MySQL

為什么用自增列作為主鍵

1. 如果我們定義了主鍵(PRIMARY KEY)，那么InnoDB會(huì)選擇主鍵作為聚集索引、如果沒有顯式定義主鍵，則InnoDB會(huì)選擇第一個(gè)不包含有NULL值的唯一索引作為主鍵索引、如果也沒有這樣的唯一索引，則InnoDB會(huì)選擇內(nèi)置6字節(jié)長的ROWID作為隱含的聚集索引(ROWID隨著行記錄的寫入而主鍵遞增，這個(gè)ROWID不像ORACLE的ROWID那樣可引用，是隱含的)。
2. 數(shù)據(jù)記錄本身被存于主索引（一顆B+Tree）的葉子節(jié)點(diǎn)上。這就要求同一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)（大小為一個(gè)內(nèi)存頁或磁盤頁）的各條數(shù)據(jù)記錄按主鍵順序存放，因此每當(dāng)有一條新的記錄插入時(shí)，MySQL會(huì)根據(jù)其主鍵將其插入適當(dāng)?shù)墓?jié)點(diǎn)和位置，如果頁面達(dá)到裝載因子（InnoDB默認(rèn)為15/16），則開辟一個(gè)新的頁（節(jié)點(diǎn)）
3. 如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會(huì)順序添加到當(dāng)前索引節(jié)點(diǎn)的后續(xù)位置，當(dāng)一頁寫滿，就會(huì)自動(dòng)開辟一個(gè)新的頁
4. 如果使用非自增主鍵（如果身份證號(hào)或?qū)W號(hào)等），由于每次插入主鍵的值近似于隨機(jī)，因此每次新紀(jì)錄都要被插到現(xiàn)有索引頁得中間某個(gè)位置，此時(shí)MySQL不得不為了將新記錄插到合適位置而移動(dòng)數(shù)據(jù)，甚至目標(biāo)頁面可能已經(jīng)被回寫到磁盤上而從緩存中清掉，此時(shí)又要從磁盤上讀回來，這增加了很多開銷，同時(shí)頻繁的移動(dòng)、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結(jié)構(gòu)，后續(xù)不得不通過OPTIMIZE TABLE來重建表并優(yōu)化填充頁面。

為什么使用數(shù)據(jù)索引能提高效率

1. 數(shù)據(jù)索引的存儲(chǔ)是有序的
2. 在有序的情況下，通過索引查詢一個(gè)數(shù)據(jù)是無需遍歷索引記錄的
3. 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)

B+樹索引和哈希索引的區(qū)別

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

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,是無序的

哈希索引的優(yōu)勢(shì)：

1. 等值查詢。哈希索引具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)（前提是：沒有大量重復(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^的哈希碰撞問題。）

哈希索引不適用的場(chǎng)景：

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

通常，B+樹索引結(jié)構(gòu)適用于絕大多數(shù)場(chǎng)景，像下面這種場(chǎng)景用哈希索引才更有優(yōu)勢(shì)：

在HEAP表中，如果存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)重復(fù)度很低（也就是說基數(shù)很大），對(duì)該列數(shù)據(jù)以等值查詢?yōu)橹?，沒有范圍查詢、沒有排序的時(shí)候，特別適合采用哈希索引，例如這種SQL：

select id,name from table where name='李明'; — 僅等值查詢

而常用的InnoDB引擎中默認(rèn)使用的是B+樹索引，它會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控表上索引的使用情況，如果認(rèn)為建立哈希索引可以提高查詢效率，則自動(dòng)在內(nèi)存中的“自適應(yīng)哈希索引緩沖區(qū)”建立哈希索引（在InnoDB中默認(rèn)開啟自適應(yīng)哈希索引），通過觀察搜索模式，MySQL會(huì)利用index key的前綴建立哈希索引，如果一個(gè)表幾乎大部分都在緩沖池中，那么建立一個(gè)哈希索引能夠加快等值查詢。

