1.什么是慢查詢

慢查詢是指執(zhí)行SQL查詢語句所需要的時間較長，超過了一定閥值，從而導(dǎo)致服務(wù)器性能下降。通常情況下，當(dāng)SQL查詢語句執(zhí)行時間超過1秒以上時就會被任務(wù)是慢查詢。
慢查詢可能導(dǎo)致服務(wù)器性能下降，甚至直接導(dǎo)致系統(tǒng)宕機，具體原因有以下幾種可能：

1. 未使用索引：如果查詢沒有使用索引或者使用的索引不合理，那么MySQL就不得不全表掃描，這將降低查詢速度和對系統(tǒng)資源的占用率。
2. 對于大型數(shù)據(jù)庫的操作、尤其是 left join/ left outer join 操作，也可能使查詢緩慢甚至崩潰。
3. 數(shù)據(jù)量太大：如果返回的結(jié)果集非常大，即時查詢本身很快，也很占用大量系統(tǒng)資源，降低服務(wù)器性能。這可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸泛濫，用戶界面延遲，而電腦庫存優(yōu)先，難以處理大量數(shù)據(jù)。
4. 非優(yōu)化查詢語句：寫SQL查詢時要注意以下亮點：首先，選擇需要查詢的列；然后，添加 WHERE 條件，能夠讓 MySQL 快速過濾出所需的記錄。如果沒有正確配置查詢條件，那么查詢語句可能會非常耗費時間和資源。
   因此，保證 MySQL 的性能和穩(wěn)定性，優(yōu)化 SQL 查詢是很重要的一步，包括對查詢語句、索引和硬件的優(yōu)化，以預(yù)防慢查詢問題。

2.優(yōu)化慢查詢

1. 使用索引：索引是一種高效的查找數(shù)據(jù)的方法，如果某個列經(jīng)常用于查詢、排序等操作，可以為該列簡歷索引來提高查詢效率。但是要注意不要過度使用索引，不然可能會降低寫入數(shù)據(jù)的速度。
2. 限制結(jié)果集大小：如果一個查詢返回的結(jié)果集非常大，即使查詢本身很快，也會對服務(wù)器產(chǎn)生負面影響，尤其是在網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)時效率更加明顯?？梢酝ㄟ^ LIMIT 關(guān)鍵字限制結(jié)果集的大小，避免查詢超出需求范圍的無用數(shù)據(jù)集。
3. 減少連接和數(shù)據(jù)讀取：盡量減少連接和數(shù)據(jù)讀取次數(shù)。例如，使用 JOIN 操作可以將多個表合并成一個查詢，而不是每個表單獨查詢。同時，避免使用 select * 這樣的語句，只選取需要的字段來減少網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。
4. 優(yōu)化SQL語句：優(yōu)化查詢語句是最直接最有效的方法之一，通過修改 SQL 語句可以達到節(jié)約資源，提升效率的目的。可能還需要重組查詢策略以確保優(yōu)化后的查詢充分利用索引和其他存儲優(yōu)化策略。
5. 分析慢日志：MySQL 在執(zhí)行某些SQL語句時會講查詢信息記錄在 slow log 中，其中包括該查詢運行時間、使用的索引和查詢方式等。可以通過分析該日志來找出哪些數(shù)據(jù)庫操作比較耗時，在進行針對性優(yōu)化。需要注意，開啟部署緩慢日志不要影響線上性能。
6. 優(yōu)化硬件：如果系統(tǒng)有一定的資金，還可以通過擴大內(nèi)存、換用更快的CPU和硬盤等方式來提高 MySQL 的性能。這種方法通常是最后采取的，因為往往要花費較高的成本。
   綜合來看，慢查詢優(yōu)化需要結(jié)合實際情況，通過以上措施的一個或多個來解決問題。需要衡量查詢的結(jié)果集大小、壓力、延遲等情況，找到最適合自己數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的方案。

