的一些知识点-江苏天煌照明集团有限公司 - 智慧路灯-智能路灯-江苏天煌照明集团有限公司

1、为什么一定要设一个主键？
2、你们主键是用自增还是UUID?
3、自增主机用完了怎么办?
4、主键为什么不推荐有业务含义?
5、货币字段用什么类型?？
6、时间字段用什么类型?
7、为什么不直接存储图片、音频、视频等大容量内容?
8、表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为主，那么是拆成子表好？还是放一起好?
9、字段为什么要定义为NOT NULL?
10、where执行顺序是怎样的
11、应该在这些列上创建索引？
12、mysql联合索引？
13、什么是最左前缀原则？
14、什么情况下应不建或少建索引？
15、MySQL数据库cpu飙升到100%的话他怎么处理？

一、数据库字段设计

1:为什么要一定要设置主键?

其实这个不是一定的，有些场景下，小系统或者没什么用的表，不设置主键也没关系，mysql最好是用自增主键，主要是以下两个原因：果定义了主键，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、如果也没有这样的唯一索引，则innodb 会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引。所以，反正都要生成一个主键，那你还不如自己指定一个主键，提高查询效率！

2:主键是用自增还是UUID?

最好是用自增主键，主要是以下两个原因：

1. 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。
　　2. 如果使用非自增主键（如uuid），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索引页的随机某个位置，此时MySQL为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成索引碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

不过，也不是所有的场景下都得使用自增主键，可能场景下，主键必须自己生成，不在乎那些性能的开销。那也没有问题。

3:自增主机用完了怎么办?

在mysql中，Int整型的范围（-2147483648~2147483648），约20亿！因此不用考虑自增ID达到最大值这个问题。而且数据达到千万级的时候就应该考虑分库分表了。

4:主键为什么不推荐有业务含义?

最好是主键是无意义的自增ID，然后另外创建一个业务主键ID，

因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义，那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更，该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更，有可能会引发页分裂，产生空间碎片。

还有就是，带有业务含义的主键，不一定是顺序自增的。那么就会导致数据的插入顺序，并不能保证后面插入数据的主键一定比前面的数据大。如果出现了，后面插入数据的主键比前面的小，就有可能引发页分裂，产生空间碎片。

5:货币字段用什么类型?
货币字段一般都用 Decimal类型，
float和double是以二进制存储的，数据大的时候，可能存在误差。看下面这个图就明白了：

158765972893

6:时间字段用什么类型?

这个看具体情况和实际场景，timestamp ，datatime ，bigint 都行！

timestamp，该类型是四个字节的整数，它能表示的时间范围为1970-01-01 08:00:01到2038-01-19 11:14:07。2038年以后的时间，是无法用timestamp类型存储的。
但是它有一个优势，timestamp类型是带有时区信息的。一旦你系统中的时区发生改变，例如你修改了时区，该字段的值会自动变更。这个特性用来做一些国际化大项目，跨时区的应用时，特别注意！

datetime，占用8个字节，它存储的时间范围为1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59。显然，存储时间范围更大。但是它坑的地方在于，它存储的是时间绝对值，不带有时区信息。如果你改变数据库的时区，该项的值不会自己发生变更！

bigint，也是8个字节，自己维护一个时间戳，查询效率高，不过数据写入，显示都需要做转换。这种存储方式的具有 Timestamp 类型的所具有一些优点，并且使用它的进行日期排序以及对比等操作的效率会更高，跨系统也很方便，毕竟只是存放的数值。缺点也很明显，就是数据的可读性太差了，你无法直观的看到具体时间。

7:为什么不直接存储图片、音频、视频等大容量内容?

我们在实际应用中，都是文件形式存储的。mysql中，只存文件的存放路径。虽然mysql中blob类型可以用来存放大容量文件，但是，我们在生产中，基本不用！
主要有如下几个原因：

1. Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，如果查询中包含这样的数据，查询效率会非常慢。

2. 数据库特别大，内存占用高，维护也比较麻烦。

3. binlog太大，如果是主从同步的架构，会导致主从同步效率问题！

因此，不推荐使用blob等类型！

8:表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为主，那么是拆成子表好？还是放一起好？

其实各有利弊，拆开带来的问题：连接消耗；不拆可能带来的问题：查询性能，所以要看你的实际情况，如果表数据量比较大，最好还是拆开为好。这样查询速度更快。

9:字段为什么要定义为NOT NULL?

