面试：聊聊sql优化（1）

数据库优化方案：

1.　　优化sql语句；

　　　　原则： 1.1 尽量根据主键查询；

　　　　　　　 1.2 尽量使用单表查询，不要使用关联查询；

　　　　　　　 1.3 查询时可以使用in，但是绝对不要使用not in；

2.　　创建索引；CREATE INDEX  索引名字  ON  表名称 （列名称）；[列名称：规定你需要索引的列]。

3.　　添加缓存；

　　　　例如：mybatis的一、二级缓存；该操作效率低；

　　　　　　　redis缓存  /  memercache缓存（String）；有效的缓解数据库的压力；

4.　　使用数据库的读写分离；

5.　　定期将历时数据进行转储；

6.　　进行分库分表操作（最后的操作）；数据库服务器数量和运维都需要花费很多时间和精力；

 

 

 

mysql优化我一般遵从五个原则：

1. 减少数据访问： 设置合理的字段类型，启用压缩，通过索引访问等减少磁盘IO
2. 返回更少的数据： 只返回需要的字段和数据分页处理 减少磁盘io及网络io
3. 减少交互次数： 批量DML操作，函数存储等减少数据连接次数
4. 减少服务器CPU开销： 尽量减少数据库排序操作，和全表查询 减少cpu 内存占用
5. 利用更多资源： 使用表分区，可以增加并行操作，更大限度利用cpu资源

sql语句常见的优化比如

1. sql优化第一最基本的为了最快的速度查询到数据，减少消耗，尽量避免全表查询，首先考虑在where和order by字段上建立索引

2. where子句条件 后不要使用！=和》《操作符，否则数据库会放弃索引使用全表查询

3. 用like模糊查询时不建议在查询字段开头或首尾两端使用百分号，这也会导致字段放弃索引，全表查询，可以考虑百分号在查询字段后面或者使用全文索引

4. 在sql中直接使用计算表达式和函数，也会导致索引失败，可以在等号右边计算

5. 不要写select * from 需要什么字段返回什么字段减少消耗

6. 在sql语句中嵌套SQL查询 ，不要使用iN 或者 not in 可以使用 exists替代

7. 对于复杂的查询，可以使用中间临时表 暂存数据

8. 查询数据量大的表 会造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段分页进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。

• 要查询100000到100050的数据
  SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 100050

9. 对数据量较大的表，使用分区分表存储

10. 一定要定期维护数据表和优化索引，删除空余数据

11. 尽量使用数字型字段
    尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

面试题

你们有没有做 MySQL 读写分离？如何实现 MySQL 的读写分离？MySQL 主从复制原理的是啥？如何解决 MySQL 主从同步的延时问题？

1. 如何实现 MySQL 的读写分离？
   其实很简单，就是基于主从复制架构，简单来说，就搞一个主库，挂多个从库，然后我们就单单只是写主库，然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
2. MySQL 主从复制原理的是啥？
   主库将变更写入 binlog 日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个 IO 线程，将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地，写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog，然后执行 binlog 日志中的内容，也就是在自己本地再次执行一遍 SQL，这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。