数据库常见面试题--MySQL

梳理面试过程中数据库相关的常见问题，需要说明的是，这篇文章主要是基于MySQL数据库，其他类型的数据库还请自行参考使用。

数据库概述

为什么使用数据库

1、数据库增删改查更方便
2、提供了事务的能力
本质是更好的管理数据。

数据库体系结构

一个数据库系统各个部分以及它们之间的联系如下图所示：
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一条SQL的执行过程

MySQL中一条SQL的执行过程如下图所示：
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(1) 连接器
建立连接是客户端和MySQL交互的第一步。这里涉及到通信协议。连接器支持短连接也支持长连接，同时为了避免频繁创建和销毁连接造成性能损失，可选择利用连接池进程管理，如druid，cp30等。
(2) 查询缓存
查询缓存主要用来缓存所执行的 select语句以及该语句的结果集。存储的数据是以键值对的形式进行存储，如果开启了缓存，那么在一条查询sql语句进来时会先判断缓存中是否包含当前的sql语句键值对，如果存在直接将其对应的结果返回，如果不存在再执行后面一系列操作。如果没有开启则直接跳过。在数据变换频繁的表中，是不推荐使用的，当一张表的数据发生变化，其所有缓存都将清空。
MySQL的查询缓存默认是关闭的，需要手动配置参数 query_cache_type，来开启查询缓存。需要说明的是，MySQL 8.0 版本后移除了查询缓存。之所以删除查询缓存，主要有以下两方面的考虑：
1）只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空
2）SQL任何字符上的不同，如空格，注释，都会导致缓存不命中
所以查询缓存生效的场景主要是配置表。其他的业务表，根本无法利用查询缓存的特性。
(3) 分析器
分析器由两部分组成：解析器和预处理器，这里是将两者的功能合并在一起。
对于解析器，主要是将SQL进行语义解析，具体来说包含以下几步：(1) 先进行词法解析，校验吃法规则；(2) 语法解析，判断输入的这个 SQL 语句是否满足 MySQL 语法；(3) 语义解析，对SQL中的表、索引、视图等对象进行解析，并对照数据字典检查这些对象的名称以及相关结构，看看这些字段、表、视图等是否在数据库中。如果表名与列名不准确的话，则数据库会就会反馈错误信息给客户端。若语法与表名或者列名同时写错的话，则系统是先提示说语法错误，等到语法完全正确后再提示说列名或表名错误。
对于预处理器，主要是针对预处理 SQL。因为绝大多数情况下，某条 SQL 语句可能会被反复调用执行，或者每次执行的时候只有个别的值不同（比如 select 的 where 子句值不同，update 的 set 子句值不同，insert 的 values 值不同）。如果每次都需要经过词法语义解析、语句优化、制定执行计划等，则效率就明显不行了。所谓预编译语句就是将此类 SQL 语句中的值用占位符替代，可以视为将 SQL 语句模板化或者说参数化，一般称这类语句叫Prepared Statements。预编译语句的优势在于归纳为：一次编译、多次运行，省去了解析优化等过程；此外预编译语句能防止 SQL 注入。
(4) 查询优化器
查询优化器会找出执行该语句所有可能使用的方案，然后选择一条最优查询路径，即MySQL认为的效率最高的方式，并生成执行计划。查询优化器的目的是为了得到目标SQL的执行计划。比如一个表中创建了多个索引，优化器会根据IO和CPU成本，选出代价最小的索引进行执行。
查询成本计算可参考Mysql–查询的成本如何计算一文。也可通过SQL语句前添加上 explain 关键字查看执行计划(重点关注type、key、Extra字段)。
(5) 执行引擎
查询语句后，经过sql的优化器，会产生一个执行计划。根据MySQL执行计划的输出，分析索引使用情况、扫描的行数可以预估查询效率；进而可以重构SQL语句、调整索引，提升查询效率。
执行引擎会利用存储引擎提供的相应的 API 来完成SQL操作。注意，不同功能的存储引擎实现的 API 是相同的。所以，调整存储引擎，操作方式并不需要同步调整。最后，执行引擎把数据返回给客户端，即使没有结果也要返回。
(6) 存储引擎
InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低，也可以使用。如果数据表主要用来插入和查询记录，则MyISAM引擎能提供较高的处理效率。

为什么选择MySQL数据库

MySQL的技术优势如下：
高可靠性：MySQL具有非常高的容错性和稳定性，即使在硬件或软件出现故障的情况下，也能保证数据的完整性和安全性。
高性能：MySQL采用了先进的优化技术，包括索引优化、查询优化、缓存优化等，以确保数据库的高效运行，并且支持高并发访问。
灵活性：MySQL是一个模块化的数据库系统，可以轻松扩展和自定义，适应不同类型的应用程序和使用场景。
安全性：MySQL具有多重安全功能，包括访问控制、加密存储、事务支持等，可以有效保护数据库的安全和完整性。
可扩展性：MySQL数据库可以轻松地添加新的节点，从而可以更好地处理大量数据。

可满足高可靠性、高性能的需求。

为什么选择InnoDB

数据安全性高：InnoDB存储引擎通过日志和缓冲池等机制来保证数据的完整性和一致性，可以处理各种意外情况，例如系统崩溃、断电等问题。
支持大事务：InnoDB存储引擎支持大事务（超过1GB），使得用户可以对大型数据进行修改操作而不用分批提交。
高并发性能：InnoDB存储引擎支持行级锁定，可以保证多个用户同时访问同一条数据时不会出现死锁问题，从而提高了并发性能。

满足高可靠性、高性能的需求。

InnoDB引擎的4大特性

(1) 插入缓冲（insert buffer)

(2) 二次写(double write)

(3) 自适应哈希索引(ahi)

(4) 预读(read ahead)

