MySQL 面试题 I

原文地址:100道MySQL数据库经典面试题解析(收藏版)

MySQL 索引使用有哪些注意事项呢?

可以从三个维度回答这个问题:索引哪些情况会失效,索引不适合哪些场景,索引规则

索引哪些情况会失效

  • 查询条件包含or,可能导致索引失效
  • 如果字段类型是字符串,where时一定用引号括起来,否则索引失效
  • like通配符可能导致索引失效。
  • 联合索引,查询时的条件列不是联合索引中的第一个列,索引失效。
  • 在索引列上使用mysql的内置函数,索引失效。
  • 对索引列运算(如,+、-、*、/),索引失效。
  • 索引字段上使用(!= 或者 < >,not in)时,可能会导致索引失效。
  • 索引字段上使用is null, is not null,可能导致索引失效。
  • 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样,可能导致索引失效。
  • mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

索引不适合哪些场景

  • 数据量少的不适合加索引
  • 更新比较频繁的也不适合加索引
  • 区分度低的字段不适合加索引(如性别)

索引的一些潜规则

  • 覆盖索引
  • 回表
  • 索引数据结构(B+树)
  • 最左前缀原则
  • 索引下推

MySQL 遇到过死锁问题吗,你是如何解决的?

  • 查看死锁日志show engine innodb status;
  • 找出死锁Sql
  • 分析sql加锁情况
  • 模拟死锁案发
  • 分析死锁日志
  • 分析死锁结果

日常工作中你是怎么优化SQL的?

  • 加索引
  • 避免返回不必要的数据
  • 适当分批量进行
  • 优化sql结构
  • 分库分表
  • 读写分离

说说分库与分表的设计

分库分表方案,分库分表中间件,分库分表可能遇到的问题

分库分表方案:

  • 水平分库:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。
  • 水平分表:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个表中的数据拆分到多个表中。
  • 垂直分库:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。
  • 垂直分表:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。

常用的分库分表中间件:

  • sharding-jdbc(当当)
  • Mycat
  • TDDL(淘宝)
  • Oceanus(58同城数据库中间件)
  • vitess(谷歌开发的数据库中间件)
  • Atlas(Qihoo 360)

分库分表可能遇到的问题

  • 事务问题:需要用分布式事务啦
  • 跨节点Join的问题:解决这一问题可以分两次查询实现
  • 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题:分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。
  • 数据迁移,容量规划,扩容等问题
  • ID问题:数据库被切分后,不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦,最简单可以考虑UUID
  • 跨分片的排序分页问题(后台加大pagesize处理?)

InnoDB与MyISAM的区别

  • InnoDB支持事务,MyISAM不支持事务
  • InnoDB支持外键,MyISAM不支持外键
  • InnoDB支持 MVCC(多版本并发控制),MyISAM 不支持
  • select count(*) from table时,MyISAM更快,因为它有一个变量保存了整个表的总行数,可以直接读取,InnoDB就需要全表扫描。
  • InnoDB不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引(5.7以后的InnoDB也支持全文索引)
  • InnoDB支持表、行级锁,而MyISAM支持表级锁
  • InnoDB表必须有主键,而MyISAM可以没有主键
  • InnoDB表需要更多的内存和存储,而MyISAM可被压缩,存储空间较小,。
  • InnoDB按主键大小有序插入,MyISAM记录插入顺序是,按记录插入顺序保存。
  • InnoDB 存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全,与 MyISAM 比 InnoDB 写的效率差一些,并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引

数据库索引的原理,为什么要用 B+树,为什么不用二叉树?

可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢?

为什么不是一般二叉树?

如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。

为什么不是平衡二叉树呢?

我们知道,在内存比在磁盘的数据,查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引,那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点,也就是我们说的一个磁盘块,但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的,如果是B树,可以存储更多的节点数据,树的高度也会降低,因此读取磁盘的次数就降下来啦,查询效率就快啦。

那为什么不是B树而是B+树呢?

