目录
13、MyISAM和 InnoDB 的基本区别？索引结构如何实现？
7、 简述一下MySQL left join、right join以及inner join的区别 ？
8、PHP中的PDO和mysqli扩展有什么区别？应该使用哪个扩展来操作数据库？
9、简述一下count(1)、count(*)与count(列名)的执行区别 ?
10、where、jion、limit、group by、having等等、执行先后顺序
9、如何优化MySQL的配置参数？
一、mysql索引知识点
1、什么是索引
排好序的快速查找的数据结构
2、索引类型
- 普通索引（Normal Index）：也称为非唯一索引，是最基本的索引类型。它在索引列上创建一个普通的B-Tree索引结构，可以加快查询速度，但允许索引列中存在重复的值。
- 唯一索引（Unique Index）：唯一索引是在索引列上创建一个唯一性约束，用于保证索引列中的值唯一。与普通索引不同的是，唯一索引要求索引列中的值不能重复，如果插入或更新数据时违反唯一性约束，则会产生唯一性冲突错误。
- 主键索引（Primary Key Index）：主键索引是一种特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行数据。主键索引要求索引列的值不能为NULL，并且唯一性约束是自动创建的。一个表只能有一个主键索引。
- 复合索引（Composite Index）：复合索引是指在多个列上创建的索引，也称为多列索引。通过在多个列上创建索引，可以提高多列条件查询的性能。复合索引的顺序很重要，查询时需要按照索引列的顺序来使用。
- 全文索引（Full-Text Index）：全文索引用于对文本内容进行全文检索。它可以在文本字段上创建索引，用于高效地搜索和匹配关键词。全文索引支持关键词的模糊匹配和排序。
3、主键和普通索引的区别
主键索引是唯一不能为空 主键索引用于唯一标识表中的行，查询效率高；普通索引用于加快查询速度，适用于频繁查询的列
4、主键、外键和索引的区别？
| 主键 | 外键 | 索引 | |
| 定义 | 唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空 | 表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值 | 该字段没有重复值，但可以有一个空值 |
| 作用 | 用来保证数据完整性 | 用来和其他表建立联系用的 | 是提高查询排序的速度 |
| 个数 | 主键只能有一个 | 一个表可以有多个外键 | 一个表可以有多个唯一索引 |
5、索引优劣
建立目录，提高数据检索的效率，降低数据库IO成本，通过索引列队数据进行排序，降低数据排序成本，降低了CPU的消耗 索引过多暂用空间越多，还会影响更新增加删除的速
6、索引失效情况
使用or没有每个建索引,like以%,!⁼等模糊查询条件会失效 如果是string，用int查询会失效，要带引号 数据过少 使用函数或者计算
7、数据表建立索引的原则有哪些?
建立索引是提高数据库查询性能的重要手段之一，以下是一些建立索引的原则：
- 唯一性原则：对于主键、唯一约束或者需要保持唯一性的列，应该建立唯一索引。这样可以保证数据的唯一性，并且可以加速对该列的查找操作。
- 频繁查询原则：对于频繁被查询的列，应该建立索引。这样可以加速相关查询的执行速度，提高数据库的查询性能。
- 条件查询原则：对于经常用于查询条件的列，应该建立索引。这样可以加速满足条件的查询操作，提高查询效率。
- 联合查询原则：对于经常同时使用多个列作为查询条件的查询语句，应该建立联合索引。这样可以将多个列作为一个索引来提高查询效率。
- 数据量原则：对于较大的数据表，应该建立索引。因为在大数据表中进行全表扫描的代价非常高，而建立索引可以加速查询。
- 避免过多索引原则：过多的索引会增加数据库的维护成本，并且会影响数据的插入、更新和删除操作的性能。因此，应该避免过度索引，只建立必要的索引。
- 数据类型原则：对于文本类型或者较长的列，应该慎重考虑是否需要建立索引。因为这些列的索引会占用较多的存储空间，并且会影响索引的效率。 需要根据具体的业务需求和数据库查询情况来综合考虑建立索引的原则，以达
8、什么情况下不宜建立索引?
