小和数据量

    • 小表 vs 大表: 小表通常不需要复杂的索引，因为全表扫描的成本较低。大表则需要精心设计索引以提高查询性能。
    • 数据量增长: 考虑数据量的增长情况，设计能适应未来数据量增加的索引。

  7. 索引的生命周期

    • 定期评估和优化: 随着业务需求和数据量的变化，定期评估现有索引的有效性，删除不再使用的索引，添加新的索引。
    • 索引的监控: 使用数据库的监控工具（如 MySQL 的慢查询日志、性能模式等）来监控索引的使用情况和性能。

  8. 索引的顺序和组合

    • 索引列的顺序: 对于复合索引，列的顺序很重要。通常将选择性高的列放在前面，可以提高索引的效率。
    • 最左前缀原则: 复合索引遵循最左前缀原则，即索引可以用于查询的前缀部分。

  9. 特殊查询需求

    • 覆盖索引: 如果某个查询只涉及索引中的列，可以使用覆盖索引来避免回表操作，提高查询性能。
    • 部分索引: 对于部分索引（如只索引部分行），需要考虑如何定义索引的范围和条件。

9. 数据库的三范式是什么 ​

口语化回答

数据库的三范式包括第一范式、第二范式和第三范式。第一范式要求数据表中的每个列都包含原子值，第二范式要求每个非主键列都完全依赖于主键，第三范式则要求所有非主键列都与主键直接相关。简单来说，这些范式帮助数据库设计保持数据的整洁和一致性。

详细回答

数据库的三范式（Normalization）是为了确保数据表的设计结构合理，减少数据冗余和依赖。具体包括：

  1. 第一范式（1NF）:

    • 定义: 数据表中的每个列都必须包含原子值，即每个列中的值必须是不可再分的基本数据项。
    • 要求: 确保数据表中的所有字段都是单一值的，不包含重复的或多值的集合。例如，一个表格中的每个字段都应只包含一个值，不应有重复的列或列表。

  2. 第二范式（2NF）:

    • 定义: 数据表必须满足第一范式，并且每个非主键列必须完全依赖于主键。
    • 要求: 消除部分依赖，即确保所有非主键字段都与整个主键完全相关。对于复合主键的表格，每个非主键字段必须依赖于主键的所有部分，而不是仅依赖于主键的一部分。例如，如果一个表的主键由两个字段组成，那么每个非主键字段都必须依赖于这两个字段，而不是只依赖其中之一。

  3. 第三范式（3NF）:

    • 定义: 数据表必须满足第二范式，并且每个非主键列必须直接依赖于主键，而不是依赖于其他非主键列。
    • 要求: 消除传递依赖，即确保非主键字段只能依赖于主键字段，而不是其他非主键字段。例如，假设一个表格中有字段 A（主键）、B（依赖于 A）、C（依赖于 B），那么 C 应该直接依赖于 A，而不是通过 B 依赖于 A。

10. MySQL的explain有哪些列 ​

口语化回答

MySQL的EXPLAIN可以帮助你了解查询的执行计划。它主要有以下几列：id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、Extra。这些列告诉你每个表的扫描方式、使用的索引、预期的结果行数等信息，有助于优化查询性能。

详细回答

在 MySQL 中，EXPLAIN 语句用于显示 SQL 查询的执行计划。它的结果表中包含以下列，每列提供有关查询执行的信息：

  1. id:

    • 定义: 查询中每个子查询或操作的标识符。
    • 作用: 用于区分查询中不同的部分或不同的操作。

  2. select_type:

    • 定义: 查询的类型，如简单查询、联合查询、子查询等。
    • 常见值: SIMPLE（简单查询）、PRIMARY（主查询）、SUBQUERY（子查询）、DERIVED（派生表）。

  3. table:

    • 定义: 正在访问的表的名称。
    • 作用: 显示当前操作涉及的表。

  4. type:

    • 定义: 表的访问类型或连接类型。
    • 常见值: ALL（全表扫描）、index（索引扫描）、range（范围扫描）、ref（引用扫描）、eq_ref（等值引用扫描）、const（常数表）、system（系统表）。

  5. possible_keys:

    • 定义: MySQL 认为可能用于查询的索引。
    • 作用: 提供 MySQL 在查询中可能使用的索引信息。

  6. key:

    • 定义: 实际使用的索引。
    • 作用: 显示查询执行过程中实际使用的索引名称。

  7. key_len:

    • 定义: 使用的索引的长度。
    • 作用: 表示索引的长度，以字节为单位，帮助了解索引的部分使用情况。

  8. ref:

    • 定义: 表示与索引列匹配的列或常量。
    • 作用: 显示查询中哪些列或常量用于匹配索引。

  9. rows:

    • 定义: 预计扫描的行数。
    • 作用: 提供 MySQL 预期扫描的行数，以帮助评估查询的性能。

  10. Extra:

    • 定义: 其他有关查询执行的信息。
    • 常见值: Using where（使用 WHERE 子句过滤）、Using index（只使用索引）、Using temporary（使用临时表）、Using filesort（使用文件排序）。

11. 用explain分析举一个具体的例子 ​

口语化回答

使用 EXPLAIN 可以帮你了解查询是怎么执行的。比如，有一个简单的查询：SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';。用 EXPLAIN 分析这个查询，你可以看到列出如 id、select_type、table、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows 和 Extra 等信息。这些信息告诉你查询用到了哪些索引，预计扫描了多少行，查询的效率如何等，从而帮助你优化数据库性能。

详细回答

假设有以下的 employees 表结构和数据：

sql
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    department VARCHAR(50)
);

INSERT INTO employees (id, name, department) VALUES
(1, 'Alice', 'Sales'),
(2, 'Bob', 'HR'),
(3, 'Charlie', 'Sales');

我们执行如下查询来查找部门为 Sales 的员工：

sql
SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

使用 EXPLAIN 语句分析这个查询：

sql
EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

EXPLAIN 输出可能如下：

idselect_typetabletypepossible_keyskeykey_lenrefrowsExtra
1SIMPLEemployeesrangedepartment_idxdept_idx50NULL2Using where

解释各列的含义：

  1. id:

    • 值: 1
    • 含义: 这是主查询的标识符。

  2. select_type:

    • 值: SIMPLE
    • 含义: 这是一个简单查询，没有子查询或联合查询。

  3. table:

    • 值: employees
    • 含义: 查询操作涉及的表是 employees。

  4. type:

    • 值: range
    • 含义: 查询使用了范围扫描，意味着查询通过索引范围来检索数据。

  5. possible_keys:

    • 值: department_idx
    • 含义: MySQL 认为可能用于查询的索引是 department_idx。

  6. key:

    • 值: dept_idx
    • 含义: 实际上查询中使用的索引是 dept_idx。

  7. key_len:

    • 值: 50
    • 含义: 使用的索引长度为 50 字节，表示索引的长度。

  8. ref:

    • 值: NULL
    • 含义: 此查询没有用到 ref 列，因为这是一个简单的范围查询。

  9. rows:

    • 值: 2
    • 含义: MySQL 预计需要扫描 2 行来完成这个查询。

  10. Extra:

    • 值: Using where
    • 含义: 查询中使用了 WHERE 子句来过滤结果。

通过 EXPLAIN 的结果，你可以看到查询使用了 department_idx 索引来加速检索，同时预计扫描了 2 行。了解这些信息后，你可以进一步优化索引或查询结构，提高性能。

12. MySQL语句有哪些种类 ​

口语化回答

数据库中有几种不同的语言来处理不同的任务：

  1. 数据定义语言 (DDL) 用于创建和管理数据库结构，比如创建表和索引。例如，你可以用 CREATE 语句创建一个表，ALTER 语句修改表结构，DROP 语句删除表，TRUNCATE 清空表数据但保留结构。

  2. 数据操作语言 (DML) 用于处理表中的数据，比如插入、更新、删除和查询数据。比如，INSERT 用来添加数据，UPDATE 用来更新数据，DELETE 用来删除数据，而 SELECT 用来查询数据。

  3. 数据控制语言 (DCL) 用于控制用户访问权限，比如 GRANT 授予权限，REVOKE 撤销权限。

  4. 事务控制语言 (TCL) 用于管理事务，确保数据的一致性。例如，START TRANSACTION 开始事务，COMMIT 提交事务，ROLLBACK 回滚事务，还有 SAVEPOINT 和 ROLLBACK TO SAVEPOINT 用来设置和回滚到事务中的保存点。

  5. 数据查询语言 (DQL) 主要是 SELECT 语句，用于查询数据。

  6. 其他：例如，EXPLAIN 解释查询执行计划，SHOW 显示数据库对象的信息，DESCRIBE 显示表结构。

详细回答

  1. 数据定义语言 (DDL):

    • CREATE: 用于创建数据库、表、索引等。例如：
      sql
      CREATE DATABASE mydatabase;
CREATE TABLE mytable (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50)
);
CREATE INDEX idx_name ON mytable(name);
    • ALTER: 用于修改现有数据库对象的结构。例如：
      sql
      ALTER TABLE mytable ADD COLUMN age INT;
ALTER TABLE mytable MODIFY COLUMN name VARCHAR(100);
ALTER TABLE mytable DROP COLUMN age;
    • DROP: 用于删除数据库、表、索引等。例如：
      sql
      DROP DATABASE mydatabase;
DROP TABLE mytable;
DROP INDEX idx_name ON mytable;
    • TRUNCATE: 清空表中的所有数据，但保留表结构。例如：
      sql
      TRUNCATE TABLE mytable;

  2. 数据操作语言 (DML):

    • INSERT: 用于插入数据。例如：
      sql
      INSERT INTO mytable(id, name) VALUES (1, 'Alice');
INSERT INTO mytable(id, name) VALUES (2, 'Bob');
    • UPDATE: 用于更新数据。例如：
      sql
      UPDATE mytable SET name = 'Charlie' WHERE id = 1;
    • DELETE: 用于删除数据。例如：
      sql
      DELETE FROM mytable WHERE id = 2;
    • SELECT: 用于查询数据。例如：
      sql
      SELECT * FROM mytable;
SELECT name FROM mytable WHERE id = 1;
SELECT COUNT(*) FROM mytable;

  3. 数据控制语言 (DCL):

    • GRANT: 用于授予用户权限。例如：
      sql
      GRANT SELECT, INSERT ON mydatabase.* TO 'user'@'localhost';
    • REVOKE: 用于撤销用户权限。例如：
      sql
      REVOKE INSERT ON mydatabase.* FROM 'user'@'localhost';

  4. 事务控制语言 (TCL):

    • START TRANSACTION: 开始一个事务。例如：
      sql
      START TRANSACTION;
    • COMMIT: 提交事务。例如：
      sql
      COMMIT;
    • ROLLBACK: 回滚事务。例如：
      sql
      ROLLBACK;
    • SAVEPOINT: 设置保存点。例如：
      sql
      SAVEPOINT savepoint1;
    • RELEASE SAVEPOINT: 释放保存点。例如：
      sql
      RELEASE SAVEPOINT savepoint1;
    • ROLLBACK TO SAVEPOINT: 回滚到保存点。例如：
      sql
      ROLLBACK TO SAVEPOINT savepoint1;

  5. 数据查询语言 (DQL):

    • SELECT: 主要用于查询数据。例如：
      sql
      SELECT * FROM mytable;
SELECT name FROM mytable WHERE id = 1;
SELECT COUNT(*) FROM mytable;

  6. 其他:

    • EXPLAIN: 解释查询的执行计划。例如：
      sql
      EXPLAIN SELECT * FROM mytable WHERE name = 'Alice';
    • SHOW: 显示数据库对象的信息。例如：
      sql
      SHOW DATABASES;
SHOW TABLES;
SHOW COLUMNS FROM mytable;
SHOW INDEX FROM mytable;
    • DESCRIBE: 显示表的结构。例如：
      sql
      DESCRIBE mytable;

13. MySQL查询优化建议 ​

口语化回答

在优化查询时，首先要避免全表扫描，最好在查询涉及的字段上建立索引，这样能显著提高查询速度。其次，尽量不要在 WHERE 子句中判断 NULL 值，创建表时就设置好字段为 NOT NULL 或使用特殊值代替。避免使用 != 或 <> 操作符，因为这些操作符会降低索引的利用率，尽量用 <、<=、=、>、>=、BETWEEN 或 IN。同时，使用 OR 连接的条件也会导致全表扫描，考虑用 UNION 合并查询。对于 IN 和 NOT IN，特别是当值是连续的，可以用 BETWEEN 替代，这样会更高效。LIKE 查询也要注意，避免用 %abc% 或 %abc，这会导致全表扫描，如果可能的话用全文检索，只有以 abc% 开头的 LIKE 查询才可能利用索引。对于参数化查询，避免在 WHERE 子句中使用参数，尽量强制使用索引来提高查询效率。此外，避免在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作，这会导致全表扫描。最后，使用 EXISTS 替代 IN 可以提升查询效率，因为 EXISTS 会在找到结果后立即停止查询，而 IN 需要扫描整个子查询结果集。

