mysql溫故知新

如何進行SQL優化？

答：
（1）選擇正確的存儲引擎
以 MySQL爲例，包括有兩個存儲引擎 MyISAM 和 InnoDB，每一個引擎都有利有弊。
MyISAM 適合於一些須要大量查詢的應用，但其對於有大量寫操做並非很好。甚至你只是須要update一個字段，整個表都會被鎖起來，而別的進程，就算是讀進程都沒法操做直到讀操做完成。另外，MyISAM 對於 SELECT COUNT(*) 這類的計算是超快無比的。

InnoDB 的趨勢會是一個很是複雜的存儲引擎，對於一些小的應用，它會比 MyISAM 還慢。可是它支持「行鎖」 ，因而在寫操做比較多的時候，會更優秀。而且，他還支持更多的高級應用，好比：事務。

 

（2）優化字段的數據類型

記住一個原則，越小的列會越快。若是一個表只會有幾列罷了（好比說字典表，配置表），那麼，咱們就沒有理由使用 INT 來作主鍵，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 會更經濟一些。若是你不須要記錄時間，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。固然，你也須要留夠足夠的擴展空間。

 

（3）爲搜索字段添加索引

索引並不必定就是給主鍵或是惟一的字段。若是在你的表中，有某個字段你總要會常常用來作搜索，那麼最好是爲其創建索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那應該創建全文索引。

 

(4)避免使用Select *從數據庫裏讀出越多的數據，那麼查詢就會變得越慢。而且，若是你的數據庫服務器和WEB服務器是兩臺獨立的服務器的話，這還會增長網絡傳輸的負載。即便你要查詢數據表的全部字段，也儘可能不要用*通配符，善用內置提供的字段排除定義也許能給帶來更多的便利。

 

(5)使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 類型是很是快和緊湊的。在實際上，其保存的是 TINYINT，但其外表上顯示爲字符串。這樣一來，用這個字段來作一些選項列表變得至關的完美。例如，性別、民族、部門和狀態之類的這些字段的取值是有限並且固定的，那麼，你應該使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

 

(6)儘量的使用 NOT NULL

除非你有一個很特別的緣由去使用 NULL 值，你應該老是讓你的字段保持 NOT NULL。 NULL其實須要額外的空間，而且，在你進行比較的時候，你的程序會更復雜。 固然，這裏並非說你就不能使用NULL了，現實狀況是很複雜的，依然會有些狀況下，你須要使用NULL值。

 

(7)固定長度的表會更快

若是表中的全部字段都是「固定長度」的，整個表會被認爲是 「static」 或 「fixed-length」。 例如，表中沒有以下類型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一個這些字段，那麼這個表就不是「固定長度靜態表」了，這樣，MySQL 引擎會用另外一種方法來處理。

 

固定長度的表會提升性能，由於MySQL搜尋得會更快一些，由於這些固定的長度是很容易計算下一個數據的偏移量的，因此讀取的天然也會很快。而若是字段不是定長的，那麼，每一次要找下一條的話，須要程序找到主鍵。

 

而且，固定長度的表也更容易被緩存和重建。不過，惟一的反作用是，固定長度的字段會浪費一些空間，由於定長的字段不管你用不用，他都是要分配那麼多的空間。

 

實踐中如何優化MySQL

我當時是按如下四條依次回答的，他們四條從效果上第一條影響最大，後面愈來愈小。

① SQL語句及索引的優化

② 數據庫表結構的優化

③ 系統配置的優化

④ 硬件的優化

 

優化數據庫的方法

1.  選取最適用的字段屬性，儘量減小定義字段寬度，儘可能把字段設置NOTNULL，例如’省份’、’性別’最好適用ENUM
2.  使用鏈接(JOIN)來代替子查詢
3.  適用聯合(UNION)來代替手動建立的臨時表
4.  事務處理
5.  鎖定表、優化事務處理
6.  適用外鍵，優化鎖定表
7.  創建索引
8.  優化查詢語句

