Mysql练习记录

1.mysql内连接和外连接的区别
连接语法：join xx on xx（可以在一个语句中多次使用）
内连接（inner join）：取出两张表中匹配到的数据，匹配不到的不保留
外连接（outer join）：其中外连接又分为左外连接（left outer join）和右外连接（right outer join）即以某一个表为主表，进行关联查询，取出连接表中匹配到的数据，匹配不到的也会保留，其值为NULL（先拿出主表的所有数据，然后到关联的那张表去找有没有符合关联条件的数据，关联不上的以NULL显示）
自连接：当想将表中行与同一表中的其他行组合时，可以使用自连接。要执行自联接操作必须使用表别名来帮助MySQL在单个查询中区分左表与同一张表的右表。就是说相当于是两张表，以第一张表为主表，去匹配与它对应的第二张表的内容。

2.having的使用
having：用于对where和group by查询出来的分组经行过滤，查出满足条件的分组结果。它是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作。

sql语句执行顺序如下：
S-F-W-G-H-O 组合
select –>where –> group by–> having–>order by
当一个语句中同时含有where、group by 、having及聚集函数时，执行顺序如下：
1)执行where子句查找符合条件的数据；
2)使用group by 子句对数据进行分组；对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值；
3)最后用having 子句去掉不符合条件的组。

所以having的使用需要注意以下几点：
having只能用于group by（分组统计语句中）
where 是用于在初始表中筛选查询，having用于在where和group by 结果分组中查询
having语句可以使用聚合函数
count(*)：按行获取数量
sum()：求和（这里要注意求和是忽略null值的，null与其他数值相加结果为null，所以可以通过ifnull(xxx,0)将null的值赋为0）
avg()：求平均数
max()：求最大值
min()：求最小值，而where不使用。
having子句限制的是组，而不是行。where子句中不能使用聚集函数，而having子句中可以。

3.MySQL 索引的最左原则
为什么要使用联合索引
1、减少开销。建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！
2、覆盖索引。对联合索引(col1,col2,col3)，如果有如下的sql: select col1,col2,col3 from test where col1=1 and col2=2。那么MySQL可以直接通过遍历索引取得数据，而无需回表，这减少了很多的随机io操作。减少io操作，特别的随机io其实是dba主要的优化策略。所以，在真正的实际应用中，覆盖索引是主要的提升性能的优化手段之一。
3、效率高。索引列越多，通过索引筛选出的数据越少。有1000W条数据的表，有如下sql:select from table where col1=1 and col2=2 and col3=3,假设假设每个条件可以筛选出10%的数据，如果只有单值索引，那么通过该索引能筛选出1000W10%=100w条数据，然后再回表从100w条数据中找到符合col2=2 and col3= 3的数据，然后再排序，再分页；如果是联合索引，通过索引筛选出1000w10% 10% *10%=1w，效率提升可想而知！
abc索引，acb会走索引吗？

最左前缀匹配原则，mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，
比如a=3 and b=4 and c>5 and d=6如果建立（a，b，c，d）顺序的索引，d是用不到索引的，如果建立（a，b，d，c）的索引则都可以用到，a，b，d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序，比如a=1 and b=2 and c=3建立（a，b，c）索引可以任意顺序，mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

联合索引可以理解为有序的且形成的基础是建立在a上的，从a上建立b，b上建立c，所以必须要按照顺序来
可以简单理解为：先对a排序建立索引，再在a的基础上对b进行排序，再是c
所以联合索引在遇到范围查询，后面的索引会失效。

4.InnoDB 和 MyIsam 引擎的区别？

InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
InnoDB是聚集索引，使用B+Tree作为索引结构，数据文件是和（主键）索引绑在一起的（表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构），必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。
如何选择
是否要支持事务，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；
如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读也有写，请使用InnoDB。
系统奔溃后，MyISAM恢复起来更困难，能否接受；
MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM)，说明其优势是有目共睹的，如果你不知道用什么，那就用InnoDB，至少不会差。

5.什么是回表
回表就是先通过数据库索引扫描出数据所在的行，再通过行主键id取出索引中未提供的数据，即基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树.
因此，可以通过索引先查询出id字段，再通过主键id字段，查询行中的字段数据，即通过再次查询提供MySQL查询速度.

6.有哪些优化数据库性能的方法？
1、创建索引
对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。如果不加索引的话，那么查找任何哪怕只是一条特定的数据都会进行一次全表扫描，如果一张表的数据量很大而符合条件的结果又很少，那么不加索引会引起致命的性能下降。但是也不是什么情况都非得建索引不可，比如性别就只有两个值，建索引不仅没什么优势，还会影响到更新速度，这被称为过度索引。
2、复合索引
比如有一条语句是这样的：select * from users where area='beijing' and age=22;
如果我们是在area和age上分别创建单个索引的话，由于mysql查询每次只能使用一个索引，所以虽然这样已经相对不做索引时全表扫描提高了很多效率，但是如果在area、age两列上创建复合索引的话将带来更高的效率。如果我们创建了(area, age, salary)的复合索引，那么其实相当于创建了(area,age,salary)、(area,age)、(area)三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此我们在创建复合索引时应该将最常用作限制条件的列放在最左边，依次递减。
3、索引不会包含有NULL值的列
只要列中包含有NULL值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。所以我们在数据库设计时不要让字段的默认值为NULL。
4、使用短索引
对串列进行索引，如果可能应该指定一个前缀长度。例如，如果有一个CHAR(255)的列，如果在前10 个或20 个字符内，多数值是惟一的，那么就不要对整个列进行索引。短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作。
5、排序的索引问题
mysql查询只使用一个索引，因此如果where子句中已经使用了索引的话，那么order by中的列是不会使用索引的。因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。
6、like语句操作
一般情况下不鼓励使用like操作，如果非使用不可，如何使用也是一个问题。like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。
7、不要在列上进行运算
select * from users where YEAR(adddate)<2007;
将在每个行上进行运算，这将导致索引失效而进行全表扫描，因此我们可以改成
select * from users where adddate<‘2007-01-01';
8、不使用NOT IN和<>操作
NOT IN和<>操作都不会使用索引将进行全表扫描。NOT IN可以NOT EXISTS代替，id<>3则可使用id>3 or id<3来代替。

7.什么是慢查询？
慢查询即超过 long_query_time 参数设定的时间阈值（默认10s），就被认为是慢的，是需要优化的。慢查询被记录在慢查询日志里。然而，慢查询日志默认是不开启的。如果你需要优化SQL语句，就可以开启这个功能，它可以让你很容易地知道哪些语句是需要优化的。
8.MySQL 支持行锁还是表锁？分别有哪些优缺点？
| 行锁 | 表锁 |
| ------ | ---- | ---- |
| MyISAM | no | √ |
| BDB | no | √ |
| InnoDB | √ | √ |
行锁特点：锁的粒度小，发生锁冲突的概率低、处理并发的能力强；开销大、加锁慢、会出现死锁
加锁的方式：自动加锁。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句，InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁；对于普通SELECT语句，InnoDB不会加任何锁。
表锁特点：开销小、加锁快、无死锁；锁粒度大，发生锁冲突的概率高，高并发下性能低
加锁的方式：自动加锁。查询操作（SELECT），会自动给涉及的所有表加读锁，更新操作（UPDATE、DELETE、INSERT），会自动给涉及的表加写锁。

9.ifnull处理
ifnull(comm,0) 如果comm为null就视为0处理