最全MySQL面试20题和答案(三)
视图1. 为什么要使用视图？什么是视图？
[*]为了提高复杂 SQL 语句的复用性和表操作的安全性，MySQL 数据库管理系统提供了视图特性。所谓视图，本质上是一种虚拟表，在物理上是不存在的，其内容与真实的表相似，包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以储存的数据值形式存在。行和列数据来自定义视图的查询所引用基本表，并且在具体引用视图时动态生成。
[*]视图使开发者只关心感兴趣的某些特定数据和所负责的特定任务，只能看到视图中所定义的数据，而不是视图所引用表中的数据，从而提高了数据库中数据的安全性。
2. 视图有哪些特点？
视图的特点如下:
[*]视图的列可以来自不同的表，是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
[*]视图是由基本表（实表）产生的表（虚表）。
[*]视图的建立和删除不影响基本表。
[*]对视图内容的更新（添加，删除和修改）直接影响基本表。
[*]当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。
[*]视图的操作包括创建视图，查看视图，删除视图和修改视图。
3. 视图的使用场景有哪些？
视图根本用途：简化 SQL 查询，提高开发效率。如果说还有另外一个用途，那就是兼容老的表结构。
[*]重用 SQL 语句；
[*]简化复杂的 SQL 操作。在编写查询后，可以方便地重用它而不必知道它的基本查询细节；
[*]使用表的组成部分而不是整个表；
[*]保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限；
[*]更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。
4. 视图的优点？
[*]查询简单化。视图能简化用户的操作；
[*]数据安全性。视图使用户能以多种角度看待同一数据，能够对机密数据提供安全保护；
[*]逻辑数据独立性。视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性。
5. 视图的缺点？
[*]性能。数据库必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，即使是视图的一个简单查询，数据库也把它变成一个复杂的结合体，需要花费一定的时间。
[*]修改限制。当用户试图修改视图的某些行时，数据库必须把它转化为对基本表的某些行的修改。事实上，当从视图中插入或者删除时，情况也是这样。对于简单视图来说，这是很方便的，但是，对于比较复杂的视图，可能是不可修改的。
这些视图有如下特征：
[*]有 UNIQUE 等集合操作符的视图；
[*]有 GROUP BY 子句的视图；
[*]有诸如 AVG、SUM、MAX 等聚合函数的视图；
[*]使用 DISTINCT 关键字的视图；
[*]连接表的视图（其中有些例外）。
6. 什么是游标？
游标是系统为用户开设的一个数据缓冲区，存放 SQL 语句的执行结果，每个游标区都有一个名字。用户可以通过游标逐一获取记录并赋给主变量，交由主语言进一步处理。
7. 如何定位及优化 SQL 语句的性能问题？创建的索引有没有被使用到？或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因？
8. 大表数据查询，怎么优化？
[*]优化 schema、SQL 语句 + 索引；
[*]加缓存，如 memcached, redis；
[*]主从复制，读写分离；
[*]垂直拆分，根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统；
[*]水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的 sharding key，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，SQL 中尽量带 sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表。
9. MySQL 分页？
LIMIT 子句可以被用于强制 SELECT 语句返回指定的记录数。LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0（而不是 1）。
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5,10; -- 检索记录行 6-15 为了检索从某一个偏移量到记录集的结束所有的记录行，可以指定第二个参数为 -1：
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 95,-1; -- 检索记录行 96-last. 如果只给定一个参数，它表示返回最大的记录行数目：
mysql> SELECT * FROM table LIMIT 5; -- 检索前 5 个记录行 换句话说，LIMIT n 等价于 LIMIT 0,n。
10. 慢查询日志？
用于记录执行时间超过某个临界值的 SQL 日志，用于快速定位慢查询，为我们的优化做参考。
开启慢查询日志
配置项：slow_query_log
可以使用 SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query_log' 查看是否开启，如果状态值为 OFF，可以使用 SET GLOBAL slow_query_log = ON 来开启，它会在 datadir 下产生一个 xx-slow.log 的文件。
设置临界时间
配置项：long_query_time
