数据库mysql面试题
数据库(mysql)面试题主要从优化进行提问，还有事务以及其他进行提问。
优化分别从四个方面进行讲述：主要从定位慢查询、SQL执行计划、索引(储存索引、索引底层数据结构、聚簇和非聚簇索引、索引创建原则、索引失效场景)和SQL优化经验进行概述
Q1:如何定位慢查询？
导致慢查询的原因:聚合查询、多表查询、表数据量过大查询、深度分页查询等原因
结果:页面加载速度过慢、接口压测响应时间过长(超过了1s)
如何定位哪一条SQL语句导致这样的了？
1.使用开源工具
调试工具：Arthas
运维工具：Prometheus 、Skywalking
2.mysql自带慢日志
MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为 10，意思是运行10秒以上的SQL语句。由他来查看哪些SQL超出了我们的最大忍耐时间值，比如一条sql执行超过5秒钟，我们就算慢SQL，希望能 收集超过5秒的sql，结合之前explain进行全面分析。
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A1:嗯~，我们当时做压测的时候有的接口非常的慢，接口的响应时间超过了2秒以上，因为我们当时的系统部署了运维的监控系统Skywalking ，在展示的报表中可以看到是哪一个接口比较慢，并且可以分析这个接口哪部分比较慢，这里可以看到SQL的具体的执行时间，所以可以定位是哪个sql出了问题
如果，项目中没有这种运维的监控系统，其实在MySQL中也提供了慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，我记得上一个项目配置的是2秒，只要SQL执行的时间超过了2秒就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了。
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Q2:那这个SQL语句执行很慢, 如何分析呢？
如果一条sql执行很慢的话，我们通常会使用mysql自动的执行计划explain来去查看这条sql的执行情况，比如在这里面可以通过key和key_len检查是否命中了索引，如果本身已经添加了索引，也可以判断索引是否有失效的情况，第二个，可以通过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，第三个可以通过extra建议来判断，是否出现了回表的情况，如果出现了，可以尝试添加索引或修改返回字段来修复。
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定位慢查询具体案例如下所示:
SHOW VARIABLES LIKE '%slow_query_log%';
#开启慢查询日志
mysql> set global slow_query_log=1;
#查询默认的时间 设置10s
SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time%';
#设置响应时间为3s
set global long_query_time=3;
#查询数据库1中有多少条慢查询语句
show global status like '%Slow_queries%';
SQL语句执行很慢，如何分析具体案例如下(https://blog.csdn.net/qq_45038038/article/details/135039927)：
采用 EXPLAIN 或者 DESC命令获取执行SELECT的信息
方法 直接在语句前加 explain 或者desc
- possible_key 当前sql可能会使用到的索引
- key 当前sql实际命中的索引
- key_len 索引占用的大小
- Extra 额外的优化建议
=========================================================================================================Q3.mysql支持的引擎有哪些，有什么区别?
储存引擎就是储存数据、建立索引、更新/查询数据等技术是实现方式，mysql支持的引擎是基于表的而不是基于库的，所以存储引擎也可以被称为表类型。
A3:在mysql中提供了很多的存储引擎，比较常见有InnoDB、MyISAM、Memory
InnoDB存储引擎是mysql5.5之后是默认的引擎，它支持事务、外键、表级锁和行级锁
MyISAM是早期的引擎，它不支持事务、只有表级锁、也没有外键，用的不多
Memory主要把数据存储在内存，支持表级锁，没有外键和事务，用的也不多
=========================================================================================================Q4:了解过索引吗？（什么是索引）
索引在项目中还是比较常见的，它是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗
Q5:索引的底层数据结构了解过嘛 ?
MySQL的默认的存储引擎InnoDB采用的B+树的数据结构来存储索引，选择B+树的主要的原因是：第一阶数更多，路径更短，第二个磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据，第三是B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表
Q6:B树和B+树的区别是什么呢？
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
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
Q6:什么是聚簇索引什么是非聚簇索引 ?
聚簇索引主要是指数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个，一般情况下主键在作为聚簇索引的
非聚簇索引值的是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个，一般我们自己定义的索引都是非聚簇索引
Q7:什么是回表查询嘛 ?
其实跟刚才介绍的聚簇索引和非聚簇索引是有关系的，回表的意思就是通过二级索引找到对应的主键值，然后再通过主键值找到聚集索引中所对应的整行数据，这个过程就是回表
Q8:什么叫覆盖索引?
先分页查询数据的id字段，确定了id之后，再用子查询来过滤，只查询这个id列表中的数据就可以了
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sql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。
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
嗯，这个在项目还是挺常见的，当然如果直说sql优化的话，我们会从这几方面考虑，比如
A向B转账500，转账成功，A扣除500元，B增加500元，原子操作体现在要么都成功，要么都失败
在转账的过程中，数据要一致，A扣除了500，B必须增加500
在转账的过程中，隔离性体现在A像B转账，不能受其他事务干扰
第二是不可重复读：比如在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
