Mysql系列

1 MySQL设计表的三大范式是什么？

MySQL设计表时遵循的三大范式是关系型数据库设计理论中的基本规范，它们确保了数据在数据库中的存储结构合理、无冗余且一致。以下是三大范式的详细介绍：

第一范式（1NF：First Normal Form）

要求：

  • 每个属性（列）都必须是不可再分的原子值。
  • 表中所有字段的值都是基本的、不可分解的数据项。

这意味着在一个关系型表格中，每一列的单元格都应该只包含一个值，而不能是多个值的集合或复合值。例如，地址不应该作为一个字段来存储，因为它可以被分解为街道、城市、省份等独立的部分。

第二范式（2NF：Second Normal Form）

要求：

  • 数据表必须满足第一范式。
  • 表中的非主键字段完全依赖于整个候选键（通常是主键），而不是部分依赖。

换句话说，在第二范式中，不允许存在非主键列对部分主键的依赖。如果存在这种情况，需要将这部分非主键列单独拆分为一个新的表，并通过外键与原表关联。这样可以消除数据冗余并确保每个表都有明确的主题。

第三范式（3NF：Third Normal Form）

要求：

  • 数据表必须满足第二范式。
  • 所有非主键字段之间不存在传递依赖关系，即没有任何一个非主键字段依赖于另一个非主键字段。

第三范式进一步消除了冗余数据，它规定任何非主键字段的信息都只能直接依赖于主键，不能通过其他非主键字段间接依赖于主键。如果存在这种传递依赖，则需要继续拆分表以达到3NF的要求。

总结来说，三大范式旨在减少数据冗余、提高数据一致性以及简化数据修改操作的复杂性。在实际数据库设计中，根据业务需求和性能考量，有时会适度地违反某些范式，如引入适当的冗余以提升查询效率，这需要设计者权衡规范化与性能之间的平衡。

2 MySQL的selete * 和seltet 全字段的区别？

MySQL中SELECT *和SELECT 全部字段名在查询结果上没有区别，它们都会返回表中的所有列数据。但二者在性能、可读性以及数据库设计原则上有以下几点差异：

  1. 性能影响：

    • SELECT *：MySQL服务器需要解析查询语句时确定*代表的所有字段，这可能会比直接指定字段名稍微多花一点时间。此外，如果表中有大量字段，而应用程序只需要其中一部分，那么使用SELECT *会增加网络传输的开销，因为返回了不必要的字段信息。
    • SELECT 全部字段名：当明确列出所有字段名时，MySQL可以直接处理这些字段而无需额外解析步骤。尤其在大表中，只选择必要的字段可以减少I/O操作和网络传输量。

  2. 索引优化：

    • 使用覆盖索引（Covering Index）的情况下，如果仅查询索引包含的字段，MySQL有可能直接从索引中获取所需数据，而不必访问实际的数据页，从而提高查询效率。但如果执行SELECT *，即使部分字段可以通过索引查找，其他非索引字段仍需回表查询，导致无法充分利用索引优化。

  3. 可读性和维护性：

    • SELECT *降低了代码的可读性，因为阅读者不能一眼看出具体查询哪些字段，增加了未来维护成本。
    • 明确写出每个字段名则提高了SQL语句的可读性，并且有助于保持代码整洁和明确。

  4. 表结构变更的影响：

    • 当表结构发生变化（如添加或删除字段）时，使用SELECT *的代码可能不会反映出这种变化，导致预期外的行为。而在代码中明确列出字段，则可以避免因表结构变动带来的问题。

综上所述，在编写SQL查询时，除非确实需要表的所有字段，一般推荐明确列出所要查询的字段名称以提升性能和维护性。

3 MySQL的seletet *除了是全字段扫描外为什么慢？

MySQL的SELECT *语句之所以在某些情况下执行较慢，主要是因为以下几个原因：

  1. 数据传输量大：

    • 当查询表中的所有字段时，数据库需要将所有列的数据从磁盘读取到内存，并通过网络发送给客户端。如果表结构中有大量字段或者字段值占用空间较大（如文本、二进制数据等），这会显著增加网络传输和内存使用，特别是在带宽有限或内存资源紧张的情况下。