数据库设计

MyISAM与InnoDB对比

场景	MyISAM	InnoDB
存储结构	每张表被存放在三个文件：frm-表格定义、MYD(MYData)-数据文件、MYI(MYIndex)-索引文件	所有的表都保存在同一个数据文件中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件），InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为2GB
记录存储顺序	按记录插入顺序保存	按主键大小有序插入
外键	不支持	支持
事务	不支持	支持
锁支持	表级锁定	行级锁定、表级锁定，锁定力度小并发能力高
SELECT 操作	MyISAM更优	–
INSERT、UPDATE、DELETE 操作	–	InnoDB更优
索引的实现方式	B+树索引，myisam 是堆表	B+树索引，Innodb 是索引组织表
哈希索引	不支持	支持
全文索引	支持	不支持

数据类型

MySQL提供的数据类型有很多，具体来说，有以下几类：整数类型、浮点数类型、日期和时间类型、字符串类型、文本和二进制类型。具体见表格：

分类	类型名称	大小	数值范围	用途
整数类型	TINYINT	1 Bytes	(-128，127)	微小整数
整数类型	SMALLINT	2 Bytes	(-32768，32767)	小整数
整数类型	MEDIUMINT	3 Bytes	(-8 388 608，8 388 607)	中等整数
整数类型	INT或INTEGER	4 Bytes	(-2147483648，2147483647)	整数
整数类型	BIGINT	8 Bytes	(-9223372036854775808，9223372036854775807)	大整数
浮点数类型	FLOAT	4 Bytes	科学计数法	单精度浮点数
浮点数类型	DOUBLE	8 Bytes	科学计数法	双精度浮点数
浮点数类型	DECIMAL	对DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2	依赖于M和D的值	精准小数
日期和时间类型	DATE	3 Bytes	YYYY-MM-DD, (1000-01-01, 9999-12-31)	日期
日期和时间类型	TIME	3 Bytes	HH:MM:SS, (-838:59:59, 838:59:59)	时间
日期和时间类型	YEAR	1 Bytes	YYYY, (1901, 2155)	年
日期和时间类型	DATETIME	8 Bytes	YYYY-MM-DD hh:mm:ss, (1000-01-01 00:00:00, 9999-12-31 23:59:59)	混合日期和时间
日期和时间类型	TIMESTAMP	4 Bytes	YYYY-MM-DD hh:mm:ss, (1970-01-01 00:00:01 UTC, 2038-01-19 03:14:07 UTC)	标准时间戳
字符串类型	CHAR	0-255 bytes	–	定长字符串
字符串类型	VARCHAR	0-65535 bytes	–	变长字符串
文本和二进制类型	TINYBLOB	0-255 bytes	–	不超过 255 个字符的二进制文本数据
文本和二进制类型	MEDIUMBLOB	0-16777215 bytes	–	二进制形式的中等长度文本数据
文本和二进制类型	BLOB	0-65535 bytes	–	二进制形式的文本数据
文本和二进制类型	LONGBLOB	0-4294967295bytes	–	二进制形式极大文本数据
文本和二进制类型	TEXT	0-65535 bytes	–	文本数据
文本和二进制类型	TEXT	0-65535 bytes	–	文本数据
文本和二进制类型	BINARY(M)	0-M bytes	–	允许长度0~M个字节的定长字节字符串
文本和二进制类型	VARBINARY(M)	0-M bytes	–	允许长度0~M个字节的变长字节字符串

任何整数类型、浮点数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数，默认是有符号数据。
整数类型可以被指定长度，例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数，不建议指定长度。
CHAR 和 VARCHAR 类型类似，但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度和是否尾部空格被保留等方面也不同。在存储或检索过程中不进行大小写转换。
尽管CHAR有其单独应用场景，但是推荐使用VARCHAR，以保证可移植性。
MySQL也支持枚举类型（ENUM），用于把不重复的数据存储为一个预定义的集合。但是枚举类型并不通用，建议使用CHAR或VARCHAR替换。
针对日期和时间类型，尽量使用TIMESTAMP，考虑到TIMESTAMP时间范围有限，一般推荐使用VARCHAR存储，并在业务侧进行转换。
TEXT 也提供TINYTEXT、MEDIUMBLOB、LONGTEXT等类型，这里不再展示。
尽量避免使用TEXT、BLOB等类型，因为查询时会使用临时表，这将导致严重的性能开销。
BINARY 和 VARBINARY 类似于 CHAR 和 VARCHAR，不同的是它们包含二进制字符串而不要非二进制字符串。也就是说，它们包含字节字符串而不是字符字符串。这说明它们没有字符集，并且排序和比较基于列值字节的数值值。

数据库范式使用规范

【强制】数据库设计优先满足第三范式(3NF)，如果无法满足，则尽量满足第二范式(2NF)

第一范式要求表中列的值具有原子性。(不存在组合字段)
第二范式要求表中的每条记录都有唯一标识，且不存在部分依赖。所谓部分依赖，就是指所有非唯一标识字段，都必须完全依赖唯一标识，不能只依赖唯一标识的一部分。如果知道唯一标识属性的值，就可以检索到任何表记录的任何属性的任何值。(不存在部分依赖，如果有，要拆分出来)
假设有关系模型R，包含如下属性(学号、课程号、课程名、姓名、学分、成绩)，表示学生的课程得分，以学号和课程号为唯一标识，这里姓名属性只依赖学号，学分属性只依赖课程号，所以这里存在部分依赖，不符合第二范式的要求。
第二范式的核心思想是关系模型的内聚，也即拆分思想。对于上面的关系模型，可以进一步细分为如下几个关系模型：
学生表：(学号、姓名)
课程表：(课程号、课程名、学分)
学生课程成绩表：(学号、课程号、成绩)
第三范式要求表中的每一个非主键字段都和主键字段直接相关，也就是说，表中的所有非主键字段不能依赖于其他非主键字段，也即不存在传递依赖。(不存在传递依赖，如果有，要独立出来)
假设有关系模型R，包含如下属性(学号、姓名、年龄、学院、学院电话)，因为存在传递依赖：(学号) -> (姓名) -> (学院) -> (学院电话)，所以不符合第三范式的要求。
第三范式的核心思想是消除所有基于函数依赖能够发现的冗余并保持函数依赖。对于上面的关系模型，可以进一步细分为如下几个关系模型：
学生：(学号、姓名、年龄、学院)
学院：(学院、学院电话)