  • B+树非叶子节点上是不存储数据的,仅存储键值,而B树节点中不仅存储键值,也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB,如果不存储数据,那么就会存储更多的键值,相应的树的阶数(节点的子节点树)就会更大,树就会更矮更胖,如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少,数据查询的效率也会更快。

  • B+树索引的所有数据均存储在叶子节点,而且数据是按照顺序排列的,链表连着的。那么B+树使得范围查找,排序查找,分组查找以及去重查找变得异常简单。

聚集索引与非聚集索引的区别

  • 一个表中只能拥有一个聚集索引,而非聚集索引一个表可以存在多个。
  • 聚集索引,索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序;非聚集索引,索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。
  • 索引是通过二叉树的数据结构来描述的,我们可以这么理解聚簇索引:索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点,只不过有一个指针指向对应的数据块。
  • 聚集索引:物理存储按照索引排序;非聚集索引:物理存储不按照索引排序;

limit 1000000 加载很慢的话,你是怎么解决的呢?

  • 方案一:如果id是连续的,可以这样,返回上次查询的最大记录(偏移量),再往下limit
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select id,name from employee where id>1000000 limit 10.
  • 方案二:在业务允许的情况下限制页数:

建议跟业务讨论,有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。

  • 方案三:order by + 索引(id为索引)
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select id,name from employee order by id  limit 1000000,10
  • 方案四:利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。(先快速定位需要获取的id段,然后再关联)
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SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 条件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id

如何选择合适的分布式主键方案呢?

  • 数据库自增长序列或字段。
  • UUID
  • Redis生成ID
  • Twitter的snowflake算法
  • 利用zookeeper生成唯一ID
  • MongoDB的ObjectId

事务的隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是什么?

  • 读未提交(Read Uncommitted)
  • 读已提交(Read Committed)
  • 可重复读(Repeatable Read)
  • 串行化(Serializable)

Mysql默认的事务隔离级别是可重复读(Repeatable Read)

什么是幻读,脏读,不可重复读呢?

  • 事务A、B交替执行,事务A被事务B干扰到了,因为事务A读取到事务B未提交的数据,这就是脏读
  • 在一个事务范围内,两个相同的查询,读取同一条记录,却返回了不同的数据,这就是不可重复读
  • 事务A查询一个范围的结果集,另一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据,并静悄悄地提交,然后事务A再次查询相同的范围,两次读取得到的结果集不一样了,这就是幻读

在高并发情况下,如何做到安全的修改同一行数据?

要安全的修改同一行数据,就要保证一个线程在修改时其它线程无法更新这行记录。一般有悲观锁和乐观锁两种方案~

使用悲观锁

悲观锁思想就是,当前线程要进来修改数据时,别的线程都得拒之门外~ 比如,可以使用select…for update ~

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select * from User where name = 'jay' for update

以上这条sql语句会锁定了User表中所有符合检索条件(name=’jay’)的记录。本次事务提交之前,别的线程都无法修改这些记录。

使用乐观锁

乐观锁思想就是,有线程过来,先放过去修改,如果看到别的线程没修改过,就可以修改成功,如果别的线程修改过,就修改失败或者重试。实现方式:乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

数据库的乐观锁和悲观锁。

悲观锁

悲观锁她专一且缺乏安全感了,她的心只属于当前事务,每时每刻都担心着它心爱的数据可能被别的事务修改,所以一个事务拥有(获得)悲观锁后,其他任何事务都不能对数据进行修改啦,只能等待锁被释放才可以执行。

乐观锁

乐观锁的“乐观情绪”体现在,它认为数据的变动不会太频繁。因此,它允许多个事务同时对数据进行变动。实现方式:乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

SQL优化的一般步骤是什么,怎么看执行计划(explain),如何理解其中各个字段的含义。

  • show status 命令了解各种 sql 的执行频率
  • 通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 sql 语句
  • explain 分析低效 sql 的执行计划(这点非常重要,日常开发中用它分析Sql,会大大降低Sql导致的线上事故)

select for update有什么含义,会锁表还是锁行还是其他。

select for update 含义

select查询语句是不会加锁的,但是select for update除了有查询的作用外,还会加锁呢,而且它是悲观锁哦。至于加了是行锁还是表锁,这就要看是不是用了索引/主键啦。

