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一、SQL基础：

1、介绍一下数据库分页

++MySQL的分页语法：++mysql 分页

在MySQL中，SELECT语句默认返回所有匹配的行，它们可能是指定表中的每个行。为了返回第一行或前几行，可使用LIMIT子句，以实现分页查询。LIMIT子句的语法如下

-- 在所有的查询结果中，返回前5行记录。 
SELECT prod_name FROM products LIMIT 5; 
-- 在所有的查询结果中，从第5行开始，返回5行记录。 
SELECT prod_name FROM products LIMIT 5,5;

2、介绍一下SQL中的聚合函数

常用的聚合函数有COUNT()、AVG()、SUM()、MAX()、MIN()，下面以MySQL为例，说明这些函数的作用。

COUNT()函数：

COUNT()函数统计数据表中包含的记录行的总数，或者根据查询结果返回列中包含的数据行数，它有两种用法：

COUNT(*)计算表中总的行数，不管某列是否有数值或者为空值。

COUNT(字段名)计算指定列下总的行数，计算时将忽略空值的行。

COUNT()函数可以与GROUP BY一起使用来计算每个分组的总和。

AVG()函数()：

AVG()函数通过计算返回的行数和每一行数据的和，求得指定列数据的平均值。

AVG()函数可以与GROUP BY一起使用，来计算每个分组的平均值。

SUM()函数：

SUM()是一个求总和的函数，返回指定列值的总和。

SUM()可以与GROUP BY一起使用，来计算每个分组的总和。

MAX()函数：

MAX()返回指定列中的最大值。

MAX()也可以和GROUP BY关键字一起使用，求每个分组中的最大值。

MAX()函数不仅适用于查找数值类型，也可应用于字符类型。

MIN()函数：

MIN()返回查询列中的最小值。

MIN()也可以和GROUP BY关键字一起使用，求出每个分组中的最小值。

MIN()函数与MAX()函数类似，不仅适用于查找数值类型，也可应用于字符类型。

3、谈谈你对SQL注入的理解

SQL注入的原理是将SQL代码伪装到输入参数中，传递到服务器解析并执行的一种攻击手法。也就是说，在一些对SERVER端发起的请求参数中植入一些SQL代码，SERVER端在执行SQL操作时，会拼接对应参数，同时也将一些SQL注入攻击的“SQL”拼接起来，导致会执行一些预期之外的操作。

举个例子：

比如我们的登录功能，其登录界面包括用户名和密码输入框以及提交按钮，登录时需要输入用户名和密码，然后提交。此时调用接口/user/login/ 加上参数username、password，首先连接数据库，然后后台对请求参数中携带的用户名、密码进行参数校验，即SQL的查询过程。假设正确的用户名和密码为ls和123456，输入正确的用户名和密码、提交，相当于调用了以下的SQL语句。

SELECT * FROM user WHERE username = 'ls' AND password = '123456'

SQL中会将#及–以后的字符串当做注释处理，如果我们使用 ’ or 1=1 # 作为用户名参数，那么服务端构建的SQL语句就如下：

select * from user where username='' or 1=1 #' and password='123456'

而#会忽略后面的语句，而1=1属于常等型条件，因此这个SQL将查询出所有的登录用户。其实上面的SQL注入只是在参数层面做了些手脚，如果是引入了一些功能性的SQL那就更危险了，比如上面的登录功能，如果用户名使用这个 ’ or 1=1;delete * from users; #，那么在";"之后相当于是另外一条新的SQL，这个SQL是删除全表，是非常危险的操作，因此SQL注入这种还是需要特别注意的。

4、如何解决SQL注入

1、严格的参数校验

参数校验就没得说了，在一些不该有特殊字符的参数中提前进行特殊字符校验即可。

2、SQL预编译

在知道了SQL注入的原理之后，我们同样也了解到MySQL有预编译的功能，指的是在服务器启动时，MySQL Client把SQL语句的模板（变量采用占位符进行占位）发送给MySQL服务器，MySQL服务器对SQL语句的模板进行编译，编译之后根据语句的优化分析对相应的索引进行优化，在最终绑定参数时把相应的参数传送给MySQL服务器，直接进行执行，节省了SQL查询时间，以及MySQL服务器的资源，达到一次编译、多次执行的目的，除此之外，还可以防止SQL注入。

具体是怎样防止SQL注入的呢？实际上当将绑定的参数传到MySQL服务器，MySQL服务器对参数进行编译，即填充到相应的占位符的过程中，做了转义操作。我们常用的JDBC就有预编译功能，不仅提升性能，而且防止SQL注入。

