34、創(chuàng)建索引時(shí)需要注意什么？

非空字段：應(yīng)該指定列為NOT NULL，除非你想存儲(chǔ)NULL。在 MySQL 中，含有空值的列很難進(jìn)行查詢優(yōu)化，因?yàn)樗鼈兪沟盟饕�、索引的統(tǒng)計(jì)信息以及比較運(yùn)算更加復(fù)雜。你應(yīng)該用0、一個(gè)特殊的值或者一個(gè)空串代替空值；

取值離散大的字段：（變量各個(gè)取值之間的差異程度）的列放到聯(lián)合索引的前面，可以通過count（）函數(shù)查看字段的差異值，返回值越大說明字段的唯一值越多字段的離散程度高；

索引字段越小越好：數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以頁為單位一頁存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)越多一次IO操作獲取的數(shù)據(jù)越大效率越高。唯一、不為空、經(jīng)常被查詢的字段 的字段適合建索引

35、MySQL中CHAR和VARCHAR的區(qū)別有哪些？

char的長度是不可變的，用空格填充到指定長度大小，而varchar的長度是可變的。char的存取數(shù)度還是要比varchar要快得多char的存儲(chǔ)方式是：對英文字符（ASCII）占用1個(gè)字節(jié)，對一個(gè)漢字占用兩個(gè)字節(jié)。varchar的存儲(chǔ)方式是：對每個(gè)英文字符占用2個(gè)字節(jié)，漢字也占用2個(gè)字節(jié)。

36、MySQL 索引使用的注意事項(xiàng)

MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 條件的數(shù)據(jù)行匹配時(shí)的搜索速度，在索引的使用過程中，存在一些使用細(xì)節(jié)和注意事項(xiàng)。

函數(shù)，運(yùn)算，否定操作符，連接條件，多個(gè)單列索引，最左前綴原則，范圍查詢，不會(huì)包含有NULL值的列，like 語句不要在列上使用函數(shù)和進(jìn)行運(yùn)算

1）不要在列上使用函數(shù)，這將導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。

select ＊ from news where year（publish＿time） ＜ 2017

為了使用索引，防止執(zhí)行全表掃描，可以進(jìn)行改造。

select ＊ from news where publish＿time ＜ ＇2017－01－01＇

還有一個(gè)建議，不要在列上進(jìn)行運(yùn)算，這也將導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。

select ＊ from news where id ／ 100 ＝ 1

為了使用索引，防止執(zhí)行全表掃描，可以進(jìn)行改造。

select ＊ from news where id ＝ 1 ＊ 100

2）盡量避免使用 �。� 或 not in或 ＜＞ 等否定操作符

應(yīng)該盡量避免在 where 子句中使用 ！＝ 或 not in 或 ＜＞ 操作符，因?yàn)檫@幾個(gè)操作符都會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。盡量避免使用 or 來連接條件應(yīng)該盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，因?yàn)檫@會(huì)導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。

select ＊ from news where id ＝ 1 or id ＝ 2

3）多個(gè)單列索引并不是最佳選擇

MySQL 只能使用一個(gè)索引，會(huì)從多個(gè)索引中選擇一個(gè)限制最為嚴(yán)格的索引，因此，為多個(gè)列創(chuàng)建單列索引，并不能提高 MySQL 的查詢性能。假設(shè)，有兩個(gè)單列索引，分別為 news＿year＿idx（news＿year） 和 news＿month＿idx（news＿month）。現(xiàn)在，有一個(gè)場景需要針對資訊的年份和月份進(jìn)行查詢，那么，SQL 語句可以寫成：

select ＊ from news where news＿year ＝ 2017 and news＿month ＝ 1

事實(shí)上，MySQL 只能使用一個(gè)單列索引。為了提高性能，可以使用復(fù)合索引 news＿year＿month＿idx（news＿year， news＿month） 保證 news＿year 和 news＿month 兩個(gè)列都被索引覆蓋。

4）復(fù)合索引的最左前綴原則

復(fù)合索引遵守“最左前綴”原則，即在查詢條件中使用了復(fù)合索引的第一個(gè)字段，索引才會(huì)被使用。因此，在復(fù)合索引中索引列的順序至關(guān)重要。如果不是按照索引的最左列開始查找，則無法使用索引。假設(shè)，有一個(gè)場景只需要針對資訊的月份進(jìn)行查詢，那么，SQL 語句可以寫成：

select ＊ from news where news＿month ＝ 1

此時(shí)，無法使用 news＿year＿month＿idx（news＿year， news＿month） 索引，因?yàn)樽袷亍白钭笄熬Y”原則，在查詢條件中沒有使用復(fù)合索引的第一個(gè)字段，索引是不會(huì)被使用的。

5）覆蓋索引的好處

如果一個(gè)索引包含所有需要的查詢的字段的值，直接根據(jù)索引的查詢結(jié)果返回?cái)?shù)據(jù)，而無需讀表，能夠極大的提高性能。因此，可以定義一個(gè)讓索引包含的額外的列，即使這個(gè)列對于索引而言是無用的。

6）范圍查詢對多列查詢的影響

查詢中的某個(gè)列有范圍查詢，則其右邊所有列都無法使用索引優(yōu)化查找。舉個(gè)例子，假設(shè)有一個(gè)場景需要查詢本周發(fā)布的資訊文章，其中的條件是必須是啟用狀態(tài)，且發(fā)布時(shí)間在這周內(nèi)。那么，SQL 語句可以寫成：

select ＊ from news where publish＿time ＞＝ ＇2017－01－02＇ and publish＿time ＜＝ ＇2017－01－08＇ and enable ＝ 1

