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SQL专栏
SQL数据库基础知识汇总
SQL数据库高级知识汇总
除了基础题部分，本文还收集整理的MySQL面试题还包括如下知识点或题型：
MySQL高性能索引
SQL语句
MySQL查询优化
MySQL高扩展高可用
MySQL安全性
问题1：char、varchar的区别是什么？
varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
问题2:TRUNCATE和DELETe的区别是什么？
DELETE命令从一个表中删除某一行，或多行，TRUNCATE命令永久地从表中删除每一行。
问题3：什么是触发器，MySQL中都有哪些触发器？
触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。在MySQL数据库中有如下六种触发器：
1、BeforeInsert
2、AfterInsert
3、BeforeUpdate
4、AfterUpdate
5、BeforeDelete
6、AfterDelete
问题4：FLOAT和DOUBLE的区别是什么？
FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数，并在内存中占4字节。
DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数，并在内存中占8字节。
问题5：如何在MySQL种获取当前日期？
问题6：如何查询第n高的工资？
(提示：代码可以左右滑动)
问题7：请写出下面MySQL数据类型表达的意义(int(0)、char(16)、varchar(16)、datetime、text)
知识点分析
此题考察的是MySQL数据类型。MySQL数据类型属于MySQL数据库基础，由此延伸出的知识点还包括如下内容：
MySQL基础操作
MySQL存储引擎
MySQL锁机制
MySQL事务处理、存储过程、触发器
数据类型考点：
包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数。整数类型可以被指定长度，例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数，而且需要和UNSIGNEDZEROFILL属性配合使用才有意义。假定类型设定为INT(5)，属性为UNSIGNEDZEROFILL，如果用户插入的数据为12的话，那么数据库实际存储数据为00012。
包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。
而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。
计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间。
VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时，使用1字节表示，否则使用2字节表示。
VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断。
CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间。
CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度。
CHAR存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断。
使用策略：
对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。
把不重复的数据存储为一个预定义的集合。
有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。
ENUM在内部存储时，其实存的是整数。
尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。
排序是按照内部存储的整数尽量使用timestamp，空间效率高于datetime，
用整数保存时间戳通常不方便处理。
如果需要存储微妙，可以使用bigint存储。
看到这里，这道真题是不是就比较容易回答了。
答：int(0)表示数据是INT类型，长度是0、char(16)表示固定长度字符串，长度为16、varchar(16)表示可变长度字符串，长度为16、datetime表示时间类型、text表示字符串类型，能存储大字符串，最多存储65535字节数据)
MySQL基础操作：
常见操作
MySQL的连接和关闭：mysql-u-p-h-P
-u：指定用户名
-p：指定密码
-h：主机
-P：端口
进入MySQL命令行后：G、c、q、s、h、d
G：打印结果垂直显示
c：取消当前MySQL命令
q：退出MySQL连接
s：显示服务器状态
h：帮助信息
d：改变执行符
MySQL存储引擎：
1、InnoDB存储引擎，
默认事务型引擎，最重要最广泛的存储引擎，性能非常优秀。
数据存储在共享表空间，可以通过配置分开。也就是多个表和索引都存储在一个表空间中，可以通过配置文件改变此配置。
对主键查询的性能高于其他类型的存储引擎。
内部做了很多优化，从磁盘读取数据时会自动构建hash索引，插入数据时自动构建插入缓冲区。
通过一些机制和工具支持真正的热备份。
支持崩溃后的安全恢复。
支持行级锁。
支持外键。
2、MyISAM存储引擎，
拥有全文索引、压缩、空间函数。
不支持事务和行级锁、不支持崩溃后的安全恢复。
表存储在两个文件，MYD和MYI。
设计简单，某些场景下性能很好，例如获取整个表有多少条数据，性能很高。
全文索引不是很常用，不如使用外部的ElasticSearch或Lucene。
3、其他表引擎，
Archive、Blackhole、CSV、Memory
使用策略
在大多数场景下建议使用InnoDB存储引擎。
表锁是日常开发中的常见问题，因此也是面试当中最常见的考察点，当多个查询同一时刻进行数据修改时，就会产生并发控制的问题。共享锁和排他锁，就是读锁和写锁。
共享锁，不堵塞，多个用户可以同时读一个资源，互不干扰。
排他锁，一个写锁会阻塞其他的读锁和写锁，这样可以只允许一个用户进行写入，防止其他用户读取正在写入的资源。
锁的粒度
表锁，系统开销最小，会锁定整张表，MyIsam使用表锁。
行锁，最大程度的支持并发处理，但是也带来了最大的锁开销，InnoDB使用行锁。
MySQL提供事务处理的表引擎，也就是InnoDB。
服务器层不管理事务，由下层的引擎实现，所以同一个事务中，使用多种引擎是不靠谱的。
