1. MySQL中的varchar和char有什么区别.

char是一个定长字段,假如申请了 char() 的空间,那么无论实际存储多少内容.该字段都占用个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间.

在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar.例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char.

2. varchar()和int()代表什么含义?

varchar的代表了申请的空间长度,也是可以存储的数据的最大长度,而int的只是代表了展示的长度,不足位以0填充.也就是说,int(1)和int()所能存储的数字大小以及占用的空间都是相同的,只是在展示时按照长度展示.

3. MySQL中varchar与char的区别以及varchar()中的代表的涵义

1、varchar与char的区别char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型

2、varchar()中的涵义最多存放个字符，varchar()和()存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)

3、int（）中的涵义是指显示字符的长度但要加参数的，最大为，比如它是记录行数的id,插入笔资料，它就显示 ~~~，当字符的位数超过,它也只显示位，如果你没有加那个让它未满位就前面加0的参数，它不会在前面加表示最大显示宽度为，但仍占4字节存储，存储范围不变；

4、mysql为什么这么设计对大多数应用没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int()存储和计算均一样；

4. innodb的事务与日志的实现方式

1、有多少种日志；错误日志：记录出错信息，也记录一些警告信息或者正确的信息。查询日志：记录所有对数据库请求的信息，不论这些请求是否得到了正确的执行。慢查询日志：设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。二进制日志：记录对数据库执行更改的所有操作。中继日志：事务日志：

2、事物的4种隔离级别隔离级别读未提交(RU)读已提交(RC)可重复读(RR)串行

3、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲（Innodb log buffer）来实现的，当开始一个事务的时候，会记录该事务的lsn(log sequence number)号; 当事务执行时，会往InnoDB存储引擎的日志的日志缓存里面插入事务日志；当事务提交时，必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘（通过
innodb_flush_log_at_trx_commit来控制），也就是写数据前，需要先写日志。这种方式称为“预写日志方式”

5. MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?**

有三种格式,statement,row和mixed.

• statement模式下,记录单元为语句.即每一个sql造成的影响会记录.由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制.

• row级别下,记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大.

• mixed. 一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row.

此外,新版的MySQL中对row级别也做了一些优化,当表结构发生变化的时候,会记录语句而不是逐行记录.

6. 超大分页怎么处理?**

超大的分页一般从两个方向上来解决.

• 数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于 select * from table where age > limit , 这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取条当然比较慢. 当时我们可以修改为 select * from table where id in (select id from table where age > limit ,) .这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以 select * from table where id > limit ,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据.

• 从需求的角度减少这种请求….主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走,这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击.

解决超大分页,其实主要是靠缓存,可预测性的提前查到内容,缓存至redis等k-V数据库中,直接返回即可.

在阿里巴巴《Java开发手册》中,对超大分页的解决办法是类似于上面提到的第一种.

7. 关心过业务系统里面的sql耗时吗?统计过慢查询吗?对慢查询都怎么优化过?**

在业务系统中,除了使用主键进行的查询,其他的我都会在测试库上测试其耗时,慢查询的统计主要由运维在做,会定期将业务中的慢查询反馈给我们.

慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么? 是查询条件没有命中索引?是load了不需要的数据列?还是数据量太大?

所以优化也是针对这三个方向来的,

• 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写.

• 分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引.

• 如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表.

8. 上面提到横向分表和纵向分表,可以分别举一个适合他们的例子吗?

横向分表是按行分表.假设我们有一张用户表,主键是自增ID且同时是用户的ID.数据量较大,有1亿多条,那么此时放在一张表里的查询效果就不太理想.我们可以根据主键ID进行分表,无论是按尾号分,或者按ID的区间分都是可以的. 假设按照尾号分为个表,那么每张表中的数据就仅有100w.这时的查询效率无疑是可以满足要求的.

纵向分表是按列分表.假设我们现在有一张文章表.包含字段 id-摘要-内容 .而系统中的展示形式是刷新出一个列表,列表中仅包含标题和摘要,当用户点击某篇文章进入详情时才需要正文内容.此时,如果数据量大,将内容这个很大且不经常使用的列放在一起会拖慢原表的查询速度.我们可以将上面的表分为两张. id-摘要 , id-内容 .当用户点击详情,那主键再来取一次内容即可.而增加的存储量只是很小的主键字段.代价很小.