  2. 索引利用率低：

    • 如果查询中没有明确指定索引字段，即使表中有适合当前查询的索引，也无法利用索引来加速查询。由于索引通常只包含部分字段（尤其是主键和唯一索引），因此全字段扫描不会直接利用索引提高查询速度。

  3. I/O操作成本高：

    • 在大数据量的表中，全字段扫描意味着对表进行全表扫描，可能导致大量的磁盘I/O操作，尤其当数据无法全部加载到内存时，频繁的磁盘访问会使查询响应时间大大增加。

  4. 无谓的计算开销：

    • 对于存储过程、触发器或者其他后续处理来说，可能只需要其中一部分字段，但SELECT *却返回了所有字段，导致不必要的计算和处理。

  5. 未优化的查询计划：

    • 数据库优化器可能无法提供一个最优的查询计划，因为它不能针对未知的具体列做出最佳选择。

  6. 缓存效率较低：

    • 查询结果缓存通常基于SQL语句和所涉及的具体列来实现。SELECT *与具体列出列名的查询相比，在缓存匹配上的效率可能会降低，因为相同的表查询不同列集可能会产生不同的缓存项。

为了提高查询性能，应尽量避免在生产环境中使用SELECT *，除非确实需要获取所有字段信息。推荐的做法是根据实际需求指定要查询的列，同时结合适当的索引策略以减少不必要的I/O和CPU开销

4 MySQL如何做优化？

MySQL数据库优化涉及多个层面，包括但不限于以下几点：

配置优化

  1. 调整参数：

    • 根据服务器硬件资源和应用特点调整innodb_buffer_pool_size（InnoDB缓冲池大小），通常应设置为可用物理内存的50%-70%。
    • 调整max_connections以适应并发连接需求，但要防止过多空闲连接导致内存浪费。
    • 配置query_cache_size（查询缓存）或启用查询缓存插件（MySQL 8.0中已移除查询缓存）。
    • 设置合适的tmp_table_size和max_heap_table_size以处理内部临时表。

  2. 线程池优化：

    • 对于高并发场景，考虑启用线程池功能（如thread_handling=pool-of-threads）来减少线程创建销毁开销。

  3. 日志系统：

    • 合理配置事务日志、错误日志以及慢查询日志，比如适当增大日志文件大小、合理设置sync_binlog参数等。

表结构及索引优化

  1. 字段类型选择：

    • 确保使用最合适的字段类型，避免过度消耗存储空间，例如使用更小的整数类型、适合数据范围的浮点数类型等。

  2. 表设计：

    • 分区表：对于大表可以考虑水平分区或者垂直拆分。
    • 压缩表：在存储空间紧张时可考虑启用表压缩。

  3. 索引策略：

    • 创建适当的唯一索引和覆盖索引提高查询效率。
    • 使用复合索引，并遵循最左前缀原则。
    • 避免在经常更新的列上创建索引，因为插入、删除和更新操作会触发索引重建，影响性能。

  4. NULL值处理：

    • 尽可能避免索引列允许NULL值，因为在某些情况下，含有NULL值的索引可能会降低查询效率。

查询优化

  1. SQL语句审查：

    • 避免全表扫描，尽可能利用索引执行查询。
    • 减少不必要的JOIN操作，尤其避免CROSS JOIN。
    • 避免在WHERE子句中对索引列进行函数运算或类型转换。
    • 使用EXPLAIN分析查询计划，找出低效查询并针对性优化。

  2. 批量处理与延迟写入：

    • 对于大量插入、更新操作，采用批量INSERT或LOAD DATA INFILE代替单条插入。
    • 对于实时性要求不高的数据，可以采用异步方式写入，减轻主库压力。

服务器硬件与架构优化

  1. 硬件升级：

    • 提升CPU速度和核心数量、增加内存容量、使用高速SSD硬盘替换传统HDD。

  2. 架构改进：

    • 数据库读写分离，通过主从复制实现读取负载均衡。
    • 在合适的情况下采用分布式数据库中间件或分片技术进行水平扩展。
    • 对于复杂查询，考虑引入缓存服务如Redis。

