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什么是聚簇索引什么是非聚簇索引？/什么是聚集索引，什么是二级索引（非聚集索引）？什么是回表？
一.优化
1.MYSQL中，如何定位慢查询？
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聚合查询
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多表查询
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表数据量过大查询
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深度分页查询
表象：页面加载过慢、接口压测响应时间过长（超过1s）
方案一：开源工具
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调试工具：Arthas
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运维工具：Prometheus、Skywalking（查看接口的执行情况、时间）
方案二：MySQL自带慢日志
慢查询日志记录了所有执行超过指定参数(long_querey_time，单位秒，默认10秒)的所有SQL语句日志。
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若要开启慢查询日志，需要在MySQL的配置文件（/etc/my.cnf）中配置如下信息：
#开启慢查询日志查询开关 slow_query_log=1 #设置慢日志的时间为2秒，SQL语句超过两秒，就会记录慢日志 long_query_time=2
配置完成后，重启mysql服务器测试，可以通过查询Localhost-slow.log文件查看语句执行信息。
回答：
曾经在测试接口的时候发现非常慢，压测的结果大概在5秒左右；
我们系统中当时采用了运维工具(skywalking)，可以检测出哪个接口，最终因为是sql的问题；
在Mysql中开启了慢日志查询，我们设置的时间是2秒，一旦sql超过2秒就会记录到日志中(调试阶段)。
2.SQL语句执行慢，如何分析呢？
根据上面的几种查询方式，可以使用MySQL自带的分析工具DESC或EXPLAIN来分析。
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通过key和key_len（即sql实际命中的索引以及索引占用的大小）检查是否命中了索引（即索引本身是否失效）
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通过type字段查看sql是否有进一步的优化空间，是否存在全索引扫描或全盘扫描(即index和all)
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通过extra建议判断，是否出现了回表情况（using index condition），如果出现了，可以尝试添加索引或修改返回字段来回复。
3.索引
了解过索引吗？（什么是索引）
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索引是帮助MySQL高效获取数据的有序数据结构
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索引能提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本（不需要全表扫描）
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通过索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗
索引的底层数据结构了解过吗？
MySQL的搜索引擎也就是InnoDB引擎默认采取的是B+树的结构存储索引
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一方面，它的阶数更多，路径更短（B树是5阶，每个节点最多存储4个Key）
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另一方面，B+树的磁盘读写代价更低，非叶子节点只存储指针，叶子节点存储数据
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最后一点，B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表
B树和B+树的区别是什么呢?
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第一：在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的所有的数据都会出现在叶子节点，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定
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第二：在进行范围查询的时候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存储，并且叶子节点是一个双向链表
什么是聚簇索引什么是非聚簇索引？/什么是聚集索引，什么是二级索引（非聚集索引）？什么是回表？
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聚簇索引数据与索引放到一块，B+树里的叶子节点里保存整行的数据，有且只有一个，一般都是表的主键
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二级索引是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点里保存对应的主键，可以有多个
回表是指通过二级索引找到对应的主键，再根据主键通过聚集索引找到整行数据。
知道什么叫覆盖索引吗？
覆盖索引是指返回的列被查询的索引全部包含。
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比如典型的根据主键id查询就是覆盖索引，叶子节点包含了整行数据
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同时我们应该避免返回的列需要创建索引，因为这样可能会触发回表，降低效率，所以应当避免使用select *
MYSQL超大分页怎么处理？
MySQL超大分页一般出现在使用limit语句对大量数据进行处理和排序，越到后面，查询效率越低。
我们可以通过覆盖索引+子查询来提高查询效率。
具体的做法是先根据id查询作为子查询的结果，再和原表根据id联查，因为id查询是覆盖索引，所以效率会快很多。
原语句：select * from user limit 9000000,10; 优化：selct * form user u,(select id from user order by id limit 9000000,10) t where u.id=t.id
索引创建原则有哪些？
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当数据量比较大，查询比较频繁的表，适合建立索引（超过10万）
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经常作为查询条件、排序、分组的字段
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字段内容区分度高
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内容长，使用前缀索引
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尽量使用联合索引
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控制索引的数量
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如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束
嗯，这个情况有很多，不过都有一个大前提，就是表中的数据要超过10万以上，我们才会创建索引，并且添加索引的字段是查询比较频繁的字段，一般也是像作为查询条件，排序字段或分组的字段这些。 还有就是，我们通常创建索引的时候都是使用复合索引来创建，一条sgl的返回值，尽量使用覆盖索引，如果字段的区分度不高的话，我们也会把它放在组合索引后面的字段。如果某一个字段的内容较长，我们会考虑使用前缀索引来使用，当然并不是所有的字段都要添加索引，这个索引的数量也要控制，因为添加索引也会导致新增改的速度变慢。
什么情况下索引会失效？
索引失效的情况有很多，可以说一些自己遇到过的，不要张口就得得得说一堆背诵好的面试题适当的思考一下，回想一下，更真实)
当使用联合索引的时候
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违反最左前缀法则
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或者使用%开头进行模糊查询
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或者字符串没加单引号，此时发生了类型转换
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或者对索引列进行运算操作，比如substring
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或者在范围查询右侧的列
嗯，这个情况比较多，我说一些自己的经验，以前遇到过的
比如，索引在使用的时候没有遵循最左匹配法则，第二个是，模糊查询，如果%号在前面也会导致索引失效。如果在添加索引的字段上进行了运算操作或者类型转换也都会导致索引失效。
我们之前还遇到过一个就是，如果使用了复合索引，中间使用了范围查询，右边的条件索引也会失效所以，通常情况下，想要判断出这条sql是否有索引失效的情况，可以使用explain执行计划来分析