5、WHERE和HAVING有什么区别？

WHERE是一个约束声明，使用WHERE约束来自数据库的数据，WHERE是在结果返回之前起作用的，WHERE中不能使用聚合函数。

HAVING是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在HAVING中可以使用聚合函数。另一方面，HAVING子句中不能使用除了分组字段和聚合函数之外的其他字段。

从性能的角度来说，HAVING子句中如果使用了分组字段作为过滤条件，应该替换成WHERE子句。因为WHERE可以在执行分组操作和计算聚合函数之前过滤掉不需要的数据，性能会更好。

6、数据库设计三大范式?

• 第一范式(确保每列保持原子性)
• 第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
• 第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)：
  比如在设计一个订单数据表的时候，可以将客户编号作为一个外键和订单表建立相应的关系。而不可以在订单表中添加关于客户其它信息（比如姓名、所属公司等）的字段。

二、索引

1、说一说你对MySQL索引的理解

索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针。使用索引可以快速找出在某个或多个列中有一特定值的行，所有MySQL列类型都可以被索引，对相关列使用索引是提高查询操作速度的最佳途径。

索引是在存储引擎中实现的，因此，每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。MySQL中索引的存储类型有两种，即BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY/HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引。

索引的优点主要有以下几条：

通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

可以大大加快数据的查询速度，这也是创建索引的主要原因。

在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接。

在使用分组和排序子句进行数据查询时，也可以显著减少查询中分组和排序的时间。

增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面：

创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。

索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。

当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。

2、索引有哪几种？

MySQL的索引可以分为以下几类：

普通索引和唯一索引

普通索引是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

唯一索引要求索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。

单列索引和组合索引

单列索引即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。

组合索引是指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。

全文索引

全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。

空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON。MySQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用创建正规索引类似的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MyISAM的表中创建。

3、只要创建了索引，就一定会走索引吗？

不一定。

比如，在使用组合索引的时候，如果没有遵从“最左前缀”的原则进行搜索，则索引是不起作用的。

举例，假设在id、name、age字段上已经成功建立了一个名为MultiIdx的组合索引。索引行中按id、name、age的顺序存放，索引可以搜索id、（id,name）、（id, name, age）字段组合。如果列不构成索引最左面的前缀，那么MySQL不能使用局部索引，如（age）或者（name,age）组合则不能使用该索引查询。

4、如何判断数据库的索引有没有生效？

可以使用EXPLAIN语句查看索引是否正在使用。

举例，假设已经创建了book表，并已经在其year_publication字段上建立了普通索引。执行如下语句：

EXPLAIN SELECT * FROM book WHERE year_publication=1990;

5、索引是越多越好吗？

索引并非越多越好，一个表中如有大量的索引，不仅占用磁盘空间，还会影响INSERT、DELETE、UPDATE等语句的性能，因为在表中的数据更改时，索引也会进行调整和更新。

6、所有的字段都适合创建索引吗？

不是。

下列几种情况，是不适合创建索引的：

1、频繁更新的字段不适合建立索引；

2、where条件中用不到的字段不适合建立索引；

3、数据比较少的表不需要建索引；

4、数据重复且分布比较均匀的的字段不适合建索引，例如性别、真假值；

5、参与列计算的列不适合建索引。

7、B树和B+树的区别，为什么Mysql使⽤B+树

B树的特点：
1. 节点排序
2. ⼀个节点了可以存多个元素，多个元素也排序了

B+树的特点：

1. 拥有B树的特点
2. 叶⼦节点之间有指针
3. ⾮叶⼦节点上的元素在叶⼦节点上都冗余了，也就是叶⼦节点中存储了所有的元素，并且排好顺序

Mysql索引使⽤的是B+树，因为索引是⽤来加快查询的，⽽B+树通过对数据进⾏排序所以是可以提⾼查 询速度的，然后通过⼀个节点中可以存储多个元素，从⽽可以使得B+树的⾼度不会太⾼，在Mysql中⼀ 个Innodb⻚就是⼀个B+树节点，⼀个Innodb⻚默认16kb，所以⼀般情况下⼀颗两层的B+树可以存2000万⾏左右的数据，然后通过利⽤B+树叶⼦节点存储了所有数据并且进⾏了排序，并且叶⼦节点之间有指 针，可以很好的⽀持全表扫描，范围查找等SQL语句。