在某些情况下，建立索引可能不是一个明智的选择，以下是一些情况下不宜建立索引的考虑：
- 数据表非常小：如果数据表非常小，比如只有几十行甚至更少，建立索引的性能收益可能非常有限，甚至可能造成性能下降。因此，在小型表上建立索引可能是不必要的。
- 数据表频繁进行大量的插入、更新和删除操作：建立索引会增加对数据表的维护成本，对于频繁进行大量的插入、更新和删除操作的数据表，索引的维护成本可能会超过索引带来的性能提升。在这种情况下，可以考虑是否真的需要建立索引。
- 数据表的查询非常少或者很少有涉及到索引字段的查询：如果一个数据表很少被查询，或者很少有涉及到索引字段的查询，那么建立索引的性能收益可能非常有限。在这种情况下，可以考虑不建立索引。
- 数据表的列值基本上都是唯一的：如果数据表的列值基本上都是唯一的，那么建立索引的效果会降低，因为索引的选择性较低。在这种情况下，可以考虑不建立索引。
- 查询性能已经足够好：如果数据表的查询性能已经足够好，没有明显的性能瓶颈，那么建立索引可能是不必要的。在这种情况下，可以考虑不建立索引，以减少对数据库的维护开销。 需要根据具体的业务需求和数据库查询情况来综合考虑是否建立索引，以及建立哪些索引。在决策之前，可以使用数据库的查询优化工具或者进行一些测试来评估建立索引的影响。
9、msyql索引回表
MySQL索引回表是指在使用索引进行查询时，如果查询结果需要获取表中的其他列数据，就需要通过索引回表来获取。下面是关于MySQL索引回表的一些说明：
- 索引回表是一种查询优化技术，通过避免直接访问数据行，从而提高查询性能。
- 在InnoDB存储引擎中，聚簇索引（又称为主键索引）的叶子节点存储了整个数据行的数据，因此不需要进行索引回表。
- 非聚簇索引（次要索引）的叶子节点只存储了索引列和主键的值，查询其他列数据时需要通过主键值进行回表操作。
- 索引回表会增加额外的IO操作，因为需要通过主键值进行随机读取数据行。
- 如果查询结果需要获取的列数据较多，索引回表的开销会比较大，可能会降低查询性能。
- 可以通过覆盖索引来避免索引回表的开销。覆盖索引是指索引包含了查询所需的所有列，可以直接从索引中获取查询结果，而不需要进行回表操作。
- 在设计表结构和索引时，可以根据实际情况考虑是否需要使用覆盖索引，以减少索引回表的开销。
- 在MySQL的执行计划中，可以通过查看Extra列是否包含Using index或Using index condition来判断是否发生了索引回表操作。 需要注意的是，索引回表的性能影响会根据查询条件、表结构和数据量的不同而有所差异。在实际应用中，需要根据具体情况进行测试和优化，以获得更好的查询性能。
- 以下是一个示例，演示如何使用索引回表： 假设有一个名为
users的表，包含以下列：id、name和age。其中，id为主键。 要查询用户姓名为"John"的年龄，可以使用以下SQL语句： SELECT age FROM users WHERE name = 'John'; 假设在
name列上创建了一个非聚簇索引，索引名称为idx_name。为了避免索引回表，可以使用覆盖索引的方式：SELECT name, age FROM users WHERE name = 'John';在这种情况下，由于索引
idx_name直接包含了name和age列的值，因此可以直接从索引中获取查询结果，而不需要回表操作。 需要注意的是，具体的SQL语句可能因为表结构和查询需求的不同而有所变化。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，以获得最佳的查询性能。
10、索引最左匹配原则
索引最左匹配原则是数据库索引的一种使用规则，它指的是在复合索引（Composite Index）中，如果查询条件只涉及到了复合索引的前缀列，那么数据库可以利用该索引进行查询和优化。
具体来说，假设有一个复合索引包含了多个列 A、B、C，当查询条件中只涉及到了列 A 或者列 A 和列 B，而没有涉及到列 C 时，数据库可以利用该复合索引进行查询和过滤。但是，如果查询条件中涉及到了列 C，而没有涉及到列 A 或者列 A 和列 B，那么复合索引将无法被利用。 这个原则的作用是通过最左前缀来提高查询效率，减少索引的扫描范围，从而提高查询速度。
因此，在设计复合索引时，需要根据实际的查询场景和需求，合理选择索引的列顺序，将经常用作查询条件的列放在前面。 需要注意的是，索引最左匹配原则并不适用于所有数据库，不同的数据库系统可能会有不同的索引实现和优化策略。因此，在具体的数据库环境中，建议根据数据库的特性和性能特点来进行索引的设计和优化。
11、聚集索引和非聚集索引的区别
聚集索引（Clustered Index）和非聚集索引（Non-clustered Index）是数据库中常见的两种索引类型，它们在存储和查询数据时有一些区别。
- 存储方式：
- 聚集索引：聚集索引的叶子节点存储了表的所有列数据，并按照索引的排序顺序物理上组织数据。每张表只能有一个聚集索引，因此聚集索引决定了表的物理存储顺序。