详细回答

  1. 避免全表扫描：

    在 WHERE 和 ORDER BY 子句中涉及的列上建立索引，避免全表扫描。全表扫描会显著影响查询性能，特别是数据量大的时候。

  2. 避免 NULL 值判断：

    在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断会导致索引失效。创建表时尽量将字段设置为 NOT NULL，或者使用特殊的默认值（如 0 或 -1）来代替 NULL。

  3. 避免 != 或 <> 操作符：

    MySQL 对于 != 和 <> 操作符的优化不如对 <、<=、=、>、>=、BETWEEN、IN 等操作符的优化好，这些操作符能更有效地利用索引，从而提高查询性能。

  4. 避免 OR 条件：

    使用 OR 连接条件可能导致全表扫描。可以将多个查询用 UNION 合并，改写为：

    sql
    SELECT id FROM t WHERE num = 10
UNION ALL
SELECT id FROM t WHERE num = 20;

  5. 谨慎使用 IN 和 NOT IN：

    IN 和 NOT IN 操作符可能导致全表扫描。对于连续数值的范围查询，使用 BETWEEN 替代 IN，例如：

    sql
    SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 3;

  6. LIKE 查询优化：

    避免使用 %abc% 或 %abc 这样的 LIKE 查询，这会导致全表扫描。对于这种情况，可以考虑使用全文检索。只有以 abc% 开头的 LIKE 查询才可能利用索引。

  7. 避免参数化查询导致的全表扫描：

    参数化查询有时可能导致全表扫描，特别是当参数值不能被优化器推断时。可以通过强制使用索引来优化查询，例如：

    sql
    SELECT id FROM t WITH (INDEX(index_name)) WHERE num = @num;

  8. 避免表达式操作：

    在 WHERE 子句中对字段进行表达式操作（如函数或算术运算）会导致全表扫描，因为这些操作会使索引失效。例如，不要写：

    sql
    SELECT * FROM t WHERE YEAR(date_column) = 2024;

  9. 使用 EXISTS 替代 IN：

    EXISTS 通常比 IN 更高效，因为 EXISTS 会在找到符合条件的记录后停止搜索，而 IN 会扫描整个子查询结果集。例如：

    sql
    SELECT num FROM a WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM b WHERE num = a.num
);

14. MySQL聚集索引是什么 ​

口语化回答

在 MySQL 中，聚集索引是将数据表的记录按索引的顺序物理存储的方式。这意味着表里的数据行和索引行是一起存储的，数据的顺序和索引的顺序是一致的。聚集索引的叶节点包含了实际的数据行，所以它的优点是查询效率高，特别是对范围查询和排序操作更有利。不过，它也有一些缺点，比如插入数据时可能比较慢，因为要维持索引顺序，还可能导致更新代价高和存储空间占用多。在 InnoDB 存储引擎中，如果你没有显式地定义主键，它会自动选择一个唯一的非空索引作为聚集索引。如果没有这样的索引，它还会自动生成一个隐藏的聚集索引。选择聚集索引时，最好选择那些常用来查询、排序的列，同时避免频繁更新的列，以减少维护成本。

详细回答

在 MySQL 中，聚集索引（Clustered Index）是一种将数据表的记录按照索引的顺序进行物理存储的机制。也就是说，表中的数据行和索引行一起存储，数据行的顺序与索引的顺序完全一致。聚集索引的特点如下：

  1. 物理顺序存储: 数据行按照索引键的顺序存储在数据页中。
  2. 叶节点包含数据: 聚集索引的叶节点包含了实际的数据行。
  3. 只能有一个: 每个数据表只能有一个聚集索引，因为数据行只能按一种顺序存储。

优点:

  1. 查询效率高: 对于基于聚集索引的范围查询和排序操作，效率较高，因为数据行是按索引顺序存储的。
  2. 覆盖索引: 在某些查询中，聚集索引可以充当覆盖索引，从而减少读取数据的次数。

缺点:

  1. 插入速度较慢: 在插入新记录时，可能需要移动大量数据行以保持索引顺序。
  2. 更新代价高: 更新聚集索引键值时，可能导致数据行的重新排序。
  3. 占用更多存储空间: 由于数据行和索引一起存储，可能占用更多的存储空间。

示例: 假设有一个表 employees，定义如下：

sql
CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    hire_date DATE
) ENGINE=InnoDB;

在这个表中，emp_id 是主键，默认情况下，InnoDB 会将 emp_id 列作为聚集索引。数据行将按照 emp_id 的顺序存储。

使用注意:

  1. 选择合适的列: 选择频繁用于查询、排序和范围查询的列作为聚集索引的键。
  2. 避免频繁更新的列: 避免选择那些频繁更新的列作为聚集索引键，以减少维护成本。

15. 为什么聚集索引不要选择频繁的更新的列 ​

口语化回答

聚集索引不要选择频繁更新的列，主要是因为更新这些列会引发一系列性能问题。首先，数据需要重排来保持索引的顺序，这样会消耗大量资源。其次，更新会导致页分裂，增加了磁盘碎片和查询延迟。此外，频繁更新还会影响二级索引，因为它们也需要同步更新。最后，这些操作可能增加锁争用和死锁的风险，从而影响系统的整体性能。因此，选择聚集索引时，应尽量避免使用那些更新频繁的列。

详细回答

选择聚集索引时避免使用频繁更新的列的原因主要包括以下几点：

  1. 数据重排: 聚集索引的特点是数据行按照索引键的顺序进行物理存储。当聚集索引键的值发生变化时，数据库需要将该行移动到新的位置以保持索引顺序。这种数据重排操作不仅消耗大量的 I/O 和 CPU 资源，还可能导致性能下降。