或者说：
B+树由B树和索引顺序访问方法演化而来，它是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点，各叶子节点通过指针进行链接。如下图：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-7q88q4Tf-1652010800805)(/upload/2022/05/image-d1ccd7ff1b15464296be866230fb0421.png)]
B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性，例如在InnoDB存储引擎中，每个页的大小为16KB。在数据库中，B+树的高度一般都在2～4层，这意味着查找某一键值最多只需要2到4次IO操作，这还不错。因为现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO操作，2～4次的IO操作意味着查询时间只需0.02～0.04秒。

8、聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？

在InnoDB存储引擎中，可以将B+树索引分为聚簇索引和辅助索引（非聚簇索引）。无论是何种索引，每个页的大小都为16KB，且不能更改。

聚簇索引是根据主键创建的一棵B+树，聚簇索引的叶子节点存放了表中的所有记录。辅助索引是根据索引键创建的一棵B+树，与聚簇索引不同的是，其叶子节点仅存放索引键值，以及该索引键值指向的主键。也就是说，如果通过辅助索引来查找数据，那么当找到辅助索引的叶子节点后，很有可能还需要根据主键值查找聚簇索引来得到数据，这种查找方式又被称为书签查找。因为辅助索引不包含行记录的所有数据，这就意味着每页可以存放更多的键值，因此其高度一般都要小于聚簇索引。

9、MySQL的Hash索引和B树索引有什么区别？

hash索引底层就是hash表，进行查找时，调用一次hash函数就可以获取到相应的键值，之后进行回表查询获得实际数据。B+树底层实现是多路平衡查找树，对于每一次的查询都是从根节点出发，查找到叶子节点方可以获得所查键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。它们有以下的不同：

• hash索引进行等值查询更快(一般情况下)，但是却无法进行范围查询。因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后，索引的顺序与原顺序无法保持一致，不能支持范围查询。而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点，右节点大于父节点，多叉树也类似)，天然支持范围。

• hash索引不支持使用索引进行排序，原理同上。

• hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配，原理也是因为hash函数的不可预测。

• hash索引任何时候都避免不了回表查询数据，而B+树在符合某些条件(聚簇索引，覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询。

• hash索引虽然在等值查询上较快，但是不稳定，性能不可预测，当某个键值存在大量重复的时候，发生hash碰撞，此时效率可能极差。而B+树的查询效率比较稳定，对于所有的查询都是从根节点到叶子节点，且树的高度较低。

因此，在大多数情况下，直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度。而不需要使用hash索引。

10、简述MyISAM和InnoDB的区别

MyISAM：
● 不⽀持事务，但是每次查询都是原⼦的；
● ⽀持表级锁，即每次操作是对整个表加锁；
● 存储表的总⾏数；
● ⼀个MYISAM表有三个⽂件：索引⽂件、表结构⽂件、数据⽂件；
● 采⽤⾮聚集索引，索引⽂件的数据域存储指向数据⽂件的指针。辅索引与主索引基本⼀致，但是辅 索引不⽤保证唯⼀性。
InnoDb：
● ⽀持ACID的事务，⽀持事务的四种隔离级别；
● ⽀持⾏级锁及外键约束：因此可以⽀持写并发；
● 不存储总⾏数；
● ⼀个InnoDb引擎存储在⼀个⽂件空间（共享表空间，表⼤⼩不受操作系统控制，⼀个表可能分布在 多个⽂件⾥），也有可能为多个（设置为独⽴表空，表⼤⼩受操作系统⽂件⼤⼩限制，⼀般为 2G），受操作系统⽂件⼤⼩的限制；
●主键索引采⽤聚集索引（索引的数据域存储数据⽂件本身），辅索引的数据域存储主键的值；因此 从辅索引查找数据，需要先通过辅索引找到主键值，再访问辅索引；最好使⽤⾃增主键，防⽌插⼊ 数据时，为维持B+树结构，⽂件的⼤调整。

三、事务

1、说一说你对数据库事务的了解

事务可由一条非常简单的SQL语句组成，也可以由一组复杂的SQL语句组成。在事务中的操作，要么都执行修改，要么都不执行，这就是事务的目的，也是事务模型区别于文件系统的重要特征之一。

事务需遵循ACID四个特性：

A（atomicity），原子性。原子性指整个数据库事务是不可分割的工作单位。只有使事务中所有的数据库操作都执行成功，整个事务的执行才算成功。事务中任何一个SQL语句执行失败，那么已经执行成功的SQL语句也必须撤销，数据库状态应该退回到执行事务前的状态。