- 非聚集索引：非聚集索引的叶子节点存储了索引列的值以及指向实际数据行的指针。表可以有多个非聚集索引，它们与实际数据行的物理存储顺序无关。
- 查询效率：
- 聚集索引：由于聚集索引决定了表的物理存储顺序，因此在使用聚集索引进行查询时，可以直接按照索引的顺序进行数据访问，提高查询效率。但是，如果查询条件不涉及聚集索引列，仍然需要进行全表扫描。
- 非聚集索引：在使用非聚集索引进行查询时，需要先通过索引找到对应的行指针，然后再根据指针去访问实际的数据行。因此，相比于聚集索引，非聚集索引的查询效率可能稍低一些。
- 索引更新：
- 聚集索引：由于聚集索引决定了表的物理存储顺序，因此对于聚集索引列的更新操作可能会导致数据的物理重排序。这可能会引起页的分裂，增加了更新的开销。
- 非聚集索引：在非聚集索引中，对索引列的更新操作不会导致数据的物理重排序，因为实际数据行的存储顺序与索引无关。因此，非聚集索引在更新操作上的开销相对较小。 根据具体的数据库系统和表的设计，选择适当的索引类型可以提高查询效率和数据更新的性能。通常情况下，聚集索引适合于经常被用作范围查询的列，而非聚集索引适合于经常被用作等值查询的列。
12、mysql索引优化
- 选择合适的索引类型：MySQL支持多种索引类型，包括B-Tree索引、Hash索引和全文索引等。根据实际情况选择合适的索引类型，以提高查询效率。
- 选择合适的索引列：索引列应该是经常被查询的列，而不是很少使用的列。同时，索引列的选择要考虑到数据的分布情况，避免选择具有高度重复值的列作为索引。
- 创建复合索引：当查询条件涉及多个列时，可以创建复合索引来提高查询效率。复合索引的顺序要根据查询条件的频率和选择性来确定。
- 避免过多的索引：创建过多的索引会增加数据写入的成本，同时也会影响查询性能。只创建必要的索引，避免无效的冗余索引。
- 避免索引列上的函数操作：当对索引列进行函数操作时，MySQL无法利用索引进行优化，会导致全表扫描。应该尽量避免在索引列上使用函数操作。
- 避免使用SELECT *：只选择需要的列，避免不必要的数据读取和传输，提高查询效率。
- 定期分析和优化索引：根据数据库的使用情况，定期分析和优化索引，保证索引的最佳性能。
- 使用覆盖索引：尽量使用覆盖索引，即查询所需的列都包含在索引中，避免访问数据行，提高查询效率。
- 避免频繁更新和删除索引列：频繁的更新和删除索引列会造成索引的不稳定，导致查询性能下降。 总之，MySQL索引优化是一个综合性的工作，需要根据具体的业务需求和数据库使用情况来进行调整和优化。通过合理地创建和使用索引，可以提高MySQL数据库的查询性能。
13、MyISAM和 InnoDB 的基本区别？索引结构如何实现？
A、MyISAM类型不支持事务，表锁，易产生碎片，要经常优化，读写速度较快，适合用于频繁查询的应用； B、InnoDB类型支持事务，行锁，有崩溃恢复能力，读写速度比MyISAM慢，适合于插入和更新操作比较多的应用，空间占用大，不支持全文索引等。 创建索引：alert table tablename add index 索引名 (`字段名`)
14、MySQL使用B+树（B+ Tree）索引结构
- 平衡性：B+树保持了所有叶子节点的深度相同，使得查询操作的时间复杂度保持在O(logN)的级别。
- 多路性：B+树的每个节点可以存储多个索引键值和对应的数据指针，使得每个节点可以存储更多的数据，减少了磁盘I/O次数，提高了查询效率。
- 顺序性：B+树的叶子节点按照索引键值的大小顺序进行排序，使得范围查询和排序操作更加高效。
- 分裂和合并：当节点中的键值对过多时，B+树会进行节点分裂操作，将部分键值对分配到新的节点中；当节点中的键值对过少时，B+树会进行节点合并操作，将相邻的节点合并成一个节点，以保持树的平衡性。
- 叶子节点链表：B+树的叶子节点之间通过指针构成一个有序的链表，便于范围查询和顺序遍历。 MySQL中的普通索引、唯一索引、主键索引、复合索引等都是基于B+树实现的。B+树的优点在于适用于范围查询、排序操作和高效的插入、删除操作，并且可以支持多列索引和高并发的数据访问。通过合理地设计和使用B+树索引，可以提高MySQL数据库的查询性能和数据访问效率。
二、锁机制
1、什么叫做锁
- 锁是一种机制，用于控制对共享资源的访问。在数据库中使用锁可以确保并发事务的一致性和完整性。
2、MySQL中有哪些类型的锁？
- MySQL中有多种类型的锁，包括行级锁、表级锁和页面级锁。
3、什么是行级锁？如何在MySQL中实现行级锁？
- 行级锁是指锁定数据库中的单个数据行，以防止其他事务对该数据行进行修改。在MySQL中，可以使用SELECT ... FOR UPDATE语句来实现行级锁。
4、 什么是表级锁？如何在MySQL中实现表级锁？
- 表级锁是指锁定整个表以防止其他事务对该表进行修改。在MySQL中，可以使用LOCK TABLES语句来实现表级锁。
5、什么是页面级锁？如何在MySQL中实现页面级锁？
- 页面级锁是指锁定数据库中的一页数据，以防止其他事务对该页数据进行修改。在MySQL中，可以使用InnoDB存储引擎来实现页面级锁。