  2. 页分裂和合并: 当新的数据行插入到现有页面中，而页面已经满了时，InnoDB 需要进行页分裂（Page Split），将一个页面分成两个页面，以腾出空间存储新数据。这种操作不仅耗时，还可能导致磁盘碎片，进一步影响查询性能。频繁更新聚集索引键会增加页分裂的频率，从而加重磁盘碎片问题。

  3. 二级索引的维护: 在 InnoDB 中，二级索引会引用聚集索引的键作为指向数据行的指针。当聚集索引键发生变化时，所有引用该键的二级索引也需要更新。这增加了额外的维护成本，并且可能影响整体性能。

  4. 锁争用和死锁: 频繁更新聚集索引键可能导致更多的锁争用和死锁问题。数据行的移动和页分裂操作需要持有独占锁，这会阻塞其他事务的读写操作，增加系统的锁争用和死锁风险。

16. MySQL非聚集索引是什么 ​

口语化回答

非聚集索引（也叫做辅助索引或二级索引）与聚集索引不同，它不会改变数据的物理存储顺序。相反，非聚集索引的叶节点只包含指向实际数据行的指针，这些指针通常是聚集索引的键。一个表可以有多个非聚集索引，这样可以加速对不同列的查询。不过，非聚集索引会占用额外的存储空间，并且在数据插入、更新或删除时需要维护，可能会增加一些额外的开销。

详细回答

MySQL 的非聚集索引（Non-Clustered Index），也称为辅助索引或二级索引，是一种索引结构，其中索引的叶节点不包含实际的数据行，而是包含指向数据行的指针（通常是聚集索引键）。非聚集索引的主要作用是加速对特定列的查询操作，同时保持数据行的物理存储顺序不变。以下是非聚集索引的特点、优点和缺点：

特点:

  1. 独立于数据存储顺序: 非聚集索引不会改变数据行的物理存储顺序。数据的物理顺序是由聚集索引决定的，而非聚集索引则是独立的。
  2. 叶节点包含指针: 非聚集索引的叶节点包含指向实际数据行的指针（如聚集索引键），而不是数据行本身。
  3. 可以有多个: 一个表可以有多个非聚集索引，这样可以为不同的查询需求创建索引，加速对不同列的查询操作。

优点:

  1. 加速查询: 非聚集索引可以显著提高对特定列的查询效率，尤其是那些经常出现在 WHERE 子句中的列。
  2. 多样性: 可以在多个列上创建非聚集索引，从而满足不同的查询需求和优化性能。

缺点:

  1. 占用空间: 由于需要额外的存储空间来维护非聚集索引结构，可能会占用更多的存储资源。
  2. 维护成本: 在数据插入、更新和删除时，需要维护非聚集索引，这会增加额外的开销。

17. MySQL回表查询是什么 ​

口语化回答

回表查询是指在使用非聚集索引时，数据库需要先通过索引找到相关记录的主键，然后再根据这个主键去实际的数据表中查找具体的数据。这种操作发生在你查询的列不完全包含在索引中时。举个例子，如果你在一个表的某列上创建了非聚集索引，然后查询其他列的数据，数据库就需要先通过索引找到主键，再去表中获取这些列的数据。为了减少这种操作，可以使用覆盖索引，即索引中包含了所有查询需要的列，这样可以直接从索引中获取数据，不需要回表查询。

详细回答

在 MySQL 中，回表查询（也称为回表操作）是指在使用非聚集索引进行查询时，如果查询需要的列不完全包含在索引中，数据库需要先通过非聚集索引找到满足查询条件的索引项，然后根据这些索引项（通常是主键值）访问实际的数据行以获取所需的列数据。这种操作的过程如下：

回表查询的过程:

  1. 使用非聚集索引查找: 首先，MySQL 使用非聚集索引（如二级索引）查找满足查询条件的索引项。这些索引项包含了需要的列的索引信息。
  2. 获取行指针: 从非聚集索引的叶节点中获取指向实际数据行的指针，通常是主键值（如表的主键）。
  3. 访问数据行: 根据获取的主键值或指针，访问实际的数据行以获取查询所需的列数据。

示例: 假设有一个表 employees，在 last_name 列上创建了一个非聚集索引：

sql
CREATE TABLE employees(
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    hire_date DATE
) ENGINE=InnoDB;

CREATE INDEX idx_last_name ON employees(last_name);

现在执行以下查询：

sql
SELECT first_name, hire_date FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

回表查询的步骤:

  1. 使用索引查找: MySQL 使用 idx_last_name 索引查找 last_name 为 'Smith' 的索引项。
  2. 获取主键值: 从索引项中获取对应的 emp_id（因为 emp_id 是主键）。
  3. 访问数据行: 根据 emp_id，访问实际的数据行以获取 first_name 和 hire_date 列的数据。

优化回表查询: 为了减少回表操作，可以使用 覆盖索引（Covering Index）。覆盖索引是指索引中包含了查询所需的所有列数据，从而避免了回表查询。例如，如果在创建索引时包含了 first_name 和 hire_date 列，查询时就不需要回表操作，因为所有需要的数据都包含在索引中。

18. MySQL的覆盖索引是什么 ​

口语化回答

在 MySQL 中，覆盖索引就是一个索引包含了查询需要的所有列，这样查询就能完全从这个索引中获取数据，而不用再访问实际的数据行。这可以显著提高查询速度，因为减少了对数据的访问次数，从而减少了磁盘 I/O 操作。如果你创建了一个覆盖索引，那么 MySQL 就能直接从索引里找到所有需要的数据，避免了回表的步骤，这对提高查询性能非常有效。但是，要注意覆盖索引可能会增加索引的大小，并且在插入、更新和删除数据时会带来额外的维护开销。

详细回答

在 MySQL 中，覆盖索引（Covering Index）是指一个索引包含了查询所需的所有列，从而使查询可以完全从索引中获取数据，而不需要访问实际的数据行。这种技术可以显著提高查询性能，因为它减少了对表数据的访问次数。

覆盖索引的好处:

  1. 减少 I/O 操作: 查询可以直接从索引中读取所需的数据，避免了访问磁盘上的数据行，从而减少了 I/O 操作。
  2. 提高查询性能: 由于减少了对数据行的访问，查询速度会更快。
  3. 减少回表操作: 覆盖索引包含了所有需要的数据，避免了回表操作，因为数据已经在索引中。

