MySQL查漏补缺

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MySQL查漏补缺

目录

• MySQL查漏补缺
  • 唯一索引比普通索引快吗, 为什么
  • MySQL由哪些部分组成, 分别用来做什么
  • MySQL查询缓存有什么弊端, 应该什么情况下使用, 8.0版本对查询缓存有什么变更.
  • MyISAM和InnoDB的区别有哪些
  • MySQL怎么恢复半个月前的数据
  • MySQL事务的隔离级别, 分别有什么特点
  • 做过哪些MySQL索引相关优化
  • 简要说一下数据库范式
  • 一千万条数据的表, 如何分页查询
  • 订单表数据量越来越大导致查询缓慢, 如何处理
  • 欢迎关注公众号(代码如诗)
  • 推荐阅读

十个MySQL知识点(面试题), 查漏补缺, 共同学习, 欢迎交流. 文章地址: https://cloud.tencent.com/developer/article/1557584

唯一索引比普通索引快吗, 为什么

唯一索引不一定比普通索引快, 还可能慢.

1. 查询时, 在未使用limit 1的情况下, 在匹配到一条数据后, 唯一索引即返回, 普通索引会继续匹配下一条数据, 发现不匹配后返回. 如此看来唯一索引少了一次匹配, 但实际上这个消耗微乎其微.
2. 更新时, 这个情况就比较复杂了. 普通索引将记录放到change buffer中语句就执行完毕了. 而对唯一索引而言, 它必须要校验唯一性, 因此, 必须将数据页读入内存确定没有冲突, 然后才能继续操作. 对于写多读少的情况, 普通索引利用change buffer有效减少了对磁盘的访问次数, 因此普通索引性能要高于唯一索引.

MySQL由哪些部分组成, 分别用来做什么

1. Server

-  连接器: 管理连接, 权限验证.

-  分析器: 词法分析, 语法分析.

-  优化器: 执行计划生成, 索引的选择.

-  执行器: 操作存储引擎, 返回执行结果.

1. 存储引擎: 存储数据, 提供读写接口.

MySQL查询缓存有什么弊端, 应该什么情况下使用, 8.0版本对查询缓存有什么变更.

• 查询缓存可能会失效非常频繁, 对于一个表, 只要有更新, 该表的全部查询缓存都会被清空. 因此对于频繁更新的表来说, 查询缓存不一定能起到正面效果.
• 对于读远多于写的表可以考虑使用查询缓存.
• 8.0版本的查询缓存功能被删了 (￣.￣).

MyISAM和InnoDB的区别有哪些

• InnoDB支持事务, MyISAM不支持.
• InnoDB支持行级锁, MyISAM支持表级锁.
• InnoDB支持多版本并发控制(MVVC), MyISAM不支持.
• InnoDB支持外键, MyISAM不支持.
• MyISAM支持全文索引, InnoDB不支持(但可以使用Sphinx插件)

MySQL怎么恢复半个月前的数据

通过整库备份+binlog进行恢复. 前提是要有定期整库备份且保存了binlog日志.

MySQL事务的隔离级别, 分别有什么特点

1. 读未提交(RU): 一个事务还没提交时, 它做的变更就能被别的事务看到.
2. 读提交(RC): 一个事务提交之后, 它做的变更才会被其他事务看到.
3. 可重复读(RR): 一个事务执行过程中看到的数据, 总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的. 当然在可重复读隔离级别下, 未提交变更对其他事务也是不可见的.
4. 串行化(S): 对于同一行记录, 读写都会加锁. 当出现读写锁冲突的时候, 后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行.

做过哪些MySQL索引相关优化

• 尽量使用主键查询: 聚簇索引上存储了全部数据, 相比普通索引查询, 减少了回表的消耗.
• MySQL5.6之后引入了索引下推优化, 通过适当的使用联合索引, 减少回表判断的消耗.
• 若频繁查询某一列数据, 可以考虑利用覆盖索引避免回表.
• 联合索引将高频字段放在最左边.

简要说一下数据库范式

• 第一范式: 属性不可再分.
• 第二范式: 在一范式的基础上, 要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分. 通常需要为表加上一个列, 以存储各个实例的惟一标识. 这个惟一属性列被称为主关键字或主键.
• 第三范式: 在二范式的基础上, 要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息. 所以第三范式具有如下特征：1). 每一列只有一个值. 2). 每一行都能区分. 3). 每一个表都不包含其他表已经包含的非主关键字信息.

一千万条数据的表, 如何分页查询

数据量过大的情况下, limit offset分页会由于扫描数据太多而越往后查询越慢. 可以配合当前页最后一条ID进行查询, SELECT * FROM T WHERE id > #{ID} LIMIT #{LIMIT}. 当然, 这种情况下ID必须是有序的, 这也是有序ID的好处之一.

订单表数据量越来越大导致查询缓慢, 如何处理

分库分表. 由于历史订单使用率并不高, 高频的可能只是近期订单, 因此, 将订单表按照时间进行拆分, 根据数据量的大小考虑按月分表或按年分表. 订单ID最好包含时间(如根据雪花算法生成), 此时既能根据订单ID直接获取到订单记录, 也能按照时间进行查询.

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