6、什么是共享锁和排他锁？
- 共享锁（Shared Lock）允许其他事务读取被锁定的数据，但不允许其他事务修改该数据。排他锁（Exclusive Lock）既不允许其他事务读取该数据，也不允许其他事务修改该数据。
7、什么是死锁？如何避免死锁？
- 死锁是指两个或多个事务互相等待对方释放锁，导致无法进行进一步的处理。为了避免死锁，可以使用事务的超时机制、设置合理的事务隔离级别以及减少事务并发度等方法。
8、什么是乐观锁和悲观锁？
- 乐观锁是一种乐观的并发控制机制，它假设并发冲突很少发生，因此不主动加锁，而是在提交时检查是否有其他事务对数据进行了修改。悲观锁是一种悲观的并发控制机制，它假设并发冲突经常发生，因此在读取数据时主动加锁，以防止其他事务对数据进行修改。
9、什么是死锁检测和死锁恢复？
- 死锁检测是指系统检测到死锁的存在，并采取相应的措施解决死锁问题。
- 死锁恢复是指系统解除死锁的过程，通常包括选择一个事务进行回滚或终止。 以上是一些常见的与MySQL锁相关的面试题目。在回答这些问题时，可以结合自己的实际经验和理解来进行回答。
10、什么是事务隔离级别？MySQL中有哪些事务隔离级别？
- 事务隔离级别是指多个并发事务之间相互隔离的程度。MySQL中有四个事务隔离级别：READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ和SERIALIZABLE。
11、什么是间隙锁？如何在MySQL中使用间隙锁？
- 间隙锁是指锁定数据范围之间的间隙，以防止其他事务在该间隙中插入新的数据。在MySQL中，可以使用SELECT ... LOCK IN SHARE MODE或SELECT ... FOR UPDATE语句来使用间隙锁。
12、什么是死锁超时？
- 死锁超时是指系统在发生死锁时，等待一定时间后自动终止其中一个事务，以解除死锁。MySQL中的死锁超时时间可以通过参数innodb_lock_wait_timeout进行配置。
13、什么是自旋锁？何时使用自旋锁？
- 自旋锁是一种忙等待锁的机制，线程在获取锁时会循环检查锁的状态，直到获取到锁为止。自旋锁在多核CPU上运行效果更好，适用于锁冲突发生时间短，且线程不会长时间阻塞的情况。
14、什么是锁粒度？如何选择合适的锁粒度？
- 锁粒度是指锁定数据的范围大小，包括行级锁、表级锁和页面级锁。选择合适的锁粒度要根据并发访问的情况、数据访问模式和性能要求等因素进行综合考虑。
15、什么是锁升级和锁降级？
- 锁升级是指将低级别的锁升级为高级别的锁，锁降级是指将高级别的锁降级为低级别的锁。在MySQL中，锁升级是自动进行的，而锁降级需要手动进行。
16、什么是死锁图？
死锁图是指描述数据库中发生死锁的事务之间的关系的图形化表示。通过分析死锁图，可以了解到每个事务之间的等待关系，以便解决死锁问题。
17、msyql悲观和乐观锁属于共享锁、排他锁？
- 死锁（Deadlock）是指两个或多个事务相互等待对方所持有的资源，导致所有事务都无法继续执行的情况。简单来说，就是两个或多个事务在彼此等待对方释放资源，从而陷入了无法继续的僵持状态。
- 脏读（Dirty Read）是指一个事务读取到了另一个事务未提交的数据。当一个事务在读取数据时，另一个事务对该数据进行了修改但尚未提交，此时第一个事务读到的数据是不一致的或无效的。
- 幻读（Phantom Read）是指一个事务在读取数据时，另一个事务对相同的数据进行了插入或删除操作，从而导致第一个事务读取到了不一致的数据行。幻读与脏读的区别在于，脏读是读取到了未提交的修改数据，而幻读是读取到了其他事务已提交的新增或删除数据。
- 不可重复读（Non-repeatable Read）是指一个事务在读取数据时，另一个事务对相同的数据进行了修改并提交，导致第一个事务多次读取同一数据时，得到的结果不一致。不可重复读与幻读的区别在于，不可重复读是读取到了其他事务已提交的修改数据，而幻读是读取到了其他事务已提交的新增或删除数据。 这些问题主要出现在并发事务处理的环境中，是由于多个事务同时对数据库进行读写操作而引发的。为了解决这些问题，数据库系统提供了不同的隔离级别（如读未提交、读已提交、可重复读和串行化），开发人员可以根据具体情况选择合适的隔离级别来避免或减少这些问题的发生
三、mysql基础
1、请解释PHP中的PDO是什么？
PDO（PHP Data Objects）是一种PHP扩展，用于连接和操作多种数据库，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。PDO提供了一种统一的接口和一组方法来执行数据库操作， 并且支持预处理语句和事务处理等高级功能。
2、mongodb与mysql区别
mongodb为非关系型数据库，mysql关系型数据库， mysql比较成熟，支持比较复杂关联sql，缺点数据大时变慢， mongodb热数据直接存在物理内存，大数据也能快速查询，不支持事务
3、sql执行流程
sql语句-)连接器-)查询缓存-)解释器-)执行器
4、 数据库中的事务是什么?