這種情況下，因?yàn)榉秶�查詢對多列查詢的影響，將�?dǎo)致 news＿publish＿idx（publish＿time， enable） 索引中 publish＿time 右邊所有列都無法使用索引優(yōu)化查找。換句話說，news＿publish＿idx（publish＿time， enable） 索引等價(jià)于 news＿publish＿idx（publish＿time） 。對于這種情況，我的建議：對于范圍查詢，務(wù)必要注意它帶來的副作用，并且盡量少用范圍查詢，可以通過曲線救國的方式滿足業(yè)務(wù)場景。例如，上面案例的需求是查詢本周發(fā)布的資訊文章，因此可以創(chuàng)建一個(gè)news＿weekth 字段用來存儲(chǔ)資訊文章的周信息，使得范圍查詢變成普通的查詢，SQL 可以改寫成：

select ＊ from news where news＿weekth ＝ 1 and enable ＝ 1

然而，并不是所有的范圍查詢都可以進(jìn)行改造，對于必須使用范圍查詢但無法改造的情況，我的建議：不必試圖用 SQL 來解決所有問題，可以使用其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)控制時(shí)間軸，例如 Redis 的 SortedSet 有序集合保存時(shí)間，或者通過緩存方式緩存查詢結(jié)果從而提高性能。

7）索引不會(huì)包含有NULL值的列

只要列中包含有 NULL 值都將不會(huì)被包含在索引中，復(fù)合索引中只要有一列含有 NULL值，那么這一列對于此復(fù)合索引就是無效的。因此，在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)時(shí)，除非有一個(gè)很特別的原因使用 NULL 值，不然盡量不要讓字段的默認(rèn)值為 NULL。

8）隱式轉(zhuǎn)換的影響

當(dāng)查詢條件左右兩側(cè)類型不匹配的時(shí)候會(huì)發(fā)生隱式轉(zhuǎn)換，隱式轉(zhuǎn)換帶來的影響就是可能導(dǎo)致索引失效而進(jìn)行全表掃描。下面的案例中，date＿str 是字符串，然而匹配的是整數(shù)類型，從而發(fā)生隱式轉(zhuǎn)換。

select ＊ from news where date＿str ＝ 201701

因此，要謹(jǐn)記隱式轉(zhuǎn)換的危害，時(shí)刻注意通過同類型進(jìn)行比較。

9）like 語句的索引失效問題

like 的方式進(jìn)行查詢，在 like “value％” 可以使用索引，但是對于 like “％value％” 這樣的方式，執(zhí)行全表查詢，這在數(shù)據(jù)量小的表，不存在性能問題，但是對于海量數(shù)據(jù)，全表掃描是非常可怕的事情。所以，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，考慮使用 ElasticSearch 或 Solr 是個(gè)不錯(cuò)的方案。

37、MySQL中有哪些索引？有什么特點(diǎn)？

普通索引：僅加速查詢唯一索引：加速查詢 ＋ 列值唯一（可以有null）主鍵索引：加速查詢 ＋ 列值唯一（不可以有null）＋ 表中只有一個(gè)組合索引：多列值組成一個(gè)索引，專門用于組合搜索，其效率大于索引合并全文索引：對文本的內(nèi)容進(jìn)行分詞，進(jìn)行搜索索引合并：使用多個(gè)單列索引組合搜索覆蓋索引：select的數(shù)據(jù)列只用從索引中就能夠取得，不必讀取數(shù)據(jù)行，換句話說查詢列要被所建的索引覆蓋聚簇索引：表數(shù)據(jù)是和主鍵一起存儲(chǔ)的，主鍵索引的葉結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)行數(shù)據(jù)（包含了主鍵值），二級(jí)索引的葉結(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)行的主鍵值。使用的是B＋樹作為索引的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，非葉子節(jié)點(diǎn)都是索引關(guān)鍵字，但非葉子節(jié)點(diǎn)中的關(guān)鍵字中不存儲(chǔ)對應(yīng)記錄的具體內(nèi)容或內(nèi)容地址。葉子節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)是主鍵與具體記錄（數(shù)據(jù)內(nèi)容）

38、既然索引有那么多優(yōu)點(diǎn)，為什么不對表總的每一列創(chuàng)建一個(gè)索引呢？

當(dāng)對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增加、刪除和修改的時(shí)候，索引也要?jiǎng)討B(tài)的維護(hù)，這樣就降低了數(shù)據(jù)的維護(hù)速度。索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占數(shù)據(jù)空間之外，每一個(gè)索引還要占一定的物理空間，如果要建立簇索引，那么需要的空間就會(huì)更大。創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時(shí)間，這種時(shí)間隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加

39、索引如何提高查詢速度的

將無序的數(shù)據(jù)變成相對有序的數(shù)據(jù)（就像查有目的一樣）

40、使用索引的注意事項(xiàng)

在經(jīng)常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

在經(jīng)常使用在where子句中的列上面創(chuàng)建索引，加快條件的判斷速度。

將打算加索引的列設(shè)置為NOT NULL，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描

在經(jīng)常需要排序的列上創(chuàng)建索引，因?yàn)樗饕�已�?jīng)排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時(shí)間

避免where子句中對字段施加函數(shù)，這會(huì)造成無法命中索引

在中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的維護(hù)開銷會(huì)很大，不適合建索引，建立用邏輯索引

在經(jīng)常用到連續(xù)的列上，這些列主要是由一些外鍵，可以加快連接的速度

與業(yè)務(wù)無關(guān)時(shí)多使用邏輯主鍵，也就是自增主鍵在使用InnoDB時(shí)使用與業(yè)務(wù)無關(guān)的自增主鍵作為主鍵，即使用邏輯主鍵，而不要使用業(yè)務(wù)主鍵。

刪除長期未使用的索引，不用的索引的存在會(huì)造成不必要的性能損耗

在使用limit offset查詢緩存時(shí)，可以借助索引來提高性能。