MySQL

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  1. 讲讲mysql的索引为什么要用B+树？ B+树为什么更矮胖？
    有序性： B+树是一种有序的树形结构，可以快速定位和范围查询数据。在B+树中，所有的叶子节点都按照键值的大小顺序连接在一起，这使得范围查询变得高效。同时，有序性也使得B+树在范围查询、排序和分组等操作上更加高效。

平衡性： B+树是一种自平衡树，通过对节点的分裂和合并来保持树的平衡。这意味着无论数据的插入、更新还是删除，B+树都能保持较好的性能和查询效率。相比于其他树形结构，B+树的高度相对较低，减少了磁盘IO的次数，提高了查询性能。

支持快速索引查找： B+树的内部节点不存储数据，只存储键值和子节点的指针，这使得每个节点能够存储更多的索引信息。由于磁盘IO是相对较慢的操作，减少了IO次数，B+树能够更快地定位到目标数据所在的叶子节点，提高了索引查找的效率。

适应性： B+树适用于多种查询场景，包括等值查找、范围查找和排序等。它能够高效地支持各种查询操作，并且在插入和删除数据时具有良好的性能表现。

B+树的内部节点只存储键值和子节点的指针，而不存储实际的数据。相比于其他树形结构，这种设计使得每个节点能够存储更多的索引信息，从而减少了树的高度。由于磁盘IO是相对较慢的操作，矮胖的B+树能够减少磁盘IO的次数，提高查询效率。

  1. 给一个联合索引，判断一下会不会走索引。
    要确定是否会使用联合索引，需要考虑以下几个因素：

  2. 查询条件的列顺序： 联合索引的顺序非常重要。只有当查询条件中的列与联合索引中的列顺序完全匹配或是满足索引的最左前缀原则时，才能使用索引。如果查询条件中的列顺序与联合索引的列顺序不匹配，那么该查询可能无法使用索引。

  3. 查询条件的比较操作符： 对于联合索引，如果查询条件使用了等值比较操作符（例如"="），那么可以更好地利用索引。但是，如果查询条件使用了范围比较操作符（例如"<", ">", "BETWEEN"），那么只能使用索引的最左前缀部分。

  4. 查询条件的列是否连续： 联合索引要求查询条件的列连续存在于索引的最左前缀部分，才能使用索引。如果查询条件中的列不连续，那么该查询可能无法使用索引。

  5. 查询是否涉及索引的其他列： 如果查询需要返回的列包含在联合索引中，那么可以通过覆盖索引（Covering Index）的方式避免额外的查询操作，提高性能。

综上所述，判断一条查询语句是否会走索引时，需要考虑查询条件中的列顺序、比较操作符、列的连续性以及是否涉及覆盖索引。根据这些条件，可以确定是否能够使用联合索引来加速查询。

  1. jvm里面怎么判断垃圾呢？
    在JVM中，垃圾回收（Garbage Collection）是通过判断对象的可达性来确定哪些对象是垃圾的。JVM使用的垃圾回收算法主要是基于"可达性分析"（Reachability Analysis）。

可达性分析的基本思想是从一组称为"GC Roots"的根对象开始，通过对象之间的引用链追踪，标记所有被这些根对象直接或间接引用的对象为存活对象，而未被标记的对象就被认为是垃圾对象。

    1. ACID特性
      原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。如果事务中的任何一部分操作失败，整个事务都将回滚到事务开始前的状态，保证数据的一致性。

一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的状态必须保持一致。事务的执行不会破坏数据库的完整性约束，例如唯一性约束、外键约束等。

隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，每个事务都应该被隔离开来，互不干扰。隔离性保证了并发执行的事务不会相互影响，避免了并发执行产生的一些问题，如脏读、不可重复读和幻读。

持久性（Durability）：一旦事务提交，其对数据库的修改应该是永久性的，即使系统发生故障或重启，修改的数据也不会丢失。
数据库事务隔离级别
脏读：如果一个事务「读到」了另一个「未提交事务修改过的数据」，就意味着发生了「脏读」现象。

不可重复读：在一个事务内多次读取同一个数据，如果出现前后两次读到的数据不一样的情况，就意味着发生了「不可重复读」现象
幻读：在一个事务内多次查询某个符合查询条件的「记录数量」，如果出现前后两次查询到的记录数量不一样的情况，就意味着发生了「幻读」现象。
• 读未提交（read uncommitted），指一个事务还没提交时，它做的变更就能被其他事务看到；
• 读提交（read committed），指一个事务提交之后，它做的变更才能被其他事务看到；
• 可重复读（repeatable read），指一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的，MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别；
• 串行化（serializable ）；会对记录加上读写锁，在多个事务对这条记录进行读写操作时，如果发生了读写冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成，才能继续执行；

  1. 索引调优思路？

索引调优是优化数据库查询性能的重要方面之一。下面是一些常见的索引调优思路和方法：

  1. 分析查询语句和数据访问模式： 仔细分析常用的查询语句和数据访问模式，确定哪些查询频繁执行、哪些查询涉及大量数据、哪些查询具有高延迟等。这有助于确定应该创建哪些索引以及如何优化它们。