需要注意，在非事务表上执行事务操作，MySQL不会发出提醒，也不会报错。
为以后的使用保存的一条或多条MySQL语句的集合，因此也可以在存储过程中加入业务逻辑和流程。
可以在存储过程中创建表，更新数据，删除数据等等。
使用策略
可以通过把SQL语句封装在容易使用的单元中，简化复杂的操作
可以保证数据的一致性
可以简化对变动的管理
提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法，它是与表事件相关的特殊的存储过程。使用场景
可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。
例如可以生成某些业务的编号。
注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。
大家需要牢记以上基础知识点，重点是理解数据类型CHAR和VARCHAR的差异，表存储引擎InnoDB和MyISAM的区别。
问题8：请说明InnoDB和MyISAM的区别
InnoDB支持事务，MyISAM不支持；
InnoDB数据存储在共享表空间，MyISAM数据存储在文件中；
InnoDB支持行级锁，MyISAM只支持表锁；
InnoDB支持崩溃后的恢复，MyISAM不支持；
InnoDB支持外键，MyISAM不支持；
InnoDB不支持全文索引，MyISAM支持全文索引；
问题9：innodb引擎的特性
插入缓冲(insertbuffer)
二次写(doublewrite)
自适应哈希索引(ahi)
预读(readahead)
问题10：请列举3个以上表引擎
InnoDB、MyISAM、Memory
问题11：请说明varchar和text的区别
varchar可指定字符数，text不能指定，内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节(n<=255)或2个字节(n>255)，text是实际字符数+2个字节。
text类型不能有默认值。
varchar可直接创建索引，text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下，text的索引几乎不起作用。
查询text需要创建临时表。
问题12：varchar(50)中50的含义
最多存放50个字符，varchar(50)和(200)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orderbycol采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)。
问题13：int(20)中20的含义
是指显示字符的长度，不影响内部存储，只是当定义了ZEROFILL时，前面补多少个0
问题14：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？
知识点分析
此真题主要考察的是MySQL索引的基础和类型，由此延伸出的知识点还包括如下内容：
MySQL索引的创建原则
MySQL索引的注意事项
MySQL索引的原理
下面我们就来将这些知识一网打尽
索引的基础
索引类似于书籍的目录，要想找到一本数的某个特定主题，需要先查找书的目录，定位对应的页码
存储引擎使用类似的方式进行数据查询，先去索引当中找到对应的值，然后根据匹配的索引找到对应的数据行。
创建索引的语法：
首先创建一个表：createtablet1(idintprimarykey,usernamevarchar(20),passwordvarchar(20));
创建单个索引的语法：CREATEINDEX索引名on表名(字段名)
索引名一般是：表名_字段名
给id创建索引：CREATEINDEXt1_idont1(id);
创建联合索引的语法：CREATEINDEX索引名on表名(字段名1，字段名2)
给username和password创建联合索引：CREATEindext1_username_passwordONt1(username,password)
其中index还可以替换成unique，primarykey，分别代表唯一索引和主键索引
删除索引：DROPINDEXt1_username_passwordONt1
索引对性能的影响：
大大减少服务器需要扫描的数据量。
帮助服务器避免排序和临时表。
将随机I/O变顺序I/O。
大大提高查询速度。
降低写的速度(不良影响)。
磁盘占用(不良影响)。
索引的使用场景：
对于非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高。
中到大型表，索引非常有效。
特大型的表，建立和使用索引的代价会随之增大，可以使用分区技术来解决。
索引的类型：
索引很多种类型，是在MySQL的存储引擎实现的。
普通索引：最基本的索引，没有任何约束限制。
唯一索引：和普通索引类似，但是具有唯一性约束。
主键索引：特殊的唯一索引，不允许有空值。
索引的区别：
-一个表只能有一个主键索引，但是可以有多个唯一索引。
主键索引一定是唯一索引，唯一索引不是主键索引。
主键可以与外键构成参照完整性约束，防止数据不一致。
联合索引：将多个列组合在一起创建索引，可以覆盖多个列。(也叫复合索引，组合索引)
外键索引：只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引，保证数据的一致性、完整性、和实现级联操作(基本不用)。
全文索引：MySQL自带的全文索引只能用于MyISAM，并且只能对英文进行全文检索(基本不用)
MySQL索引的创建原则
最适合创建索引的列是出现在WHERe或ON子句中的列，或连接子句中的列而不是出现在SELECT关键字后的列。
索引列的基数越大，数据区分度越高，索引的效果越好。
对于字符串进行索引，应该制定一个前缀长度，可以节省大量的索引空间。
根据情况创建联合索引，联合索引可以提高查询效率。
避免创建过多的索引，索引会额外占用磁盘空间，降低写操作效率。
主键尽可能选择较短的数据类型，可以有效减少索引的磁盘占用提高查询效率。
MySQL索引的注意事项
1、联合索引遵循前缀原则
2、LIKE查询，%不能在前
3、列值为空(NULL)时是可以使用索引的，但MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的储存空间，还需要在MySQL内部进行特殊处理。
4、如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢，会放弃使用索引，例如：
表中只有100条数据左右。对于SQL语句WHEReid>1ANDid<100，MySQL会优先考虑全表扫描。
5、如果关键词or前面的条件中的列有索引，后面的没有，所有列的索引都不会被用到。