注意：在某些工作負(fù)載下，通過哈希索引查找?guī)淼男阅芴嵘h(yuǎn)大于額外的監(jiān)控索引搜索情況和保持這個(gè)哈希表結(jié)構(gòu)所帶來的開銷。但某些時(shí)候，在負(fù)載高的情況下，自適應(yīng)哈希索引中添加的read/write鎖也會(huì)帶來競(jìng)爭(zhēng)，比如高并發(fā)的join操作。like操作和%的通配符操作也不適用于自適應(yīng)哈希索引，可能要關(guān)閉自適應(yīng)哈希索引。

B樹和B+樹的區(qū)別

     1.B樹，每個(gè)節(jié)點(diǎn)都存儲(chǔ)key和data，所有節(jié)點(diǎn)組成這棵樹，并且葉子節(jié)點(diǎn)指針為nul，葉子結(jié)點(diǎn)不包含任何關(guān)鍵字信息。

為什么說B+比B樹更適合實(shí)際應(yīng)用中操作系統(tǒng)的文件索引和數(shù)據(jù)庫索引？

1. B+的磁盤讀寫代價(jià)更低B+的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)并沒有指向關(guān)鍵字具體信息的指針。因此其內(nèi)部結(jié)點(diǎn)相對(duì)B樹更小。如果把所有同一內(nèi)部結(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵字存放在同一盤塊中，那么盤塊所能容納的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)量也越多。一次性讀入內(nèi)存中的需要查找的關(guān)鍵字也就越多。相對(duì)來說IO讀寫次數(shù)也就降低了。
2. B+-tree的查詢效率更加穩(wěn)定由于非終結(jié)點(diǎn)并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點(diǎn)，而只是葉子結(jié)點(diǎn)中關(guān)鍵字的索引。所以任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點(diǎn)到葉子結(jié)點(diǎn)的路。所有關(guān)鍵字查詢的路徑長度相同，導(dǎo)致每一個(gè)數(shù)據(jù)的查詢效率相當(dāng)。

MySQL聯(lián)合索引

1. 聯(lián)合索引是兩個(gè)或更多個(gè)列上的索引。對(duì)于聯(lián)合索引:Mysql從左到右的使用索引中的字段，一個(gè)查詢可以只使用索引中的一部份，但只能是最左側(cè)部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3種組合進(jìn)行查找，但不支持 b,c進(jìn)行查找 .當(dāng)最左側(cè)字段是常量引用時(shí)，索引就十分有效。
2. 利用索引中的附加列，您可以縮小搜索的范圍，但使用一個(gè)具有兩列的索引 不同于使用兩個(gè)單獨(dú)的索引。復(fù)合索引的結(jié)構(gòu)與電話簿類似，人名由姓和名構(gòu)成，電話簿首先按姓氏對(duì)進(jìn)行排序，然后按名字對(duì)有相同姓氏的人進(jìn)行排序。如果您知 道姓，電話簿將非常有用；如果您知道姓和名，電話簿則更為有用，但如果您只知道名不姓，電話簿將沒有用處。

什么情況下應(yīng)不建或少建索引

1. 表記錄太少
2. 經(jīng)常插入、刪除、修改的表
3. 數(shù)據(jù)重復(fù)且分布平均的表字段，假如一個(gè)表有10萬行記錄，有一個(gè)字段A只有T和F兩種值，且每個(gè)值的分布概率大約為50%，那么對(duì)這種表A字段建索引一般不會(huì)提高數(shù)據(jù)庫的查詢速度。
4. 經(jīng)常和主字段一塊查詢但主字段索引值比較多的表字段

MySQL分區(qū)

一. 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。

二. 表分區(qū)與分表的區(qū)別

分表：指的是通過一定規(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)從邏輯上來講只有一張表，而分表則是將一張表分解成多張表。