C（consistency），一致性。一致性指事务将数据库从一种状态转变为另一种一致的状态。在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。

I（isolation），隔离性。事务的隔离性要求每个读写事务的对象与其他事务的操作对象能相互分离，即该事务提交前对其他事务都不可见，这通常使用锁来实现。（mysql默认支持级别）

D（durability） ，持久性。事务一旦提交，其结果就是永久性的，即使发生宕机等故障，数据库也能将数据恢复。持久性保证的是事务系统的高可靠性，而不是高可用性。

2、谈谈MySQL的事务隔离级别

SQL 标准定义了四种隔离级别，这四种隔离级别分别是：

读未提交（READ UNCOMMITTED）；

读提交 （READ COMMITTED）；

可重复读 （REPEATABLE READ）；

串行化 （SERIALIZABLE）。

因为串行化加了重量级锁，所以性能方面会比较差，一般不使用。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存中…(iJgrUGgxc8yd7513)(/upload/1622/20105/image-276ceb14bd680843e071fbe9d(19e8c620122/05/800807)]

上述4种隔离级别MySQL都支持，并且InnoDB存储引擎默认的支持隔离级别是REPEATABLE READ，但是与标准SQL不同的是，InnoDB存储引擎在REPEATABLE READ事务隔离级别下，使用Next-Key Lock的锁算法，因此避免了幻读的产生。所以，InnoDB存储引擎在默认的事务隔离级别下已经能完全保证事务的隔离性要求，即达到SQL标准的SERIALIZABLE隔离级别。

并发情况下，读操作可能存在的三类问题：

• 脏读：当前事务(A)中可以读到其他事务(B)未提交的数据（脏数据），这种现象是脏读。

• 不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，两次读取的结果不一样，这种现象称为不可重复读。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。

• 幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的条数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。

3、如何实现可重复读？如何解决幻读问题？

MySQL的InnoDB引擎，在默认的REPEATABLE READ的隔离级别下，实现了可重复读，同时也解决了幻读问题。它使用Next-Key Lock算法实现了行锁，并且不允许读取已提交的数据，所以解决了不可重复读的问题。另外，该算法包含了间隙锁，会锁定一个范围，因此也解决了幻读的问题。

4、MySQL事务如何回滚？

在MySQL默认的配置下，事务都是自动提交和回滚的。当显示地开启一个事务时，可以使用ROLLBACK语句进行回滚。该语句有两种用法：

• ROLLBACK：要使用这个语句的最简形式，只需发出ROLLBACK。同样地，也可以写为ROLLBACK WORK，但是二者几乎是等价的。回滚会结束用户的事务，并撤销正在进行的所有未提交的修改。

• ROLLBACK TO [SAVEPOINT] identifier ：这个语句与SAVEPOINT命令一起使用。可以把事务回滚到标记点，而不回滚在此标记点之前的任何工作。

5、什么是MVCC

MVCC（Multi-Version Concurrency Control ，多版本并发控制）指的就是在使⽤READ COMMITTD、REPEATABLE READ这两种隔离级别的事务在执⾏普通的SEELCT操作时访问记录的版 本链的过程。可以使不同事务的读-写、写-读操作并发执⾏，从⽽提升系统性能。READ COMMITTD、REPEATABLE READ这两个隔离级别的⼀个很⼤不同就是：⽣成ReadView的时机不 同，READ COMMITTD在每⼀次进⾏普通SELECT操作前都会⽣成⼀个ReadView，⽽REPEATABLE READ只在第⼀次进⾏普通SELECT操作前⽣成⼀个ReadView，之后的查询操作都重复使⽤这个 ReadView就好了。

四、锁

1、Mysql锁有哪些，如何理解

基于锁的属性分类:共享锁、排他锁。（要么就是共享锁，要么就是排他锁）
基于锁的粒度分类:行级锁INNODB)、表级锁(INNODB、MYISAM)、 页级锁(BDB引擎)、 记录锁、间隙锁、临键锁。
基于锁的状态分类:意向共享锁、意向排它锁。

按锁粒度分类：

1. ⾏锁：锁某⾏数据，锁粒度最⼩，并发度⾼ （Innodb默认使用的锁）

2. 表锁：锁整张表，锁粒度最⼤，并发度低 （myisam默认所以的锁）

3. 间隙锁：锁的是⼀个区间

还可以分为：

1. 共享锁：也就是读锁，（简称s锁share）⼀个事务给某⾏数据加了读锁，其他事务也可以读，但是不能写

2. 排它锁：也就是写锁，（简称X锁exclusive）⼀个事务给某⾏数据加了写锁，其他事务不能读，也不能写

还可以分为：

1. 乐观锁：并不会真正的去锁某⾏记录，⽽是通过⼀个版本号来实现的

2. 悲观锁：上⾯所的⾏锁、表锁等都是悲观锁

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3TWrIFRA-1652010800808)(/upload/2022/04/image-a94054a8599742aba32426c1d4477a9a.png)]