3.插入數(shù)據(jù)優(yōu)化

插入數(shù)據(jù)優(yōu)化通常涉及到以下幾個方面：

1. 批量插入：批量插入是將多條記錄一次性插入數(shù)據(jù)庫，這樣可以減少與數(shù)據(jù)庫的交互次數(shù)，優(yōu)化插入操作。為此我們可以使用 INSERT INTO … VALUES (value1, value2), (value3, value4), … 等語法格式。
2. 事務(wù)控制：在數(shù)據(jù)量較大時，每次執(zhí)行一條插入語句就要開啟一個事務(wù)，頻繁提交事務(wù)的話內(nèi)存池很可能無法完全對所有等待寫入硬盤的數(shù)據(jù)進行管理，在向數(shù)據(jù)庫提交操作之前，最好開啟事務(wù)管理機制，它有助于保持數(shù)據(jù)一致性，同時還能防止記錄受并發(fā)操作的干擾。
   a. 在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中，事務(wù)是指一系列的操作被視為單個工作單元并要么全部完成要么全部撤銷的操作集合。在插入大量數(shù)據(jù)時，開啟一個事務(wù)可以保證所有操作的原子性并提高整個批處理的效率。如果沒有事務(wù)的支持，當(dāng)插入數(shù)據(jù)失敗或者發(fā)生錯誤時，需要重新從頭開始插入數(shù)據(jù)，這極大地浪費時間和資源。而使用事務(wù)機制可以更好地控制和管理大規(guī)模數(shù)據(jù)的插入，確保數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中完整、一致和可靠，并且可以通過回滾操作來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的恢復(fù)和錯誤處理。因此，在插入大量數(shù)據(jù)時開始事務(wù)是一種常見的最佳實踐。
3. 使用LOAD DATA進行數(shù)據(jù)倒入：如果要導(dǎo)入的數(shù)據(jù)非常龐大時，這種方法可以顯著提高導(dǎo)入性能。 LOAD DATA 僅僅是將文件讀為對外內(nèi)存然后直接寫入硬盤；相反，INSERT語句首先“(1)從客戶端到服務(wù)器上讀取數(shù)據(jù)；(2)執(zhí)行sql，并將數(shù)據(jù)寫入撤離池；(3)用InnoDB日志格式寫入到服務(wù)器硬盤中”。
4. 主鍵順序插入可以提高數(shù)據(jù)庫的插入性能，尤其是在使用自增長主鍵時更加明顯。
   a. 優(yōu)點如下：
   ⅰ. 減少磁盤IO操作：順序插入會讓新數(shù)據(jù)緊密地分布在磁盤上，降低表空間內(nèi)部碎片，提高讀寫效率。
   ⅱ. 減少索引維護開銷：數(shù)據(jù)庫在插入數(shù)據(jù)時需要對數(shù)據(jù)進行排序并更新相應(yīng)的索引，而順序插入則不需要進行額外的操作以維護索引，因此使得插入數(shù)據(jù)時的開銷更小，減少了數(shù)據(jù)庫在維護索引上的負載。
   ⅲ. 可降低鎖競爭：當(dāng)多個線程同時往同一個空閑頁插入記錄時，如果采用主鍵順序插入策略，則他們不會發(fā)送競爭而導(dǎo)致阻塞，從而提高并發(fā)性能。
   b. 缺點如下：
   ⅰ. 可能會造成頁分裂：當(dāng)一頁滿了之后，在插入新記錄會導(dǎo)致頁分裂，可能影響磁盤IO速度和系統(tǒng)性能；
   ⅱ. 限制并發(fā)性能：如果并發(fā)性能很高，多個事務(wù)試圖同時添加記錄，可能會等待其他線程對磁盤表的順序插入操作完成。

5.插入數(shù)據(jù)底層是什么

在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，插入操作的底層實現(xiàn)是由數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)部使用各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法來讀取、寫入和維護數(shù)據(jù)。具體來說，當(dāng)執(zhí)行插入操作時，數(shù)據(jù)庫會首先根據(jù)已定義的表結(jié)構(gòu)進行驗證，以確保要插入的數(shù)據(jù)與表結(jié)構(gòu)的約束條件相符。
接下來，系統(tǒng)會為新的數(shù)據(jù)記錄分配空間，并將數(shù)據(jù)寫入到磁盤上的數(shù)據(jù)庫文件中。此時，根據(jù)數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方式，可能涉及到索引、鎖、緩存等技術(shù)。
其中，索引是用于優(yōu)化查詢性能的重要手段，通過為表的其中一列建立索引，在查詢時可以快速地定位到目標記錄，從而加速查詢效率。插入操作對索引的影響主要是需要對索引進行更新或重建，從而效率較低。因此，在使用索引的情況下，插入操作應(yīng)該盡可能批量執(zhí)行。
鎖是用于控制數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問的一種機制，當(dāng)一個事務(wù)對數(shù)據(jù)進行修改時，需要獲得排他鎖，防止其他事務(wù)同時對同樣的數(shù)據(jù)進行修改。在插入數(shù)據(jù)時也會加鎖，以防止多個插入操作同時運行并導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的問題。
緩存則是一種提高數(shù)據(jù)庫I/O效率的手段，通過將熱點數(shù)據(jù)、索引等信息緩存到內(nèi)存中，可以降低磁盤I/O操作的頻率，從而提高系統(tǒng)整體效率。在插入操作時，可能需要將新寫入的數(shù)據(jù)放入緩存中以提高后續(xù)查詢效率。
總之，數(shù)據(jù)庫的底層實現(xiàn)是一個非常復(fù)雜的過程，涉及到許多技術(shù)和算法。對于普通用戶來說，使用SQL語句進行數(shù)據(jù)操作已經(jīng)足夠簡便，無需深入理解底層實現(xiàn)過程。

6.頁分裂

頁分裂是指在B樹或B+樹索引結(jié)構(gòu)中，一次插入操作將導(dǎo)致一個數(shù)據(jù)頁上的數(shù)據(jù)行數(shù)量超過預(yù)設(shè)值從而需要分裂成兩個數(shù)據(jù)頁的過程。當(dāng)執(zhí)行插入操作時，如果當(dāng)前葉子節(jié)點已經(jīng)滿了，就需要調(diào)整樹的結(jié)構(gòu)，使其新增加的數(shù)據(jù)可以被存儲到正確的位置。其中，頁面分裂也叫做“節(jié)點分裂”。
在B+樹中，每個非葉子節(jié)點都會包含多個指向子節(jié)點的指針，一個塊或者一個物理磁盤的大小一般固定不變，而每個頁面最大的元素數(shù)量是有限的。因此，在節(jié)點的插入過程中，可能會造成某個葉子節(jié)點元素數(shù)量達到節(jié)點大小上限，無法再容納新的元素。