三. 表分區(qū)有什么好處？

1. 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。 2. 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)化查詢。在where語句中包含分區(qū)條件時(shí)，可以只掃描一個(gè)或多個(gè)分區(qū)表來提高查詢效率；涉及sum和count語句時(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. 可以使用分區(qū)表來避免某些特殊的瓶頸，例如InnoDB的單個(gè)索引的互斥訪問，ext3問價(jià)你系統(tǒng)的inode鎖競(jìng)爭(zhēng)等。

四. 分區(qū)表的限制因素

1. 一個(gè)表最多只能有1024個(gè)分區(qū)
2. MySQL5.1中，分區(qū)表達(dá)式必須是整數(shù)，或者返回整數(shù)的表達(dá)式。在MySQL5.5中提供了非整數(shù)表達(dá)式分區(qū)的支持。
3. 如果分區(qū)字段中有主鍵或者唯一索引的列，那么多有主鍵列和唯一索引列都必須包含進(jìn)來。即：分區(qū)字段要么不包含主鍵或者索引列，要么包含全部主鍵和索引列。
4. 分區(qū)表中無法使用外鍵約束
5. MySQL的分區(qū)適用于一個(gè)表的所有數(shù)據(jù)和索引，不能只對(duì)表數(shù)據(jù)分區(qū)而不對(duì)索引分區(qū)，也不能只對(duì)索引分區(qū)而不對(duì)表分區(qū)，也不能只對(duì)表的一部分?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)。

五. 如何判斷當(dāng)前MySQL是否支持分區(qū)？

命令：show variables like '%partition%' 運(yùn)行結(jié)果:

mysql> show variables like '%partition%';  
+-------------------+-------+  
| Variable_name | Value|  
+-------------------+-------+  
| have_partitioning | YES |  
+-------------------+-------+  
1 row in set (0.00 sec) 

have_partintioning 的值為YES，表示支持分區(qū)。

六. MySQL支持的分區(qū)類型有哪些？

1. RANGE分區(qū)： 這種模式允許將數(shù)據(jù)劃分不同范圍。例如可以將一個(gè)表通過年份劃分成若干個(gè)分區(qū)
2. LIST分區(qū)： 這種模式允許系統(tǒng)通過預(yù)定義的列表的值來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。按照List中的值分區(qū)，與RANGE的區(qū)別是，range分區(qū)的區(qū)間范圍值是連續(xù)的。
3. HASH分區(qū) ：這中模式允許通過對(duì)表的一個(gè)或多個(gè)列的Hash Key進(jìn)行計(jì)算，最后通過這個(gè)Hash碼不同數(shù)值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行分區(qū)。例如可以建立一個(gè)對(duì)表主鍵進(jìn)行分區(qū)的表。
4. KEY分區(qū) ：上面Hash模式的一種延伸，這里的Hash Key是MySQL系統(tǒng)產(chǎn)生的。

四種隔離級(jí)別

1. Serializable (串行化)：可避免臟讀、不可重復(fù)讀、幻讀的發(fā)生。
2. Repeatable read (可重復(fù)讀)：可避免臟讀、不可重復(fù)讀的發(fā)生。
3. Read committed (讀已提交)：可避免臟讀的發(fā)生。
4. Read uncommitted (讀未提交)：最低級(jí)別，任何情況都無法保證。

關(guān)于MVVC

MySQL InnoDB存儲(chǔ)引擎，實(shí)現(xiàn)的是基于多版本的并發(fā)控制協(xié)議——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：與MVCC相對(duì)的，是基于鎖的并發(fā)控制，Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好處：讀不加鎖，讀寫不沖突。在讀多寫少的OLTP應(yīng)用中，讀寫不沖突是非常重要的，極大的增加了系統(tǒng)的并發(fā)性能，現(xiàn)階段幾乎所有的RDBMS，都支持了MVCC。

1. LBCC：Lock-Based Concurrency Control，基于鎖的并發(fā)控制。
2. MVCC：Multi-Version Concurrency Control，基于多版本的并發(fā)控制協(xié)議。純粹基于鎖的并發(fā)機(jī)制并發(fā)量低，MVCC是在基于鎖的并發(fā)控制上的改進(jìn)，主要是在讀操作上提高了并發(fā)量。