示例: 假设有一个 employees 表，并且在 last_name 列上创建了一个非聚集索引：

sql
CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    hire_date DATE
) ENGINE=InnoDB;

CREATE INDEX idx_last_name ON employees(last_name);

执行如下查询：

sql
SELECT first_name, hire_date FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

在这个例子中，idx_last_name 索引只包含 last_name 列的信息，因此 MySQL 需要通过索引找到满足条件的行指针（例如主键值），然后回表访问实际的数据行以获取 first_name 和 hire_date 列的数据。

使用覆盖索引: 为了避免回表操作，可以创建一个覆盖索引，包含所有需要的列：

sql
CREATE INDEX idx_last_name_full ON employees(last_name, first_name, hire_date);

现在执行相同的查询：

sql
SELECT first_name, hire_date FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

覆盖索引的工作原理:

  1. 索引查找: MySQL 使用 idx_last_name_full 索引查找 last_name 为 'Smith' 的索引项。
  2. 直接获取数据: 因为索引已经包含了 first_name 和 hire_date 列，MySQL 可以直接从索引中获取所有需要的数据，而不需要回表操作。

适用场景:

  • 查询经常使用的列。
  • 需要高查询性能的读密集型应用。
  • 当索引包含的列足够少，且可以显著提高查询性能时。

注意事项:

  1. 索引大小: 覆盖索引可能会增加索引的大小，因为它包含了更多的列。
  2. 写操作开销: 更多的索引意味着插入、更新和删除操作的开销会增加，因为需要维护更多的索引。
  3. 合理设计: 根据实际查询需求合理设计索引，避免过度索引导致性能下降。

19. MySQL的索引结构? ​

口语化回答

在 MySQL 中，主要有两种索引结构：B+树索引和哈希索引。B+树索引是最常用的，尤其在 InnoDB 存储引擎中使用。它是一种平衡树，数据存储在叶子节点，支持范围查询和顺序访问。哈希索引则主要用于等值查询，速度很快，但不支持范围查询。InnoDB 使用 B+树来实现聚簇索引（按主键顺序存储数据）和辅助索引（存储主键指针）。哈希索引在 Memory 存储引擎中用得比较多。

详细回答

在 MySQL 中，索引的存储结构主要有两种：B+树索引和哈希索引。这两种结构各有特点，适用于不同的场景。

B+树索引

概述: B+树索引是 MySQL 中最常用的索引结构，特别是在 InnoDB 存储引擎中使用。B+树是一种平衡树结构，所有实际的数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点通过链表连接。B+树索引适用于大多数查询场景，包括范围查询。

特点:

  • 平衡性: B+树是一种平衡树，所有叶子节点都在同一层。
  • 顺序访问: 叶子节点通过链表连接，支持顺序访问和范围查询。
  • 存储结构: 在 InnoDB 中，B+树的叶子节点存储的是数据行本身（即聚簇索引），而非叶子节点存储的是指向数据行的指针（即辅助索引）。

示意图:

      [30]
     /    \
   [10]    [20]
  /  \     /  \
[5]  [15] [25] [35]
   [45] [55]
  • 根节点: 包含索引键 30。
  • 内部节点: 包含索引键 10, 20。
  • 叶子节点: 包含实际的数据 5, 15, 25, 35, 45, 55，并通过链表连接。

哈希索引

概述: 哈希索引是一种基于哈希表的数据结构，通过哈希函数将键值映射到哈希表中的桶（bucket）位置。哈希索引适用于等值查询，但不适用于范围查询。MySQL 的 Memory 存储引擎支持哈希索引。

特点:

  • 快速查找: 哈希索引查找速度非常快，时间复杂度为 O(1)。
  • 等值查询: 适用于等值查询，不支持范围查询。
  • 存储结构: 每个桶存储一个或多个键值对。

示意图:

Hash Table
+------------------+
| Bucket1          |
|  Key1, Value1    |
|  Key5, Value5    |
+------------------+
| Bucket2          |
|  Key2, Value2    |
|  Key4, Value4    |
+------------------+
| Bucket3          |
|  Key3, Value3    |
+------------------+

InnoDB 的聚簇索引和辅助索引

InnoDB 存储引擎使用 B+树索引，并且有两种主要类型的索引：

  • 聚簇索引 (Clustered Index):

    • 定义: 聚簇索引是按照主键顺序存储数据行的索引。
    • 特点: 数据行和主键值存储在一起，叶子节点包含了完整的数据行。
    • 优点: 查询效率高，特别是在进行范围查询时。

  • 辅助索引 (Secondary Index):

    • 定义: 辅助索引是非主键列上的索引。
    • 特点: 叶子节点存储的是主键值，而不是数据行本身。
    • 优点: 支持快速查找非主键列，但查询时需要进行一次回表操作（通过主键值查找完整的数据行）。

总结

  • B+树索引: 适用于大多数查询场景，尤其是范围查询。InnoDB 存储引擎使用 B+树作为其默认的索引结构，包括聚簇索引和辅助索引。
  • 哈希索引: 适用于等值查询，Memory 存储引擎支持哈希索引。

20. 什么是前缀索引 ​

口语化回答

前缀索引是一种只对字符串列的前几位进行索引的方式。它特别适用于字符串长度较长的列，当前几位就能有效区分记录时，可以显著减少索引的存储空间，提高查询性能。创建时需要指定前缀长度，比如对一个 URL 列的前 10 个字符进行索引。虽然前缀索引能减少存储需求，但可能不够精确，特别是当前缀相同时可能需要额外扫描。

详细回答

前缀索引（Prefix Index）是一种在字符串类型列（如 CHAR、VARCHAR、TEXT 等）上使用的索引类型。它通过索引字符串的前一部分，而不是整个字符串，来减少索引的大小并提高查询性能，特别是在处理大量数据时。

使用场景

前缀索引适用于以下情况：

  • 字符串列长度较长: 当列中的字符串较长且前几位字符就能有效区分大多数记录时。
  • 减少索引存储空间: 需要减少索引的存储空间，以提高查询性能。

如何创建前缀索引

创建前缀索引时，需要指定要索引的前缀长度。前缀长度应根据实际数据分布和查询需求来确定，一般选择能够有效区分数据的最小长度。

示例: 假设有一个包含 URL 的表 websites，其结构如下：

sql
CREATE TABLE websites (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    url VARCHAR(255)
);