為了應(yīng)對這種情況，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)會執(zhí)行一個頁面分裂操作：即把當(dāng)前葉子節(jié)點按照一定規(guī)則分裂成兩個節(jié)點。在分裂的過程中，原來的節(jié)點和新節(jié)點之間以某種方式建立聯(lián)系，使得新插入的元素能夠正確地插入到適當(dāng)?shù)奈恢?。同時，由于不斷更新、刪除數(shù)據(jù)的同時，B+樹索引的數(shù)據(jù)頁數(shù)目也可以動態(tài)合并或拆分，以保持高效率的訪問性能

需要注意的是，節(jié)點分裂過多會導(dǎo)致磁盤空間利用率降低，同時頻繁的頁面分裂也會影響查詢性能。因此，在建立B+樹索引時應(yīng)盡量預(yù)先確定要存儲的數(shù)據(jù)大小并合理地設(shè)置樹的節(jié)點大小，以減少頁面分裂的次數(shù)。

主鍵順序插入會導(dǎo)致頁分裂嗎
主鍵順序插入可能會導(dǎo)致頁分裂，尤其是在自增主鍵的情況下。原因是，在主鍵順序插入的情況下，在自增主鍵的情況下，新插入的數(shù)據(jù)總是會在當(dāng)前頁的最后一行，這就會導(dǎo)致當(dāng)前頁被填滿，無法再插入新數(shù)據(jù)而發(fā)生頁面分裂。
例如，當(dāng)使用MySQL的InnoDB引擎創(chuàng)建一個自增主鍵時，系統(tǒng)將按照順序?qū)?shù)據(jù)插入到B+樹中，每個新記錄將被插入到當(dāng)前頁的末尾。如果當(dāng)前頁已經(jīng)不能再容納多個新條目，那么InnoDB會執(zhí)行一個頁面分裂，即創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)頁并重新輸出前一頁和新的數(shù)據(jù)條目。
為避免頻繁的頁面分裂，可以采用以下幾種方法：

1. 合理設(shè)置每個頁面存儲的數(shù)據(jù)數(shù)量上限。此側(cè)適用于不同類型的數(shù)據(jù)庫、表等，主要是要避免頁面大小過小或者過大。

2. 使用B+樹索引方式，避免B-樹索引的擴張和壓縮操作。

3. 以任意順序插入新記錄。這樣，新條目將被嵌入到當(dāng)前頁和相鄰的頁面之間，并且不太可能出現(xiàn)繞過它們的空間浪費狀況，并導(dǎo)致頁面分裂。
   總之，在設(shè)計主鍵時，需要綜合考慮數(shù)據(jù)存儲、訪問性能等因素，并進行適當(dāng)?shù)脑O(shè)置和優(yōu)化以避免出現(xiàn)不必要的頁面分裂情況。