当然,分表其实和业务的关联度很高,在分表之前一定要做好调研以及benchmark.不要按照自己的猜想盲目操作.

9. 什么是存储过程？有哪些优缺点？

存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解：存储过程可以说是一个记录集，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，可以降低网络通信量，提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全

但是,在互联网项目中,其实是不太推荐存储过程的,比较出名的就是阿里的《Java开发手册》中禁止使用存储过程,我个人的理解是,在互联网项目中,迭代太快,项目的生命周期也比较短,人员流动相比于传统的项目也更加频繁,在这样的情况下,存储过程的管理确实是没有那么方便,同时,复用性也没有写在服务层那么好.

. 说一说三个范式

第一范式: 每个列都不可以再拆分. 第二范式: 非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分. 第三范式: 非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键.

在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由.比如性能. 事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计.

. MySQL的复制原理以及流程

基本原理流程，3个线程以及之间的关联；

1、主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；

2、从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；

3、从：sql执行线程——执行relay log中的语句；

. 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.

2、存储引擎: 存储数据, 提供读写接口.

. 如果一个表有一列定义为TIMESTAMP，将发生什么？

每当行被更改时， 时间戳字段将获取当前时间戳。列设置为 AUTO INCREMENT 时， 如果在表中达到最大值， 会发生什么情况？它会停止递增， 任何进一步的插入都将产生错误， 因为密钥已被使用。

怎样才能找出最后一次插入时分配了哪个自动增量？LAST_INSERT_ID 将返回由 Auto_increment 分配的最后一个值， 并且不需要指定表名称。

. MySQL 里记录货币用什么字段类型好

NUMERIC 和 DECIMAL 类型被 MySQL 实现为同样的类型， 这在 SQL92 标准允许。他们被用于保存值， 该值的准确精度是极其重要的值， 例如与金钱有关的数据。当声明一个类是这些类型之一时， 精度和规模的能被(并且通常是)指定。

例如：

salary DECIMAL(9,2)

在这个例子中， 9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数，而 2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。因此， 在这种情况下， 能被存储在 salary 列中的值的范围是从- 到。

. MySQL 数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量， 预计运维三年,怎么优化？

1、设计良好的数据库结构， 允许部分数据冗余， 尽量避免 join 查询， 提高效率。

2、选择合适的表字段数据类型和存储引擎， 适当的添加索引。

3、MySQL 库主从读写分离。

4、找规律分表， 减少单表中的数据量提高查询速度。5、添加缓存机制， 比如 memcached， apc等。

5、不经常改动的页面， 生成静态页面。

6、书写高效率的 SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.

. 优化数据库的方法

1、选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置 NOTNULL， 例如’ 省份’、’ 性别’ 最好适用 ENUM

2、使用连接(JOIN)来代替子查询

3、适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

4、事务处理

5、锁定表、优化事务处理

6、适用外键， 优化锁定表

7、建立索引

8、优化查询语句

. 简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）

索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分)， 它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

普通索引(由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值， 在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。也就是说， 唯一索引可以保证数据记录的唯一性。

主键， 是一种特殊的唯一索引， 在一张表中只能定义一个主键索引， 主键用于唯一标识一条记录， 使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。

索引可以覆盖多个数据列，如像 INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。

索引可以极大的提高数据的查询速度， 但是会降低插入、删除、更新表的速度， 因为在执行这些写操作时， 还要操作索引文件。

. SQL 注入漏洞产生的原因？如何防止？

SQL 注入产生的原因： 程序开发过程中不注意规范书写 sql 语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量 POST 和 GET 提交一些 sql 语句正常执行。防止 SQL 注入的方式：

开启配置文件中的 magic_quotes_gpc 和 magic_quotes_runtime 设置

执行 sql 语句时使用 addslashes 进行 sql 语句转换Sql 语句书写尽量不要省略双引号和单引号。

过滤掉 sql 语句中的一些关键词： update、insert、delete、select、 * 。

提高数据库表和字段的命名技巧， 对一些重要的字段根据程序的特点命名， 取不易被猜到的。

. 存储时期

Datatime：

以 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式存储时期时间， 精确到秒， 占用 8 个字节得存储空间， datatime 类型与时区无关