索引

什么是索引

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
索引是一种数据结构。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件，它是要占据物理空间的。

索引的基本原理

索引用来加速寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时将会全表扫描。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询。
1、把创建了索引的列的内容进行排序
2、对排序结果生成倒排表
3、在倒排表内容上拼上数据地址链
4、在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据

索引的优缺点–为什么使用索引，以及索引存在的问题

索引的优点：
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的查询性能。
索引的缺点：
(1) 时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
(2) 空间方面：索引需要占物理空间。

索引的分类

(1) 顺序索引和散列索引
按照索引的实现结构，基本的索引类型可以分为顺序索引和散列索引：
顺序索引：基于值的顺序排序。
散列索引：基于将值平均分布到若干个散列桶中。一个值所属的散列桶由散列函数决定。
其中，顺序索引，按照记录的文件(数据库文件)是否按照某个搜索码指定的顺序排序，可以分为聚簇索引和非聚簇索引。
(2) 聚簇索引和非聚簇索引
如果包含记录的文件(数据库文件)按照某个搜索码指定的顺序排序，那么该搜索码对应的索引称为聚集索引(clustering index)。聚集索引也称为主索引（primary index）。也有将其称为聚簇索引。
搜索码指定的顺序与文件中记录的物理顺序不同的索引称为非聚集索引(noclustering index)或辅助索引(secondary index)。也称为非聚簇索引。
(3) 稠密索引和稀疏索引
根据是否为所有的搜索码值建立索引项，可将顺序索引细分为两类：稠密索引和稀疏索引。
(4) 静态索引和动态索引
根据是否可动态扩展，将散列划分为静态散列和动态散列。
(5) 位图索引
位图索引是一种为多码上的简单查询设计的特殊索引，尽管每个位图索引都是建立在一个码之上的。
为了使用位图索引，关系中的记录必须按顺序编号，比如从0开始。对于给定的一个n值，必须能很简单地检索到编号为n的记录。然后该记录号就可以很简单地转化为一个块编号和一个指出块内记录的记录号。
(6) 主键索引、唯一索引、普通索引、覆盖索引、多码索引(联合索引、组合索引)
主键索引：数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键。
唯一索引：数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。
普通索引: 基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。
覆盖索引存储一些记录的属性（但不是搜索码属性）的值以及指向记录的指针。存储附加的属性值对于辅助索引时非常有用的，因为它们使索引能够回答一些查询，甚至不需要找到实际的记录。(索引中存储记录的属性，查找时，可以直接使用索引上的值)
简单来说，当一个查询只需要访问索引中的数据，而无需访问实际的表时，就可以使用覆盖索引。(减少一次查表操作，也有人将其称为"回表")
多码索引是指在复合的搜索码上建立和使用索引。也常称为"联合索引"、“组合索引”。

大多数数据库系统支持B+树索引，并且有可能还额外支持某种形式的散列文件组织或散列索引。
要对文件组织和索引技术做出明智的选择，实现者或数据库设计者必须考虑以下问题：
(1)索引或散列组织的周期性重组代价是否可以接受
(2)插入和删除的相对频率如何
(3)是否愿意以增加最坏情况下的访问时间为代价优化平均访问时间
用户可能提出哪些类型的查询
对于特定值查找，散列索引方案更可取。
对于值范围的查找，顺序索引更可取。
通常设计者会使用顺序索引，除非他预先知道将来不会频繁使用范围查询。在这种情况下使用散列索引。

B树

InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTRER，MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。
B 树非叶子结点和叶子结点都存储数据，因此查询数据时，时间复杂度最好为 O(1)，最坏为 O(log n)。

B+树文件组织

索引顺序文件组织最大的缺点是文件增大时性能下降：随着文件的增大，增加的索引记录所占百分比和实际记录之间变得不协调，不得不存储在溢出块中。我们通过在文件中使用B+树索引来解决索引查找时性能下降的问题。
而 B+ 树只在叶子结点存储数据，非叶子结点存储关键字，且不同非叶子结点的关键字可能重复，因此查询数据时，时间复杂度固定为 O(log n)。
更进一步，可以通过B+树的叶结点来组织存放实际记录的磁盘块，这样B+树不仅作为索引使用，而且也是一个文件中的记录的组织者，即B+树文件组织。B+树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。
B+树文件组织可以用于存储大型数据对象，如clob类型或blob类型。
总结来说，B+树可以降低数据查找性能、可以通过叶结点来组织数据记录。

索引下推

索引下推（Index condition pushdown）简称 ICP，在 Mysql 5.6 版本上推出的一项用于优化查询的技术。(简单来说，就是将索引列相关的判断放到存储引擎去做，而无需返回给数据库服务器判断)
在不使用索引下推的情况下，在使用非主键索引进行查询时，存储引擎通过索引检索到数据，然后返回给 MySQL 服务器，服务器判断数据是否符合条件。
而有了索引下推之后，如果存在某些被索引列的判断条件时，MySQL 服务器将这一部分判断条件传递给存储引擎，然后由存储引擎通过判断索引是否符合 MySQL 服务器传递的条件，只有当索引符合条件时才会将数据检索出来返回给 MySQL 服务器。
索引条件下推优化可以减少存储引擎查询基础表的次数，也可以减少 MySQL 服务器从存储引擎接收数据的次数。

