数据库面试

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为什么用自增列作为主键

1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。

如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。

3、如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页

4、如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置

二、为什么使用数据索引能提高效率

数据索引的存储是有序的

在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的

极端情况下，数据索引的查询效率为二分法查询效率，趋近于 log2(N)

B+树索引和哈希索引的区别

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的

哈希索引的优势

等值查询，哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。）

哈希索引不适用的场景

不支持范围查询不支持索引完成排序不支持联合索引的最左前缀匹配规则

B树和B+树的区别

B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息

2、B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接

为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引

B+的磁盘读写代价更低。

B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针，因此其内部结点相对B树更小

B+-tree的查询效率更加稳定

MySQL联合索引

四种隔离级别

Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。

MySQL优化

开启查询缓存，优化查询explain你的select查询，这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的当只要一行数据时使用limit 1，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据为搜索字段建索引使用 ENUM 而不是 VARCHAR。如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是VARCHARPrepared StatementsPrepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，我们可以从使用 prepared statements 获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。Prepared Statements 可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击垂直分表选择正确的存储引擎