Timestamp：

以时间戳格式存储，占用 4 个字节，范围小 到 ， 显示依赖于所指定得时区， 默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改timestamp 列得值

Date（ 生日）：

占用得字节数比使用字符串.datatime.int 储存要少， 使用 date 只需要 3 个字节， 存储日期月份， 还可以利用日期时间函数进行日期间得计算Time:存储时间部分得数据

注意:不要使用字符串类型来存储日期时间数据（ 通常比字符串占用得储存空间小， 在进行查找过滤可以利用日期得函数）使用 int 存储日期时间不如使用 timestamp 类型

. 解释 MySQL 外连接、内连接与自连接的区别

先说什么是交叉连接:

交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。

内连接 则是只有条件的交叉连接，根据某个条件筛选出符合条件的记录，不符合条件的记录不会出现在结果集中， 即内连接只连接匹配的行。

外连接 其结果集中不仅包含符合连接条件的行，而且还会包括左表、右表或两个表中的所有数据行，这三种情况依次称之为左外连接， 右外连接， 和全外连接。左外连接， 也称左连接， 左表为主表， 左表中的所有记录都会出现在结果集中， 对于那些在右表中并没有匹配的记录， 仍然要显示， 右边对应的那些字段值以NULL 来填充。右外连接，也称右连接，右表为主表，右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换， MySQL 目前还不支持全外连接。

. 存储引擎常用命令

查看MySQL提供的所有存储引擎

mysql> show engines;

从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是InnoDB,并且在版本所有的存储引擎中只有InnoDB 是事务性存储引擎，也就是说只有 InnoDB 支持事务。

查看MySQL当前默认的存储引擎

我们也可以通过下面的命令查看默认的存储引擎。

mysql> show variables like '%storage_engine%';

查看表的存储引擎

show table status like "table_name" ;

. MySQL支持哪些存储引擎?

MySQL支持多种存储引擎,比如InnoDB,MyISAM,Memory,Archive等等.在大多数的情况下,直接选择使用InnoDB引擎都是最合适的,InnoDB也是MySQL的默认存储引擎.

. InnoDB和MyISAM有什么区别?

• InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物

• InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁

• InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持
• InnoDB支持外键，而MyISAM不支持
• InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

. myisamchk 是用来做什么的？

它用来压缩 MyISAM 表， 这减少了磁盘或内存使用。

MyISAM Static 和 MyISAM Dynamic 有什么区别？

在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM 表将具有像 TEXT， BLOB 等字段， 以适应不同长度的数据类型。

MyISAM Static 在受损情况下更容易恢复。

. 为什么要尽量设定一个主键?**

主键是数据库确保数据行在整张表唯一性的保障,即使业务上本张表没有主键,也建议添加一个自增长的ID列作为主键.设定了主键之后,在后续的删改查的时候可能更加快速以及确保操作数据范围安全.

. 主键使用自增ID还是UUID?

推荐使用自增ID,不要使用UUID.

因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降.

总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些.

图片来源于《高性能MySQL》: 其中默认后缀为使用自增ID,_uuid为使用UUID为主键的测试,测试了插入100w行和300w行的性能

关于主键是聚簇索引,如果没有主键,InnoDB会选择一个唯一键来作为聚簇索引,如果没有唯一键,会生成一个隐式的主键.

If you define a PRIMARY KEY on your table, InnoDB uses it as the clustered index.

If you do not define a PRIMARY KEY for your table, MySQL picks the first UNIQUE index that

has only NOT NULL columns as the primary key and InnoDB uses it as the clustered index.

. 字段为什么要求定义为not null?

MySQL官网这样介绍:

NULL columns require additional space in the rowto record whether their values are NULL.

For MyISAM tables, each NULL columntakes one bit extra, rounded up to the nearest byte.

. 如果要存储用户的密码散列,应该使用什么字段进行存储?

密码散列,盐,用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率.

. 什么是索引?

索引是一种数据结构,可以帮助我们快速的进行数据的查找.

. 索引是个什么样的数据结构呢?

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关, 在MySQL中使用较多的索引有Hash索引,B+树索引等,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引.