索引的设计原则

(1) 【推荐】索引存储结构推荐BTREE
InnoDB和MyISAM存储引擎表，索引类型必须为BTRER，MEMORY表可以根据需要选择HASH或者BTREE类型索引。
(2)【建议】单个表上的索引个数不能超过7个
索引在加速查询的同时，也会带来写入速度降低的问题(写入数据的同时，要更新索引)。应限制单表上索引个数。
（3）【建议】利用覆盖索引来进行查询操作
覆盖查询即是查询只需要通过索引即可拿到所需数据，而不需要再次回表查询，所以效率相对很高。所谓的覆盖索引，就是索引上存储的某一条记录索引列的值，如果一个查询只需要访问索引中的数据，而无需访问实际的表时，就可以实现覆盖索引的效果。
(4)【强制】使用联合索引时要遵循最左前缀匹配原则
所谓的联合索引就是基于多个列创建索引，也称"多码索引"、"组合索引"等。举例来说，一个表有A、B、C、D等列，如果声明(A,B,C)为一个索引，那么这个索引就是一个联合索引。联合索引遵循最左前缀匹配原则。所谓最左前缀匹配的原则，就是最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，联合索引的第一个字段必须出现在查询组句中，这个索引才会被用到，对(A,B,C)的索引，数据库会同时际建立了(A)、(A,B)、(A,B,C)三个索引。
基于以上介绍，在使用联合索引时，为遵循最左匹配原则，要将使用最频繁的列放在最左，这样就能使用到索引。如上述联合索引，A应该是访问频率频率最高的列。
(5) 【推荐】多表关联查询时，保证被关联的字段有索引
多表关联查询会引入性能问题，如果表的规模很大。对于大数据量场景，需要保证被关联的字段有索引。
(6) 【建议】频繁更新的列不建议创建索引
索引不是没有代价的，索引在加速数据的检索速度的同时，因为需要维护索引对应的实现结构，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，会降低增/改/删的执行效率。所以，对于需要频繁更新的字段，不建议建立索引。如果需要加速这部分数据的查询性能，首先考虑业务场景是否合理，其次考虑当前表结构设计是否合理，看看能否将业务需要的字段变成不频繁更新的列。
（7）【强制】使用索引时，要考虑索引生效、失效的场景
索引在sql中的where子句、order by子句、join子句、select子句中会生效。但是，也要注意索引不生效的情况。常见的索引失效场景有：(1) 查询条件中有or。此时，必须保证所有or相关的字段都有索引才能生效。所以要谨慎使用or语句。(2) like语句以%开头。模糊查询时，使用%且将其放在开头，会导致索引失效。(3) 如果存在类型转换(如存储是字符串，查询的时候未用引号，则会进行类型转换)，索引会失效。(4) 索引列参与计算会导致索引失效(如执行算数运算或使用函数)。(5) 违背最左匹配原则。(6) 如果Mysql 评估全表扫描要比使用索引要快，则索引失效(数据量很少，使用索引不会提升查找性能)。
(8)【建议】如果不明确查询是否使用到索引，可使用执行计划判断
执行计划的type列记录扫描情况，最好到最差依次是：system>const>eq_ref>ref>range>index>all。其中all表示全表扫描，index表示触发了索引。
执行计划除了用来分析查询性能，还可以判断查询是否使用到了索引。执行计划的使用可以参考这篇WIKI。

事务

构成单一逻辑工作单元的操作集合称作事务（transaction）。即使有故障，数据库系统也必须保证事务的正确执行——要么执行整个事务，要么属于该事务的操作一个也不执行。

事务的ACID特性

数据库需要维护事务的以下四个性质：
1.原子性（Atomicity）事务是一个原子操作，由一系列动作组成。事务的原子性确保这一系列动作要么全部完成，要么完全不起作用。
2.一致性（Consistency）隔离执行事务时（在没有其他事务并发的情况下），保持数据库的一致的数据库状态。事务必须保证数据库的一致性————如果一个事务作为原子从一个一致的数据库状态开始独立地运行，则事务结束时数据库也必须再次是一致的(逻辑一致性)。
3.隔离性（Isolation）并发事务执行之间无影响，在一个事务内部的操作对其他事务是不产生影响，这需要事务隔离级别来指定隔离性。每个事务都感觉不到系统中其他事务在并发地执行。
4.持久性（Durability）一旦事务完成，数据库的改变必须是永久的，即使出现系统故障。

事务的ACID实现

原子性与持久性：事务并非总能成功地执行完成。这种事务称为中止(abort)事务。如果要确保原子性，中止事务必须对数据库的状态不造成影响。因此，中止事务对数据库所做过的任何改变必须撤销。一旦中止事务造成的变更被撤销，我们就说事务已回滚（rolled back）。恢复机制负责管理事务中止。典型的方法是维护一个日志（log）。每个事务对数据库的修改都会记录到日志中。我们先记录执行修改的事务标识符、修改的数据项标识符以及数据项的旧值（修改前的）和新值（修改后的）。然后数据库才会修改。（为什么先写日志，再写数据库？–保证修改可恢复）
隔离性与一致性：事务处理系统通常允许多个事务并发执行。在数据库中使用并发执行的动机在本质上与操作系统中使用多道程序（multiprogramming）的动机是一样的。当多个事务并发地执行时，可能违背隔离性，这导致即使每个事务都正确执行，数据库的一致性也可能被破坏。数据库系统必须控制事务之间的交互，以防止它们破坏数据库的一致性。数据库系统通过称为并发控制机制保证这一点。
当数据库系统并发地执行多个事务时，相应的调度不必是串行的。在多个事务的情形下，所有事务共享CPU时间。在并发执行中，通过保证所执行的任何调度的效果都与没有并发执行的调度效果一样，我们可以确保数据库的一致性。