在事务的隔离级别实现中，就需要利⽤锁来解决幻读

锁的算法：
InnoDB存储引擎有3种行锁的算法，其分别是：

• Record Lock：单个行记录上的锁。

• Gap Lock：间隙锁，锁定一个范围，但不包含记录本身。（左开右闭）

• Next-Key Lock∶Gap Lock+Record Lock，锁定一个范围，并且锁定记录本身。（全包含）

Record Lock总是会去锁住索引记录，如果InnoDB存储引擎表在建立的时候没有设置任何一个索引，那么这时InnoDB存储引擎会使用隐式的主键来进行锁定。Next-Key Lock是结合了Gap Lock和Record Lock的一种锁定算法，在Next-Key Lock算法下，InnoDB对于行的查询都是采用这种锁定算法。采用Next-Key Lock的锁定技术称为Next-Key Locking，其设计的目的是为了解决Phantom Problem（幻读）。而利用这种锁定技术，锁定的不是单个值，而是一个范围，是谓词锁（predict lock）的一种改进。

4、优化

1、说一说你对数据库优化的理解

MySQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。例如，通过优化文件系统，提高磁盘IO的读写速度；通过优化操作系统调度策略，提高MySQL在高负荷情况下的负载能力；优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快。

针对查询，我们可以通过使用索引、使用连接代替子查询的方式来提高查询速度。

针对慢查询，我们可以通过分析慢查询日志，来发现引起慢查询的原因，从而有针对性的进行优化。

针对插入，我们可以通过禁用索引、禁用检查等方式来提高插入速度，在插入之后再启用索引和检查。

针对数据库结构，我们可以通过将字段很多的表拆分成多张表、增加中间表、增加冗余字段等方式进行优化。

2、该如何优化MySQL的查询？

使用索引：

如果查询时没有使用索引，查询语句将扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。如果使用索引进行查询，查询语句可以根据索引快速定位到待查询记录，从而减少查询的记录数，达到提高查询速度的目的。

索引可以提高查询的速度，但并不是使用带有索引的字段查询时索引都会起作用。有几种特殊情况，在这些情况下有可能使用带有索引的字段查询时索引并没有起作用。

1、使用LIKE关键字的查询语句

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用。

使用多列索引的查询语句

MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件中使用了这些字段中的第1个字段时索引才会被使用。

使用OR关键字的查询语句

查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。否则，查询将不使用索引。

2、优化子查询：

使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询，即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

子查询虽然可以使查询语句很灵活，但执行效率不高。执行子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。因此，子查询的速度会受到一定的影响。如果查询的数据量比较大，这种影响就会随之增大。

在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快，如果查询中使用索引，性能会更好。

3、MySQL的慢查询优化有了解吗？

优化MySQL的慢查询，可以按照如下步骤进行：

开启慢查询日志：

MySQL中慢查询日志默认是关闭的，可以通过配置文件my.ini或者my.cnf中的log-slow-queries选项打开，也可以在MySQL服务启动的时候使用–log-slow-queries[=file_name]启动慢查询日志。

启动慢查询日志时，需要在my.ini或者my.cnf文件中配置long_query_time选项指定记录阈值，如果某条查询语句的查询时间超过了这个值，这个查询过程将被记录到慢查询日志文件中。

分析慢查询日志：

直接分析mysql慢查询日志，利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析sql慢查询语句。

常见慢查询优化：

1、索引没起作用的情况

• 在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用。

• MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件中使用了这些字段中的第1个字段时索引才会被使用。

• 查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。否则，查询将不使用索引。

2、优化数据库结构

• 对于字段比较多的表，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。

• 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，把需要经常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，以此来提高查询效率。

3、分解关联查询

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效。

4、优化LIMIT分页

当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

4、说一说你对explain的了解

不了解… … （太多内容啦，有空再整理）

最后

以上就是过时大叔为你收集整理的java面试（mysql）一、SQL基础：二、索引三、事务四、锁的全部内容，希望文章能够帮你解决java面试（mysql）一、SQL基础：二、索引三、事务四、锁所遇到的程序开发问题。

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