   ⅰ. 可能會造成頁分裂：當(dāng)一頁滿了之后，在插入新記錄會導(dǎo)致頁分裂，可能影響磁盤IO速度和系統(tǒng)性能；

   1. 在MySQL數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)存儲和訪問的單位為「頁面」，每個頁面通常包含多行數(shù)據(jù)記錄。當(dāng)我們進行插入或更新操作時，如果新插入或更新的數(shù)據(jù)所在的頁面以及滿了，就需要將該頁面拆分成兩個更小的頁面，并且將之后的所有數(shù)據(jù)都向后移動，從而保證所有數(shù)據(jù)仍然有序地存儲在磁盤上。當(dāng)按照主鍵順序插入大量數(shù)據(jù)時，由于所有數(shù)據(jù)都是按照相同的順序逐漸填充到磁盤的幾個連續(xù)塊中，這些連續(xù)塊就會容易變得非常大。當(dāng)數(shù)據(jù)塊變得越來越大時，就會導(dǎo)致頻繁的分裂時間發(fā)生，即新的數(shù)據(jù)無法應(yīng)用到已經(jīng)存在的塊中，它們只能被加入到最后一個塊中，導(dǎo)致不斷生成新的空閑頁和頁分裂，從而減緩系統(tǒng)的響應(yīng)速度。因此，在實際的數(shù)據(jù)庫設(shè)計和應(yīng)用中，我們需要根據(jù)不同的存儲引擎、數(shù)據(jù)量和訪問模式等因素來選擇最合適的主鍵方案和數(shù)據(jù)分布方式，以保證系統(tǒng)能夠獲得優(yōu)秀的性能和穩(wěn)定性。
   2. 為啥插入的頁面滿了就要分裂：
      a. 數(shù)據(jù)庫中采用的是B+樹索引結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù)，而基于磁盤存儲的B+樹索引結(jié)構(gòu)將整個索引樹分成了多層，并且每一層都劃分成多個頁面進行存儲。其中葉子節(jié)點是實際存儲數(shù)據(jù)記錄的節(jié)點。
      b. 當(dāng)我們往數(shù)據(jù)庫表中插入新的記錄時，如果所要插入的頁面已經(jīng)滿了，就需要將該頁面拆分成兩個更小的頁面，并且將之后的所有數(shù)據(jù)都向后移動，從而保證所有數(shù)據(jù)仍然有序地存儲在磁盤上。
      c. 因為每一個頁面都是固定大小的，如果不對已滿的頁面進行分裂操作，新的記錄就沒有辦法被存儲到磁盤中。同時，如果只是簡單地添加新的頁面，則會使得查詢效率下降，因為每次查找都需要遍歷整個表。因此，對于已滿的頁面，分裂操作是必須執(zhí)行的。
      d. 在分裂一個頁面時，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常會選取被分裂節(jié)點的中間位置，將該位置前面的記錄劃分到左邊的頁面中，將該位置后面的記錄劃分到右邊的頁面中，從而使每個頁面中的數(shù)據(jù)量大致相等。這樣可以保證索引的平衡性和查詢效率，同時也能夠防止數(shù)據(jù)重復(fù)和數(shù)據(jù)丟失等問題的發(fā)生。
      e. 總之，磁盤中對應(yīng)B+樹的葉子節(jié)點已滿時，為保證新記錄能被存儲到磁盤，并提高索引查詢效率，需要對該節(jié)點進行分裂操作。
   3. 頁面不是固定大小嗎，為啥可以拆分成兩個更小的頁面？
      a. 在數(shù)據(jù)庫中，為了提高磁盤I/O的效率并減少空間的浪費，通常會將數(shù)據(jù)劃分成大小相等的頁面進行存儲。但是，在實際運行過程中，我們往往無法預(yù)知每個頁面存儲的具體記錄數(shù)量和字節(jié)數(shù)量，因此可能會出現(xiàn)頁面存儲的數(shù)據(jù)量超出頁面的容量限制。
      b. 當(dāng)一個頁面存儲滿了數(shù)據(jù)后，如果想要再往該頁面中添加新的數(shù)據(jù)，就必須將已有的數(shù)據(jù)刪除或移動到其他頁面中，騰出一部分空間以便存放新的數(shù)據(jù)。由于B+樹索引結(jié)構(gòu)的特點，為了保持葉子節(jié)點之間都是有序的，常見的做法是將該頁的中間位置處的數(shù)據(jù)移到新創(chuàng)建的頁面（右兄弟節(jié)點）。這個過程稱之為頁面“分裂”。
      c. 例如，假設(shè)有一個包含4個記錄的頁面，且每個記錄占用20個字節(jié)，而該頁面只能存放80個字節(jié)的數(shù)據(jù)，即可以存放4個記錄。如果我們向該頁面插入第5條記錄時，則需要先將原來的4號記錄移動到一個新頁面上，然后將新的記錄插入到原來的頁面中，最后更新父節(jié)點的索引信息。
      d. 換句話說，雖然頁面大小是固定的，但頁面中存儲的數(shù)據(jù)量卻可能不穩(wěn)定，當(dāng)頁面存儲的數(shù)據(jù)量超出頁面的容量限制時，就需要將這些數(shù)據(jù)進行合并或者分裂操作。此外，如果某些頁面空間利用率很低，系統(tǒng)也可能會在磁盤上將多個相鄰的頁面進行“合并”，從而形成更大的頁面，減少對磁盤I/O資源的消耗。
   4. 那分裂的兩個頁面怎么鏈接呢？
      a. 在數(shù)據(jù)庫中采用的B+樹索引結(jié)構(gòu)中，節(jié)點之間通過指針（或者稱為“地址”）互相鏈接起來，形成一個鏈表。當(dāng)一個頁面進行分裂操作時，系統(tǒng)通常會選取原頁面的中間位置，將該位置前面的數(shù)據(jù)分配到左半部分的頁面中，將該位置后面的數(shù)據(jù)分配到右半部分的頁面中。然后，這兩個頁面之間需要設(shè)置相應(yīng)的指針信息，才能維護樹形結(jié)構(gòu)的層次關(guān)系和有序性。
      b. 具體來說，在B+樹的葉子節(jié)點中，每個節(jié)點都包含指向上一級節(jié)點和下一級節(jié)點的指針，從而保證節(jié)點之間不會因為分裂或合并等操作而失去聯(lián)系。這些指針信息記錄在父節(jié)點和兄弟節(jié)點中，以便查詢和更新時可以快速定位到所需的節(jié)點。
      c. 例如，在對葉子節(jié)點進行分裂操作時，可以將數(shù)據(jù)劃分為兩個集合，并且設(shè)置相應(yīng)的指針信息使得它們能夠連成一個鏈表。如果已經(jīng)存在兄弟節(jié)點，則需要將其指向新創(chuàng)建的左半部分節(jié)點。如果沒有兄弟節(jié)點，則需要將父節(jié)點中與原頁面連接的指針同時指向新創(chuàng)建的兩個節(jié)點，并將這兩個節(jié)點用指向彼此的指針互相鏈接。
      d. 圖示例：
      ±----------+ ±----------+
      | Page 1 | | Page 3 |
      ±----------+ ±----------+
      | Key1,Data1 | ==> | Key4,Data4 |
      | Key2,Data2 | | Key5,Data5 |
      | Key3,Data3 | | Key6,Data6 |
      ±----------+ ±----------+
      (left sibling) (split) (right sibling)
      如上圖所示，在進行分裂操作時，原葉子節(jié)點被分成了兩個大小相等的部分（左半部分為Page 1，右半部分為Page 3），這兩個頁面之間通過指針信息進行連接。左邊的頁面與原來的左兄弟節(jié)點相連，右邊的頁面與右兄弟節(jié)點相連，而它們本身則通過自己的指針信息進行連接。
      總之，在B+樹的節(jié)點分裂或者合并操作中，節(jié)點內(nèi)部元素進行重新排列后，必須更新各個受影響節(jié)點的指針信息，使之能夠通過樹的往下向葉子節(jié)點方向查找、遍歷和修改數(shù)據(jù)。同時，這些指針信息的更改也需要被及時地保存到磁盤上，以確保系統(tǒng)崩潰或異常關(guān)閉時可以恢復(fù)到操作前的狀態(tài)。

