mysql資料庫面試總結(一)

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1、資料庫最佳化　1）資料庫範式

　　第一範式（1NF）：強調的是列的原子性，即列不能夠再分成其他幾列。

　　如電話列可進行拆分---家庭電話、公司電話

　　第二範式（2NF）：首先是 1NF，另外包含兩部分內容，一是表必須有主鍵；二是沒有包含在主鍵中的列必須完全依賴於主鍵，而不能只依賴於主鍵的一部分。

　　

　　第三範式（3NF）：首先是 2NF，另外非主鍵列必須直接依賴於主鍵，不能存在傳遞依賴。　

比如Student表（學號，姓名，年齡，性別，所在院校，院校地址，院校電話）

這樣一個表結構，就存在上述關係。 學號--> 所在院校 --> (院校地址，院校電話)

拆開來，如下。

（學號，姓名，年齡，性別，所在院校）--（所在院校，院校地址，院校電話）

滿足這些規範的資料庫是簡潔的、結構明晰的；同時，不會發生插入（insert）、刪除（delete）和更新（update）操作異常。　　

2）資料類型選擇

　　數字類型:　　　

Float和double選擇（盡量選擇float）

區分開TINYINT / INT / BIGINT，能確定不會使用負數的欄位，建議添加 unsigned定義

能夠用數字類型的欄位盡量選擇數字類型而不用字串類型的

字元類型

　　char,varchar,TEXT的選擇：非萬不得已不要使用 TEXT 資料類型，定長欄位，建議使用 CHAR 類型（填空格），不定長欄位盡量使用 VARCHAR（自動適應長度，超過階段），且僅僅設定適當的最大長度

時間類型

　　按選擇優先順序排序DATE（精確到天）、TIMESTAMP、DATETIME（精確到時間）

ENUM

　　對於狀態欄位，可以嘗試使用 ENUM 來存放

 避免使用NULL欄位，很難查詢最佳化且佔用額外索引空間

 

 

3）字元編碼

　　　　同樣的內容使用不同字元集表示所佔用的空間大小會有較大的差異，所以通過使用合適的字元集，可以協助我們儘可能減少資料量，進而減少IO操作次數。　　

1.純拉丁字元能表示的內容，選擇 latin1 字元編碼

2.中文可選用utf-8

3.MySQL的資料類型可以精確到欄位，所以當我們需要大型資料庫中存放多位元組資料的時候，可以通過對不同表不同欄位使用不同的資料類型來較大程度減小資料存放區量，進而降低 IO 操作次數並提高快取命中率

 

 

2、Sql最佳化　

1.對查詢進行最佳化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。2.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：　　select id from t where num is null可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：　　select id from t where num=0

3.應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。4.應盡量避免在 where 子句中使用 or 來串連條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：　　select id from t where num=10 or num=20可以這樣查詢：　　select id from t where num=10　　union all　　select id from t where num=205.in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：　　select id from t where num in(1,2,3)對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：　　select id from t where num between 1 and 36.下面的查詢也將導致全表掃描：　　select id from t where name like ‘%abc%‘7.應盡量避免在 where 子句中對欄位進行運算式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：　　select id from t where num/2=100應改為:　　select id from t where num=100*28.應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：　　select id from t where substring(name,1,3)=‘abc‘--name以abc開頭的id應改為:　　select id from t where name like ‘abc%‘9.不要在 where 子句中的“=”左邊進行函數、算術運算或其他運算式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。10.在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是複合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使用，並且應儘可能的讓欄位順序與索引順序相一致。11.不要寫一些沒有意義的查詢，如需要產生一個空表結構：　　select col1,col2 into #t from t where 1=0這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：　　create table #t(...)12.很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：　　select num from a where num in(select num from b)用下面的語句替換：　　select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)13.並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中資料來進行查詢最佳化的，當索引列有大量資料重複時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。14.索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要謹慎考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。15.盡量使用數字型欄位，若只含數值資訊的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和串連的效能，並會增加儲存開銷。這是因為引擎在處理查詢和串連時會逐個比較字串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。16.儘可能的使用 varchar 代替 char ，因為首先變長欄位儲存空間小，可以節省儲存空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜尋效率顯然要高些。17.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替“*”，不要返回用不到的任何欄位。18.避免頻繁建立和刪除暫存資料表，以減少系統資料表資源的消耗。

19.暫存資料表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重複引用大型表或常用表中的某個資料集時。但是，對於一次性事件，最好使用匯出表。20.在建立暫存資料表時，如果一次性插入資料量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果資料量不大，為了緩和系統資料表的資源，應先create table，然後insert。

21.如果使用到了暫存資料表，在預存程序的最後務必將所有的暫存資料表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統資料表的較長時間鎖定。22.盡量避免使用遊標，因為遊標的效率較差，如果遊標操作的資料超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。23.使用基於遊標的方法或暫存資料表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

24.與暫存資料表一樣，遊標並不是不可使用。對小型資料集使用 FAST_FORWARD 遊標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的資料時。

在結果集中包括“合計”的常式通常要比使用遊標執行的速度快。如果開發時間允許，基於遊標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

25.盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

26.盡量避免向用戶端返回大資料量，若資料量過大，應該考慮相應需求是否合理。

3、索引最佳化　1）、 建立索引，

　　以下情況不適合建立索引

• 表記錄太少
•  經常插入、刪除、修改的表
•  資料重複且分布平均的表欄位

2）、 複合索引

　　如果一個表中的資料在查詢時有多個欄位總是同時出現則這些欄位就可以作為複合索引

索引

　　索引是對資料庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構。　　

優點：

l 大大加快資料的檢索速度

l 建立唯一性索引，保證資料庫表中每一行資料的唯一性

l 可以加速表和表之間的串連

缺點：

l 索引需要佔物理空間。

l 當對錶中的資料進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態維護，

降低了資料的維護速度

索引分類：

l 普通索引

create index zjj_temp_index_1 on zjj_temp_1(first_name);

drop index zjj_temp_index_1;

l 唯一索引，索引列的值必須唯一，但允許有空值

create unique index zjj_temp_1  on zjj_temp_1(id);

l 主鍵索引，它是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

　　l 複合式索引

 

參考部落格：https://www.jianshu.com/p/5052f6a454ef

　　　　　http://blog.csdn.net/jie_liang/article/details/77340905　

　　　　　　https://www.cnblogs.com/wmbg/p/6800354.html

 

 

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