其他优化措施

  1. 定期维护与监控：

    • 定期分析和清理无用的数据，运行ANALYZE TABLE更新统计信息以便优化器做出更好的决策。
    • 使用监控工具持续关注MySQL服务器状态，如磁盘I/O、内存使用情况、锁竞争状况等。

  2. 定时任务与计划：

    • 合理安排大型任务在业务低峰期执行，避免影响正常业务时段的性能。

总之，MySQL数据库优化是一个全方位的过程，需要结合实际应用场景和业务需求不断调整和改进。同时，随着MySQL版本迭代，新特性可能带来新的优化手段，因此保持对最新技术的关注也很重要。

5 MySQL的常用SQL语句优化有哪些？

MySQL数据库中SQL语句的优化涉及多个方面，以下是一些常用的SQL语句优化策略：

  1. 使用索引：

    • 确保在查询条件中频繁使用的列上创建索引，尤其是where子句中的列和连接操作的列。
    • 对于排序、分组等操作的字段也应考虑建立索引。
    • 使用覆盖索引（Covering Index），即索引包含所有需要查询的字段，可以减少回表操作。

  2. 避免全表扫描：

    • 尽可能避免SELECT *，明确指定需要的列，减少数据传输量和CPU处理开销。
    • 当查询结果集很小而表很大时，优先考虑使用索引来替代全表扫描。

  3. 合理使用JOIN：

    • 减少不必要的JOIN操作，尽量简化JOIN层次和数量。
    • 优化JOIN顺序，根据表的数据量和索引情况选择合适的JOIN策略。
    • 使用INNER JOIN代替LEFT JOIN或RIGHT JOIN，因为后者可能导致更多行被读取。

  4. 条件过滤：

    • 在WHERE子句中先处理最能过滤数据的条件，以便尽早减少工作集大小。
    • 避免在索引列上使用函数或者进行类型转换，这可能会导致无法利用索引。

  5. 避免在JOIN和WHERE子句中使用不等条件：

    • 不等条件通常会阻止MySQL使用某些索引优化策略。

  6. 避免IN和NOT IN：

    • 如果列表中有大量值，改用JOIN或者EXISTS子查询可能更高效。

  7. LIMIT与OFFSET优化：

    • 当需要进行分页查询时，随着OFFSET值增加，效率会下降。考虑使用索引跳跃查询或临时表存储中间结果以提高性能。

  8. 避免冗余计算：

    • 如果一个表达式在SQL语句中多次出现，考虑将其结果保存到变量中重用。

  9. 子查询优化：

    • 将适用的子查询转化为JOIN操作，有时可提高性能。

  10. 批量插入和更新：

    • 使用INSERT INTO ... VALUES ..., (...) ON DUPLICATE KEY UPDATE结构进行批量插入或更新操作，而非单条执行。

  11. 适当设置SQL缓存：

    • 根据业务场景，对于静态或变化较少的结果集，可以考虑启用查询缓存（MySQL 8.0后移除查询缓存）或自建缓存机制。

  12. 事务管理：

    • 合理控制事务范围，避免长事务阻塞资源；在可能的情况下，使用乐观锁或悲观锁来减少死锁的发生。

通过上述策略以及对特定查询执行计划的理解和调整，可以显著提升MySQL数据库中SQL语句的执行效率。同时，持续监控和分析数据库性能指标也是优化过程的重要组成部分。

6 Mysql 悲观锁

在MySQL中，悲观锁是一种并发控制机制，它假设多个事务并发访问数据时会发生冲突，并且为了防止这种情况，在读取或修改数据前先获取并持有排他锁（Exclusive Lock），直到事务结束才释放。这样可以确保在当前事务处理期间，其他事务不能对锁定的数据进行修改。

如何实现MySQL的悲观锁：

  1. 行级悲观锁： 使用SELECT ... FOR UPDATE语句来获取某一行记录的悲观锁。例如：

     Sql 
    1START TRANSACTION;
2SELECT * FROM table_name WHERE id = ? FOR UPDATE;
3-- 进行业务操作...
4COMMIT;
     