7.頁合并

在B+樹索引結(jié)構(gòu)中，頁合并是指將樹上相鄰的兩個部分合并為一個部分的操作。當(dāng)節(jié)點的數(shù)據(jù)行數(shù)量下降到可接受范圍之下時，可以考慮觸發(fā)頁合并操作來減少磁盤占用和提高查詢效率。

一般情況下，在B+樹索引結(jié)構(gòu)中，頁合并有兩種可能的場景：

1. 刪除操作：在刪除某些數(shù)據(jù)行后，當(dāng)前葉子節(jié)點上可能會存在大量空余位置，如果過多的空間浪費會降低查詢效率。當(dāng)節(jié)點空余空間超過一定比例時（如50%），則可以通過執(zhí)行頁合并操作，將其與相鄰的兄弟節(jié)點合并以釋放掉不必要的磁盤空間。
2. 樹平衡：在插入新記錄時，如果當(dāng)前B+樹索引結(jié)構(gòu)非常不平衡，即某些葉子節(jié)點比其它節(jié)點包含的數(shù)據(jù)行數(shù)量更多，就可能需要執(zhí)行頁面合并操作。當(dāng)存在相鄰兩個節(jié)點存儲數(shù)據(jù)行數(shù)很小的情況下，并且使用合并后的新節(jié)點比原來的節(jié)點更加緊密地包括所有數(shù)據(jù)行，則可以合并這兩個節(jié)點以減少訪問節(jié)點的數(shù)量，提高查詢效率。

需要注意的是，頻繁的頁合并操作也會影響查詢性能，因為合并過程需要消耗大量的CPU時間和磁盤I/O操作。因此，在數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計時，應(yīng)注意調(diào)整合理的索引樹結(jié)構(gòu)、策略等，以避免不必要的頁合并，并優(yōu)化頁合并的效率和性能。

8.主鍵優(yōu)化方式

主鍵是數(shù)據(jù)庫中非常重要的一個概念，它被用于標識數(shù)據(jù)表中的每一行記錄，通常是一個唯一的標識符。在設(shè)計數(shù)據(jù)庫時，主鍵是需要進行優(yōu)化的一個方面。

1. 選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型：主鍵應(yīng)該選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)類型來節(jié)省存儲空間和查詢開銷。例如，整型主鍵通常比字符主鍵更快。
2. 索引優(yōu)化：創(chuàng)建主鍵索引可以提高查詢效率?？紤]到查詢操作比比插入操作更加頻繁，因此可以使用聚集索引或者非聚集索引的方式創(chuàng)建主鍵索引以加快查詢速度。
3. 自增主鍵：使用自增主鍵可以避免主鍵值沖突和手動維護主鍵值的麻煩。自增主鍵能夠自動生成不重復(fù)、連續(xù)、有序的主鍵字段值。
4. 復(fù)合主鍵：在某些情況下，并非所有列都適合作為單獨的主鍵，存在多列組合形成主鍵的復(fù)合主鍵，可優(yōu)化查詢效率。
5. 避免使用UUID作為主鍵：UUID有許多優(yōu)點，但作為數(shù)據(jù)庫中的主鍵，它會降低查詢效率。因為UUID是隨機生成的，在數(shù)據(jù)庫中使用可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)散布在不同的磁盤塊上。
6. 業(yè)務(wù)操作時，避免對主鍵進行修改。

數(shù)據(jù)組織方式：在InnoDB存儲引擎中，表數(shù)據(jù)都是根據(jù)主鍵順序組織存放的，這種存儲方式的表稱為「索引組織表」

10.count 優(yōu)化

select count(*) 和 select count(1) 的區(qū)別
SELECT COUNT(*) 和 SELECT COUNT(1) 的執(zhí)行結(jié)果是相同的，都會返回查詢結(jié)果集中的行數(shù)。
COUNT(*) 和 COUNT(1) 的區(qū)別在于它們的實現(xiàn)方式。COUNT(*) 是統(tǒng)計所有列的行數(shù)，需要把數(shù)據(jù)一行一行地從引擎里面讀出來，包括NULL值和重復(fù)的值，然后累計，因此效率比較慢；而 COUNT(1) 只是統(tǒng)計結(jié)果集的行數(shù)，但不取值，因為SQL引擎發(fā)現(xiàn)有一個常量值無需返回，所以稍微快一點 。
一般來說，如果只是查詢結(jié)果集的行數(shù)，建議使用 SELECT COUNT(1) ，可以提高一定的查詢性能。
count(字段）：一行一行的檢查該字段的值，如果該值為NULL，則不計數(shù)