如果我们希望对 url 列创建前缀索引，可以使用如下 SQL 语句：

sql
CREATE INDEX idx_url_prefix ON websites(url(10));

上述语句创建了一个前缀长度为 10 的索引，即只对 url 列的前 10 个字符进行索引。

前缀索引的优缺点

优点:

  • 减少索引大小: 前缀索引只索引字符串的前部分字符，显著减少了索引占用的存储空间。
  • 提高性能: 在某些情况下，较小的索引可以提高查询性能，特别是在内存有限的情况下。

缺点:

  • 精确性降低: 前缀索引可能无法完全区分所有记录，特别是前缀部分相同的记录。在这种情况下，可能需要进行额外的行扫描来完成查询。
  • 适用场景有限: 前缀索引主要适用于字符串列，对于其他类型的列（如整数、日期等）不适用。
  • 不适用于 ORDER BY 和 GROUP BY: 前缀索引在某些查询（如 ORDER BY 和 GROUP BY）中可能无法使用，因为这些操作需要完整的列值。

注意事项

  • 选择合适的前缀长度: 前缀长度过短可能导致索引选择性差，前缀长度过长则无法充分减少索引大小。需要根据数据分布和查询需求选择合适的前缀长度。
  • 前缀索引的查询: 使用前缀索引进行查询时，可以像使用普通索引一样。例如：
sql
SELECT * FROM websites WHERE url LIKE 'http://example%';

上述查询可以利用前缀索引 idx_url_prefix 来加速查询，因为查询条件中的前缀部分匹配了索引前缀。

21. 什么情况下应不建或者少建索引? ​

口语化回答

在以下情况下，你可能不需要或应少建索引：1) 表数据量小，扫描整个表可能更快；2) 表的写操作频繁，索引维护成本高；3) 索引列的基数低（如性别），索引效果不佳；4) 频繁批量数据加载，索引维护增加开销；5) 临时表或短生命周期表，创建索引成本高；6) 查询模式不稳定，创建索引效果不确定。总之，索引应该根据实际需求和数据特征来决定。

详细回答

以下是应避免或少建索引的情况及其原因：

  1. 表的数据量较小

    • 原因: 对于小表，扫描整个表的速度可能比通过索引查找还要快。在这种情况下，索引带来的性能提升有限，甚至可能增加不必要的开销。
    • 建议: 小表一般不需要额外的索引，除非有特定的查询需要优化。

  2. 表的写操作频繁

    • 原因: 每次插入、更新或删除操作时，索引也需要更新，这会增加额外的开销。如果表的写操作非常频繁，索引的维护成本可能会超过其带来的查询优化收益。
    • 建议: 对于写操作频繁的表，应谨慎添加索引，尽量减少不必要的索引。

  3. 索引列的基数低

    • 原因: 基数低的列指的是列中重复值较多的列，如性别（男/女）、布尔值（是/否）等。对于这种列，索引的选择性较差，使用索引进行查询可能不会显著提高性能。
    • 建议: 对于基数低的列，通常不建议单独创建索引。

  4. 频繁的批量数据加载

    • 原因: 在进行批量数据加载（如批量插入或更新）时，索引的维护会显著增加操作时间。如果数据加载频繁，索引的维护成本会非常高。
    • 建议: 可以考虑在批量数据加载前暂时删除索引，加载完成后再重新创建索引。

  5. 临时表或短生命周期的表

    • 原因: 临时表或生命周期较短的表使用时间有限，创建索引的开销可能不值得。
    • 建议: 对于临时表或短生命周期的表，除非有明确的性能需求，否则不建议创建索引。

  6. 查询模式不确定或多变

    • 原因: 如果表的查询模式不确定或经常变化，创建索引的效果可能无法持续优化查询性能，反而可能带来不必要的维护开销。
    • 建议: 在查询模式稳定前，不要急于创建索引，先观察和分析实际查询情况，再决定是否需要索引。

22. MySQL常见索引失效的情况? ​

口语化回答

在 MySQL 中，索引可能会失效，导致查询变慢。一些常见的情况包括在索引列上使用函数或表达式、数据类型不匹配导致隐式类型转换、使用 OR 条件时、前导模糊查询时、使用不等于操作符时、使用 IS NULL 或 IS NOT NULL、在复合索引中先用范围条件后再用等值条件、不满足最左前缀原则、负向查询以及数据分布不均匀。了解这些情况有助于优化你的查询性能。

详细回答

在 MySQL 中，索引失效的情况可能导致查询性能下降。以下是一些常见的索引失效情况：

  1. 使用函数或表达式

    情况: 在索引列上使用函数或表达式（如 UPPER(column), column+1）会导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE UPPER(column) = 'VALUE';

  2. 隐式类型转换

    情况: 查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配时，MySQL 可能会进行隐式类型转换，从而导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE varchar_column = 123; -- varchar_column 是字符串类型

  3. 使用 OR 条件

    情况: 如果 OR 条件中的列没有索引或无法同时使用索引，也会导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value1' OR column2 = 'value2';

  4. 前导模糊查询

    情况: 在 LIKE 查询中，如果模式以通配符（如 %）开头，索引将失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%value';

  5. 不等于操作

    情况: 使用不等于操作符（如 != 或 <>）通常会导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column != 'value';

  6. IS NULL 或 IS NOT NULL

    情况: 对于某些存储引擎，使用 IS NULL 或 IS NOT NULL 可能会导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column IS NULL;

  7. 范围条件后再使用等值条件

    情况: 在复合索引中，如果使用了范围条件（如 <, >, BETWEEN），后面的等值条件可能无法使用索引。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column1 > 10 AND column2 = 'value';

  8. 不满足最左前缀原则

    情况: 对于复合索引，查询条件必须满足最左前缀原则，否则索引将失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column2 = 'value'; -- 不能使用索引

  9. 查询条件中包含负向查询

    情况: 例如 NOT IN, NOT LIKE 等负向查询条件会导致索引失效。

    示例:

    sql
    SELECT * FROM table WHERE column NOT IN ('value1', 'value2');