事务隔离性级别

在实际应用中，数据库中的数据是要被多个用户共同访问的，在多个用户同时操作相同的数据时，可能就会出现一些事务并发的问题：
1.脏读（Dirty Read）。一个事务读取到另一个事务未提交的数据。
2.不可重复读（Non-repeatable Read）。一个事务对同一行数据重复读取两次，但得到的结果不同。如在两次读取操作之间，还有其他的事务更新该行数据。
3.虚读/幻读（Phantom Read）。一个事务执行两次查询，但第二次查询的结果包含了第一次查询中未出现的数据。不可重复读针对的是值的不同，幻读针对的是数据条数的不同。
4.丢失更新（Lost Update）。丢失更新可分为两类，分别是第一类丢失更新和第二类丢失更新。第一类丢失更新是指两个事务同时操作同一个数据时，当第一个事务撤销时，把已经提交的第二个事务的更新数据覆盖了，第二个事务就造成了数据丢失。第二类丢失更新是指当两个事务同时操作同一个数据时，第一个事务将修改结果成功提交后，对第二个事务已经提交的修改结果进行了覆盖，对第二个事务造成了数据丢失。简言之，丢失更新是指一个事务中的更新被另一个事务中的更新覆盖，并根据丢失更新的事务细分为第一类丢失更新和第二类丢失更新。
为了避免上述事务并发问题的出现，在标准的 SQL 规范中定义了四种事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理有所不同：
1.Serializable（可串行化）
提供严格的事务隔离。它要求事务序列化执行，事务只能一个接一个地执行，不能并发执行。此隔离级别可有效防止脏读、不可重复读、幻读、丢失更新。但这个级别可能导致大量的超时现象和锁竞争，在实际应用中很少使用。
2.Repeatable Read（可重复读）
一个事务在执行过程中，可以访问其他事务成功提交的新插入的数据，但不可以访问成功修改的数据。读取数据的事务将会禁止写事务（但允许读事务），写事务则禁止任何其他事务。此隔离级别可有效防止不可重复读和脏读，但可能存在幻读的问题。
3.Read Committed （已提交读）
一个事务在执行过程中，既可以访问其他事务成功提交的新插入的数据，又可以访问成功修改的数据。读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。此隔离级别可有效防止脏读，第一类丢失更新(因事务回退导致的丢失)，但可能存在不可重复读、幻读、第二类丢失更新(并发修改导致的丢失)的问题。
4.Read Uncommitted （未提交读）
一个事务在执行过程中，既可以访问其他事务未提交的新插入的数据，又可以访问未提交的修改数据。如果一个事务已经开始写数据，则另外一个事务不允许同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。此隔离级别可防止第一类丢失更新，但可能存在脏读、不可重复读、幻读、第二类丢失更新的问题。
以上所有隔离性级别都不允许脏写（Dirty Write）。
一般来说，事务的隔离级别越高，越能保证数据库的完整性和一致性，但相对来说，隔离级别越高，对并发性能的影响也越大。因此，通常将数据库的默认隔离级别设置为已提交读Committed Read），它既能防止脏读，又能有较好的并发性能。虽然这种隔离级别会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，但可通过在应用程序中采用悲观锁或乐观锁加以控制。
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常见的关系型数据库的默认事务隔离级别采用的是READ_COMMITED，例如PostgreSQL、ORACLE、SQL Server和DB2。但是使用InnoDB引擎的MySQL数据库默认事务隔离级别是REPEATABLE_READ。

SQL 一致性约束(完整性约束)有哪几种？

NOT NULL: 用于控制字段的内容一定不能为空（NULL）。
UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。
PRIMARY KEY: 也是用于控件字段内容不能重复，但它在一个表只允许出现一个。
FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。
CHECK: 用于控制字段的值范围。

并发控制

当数据库中有多个事务并发执行时，事务的隔离性不一定能保持。为保持事务的隔离性，系统必须对并发事务之间的相互作用加以控制；这种控制是通过一系列机制中的一个称为并发控制的机制来实现。

视图

什么是视图

为了提高复杂SQL语句的复用性和表操作的安全性，MySQL数据库管理系统提供了视图特性。所谓视图，本质上是一种虚拟表，在物理上是不存在的，其内容与真实的表相似，包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以储存的数据值形式存在。行和列数据来自定义视图的查询所引用基本表，并且在具体引用视图时动态生成。
视图使开发者只关心感兴趣的某些特定数据和所负责的特定任务，只能看到视图中所定义的数据，而不是视图所引用表中的数据，从而提高了数据库中数据的安全性。

视图的特点

(1) 视图的列可以来自不同的表，是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
(2) 视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。
(3) 视图的建立和删除不影响基本表。
(4) 对视图内容的更新(添加，删除和修改)直接影响基本表。
(5) 当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。
视图的操作包括创建视图，查看视图，删除视图和修改视图。

视图的常见使用场景

(1) 重用SQL语句；
(2) 简化复杂的SQL操作。在编写查询后，可以方便的重用它而不必知道它的基本查询细节；
(3) 使用表的组成部分而不是整个表；
(4) 保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限；
(5) 更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。

视图的优缺点

视图的优点是：
(1) 查询简单化。视图能简化用户的操作
(2) 数据安全性。视图使用户能以多种角度看待同一数据，能够对机密数据提供安全保护
(3) 逻辑数据独立性。视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
视图的缺点
(1) 性能。数据库必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，即使是视图的一个简单查询，数据库也把它变成一个复杂的结合体，需要花费一定的时间。
(2) 修改限制。当用户试图修改视图的某些行时，数据库必须把它转化为对基本表的某些行的修改。事实上，当从视图中插入或者删除时，情况也是这样。对于简单视图来说，这是很方便的，但是，对于比较复杂的视图，可能是不可修改的。

这些视图有如下特征：1.有UNIQUE等集合操作符的视图。2.有GROUP BY子句的视图。3.有诸如AVG\SUM\MAX等聚合函数的视图。 4.使用DISTINCT关键字的视图。5.连接表的视图（其中有些例外）

视图使用规范

【建议】尽量不用或少用视图、存储过程、函数、触发器

除非有明确的需求，否则不建议使用视图、存储过程、函数、触发器。对 MYSQL 来说，视图、存储过程、函数、触发器还不是很成熟，没有完善的出错记录处理。此外，视图、存储过程、函数、触发器会对读写性能产生影响，应明确风险后，再使用。

存储过程与函数

存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需要创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。

存储过程的优缺点

优点：
1）存储过程是预编译过的，执行效率高。
2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。
3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。
4）存储过程可以重复使用，减少数据库开发人员的工作量。