在數(shù)據(jù)庫中，count() 函數(shù)常常用于計算表格中符合條件的記錄數(shù)。當(dāng)數(shù)據(jù)量很大時，count() 操作會非常耗時，影響整個系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。為此，可以進行以下一些優(yōu)化：

1. 使用索引：盡量在查詢語句中包含 WHERE 子句，這樣就可以利用索引避免全表掃描，從而減少查詢時間。
2. 緩存結(jié)果集：如果需要頻繁使用 count() 相同的操作結(jié)果，可以將結(jié)果緩存到內(nèi)存中，這樣能夠提高查詢速度。
3. 分析執(zhí)行計劃：通過分析 SQL 的執(zhí)行計劃來發(fā)現(xiàn)瓶頸，然后對相關(guān)字段進行索引、調(diào)整數(shù)據(jù)類型等操作。
4. 分區(qū)表：通過對大型表格進行分區(qū)，可以提高查詢效率，并使 count() 操作只針對特定的數(shù)據(jù)分區(qū)進行處理。
5. 使用計數(shù)器：對某個事件或操作進行統(tǒng)計并將結(jié)果保存在一個單獨的表格中，這種方式會更快且不會占用大量資源。
6. 異步處理：可以使用異步處理方法，在后臺計算統(tǒng)計值并把結(jié)果維護在緩存中。

總之，count() 優(yōu)化是一個比較具有挑戰(zhàn)性的工作，應(yīng)根據(jù)實際情況靈活選擇適合的優(yōu)化策略。

count 的幾種用法
在 SQL 中，COUNT() 函數(shù)用于統(tǒng)計表格中符合特定條件的行數(shù)。以下是 COUNT 函數(shù)常見的使用方法：

1. 統(tǒng)計全部數(shù)據(jù)行數(shù)：這是最基本的用法，示例如下：
   SELECT COUNT(*) FROM table_name;

這個查詢語句將返回表格 table_name 中所有行的總數(shù)。
2. 統(tǒng)計特定字段中不為空（或非 NULL）的行數(shù)：在實際應(yīng)用中，經(jīng)常需要針對特定的數(shù)據(jù)列進行計數(shù)，如下所示：
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name WHERE condition;

這個查詢語句將返回具有非空值的特定字段 column_name 的行數(shù)，通過添加 WHERE 子句可以進一步篩選包含特定條件的行。
3. 使用 DISTINCT 關(guān)鍵字進行去重統(tǒng)計：若要計算某個列中唯一條目的數(shù)量，可以使用 DISTINCT 關(guān)鍵字來確保單個計數(shù)，示例如下：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) FROM table_name WHERE condition;

這個查詢語句將返回與指定條件匹配且具有唯一值的特定字段 column_name 的行數(shù)。
4. 對數(shù)據(jù)分組計數(shù)：查詢結(jié)果根據(jù) GROUP BY 子句中指定的一個或多個數(shù)據(jù)列的值進行分組，然后對每個組內(nèi)的數(shù)據(jù)行數(shù)進行計數(shù)，示例如下：
SELECT column_name, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column_name;

這個查詢語句將返回表格中按 column_name 分組后的行數(shù)統(tǒng)計結(jié)果。

總之，COUNT() 函數(shù)根據(jù)具體需求有多種使用方法，可以根據(jù)實際應(yīng)用選擇不同的方式。

11.order by優(yōu)化

什么是文件排序
MySQL中的文件排序是一種在「無法使用索引進行排序」時的排序方法。當(dāng)MySQL執(zhí)行一個ORDER BY語句但不能使用索引時，它會嘗試使用該方法。基本上將會創(chuàng)建一個臨時文件并將結(jié)果集寫入該文件，然后再對文件內(nèi)容進行排序。MySQL可以使用系統(tǒng)內(nèi)存來優(yōu)化這個過程，并且可以指定具體的目錄來存儲臨時文件（系統(tǒng)變量tmpdir）。
以下是一些可能導(dǎo)致文件排序的情況：