在数据库中，事务是一组数据库操作（如插入、更新、删除等）的逻辑单元，这些操作要么全部成功执行，要么全部回滚撤销。事务具有以下四个特性，通常被称为ACID属性：
- 原子性（Atomicity）：事务是一个不可分割的工作单元，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。如果事务中的任何操作失败，整个事务将被回滚到初始状态，不会产生部分更改。
- 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库必须保持一致性状态。这意味着事务中的操作应该满足预定义的规则和约束，以确保数据的完整性和有效性。
- 隔离性（Isolation）：事务的执行应该相互隔离，事务之间不应互相干扰。并发执行的多个事务应该保持相互隔离，以避免数据的不一致性和冲突。
- 持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的更改应该是永久性的，即使在系统故障或崩溃后也应该保持。 通过使用事务，可以确保数据库的数据完整性和一致性。事务在应用程序中的常见应用包括银行转账、订单处理、库存管理等需要保证数据的准确性和完整性的场景。
5、char 与 varchar区别
char定长 varchar变长 空间char占用固定的存储空间 varchar实际空间 查询效率char高
6、关系型数据库和非关系型数据库的区别？
关系型数据库和非关系型数据库的区别可以简单概括如下：
- 数据存储方式：关系型数据库以表格形式存储数据，非关系型数据库以键值对、文档等形式存储数据。
- 数据模型：关系型数据库采用结构化的数据模型，使用SQL进行操作和查询；非关系型数据库采用非结构化或半结构化的数据模型，使用不同的查询语言或API。
- 扩展性：关系型数据库通常采用垂直扩展，即增加硬件资源来提升性能；非关系型数据库可以水平扩展，通过增加节点来增加存储容量和吞吐量。
- 数据一致性：关系型数据库遵循ACID特性，保证数据的完整性和一致性；非关系型数据库追求高可用性和分布式性能，在某些情况下可能会牺牲一定的数据一致性。
- 适用场景：关系型数据库适用于需要保证数据一致性、事务处理和复杂查询的应用；非关系型数据库适用于处理大规模数据和高并发访问的应用。
7、 简述一下MySQL left join、right join以及inner join的区别 ？
LEFT JOIN：左连接会返回左表中的所有记录，以及右表中与左表匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录，则返回NULL值。左连接关键字是LEFT JOIN或LEFT OUTER JOIN。RIGHT JOIN：右连接会返回右表中的所有记录，以及左表中与右表匹配的记录。如果左表中没有匹配的记录，则返回NULL值。右连接关键字是RIGHT JOIN或RIGHT OUTER JOIN。INNER JOIN：内连接只返回左表和右表中匹配的记录。它根据连接条件从两个表中筛选出匹配的行。内连接关键字是INNER JOIN。 总结：
LEFT JOIN返回左表中的所有记录和匹配的右表记录。RIGHT JOIN返回右表中的所有记录和匹配的左表记录。INNER JOIN只返回左表和右表中匹配的记录。 需要注意的是，连接条件的正确性对连接的结果有重要影响。另外，如果在连接操作中使用了WHERE子句，则可能会将连接操作转换为内连接，因此需要谨慎使用
8、PHP中的PDO和mysqli扩展有什么区别？应该使用哪个扩展来操作数据库？
PDO和mysqli都是PHP中用于操作数据库的扩展。区别在于，PDO是一个轻量级的数据库访问抽象层，支持多种数据库，具有更好的可移植性；mysqli是PHP对MySQL数据库的扩展，只支持MySQL数据库。应该根据具体的需求和项目情况来选择使用哪个扩展，如果需要支持多种数据库，或者对可移植性有要求，可以选择使用PDO；如果只需要操作MySQL数据库，可以选择使用mysqli，因为它提供了更多针对MySQL的特定功能和优化。
9、简述一下count(1)、count(*)与count(列名)的执行区别 ?
COUNT(1)：当使用COUNT(1)时，实际上是在计算满足条件的行数。在每一行中，1表示一个常数，不需要额外的计算和检索，因此执行效率相对较高。这种写法通常被用于简单的行数统计。COUNT(*)：当使用COUNT(*)时，实际上是在计算满足条件的行数。*表示选择所有的列，因此在计算行数时，需要将所有的列的值检索出来，这可能会产生额外的开销。在某些情况下，如果表中的列数较多或者表的行数较大，使用COUNT(*)可能会导致性能下降。COUNT(列名)：当使用COUNT(列名)时，实际上是在计算满足条件的非空行数。这种写法会对指定的列进行计数，并且只计算该列的非空值。如果指定的列存在NULL值，这些NULL值将不会被计数在内。 总结：
COUNT(1)是最常用的写法，它在每一行中都返回一个常数，不需要额外的计算和检索，因此执行效率相对较高。COUNT(*)会检索所有的列的值，并计算满足条件的行数。在某些情况下可能会产生额外的开销，特别是当表的列数较多或者表的行数较大时。COUNT(列名)会对指定的列进行计数，并且只计算该列的非空值。如果指定的列存在NULL值，这些NULL值将不会被计数在内。