没用索引/主键的话就是表锁,否则就是是行锁。

select for update 加锁验证

没用索引/主键的话,select for update加的就是表锁

MySQL事务得四大特性以及实现原理

  • 原子性: 事务作为一个整体被执行,包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行,要么都不执行。
  • 一致性: 指在事务开始之前和事务结束以后,数据不会被破坏,假如A账户给B账户转10块钱,不管成功与否,A和B的总金额是不变的。
  • 隔离性: 多个事务并发访问时,事务之间是相互隔离的,即一个事务不影响其它事务运行效果。简言之,就是事务之间是进水不犯河水的。
  • 持久性: 表示事务完成以后,该事务对数据库所作的操作更改,将持久地保存在数据库之中。

事务ACID特性的实现思想

  • 原子性:是使用 undo log来实现的,如果事务执行过程中出错或者用户执行了rollback,系统通过undo log日志返回事务开始的状态。
  • 持久性:使用 redo log来实现,只要redo log日志持久化了,当系统崩溃,即可通过redo log把数据恢复。
  • 隔离性:通过锁以及MVCC,使事务相互隔离开。
  • 一致性:通过回滚、恢复,以及并发情况下的隔离性,从而实现一致性。

如果某个表有近千万数据,CRUD比较慢,如何优化。

分库分表

某个表有近千万数据,可以考虑优化表结构,分表(水平分表,垂直分表),当然,你这样回答,需要准备好面试官问你的分库分表相关问题呀,如

  • 分表方案(水平分表,垂直分表,切分规则hash等)
  • 分库分表中间件(Mycat,sharding-jdbc等)
  • 分库分表一些问题(事务问题?跨节点Join的问题)
  • 解决方案(分布式事务等)

索引优化

除了分库分表,优化表结构,当然还有所以索引优化等方案~

如何写sql能够有效的使用到复合索引。

复合索引,也叫组合索引,用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引。

当我们创建一个组合索引的时候,如(k1,k2,k3),相当于创建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引,这就是最左匹配原则。

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select * from table where k1=A AND k2=B AND k3=D

有关于复合索引,我们需要关注查询Sql条件的顺序,确保最左匹配原则有效,同时可以删除不必要的冗余索引。

MVCC熟悉吗,它的底层原理?

MVCC,多版本并发控制,它是通过读取历史版本的数据,来降低并发事务冲突,从而提高并发性能的一种机制。

MVCC需要关注这几个知识点:

  • 事务版本号
  • 表的隐藏列
  • undo log
  • read view

MYSQL的主从延迟,你怎么解决?

主从复制分了五个步骤进行:

  • 步骤一:主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
  • 步骤二:从库发起连接,连接到主库。
  • 步骤三:此时主库创建一个binlog dump thread,把binlog的内容发送到从库。
  • 步骤四:从库启动之后,创建一个I/O线程,读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
  • 步骤五:还会创建一个SQL线程,从relay log里面读取内容,从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件,将更新内容写入到slave的db

主从同步延迟的原因

一个服务器开放N个链接给客户端来连接的,这样有会有大并发的更新操作, 但是从服务器的里面读取binlog的线程仅有一个,当某个SQL在从服务器上执行的时间稍长 或者由于某个SQL要进行锁表就会导致,主服务器的SQL大量积压,未被同步到从服务器里。这就导致了主从不一致, 也就是主从延迟。

主从同步延迟的解决办法

  • 主服务器要负责更新操作,对安全性的要求比从服务器要高,所以有些设置参数可以修改,比如sync_binlog=1innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之类的设置等。
  • 选择更好的硬件设备作为slave。
  • 把一台从服务器当度作为备份使用, 而不提供查询, 那边他的负载下来了, 执行relay log 里面的SQL效率自然就高了。
  • 增加从服务器喽,这个目的还是分散读的压力,从而降低服务器负载。

什么是数据库连接池?为什么需要数据库连接池呢?

连接池基本原理: 数据库连接池原理:在内部对象池中,维护一定数量的数据库连接,并对外暴露数据库连接的获取和返回方法。

应用程序和数据库建立连接的过程:

  • 通过TCP协议的三次握手和数据库服务器建立连接
  • 发送数据库用户账号密码,等待数据库验证用户身份
  • 完成身份验证后,系统可以提交SQL语句到数据库执行
  • 把连接关闭,TCP四次挥手告别。

数据库连接池好处:

  • 资源重用 (连接复用)
  • 更快的系统响应速度
  • 新的资源分配手段
  • 统一的连接管理,避免数据库连接泄漏

一条SQL语句在MySQL中如何执行的?