在MVCC并發(fā)控制中，讀操作可以分成兩類：

1. 快照讀 (snapshot read)：讀取的是記錄的可見版本 (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）。
2. 當(dāng)前讀 (current read)：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。

行級(jí)鎖定的優(yōu)點(diǎn)：

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

行級(jí)鎖定的缺點(diǎn)：

1. 比頁級(jí)或表級(jí)鎖定占用更多的內(nèi)存。
2. 當(dāng)在表的大部分中使用時(shí)，比頁級(jí)或表級(jí)鎖定速度慢，因?yàn)槟惚仨毇@取更多的鎖。
3. 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。
4. 用高級(jí)別鎖定，通過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。

MySQL觸發(fā)器簡單實(shí)例

1. CREATE TRIGGER <觸發(fā)器名稱> --觸發(fā)器必須有名字，最多64個(gè)字符，可能后面會(huì)附有分隔符.它和MySQL中其他對(duì)象的命名方式基本相象.
2. { BEFORE | AFTER } --觸發(fā)器有執(zhí)行的時(shí)間設(shè)置：可以設(shè)置為事件發(fā)生前或后。
3. { INSERT | UPDATE | DELETE } --同樣也能設(shè)定觸發(fā)的事件：它們可以在執(zhí)行insert、update或delete的過程中觸發(fā)。
4. ON <表名稱> --觸發(fā)器是屬于某一個(gè)表的:當(dāng)在這個(gè)表上執(zhí)行插入、 更新或刪除操作的時(shí)候就導(dǎo)致觸發(fā)器的激活. 我們不能給同一張表的同一個(gè)事件安排兩個(gè)觸發(fā)器。
5. FOR EACH ROW --觸發(fā)器的執(zhí)行間隔：FOR EACH ROW子句通知觸發(fā)器 每隔一行執(zhí)行一次動(dòng)作，而不是對(duì)整個(gè)表執(zhí)行一次。
6. <觸發(fā)器SQL語句> --觸發(fā)器包含所要觸發(fā)的SQL語句：這里的語句可以是任何合法的語句， 包括復(fù)合語句，但是這里的語句受的限制和函數(shù)的一樣。

什么是存儲(chǔ)過程

簡單的說，就是一組SQL語句集，功能強(qiáng)大，可以實(shí)現(xiàn)一些比較復(fù)雜的邏輯功能，類似于JAVA語言中的方法；

ps:存儲(chǔ)過程跟觸發(fā)器有點(diǎn)類似，都是一組SQL集，但是存儲(chǔ)過程是主動(dòng)調(diào)用的，且功能比觸發(fā)器更加強(qiáng)大，觸發(fā)器是某件事觸發(fā)后自動(dòng)調(diào)用；

有哪些特性

1. 有輸入輸出參數(shù)，可以聲明變量，有if/else, case,while等控制語句，通過編寫存儲(chǔ)過程，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的邏輯功能；
2. 函數(shù)的普遍特性：模塊化，封裝，代碼復(fù)用；
3. 速度快，只有首次執(zhí)行需經(jīng)過編譯和優(yōu)化步驟，后續(xù)被調(diào)用可以直接執(zhí)行，省去以上步驟；

DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_adder`;  
DELIMITER ;;  
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_adder`(IN a int, IN b int, OUT sum int)  
BEGIN  
#Routine body goes here...  
DECLARE c int;  
if a is null then set a = 0;  
end if;  
if b is null then set b = 0;  
end if;  
set sum = a + b;  
END  
;;  
DELIMITER ;  
set @b=5;  
call proc_adder(0,@b,@s);  
SELECT @s as sum;  
create table tab2(  
tab2_id varchar(11) 
 ); 
DROP TRIGGER if EXISTS t_ai_on_tab1;  
create TRAILING t_ai_on_tab1  
AFTER INSERT ON tab1  
for EACH ROW  
BEGIN  
INSERT INTO tab2(tab2_id) values(new.tab1_id);  
end;  
INSERT INTO tab1(tab1_id) values('0001');  
SELECT * FROM tab2; 