10、where、jion、limit、group by、having等等、执行先后顺序
- FROM：从指定的表中获取数据。如果有多个表，会执行相应的连接操作（JOIN）。
- WHERE：根据指定的条件筛选出满足条件的行。
- GROUP BY：按照指定的列对结果进行分组。
- HAVING：对分组后的结果进行筛选。
- SELECT：选择要查询的列。
- ORDER BY：对结果进行排序。
- LIMIT：限制返回的结果行数。
四、mysql优化
1、MySQL单表过亿条数据，如何优化查询速度？
- 索引优化：合理地创建、使用和维护索引，可以大大提高查询速度。对于经常用作查询条件的字段，可以考虑创建索引。但是过多的索引也会影响数据的插入和更新速度，因此需要权衡。
- 分区表：将大表按照某个条件进行分区，可以将数据分散存储在不同的物理位置上，提高查询效率。根据实际场景，可以按照时间、地区等进行分区。
- 垂直拆分：将表拆分为多个具有相似的列的小表，可以减少单个表的数据量，提高查询速度。但是需要根据实际情况进行拆分，避免过度拆分导致查询复杂度增加。
- 水平拆分：将表按照某个条件进行拆分，将数据分散存储在不同的表中，可以减少单个表的数据量，提高查询速度。但是需要考虑数据关联的问题，确保查询时能够正确地获取到需要的数据。
- 查询优化：对查询语句进行优化，避免全表扫描和大量的临时表操作。可以通过使用合适的索引、优化查询语句的写法、避免重复查询等方式提高查询效率。
- 数据压缩：对于冷数据可以进行压缩存储，减少磁盘空间的占用，提高查询速度。
- 硬件优化：可以考虑使用更高性能的硬件，如SSD硬盘、更大内存等，提高数据库的整体性能。 以上是一些常用的优化策略，具体优化方案需要根据实际情况进行选择和调整。另外，通过监控和调优工具，如MySQL自带的EXPLAIN语句、慢查询日志等，可以帮助发现潜在的性能问题并进行优化。
2、慢SQL如何定位
- 开启慢查询日志：在 MySQL 配置文件中，将
slow_query_log参数设置为ON，并指定slow_query_log_file参数来指定慢查询日志文件的路径。重启 MySQL 使配置生效。- 设置慢查询阈值：通过设置
long_query_time参数来指定慢查询的时间阈值，单位为秒。默认值为 10 秒。可以根据实际情况调整。- 分析慢查询日志：通过分析慢查询日志文件，可以定位慢 SQL。可以使用
mysqldumpslow工具，该工具可以对慢查询日志进行解析和分析，并按照执行时间排序查询语句。mysqldumpslow -s t /path/to/slow_query_log- 此命令将按照执行时间从大到小的顺序列出慢查询日志中的查询语句。
- 使用 EXPLAIN 分析查询计划：对于慢查询，可以使用
EXPLAIN关键字来查看查询计划。执行EXPLAIN命令可以显示查询语句的执行计划和优化器的使用情况。通过分析查询计划可以确定查询是否使用了索引，是否进行了全表扫描等。EXPLAIN SELECT * FROM table WHERE column = 'value';- 使用性能监控工具：除了慢查询日志和
EXPLAIN，还可以使用性能监控工具来定位慢 SQL。例如，使用 MySQL 自带的性能监控工具Performance Schema或者使用第三方工具如pt-query-digest、Percona Toolkit等。 通过以上步骤，可以定位慢 SQL，并根据情况进行优化，提高数据库的性能。
3、msyql如何分表分库
- 分库：
- 根据业务需求和数据特点，确定需要分库的逻辑划分。可以根据不同的业务模块或数据类型进行划分。
- 创建多个数据库实例，每个实例对应一个分库。
- 将原有的数据库表按照划分规则进行迁移，保证每个分库中的数据满足划分规则。
- 分表：
- 根据业务需求和数据特点，确定需要分表的逻辑划分。可以根据时间、地域、用户等信息进行划分。
- 创建多个表，每个表对应一个分表。
- 将原有的表数据按照划分规则进行迁移，保证每个分表中的数据满足划分规则。
- 数据路由：
- 在应用程序中实现数据路由的逻辑，根据业务需求选择合适的分库分表进行数据访问。
- 可以通过数据库连接池或数据访问框架来实现数据路由的功能。
- 索引优化：
- 在分表分库后，需要重新评估和优化索引的设计。根据查询的频率和实际需求，重新创建合适的索引，提高查询性能。 需要注意的是，分表分库需要根据具体的业务需求和数据库使用情况进行设计和实施。同时，分表分库也会带来一些额外的管理和维护工作，如数据同步、跨库查询等。因此，在实施分表分库之前，需要充分评估和规划，并进行充分的测试和验证，确保分表分库能够达到预期的目标。
4、MySQL主从复制
MySQL主从复制是一种常用的数据库复制技术，用于在多个MySQL服务器之间实现数据同步。在主从复制中，一个MySQL服务器（称为主服务器）充当数据的源，而其他一个或多个MySQL服务器（称为从服务器）则复制主服务器上的数据。 主从复制的工作原理如下：
- 主服务器将更新的数据写入二进制日志（binary log）中，包括增、删、改等操作。
- 从服务器连接到主服务器，并通过请求二进制日志中的日志事件，获取主服务器上发生的数据变更。
- 从服务器将获取到的日志事件应用到自己的数据库中，使得从服务器上的数据与主服务器保持一致。 配置和设置主从复制的步骤如下：
