第一方面：30种mysql优化sql语句查询的方法

1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by涉及的列上建立索引。

　　2.应尽量避免在 where 子句中使用 !=或<>
操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

　　3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

　　select id from t where num is null

　　可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：

　　select id from t where num=0

　　4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：

　　select id from t where num=10 or num=20

　　可以这样查询：

　　select id from t where num=10

　　union all

　　select id from t where num=20

　　5.下面的查询也将导致全表扫描：
　　select id from t where name like '%abc%'

　　对于 like '..%' (不以 % 开头)，可以应用 colunm上的index

　　6.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：

　　select id from t where num in(1,2,3)

　　对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：

　　select id from t where num between 1 and 3

　　7.如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：

　　select id from t where num=@num

　　可以改为强制查询使用索引：

　　select id from t with(index(索引名)) where num=@num

　　8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

　　select id from t where num/2=100

　　应改为:

　　select id from t where num=100*2

　　9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：

　　select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id

　　select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id

　　应改为:

　　select id from t where name like 'abc%'

　　select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

　　10.不要在 where 子句中的“=”【左边】进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

　　11.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是【复合索引】，那么必须使用到该索引中的【第一个字段】作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用。并且应【尽可能】的让字段顺序与索引顺序相一致。（字段顺序也可以不与索引顺序一致，但是一定要包含【第一个字段】。）

　　12.不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：

　　select col1,col2 into #t from t where 1=0

　　这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：

　　create table #t(...)

　　13.很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：

　　select num from a where num in(select num from b)

　　用下面的语句替换：

　　select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

　　14.并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

　　15.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

　　16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

　　17.尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

　　18.尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

　　19.任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

　　20.尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限(只有主键索引)。

　　21.避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

　　22.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。

　　23.在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度;如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

　　24.如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

　　25.尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

　　26.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

　　27.与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

　　28.在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

　　29.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

　　30.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

上面有几句写的有问题。

第二方面：

select Count (*)和Select Count(1)以及Select Count(column)区别

一般情况下，Select Count (*)和Select Count(1)两着返回结果是一样的

假如表沒有主键(Primary key), 那么count(1)比count(*)快，

如果有主键的話，那主键作为count的条件时候count(主键)最快

如果你的表只有一个字段的话那count(*)就是最快的

count(*) 跟 count(1) 的结果一样，都包括对NULL的统计，而count(column) 是不包括NULL的统计

第三方面：

索引列上计算引起的索引失效及优化措施以及注意事项

创建索引、优化查询以便达到更好的查询优化效果。但实际上，MySQL有时并不按我们设计的那样执行查询。MySQL是根据统计信息来生成执行计划的，这就涉及索引及索引的刷选率，表数据量，还有一些额外的因素。

Each table index is queried, and the best index is used unless the optimizer believes that it is more efficient to use a table scan. At one time, a scan was used based on whether the best index spanned more than 30% of the table, but a fixed percentage no longer
determines the choice between using an index or a scan. The optimizer now is more complex and bases its estimate on additional factors such as table size, number of rows, and I/O block size.

简而言之，当MYSQL认为符合条件的记录在30%以上，它就不会再使用索引，因为mysql认为走索引的代价比不用索引代价大，所以优化器选择了自己认为代价最小的方式。事实也的确如此

是MYSQL认为记录是30%以上，而不是实际MYSQL去查完再决定的。都查完了，还用什么索引啊？！

MYSQL会先估算，然后决定是否使用索引。

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1. 如何设计一个高并发的系统

① 数据库的优化，包括合理的事务隔离级别、SQL语句优化、索引的优化

② 使用缓存，尽量减少数据库 IO

③ 分布式数据库、分布式缓存

④ 服务器的负载均衡

2. 锁的优化策略

① 读写分离

② 分段加锁

③ 减少锁持有的时间

④ 多个线程尽量以相同的顺序去获取资源

等等，这些都不是绝对原则，都要根据情况，比如不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。这部分跟面试官谈了很久