MySQL優(yōu)化

1. 開啟查詢緩存，優(yōu)化查詢
2. explain你的select查詢，這可以幫你分析你的查詢語句或是表結(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
3. 當(dāng)只要一行數(shù)據(jù)時(shí)使用limit 1，MySQL數(shù)據(jù)庫引擎會(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)
4. 為搜索字段建索引
5. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR，如果你有一個(gè)字段，比如“性別”，“國家”，“民族”，“狀態(tài)”或“部門”，你知道這些字段的取值是有限而且固定的，那么，你應(yīng)該使用 ENUM 而不是VARCHAR。
6. Prepared StatementsPrepared Statements很像存儲(chǔ)過程，是一種運(yùn)行在后臺(tái)的SQL語句集合，我們可以從使用 prepared statements 獲得很多好處，無論是性能問題還是安全問題。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
7. 垂直分表
8. 選擇正確的存儲(chǔ)引擎

key和index的區(qū)別

1. key 是數(shù)據(jù)庫的物理結(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
2. index是數(shù)據(jù)庫的物理結(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）以一個(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；

Mysql 中 MyISAM 和 InnoDB 的區(qū)別有哪些？

區(qū)別：

1. InnoDB支持事務(wù)，MyISAM不支持，對(duì)于InnoDB每一條SQL語言都默認(rèn)封裝成事務(wù)，自動(dòng)提交，這樣會(huì)影響速度，所以最好把多條SQL語言放在begin和commit之間，組成一個(gè)事務(wù)；
2. InnoDB支持外鍵，而MyISAM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的，必須要有主鍵，通過主鍵索引效率很高。但是輔助索引需要兩次查詢，先查詢到主鍵，然后再通過主鍵查詢到數(shù)據(jù)。因此，主鍵不應(yīng)該過大，因?yàn)橹麈I太大，其他索引也都會(huì)很大。而MyISAM是非聚集索引，數(shù)據(jù)文件是分離的，索引保存的是數(shù)據(jù)文件的指針。主鍵索引和輔助索引是獨(dú)立的。
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。而MyISAM用一個(gè)變量保存了整個(gè)表的行數(shù)，執(zhí)行上述語句時(shí)只需要讀出該變量即可，速度很快；
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；

如何選擇：

1. 是否要支持事務(wù)，如果要請(qǐng)選擇innodb，如果不需要可以考慮MyISAM；
2. 如果表中絕大多數(shù)都只是讀查詢，可以考慮MyISAM，如果既有讀寫也挺頻繁，請(qǐng)使用InnoDB。
3. 系統(tǒng)奔潰后，MyISAM恢復(fù)起來更困難，能否接受；
4. MySQL5.5版本開始Innodb已經(jīng)成為Mysql的默認(rèn)引擎(之前是MyISAM)，說明其優(yōu)勢(shì)是有目共睹的，如果你不知道用什么，那就用InnoDB，至少不會(huì)差。

數(shù)據(jù)庫表創(chuàng)建注意事項(xiàng)

一、字段名及字段配制合理性

1. 剔除關(guān)系不密切的字段
2. 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）
3. 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）
4. 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）
5. 字段名不要使用保留字或者關(guān)鍵字
6. 保持字段名和類型的一致性
7. 慎重選擇數(shù)字類型
8. 給文本字段留足余量

二、系統(tǒng)特殊字段處理及建成后建議

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

三、表結(jié)構(gòu)合理性配置

1. 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）
2. 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！

四、其它建議

1. 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：簡介字段）
2. 使用varchar類型代替char，因?yàn)関archar會(huì)動(dòng)態(tài)分配長度，char指定長度是固定的。
3. 給表創(chuàng)建主鍵，對(duì)于沒有主鍵的表，在查詢和索引定義上有一定的影響。
4. 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！
5. 建立索引，最好建立在唯一和非空的字段上，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)際情況來創(chuàng)建）。

