一、為什么使用數(shù)據(jù)索引能提高效率

• 數(shù)據(jù)索引的存儲(chǔ)是 有序的
• 在有序的情況下, 通過(guò)索引查詢一個(gè)數(shù)據(jù)是無(wú)需遍歷索引記錄的
• 極端情況下，數(shù)據(jù)索引的查詢效率為二分法查詢效率,趨近于log2(N)

二、B+樹(shù)索引和哈希索引的區(qū)別

B+樹(shù)是一個(gè)平衡的多叉樹(shù)，從根節(jié)點(diǎn)到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的高度差值不超過(guò)1,而且同層級(jí)的節(jié)點(diǎn)間有指針相互鏈接，是有序的，如下圖：

哈希索引就是采用一定的哈希算法，把鍵值換算成新的哈希值，檢索時(shí)不需要類似B+樹(shù)那樣從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)逐級(jí)查找，只需一次哈希算法即可,是無(wú)序的，如下圖所示：

三、哈希索引的優(yōu)勢(shì)：

等值查詢，哈希索引具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)(前提是:沒(méi)有大量重復(fù)鍵值，如果大量重復(fù)鍵值時(shí)，哈希索引的效率很低，因?yàn)榇嬖谒^的哈希碰撞問(wèn)題。

四、哈希索引不適用的場(chǎng)景：

• 不支持 范圍查詢
• 不支持索引完成排序
• 不支持聯(lián)合索引的最左前綴匹配規(guī)則

五、什么是表分區(qū)?

表分區(qū)，是指根據(jù)一定規(guī)則，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的一張表分解成多個(gè)更小的，容易管理的部分。從邏輯上看，只有一張表，但是底層卻是由多個(gè)物理分區(qū)組成

六、表分區(qū)與分表的區(qū)別?

分表：指的是通過(guò)一定規(guī)則， 將一張表分解成多 張不同的表。比如將用戶訂單記錄根據(jù)時(shí)間成多個(gè)表。

分表與分區(qū)的區(qū)別在于:分區(qū)從邏輯上來(lái)講只有一張表 ,而分表則是將一張表分解成多張表。

七、表分區(qū)有什么好處?

1. 存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)。分區(qū)表的數(shù)據(jù)可以分布在不同的物理設(shè)備上，從而高效地利用多個(gè)硬件設(shè)備。和單個(gè)磁盤或者文件系統(tǒng)相比，可以存儲(chǔ)更多數(shù)據(jù)
2. 優(yōu)化E詢。在where語(yǔ)句中包含分區(qū)條件時(shí)，可以只掃描一個(gè)或多 個(gè)分區(qū)表來(lái)提高查詢效率;涉及sum和count語(yǔ)句時(shí)，也可以在多個(gè)分區(qū)上并行處理，最后匯總結(jié)果。
3. 分區(qū)表更容易維護(hù)。例如:想批量刪除大量數(shù)據(jù)可以清除整個(gè)分區(qū)。
4. 避免某些特殊的瓶頸，例如InnoDB的單個(gè)索引的互斥訪問(wèn)， ext3問(wèn)價(jià)你系統(tǒng)的inode鎖競(jìng)爭(zhēng)等。

八、在MVCC并發(fā)控制中,讀操作可以分成兩類：

快照讀(snapshot read):讀取的是記錄的可見(jiàn)版本(有可能是歷史版本)，不用加鎖(共享讀鎖s鎖也不加，所以不會(huì)阻塞其他事務(wù)的寫)

當(dāng)前讀(currentread):讀取的是記錄的最新版本，并且，當(dāng)前讀返回的記錄，都會(huì)加上鎖，保證其他事務(wù)不會(huì)再并發(fā)修改這條記錄

九、行級(jí)鎖定的優(yōu)點(diǎn)：

1. 當(dāng)在許多線程中訪問(wèn)不同的行時(shí)只存在少量鎖定沖突。
2. 回滾時(shí)只有少量的更改
3. 可以長(zhǎng)時(shí)間鎖定單一的行。

十、行級(jí)鎖定的缺點(diǎn)：

比頁(yè)級(jí)或表級(jí)鎖定占用更多的內(nèi)存。當(dāng)在表的大部分中使用時(shí)，比頁(yè)級(jí)或表級(jí)鎖定速度慢，因?yàn)槟惚仨毇@取更多的鎖。 如果你在大部分?jǐn)?shù)據(jù)上經(jīng)常進(jìn)行GROUP BY操作或者必須經(jīng)常掃描整個(gè)表，比其它鎖定明顯慢很多。 用高級(jí)別鎖定，通過(guò)支持不同的類型鎖定,你也可以很容易地調(diào)節(jié)應(yīng)用程序，因?yàn)槠滏i成本小于行級(jí)鎖定。

