Java面试知识点解析-04 —— 数据库篇（Mysql优化实战）

借参加过的多场Java开发面试，应聘岗位均为Java开发方向，在不断的面试中，又仔细对Java知识点进行复习和总结，也算是重新学习一下Java吧。

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15）varchar和char的区别

char是一种固定长度的类型，varchar是一种可变长度的类型，例如：

定义一个char[10]和varchar[10]，如果存进去的是 ‘test’，那么char所占的长度依然为10，除了字符 ‘test’ 外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的

char的存取速度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储于查找

char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率。

varchar是以空间效率为首位。

char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。

varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。
两者的存储数据都非unicode的字符数据。

16）主键、自增主键、主键索引与唯一索引概念区别

• 主键：指字段 唯一、不为空值 的列；

• 主键索引：指的就是主键，主键是索引的一种，是唯一索引的特殊类型。创建主键的时候，数据库默认会为主键创建一个唯一索引；

• 自增主键：字段类型为数字、自增、并且是主键；

• 唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。主键是唯一索引，这样说没错；但反过来说，唯一索引也是主键就错误了，因为唯一索引允许空值，主键不允许有空值，所以不能说唯一索引也是主键。

17）主键就是聚集索引吗？主键和索引有什么区别？

主键是一种特殊的唯一性索引，其可以是聚集索引，也可以是非聚集索引。在SQLServer中，主键的创建必须依赖于索引，默认创建的是聚集索引，但也可以显式指定为非聚集索引。InnoDB作为MySQL存储引擎时，默认按照主键进行聚集，如果没有定义主键，InnoDB会试着使用唯一的非空索引来代替。如果没有这种索引，InnoDB就会定义隐藏的主键然后在上面进行聚集。所以，对于聚集索引来说，你创建主键的时候，自动就创建了主键的聚集索引。

18）实践中如何优化MySQL

实践中，MySQL的优化主要涉及SQL语句及索引的优化、数据表结构的优化、系统配置的优化和硬件的优化四个方面，如下图所示：

⑴ SQL语句优化：

SQL语句的优化主要包括三个问题，即如何发现有问题的SQL、如何分析SQL的执行计划以及如何优化SQL，下面将逐一解释。

① 怎么发现有问题的SQL?（通过MySQL慢查询日志对有效率问题的SQL进行监控）

MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录，它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句，具体指运行时间超过long_query_time值的SQL，则会被记录到慢查询日志中。long_query_time的默认值为10，意思是运行10s以上的语句。慢查询日志的相关参数如下所示：

通过MySQL的慢查询日志，我们可以查询出执行的次数多占用的时间长的SQL、可以通过pt_query_disgest(一种mysql慢日志分析工具)分析Rows examine(MySQL执行器需要检查的行数)项去找出IO大的SQL以及发现未命中索引的SQL，对于这些SQL，都是我们优化的对象。

② 通过explain查询和分析SQL的执行计划：

使用 EXPLAIN 关键字可以知道MySQL是如何处理你的SQL语句的，以便分析查询语句或是表结构的性能瓶颈。通过explain命令可以得到表的读取顺序、数据读取操作的操作类型、哪些索引可以使用、哪些索引被实际使用、表之间的引用以及每张表有多少行被优化器查询等问题。当扩展列extra出现Using filesort和Using temporay，则往往表示SQL需要优化了。

③ SQL语句的优化：

• ⒈优化insert语句：一次插入多值；

• ⒉应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

• ⒊应尽量避免在 where 子句中对字段进行null值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；

• ⒋优化嵌套查询：子查询可以被更有效率的连接(Join)替代；

• ⒌很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择。

• ⒍选择最有效率的表名顺序：数据库的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表将被最先处理

  在FROM子句中包含多个表的情况下：

  如果三个表是完全无关系的话，将记录和列名最少的表，写在最后，然后依次类推
• 也就是说：选择记录条数最少的表放在最后

如果有3个以上的表连接查询：

• 如果三个表是有关系的话，将引用最多的表，放在最后，然后依次类推。
• 也就是说：被其他表所引用的表放在最后

⒎用IN代替OR：

select * from emp where sal = 1500 or sal = 3000 or sal = 800;
select * from emp where sal in (1500,3000,800);

⒏SELECT子句中避免使用*号：

我们最开始接触 SQL 的时候，

“*”

号是可以获取表中全部的字段数据的，但是它要通过查询数据字典完成，这意味着将消耗更多的时间，而且使用

“*”

号写出来的 SQL 语句也不够直观。

⑵ 索引优化：

建议在经常作查询选择的字段、经常作表连接的字段以及经常出现在 order by、group by、distinct 后面的字段中建立索引。但必须注意以下几种可能会引起索引失效的情形：

• 以 “%(表示任意0个或多个字符)” 开头的 LIKE 语句，模糊匹配；

• OR语句前后没有同时使用索引；

• 数据类型出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型）；

• 对于多列索引，必须满足最左匹配原则(eg,多列索引col1、col2和col3，则 索引生效的情形包括col1或col1，col2或col1，col2，col3)。

⑶ 数据库表结构的优化：

① 选择合适数据类型：

• 使用较小的数据类型解决问题；
• 使用简单的数据类型(mysql处理int要比varchar容易)；
• 尽可能的使用not null 定义字段；
• 尽量避免使用text类型，非用不可时最好考虑分表；

② 表的范式的优化：

• 一般情况下，表的设计应该遵循三大范式。

③ 表的垂直拆分：

把含有多个列的表拆分成多个表，解决表宽度问题，具体包括以下几种拆分手段：

• 把不常用的字段单独放在同一个表中；
• 把大字段独立放入一个表中；
• 把经常使用的字段放在一起；

这样做的好处是非常明显的，具体包括：拆分后业务清晰，拆分规则明确、系统之间整合或扩展容易、数据维护简单

④ 表的水平拆分：

表的水平拆分用于解决数据表中数据过大的问题，水平拆分每一个表的结构都是完全一致的。一般地，将数据平分到N张表中的常用方法包括以下两种：

• 对ID进行hash运算，如果要拆分成5个表，mod(id,5)取出0~4个值；
• 针对不同的hashID将数据存入不同的表中；

表的水平拆分会带来一些问题和挑战，包括跨分区表的数据查询、统计及后台报表的操作等问题，但也带来了一些切实的好处：

• 表分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度；
• 表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
• 需要把数据存放到多个数据库中，提高系统的总体可用性(分库，鸡蛋不能放在同一个篮子里)。

⑷ 系统配置的优化：

• 操作系统配置的优化：增加TCP支持的队列数

• mysql配置文件优化：Innodb缓存池设置(innodb_buffer_pool_size，推荐总内存的75%)和缓存池的个数（innodb_buffer_pool_instances）

⑸ 硬件的优化：

• CPU：核心数多并且主频高的
• 内存：增大内存
• 磁盘配置和选择：磁盘性能

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