  10. 数据分布不均匀

    情况: 即使有索引，如果数据分布非常不均匀，MySQL 优化器可能会选择全表扫描而不是使用索引。

23. 唯一索引比普通索引快吗? ​

口语化回答

唯一索引和普通索引在查询上的表现差不多，因为它们都用相似的方式来快速找到数据。但在插入和更新时，唯一索引会多一步检查，以确保新数据不会和已有的数据重复，这样会稍微慢一点。普通索引不需要这个检查，所以插入和更新会更快。删除数据对这两种索引的影响差不多，因为删除只是从索引中移除数据而已。

详细回答

唯一索引与普通索引的区别

  • 唯一索引 (Unique Index): 这种索引确保索引列中的值是唯一的，即不能有重复值。数据库在插入或更新数据时，会检查索引列的值是否已经存在，如果存在则会拒绝该操作。这种检查增加了插入和更新操作的开销。

  • 普通索引 (Non-Unique Index): 普通索引不强制索引列中的值唯一，因此允许重复值。插入和更新操作时，不需要检查唯一性，所以操作速度较快。

查询性能

对于查询操作，唯一索引和普通索引的性能通常相似。这是因为查询操作主要依赖于索引结构（如 B+ 树或哈希表）来快速定位数据。不管是唯一索引还是普通索引，查询的效率和复杂度主要取决于索引的深度和数据的分布情况。

插入和更新性能

  • 唯一索引: 插入或更新数据时，数据库需要进行唯一性检查，以确保新数据不会和现有数据冲突。这额外的检查步骤会增加操作的开销。

  • 普通索引: 插入或更新数据时，只需操作索引数据本身，不需要进行唯一性检查。因此，普通索引的插入和更新操作通常会比唯一索引更快。

删除操作

删除操作对唯一索引和普通索引的性能影响较小，因为删除操作主要涉及从索引中移除数据，而不需要进行额外的唯一性检查。

24. A,B,C三个字段组成联合索引, AB \ AC \ BC 三种情况下查询是否能命中索引? ​

口语化回答

对于一个联合索引(A, B, C)，查询是否能利用索引取决于查询条件是怎么写的。

  1. 如果查询条件是 (A, B)，这个条件是从最左边开始的，所以能命中索引。
  2. 如果查询条件是 (A, C)，虽然 A 能用索引，但因为跳过了 B，所以 C 的部分就不能用索引了，只能部分命中。
  3. 如果查询条件是 (B, C)，这个查询没有从最左边的 A 开始，所以不能利用这个联合索引。
  4. 如果查询条件只有 A，那也能命中索引，因为 A 是最左边的字段。
  5. 如果查询条件只有 B，同样不能命中索引，因为它没有从最左边的 A 开始。
  6. 如果查询条件是 (A, B, C)，这个条件包含了所有的字段，所以能完全利用索引。

详细回答

在数据库中，联合索引（也叫复合索引）是由多个列组成的单个索引。了解联合索引的使用规则可以帮助我们优化查询性能。联合索引的基本原则包括最左前缀原则和连续性原则。

  • 最左前缀原则：查询必须从联合索引的最左边开始才能利用索引。
  • 连续性原则：如果跳过了联合索引中的某个字段，索引在跳过的字段之后就不能继续利用。

假设有一个联合索引 (A, B, C)，以下是不同查询条件是否能命中索引的分析：

  1. 查询条件为 (A, B):

    sql
    SELECT FROM table WHERE A = ? AND B = ?;

    这个查询条件从最左边的字段 A 开始，接着是 B，因此能完全利用索引。

  2. 查询条件为 (A, C):

    sql
    SELECT FROM table WHERE A = ? AND C = ?;

    这个查询条件从字段 A 开始，但跳过了 B，只能部分利用索引。虽然 A 能用索引查找，但由于 C 的查询没有经过 B，不能继续利用索引。

  3. 查询条件为 (B, C):

    sql
    SELECT FROM table WHERE B = ? AND C = ?;

    这个查询条件没有从最左边的字段 A 开始，因此不能利用这个联合索引 (A, B, C)。

  4. 查询条件为 (A):

    sql
    SELECT FROM table WHERE A = ?;

    这个查询条件只包含了联合索引的第一个字段 A，因此可以完全利用索引。

  5. 查询条件为 (B):

    sql
    SELECT FROM table WHERE B = ?;

    这个查询条件没有包含最左边的字段 A，因此不能利用联合索引 (A, B, C)。

  6. 查询条件为 (A, B, C):

    sql
    SELECT FROM table WHERE A = ? AND B = ? AND C = ?;

    这个查询条件包含了所有的字段 (A, B, C)，因此可以完全利用索引。

25. B+树索引和哈希索引的区别? ​

口语化回答

B+树索引和哈希索引是数据库中两种常见的索引类型，它们在结构、适用场景和性能上有很大的不同。

B+树索引就像一个排序好的树。它把数据存储在树的叶子节点上，内部节点只是存储了键值和指向其他节点的指针。B+树的特点是它的数据是有序的，这让它在做范围查询（比如查找某个范围内的数据）时特别有用。它支持等值查询和范围查询，并且在插入和删除时会自动调整保持平衡。这种索引也比较“磁盘友好”，因为它的结构通常和磁盘页的大小匹配，所以减少了磁盘的读写操作。用B+树索引的场景包括需要频繁做范围查询、排序操作或者涉及多个字段的查询。

哈希索引则是基于哈希表的。它通过一个哈希函数把键值转换成哈希表中的位置，每个位置上存储了指向实际数据的指针。哈希索引的特点是数据是无序的，不适合做范围查询，但在做等值查询（比如查找具体的某个值）时效率非常高，查询速度几乎是瞬时的。哈希索引主要适合频繁的等值查询，不适合范围查询和排序操作。它通常存储在内存中，这样可以更快地访问数据。

详细回答

B+树索引与哈希索引在数据库中各有不同的结构和性能特征。

  • 结构：

    • B+树索引：基于平衡树结构，所有数据存储在叶节点，内部节点仅存储键值和指针。叶节点通过链表相连，形成一个有序的索引结构。这种结构支持范围查询，因为数据是有序的。
    • 哈希索引：基于哈希表实现，使用哈希函数将键值映射到表中的位置，每个位置存储一个指向实际数据的指针。数据在哈希表中是无序的，因此不适合范围查询。

  • 查询性能：

    • B+树索引：支持等值查询和范围查询，查找操作的时间复杂度为 O(log n)。适合需要排序操作和多字段组合查询的场景。
    • 哈希索引：对于等值查询（如=、IN）性能高，查找时间复杂度为 O(1)。不支持范围查询，因此不适合需要排序的操作。