3. 索引的底层实现原理和优化

B+树，经过优化的B+树

主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针，因此InnoDB建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。

4. 什么情况下设置了索引但无法使用

① 以“%”开头的LIKE语句，模糊匹配

② OR语句前后没有同时使用索引

③ 数据类型出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型）

5. SQL语句的优化

order by要怎么处理

alter尽量将多次合并为一次

insert和delete也需要合并

等等

6. 实践中如何优化MySQL

我当时是按以下四条依次回答的，他们四条从效果上第一条影响最大，后面越来越小。

① SQL语句及索引的优化

② 数据库表结构的优化

③ 系统配置的优化

④ 硬件的优化

8. sql注入的主要特点

变种极多，攻击简单，危害极大

9. sql注入的主要危害

未经授权操作数据库的数据

恶意纂改网页

私自添加系统账号或者是数据库使用者账号

网页挂木马

11、优化数据库的方法

MySQL数据库优化的八大方式（经典必看）点击获取

· 选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如'省份'、'性别'最好适用ENUM

· 使用连接(JOIN)来代替子查询

· 适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

· 事务处理

· 锁定表、优化事务处理

· 适用外键，优化锁定表

· 建立索引

· 优化查询语句

19. 简单描述mysql中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）（新浪网技术部）

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。
主键，是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。
索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。
索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。

20.数据库中的事务是什么?

事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。ACID 四大特性,原子性、隔离性、一致性、持久性。

21.了解XSS攻击吗？如何防止？

XSS是跨站脚本攻击，首先是利用跨站脚本漏洞以一个特权模式去执行攻击者构造的脚本，然后利用不安全的Activex控件执行恶意的行为。
使用htmlspecialchars()函数对提交的内容进行过滤，使字符串里面的特殊符号实体化。

22.SQL注入漏洞产生的原因？如何防止？

SQL注入产生的原因：程序开发过程中不注意规范书写sql语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量POST和GET提交一些sql语句正常执行。

防止SQL注入的方式：

开启配置文件中的magic_quotes_gpc 和 magic_quotes_runtime设置

执行sql语句时使用addslashes进行sql语句转换

Sql语句书写尽量不要省略双引号和单引号。

过滤掉sql语句中的一些关键词：update、insert、delete、select、 * 。

提高数据库表和字段的命名技巧，对一些重要的字段根据程序的特点命名，取不易被猜到的。

Php配置文件中设置register_globals为off,关闭全局变量注册

控制错误信息，不要在浏览器上输出错误信息，将错误信息写到日志文件中。

25、对于关系型数据库而言，索引是相当重要的概念，请回答有关索引的几个问题：

a)、索引的目的是什么？

快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度

创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。

加速表和表之间的连接

使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间

b)、索引对数据库系统的负面影响是什么？

负面影响：
创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

c)、为数据表建立索引的原则有哪些？

在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。

在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引

d)、什么情况下不宜建立索引？

对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。

对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等

26、简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别

区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎。切记：存储引擎是基于表的，而不是数据库。

InnoDB与MyISAM的区别：

InnoDB存储引擎: 主要面向OLTP(Online Transaction Processing，在线事务处理)方面的应用，是第一个完整支持ACID事务的存储引擎(BDB第一个支持事务的存储引擎，已经停止开发)。

特点：

· 行锁设计、支持外键,支持事务，支持并发，锁粒度是支持mvcc得行级锁；

MyISAM存储引擎: 是MySQL官方提供的存储引擎，主要面向OLAP(Online Analytical Processing,在线分析处理)方面的应用。
特点：

不支持事务，锁粒度是支持并发插入得表级锁，支持表所和全文索引。操作速度快，不能读写操作太频繁；

27、解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别

先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。

内连接则是只有条件的交叉连接，根据某个条件筛选出符合条件的记录，不符合条件的记录不会出现在结果集中，即内连接只连接匹配的行。
外连接其结果集中不仅包含符合连接条件的行，而且还会包括左表、右表或两个表中
的所有数据行，这三种情况依次称之为左外连接，右外连接，和全外连接。