SQL注入產生的緣由：程序開發過程當中不注意規範書寫sql語句和對特殊字符進行過濾，致使客戶端能夠經過全局變量POST和GET提交一些sql語句正常執行。

對於關係型數據庫而言，索引是至關重要的概念，請回答有關索引的幾個問題：

a)、索引的目的是什麼？
快速訪問數據表中的特定信息，提升檢索速度

建立惟一性索引，保證數據庫表中每一行數據的惟一性。

加速表和表之間的鏈接

使用分組和排序子句進行數據檢索時，能夠顯著減小查詢中分組和排序的時間

b)、索引對數據庫系統的負面影響是什麼？
負面影響：
建立索引和維護索引須要耗費時間，這個時間隨着數據量的增長而增長；索引須要佔用物理空間，不光是表須要佔用數據空間，每一個索引也須要佔用物理空間；當對錶進行增、刪、改、的時候索引也要動態維護，這樣就下降了數據的維護速度。

c)、爲數據表創建索引的原則有哪些？
在最頻繁使用的、用以縮小查詢範圍的字段上創建索引。

在頻繁使用的、須要排序的字段上創建索引

d)、 什麼狀況下不宜創建索引？
對於查詢中不多涉及的列或者重複值比較多的列，不宜創建索引。

對於一些特殊的數據類型，不宜創建索引，好比文本字段（text）等

 

 

 解釋MySQL外鏈接、內鏈接與自鏈接的區別

先說什麼是交叉鏈接: 交叉鏈接又叫笛卡爾積，它是指不使用任何條件，直接將一個表的全部記錄和另外一個表中的全部記錄一一匹配。

內鏈接 則是隻有條件的交叉鏈接，根據某個條件篩選出符合條件的記錄，不符合條件的記錄不會出如今結果集中，即內鏈接只鏈接匹配的行。
外鏈接 其結果集中不只包含符合鏈接條件的行，並且還會包括左表、右表或兩個表中
的全部數據行，這三種狀況依次稱之爲左外鏈接，右外鏈接，和全外鏈接。

左外鏈接，也稱左鏈接，左表爲主表，左表中的全部記錄都會出如今結果集中，對於那些在右表中並無匹配的記錄，仍然要顯示，右邊對應的那些字段值以NULL來填充。右外鏈接，也稱右鏈接，右表爲主表，右表中的全部記錄都會出如今結果集中。左鏈接和右鏈接能夠互換，MySQL目前還不支持全外鏈接。

 

char和varchar的區別？

答：是一種固定長度的類型，varchar則是一種可變長度的類型，它們的區別是：  

char(M)類型的數據列裏，每一個值都佔用M個字節，若是某個長度小於M，MySQL就會在它的右邊用空格字符補足．（在檢索操做中那些填補出來的空格字符將被去掉）在varchar(M)類型的數據列裏，每一個值只佔用恰好夠用的字節再加上一個用來記錄其長度的字節（即總長度爲L+1字節）．  

varchar得適用場景:

字符串列得最大長度比平均長度大不少 2.字符串不多被更新，容易產生存儲碎片 3.使用多字節字符集存儲字符串

Char得場景:

    存儲具備近似得長度（md5值,身份證，手機號）,長度比較短小得字符串（由於varchar須要額外空間記錄字符串長度），更適合常常更新得字符串，更新時不會出現頁分裂得狀況，避免出現存儲碎片，得到更好的io性能

 

 

說說對SQL語句優化有哪些方法？（選擇幾條）

（1）Where子句中：where表之間的鏈接必須寫在其餘Where條件以前，那些能夠過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在Where子句的末尾.HAVING最後。

（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。

（3） 避免在索引列上使用計算

（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

（5）對查詢進行優化，應儘可能避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上創建索引。

（6）應儘可能避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，不然將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描

（7）應儘可能避免在 where 子句中對字段進行表達式操做，這將致使引擎放棄使用索引而進行全表掃描

 

一、索引

索引是表的目錄，在查找內容以前能夠先在目錄中查找索引位置，以此快速定位查詢數據。對於索引，會保存在額外的文件中。
二、索引，是數據庫中專門用於幫助用戶快速查詢數據的一種數據結構。相似於字典中的目錄，查找字典內容時能夠根據目錄查找到數據的存放位置，而後直接獲取便可。
1.一、索引選取類型

    一、越小的數據類型一般更好：越小的數據類型一般在磁盤、內存和CPU緩存中都須要更少的空間，處理起來更快。

    二、簡單的數據類型更好：整型數據比起字符，處理開銷更小，由於字符串的比較更復雜。

    三、儘可能避免NULL：應該指定列爲NOT nuLL,在MySQL中， 含有空值的列很難進行查詢優化，由於它們使得索引、索引的統計信息以及比較運算更加複雜
 

 

