mysql面试
mysql有哪些索引：1.普通索引2.唯一索引3.主键索引4.组合索引5.全文索引（主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。fulltext索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的where语句的参数匹配。fulltext索引配合match against操作使用，而不是一般的where语句加like。它可以在create table，alter table ，create index使用，不过目前只有char、varchar，text 列上可以创建全文索引。值得一提的是，在数据量较大时候，现将数据放入一个没有全局索引的表中，然后再用CREATE index创建fulltext索引，要比先为一张表建立fulltext然后再将数据写入的速度快很多。）
索引是在存储引擎层而非服务器层实现的，而不同的存储引擎的索引的工作方式并不一样，且不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。同时，值得一提的是，不同的存储引擎对同一类型的索引，其底层的实现一般是不同的。
InnoDB则使用的是B+Tree结构存储这种索引
哈希索引（hash index）基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。
MySQL支持以下几种类型的索引：（1）B-Tree索引（2）哈希索引（3）空间数据索引（R-Tree） （4）全文索引 FULLTEXT索引 （5）其他索引类别
从物理存储角度
1、聚集索引（clustered index）
2、非聚集索引（non-clustered index）
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查"安"字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为"安"的拼音是"an"，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母"a"开头并以"z"结尾的，那么"安"字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以"a"开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查"张"字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为"张"的拼音是"zhang"。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。
我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为"聚集索引"。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据"偏旁部首"查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合"部首目录"和"检字表"而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查"张"字，我们可以看到在查部首之后的检字表中"张"的页码是672页，检字表中"张"的上面是"驰"字，但页码却是63页，"张"的下面是"弩"字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于"张"字的上下方，现在您看到的连续的"驰、张、弩"三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。
我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为"非聚集索引"。
每个表只能有一个聚集索引 ，因为目录只能按照一种方法进行排序。
索引优化：
尽量避免Like的参数以通配符开头，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描
where条件不符合最左前缀原则时 最左前缀原则主要使用在联合索引中
尽量避免使用！= 或 <>操作符，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。（使用>或<会比较高效。）
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。
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
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
用 exists 代替 in
任何在Order by语句的非索引项或者有计算表达式都将降低查询速度
尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些
能用DISTINCT的就不用GROUP BY
能用UNION ALL就不要用UNION
如果应用程序有很多JOIN 查询，你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样，MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。
未提交读 read uncommit : 在另一个事务修改了数据，但尚未提交，在本事务中SELECT语句可能会查询到这些未被提交的数据，而发生脏读。
提交读 read commit : 在一个事务中发生两次SELECT查询，当第一次SELECT执行完查询到一些数据，接下来另一个事务修改了这些数据并提交了，当第二次SELECT执行的时候查询到的数据和第一次SELECT的不同，而发生不可重复读、幻读问题，但解决了脏读（锁定所读取的当前行）。
可重复读 repeatable read:在同一个事务中，SELECT的结果是事务开启时时间点的结果，因此，同样的SELECT查询的结果总是一致的。解决了不可重复读，但有可能发生虚读（锁定所读取的所有行）。
串行化 serializable：
事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。
数据库默认隔离级别: mysql ---repeatable,oracle,sql server ---read commited
总的来说，InnoDB共有七种类型的锁：
- 共享/排它锁(Shared and Exclusive Locks)
- 意向锁(Intention Locks)
- 记录锁(Record Locks)
- 间隙锁(Gap Locks)
- 临键锁(Next-key Locks)
- 插入意向锁(Insert Intention Locks)
- 自增锁(Auto-inc Locks)
原子性。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的操作要么都做，要么都不做。
一致性。事务必须是数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据，对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性。持久性也称永久性，指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
redis的五种数据结构、
String，.Hash，List，Set，Sort Set
两个字段相加的和.sql语句如下:
select c1 + c2 from table where Id = 1
就是当字段c1或者c2中任何一个字段值为null, 那么相加的结果就是null, 这个问题怎么解决啊?
答:
select IFNULL(c1,0) + IFNULL(c2,0) from table where Id = 1
或者用case when