十一、MySQL優(yōu)化

• 開(kāi)啟查詢緩存，優(yōu)化查詢
• explain你的select查詢， 這可以幫你分析你的查詢語(yǔ)句或是表結(jié)構(gòu)的性能瓶頸。EXPLAIN的查詢結(jié)果還會(huì)告訴你你的索引 主鍵被如何利用的，你的數(shù)據(jù)表是如何被搜索和排序的
• 當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用limit 1, MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)引擎會(huì)在找到一條數(shù)據(jù)后停止搜索,而不是繼續(xù)往后查少下一條符合記錄的數(shù)據(jù)
• 為搜索字段建索引
• 使用ENUM而不是VARCHAR
• Prepared StatementsPrepared Statements很像存儲(chǔ)過(guò)程,是一種運(yùn)行在后臺(tái)的SQL語(yǔ)句集合,我們可以從使用

prepared statements獲得很多好處，無(wú)論是性能問(wèn)題還是安全問(wèn)題。

Prepared Statements可以檢查一些你綁定好的變量，這樣可以保護(hù)你的程序不會(huì)受到“SQL注入式” 攻擊

• 垂直分表
• 選擇正確的存儲(chǔ)引擎

十二、key和index的區(qū)別

key是數(shù)據(jù)庫(kù)的物理結(jié)構(gòu)，它包含兩層意義和作用，一是約束(偏 重于約束和規(guī)范數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)完整性) ,二是索引(輔助查詢 用的)。包括primary key, unique key, foreign key等

index是數(shù)據(jù)庫(kù)的物理結(jié)構(gòu)，它只是輔助查詢的，它創(chuàng)建時(shí)會(huì)在另外的表空間(mysql中的innodb表空間) 以-個(gè)類似目錄的結(jié) 構(gòu)存儲(chǔ)。索引要分類的話，分為前綴索引、全文本索引等;

十三、Mysql 中MyISAM和InnoDB的區(qū)別有哪些?

1. InnoDB支持事務(wù), MyISAM不支持
2. InnoDB支持外鍵，而MylSAM不支持。對(duì)一個(gè)包含外鍵的InnoDB表轉(zhuǎn)為MYISAM會(huì)失敗;
3. InnoDB是聚集索引，數(shù)據(jù)文件是和索引綁在一起，必須要有主鍵，通過(guò)主鍵索引效率高。
4. InnoDB不保存 表的具體行數(shù),執(zhí)行select count(*) from table時(shí)需要全表掃描。
5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引,查詢效率上MyISAM要高;

十四、數(shù)據(jù)庫(kù)表創(chuàng)建注意事項(xiàng)

1、字段名及字段配制合理性

• 剔除關(guān)系不密切的字段; 1字段命名要有規(guī)則及相對(duì)應(yīng)的含義(不要一部分英文，一部分拼音，還有類似a.b.c這樣不明含義的字段) ;
• 字段命名盡量不要使用縮寫(大多數(shù)縮寫都不能明確字段含義) ;
• 字段不要大小寫混用(想要具有可讀性，多個(gè)英文單詞可使用下劃線形式連接) ;
• 字段名 不要使用保留字或者關(guān)鍵字;
• 保持字段名和類型的一致性;
• 慎重選擇數(shù)字類型; 給文本字段留足余量;

2、系統(tǒng)特殊字段處理及建成后建議

• 添加刪除標(biāo)記(例如操作人、刪除時(shí)間) ;
• 建立版本機(jī)制;

3、表結(jié)構(gòu)合理性配置

• 多型字段的處理 ，就是表中是否存在字段能夠分解成更小獨(dú)立的幾部分(例如:人可以分為男人和女人) ;
• 多值字段的處理，可以將表分為三張表，這樣使得檢索和排序更加有調(diào)理，且保證數(shù)據(jù)的完整性!

4、其它建議

• 對(duì)于大數(shù)據(jù)字段，獨(dú)立表進(jìn)行存儲(chǔ),以便影響性能(例如:簡(jiǎn)介字段) ;
• 使用varchar類 型代替char,因?yàn)関archar 會(huì)動(dòng)態(tài)分配長(zhǎng)度，char指定長(zhǎng)度是固定的; 給表創(chuàng)建主鍵，對(duì)于沒(méi)有主鍵的表，在查詢和索引定義上有一定的影響;
• 避免表字段運(yùn)行為null,建議設(shè)置默認(rèn)值(例如: int類型設(shè)置默認(rèn)值為0) 在索引查詢上，效率立顯; 1建立索引,最好建立在唯-和非空的字段上，建立太多的索引對(duì)后期插入、更新都存在一定的影響(考慮實(shí)際情況來(lái)創(chuàng)建) ;