6、列类型是字符串，查询时一定要给值加引号，否则索引失效，例如：
列namevarchar(16)，存储了字符串"100"
WHERename=100;
以上SQL语句能搜到，但无法用到索引。
MySQL索引的原理
MySQL索引是用一种叫做聚簇索引的数据结构实现的，下面我们就来看一下什么是聚簇索引。
聚簇索引是一种数据存储方式，它实际上是在同一个结构中保存了B+树索引和数据行，InnoDB表是按照聚簇索引组织的(类似于Oracle的索引组织表)。
InnoDB通过主键聚簇数据，如果没有定义主键，会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有这样的索引，会隐式定义个主键作为聚簇索引。
下图形象说明了聚簇索引表(InnoDB)和普通的堆组织表(MyISAM)的区别：
最常问的MySQL面试题三——每个开发人员都应该知道
对于普通的堆组织表来说(右图)，表数据和索引是分别存储的，主键索引和二级索引存储上没有任何区别。
而对于聚簇索引表来说(左图)，表数据是和主键一起存储的，主键索引的叶结点存储行数据，二级索引的叶结点存储行的主键值。
聚簇索引表最大限度地提高了I/O密集型应用的性能，但它也有以下几个限制：
1)插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。
2)更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。
3)二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
二级索引的叶节点存储的是主键值，而不是行指针，这是为了减少当出现行移动或数据页分裂时二级索引的维护工作，但会让二级索引占用更多的空间。
解题方法
在一些MySQL索引基础考题中，我们可以轻松的通过索引基础和类型来解决此类问题，对于一些索引创建注意事项方面的考点，我们可以通过索引创建原则和注意事项来解决。
问题14：创建MySQL联合索引应该注意什么？
需遵循前缀原则
问题15：列值为NULL时，查询是否会用到索引？
在MySQL里NULL值的列也是走索引的。当然，如果计划对列进行索引，就要尽量避免把它设置为可空，MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。
问题16：以下语句是否会应用索引：SELECTFROMusersWHEReYEAR(adddate)<2007;*
不会，因为只要列涉及到运算，MySQL就不会使用索引。
问题17：MyISAM索引实现？
MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM的索引方式也叫做非聚簇索引的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚簇索引区分。
问题18：MyISAM索引与InnoDB索引的区别？
InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引。
InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效。
MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。
InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。
问题19：以下三条sql如何建索引，只建一条怎么建？
以顺序b,a,time建立联合索引，CREATEINDEXtable1_b_a_timeONindex_test01(b,a,time)。因为最新MySQL版本会优化WHERe子句后面的列顺序，以匹配联合索引顺序。
问题20：有A(id,sex,par,c1,c2),B(id,age,c1,c2)两张表，其中A.id与B.id关联，现在要求写出一条SQL语句，将B中age>50的记录的c1,c2更新到A表中同一记录中的c1,c2字段中考点分析
这道题主要考察的是MySQL的关联UPDATe语句延伸考点：
MySQL的关联查询语句
MySQL的关联UPDATE语句
针对刚才这道题，答案可以是如下两种形式的写法：
六种关联查询
交叉连接(CROSSJOIN)
内连接(INNERJOIN)
外连接(LEFTJOIN/RIGHTJOIN)
联合查询(UNIOn与UNIOnALL)
全连接(FULLJOIN)
交叉连接(CROSSJOIN)
内连接分为三类
等值连接：ONA.id=B.id
不等值连接：ONA.id>B.id
自连接：SELECT*FROMAT1INNERJOINAT2ONT1.id=T2.pid
外连接(LEFTJOIN/RIGHTJOIN)
左外连接：LEFTOUTERJOIN,以左表为主，先查询出左表，按照ON后的关联条件匹配右表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成LEFTJOIN
右外连接：RIGHTOUTERJOIN,以右表为主，先查询出右表，按照ON后的关联条件匹配左表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成RIGHTJOIN
联合查询(UNIOn与UNIOnALL)
就是把多个结果集集中在一起，UNIOn前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并
如果使用UNIOnALL，不会合并重复的记录行
效率UNIOn高于UNIOnALL
全连接(FULLJOIN)
MySQL不支持全连接
可以使用LEFTJOIN和UNIOn和RIGHTJOIN联合使用
嵌套查询
用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件，效率不好把握
SELECt*FROMAWHEReidIN(SELECtidFROMB)
解题方法
根据考题要搞清楚表的结果和多表之间的关系，根据想要的结果思考使用那种关联方式，通常把要查询的列先写出来，然后分析这些列都属于哪些表，才考虑使用关联查询
问题21：
为了记录足球比赛的结果，设计表如下：
team：参赛队伍表
match：赛程表
其中，match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联，查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛，并且用以下形式列出：拜仁2:0不莱梅2006-6-21
首先列出需要查询的列：
表team
teamIDteamName
表match
matchID
hostTeamID
guestTeamID
