MySQL优化常见面试题

1.在MySQL中如何定位慢查询

1. 采用运维的监控系统Skywalking，可以监测出哪个接口，最终因为是sql的问题
2. 在mysql中开启慢查询日志，我们设置的值是2秒，一旦sql执行超过2秒就会记录到日志中（调试阶段）

开启MySQL慢日志查询开关
slow_query_log=1
设置慢日志的时间为2秒，SQL语句执行时间超过2秒，就会视为慢查询，记录慢查询日志
long_query_time=1

2.SQL语句执行很慢，如何分析

可以采用MySQL自带的分析工具explain来去查看这条sql的执行情况
● 通过key和key_len检查是否命中了索引（索引本身存在是否有失效的可能）
● 通过type字段查看sql是否有进一步的优化空间，是否存在全索引扫描或全盘扫描
● 通过extra建议判断，是否出现了回表的情况，如果出现了，可以尝试添加索引或修改返回字段来修复

3.什么是索引

● 索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构（有序）
● 提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本（不需要全表扫描）
● 通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了CPU的消耗

4.索引的底层结构了解过嘛

● MySQL默认的存储引擎InnoDB采用的B+树来存储索引
● B+树阶数更多，路径更短
● 磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据
● B+树偏于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表

5.B树和B+树的区别是什么

● 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的所有数据都会出席那在叶子节点中，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定
● 在进行范围查询的时候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存储，而且叶子节点是一个双向链表

6.什么是聚簇索引什么是非聚簇索引

● 聚簇索引（聚集索引）：数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个
● 非聚簇索引（二级索引）：数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个

7.什么是回表查询

通过二级索引找多对应的主键值，到聚簇索引中查找整行数据，这个过程就是回表

8.什么是覆盖索引

覆盖索引是指查询使用了索引，返回的列，必须在索引中全部被找到
● 使用id查询，直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高
● 如果返回的列中没有创建索引，有可能会触发回表查询，尽量避免使用select *

9.MySQL超大分页如何处理

问题：在数据量比较大时，limit分页查询，需要对数据进行排序，效率低
解决方案：覆盖索引+子查询
select * from tb_sku limit 9000000,10
这条sql语句可以优化为
select * from tb_sku t,(select id from tb_sku order by id limit 9000000,10) a where t.id = a.id

10.索引创建原则有哪些

1. 数据量较大（超过10万以上），且查询比较频繁的表
2. 常作为查询条件、排序、分组的字段
3. 字段内容区分度高
4. 内容较长，使用前缀索引
5. 尽量联合索引
6. 要控制索引的数量
7. 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它

11.什么情况下索引会失效

1. 违反最左前缀法则
2. 范围查询右边的列，不能使用索引
3. 不要在索引列上进行运算操作，索引将失效
4. 字符串不加单引号，造成索引失效。（类型转换）
5. 以%开头的Like模糊查询，索引失效

12.对sql优化的经验

表的设计优化

1. 比如设置合适的数值（tinint int bigint），要根据实际情况选择
2. 比如设置合适的字符串类型（char和varchar）char定长效率高，varchar可变长度，效率稍低

SQL语句优化

1. select语句务必指明字段名称（避免直接使用select *）
2. SQL语句要避免照成索引失效的写法
3. 尽量用union all代替union ，union会多一次过滤，效率低
4. 避免在where子句中对字段进行表达式操作
5. Join优化 能用innerjoin就不用left join right join，如必须使用 一定要以小表为驱动
   内连接会对两个表进行优化，优先把小表放在外边，把大表放在里边。但left join和right join,不会重新调整顺序