左外连接，也称左连接，左表为主表，左表中的所有记录都会出现在结果集中，对于那些在右表中并没有匹配的记录，仍然要显示，右边对应的那些字段值以NULL来填充。右外连接，也称右连接，右表为主表，右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换，MySQL目前还不支持全外连接。

28、写出三种以上MySQL数据库存储引擎的名称（提示：不区分大小写）

MyISAM、InnoDB、BDB（BerkeleyDB）、Merge、Memory（Heap）、Example、Federated、
Archive、CSV、Blackhole、MaxDB 等等十几个引擎

33、Myql中的事务回滚机制概述

事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位，事务回滚是指将该事务已经完成的对数据库的更新操作撤销。

要同时修改数据库中两个不同表时，如果它们不是一个事务的话，当第一个表修改完，可能第二个表修改过程中出现了异常而没能修改，此时就只有第二个表依旧是未修改之前的状态，而第一个表已经被修改完毕。而当你把它们设定为一个事务的时候，当第一个表修改完，第二表修改出现异常而没能修改，第一个表和第二个表都要回到未修改的状态，这就是所谓的事务回滚

2. SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？

答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。

数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等

数据操纵：Select ,insert,update,delete,

数据控制：grant,revoke

数据查询：select

3. 完整性约束包括哪些？

答：数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。

分为以下四类：

1) 实体完整性：规定表的每一行在表中是惟一的实体。

2) 域完整性：是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束，其中约束又包括取值范围、精度等规定。

3) 参照完整性：是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致，保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。

4) 用户定义的完整性：不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用必须满足的语义要求。

与表有关的约束：包括列约束(NOT NULL（非空约束）)和表约束(PRIMARY KEY、foreign key、check、UNIQUE) 。

4. 什么是事务？及其特性？

答：事务：是一系列的数据库操作，是数据库应用的基本逻辑单位。

事务特性：

（1）原子性：即不可分割性，事务要么全部被执行，要么就全部不被执行。

（2）一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态

（3）隔离性。在事务正确提交之前，不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务，

（4）持久性。事务正确提交后，其结果将永久保存在数据库中，即使在事务提交后有了其他故障，事务的处理结果也会得到保存。

或者这样理解：

事务就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的SQL语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过ACID测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。

5. 什么是锁？

答：数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。

加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。

基本锁类型：锁包括行级锁和表级锁

6. 什么叫视图？游标是什么？

答：视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。

游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。

7. 什么是存储过程？用什么来调用？

答：存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。可以用一个命令对象来调用存储过程。

8. 索引的作用？和它的优点缺点是什么？

答：索引就一种特殊的查询表，数据库的搜索引擎可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录，不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的，创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度，同时也增加了数据库的尺寸大小。

9. 如何通俗地理解三个范式？

答：第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。。

范式化设计优缺点:

优点:

可以尽量得减少数据冗余，使得更新快，体积小

缺点:对于查询需要多个表进行关联，减少写得效率增加读得效率，更难进行索引优化

反范式化:

优点:可以减少表得关联，可以更好得进行索引优化

缺点:数据冗余以及数据异常，数据得修改需要更多的成本

10. 什么是基本表？什么是视图？

答：基本表是本身独立存在的表，在 SQL 中一个关系就对应一个表。视图是从一个或几个基本表导出的表。视图本身不独立存储在数据库中，是一个虚表

11. 试述视图的优点？

答：(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) 视图为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。

12. NULL是什么意思

答：NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 NULL值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。

使用IS NULL来进行NULL判断

13. 主键、外键和索引的区别？

主键、外键和索引的区别

定义：

主键--唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空

外键--表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值

索引--该字段没有重复值，但可以有一个空值

作用：

主键--用来保证数据完整性

外键--用来和其他表建立联系用的

索引--是提高查询排序的速度

个数：

主键--主键只能有一个

外键--一个表可以有多个外键

索引--一个表可以有多个唯一索引

14. 你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?