    上述SQL执行后，如果找到匹配id的记录，则该记录会被加上一个排他锁，直到事务提交或回滚。在此期间，其他试图对同一记录执行FOR UPDATE的事务将会被阻塞，直到该锁被释放。
     
  2.  
    表级悲观锁： MySQL也支持使用LOCK TABLES命令对整个表加锁，但这种方式粒度较粗，一般不推荐在高并发场景下使用，因为容易导致性能瓶颈。
     
     Sql 
    1LOCK TABLES table_name WRITE;
2-- 进行业务操作...
3UNLOCK TABLES;
     
    当执行LOCK TABLES后，其他任何事务都不能对该表进行写入操作，直到当前事务调用UNLOCK TABLES释放锁。
     
 

需要注意的是，悲观锁在提高并发安全性的同时，可能会降低系统的并发性能，因为它会增加
 

 

7 MySQL索引的作用？和它的优点缺点是什么？
 

MySQL索引的作用：
 

  1.  
    加速查询：
     
  
    • 索引是数据库表中数据结构的一种，它可以快速定位到特定的数据行。通过索引，数据库系统不需要进行全表扫描，而是直接根据索引查找对应的记录，从而显著提高数据检索速度。
  2.  
    唯一性保证：
     
  
    • 对于唯一索引（UNIQUE INDEX），可以确保指定列的值在表中是唯一的，从而防止插入重复数据，为业务逻辑提供保障。
  3.  
    排序和分组优化：
     
  
    • 当对索引列进行ORDER BY或GROUP BY操作时，数据库可以直接利用索引来完成排序和分组，减少不必要的计算开销。
  4.  
    连接性能提升：
     
  
    • 在执行JOIN操作时，如果被连接的字段上有合适的索引，可以极大地提高连接操作的效率。
 

MySQL索引的优点：
 

  • 提高查询性能，特别是对于大型表来说，索引可以大大减少查询时间。
  • 通过唯一索引实现数据完整性约束，避免数据重复。
 

MySQL索引的缺点：
 

  1.  
    占用存储空间：
     
  
    • 创建索引需要额外的物理存储空间，尤其是在包含大量数据的大表上建立索引，可能会占用较大的存储资源。
  2.  
    写入性能下降：
     
  
    • 插入、更新和删除操作需要同时维护索引，这会增加写操作的成本。每次修改数据时，不仅要修改数据本身，还要对涉及的索引进行相应调整，这可能导致写入性能降低。
  3.  
    维护成本：
     
  
    • 随着数据量的增长，索引可能需要定期重建以保持性能，而重建过程通常需要消耗较多的系统资源。
  4.  
    过度索引：
     
  
    • 如果创建了过多不必要的索引，不仅浪费存储空间，还可能导致优化器在选择执行计划时产生困扰，反而降低查询效率。
  5.  
    查询优化器的选择：
     
  
    • 即使存在索引，MySQL查询优化器并不一定总会选择使用索引执行查询，具体是否能发挥索引优势取决于具体的查询条件和SQL语句结构。
 

8  MySQL有哪些索引（或者说索引类型有哪些）？
 

MySQL数据库支持多种索引类型，以下是一些主要的索引类型：
 

  1.  
    B-Tree Index（B树索引）
     
  
    • 这是最常见的索引类型，几乎所有的InnoDB和MyISAM表都默认使用这种类型的索引。B-Tree索引适用于全值匹配、范围查询以及排序操作，它能提供快速的点查、范围查找和排序功能。
  2.  
    晚7yHash Index（哈希索引）
     
  
    • Memory引擎表支持哈希索引，适用于等值查询且效率极高，但不支持范围查询和排序操作。哈希索引通过哈希函数将键直接映射到存储位置，因此对于精确匹配特别快。
  3.  
    R-Tree Index（R树索引）
     
  
    • 用于空间数据类型的索引，例如SPATIAL索引，常用于地理空间数据的检索，如经纬度坐标。
  4.  
    Full-text Index（全文索引）
     
  
    • 适用于对文本字段进行全文搜索，可以实现对文本内容的关键字搜索，而非仅仅基于字符串的开头或完全匹配。在MyISAM、InnoDB中均可创建全文索引，不过它们使用的全文索引引擎不同。
  5.  
    Primary Key Index（主键索引）
     
