• mysql優化綜合性
• mysql資料庫索引基於什麼資料結構實現的？
• 為什麼選B+Tree？它和其他資料結構有哪些特點？

社招後端21連問（三年工作經驗一面）

mysql優化綜合性

1.表的設計優化

選擇表合適儲存引擎：
myisam: 應用時以讀和插入操作為主，只有少量的更新和刪除，並且對事務的完整性，併發性要求不是很高的。
Innodb： 事務處理，以及併發條件下要求資料的一致性。除了插入和查詢外，包括很多的更新和刪除。
儘量 設計 所有欄位都得有預設值,儘量避免null。


資料庫表設計時候更小的佔磁碟空間儘可能使用更小的整數型別. 
但是一般說來，資料庫中的表越小，在它上面執行的查詢也就會越快。    
因此，在建立表的時候，為了獲得更好的效能，我們可以將表中欄位的寬度設得儘可能小。例如，
CHAR[111]       VARCHAR(21321)       text  
在定義郵政編碼這個欄位時，如果將其設定為CHAR(255),顯然給資料庫增加了不必要的空間，
 CHAR (255)            VARCHAR (255)    10 

甚至使用VARCHAR這種型別也是多餘的，因為CHAR(6)就可以很好的完成任務了。同樣的，如果可以的話，

數字型別要比字元型別佔空間小，索引能用數字的儘量用數字的
數字型別的選擇也是儘量選擇小的
我們應該使用TINYINT而不是BIGINT來定義整型欄位。
應該儘量把欄位設定為NOT NULL，這樣在將來執行查詢的時候，資料庫不用去比較NULL值。
對於某些文字欄位，例如“省份”或者“性別”，我們可以將它們定義為ENUM型別。因為在MySQL中，ENUM型別被當作數值型資料來處理， 而數值型資料被處理起來的速度要比文字型別快得多。這樣，我們又可以提高資料庫的效能。
 

mysql資料庫索引基於什麼資料結構實現的？

B+Tree

為什麼選B+Tree？它和其他資料結構有哪些特點？

每次從磁碟中查詢資料稱為磁碟I/O， 而磁碟IO 至少要經歷磁碟尋道、磁碟旋轉、資料讀取等等操作，非常影響效能，所以對於讀取資料，最大的優化就是減少磁碟I/O

二叉樹:每一個節點只能儲存一個數據，每個資料只有兩個子節點， 樹的高度會很高，高度越高發生磁碟IO的次數越多。

B-Tree：自平衡多叉樹所有子節點高度相同，葉子節點指標為空，每一個索引項下面都儲存資料，B-Tree的節點上即儲存資料指標又儲存資料，節點的資料儲存個數稱為度

根據磁碟預讀原理：每次從磁碟向記憶體讀取資料時，讀取的資料量稱為磁碟塊，塊有固定大小是扇區的整數倍，每次從磁碟上都要讀取大量資料，而二叉樹節點只使用一個數據，其他的資料都浪費掉了，B-Tree的每個節點上可以儲存多個數據，雖然讀取的資料量大了，但是 度 卻小了，樹的高度增加了。

B-Tree與B+Tree的區別:

例如從磁碟一次讀取4000個數據，每個節點是由索引和資料組成，索引地址+資料佔100B，讀一次它的 度 的長度為40，大資料量情況下，度還是不夠。B+Tree是B-Tree的變體，特點是非葉子節點不儲存data,只儲存key,可以增大度；葉子節點不儲存指標；這樣索引地址佔5B，度的長度為800。樹的高度變矮了，磁碟IO次數少了。B+Tree特點順序訪問指標，提高區間訪問能力

還有Hash結構，通過hash值計算將資料儲存到不同的桶當中，通過hash值可以快速找到桶，但是它不支援範圍查詢，查詢單行資料很快，也有可能出現hash衝突，使用的較少

聚簇索引和非聚簇索引的區別？

MyISAM儲存引擎：

MyISAM索引檔案和資料檔案是分離的---非聚簇

InnoDB儲存引擎：

InnoDB資料檔案本身就是索引檔案---聚簇