1、大表优化的方式
https://zhuanlan.zhihu.com/p/147615129
2、B+树和B树
B树：所有节点都保存数据、查找性能不稳定
B+树：只有叶子节点保存数据、叶子节点用链表相连，所以支持范围查找
3、索引什么时候失效、索引优化
什么时候索引失效（避免索引失效，即为索引优化）
1）如果条件中有or，即使其中有部分条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)
2）复合索引未用左列字段（最左匹配原则）
3）like以%开头;
4）存在索引列的数据类型隐形转换，则用不上索引，比如列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
5）where中索引列有运算;
6）where中索引列使用了函数;
7）如果mysql觉得全表扫描更快时（数据少）;
什么时候没必要用索引
1）数据唯一性差（一个字段的取值只有几种时）
2）频繁更新的字段不用（更新索引消耗）;
3）where中不用的字段;（只有在where语句出现，mysql才会去使用索引）
4）where 子句里对索引列使用不等于（<>），使用索引效果一般
查看sql有没有用索引：explain + sql
4、InnoDB和MyISAM对比
innodb支持：事务，异常恢复（redo），行级锁，外键
5、MySQL的隔离级别，各自解决的问题
RU，未提交读
RC，已提交读，解决脏读脏读
RR，可重复读，解决不可重复读（一条数据中的字段被修改）
SER，序列化，解决幻读（同一条语句查询出来的数据条数不一样）
RC（读已提交）和RR（可重复读）级别都用到了MVCC来进行不加锁的读，但是为什么RR级别可以解决幻读，对于RC级别不行？
6、MySQL性能优化
三方面：1）sql/索引优化 2）数据库结构优化 3）硬件升级
1）sql/索引优化
(1) 查询具体的字段而非全部字段 任何地方都不要使用select * from t
(2) 优化子查询，尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，但 Join 语句并不会创建临时表，因此性能会更高。
(3)尽量使用小表驱动大表（注意查询结果集）
我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于 A 表的数据，那执行的顺序就是先查 B 表再查 A 表
(4) 适当增加冗余字段
增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略。
(5) 当只要一行数据时使用limit 1
查询时如果已知会得到一条数据，这种情况下加上limit 1会增加性能。因为MySQL数据库引擎会在找到一条结果停止搜索，而不是继续查询下一条是否符合标准直到所有记录查询完毕。
(6)对于连续数值，使用BETWEEN不用IN，in可能会索引失效
使用in时，当IN的取值范围较大时可能会导致索引失效，走全表扫描
(7) 排查慢SQL
慢查询：超过指定时间的SQL语句查询称为“慢查询”。
慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能，查询出比较慢的 SQL 语句，然后再通过 explain 来查询 SQL 语句的执行计划，最后分析并定位出问题的根源，再进行处理。
2）数据库结构优化
① 表的字段长度尽可能小
一般说来数据库的表越小，那么它的查询速度就越快，因此为了提高表的效率，应该将表的字段设置的尽可能小，比如身份证号，可以设置为 char(18) 就不要设置为 varchar(18)。
② 使用最简单数据类型
能使用 int 类型就不要使用 varchar 类型，因为 int 类型比 varchar 类型的查询效率更高。
③ 尽量少定义 text 类型
text 类型的查询效率很低，如果必须要使用 text 定义字段，可以把此字段分离成子表，需要查询此字段时使用联合查询，这样可以提高主表的查询效率。
④ 适当分表、分库策略
分表和分库方案也是我们经常说的垂直分隔（分表）和水平分隔（分库）。
分表是指当一张表中的字段更多时，可以尝试将一张大表拆分为多张子表，把使用比较高频的主信息放入主表中，其他的放入子表，这样我们大部分查询只需要查询字段更少的主表就可以完成了，从而有效的提高了查询的效率。
分库是指将一个数据库分为多个数据库。比如我们把一个数据库拆分为了多个数据库，一个主数据库用于写入和修改数据，其他的用于同步主数据并提供给客户端查询，这样就把一个库的读和写的压力，分摊给了多个库，从而提高了数据库整体的运行效率。
3）硬件升级
7、回表
先定位主键值，再定位行记录
InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次，这样就会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作
将被查询的字段，建立到联合索引里去（或者说 查询的字段都已经建立了索引）
8、主键和唯一索引的区别
主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。
主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。
唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。
主键列在创建时，已经默认为空值 + 唯一索引了。
主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。
一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引。
主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。
在 RBO 模式下，主键的执行计划优先级要高于唯一索引。 两者可以提高查询的速度。
9、幻读的解决方法
1）MVCC 多版本控制
2）使用 next-key lock （行锁+间隙锁）
10、数据库死锁
通过执行show engine innodb status 可以查看到最近一次死锁的日志