缺点：
1）调试麻烦，但是用 PL/SQL Developer 调试很方便！弥补这个缺点。
2）移植问题，数据库端代码当然是与数据库相关的。但是如果是做工程型项目，基本不存在移植问题。
3）重新编译问题，因为后端代码是运行前编译的，如果带有引用关系的对象发生改变时，受影响的存储过程、包将需要重新编译（不过也可以设置成运行时刻自动编译）。
4）如果在一个程序系统中大量的使用存储过程，到程序交付使用的时候随着用户需求的增加会导致数据结构的变化，接着就是系统的相关问题了，最后如果用户想维护该系统可以说是很难很难、而且代价是空前的，维护起来更麻烦。

存储过程的使用

【建议】尽量不用或少用视图、存储过程、函数、触发器

触发器

触发器是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊的存储过程。触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。

触发器使用场景

(1) 可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
(2) 实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。例如可以生成某些业务的编号。
(3) 注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。

触发器的优缺点

优点：
(1) 触发器提供了检查数据完整性的替代方法。
(2) 触发器可以捕获数据库层中业务逻辑中的错误。
(3) 触发器提供了运行计划任务的另一种方法。通过使用触发器，不必等待运行计划的任务，因为在对表中的数据进行更改之前或之后自动调用触发器。
(4) SQL触发器对于审核表中数据的更改非常有用。
缺点：
(1) 触发器只能提供扩展验证，并且无法替换所有验证。一些简单的验证必须在应用层完成。例如，您可以使用JavaScript或服务器端使用服务器端脚本语言(如JSP，PHP，ASP.NET，Perl等)来验证客户端的用户输入。
(2)从客户端应用程序调用和执行SQL触发器不可见，因此很难弄清数据库层中发生的情况。
(3) 触发器可能会增加数据库服务器的开销。

触发器的使用

【建议】尽量不用或少用视图、存储过程、函数、触发器

主从复制

数据库使用 binlog 二进制文件，记录了数据可执行的所有 SQL 语句。主从同步的目标就是把主数据库的 binlog 文件中的 SQL 语句复制到从数据库，让其在从数据的 relaylog 文件中再执行一次这些 SQL 语句即可。
MySQL主从复制具体流程如下：
(1) 在主库上把数据更高记录到二进制日志;
(3) 从库创建一个IO线程，读取主库的binlog输出线程发送的更新并拷贝这些更新到中继日志;
(3) 从库读取中继日志的事件，创建一个SQL线程，将其重放到从库数据中。

主库的binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
从库的io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进自己的relay log中；
从库的sql执行线程——执行relay log中的语句；

什么是异步复制和半同步？

MySQL 的主从复制有两种复制方式，分别是异步复制和半同步复制：
(1) 异步复制
MySQL 默认的主从复制方式就是异步复制，因为 Master 根本不考虑数据是否达到了 Slave，或 Slave 是否成功执行。
如果需要实现完全同步方式，即 Master 需要等待一个或所有 Slave 执行成功后才响应成功，那集群效率可想而知。故 MySQL 5.6 之后出现了一种折中的方式——半同步。
(2)半同步复制
一主一从，一主多从情况下，Master 节点只要确认至少有一个 Slave 接受到了事务，即可向发起请求的客户端返回执行成功的操作。同时 Master 是不需要等待 Slave 成功执行完这个事务，Slave 节点接受到这个事务，并成功写入到本地 relay 日志中就算成功。
另外，在半同步复制时，如果主库的一个事务提交成功了，在推送到从库的过程当中，从库宕机了或网络故障，导致从库并没有接收到这个事务的Binlog，此时主库会等待一段时间（这个时间由rpl_semi_sync_master_timeout的毫秒数决定），如果这个时间过后还无法推送到从库，那 MySQL 会自动从半同步复制切换为异步复制，当从库恢复正常连接到主库后，主库又会自动切换回半同步复制。
半同步复制的“半”体现在，虽然主从库的Binlog是同步的，但主库不会等待从库执行完Relay-log后才返回，而是确认从库接收到Binlog，达到主从Binlog同步的目的后就返回了，所以从库的数据对于主库来说还是有延时的，这个延时就是从库执行Relay-log的时间。所以只能称为半同步。

备份与恢复

制定备份计划，通过平台实现备份与恢复。
(1) 制定备份计划，比如根据数据库的大小进行备份，或基于时间进行备份。需要说明的是，无论哪种备份方式，都会存在一定程度的数据丢失。
(2) 备份恢复时间，物理备份恢复快，逻辑备份恢复慢。
(3) 如果备份恢复失败，需先定位恢复实现原因，排查后，再重新基于备份数据进行恢复，以此重复，直到成功为止。

数据库使用

数据库的使用，主要是通过SQL的方式实现。

SQL 划分

DDL、DML、DQL、DCL
SQL（结构化查询语言）的分类如下：
数据定义语言DDL：用于定义表的结构和索引等。
数据操纵语言DML：用于插入、删除、更新数据。
数据查询语言DQL：用于查询数据。
数据控制语言DCL：用于控制数据的访问权限。
此外，SQL还包括事务控制语言TCL和系统控制语言TCL等。

DROP、DELETE与TRUNCATE的区别

在不再需要一张表的时候，用drop；在想删除部分数据行时候，用delete；在保留表而删除所有数据的时候用truncate。

UNION与UNION ALL的区别？

如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行，效率 UNION 高于 UNION ALL。

IN 和 EXISTS 的区别？

in 适合内表比外表数据小的情况，exists 适合内表比外表数据大的情况。如果查询的内外表大小相当，则二者效率差别不大。

数据类型使用

整数类型

包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数。

int(20)中20的涵义

是指显示字符的长度。20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变；
不影响内部存储，只是影响带 zerofill 定义的 int 时，前面补多少个 0，易于报表展示。
对大多数应用，这种设计没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int(20)存储和计算均一样。

浮点数类型

包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。
而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。
计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。

FLOAT、DOUBLE

FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数，并在内存中占4字节。
DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数，并在内存中占8字节。