Redis

Redis單線程問題

單線程指的是網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求模塊使用了一個(gè)線程（所以不需考慮并發(fā)安全性），即一個(gè)線程處理所有網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求，其他模塊仍用了多個(gè)線程。

為什么說Redis能夠快速執(zhí)行

1. 絕大部分請(qǐng)求是純粹的內(nèi)存操作（非?？焖伲?/li>
2. 采用單線程,避免了不必要的上下文切換和競(jìng)爭(zhēng)條件
3. 非阻塞IO - IO多路復(fù)用

Redis的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)

內(nèi)部實(shí)現(xiàn)采用epoll，采用了epoll+自己實(shí)現(xiàn)的簡單的事件框架。epoll中的讀、寫、關(guān)閉、連接都轉(zhuǎn)化成了事件，然后利用epoll的多路復(fù)用特性，不在io上浪費(fèi)一點(diǎn)時(shí)間 這3個(gè)條件不是相互獨(dú)立的，特別是第一條，如果請(qǐng)求都是耗時(shí)的，采用單線程吞吐量及性能很差。redis為特殊的場(chǎng)景選擇了合適的技術(shù)方案。

Redis關(guān)于線程安全問題

redis實(shí)際上是采用了線程封閉的觀念，把任務(wù)封閉在一個(gè)線程，自然避免了線程安全問題，不過對(duì)于需要依賴多個(gè)redis操作的復(fù)合操作來說，依然需要鎖，而且有可能是分布式鎖。

使用Redis有哪些好處？

1. 速度快，因?yàn)閿?shù)據(jù)存在內(nèi)存中，類似于HashMap，HashMap的優(yōu)勢(shì)就是查找和操作的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)
2. 支持豐富數(shù)據(jù)類型，支持string，list，set，sorted set，hash
3. 支持事務(wù)，操作都是原子性，所謂的原子性就是對(duì)數(shù)據(jù)的更改要么全部執(zhí)行，要么全部不執(zhí)行
4. 豐富的特性：可用于緩存，消息，按key設(shè)置過期時(shí)間，過期后將會(huì)自動(dòng)刪除

redis相比memcached有哪些優(yōu)勢(shì)？

1. memcached所有的值均是簡單的字符串，redis作為其替代者，支持更為豐富的數(shù)據(jù)類型
2. redis的速度比memcached快很多
3. redis可以持久化其數(shù)據(jù)
4. Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。
5. 使用底層模型不同，它們之間底層實(shí)現(xiàn)方式 以及與客戶端之間通信的應(yīng)用協(xié)議不一樣。Redis直接自己構(gòu)建了VM 機(jī)制 ，因?yàn)橐话愕南到y(tǒng)調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)的話，會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間去移動(dòng)和請(qǐng)求。
6. value大?。簉edis最大可以達(dá)到1GB，而memcache只有1MB

Redis主從復(fù)制

過程原理：

1. 當(dāng)從庫和主庫建立MS關(guān)系后,會(huì)向主數(shù)據(jù)庫發(fā)送SYNC命令
2. 主庫接收到SYNC命令后會(huì)開始在后臺(tái)保存快照(RDB持久化過程),并將期間接收到的寫命令緩存起來
3. 當(dāng)快照完成后,主Redis會(huì)將快照文件和所有緩存的寫命令發(fā)送給從Redis
4. 從Redis接收到后,會(huì)載入快照文件并且執(zhí)行收到的緩存的命令
5. 之后,主Redis每當(dāng)接收到寫命令時(shí)就會(huì)將命令發(fā)送從Redis，從而保證數(shù)據(jù)的一致

缺點(diǎn)：所有的slave節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的復(fù)制和同步都由master節(jié)點(diǎn)來處理,會(huì)照成master節(jié)點(diǎn)壓力太大,使用主從從結(jié)構(gòu)來解決

Redis兩種持久化方式的優(yōu)缺點(diǎn)