答：Check限制，它在数据库表格里被定义，用来限制输入该列的值。

触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值，但是这种办法要求触发器在表格里被定义，这可能会在某些情况下影响到性能。

15. 说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）

（1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。

（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。

（3）避免在索引列上使用计算

（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

（5）对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。　　

（6）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

（7）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

16. SQL语句中‘相关子查询’与‘非相关子查询’有什么区别？

答：子查询：嵌套在其他查询中的查询称之。

子查询又称内部，而包含子查询的语句称之外部查询（又称主查询）。

所有的子查询可以分为两类，即相关子查询和非相关子查询

（1）非相关子查询是独立于外部查询的子查询，子查询总共执行一次，执行完毕后将值传递给外部查询。

（2）相关子查询的执行依赖于外部查询的数据，外部查询执行一行，子查询就执行一次。

故非相关子查询比相关子查询效率高

17. char和varchar的区别？

答：是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型，它们的区别是：

char(M)类型的数据列里，每个值都占用M个字节，如果某个长度小于M，MySQL就会在它的右边用空格字符补足．（在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉）在varchar(M)类型的数据列里，每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节（即总长度为L+1字节）．

varchar得适用场景:

字符串列得最大长度比平均长度大很多 2.字符串很少被更新，容易产生存储碎片 3.使用多字节字符集存储字符串

Char得场景:

存储具有近似得长度（md5值,身份证，手机号）,长度比较短小得字符串（因为varchar需要额外空间记录字符串长度），更适合经常更新得字符串，更新时不会出现页分裂得情况，避免出现存储碎片，获得更好的io性能

18. Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别。

答：简单的表达：

MyISAM 是非事务的存储引擎；适合用于频繁查询的应用；表锁，不会出现死锁；适合小数据，小并发

innodb是支持事务的存储引擎；合于插入和更新操作比较多的应用；设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上）；适合大数据，大并发。

19. 数据表类型有哪些

答：MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。

MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。

InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。

20. MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？

a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。

b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。

c. mysql库主从读写分离。

d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。

e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。

f. 不经常改动的页面，生成静态页面。

g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.

21. 对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？

答：a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。

b. 优化数据库访问。

c. 禁止外部访问链接（盗链）, 比如图片盗链。

d. 控制文件下载。

e. 使用不同主机分流。

f. 使用浏览统计软件，了解访问量，有针对性的进行优化。

4、如何进行SQL优化？（关于后边的解释同学们可以进行理解，到时根据自己的理解把大体意思说出来即可）

答：

（1）选择正确的存储引擎

以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。

MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

（2）优化字段的数据类型

记住一个原则，越小的列会越快。如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。

（3）为搜索字段添加索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么最好是为其建立索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那应该建立全文索引。

(4)避免使用Select *从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段，也尽量不要用*通配符，善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。

(5)使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如，性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

(6)尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

(7)固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

22，为表中得字段选择合适得数据类型（物理设计）

字段类型优先级: 整形>date,time>enum,char>varchar>blob,text

优先考虑数字类型，其次是日期或者二进制类型，最后是字符串类型，同级别得数据类型，应该优先选择占用空间小的数据类型

23:存储时期

Datatime:以 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式存储时期时间，精确到秒，占用8个字节得存储空间，datatime类型与时区无关

Timestamp:以时间戳格式存储，占用4个字节，范围小1970-1-1到2038-1-19，显示依赖于所指定得时区，默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改timestamp列得值

Date:（生日）占用得字节数比使用字符串.datatime.int储存要少，使用date只需要3个字节，存储日期月份，还可以利用日期时间函数进行日期间得计算

Time:存储时间部分得数据

注意:不要使用字符串类型来存储日期时间数据（通常比字符串占用得储存空间小，在进行查找过滤可以利用日期得函数）

使用int存储日期时间不如使用timestamp类型

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