Mysql面试知识点总结(基础篇)
1. SQL 的 select 语句完整的执行顺序
1、from 子句组装来自不同数据源的数据,所以为表创建别名,别的地方可以用; 2、where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选; 3、group by 子句将数据划分为多个分组; 4、使用聚集函数进行计算; 一定要知道他的执行顺序在group by后having之前 5、使用 having 子句筛选分组; 6、计算所有的表达式; 7、select 的字段; 8、使用 order by 对结果集进行排序
2. SQL 之连接查询(左连接和右连接的区别)
外连接: 左连接(左外连接):以左表作为基准进行查询,左表数据会全部显示出来,右表如果和左表匹配的数据则显示相应字段的数据,如果不匹配则显示为 null。 右连接(右外连接):以右表作为基准进行查询,右表数据会全部显示出来,左表如果和右表匹配的数据则显示相应字段的数据,如果不匹配则显示为 null。 全连接:先以左表进行左外连接,再以右表进行右外连接。 内连接: 显示表之间有连接匹配的所有行。
3、Mysql 性能优化?
1、当只要一行数据时使用 limit 1查询时如果已知会得到一条数据,这种情况下加上 limit 1 会增加性能。因为 mysql 数据库引擎会在找到一条结果停止搜索,而不是继续查询下一条是否符合标准直到所有记录查询完毕。 2、选择正确的数据库引擎Mysql 中有两个引擎 MyISAM 和 InnoDB,每个引擎有利有弊。 MyISAM 适用于一些大量查询的应用,但对于有大量写功能的应用不是很好。甚至你只需要update 一个字段整个表都会被锁起来。而别的进程就算是读操作也不行要等到当前 update 操作完成之后才能继续进行。另外,MyISAM 对于 select count(*)这类操作是超级快的。InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用会比 MyISAM 还慢,但是支持“行锁”,所以在写操作比较多的时候会比较优秀。并且,它支持很多的高级应用,例如:事物。 3. 用 not exists 代替 not inNot exists 用到了连接能够发挥已经建立好的索引的作用,not in 不能使用索引。Not in 是最慢的方式要同每条记录比较,在数据量比较大的操作红不建议使用这种方式。 4. 对操作符的优化,尽量不采用不利于索引的操作符。如:in not in is null is not null <> 等 某个字段总要拿来搜索,为其建立索引:Mysql 中可以利用 alter table 语句来为表中的字段添加索引, 语法为: alter table 表名 add index (字段名); 5.分库分表,主从配置。 6.对于多张大数据量(这里几百条就算大了)的表 JOIN,要先分页再 JOIN,否则逻辑读会很高,性能很差。 7、存储过程执行比一条一条地执行其中的各条语句快 8、决不要检索比需求还要多的数据 10、导入数据前应该关闭自动提交,最好删除索引然后导入完成后新建 11、索引改善数据检索的性能,但是损害了数据插入删除更新的性能 12、like很慢,一般来说最好使用fulltext而不是like 13、如果从一个表中删除大量数据,应该使用optimize table回收所用的空间,从而优化表性能 14、char比varchar效率高很多,因此确定字符长度字段最好使用char字段
4、Mysql 存储引擎有哪些?
(1)、InnoDB 存储引擎 InnoDB 是事务型数据库的首选引擎,支持事务安全表(ACID),支持行锁定和外键,InnoDB 是默认的 MySQL引擎。 (2)、MyISAM 存储引擎 MyISAM 基于 ISAM 存储引擎,并对其进行扩展。它是在 Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM 拥有较高的插入、查询速度,但不支持事物。 (3)、MEMORY 存储引擎 MEMORY 存储引擎将表中的数据存储到内存中,为查询和引用其他表数据提供快速访问。 (4)、NDB 存储引擎 DB 存储引擎是一个集群存储引擎,类似于 Oracle 的 RAC,但它是 Share Nothing 的架构,因此能提供更高级别的高可用性和可扩展性。NDB 的特点是数据全部放在内存中,因此通过主键查找非常快。关于 NDB,有一个问题需要注意,它的连接(join)操作是在 MySQL 数据库层完成,不是在存储引擎层完成,这意味着,复杂的 join 操作需要巨大的网络开销,查询速度会很慢。
5、Mysql常用的存储引擎 InnoDB 对比MyISAM
InnoDB支持事务和外键,有独立的缓冲池,支持表锁,不存储表的总行数,比MyISAM插入效率高
6、事务的四大特征是什么?