1.二、什麼場景不適合建立索引

    第一，對於那些在查詢中不多使用或者參考的列不該該建立索引。這是因 爲，既然這些列不多使用到，所以有索引或者無索引，並不能提升查詢速度。相反，因爲增長了索引，反而下降了系統的維護速度和增大了空間需求。
    第二，對於那 些只有不多數據值的列也不該該增長索引。由於原本結果集合就是至關於全表查詢了，因此沒有必要。這是由於，因爲這些列的取值不多，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的數據行佔了表中數據行的很大比 例，即須要在表中搜索的數據行的比例很大。增長索引，並不能明顯加快檢索速度。
    第三，對於那些定義爲text, image和bit數據類型的列不該該增長索引。這是由於，這些列的數據量要麼至關大，要麼取值不多。
    第四，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不該該建立索 引。這是由於，修改性能和檢索性能是互相矛盾的。當增長索引時，會提升檢索性能，可是會下降修改性能。當減小索引時，會提升修改性能，下降檢索性能。因 此，當修改性能遠遠大於檢索性能時，不該該建立索引。
    第五，不會出如今where條件中的字段不應創建索引。

 

首先按 company_id,moneys 的順序建立一個複合索引,具體以下:

mysql> create index ind_sales2_companyid_moneys on sales2(company_id,moneys);
Query OK, 1000 rows affected (0.03 sec)
Records: 1000 Duplicates: 0 Warnings: 0
 

而後按 company_id 進行表查詢,具體以下:

mysql> explain select * from sales2 where company_id = 2006\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales2
type: ref
possible_keys: ind_sales2_companyid_moneys
208key: ind_sales2_companyid_moneys
key_len: 5
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
 

能夠發現即使 where 條件中不是用的 company_id 與 moneys 的組合條件,索引仍然能用到,這就是索引的前綴特性。

四、可是若是隻按 moneys 條件查詢表,那麼索引就不會被用到,具體以下:

mysql> explain select * from sales2 where moneys = 1\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: sales2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.二、對於使用 like 的查詢,後面若是是常量而且只有%號不在第一個字符,索引纔可能會被使用：

一、 能夠發現第一個例子沒有使用索引,而第二例子就可以使用索引,
二、 區別就在於「%」的位置不一樣,前者把「%」放到第一位就不能用到索引,然後者沒有放到第一位就使用了索引。

mysql> explain select * from company2 where name like '%3'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
 

 
mysql> explain select * from company2 where name like '3%'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: range
209possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: NULL
rows: 103
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.三、若是列名，記得是列的名字，是索引,使用 column_name is null 將使用索引。

mysql> explain select * from company2 where name is null\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 11
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

3.四、若是對大的文本進行搜索,使用全文索引而不用使用 like ‘%…%’。

四、存在索引，可是不使用

4.一、若是 MySQL 估計使用索引比全表掃描更慢,則不使用索引。例如，若是列key_part1 均勻分佈在 1 和 100 之間,下列查詢中使用索引就不是很好:

 

 

SELECT * FROM table_name where key_part1 > 1 and key_part1 < 90;

4.三、用 or 分割開的條件,若是 or 前的條件中的列有索引,然後面的列中沒有索引,那麼涉及到的索引都不會被用到,例如:，必須or先後都有索引才能被使用，並且必須是單獨索引。

mysql> show index from sales\G;
*************************** 1. row ***************************
Table: sales
Non_unique: 1
Key_name: ind_sales_year
Seq_in_index: 1
Column_name: year
210Collation: A
Cardinality: NULL
Sub_part: NULL
Packed: NULL
Null:
Index_type: BTREE
Comment:
1 row in set (0.00 sec)

4.四、若是列是字符型，，傳入的是數字，則不上‘’不會使用索引

mysql> explain select * from company2 where name = 294\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ALL
possible_keys: ind_company2_name
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 1000
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
 
 
mysql> explain select * from company2 where name = '294'\G;
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: company2
type: ref
possible_keys: ind_company2_name
key: ind_company2_name
key_len: 23
ref: const
rows: 1
Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)

4.1.1.六、建立全文索引

　  全文索引能夠用於全文搜索，但只有MyISAM存儲引擎支持FULLTEXT索引，而且只爲CHAR、VARCHAR和TEXT列服務。索引老是對整個列進行，不支持前綴索引，

 

 

JOIN用法