一般情况，都会设置一个默认值，不会出现字段里面有null，又有空的情况。主要有以下几个原因：

1. 索引性能不好，Mysql难以优化引用可空列查询，它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间，还需要mysql内部进行特殊处理。可空列被索引后，每条记录都需要一个额外的字节，还能导致MYisam 中固定大小的索引变成可变大小的索引。

2. 如果某列存在null的情况，可能导致count() 等函数执行不对的情况。看一下2个图就明白了：

158765973622

3. sql 语句写着也麻烦，既要判断是否为空，又要判断是否为null等。

二、数据库查询优化

10:where执行顺序是怎样的？

where 条件从左往右执行的，在数据量小的时候不用考虑，但数据量多的时候要考虑条件的先后顺序，此时应遵守一个原则：排除越多的条件放在第一个。

11:应该在这些列上创建索引：

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

12:mysql联合索引

联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部分，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。

13:什么是最左前缀原则？

最左前缀原则指的是，如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列，则此列就可以被用到。如下：

Code:

select * from user where name=xx and city=xx ; ／／可以命中索引
select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
select * from user where city=xx ; // 无法命中索引

这里需要注意的是，查询的时候如果两个条件都用上了，但是顺序不同，如 city= xx and name ＝xx，那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。

由于最左前缀原则，在创建联合索引时，索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数，较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。

14:什么情况下应不建或少建索引

表记录太少
经常插入、删除、修改的表
数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段

15:问了下MySQL数据库cpu飙升到100%的话他怎么处理？

1. 列出所有进程 show processlist 观察所有进程多秒没有状态变化的(干掉)

2. 查看慢查询，找出执行时间长的sql；explain分析sql是否走索引，sql优化；

3. 检查其他子系统是否正常，是否缓存失效引起，需要查看buffer命中率；

16、mysql中表锁和行锁的区别

Mysql有很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁；这些锁统称为悲观锁(Pessimistic Lock)

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。

17、mysql主键索引和普通索引之间的区别是什么

普通索引

普通索引是最基本的索引类型，而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建：

创建索引，例如

CREATEINDEX<索引的名字>ONtablename (列的列表);

修改表，例如

ALTERTABLEtablenameADDINDEX[索引的名字] (列的列表);

创建表的时候指定索引，例如

CREATETABLEtablename ( [...],INDEX[索引的名字] (列的列表) );

主键索引

主键是一种唯一性索引，但它必须指定为“PRIMARY KEY”。

主键一般在创建表的时候指定，例如

CREATETABLEtablename ( [...],PRIMARYKEY(列的列表) );

但是，我们也可以通过修改表的方式加入主键，例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

区别

普通索引是最基本的索引类型，没有任何限制，值可以为空，仅加速查询。普通索引是可以重复的，一个表中可以有多个普通索引。

主键索引是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值；索引列的所有值都只能出现一次，即必须唯一。简单来说：主键索引是加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个。

18、SQL JOIN 中 on 与 where 的区别

left join : 左连接，返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。
right join : 右连接，返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。
inner join : 内连接，又叫等值连接，只返回两个表中连接字段相等的行。
full join : 外连接，返回两个表中的行：left join + right join。
cross join : 结果是笛卡尔积，就是第一个表的行数乘以第二个表的行数。

关键字 on
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。
在使用 left jion 时，on 和 where 条件的区别如下：

1、 on 条件是在生成临时表时使用的条件，它不管 on 中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
2、where 条件是在临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有 left join 的含义（必须返回左边表的记录）了，条件不为真的就全部过滤掉。

假设有两张表：
表1：tab2
idsize110220330
表2：tab2
sizename10AAA20BBB20CCC
两条 SQL:
select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size) where tab2.name='AAA'
select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size and tab2.name='AAA')

第一条SQL的过程：
1、中间表
on条件:
tab1.size = tab2.sizetab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA22020BBB22020CCC330(null)(null)
2、再对中间表过滤
where 条件：
tab2.name='AAA'tab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA
第二条SQL的过程：
1、中间表
on条件:
tab1.size = tab2.size and tab2.name='AAA'
(条件不为真也会返回左表中的记录)tab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA220(null)(null)330(null)(null)
其实以上结果的关键原因就是 left join、right join、full join 的特殊性，不管 on 上的条件是否为真都会返回 left 或 right 表中的记录，full 则具有 left 和 right 的特性的并集。而 inner jion没这个特殊性，则条件放在 on 中和 where 中，返回的结果集是相同的。