1. 未正確使用索引（索引失效）：MySQL 在執(zhí)行 ORDER BY 和 GROUP BY 操作時，可以使用索引來加速查詢。但是，如果沒有正確使用索引，則 MySQL 可能會選擇使用文件排序來處理數(shù)據(jù)。
2. 大量數(shù)據(jù)：如果表中存在大量數(shù)據(jù)，則可能會在執(zhí)行 ORDER BY 或 GROUP BY 操作時使用文件排序。這是因為內(nèi)存不足以包含所有數(shù)據(jù)，MySQL 必須將數(shù)據(jù)寫入磁盤以釋放內(nèi)存。
3. 文本數(shù)據(jù)類型：當(dāng)使用文本數(shù)據(jù)類型時，MySQL 可能會選擇使用文件排序。這是因為對于文本數(shù)據(jù)，排序方式往往比較復(fù)雜，所需的操作占用內(nèi)存較大。
   如何避免出現(xiàn)文件排序
4. 正確使用索引：優(yōu)化 ORDER BY 或 GROUP BY 操作前，應(yīng)該考慮要使用的索引并明確指定使用策略。
5. 增加系統(tǒng)內(nèi)存：增加系統(tǒng)內(nèi)存可以在一定程度上避免使用文件排序。可以嘗試增加操作系統(tǒng)分配給 MySQL 的內(nèi)存或者提高服務(wù)器性能以改善查詢效率。
6. 優(yōu)化語句：優(yōu)化查詢語句中的 ORDER BY 或 GROUP BY 子句，避免使用復(fù)雜計算或文本數(shù)據(jù)類型，并且將結(jié)果集限制到較小的數(shù)據(jù)量所在的范圍內(nèi)。
   創(chuàng)建了一個覆蓋索引 index(age,phone)，然后執(zhí)行 select * from table order by phone,age; 依然使用了覆蓋索引？
   好的，我再結(jié)合具體的例子給你詳細地解釋一下。

假設(shè)我們有一張員工表 employees，包含 id、name、age 和 phone 四個字段，同時創(chuàng)建了一個非唯一聯(lián)合索引 (age, phone)。

如果我們執(zhí)行以下查詢語句：
SELECT * FROM employees ORDER BY phone, age;

MySQL 存儲引擎會先掃描聯(lián)合索引 (age, phone)，并以聚簇索引的方式返回所有符合條件的ID。因為使用聯(lián)合索引，MySQL 不需要回訪數(shù)據(jù)行便能生成有序結(jié)果集。這意味著 MySQL 對 ID 做二次查詢不是必要的，從而減少了IO操作。

注意，即使查詢語句沒有顯式使用聯(lián)合索引的存在，MySQL 也會考慮使用它來提高查詢效率。

接著，MySQL 會將所有滿足查詢條件的記錄按照聯(lián)合索引順序讀入到內(nèi)存中，并根據(jù) ORDER BY 中指定的字段進行排序。在完成排序后，MySQL 會將結(jié)果返回給用戶。

所以，在這個例子中，盡管查詢語句未顯式調(diào)用聯(lián)合索引的位置，但 MySQL 仍然使用了聯(lián)合索引加速查詢，并生成了一個有序結(jié)果集。

簡單來說，使用聯(lián)合索引可以讓數(shù)據(jù)庫能夠更快地獲取和排序數(shù)據(jù)，因此在對大數(shù)據(jù)量表的數(shù)據(jù)排序時尤其重要。

12.group by 優(yōu)化

對于 GROUP BY 的優(yōu)化，可以從以下幾個方面入手:

1. 確保使用合適的索引：為 GROUP BY 的字段建立索引，能夠大幅提升查詢速度。特別是在 GROUP BY 列與 WHERE 子句的列相同時需采用覆蓋索引，無需回避聚集索引或非覆蓋索引，這一點在查詢語句設(shè)計階段應(yīng)該被明確了解。
2. 避免重復(fù)計算：使用子查詢、 WITH AS 模塊等方法在源數(shù)據(jù)表（也就是 GROUP BY 之前）完成篩選、排序和聚合操作后，再進行分組求和等操作。
3. 減少數(shù)據(jù)傳輸和磁盤 IO：使用EXISTS 子查詢代替 IN 子查詢， 并使用 EXISTS 加上 limit 1 或 “not exists”“is null” 條件削減不必要的行掃描以及對磁盤 IO 壓力的處理。
4. 合理配置數(shù)據(jù)庫緩存：通過增加適當(dāng)?shù)?cache_size 和 tmp_table_size 參數(shù)值使 MySQL 建立內(nèi)部緩存，盡量減少磁盤訪問。
5. 使用優(yōu)化器：MySQL 優(yōu)化器能夠根據(jù) SQL 執(zhí)行計劃自動開啟 GROUP BY 查詢相關(guān)的參數(shù)來提高性能，例如設(shè)置 max_length_for_sort_data 參數(shù)、max_sort_length 參數(shù)等。
6. 減少 GROUP BY 字段數(shù)量：盡量減少 GROUP BY 的字段數(shù)量，以便減少排序的時間和計算復(fù)雜度。

需要注意的是，在進行 GROUP BY 優(yōu)化時，需要根據(jù)具體情況采取不同的方案，并綜合考慮 SQL 查詢語句本身、數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)、索引情況、物理機器配置等多種因素來選擇最佳優(yōu)化策略。

13.limit優(yōu)化

MySQL 中的 LIMIT 子句用于限制查詢結(jié)果集中返回的行數(shù)。優(yōu)化 LIMIT 子句的主要目標是減少查詢響應(yīng)時間和提高性能。下面是一些 MySQL 中 LIMIT 優(yōu)化的方法：