- 在主服务器上，确保已启用二进制日志（binary log），可以通过在配置文件中设置
log_bin参数来开启二进制日志功能，并设置一个唯一的标识符server_id。CREATE USER 'replication_user'@'slave_ip' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'replication_user'@'slave_ip';
- 其中，
slave_ip是从服务器的IP地址，password是复制用户的密码。在从服务器上，设置server_id参数，并确保与主服务器的server_id不同。在从服务器上执行如下命令，指定主服务器的 IP 地址、复制用户和密码等信息：CHANGE MASTER TO MASTER_HOST='master_ip', MASTER_USER='replication_user', MASTER_PASSWORD='password', MASTER_LOG_FILE='log_file', MASTER_LOG_POS=log_position;其中，
master_ip是主服务器的IP地址，replication_user和password是在主服务器上创建的复制用户的用户名和密码，log_file和log_position分别是主服务器二进制日志的文件名和位置。可以通过SHOW MASTER STATUS;命令在主服务器上查看当前的二进制日志文件名和位置。START SLAVE;- 这将使从服务器连接到主服务器，并开始复制数据。
- 可以使用
SHOW SLAVE STATUS;命令来检查从服务器的复制状态，包括复制是否正常、延迟等信息。 通过以上步骤，可以设置MySQL主从复制，并实现数据的同步。主从复制可以提供数据备份、读写分离、负载均衡等功能，提高数据库的可用性和性能。
5、MySQL数据库cpu飙升到100%的话怎么处理？
- 检查并优化查询语句：高CPU使用率可能是由于某些查询语句执行效率低下导致的。通过使用EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，找出慢查询或者使用了大量资源的查询语句，并优化它们。可以考虑添加合适的索引、重写查询语句、避免全表扫描等方式来提高查询性能。
- 调整数据库连接池设置：如果并发连接数过高，会导致CPU资源被大量连接的请求占用。可以通过调整数据库连接池的参数，限制并发连接数，避免过多的连接请求导致CPU飙升。例如，可以减少最大连接数、调整连接超时时间等。
- 检查和优化数据库配置参数：MySQL的配置参数会对数据库的性能产生重要影响。可以检查和调整一些重要的配置参数，如innodb_buffer_pool_size、query_cache_size等，以适应当前数据库的负载情况。
- 分析和优化数据库表结构：如果数据库表结构设计不合理，可能会导致高CPU使用率。通过分析表结构，进行必要的优化，如拆分大表、合并小表、规范字段类型和长度等，可以减少数据库的负载。
- 检查是否有大量的并发更新操作：大量的并发更新操作可能会导致CPU的飙升。可以通过调整更新操作的频率、合并更新操作等方式来减少并发更新对CPU的影响。
- 考虑升级硬件和优化服务器资源：如果数据库的CPU持续飙升，并且已经尝试了以上的优化方法，可以考虑升级服务器硬件，增加CPU核数和内存容量，以提供更好的性能。 综上所述，当MySQL数据库的CPU飙升到100%时，可以通过优化查询语句、调整数据库连接池设置、优化配置参数、优化数据库表结构、减少并发更新操作等手段来处理问题。如果问题仍然存在，可以考虑升级硬件和优化服务器资源。
6、百亿级数据分表后怎么分页查询？
- 确定分表规则：根据实际需求和数据特点，选择合适的分表规则，例如按照时间、地区、用户等条件进行分表。
- 计算分页偏移量：根据每页显示的数据量和当前页数，计算出需要跳过的数据量，得到分页的偏移量。
- 定位目标分表：根据查询条件中的关键字段，确定需要查询的目标分表。
- 查询目标分表：根据查询条件和分页偏移量，从目标分表中查询数据。可以使用分表规则和索引来加速查询。
- 返回结果集：将查询到的数据返回给应用程序，进行展示或下一步处理。 需要注意的是，在分表后进行分页查询时，可能会遇到跨分表的情况，即一个分页查询需要同时查询多个分表。这时可以使用联合查询、分布式查询等技术来处理。此外，为了提高查询效率，可以在分表过程中预先计算和存储一些统计信息，如每个分表的数据总量和边界值等，以便在分页查询时进行优化。 总结起来，百亿级数据分表后的分页查询需要根据分表规则和查询条件来定位目标分表，并计算分页偏移量进行查询。同时，可以使用索引、预计算等技术来提高查询效率。
7、如何优化MySQL查询性能？
- 使用合适的索引：根据查询条件和表的特点，创建适当的索引，以加快查询速度。
- 避免全表扫描：避免使用不带索引的查询条件，以减少查询的数据量。
- 优化查询语句：避免使用复杂的查询语句，使用合适的查询语句，避免使用SELECT *，只选择需要的列。
- 分页查询优化：使用LIMIT语句进行分页查询，避免查询大量数据。
- 避免使用子查询和临时表：尽量避免使用子查询和临时表，可以通过重写查询语句或者使用JOIN来优化。
- 避免过度规范化：适当冗余数据，减少表的关联查询次数。