查看：SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time'，单位秒
设置：SET long_query_time=0.5
实操时应该从长时间设置到短的时间，即将最慢的 SQL 优化掉。
查看日志，一旦 SQL 超过了我们设置的临界时间就会被记录到 xxx-slow.log 中。
11. 关心过业务系统里面的 SQL 耗时吗？统计过慢查询吗？对慢查询都怎么优化过？
在业务系统中，除了使用主键进行的查询，其他的我都会在测试库上测试其耗时，慢查询的统计主要由运维在做，会定期将业务中的慢查询反馈给我们。
慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？是查询条件没有命中索引？是加载了不需要的数据列？还是数据量太大？
优化也是针对这三个方向：
[*]首先分析语句，看看是否加载了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写；
[*]分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能地命中索引；
[*]如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。
12. 优化查询过程中的数据访问？
[*]访问数据太多导致查询性能下降；
[*]确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列；
[*]确认 MySQL 服务器是否在分析大量不必要的数据行；
[*]避免犯如下 SQL 语句错误：
[*]查询不需要的数据。解决办法：使用 LIMIT 解决；
[*]多表关联返回全部列。解决办法：指定列名；
[*]总是返回全部列。解决办法：避免使用 SELECT *；
[*]重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存；
[*]是否在扫描额外的记录。解决办法：
[*]使用 EXPLAIN 进行分析，如果发现查询需要扫描大量的数据，但只返回少数的行，可以通过如下技巧去优化：
[*]使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果；
[*]改变数据库和表的结构，修改数据表范式；
[*]重写 SQL 语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
13. 优化长难的查询语句？
[*]一个复杂查询还是多个简单查询；
[*]MySQL 内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多；
[*]使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的；
[*]切分查询，将一个大的查询分为多个小的相同的查询；
[*]一次性删除 1000 万的数据要比一次删除 1 万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销；
[*]分解关联查询，让缓存的效率更高。执行单个查询可以减少锁的竞争；
[*]在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。查询效率会有大幅提升；
[*]较少冗余记录的查询。
14. 优化特定类型的查询语句？
[*]COUNT(*) 会忽略所有的列，直接统计所有列数，不要使用 COUNT(列名)；
[*]在 MyISAM 中，没有任何 WHERE 条件的 COUNT(*) 非常快。当有 WHERE 条件时，MyISAM 的 COUNT 统计不一定比其他引擎快；
[*]可以使用 EXPLAIN 查询近似值，用近似值替代 COUNT(*)；
[*]增加汇总表；
[*]使用缓存。
15. 优化关联查询？
[*]确定 ON 或 USING 子句中是否有索引；
[*]确保 GROUP BY 和 ORDER BY 只有一个表中的列，这样 MySQL 才有可能使用索引。
16. 优化子查询？
[*]用关联查询替代；
[*]优化 GROUP BY 和 DISTINCT：
[*]这两种查询可以使用索引来优化，是最有效的优化方法；
[*]关联查询中，使用标识列分组的效率更高；
[*]如果不需要 ORDER BY，进行 GROUP BY 时加 ORDER BY NULL，MySQL 不会再进行文件排序；
[*]WITH ROLLUP 超级聚合，可以挪到应用程序处理。
17. 优化 LIMIT 分页？
[*]LIMIT 偏移量大的时候，查询效率较低；
[*]可以记录上次查询的最大 ID，下次查询时直接根据该 ID 来查询。
18. 优化 UNION 查询？
[*]UNION ALL 的效率高于 UNION。
19. 优化 WHERE 子句？
[*]确保 WHERE 子句中的条件能有效利用索引；
[*]避免在 WHERE 子句中进行计算或转换操作，尽量将计算移到查询外部处理。
20. 数据库为什么要优化？
[*]系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上
[*]随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢
[*]数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比
[*]优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
来源:https://www.cnblogs.com/cjybigdatablog/p/18353755
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