  
    • 主键自动具有唯一性，并且在InnoDB中会隐式地创建一个聚簇索引（Clustered Index），主键索引的顺序决定了行记录在磁盘上的物理存储顺序。
  6.  
    Secondary Index（辅助索引/二级索引）
     
  
    • 在非主键列上创建的索引被称为辅助索引或二级索引。InnoDB中，辅助索引包含了主键值，从而允许从辅助索引直接定位到具体的行记录。
  7.  
    Unique Index（唯一索引）
     
  
    • 可以是任何类型的索引（如B-Tree索引），但是要求所有索引键值必须唯一。这对于保证数据一致性很有用，同时也有助于查询优化。
  8.  
    Composite Index（组合索引/复合索引）
     
  
    • 复合索引是在多个列上定义的一个索引，它可以是一个B-Tree索引，其内部按照索引列的顺序构建层次结构。最左前缀原则在这种索引上尤为关键，即查询时需要从索引最左边开始连续使用索引列。
 

根据实际业务需求和数据库表设计，可以选择适合的索引类型来提高查询性能和数据一致性
 

 

8 MySQL的主键和索引有什么区别？
 

MySQL的主键（Primary Key）和索引（Index）在概念和功能上有着明显的区别，同时也存在一定的联系。以下是对它们区别的详细说明：
 

主键：
 

  1.  
    唯一性： 主键的主要特性是其值必须在表中是唯一的，每个表只能有一个主键，并且每个主键列的每一行都不能有重复的值。
     
  2.  
    完整性约束： 主键用于确保数据完整性，数据库管理系统会自动强制执行主键的唯一性约束，即不允许插入两行具有相同主键值的数据。
     
  3.  
    标识记录： 主键通常用来唯一地标识表中的每一行记录，作为记录的“身份证”，使得用户可以通过主键快速定位到特定的一行数据。
     
  4.  
    聚簇索引（InnoDB存储引擎）： 在InnoDB存储引擎中，主键索引同时也是聚簇索引，这意味着表的数据行实际按照主键顺序进行物理存储，且主键索引包含了所有列的数据，可以直接通过主键索引获取整行数据。
     
 

索引：
 

  1.  
    非唯一性： 索引并不一定要求唯一，除了唯一索引外，还可以创建普通索引，允许存在多个相同的索引值。
     
  2.  
    辅助查找： 索引主要用于提高查询性能，数据库系统使用索引来加速对表中数据的检索速度，减少磁盘I/O操作。
     
  3.  
    独立于数据存储： 除InnoDB的聚簇索引外，大多数索引与数据行的物理存储位置无关，它们是一种指向数据行的指针列表。
     
  4.  
    多种类型： 索引可以是B-Tree、哈希、全文等不同类型的索引，每种索引适用于不同的查询场景。
     
  5.  
    非必要性： 并不是每个表都需要有索引，也不是每个字段都需要建立索引。索引的选择取决于查询模式以及业务需求。
     
 

联系：
 

  • 主键字段默认会自动创建一个唯一索引，也就是说，主键其实也是一种特殊的索引。
  • 如果主键是一个复合主键（由多个列组成），那么这个主键就是一个组合索引（Composite Index）。
 

总结来说，主键是用来唯一标识一行记录并保持数据完整性的关键字段，而索引则主要是为了提升查询效率的一种数据库结构。虽然主键隐含着一种特殊的索引，但并非所有的索引都是主键
 

 

9 MySQL创建索引的原则是什么？
 

MySQL创建索引的原则主要包括以下几点：
 

  1.  
    高选择性原则：
     
  
    • 对于具有高选择性的列（即列中唯一或非重复值的比例高的列）优先考虑创建索引。例如，身份证号、用户ID等列通常具有良好的选择性，创建索引后查询性能提升明显。
  2.  
    频繁查询和过滤条件原则：
     