- 优化表结构：合理设计表结构，避免使用过多的字段和不必要的数据类型。
- 配置参数优化：根据服务器的硬件配置和数据库的负载情况，调整MySQL的配置参数，以提高性能。
8、如何优化MySQL的表结构？
- 使用适当的数据类型：选择合适的数据类型来存储数据，避免使用过长或者过大的数据类型。
- 正规化和冗余：根据实际需求和查询频率，进行正规化和冗余，减少关联查询的次数。
- 合理使用索引：根据查询条件和表的特点，创建合适的索引，以提高查询的速度。
- 分区表：对于大表，可以根据某个字段的范围进行分区，以提高查询和维护的效率。
- 垂直切分和水平切分：对于超大表，可以通过垂直切分和水平切分来拆分表，减少单个表的数据量。
- 缓存表和汇总表：对于查询频率高但更新频率低的表，可以将查询结果缓存到表中，提高查询速度。
9、如何优化MySQL的配置参数？
- 根据服务器的硬件配置和数据库的负载情况，调整MySQL的配置参数，以提高性能。
- 调整缓冲区大小：根据数据库的工作负载和内存大小，调整innodb_buffer_pool_size、key_buffer_size等参数，以提高缓存效果。
- 调整并发连接数：根据服务器的负载情况，调整max_connections参数，以控制并发连接数。
- 调整查询缓存大小：根据查询的特点和频率，调整query_cache_size参数，以提高查询缓存的效果。
- 调整日志参数：根据需要，调整binlog_format、sync_binlog等参数，以提高日志的写入和同步速度。
- 启用慢查询日志：启用慢查询日志，并根据查询的时间阈值，定位慢查询语句，并进行优化。
- 定期优化和维护：定期分析和优化表、索引，进行数据库的备份和优化，以保持数据库的性能和稳定性。
五、mysql安全
1、sql注入是什么及如何预防sql注入？
SQL注入（SQL Injection）是一种常见的安全漏洞攻击方式，攻击者通过在用户输入的数据中注入恶意的SQL代码，使得应用程序在执行SQL查询时执行了攻击者所构造的恶意代码，从而导致数据库被非法访问、数据泄露或篡改。 为了预防SQL注入攻击，可以采取以下措施： 使用参数化查询或预编译语句：这是最常见的预防SQL注入的方法，通过将用户输入的数据作为参数传递给SQL查询，而不是直接拼接到SQL语句中，可以有效防止注入攻击。 输入验证和过滤：对用户输入的数据进行验证和过滤，只接受合法的输入，并且对特殊字符进行转义处理。可以使用正则表达式、白名单等方式进行输入验证。 使用ORM框架：使用ORM框架可以将数据库操作抽象化，减少手动拼接SQL语句的机会，从而减少了注入的可能性。 最小权限原则：数据库用户应该具备最小的权限，只能执行必要的操作，避免数据库被攻击者利用。 日志记录和监控：及时记录和监控数据库操作，及时发现异常操作，以便及时采取措施。 防火墙和入侵检测系统：使用防火墙和入侵检测系统等安全设备，对入侵行为进行监测和阻止。 综上所述，通过采取参数化查询、输入验证和过滤、使用ORM框架、最小权限原则、日志记录和监控以及安全设备等多种措施，可以有效预防SQL注入攻击。
2、如何保护MySQL数据库的安全性？
- 使用强密码：设置复杂、长且随机的密码，并定期更换密码。
- 限制访问权限：只授权给必要的用户，并限制其访问范围。
- 定期备份数据：定期备份数据库以防止数据丢失，并将备份数据存储在安全的地方。
- 更新和修补：及时更新MySQL和操作系统的补丁和安全更新，以防止已知的安全漏洞。
- 使用防火墙：使用防火墙限制对MySQL端口的访问，并只允许授权的IP地址进行连接。
- 启用SSL/TLS：使用SSL/TLS加密连接以保护数据的传输安全。
- 监控和审计：监控数据库的活动，并进行审计以发现异常行为。
- 禁用不必要的功能：禁用不必要的MySQL功能和插件，以减少潜在的安全风险。
3、如何限制对MySQL数据库的访问？
- 创建强密码：为每个用户创建一个强密码，并定期更换密码。
- 限制用户权限：只授权给用户所需的最低权限，避免赋予过多的权限。
- 使用防火墙：使用防火墙限制对MySQL端口的访问，并只允许授权的IP地址进行连接。
- 禁用远程访问：如果不需要远程访问MySQL，可以在配置文件中禁用远程访问。
- 限制网络访问：在网络层面上，通过防火墙或者网络设备，限制对MySQL服务器的访问。
- 使用SSL/TLS加密连接：通过启用SSL/TLS加密连接，保护数据在传输过程中的安全性。
- 使用IP白名单：只允许来自特定IP地址的用户访问MySQL服务器。
4、 如何保护MySQL数据库中的敏感数据？
- 数据加密：对敏感数据进行加密存储，确保即使数据被盗也无法被解读。
- 数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，以保护用户的隐私。
- 严格的访问控制：只授权给必要的用户访问敏感数据，并限制其访问权限。
- 定期审计：定期审计敏感数据的访问记录，及时发现异常行为。
- 启用数据库日志：启用MySQL的日志功能，记录敏感数据的访问和修改记录。
- 加强数据库安全：保护数据库服务器的安全，避免被黑客攻击，以防止敏感数据泄露。
- 定期备份数据：定期备份敏感数据，并将备份数据存储在安全的地方，以防止数据丢失或损坏。 以上是一些关于MySQL安全的相关面试题及其答案，希望对您有帮助。