Mysql

• • 1. MySQL的索引原理是什么?什么是索引？以及索引的优缺点？
  • 2. 解释一下B+树和B树的区别及各自定义?
  • 3. MyISAM索引和Innodb索引的区别？
  • 4. 什么是聚簇索引？辅助索引？
  • 5.非聚簇索引一定会回表查询么？
  • 6. 什么是回表操作？
  • 7. 什么是索引覆盖?
  • 8.什么是短索引？
  • 9.索引的数据结构有哪几种？
  • 10. MySQL的索引的创建原则？MySQL不适合建立索引的情况?
  • 11. 使用索引一定能提高查询性能么？
  • 12. MySQL的主键索引？联合索引?唯一索引?
  • 13. MySQL的索引下推是啥意思？
  • 14. MySQL索引的最左前缀原则是什么？
  • 15. MySQL的索引的rows很大会引起什么问题？
  • 16. MySQL的解决慢查询的方法?explain方法怎么用的?
  • 17. MySQL的Sql优化方法有什么？
  • 18. MySQL的left join、right join、inner join、join的区别？
  • 19. MySQL的小表驱动大表是什么意思？
  • 20. binlog和redo log的具体解释？
  • 22. binlog和redo log区别？
  • 23. MySQL的exists和in的区别是什么？
  • 24.drop、delete、truncate的区别？
  • 25.UNION 和UNION All的区别？
  • 26. MySQL的数据库的连接池都有什么？你用过什么？
  • 27. 数据库的三大范式是什么？
  • 28. 使用自增主键和UUID的区别？
  • 29. 字段为什么要求定义为not null？
  • 30. 什么是数据库事务？以及事务的四大特性？
  • 31. MySQL的脏读?幻读?不可重复读?
  • 32. MySQL的隔离机制?
  • 33. 隔离级别和锁的关系？
  • 34. MySQL的锁都有什么？表、页、行级锁？共享锁？排它锁？
  • 35. MySQL中Innodb和MyISAM中使用什么锁？
  • 36. MySQL中Innodb行级锁怎么实现的？
  • 37. MySQL的死锁及其解决的方法？
  • 38.乐观锁和悲观锁定义及实现？
  • 39.超键？外键？候选键？主键？
  • 40. SQL的生命周期的步骤？
  • 41. 大表数据查询，怎么优化？
  • 42. 关心过业务系统里sql的耗时么？统计过慢查询么？对慢查询都怎么优化？
  • 43. 大批量删除数据的方法？
  • 44. 大表优化，数据量大，CRUD慢，该如何优化？
  • 45. MySQL的分库分表你们是怎么做的?用了什么中间件？
  • 46. MySQL的主从复制的工作原理？
  • 47. MySQL的读写分离是什么？以及解决方案？
  • 48.MySQL有一个连接断了,我怎样保证获取不到这个连接?
  • 49. MySQL的搜索引擎之间的区别与特点？怎么选择合适的引擎？
  • 50. MySQL的更新语句的执行流程？
  • 51. 什么情况会导致锁表？
  • 52. 为什么插入MySQL会变慢?

持续更新中~

1. MySQL的索引原理是什么?什么是索引？以及索引的优缺点？

索引是一种数据结构，使用索引可以快速访问数据库表中的特定信息。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引是一个文件，是要占用物理空间的
优点：

• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 可以大大加快数据的检索速度，提高查询性能。
• 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
• 在使用分组和排序子句进行数据检索时，索引可以显著减少查询中分组和排序的时间。
• 通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。

缺点：

• 创建索引和维护索引需要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
• 索引需要占用物理空间，除了数据表占用的数据空间之外，每一个索引还需要占用一定的物理空间。
• 当对表中的数据进行增加、删除和修改时，索引也需要动态维护，这可能会降低数据的维护速度。

索引的基本原理：

• 当执行一个查询时，MySQL首先会检查查询条件是否可以利用索引。如果可以，它会根据查询条件中的值在索引中进行查找。
• MySQL从索引的根节点开始，根据键值比较，沿着树结构向下遍历，直到找到匹配的叶子节点。这个过程称为索引查找。
• 一旦在叶子节点中找到匹配的键值，MySQL就可以获取与该键值相关联的指针或地址，然后直接定位到表中的实际数据记录。
• 通过这种方式，MySQL避免了全表扫描，只访问了必要的索引节点和数据记录，从而大大提高了查询性能。

2. 解释一下B+树和B树的区别及各自定义?

叶子节点：没有子节点的节点；
非叶子节点：度不为0的节点，又称分支节点；
根节点：顶端的节点称为根节点；
一个节点下面最多两个节点；
度：结点拥有的子树数；
平衡二叉树（AVL树）：满足二叉树特性基础，每个节点树高度差不超过1；
二叉查找树：左子节点小于当前节点的键值，右子节点大于当前节点的键值

为什么选择B+树实现索引：
B+树的内部节点只存放键，不存值，因此，一次读取，可以在内存中获取更多的键。一般来说索引本身也很大，不可能全部存储内存中，因此索引往往以索引文件形式存到磁盘上，索引查找就要产生I/O消耗，所以选择一个数据结构的优劣就是I/O查找复杂度，B+树叶子节点存有全部数据，叶子节点用链表链接连接，也是顺序存储的，读值得时候会提前读进内存，减少I/O次数，查询排序都快，磁盘分block块存储的，一次读取若干block块，B+树不存数据，所以，B+树单次IO信息量大于B树，B+树IO次数就少于B树，所以用B+树；

B树：

• B树适合随机检索；
• B树不稳定，最好是根节点就查到了，最坏查到叶子节点；
• B树的每个节点都带有数据；

B+树：

• B+树所有的叶子节点包含了全部的数据；
• B+树所有非叶子节点可以看成是索引节点，没有数据，只存键；
• B+树每个叶子节点都带有指向下一个叶子节点的指针，形成有序链表；
• B+树必须查询到叶子节点；

3. MyISAM索引和Innodb索引的区别？

• Innodb是聚簇索引，MyISAM是非聚簇索引；
• Innodb的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效；
• MyISAM索引的叶子节点存储的事行数据地址，需要再一次寻址才能得到数据；
• Innodb非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。

4. 什么是聚簇索引？辅助索引？

聚簇索引：将数据存储和索引放到了一块，找到了索引就找到了数据(在一棵树上)；
非聚簇索引：索引结构的叶子节点指向了数据的对应位置上(不在一棵树上)。
辅助索引：（也称为非主键索引或二级索引）

• 辅助索引通常只存在于非聚集索引上，在InnoDB存储引擎中，辅助索引的叶子节点包含的不是数据行的完整信息，而是对应数据行的主键值。这是因为InnoDB的数据是按照主键的顺序存储的，也就是说，主键索引（也称为聚簇索引）决定了数据的物理存储顺序。
• 当执行一个查询时，如果使用辅助索引来查找数据，InnoDB首先会查找辅助索引来找到相应的主键值，然后使用这个主键值去查找聚簇索引（即主键索引&#