1. RDB 持久化可以在指定的時(shí)間間隔內(nèi)生成數(shù)據(jù)集的時(shí)間點(diǎn)快照（point-in-time snapshot）
2. AOF 持久化記錄服務(wù)器執(zhí)行的所有寫操作命令，并在服務(wù)器啟動(dòng)時(shí)，通過重新執(zhí)行這些命令來還原數(shù)據(jù)集。
3. Redis 還可以同時(shí)使用 AOF 持久化和 RDB 持久化。當(dāng)redis重啟時(shí),它會(huì)有限使用AOF文件來還原數(shù)據(jù)集,因?yàn)锳OF文件保存的數(shù)據(jù)集通常比RDB文件所保存的數(shù)據(jù)集更加完整

RDB的優(yōu)點(diǎn)：

1. RDB 是一個(gè)非常緊湊（compact）的文件，它保存了 Redis 在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集。 這種文件非常適合用于進(jìn)行備份： 比如說，你可以在最近的 24 小時(shí)內(nèi)，每小時(shí)備份一次 RDB 文件，并且在每個(gè)月的每一天，也備份一個(gè) RDB 文件。 這樣的話，即使遇上問題，也可以隨時(shí)將數(shù)據(jù)集還原到不同的版本。
2. RDB 非常適用于災(zāi)難恢復(fù)（disaster recovery）：它只有一個(gè)文件，并且內(nèi)容都非常緊湊，可以（在加密后）將它傳送到別的數(shù)據(jù)中心，或者亞馬遜 S3 中。
3. RDB 可以最大化 Redis 的性能：父進(jìn)程在保存 RDB 文件時(shí)唯一要做的就是 fork 出一個(gè)子進(jìn)程，然后這個(gè)子進(jìn)程就會(huì)處理接下來的所有保存工作，父進(jìn)程無須執(zhí)行任何磁盤 I/O 操作。
4. RDB 在恢復(fù)大數(shù)據(jù)集時(shí)的速度比 AOF 的恢復(fù)速度要快

Redis常見的性能問題都有哪些？如何解決？

1. Master寫內(nèi)存快照，save命令調(diào)度rdbSave函數(shù)，會(huì)阻塞主線程的工作，當(dāng)快照比較大時(shí)對(duì)性能影響是非常大的，會(huì)間斷性暫停服務(wù)，所以Master最好不要寫內(nèi)存快照。
2. Master AOF持久化，如果不重寫AOF文件，這個(gè)持久化方式對(duì)性能的影響是最小的，但是AOF文件會(huì)不斷增大，AOF文件過大會(huì)影響Master重啟的恢復(fù)速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括內(nèi)存快照和AOF日志文件，特別是不要啟用內(nèi)存快照做持久化,如果數(shù)據(jù)比較關(guān)鍵，某個(gè)Slave開啟AOF備份數(shù)據(jù)，策略為每秒同步一次。
3. Master調(diào)用BGREWRITEAOF重寫AOF文件，AOF在重寫的時(shí)候會(huì)占大量的CPU和內(nèi)存資源，導(dǎo)致服務(wù)load過高，出現(xiàn)短暫服務(wù)暫?，F(xiàn)象。
4. Redis主從復(fù)制的性能問題，為了主從復(fù)制的速度和連接的穩(wěn)定性，Slave和Master最好在同一個(gè)局域網(wǎng)內(nèi)

Redis提供6種數(shù)據(jù)淘汰策略

1. volatile-lru：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
2. volatile-ttl：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中挑選將要過期的數(shù)據(jù)淘汰
3. volatile-random：從已設(shè)置過期時(shí)間的數(shù)據(jù)集（server.db[i].expires）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
4. allkeys-lru：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中挑選最近最少使用的數(shù)據(jù)淘汰
5. allkeys-random：從數(shù)據(jù)集（server.db[i].dict）中任意選擇數(shù)據(jù)淘汰
6. no-enviction（驅(qū)逐）：禁止驅(qū)逐數(shù)據(jù)