1、数据库三大范式

第一范式：列不可分割
第二范式：数据最好使用主键索引来保证唯一性
第三范式：如果可以通过其他表推导出来的数据，那么表中不要创建冗余列。

2、Binlog的记录方式

使用statement进行记录，记录每次修改操作语句
使用row记录，更加详细，记录操作的哪行数据，还有修改的值，日志量记录很大
两种折中，先使用statement，保存不了在使用row

3、MyISAM和Innodb的区别

MyIsam不支持事务，还有行级锁和外键
Innodb支持事务，行级锁，外键

4、MyISAM和Innodb的索引区别

1、Innodb是聚簇索引，叶子节点存储的是行数据。所以查询很高效
2、MyISAM是非聚簇索引，叶子节点存储的是行数据地址，需要在查询一次。

5、索引的优缺点

优点：提高查询速度
缺点：占用空间，并且进行了增删之后需要对索引进行维护

6、索引使用场景

where 之后字段。更加快速的判断
orderBy之后字段。索引自带排序，更加快速
join on 之后等值条件判断

7、索引的类型

主键索引：唯一不重复，不为null
唯一索引：唯一不重复
普通索引：
全文索引：

8、索引实现

B+树实现。基于自平衡二叉树，叶子节点存储行数据，二分快速查询数据
哈希索引。基于哈希表存储，hashcode，找单行数据更快

9、索引基本原理

就是把无序的数据变成有序的查询
建立了索引的列进行排序，之后生成倒排表，在拼上数据链接地址。

10、索引设计原则

设计到where或者on后面的字段，常用来做查询条件的字段
使用短索引，长字符串可以规定前几位。节省空间。不要过度创建。

11、创建索引的原则（非常重要）

1、查询频繁的字段
2、更新频繁的不要新建
3、数据区分度不高的不要建
4、查询少，重复值很高的字段不要建
5、长字符串字段不要建
6、尽量扩展索引而不是新建
7、最左前缀匹配原则，判断从左到右依次到匹配有范围查询的判断条件。所以建立组合索引，应该把等值判断的条件放在前面。在使用时，将第一个索引放在判断条件最前面。

12、前缀索引如何建立

使用count（*）/count(distinct left(password,prefixLen)),接近1时就可以

13、删除大量数据时，怎么删除

先删除索引，再删除数据。会快速很多，之后在重新建立索引。

14、什么是聚簇索引，什么是非聚簇索引

聚簇索引就是数据存储和索引存放在一起的
非聚簇就是没有存放在一起，只是存放了数据存储地址，还要回表查询。

15、慢查询

慢查询是用于发现SQL查询问题的，可以手动更改设慢查询时间，后通过设置到表，进行查询发现

16、SQL分析EXplain注意的列

type—-看什么级别，all全表扫描就不可取
possiblekeys—-可能命中的索引
key—实际命中的索引
rows—实际扫描了多少行数据

17、profile是分析SQL执行过程

18、联合索引查询时的覆盖索引和回表指的是什么

回表指的是命中辅助索引，辅助索引中存放的是主键索引的key值，需要在通过主键索引去查找值
覆盖索引指的是查询的字段和命中的索引字段是一个字段，就直接返回。

19、分页查询偏移量大的时候，怎么进行优化

可以先通过索引列去查询到偏移量的位置，在进行查询，分页数据。

20、主从同步的原理

主从同步是主机记录binlog操作日志，然后从机通过一个线程监听主机binlog,然后使用主机提供的账号去回去binlog更新内容，之后生成中继日志readylog，再讲readylog转换成SQL语句，进行数据库操作

21、联合索引的最左匹配原则

联合索引在使用时，如果没有使用到最左边的主要索引，那么即时是使用了联合索引的辅助索引也是没有用的。

22、反三范式如何保证数据统一

可以使用触发器，当主表数据更新，触发更新，额外发送一条SQL同步。

23、索引失效的场景

1、使用了or
2、like前置匹配
3、查询条件字段使用了函数运算
4、in 子查询语句
5、is null 可以通过设置null为0 来解决

24、count（*）如何优化

数据量过于大，可以使用单独建立一张表记录数据。其他还是推荐count（*）

25、SQL死锁问题怎么解决

26、DQL怎么优化

小标驱动大表
在查询条件中使用索引
避免使用范围判断条件，！=等等

27、为什么使用B+树作为存储引擎的数据结构存储方式

1、B+树分为内部节点和叶子节点，内部节点默认大小为16KB，并且只用于存储key和地址值，能够使树的高度更矮，减少IO
2、叶子节点存储数据是通过链表方式，支持范围和有序
3、每次IO时间稳定。