合理的设计索引，区分度高的列放到组合索引前面，使业务 SQL 尽可能通过索引定位更少的行，减少锁竞争。
调整业务逻辑 SQL 执行顺序， 避免 update/delete 长时间持有锁的 SQL 在事务前面。
避免大事务，尽量将大事务拆成多个小事务来处理，小事务发生锁冲突的几率也更小。
以固定的顺序访问表和行。比如两个更新数据的事务，事务 A 更新数据的顺序为 1，2;事务 B 更新数据的顺序为 2，1。这样更可能会造成死锁。
在并发比较高的系统中，不要显式加锁，特别是是在事务里显式加锁。如 select … for update 语句，如果是在事务里（运行了 start transaction 或设置了autocommit 等于0）,那么就会锁定所查找到的记录。
尽量按主键/索引去查找记录，范围查找增加了锁冲突的可能性，也不要利用数据库做一些额外额度计算工作。比如有的程序会用到 “select … where … order by rand();”这样的语句，由于类似这样的语句用不到索引，因此将导致整个表的数据都被锁住。
优化 SQL 和表设计，减少同时占用太多资源的情况。比如说，减少连接的表，将复杂 SQL 分解为多个简单的 SQL。
Innodb解决死锁：回滚掉持有最少行级锁的事务
1）一张表两行记录交叉申请互斥锁
2）两张表两行记录交叉申请互斥锁
3）聚集索引与非聚集索引冲突
4）聚集索引冲突
5）间隙锁冲突
11、数据库自增ID
单机实现：
数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的，这里的replace into跟insert功能类似，不同点在于：replace into首先尝试插入数据列表中，如果发现表中已经有此行数据（根据主键或唯一索引判断）则先删除，再插入。否则直接插入新数据。
分布式id在数据库里面的实现过程：
既然是分布式id，那么最少要使用两个数据库，这里我们使用3台来讲解，为了保证每一台数据库里面的id自增的时候不会重复，那么我们就要给每一台数据库设置auto-increment-increment和auto-increment-offset这两个属性值(auto-increment-increment表示每一台数据库的起始id值，然后auto-increment-offset表示每一台数据库每一次的增加数字)
如果我们有n台数据库的话，那么上面的auto-increment-increment和auto-increment-offset这两个属性值应该怎么设计呢，我们给每一台数据库设置初始值分别为1,2,3...N，然后每一台数据库自增步长为机器的台数N
12、索引更新的过程
13、mybatis 一级缓存、二级缓存
一级缓存又被称为 SqlSession 级别的缓存，二级缓存又被称为表级缓存
一级缓存：
SqlSession 是SqlSessionFactory会话工厂创建出来的一个会话的对象，这个SqlSession对象用于执行具体的SQL语句并返回给用户请求的结果。
SqlSession级别的缓存表示的就是每当执行一条SQL语句后，默认就会把该SQL语句缓存起来，也被称为会话缓存
插入语句会使一级缓存失效，使用 sqlSession 的 clearCache()也可以使一级缓存失效
二级缓存：
如果多个 SqlSession 需要共享缓存，则需要开启二级缓存
14、MySQL explain详解
https://cloud.tencent.com/developer/article/1093229
type：这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > fulltext > ref_or_null > index_merge > unique_subquery > index_subquery > range > index > ALL
ALL：即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索引来进行优化了
extra：这一列展示的是额外信息。
distinct: 一旦mysql找到了与行相联合匹配的行，就不再搜索了
Using index：这发生在对表的请求列都是同一索引的部分的时候，返回的列数据只使用了索引中的信息，而没有再去访问表中的行记录。是性能高的表现。
Using where：mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。就是先读取整行数据，再按 where 条件进行检查，符合就留下，不符合就丢弃。
Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行优化的，首先是想到用索引来优化。
Using filesort：mysql 会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录，并保存排序关键字和行指针，然后排序关键字并按顺序检索行信息。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
15、MySQL删除表操作（delete、truncate、drop的区别）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/270331768
可以这么理解，一本书，delete是把目录撕了，truncate是把书的内容撕下来烧了，drop是把书烧了
16、缓存和数据库的一致性？延时双删具体如何实现？
更新缓存的的Design Pattern有四种：Cache aside, Read through, Write through, Write behind caching
延时双删：消息队列，重试机制
缺点：侵入性太强
改进：用非业务代码，订阅binlog，删除缓存
17、MySQL的几种log
MySQL 中有六种日志文件，分别是：
重做日志（redo log）：事务持久性
回滚日志（undo log）：事务原子性，回滚
二进制日志（binlog）：主从一致，只记录修改命令
错误日志（errorlog）
慢查询日志（slow query log）
一般查询日志（general log）
中继日志（relay log）