  
    • 经常出现在WHERE子句中的列，尤其是作为查询条件的列，应建立索引。这些索引可以加速数据检索过程，提高查询效率。
  3.  
    排序和分组原则：
     
  
    • 如果在ORDER BY、GROUP BY或者DISTINCT操作中涉及的列，特别是当它们不在查询结果集中时，为这些列创建索引有助于优化排序和分组操作。
  4.  
    联合索引与覆盖索引：
     
  
    • 对于多列查询，可以考虑创建联合索引。按照查询需求从左至右顺序排列索引字段，遵循最左前缀匹配原则。
    • 覆盖索引是指一个索引包含了查询需要的所有列，使得查询可以直接通过索引返回结果，而无需回表访问数据行，大大提升了查询性能。
  5.  
    避免过度索引：
     
  
    • 不是所有列都需要创建索引，特别是对于那些更新频繁的列，每次插入、修改或删除都会导致索引的维护成本增加，从而可能影响写操作性能。
    • 同时，过多的索引也会占用更多的存储空间，并可能导致优化器在选择执行计划时产生困惑。
  6.  
    考虑索引维护成本：
     
  
    • 索引虽然能提升查询速度，但在插入、更新和删除数据时会额外增加维护索引的成本。因此，在对频繁更新的表设计索引时要权衡读写操作的需求。
  7.  
    业务场景分析：
     
  
    • 根据具体的业务场景和数据库工作负载进行索引设计，如热点数据分布、查询模式（点查、范围查询、全表扫描）、数据量大小等因素。
 

总之，在MySQL中创建索引应该基于实际的业务需求和查询模式来综合判断和决策，以实现查询性能的最大化和资源消耗的合理平衡。
 

 

10 MySQL的索引在哪些情况下会失效？
 

MySQL的索引在以下情况下可能失效或无法有效利用：
 

全表扫描（Full Table Scan）：
 

当执行SELECT *查询所有字段，尤其是当数据量不大或者需要返回的数据量超过一定比例时，MySQL可能会选择进行全表扫描而非使用索引。
 如果查询条件包含不等号（!=、<>、NOT IN、BETWEEN且范围不是从左到右连续）、LIKE以通配符开头（如LIKE '%abc%'），或者使用函数和表达式对索引列进行操作，可能导致索引失效。
 排序与分组（ORDER BY 和 GROUP BY）：
 

对非索引列进行排序或分组，即使查询条件中有索引，也可能导致无法利用索引排序。但如果排序或分组的列恰好是覆盖索引的一部分，则可以避免额外的排序开销。
 联合索引最左前缀原则：
 

在一个复合索引中，如果查询条件没有按照索引建立的顺序指定，那么从第一个未被指定的列开始，后续的索引将不会被使用。例如，对于索引idx(a, b, c)，WHERE b = ? AND c = ?将不能使用该索引。
 类型转换与隐式转换：
 

查询条件中的数据类型与索引列数据类型不匹配，数据库系统在比较之前需要进行隐式类型转换，这会导致无法使用索引。
 索引列上的运算：
 

如果查询语句中对索引列进行了加减乘除、字符串拼接等计算操作，索引通常无法发挥作用。
 索引未被维护或失效：
 

表数据更新后，如果没有正确维护索引，例如删除了索引列的唯一值后未重建索引，可能会导致索引失效。
 覆盖索引未被满足：
 

当查询所需的所有列都在一个索引中能找到，而实际查询结果包含了不在索引中的列时，虽然部分索引会被使用，但依然可能导致不必要的回表操作。
 索引统计信息过时：
 

数据库优化器依赖于索引和表的统计信息来决定是否使用索引。如果统计信息过时，可能会错误地选择不使用索引。
 索引列使用OR连接条件：
 

OR条件连接的两个条件分别涉及到索引的不同部分时，MySQL可能无法同时使用索引。
 查询优化器选择：
 

即使存在合适的索引，查询优化器根据成本估算模型也可能选择不使用索引，尤其是在数据分布非常不均匀的情况下。
 为了确保索引能够有效地提高查询性能，应密切关注查询语句编写方式，并结合EXPLAIN分析工具了解查询计划，以便针对性地优化SQL语句和索引策略。