查询语句

  • 先检查该语句是否有权限
  • 如果没有权限,直接返回错误信息
  • 如果有权限,在 MySQL8.0 版本以前,会先查询缓存。
  • 如果没有缓存,分析器进行词法分析,提取 sql 语句select等的关键元素。然后判断sql 语句是否有语法错误,比如关键词是否正确等等。
  • 优化器进行确定执行方案
  • 进行权限校验,如果没有权限就直接返回错误信息,如果有权限就会调用数据库引擎接口,返回执行结果。

InnoDB引擎中的索引策略,了解过吗?

  • 覆盖索引
  • 最左前缀原则
  • 索引下推

索引下推优化是 MySQL 5.6 引入的, 可以在索引遍历过程中,对索引中包含的字段先做判断,直接过滤掉不满足条件的记录,减少回表次数。

数据库存储日期格式时,如何考虑时区转换问题?

  • datetime类型适合用来记录数据的原始的创建时间,修改记录中其他字段的值,datetime字段的值不会改变,除非手动修改它。
  • timestamp类型适合用来记录数据的最后修改时间,只要修改了记录中其他字段的值,timestamp字段的值都会被自动更新。

一条sql执行过长的时间,你如何优化,从哪些方面入手?

  • 查看是否涉及多表和子查询,优化Sql结构,如去除冗余字段,是否可拆表等
  • 优化索引结构,看是否可以适当添加索引
  • 数量大的表,可以考虑进行分离/分表(如交易流水表)
  • 数据库主从分离,读写分离
  • explain分析sql语句,查看执行计划,优化sql
  • 查看mysql执行日志,分析是否有其他方面的问题

MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些?

  • Show status, 一些值得监控的变量值:
  • Bytes_received和Bytes_sent 和服务器之间来往的流量。
  • Com_*服务器正在执行的命令。
  • Created_*在查询执行期限间创建的临时表和文件。
  • Handler_*存储引擎操作。
  • Select_*不同类型的联接执行计划。
  • Sort_*几种排序信息。
  • Show profiles 是MySql用来分析当前会话SQL语句执行的资源消耗情况

Blob和text有什么区别?

  • Blob用于存储二进制数据,而Text用于存储大字符串。
  • Blob值被视为二进制字符串(字节字符串),它们没有字符集,并且排序和比较基于列值中的字节的数值。
  • text值被视为非二进制字符串(字符字符串)。它们有一个字符集,并根据字符集的排序规则对值进行排序和比较。

Mysql中有哪几种锁,列举一下?

如果按锁粒度划分,有以下3种:

  • 表锁: 开销小,加锁快;锁定力度大,发生锁冲突概率高,并发度最低;不会出现死锁。
  • 行锁: 开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度小,发生锁冲突的概率低,并发度高。
  • 页锁: 开销和加锁速度介于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度介于表锁和行锁之间,并发度一般

Hash索引和B+树区别是什么?你在设计索引是怎么抉择的?

  • B+树可以进行范围查询,Hash索引不能。
  • B+树支持联合索引的最左侧原则,Hash索引不支持。
  • B+树支持order by排序,Hash索引不支持。
  • Hash索引在等值查询上比B+树效率更高。
  • B+树使用like 进行模糊查询的时候,like后面(比如%开头)的话可以起到优化的作用,Hash索引根本无法进行模糊查询。

mysql 的内连接、左连接、右连接有什么区别?

  • Inner join 内连接,在两张表进行连接查询时,只保留两张表中完全匹配的结果集
  • left join 在两张表进行连接查询时,会返回左表所有的行,即使在右表中没有匹配的记录。
  • right join 在两张表进行连接查询时,会返回右表所有的行,即使在左表中没有匹配的记录。

mysql有关权限的表有哪几个呢?

MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别userdbtable_privcolumns_privhost

  • user权限表:记录允许连接到服务器的用户帐号信息,里面的权限是全局级的。
  • db权限表:记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
  • table_priv权限表:记录数据表级的操作权限。
  • columns_priv权限表:记录数据列级的操作权限。
  • host权限表:配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。

Mysql的binlog有几种录入格式?分别有什么区别?