matchTimematchResult
其次列出结果列：
主队结果客对时间
初步写一个基础的SQL：
通过外键联表，完成最终SQL：
问题22：UNIOn与UNIOnALL的区别？
如果使用UNIOnALL，不会合并重复的记录行
效率UNIOn高于UNIOnALL
问题23：一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外键tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。
问题24：拷贝表(拷贝数据,源表名：a目标表名：b)
问题25：Student(S#,Sname,Sage,Ssex)学生表Course(C#,Cname,T#)课程表SC(S#,C#,score)成绩表Teacher(T#,Tname)教师表查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名
问题26：随机取出10条数据
问题27：请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法，从哪些方面，SQL语句性能如何分析？考点分析：
这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法延伸考点：
优化查询过程中的数据访问
优化长难的查询语句
优化特定类型的查询语句
如何查找查询速度慢的原因
记录慢查询日志，分析查询日志，不要直接打开慢查询日志进行分析，这样比较浪费时间和精力，可以使用pt-query-digest工具进行分析
使用showprofile
使用showstatus
showstatus会返回一些计数器，showglobalstatus会查看所有服务器级别的所有计数
有时根据这些计数，可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多
showprocesslist
观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征
最常问的MySQL面试题五——每个开发人员都应该知道
使用explain
分析单条SQL语句
优化查询过程中的数据访问
访问数据太多导致查询性能下降
确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
避免犯如下SQL语句错误
查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
总是返回全部列。解决办法：避免使用SELECt*
重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
是否在扫描额外的记录。解决办法：
使用explain进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。
改变数据库和表的结构，修改数据表范式
重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
优化长难的查询语句
一个复杂查询还是多个简单查询
MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多
使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
切分查询
将一个大的查询分为多个小的相同的查询
一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
分解关联查询，让缓存的效率更高。
执行单个查询可以减少锁的竞争。
在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。
查询效率会有大幅提升。
较少冗余记录的查询。
优化特定类型的查询语句
count(*)会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用count(列名)
MyISAM中，没有任何where条件的count(*)非常快。
当有where条件时，MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。
可以使用explain查询近似值，用近似值替代count(*)
增加汇总表
使用缓存
优化关联查询
确定ON或者USING子句中是否有索引。
确保GROUPBY和ORDERBY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。
优化子查询
用关联查询替代
优化GROUPBY和DISTINCT
这两种查询据可以使用索引来优化，是最有效的优化方法
关联查询中，使用标识列分组的效率更高
如果不需要ORDERBY，进行GROUPBY时加ORDERBYNULL，MySQL不会再进行文件排序。
WITHROLLUP超级聚合，可以挪到应用程序处理
优化LIMIT分页
LIMIT偏移量大的时候，查询效率较低
可以记录上次查询的最大ID，下次查询时直接根据该ID来查询
优化UNIOn查询
UNIOnALL的效率高于UNIOn
优化WHERe子句
解题方法
对于此类考题，先说明如何定位低效SQL语句，然后根据SQL语句可能低效的原因做排查，先从索引着手，如果索引没有问题，考虑以上几个方面，数据访问的问题，长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题，逐一回答。
SQL语句优化的一些方法？
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在where子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
3.应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在where子句中使用or来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
5.in和notin也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
6.下面的查询也将导致全表扫描：selectidfromtwherenamelike‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。
7.如果在where子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
8.应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：