  2. 选择合适的索引列： 根据查询语句的过滤条件、连接条件和排序要求，选择合适的索引列。索引应该覆盖常用的查询条件，并尽量避免在索引中包含大量重复或不常用的列。

  3. 避免过多的索引： 虽然索引可以提高查询性能，但过多的索引也会增加写操作的开销和存储空间的消耗。因此，应避免创建过多的索引，尽量只创建必要的索引。

  4. 使用复合索引： 如果查询涉及多个列的过滤条件或排序要求，可以考虑创建复合索引。复合索引可以有效地支持多个列的查询，避免多个单列索引的组合使用。

  5. 避免索引列的隐式转换： 在查询语句中，对索引列进行隐式类型转换（如将字符串转换为数字）会导致索引失效，影响查询性能。应尽量保持查询条件与索引列的数据类型一致。

  6. 定期更新统计信息： 数据库管理系统依赖于统计信息来选择最优的查询计划。因此，定期更新表的统计信息，包括行数、列的基数（cardinality）和数据分布等，以帮助数据库优化器选择合适的索引和执行计划。

  7. 考虑索引的选择性： 索引的选择性是指索引列中不同值的数量与总行数的比例。选择性较高的索引通常能更好地过滤数据，提高查询性能。可以通过计算索引列的选择性，并根据选择性选择适当的索引策略。

  8. 监测索引的使用情况： 监测索引的使用情况可以帮助确定哪些索引对查询性能有贡献，哪些索引可能是冗余或不必要的。数据库管理系统提供了一些工具和指令来监测索引的使用情况，如执行计划、查询性能分析等。

以上是一些常见的索引调优思路和方法。索引调优需要结合具体的数据库和应用场景进行分析和优化，可以通过实验和性能测试来验证索引调优的效果。

  1. MySQL存储引擎InnoDB与Myisam的六大区别
    MySQL存储引擎InnoDB和MyISAM是两种常用的存储引擎，它们在功能和性能上有一些区别。下面是它们之间的主要区别以及如何选择的一些建议：

  2. 事务支持：

    • InnoDB：InnoDB是一个支持事务的存储引擎，它遵循ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性，并提供了行级锁定。这使得它非常适合处理需要强调数据完整性和并发性能的应用程序。
    • MyISAM：MyISAM不支持事务，它是一个旧的存储引擎，只提供表级锁定。因此，它在并发性能和数据完整性方面的表现相对较差。

  3. 并发性能：

    • InnoDB：InnoDB通过行级锁定和多版本并发控制（MVCC）支持较好的并发性能。这使得多个事务可以同时读取和修改不同的行，从而提高了并发性。
    • MyISAM：MyISAM只支持表级锁定，这意味着在执行写操作时会锁定整个表，这可能会导致并发性能问题。

  4. 完整性和可靠性：

    • InnoDB：InnoDB通过使用日志文件和内存中的Redo和Undo日志来保证数据的完整性和可靠性。它具有崩溃恢复能力，并能自动处理故障和崩溃。
    • MyISAM：MyISAM在崩溃恢复方面相对较弱，它没有类似的机制来保护数据免受损坏。如果发生崩溃，可能需要手动修复或还原数据。

  5. 其他特性：

    • InnoDB：InnoDB支持外键约束、自动增量列和崩溃恢复等高级特性。它还提供了更好的写入性能和可靠性。
    • MyISAM：MyISAM在某些特定的读取密集型应用中可能具有更好的性能，特别是当需要全文搜索功能时，MyISAM提供了全文索引的支持。

根据上述区别，选择适合的存储引擎取决于你的应用需求和优先级：

  • 如果你的应用程序需要高并发性、事务支持和数据完整性，建议选择InnoDB。
  • 如果你的应用程序主要是读取密集型，并且不需要事务支持或数据完整性要求不高，MyISAM可能是一个选择。
  • 如果你需要全文搜索功能，并且不关心事务支持或数据完整性，MyISAM的全文索引特性可能是一个优势。
  1. 有一个student表，列为id，name，class，查出每个class的学生数量。为什么用count()，用count(1)，count(id)行不行？
    COUNT(    )：这是最常见和推荐的用法。COUNT() 会统计满足条件的记录数，无论记录中的字段是否为 NULL。它会统计表中的所有行，包括重复值和 NULL 值。因此，使用 COUNT() 可以得到每个 class 的学生总数。

sql
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SELECT class, COUNT() AS student_count FROM student GROUP BY class;
COUNT(1)：COUNT(1) 也是一种常见的用法，它会统计满足条件的记录数，但并不关心具体的字段值。由于只判断记录是否存在，而不关心字段值，因此使用 COUNT(1) 与 COUNT() 的效果是相同的，都可以得到每个 class 的学生总数。

COUNT(id)：COUNT(id) 是指定了一个具体的字段进行统计。它会统计该字段非 NULL 值的记录数。如果 id 字段没有 NULL 值，并且每个学生都有唯一的 id，那么使用 COUNT(id) 也可以得到每个 class 的学生总数。但是，如果 id 字段存在 NULL 值或重复值，那么使用 COUNT(id) 可能会导致结果不准确。

综上所述，对于查询每个 class 的学生数量，使用 COUNT(*) 是最常见和推荐的做法，而 COUNT(1) 和 COUNT(id) 在这种情况下也可以正常工作，但可能会受到字段值的影响。如果你的数据表中确保了每个学生都有唯一的 id，那么使用 COUNT(id) 也是可行的。

posted @ 2024-03-24 22:05  peterzh6  阅读(7)  评论(0)  编辑  收藏  举报