字符串类型

包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB、BINARY等。

VARCHAR

VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间。
对于VARCHAR来说，MySQL限制最大长度是65536，但是，由于VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时，使用1字节表示，否则使用2字节表示，所以最多能存放的字符个数可能是为65532，也可能是65533。
VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断。

CHAR

CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间。
CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度。
CHAR存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断。

VARCHAR和CHAR选择

使用策略：
对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。
VARCHAR 在存取方面与char相反，它存取慢，因为长度不固定，但正因如此，不占据多余的空间，是时间换空间的做法。
总之，结合性能角度（char更快）和节省磁盘空间角度（varchar更小），具体情况还需具体来设计数据库才是妥当的做法。

MySQL 中int(10)和char(10)以及varchar(10)的区别

int(10)的10表示显示的数据的长度，不是存储数据的大小；chart(10)和varchar(10)的10表示存储数据的大小，即表示存储多少个字符。
int(10) 10位的数据长度 9999999999，占32个字节，int型4位
char(10) 10位固定字符串，不足补空格最多10个字符
varchar(10) 10位可变字符串，不足补空格最多10个字符

char(10)表示存储定长的10个字符，不足10个就用空格补齐，占用更多的存储空间
varchar(10)表示存储10个变长的字符，存储多少个就是多少个，空格也按一个字符存储，这一点是和char(10)的空格不同的，char(10)的空格表示占位不算一个字符

TEXT和BLOB和BINARY

不推荐使用(设计上要考虑是否有必要)，如果需要使用，要注意尽量单独存储。

枚举类型（ENUM）

把不重复的数据存储为一个预定义的集合。有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。
ENUM在内部存储时，其实存的是整数。
尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。
排序是按照内部存储的整数。
不建议使用枚举类型，推荐使用字符串类型存储，以保证可能存在的多数据库支持的场景。

日期和时间类型

包括 year、time、date、datetime、timestamp 等类型。
尽量使用timestamp，空间效率高于datetime，用整数保存时间戳通常不方便处理。
如果需要存储微秒，可以使用bigint存储。

连接

连接的分类

SQL根据是否保留未匹配元组，将连接分为外连接和内连接。
外连接通过在结果中创建包含空值元组的方式，保留了那些在连接中丢失的元组。实际上有三种形式的外连接：
(1) 左外连接(left outer join)：只保留出现左外连接运算之前(左边)的关系中的元组。
(2) 右外连接(right outer join)：只保留出现右外连接运算之前(右边)的关系中的元组。
(3) 全外连接(full outer join)：保留出现在两个关系中的元组。全外连接是左外连接与右外连接类型的组合。
注意，不同数据库对全外连接的支持可能不同，如MySQL数据不支持全外连接。
内连接也称等值连接。注意，关键词inner是可选的，当join子句中没有显示使用inner或outer关键字时，该连接类型则表示inner。
此外，自然连接是内连接的一种特殊形式，自然连接连接的是同名属性列，而内连接则不要求两属性列同名。对内连接来说，可以用using或on来指定某两列字段相同的连接条件。

分页

LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。注意，初始记录行的偏移量是 0。

聚合

count(*)和count(1)和count(column)使用比较

基于count()函数统计行数时，count(*)和count(1)都可以用来统计表中的行数，基于SQL规范考虑，推荐使用count(*)。注意，在使用count(*)时，要注意不同存储引擎的支持事务的水平，如MyISAM不支持事务，使用的锁是表级锁，不会有并发的行操作，所以查询的结果是准确的。InnoDB支持事务，并且支持行级锁，行可能被并行修改，那么缓存记录不准确。且不加where条件时，MyISAM 引擎会直接返回这个总数。
基于count(column_name) 统计指定列值的数目时，要注意区分主键字段和非主键字段。因为主键字段非空，所以统计的结果和count(1)和count(*)的值一样。且不加where条件时，MyISAM 引擎会直接返回这个总数。如果是非主键字段，不会统计NULL值，所以统计的结果和count(1)和count(*)的值可能不一样。且会基于该字段是否使用了索引，决定是否基于索引统计，还是全表扫描统计。

数据库优化

百万级别或以上的数据如何删除

如果需要保留的数据比较少的话，可以把要保留的数据备份出来。DROP原表，重新创建，先不要急着创建索引、主键，把数据导回去，然后在建索引、约束之类的。
如果需要保留的数据很多，根据MySQL官方手册可知，删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。所以可以先删除索引，具体步骤如下：
1、先删除索引
2、然后删除其中无用数据
3、删除完成后重新创建索引

数据库CPU飙高问题定位及解决

在分析CPU使用率飙升根因前，先介绍下CPU使用率公式：

单位时间 CPU 资源 = 查询执行的平均成本 x 单位时间执行的查询数量

可见，CPU使用率与【查询执行的平均成本】和【单位时间执行的查询数量】线性相关，而这两项就是我们常说的慢SQL以及数据库QPS。
所以，CPU使用率飙升可归纳为以下两点：
1、大量的慢SQL占用了cpu资源，拖垮了数据库，这类的慢sql常常表现为：查询的数据量过大，全表扫描、锁抢占甚至死锁、复杂查询等。
2、 QPS过高，本质上是数据库的承载的流量过大。

1、QPS过高

如果想判断是否是因为QPS过高，导致CPU飙升，最好的方式是查看QPS曲线和CPU曲线是否保持一致，如果QPS曲线基本和CPU曲线保持一致，此时可断定CPU飙升必然存在QPS过高的原因。示例如下：
请添加图片描述

接下来就是确认是哪些SQL的QPS过高。对于MySQL数据库，可以通过root用户登录数据库，然后执行’SHOW PROCESSLIST’命令查看。

确定了高频SQL(直接使用SHOW PROCESSLIST，查看重复SQL的多少，也能推断出高频SQL，如果无法监测数据库的QPS曲线)，接下来就是对业务进行分析，确认下为什么会执行如此频繁的调用并给出优化方案。

