mysql數據庫面試總結(一)
1、數據庫優化
1）數據庫範式
第一範式（1NF）：強調的是列的原子性，即列不能夠再分成其他幾列。
如電話列可進行拆分---家庭電話、公司電話
第二範式（2NF）：首先是 1NF，另外包含兩部分內容，一是表必須有主鍵；二是沒有包含在主鍵中的列必須完全依賴於主鍵，而不能只依賴於主鍵的一部分。
第三範式（3NF）：首先是 2NF，另外非主鍵列必須直接依賴於主鍵，不能存在傳遞依賴。
比如Student表（學號，姓名，年齡，性別，所在院校，院校地址，院校電話）
這樣一個表結構，就存在上述關系。 學號--> 所在院校 --> (院校地址，院校電話)
拆開來，如下。
（學號，姓名，年齡，性別，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校電話）
滿足這些規範的數據庫是簡潔的、結構明晰的；同時，不會發生插入（insert）、刪除（delete）和更新（update）操作異常。
2）數據類型選擇
數字類型:
Float和double選擇（盡量選擇float）
區分開TINYINT / INT / BIGINT，能確定不會使用負數的字段，建議添加 unsigned定義
能夠用數字類型的字段盡量選擇數字類型而不用字符串類型的
字符類型
char,varchar,TEXT的選擇：非萬不得已不要使用 TEXT 數據類型，定長字段，建議使用 CHAR 類型（填空格），不定長字段盡量使用 VARCHAR（自動適應長度，超過階段），且僅僅設定適當的最大長度
時間類型
按選擇優先級排序DATE（精確到天）、TIMESTAMP、DATETIME（精確到時間）
ENUM
對於狀態字段，可以嘗試使用 ENUM 來存放
避免使用NULL字段，很難查詢優化且占用額外索引空間
3）字符編碼
同樣的內容使用不同字符集表示所占用的空間大小會有較大的差異，所以通過使用合適的字符集，可以幫助我們盡可能減少數據量，進而減少IO操作次數。
1.純拉丁字符能表示的內容，選擇 latin1 字符編碼
2.中文可選用utf-8
3.MySQL的數據類型可以精確到字段，所以當我們需要大型數據庫中存放多字節數據的時候，可以通過對不同表不同字段使用不同的數據類型來較大程度減小數據存儲量，進而降低 IO 操作次數並提高緩存命中率
2、Sql優化
1.對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查詢也將導致全表掃描：
select id from t where name like ‘%abc%‘
7.應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2
8.應盡量避免在where子句中對字段進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=‘abc‘--name以abc開頭的id
應改為:
select id from t where name like ‘abc%‘
9.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。
10.在使用索引字段作為條件時，如果該索引是復合索引，那麽必須使用到該索引中的第一個字段作為條件時才能保證系統使用該索引，
否則該索引將不會被使用，並且應盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。
11.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(...)
12.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
13.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，
如一表中有字段sex，male、female幾乎各一半，那麽即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。
14.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，
因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。
一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
15.盡量使用數字型字段，若只含數值信息的字段盡量不要設計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。
這是因為引擎在處理查詢和連接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。
16.盡可能的使用 varchar 代替 char ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節省存儲空間，
其次對於查詢來說，在一個相對較小的字段內搜索效率顯然要高些。
17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
18.避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。
19.臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些例程更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使用導出表。
20.在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麽可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，
以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。
21.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。
22.盡量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的數據超過1萬行，那麽就應該考慮改寫。
23.使用基於遊標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。
24.與臨時表一樣，遊標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。
在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。
25.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。
26.盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。
3、索引優化
1）、 創建索引，
以下情況不適合建立索引
- 表記錄太少
- 經常插入、刪除、修改的表
- 數據重復且分布平均的表字段
2）、 復合索引
如果一個表中的數據在查詢時有多個字段總是同時出現則這些字段就可以作為復合索引
索引
索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構。
優點：
l 大大加快數據的檢索速度
l 創建唯一性索引，保證數據庫表中每一行數據的唯一性
l 可以加速表和表之間的連接
缺點：
l 索引需要占物理空間。
l 當對表中的數據進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，
降低了數據的維護速度
索引分類：
l 普通索引
create index zjj_temp_index_1 on zjj_temp_1(first_name);
drop index zjj_temp_index_1;
l 唯一索引，索引列的值必須唯一，但允許有空值
create unique index zjj_temp_1 on zjj_temp_1(id);
l 主鍵索引，它是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。
l 組合索引
參考博客：https://www.jianshu.com/p/5052f6a454ef
http://blog.csdn.net/jie_liang/article/details/77340905
https://www.cnblogs.com/wmbg/p/6800354.html
mysql數據庫面試總結(一)