只要满足一下四个特征的就属于事务,事务的四大特性ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) (1)、原子性: 事务中整个操作要么全部完成,要么全部不完成。 (2)、一致性: 在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性约束没有被破坏。 (3)、隔离性: 事务间的操作互不干扰。 (4)、持久性: 事务一旦完成,就永久保存。 mysql中关于事务的语句: start trunsaction --开启事务 savepoint 保留点 --创建保留点(即:还原点) rollback to 保留点 --回滚 commit --提交 补充: set autocommit=0 --设置mysql不自动提交更改 release 保留点 释放保留点
7、where在查询为空数据时不能使用==,应该书写成以下方式
select * from tablename where field is null
8、char类型支持的最大字节数是255,text约为64kb,MEDIUMTEXT约为16M,LONGTEXT约为4G
9、查询时exists适用于b表(在exists或者in中出现的)比A表大的情况,反之适用in
10、默认情况下decimal为10位无小数的整数,在使用过程中DECIMAL(M,D) ,如果M>D,为M+2否则为D+2
11、SQL分类
SQL全程为Structure Query Language(结构化查询语言)。SQL 语句主要可以划分为以下 3 个类别: 1、DDL(Data Definition Languages)语句:数据定义语言,这些语句定义了不同的数据段、 数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter 等。 2、DML(Data Manipulation Language)语句:数据操纵语句,用于添加、删除、更新和查询数据库记录,并检查数据完整性,常用的语句关键字主要包括 insert、delete、update 和 select 等。 3、DCL(Data Control Language)语句:数据控制语句,用于控制不同数据段直接的许可和 访问级别的语句。这些语句定义了数据库、表、字段、用户的访问
12、MySQL数据类型的选择和优化案例
1、手机号存储 使用BIGINT代替CHAR或者VARCHAR存放手机号码。 这是因为CHAR或者VARCHAR,占用空间大,影响查询性能。 例如:11位手机号CHAR存储,utf8编码,则占用33个字节; 使用如果使用INT的话,INT最大只能保存10为数据,而手机号为11位,会出现溢出,所以使用 BIGINT占用8个字节,支持11为数据存储。 2、IP地址可以使用INT存储 MySQL里提供了一个很好的函数:INET_ATON(),他负责把IP地址转化为数字,而另一个函数 INET_NTOA()负责将数字转化为IP地址,示例如下:注意:INT使用无符号,这是因为INT有符号最大为2147483647而无符号 最大为4294967295,如果使用有符号的话,会出现溢出,使用无符号则不会溢出。 3、对于非负整数优先使用无符号整形存储 4、避免使用enum类型,用TINYINT替代 修改值必须使用alter、排序的效率比较低、禁止使用数字作为enum枚举值 5、使用timestamp(4字节)/datetime(8字节)存储日期时间 timestamp日期范围:1970-1-1 00:00:01----2038-01-10 03:14:07 timestamp以int存储,但可读性高 6、尽可能把所有列定义为not null 索引null列会占用更多的空间 进行比较时需要作额外的处理
13、如何查看当前数据库的状态?
show status;
14、数据库报“Too many connections” 怎么办?
show full processlist;
15、如何查看索引是否有效?
在查询语句前加explain关键字,查看type类型是否为all,是则没有用到索引,否则使用了索引
16、group by使用规则
17、union/union all使用规则
18、视图的规则和限制
图片都来自《Mysql必知必会》
19、更新时使用update ignore 可以忽略更新错误的行,执行正确更新的数据。
20、一些零碎的知识点
- 唯一索引和主键索引的区别:唯一索引可以为null
- 联接不是物理实体,在实际的数据库表中不存在,联结由mysql根据需要建立,它存在于查询的执行当中。
- and优先级高于or,多个or语句时,能够使用in替换的时候一定要使用in语句,执行效率更快
- mysql完全不区分大小写,使用binary建表的时候在字段后标识可以区分大小写,并且使用此函数也可以在查询时区分大小写
- 在查询时distinct关键字会应用于所有列而不是前置它的列
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