2、慢SQL

一般情况下，数据库都会提供慢查询日志，所以只需根据慢查询日志来确定慢SQL接口。以MySQL为例，可以通过root用户登录数据库，执行SHOW VARIABLES LIKE 'SLOW_QUERY_LOG%'命令来查看慢日志的路径。
在指定路径下获取到慢查询日志后，接下来就是分析慢日志，确认慢SQL(确认执行时间超过1S的SQL)。

大表怎么优化

某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
(1) 限定数据的范围：务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。
(2) 读/写分离：经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
(3) 缓存：使用MySQL的缓存，另外对重量级、更新少的数据可以考虑使用应用级别的缓存；
(4) 通过分库分表的方式进行优化，主要有垂直分表和水平分表。

超大分页或深度分页如何处理？

使用 offset + limit 在MySQL中分页时，随着页数的增加，查询性能指数级增大。
这是由于 MySQL 并不是跳过 offset 的行数，而是取 offset + limit 行，然后丢弃前 offset 行，返回 limit 行，当offset特别大的时候，效率就非常的低下。
此处我们就可以采用覆盖索引+延迟关联技术来减少偏移量的定位进行优化。

##查询语句
select id from product limit 10000000, 10
##优化方式一
SELECT * FROM product WHERE ID >= (select id from product limit 10000000, 1) limit 10
##优化方式二
SELECT * FROM product a JOIN (select id from product limit 10000000, 10) b ON a.ID = b.id

分库分表后面临的问题

事务支持分库分表后，就成了分布式事务了。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。
(1) 跨库join
只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。
(2) 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。
(3) 数据迁移，容量规划，扩容等问题

(4) ID问题
一旦数据库被切分到多个物理结点上，将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID，以便进行SQL路由。

数据库结构优化

一个好的数据库设计方案对于数据库的性能往往会起到事半功倍的效果。
需要考虑数据冗余、查询和更新的速度、字段的数据类型是否合理等多方面的内容。
(1) 将字段很多的表分解成多个表
对于字段较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。
因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。
(2) 增加中间表
对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。
通过建立中间表，将需要通过联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询。
(3) 增加冗余字段
设计数据表时应尽量遵循范式理论的规约，尽可能的减少冗余字段，让数据库设计看起来精致、优雅。但是，合理的加入冗余字段可以提高查询速度。
表的规范化程度越高，表和表之间的关系越多，需要连接查询的情况也就越多，性能也就越差。
注意：
冗余字段的值在一个表中修改了，就要想办法在其他表中更新，否则就会导致数据不一致的问题。

SQL优化

SQL优化可以参考数据库访问性能优化一文。简单来说，包括如下几个方面：
1、减少数据访问（减少磁盘访问）
(1) 正确的创建并使用索引
2、返回更少数据（减少网络传输或磁盘访问）
(1) 数据分页处理(减少行数)
客户端分页、服务器分页(内存分页)、数据库分页
(2) 只返回需要的字段(减少列数)
3、减少交互次数（减少网络传输）
batch 操作
IN LIST优化
设置fetch size
优化业务逻辑
4、减少服务器CPU开销（减少CPU及内存开销）
使用绑定变量(使用预处理器的能力)
合理使用排序(排序数据的规模可控)
大量复杂运算(如加解密处理)在客户端处理
5、利用更多资源（增加资源）
客户端多进程并行访问(谨慎使用，可能会带来性能问题)
数据库并行处理(需确认数据是否支持一条SQL多个进程处理)

参考

数据库系统概念(第六版) A. Silberschatz H. F. Korth S. Sudarshan著杨冬青等译
https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104778621 MySQL数据库面试题（2020最新版）
https://blog.csdn.net/adminpd/article/details/122910606 MySQL数据库面试题总结（2022最新版）
https://db-engines.com/en/ranking DB-Engines Ranking
http://mysql.taobao.org/monthly/2021/10/02/ 数据库系统-事物并发控制 Two-phase Lock Protocol
https://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html MySQL 数据类型
https://blog.csdn.net/inrgihc/article/details/114000246 各种开源数据库同步工具汇总
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50638495 千万级、百万级数据删除优化
https://blog.csdn.net/Octopus21/article/details/122443762 如何使用 SQL 快速删除数百万行数据
https://juejin.cn/post/7026237038466695175 SQL 约束
https://blog.csdn.net/luyaran/article/details/81019372 mysql触发器之优缺点简介
https://www.cnblogs.com/ivictor/p/15142160.html MySQL中 VARCHAR 可设置的最大长度是多少？
https://www.cnblogs.com/alexusli/archive/2009/02/02/1382509.html SQL Union和SQL Union All用法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50564425 MySQL中常用存储引擎有哪些？它们相互之间有什么区别？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102147497 Mysql各种存储引擎对比总结（常用几种）
https://blog.nowcoder.net/n/ea5541083f1741dbb790b85119b0f990 【MySQL】一条SQL的执行过程
https://www.cnblogs.com/mengxinJ/p/14045520.html 一条 sql 的执行过程详解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/402757921 【MySQL】一、MySQL架构与SQL执行流程
https://zhuanlan.zhihu.com/p/613799143 MySQL高阶知识点(一)：SQL语句执行流程
https://blog.csdn.net/qq_43618881/article/details/118657040 一条sql语句在MySQL的执行过程
https://www.cnblogs.com/mengxinJ/p/14045520.html 一条 sql 的执行过程详解
https://blog.csdn.net/qq_41116027/article/details/124135359 sql执行流程概述
https://blog.csdn.net/Leon_Jinhai_Sun/article/details/121573983 MySQL高级 - 查询缓存 - 开启查询缓存
https://www.cnblogs.com/haitaoli/p/10828564.html mysql开启缓存、设置缓存大小、缓存过期机制
https://www.jianshu.com/p/9f9d5142b9f0 面试官：说说一条查询sql的执行流程和底层原理？
《高性能MySQL》 Baron Scbwartz, Peter Zaitsev, Vadim Tkacbenko 著，宁海元，周振兴，碰立勋，翟卫祥等译
https://www.cnblogs.com/sunjingwu/p/10755823.html MySQL——执行计划