  • 适用场景：

    • B+树索引：适用于需要频繁进行范围查询、排序操作和多字段组合查询的场景。由于其有序性和支持多种查询操作，适合较为复杂的查询需求。
    • 哈希索引：适合等值查询非常频繁的场景，不适合范围查询或排序操作。它的高效等值查询性能使其在特定场景中表现优越，但对范围查询无能为力。

  • 维护成本：

    • B+树索引：在插入和删除数据时需要维护树的平衡，这涉及节点的分裂和合并，因此维护开销较大。
    • 哈希索引：插入和删除操作较为简单，但可能会出现哈希冲突，需要通过链表或其他方法处理冲突。

  • 存储：

    • B+树索引：通常存储在磁盘上，其节点大小与磁盘页大小匹配，从而减少磁盘的I/O操作。
    • 哈希索引：通常存储在内存中，以提高访问速度，这也使得哈希索引对内存的要求较高。

选择建议：

  • 如果你的应用场景中需要频繁的范围查询、排序操作或多字段组合查询，建议使用B+树索引。
  • 如果你的应用场景中主要进行等值查询，且不需要范围查询或排序操作，哈希索引则更为合适。

26. 哈希索引的优势及不适用的场景? ​

口语化回答

哈希索引有几个明显的优点。首先，它处理等值查询（像 = 或 IN）非常快，因为哈希函数直接将数据映射到特定位置，使查找时间几乎是瞬时的。其次，插入和删除操作简单，不需要维护平衡，只需计算哈希值就能完成。哈希索引通常存储在内存中，访问速度快，非常适合需要快速访问数据的场景。设计得当的哈希函数可以减少冲突，提高效率。

不过，哈希索引也有一些不足之处。它不支持范围查询，比如 BETWEEN 或 >，因为数据在哈希表中无序，也无法处理排序操作。部分匹配查询（如 LIKE 'abc%'）也不适合使用哈希索引，因为无法进行前缀或模糊匹配。此外，哈希索引不适合多字段的组合查询，主要适用于单字段查询。处理哈希冲突也可能带来额外开销，而哈希表通常需要较大的内存，如果内存不足，可能会影响性能。

详细回答

哈希索引的优势：

  1. 高效的等值查询： 哈希索引利用哈希函数将键值直接映射到哈希表中的特定位置，查找时间复杂度为 O(1)。这使得在处理等值查询（例如 = 或 IN）时，哈希索引的查询速度非常快。

  2. 简单的插入和删除操作： 插入和删除操作在哈希索引中相对简单，不需要像 B+ 树那样维护树的平衡。只需计算哈希值并在相应位置插入或删除元素即可，操作效率较高。

  3. 内存友好： 哈希表通常存储在内存中，内存的高速访问特性使得哈希索引的访问速度非常快，适合需要快速访问数据的应用场景。

  4. 低冲突率： 通过使用设计良好的哈希函数，可以将哈希冲突的发生率降到最低，从而提高查询的效率和性能。

哈希索引的不适用场景：

  1. 不支持范围查询： 哈希索引不能处理范围查询（例如 BETWEEN、<、>）。由于哈希表中的数据是无序的，哈希函数将键值映射到固定位置，因此无法对数据进行范围查找。

  2. 不支持排序操作： 数据在哈希表中是无序的，哈希索引无法直接支持排序操作（例如 ORDER BY）。要对数据进行排序，哈希索引无法提供直接的支持。

  3. 不支持部分匹配查询： 对于部分匹配查询（如前缀匹配、模糊匹配），哈希索引也无法有效支持。例如，LIKE 'abc%' 这样的查询无法利用哈希索引来加速。

  4. 不适合多字段组合查询： 哈希索引通常只适用于单字段查询。如果需要对多个字段进行组合查询，哈希索引的性能和效果不如 B+ 树索引。

  5. 冲突处理带来的开销： 虽然设计好的哈希函数可以减少冲突，但在实际应用中仍可能发生冲突。处理这些冲突（例如通过链地址法或开放地址法）会带来额外的开销，影响性能。

  6. 内存消耗： 哈希表通常需要较大的内存来存储数据。如果系统内存不足，哈希表可能需要频繁扩展和重哈希，这会影响性能并增加资源消耗。

27. B树 和 B+树的区别? ​

B树和B+树是两种常见的索引结构，各有优缺点。B树的每个节点既存储数据也存储索引信息，这使得它在范围查询时效率较低，因为数据分散在多个节点中，需要遍历多个节点来获取完整的数据。B树的内节点和叶节点结构复杂，叶节点不一定在同一层，导致树的高度可能不均匀。

相比之下，B+树将所有实际数据存储在叶节点中，内节点只存储索引键和指针，这样使得结构更简单。叶节点通过链表相连，这使得范围查询和顺序访问变得非常高效。B+树的叶节点都在同一层，树的高度均匀，内存使用也更加集中。

总的来说，B树适合需要频繁插入和删除操作的场景，因为它在节点上直接进行操作，而B+树则适合需要高效范围查询和顺序访问的场景，由于其叶节点的链表结构，使得这些操作更为高效。

28. 为什么说 B+树 比 B树更适合实际应用中作为数据库索引? ​

B树和B+树在许多方面都存在差异。B树的每个节点都存储数据，因此在进行范围查询时需要遍历多个节点，效率较低。相对来说，B+树将所有数据存储在叶节点中，并通过链表将这些叶节点连接起来，这使得范围查询时只需遍历链表，查询效率更高。B树的数据分布在所有节点中，导致内存使用较为分散，并且需要更多的磁盘I/O操作。相比之下，B+树的内节点只存储索引数据，实际数据集中在叶节点上，这样可以更高效地利用内存，减少磁盘I/O操作。此外，B树的叶节点可能不在同一层，导致树的高度不均匀，影响查询速度。而B+树的所有叶节点都在同一层，使得树的高度更均匀，查询速度更快。插入和删除操作方面，B树可能会影响整个树的平衡，操作较复杂；而B+树的操作主要集中在叶节点，对内节点影响较小，维护起来更简单。最后，B树由于数据存储在所有节点中，空间利用率较低，而B+树的内节点只存储索引，空间利用率更高，整体结构也更简单，因此B+树在实现和维护上更为方便。

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