1. 使用索引：在查詢語句中包含 LIMIT 子句時，MySQL 會執(zhí)行順序掃描整個表來返回所需的行。
   如果在表上創(chuàng)建了合適的索引，則可以使查詢更加快速和可伸縮。
2. 分頁查詢：對于較大的數(shù)據(jù)集，僅僅使用 LIMIT 來請求完整的結(jié)果集不是最優(yōu)解決方案?？梢韵穹猪撘粯臃侄尾樵償?shù)據(jù)（例如查詢1000條記錄中的第11-20條）。
3. 使用 buffered 查詢：buffered 查詢將從服務(wù)器獲取的數(shù)據(jù)緩存在本地，避免反復(fù)向服務(wù)器發(fā)出請求，可以提高查詢效率。
4. 避免 ORDER BY：如果在查詢語句中不需要使用 ORDER BY 子句，則無需告訴 MySQL 在返回數(shù)據(jù)之前對其進行排序。
5. 指定 fields：有時候我們只需要查詢表中某幾列，而并非全部列，指定需要的列可以減少查詢返回的數(shù)據(jù)量，優(yōu)化查詢效率。
   如果想要查全部字段有想提高效率，可以先使用索引查詢出所有的主鍵字段，然后將結(jié)果集和查詢的表結(jié)合：
   select s.* from tb_user s,(select id from tb_user order by id limit 10000000,10) a
   where s.id = a.id

總之，針對具體的業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，需要靈活選擇合適的優(yōu)化方法。

14.update 優(yōu)化

在數(shù)據(jù)庫中，UPDATE 語句用于修改表格中的記錄，而在數(shù)據(jù)量較大且同時需要更新的行數(shù)也比較多時，UPDATE 操作可能會非常耗時，影響整個系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。下面是一些優(yōu)化 UPDATE 語句的方法：

1. 設(shè)計適當(dāng)?shù)乃饕? 索引可以加快查找和匹配操作的速度。因此，對于需要頻繁執(zhí)行的 UPDATE 查詢語句，應(yīng)該確定哪些列或組合需要創(chuàng)建索引，在 WHERE 子句中使用這些列或組合。 因為update 是寫操作，會給鎖，如果沒有使用索引，那么就會走全表掃描加表級鎖，如果此時有其他事務(wù)想要修改數(shù)據(jù)，就會被阻塞。
2. 分批次處理: 將要更新的數(shù)據(jù)分成較小的批次進行，每次只處理部分數(shù)據(jù)，減少鎖表時間，提高并發(fā)性能。通?？梢愿鶕?jù)業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)分布特點等因素設(shè)置每批數(shù)據(jù)的大小。
3. 關(guān)閉或減少觸發(fā)器：如果有觸發(fā)器或其他事件處理程序與 UPDATE 查詢關(guān)聯(lián)，則應(yīng)考慮關(guān)閉它們或者減少它們產(chǎn)生的影響，以最大程度地提高運行速度。
4. 啟用查詢緩存: 數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果的緩存可以幫助在相同查詢重新執(zhí)行時避免重復(fù)掃描和計算。啟用查詢緩存后，在相同查詢被重新執(zhí)行時，可以從緩存中直接獲取結(jié)果集。
5. 根據(jù)實際需求更新表結(jié)構(gòu): 對于某些數(shù)據(jù)可能不太重要的字段，可以將它們通過 UPDATE 語句更改為不接受 NULL 值來加快 UPDATE 操作速度。
6. 優(yōu)化查詢語句：優(yōu)化查詢語句是提高 SQL 性能最重要的一步。應(yīng)該對查詢使用正確的索引、避免惡意查詢等良好習(xí)慣進行優(yōu)化。

總之，UPDATE 優(yōu)化需要根據(jù)實際情況客觀分析，并采取適當(dāng)?shù)拇胧┻M行，以確保系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性。

15.innodb 三大特征

InnoDB 是 MySQL 中的一種事務(wù)性存儲引擎，它的三大特征是：

1. 事務(wù)支持：InnoDB 支持 ACID 的事務(wù)處理，即事務(wù)具有原子性、一致性、隔離性和持久性。在事務(wù)中，多個操作要么全部執(zhí)行，要么全部未執(zhí)行，保證了數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。
2. 行級鎖定：InnoDB 支持行級鎖定，能夠保證在并發(fā)情況下對數(shù)據(jù)的訪問具有高度的靈活性，可以最大程度地避免不必要的鎖等待過程。當(dāng)數(shù)據(jù)庫在執(zhí)行查詢或更新操作時，只會鎖住被查詢或更新的那一行數(shù)據(jù)，其他行數(shù)據(jù)不會被鎖住，從而減少了數(shù)據(jù)訪問瓶頸。
3. 外鍵約束：InnoDB 支持外鍵約束，用于實現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)完整性保護。外鍵可以保證數(shù)據(jù)的一致性性和可靠性，防止出現(xiàn)部分數(shù)據(jù)錯誤，例如，在一個訂單表中，存儲著包含客戶信息的另一個表，如客戶名稱、郵寄地址等，倘若沒有外鍵約束，則可能發(fā)生客戶信息和訂單信息不匹配的結(jié)果。

綜上所述，InnoDB 強調(diào)事務(wù)、一致性和高效性，通過優(yōu)化自身的數(shù)據(jù)管理、鎖定機制和約束規(guī)則等方面，提高了對于并發(fā)處理的支持能力，為 MySQL 數(shù)據(jù)庫的可靠性和穩(wěn)定性打下了堅實的基礎(chǔ)。