有三种格式哈,statement,row和mixed。

  • statement,每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能。由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。
  • row,不记录sql语句上下文相关信息,仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大。
  • mixed,一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row。

InnoDB引擎的4大特性,了解过吗

  • 插入缓冲(insert buffer)
  • 二次写(double write)
  • 自适应哈希索引(ahi)
  • 预读(read ahead)

索引有哪些优缺点?

优点

  • 唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性
  • 索引可以加快数据查询速度,减少查询时间

缺点

  • 创建索引和维护索引要耗费时间
  • 索引需要占物理空间,除了数据表占用数据空间之外,每一个索引还要占用一定的物理空间
  • 以表中的数据进行增、删、改的时候,索引也要动态的维护。

索引有哪几种类型?

  • 主键索引: 数据列不允许重复,不允许为NULL,一个表只能有一个主键。
  • 唯一索引: 数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表允许多个列创建唯一索引。
  • 普通索引: 基本的索引类型,没有唯一性的限制,允许为NULL值。
  • 全文索引:是目前搜索引擎使用的一种关键技术,对文本的内容进行分词、搜索。
  • 覆盖索引:查询列要被所建的索引覆盖,不必读取数据行
  • 组合索引:多列值组成一个索引,用于组合搜索,效率大于索引合并

创建索引有什么原则呢?

  • 最左前缀匹配原则
  • 频繁作为查询条件的字段才去创建索引
  • 频繁更新的字段不适合创建索引
  • 索引列不能参与计算,不能有函数操作
  • 优先考虑扩展索引,而不是新建索引,避免不必要的索引
  • 在order by或者group by子句中,创建索引需要注意顺序
  • 区分度低的数据列不适合做索引列(如性别)
  • 定义有外键的数据列一定要建立索引。
  • 对于定义为text、image数据类型的列不要建立索引。
  • 删除不再使用或者很少使用的索引

创建索引的三种方式

  • 在执行CREATE TABLE时创建索引
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CREATE TABLE `employee` (
`id` int(11) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  • 使用ALTER TABLE命令添加索引
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ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
  • 使用CREATE INDEX命令创建
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CREATE INDEX index_name ON table_name (column);

覆盖索引、回表等这些,了解过吗?

  • 覆盖索引: 查询列要被所建的索引覆盖,不必从数据表中读取,换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
  • 回表:二级索引无法直接查询所有列的数据,所以通过二级索引查询到聚簇索引后,再查询到想要的数据,这种通过二级索引查询出来的过程,就叫做回表。

为什么要使用视图?什么是视图?

为什么要使用视图?

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。

什么是视图?

视图是一个虚拟的表,是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式,视图由一个预定义的查询select语句组成。

视图有哪些特点?哪些使用场景?

视图特点:

  • 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。

视图用途

简化sql查询,提高开发效率,兼容老的表结构。

视图的常见使用场景

  • 重用SQL语句;
  • 简化复杂的SQL操作。
  • 使用表的组成部分而不是整个表;
  • 保护数据
  • 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。

MySQL中都有哪些触发器?

MySQL 数据库中有六种触发器:

  • Before Insert
  • After Insert
  • Before Update
  • After Update
  • Before Delete
  • After Delete

SQL 约束有哪几种呢?

  • NOT NULL: 约束字段的内容一定不能为NULL。
  • UNIQUE: 约束字段唯一性,一个表允许有多个 Unique 约束。
  • PRIMARY KEY: 约束字段唯一,不可重复,一个表只允许存在一个。
  • FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作,也能防止非法数据插入外键。
  • CHECK: 用于控制字段的值范围。

UNION与UNION ALL的区别?

  • Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
  • Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
  • UNION的效率高于 UNION ALL

SQL的生命周期?

  • 服务器与数据库建立连接
  • 数据库进程拿到请求sql
  • 解析并生成执行计划,执行
  • 读取数据到内存,并进行逻辑处理
  • 通过步骤一的连接,发送结果到客户端
  • 关掉连接,释放资源

你是否做过主从一致性校验,如果有,怎么做的,如果没有,你打算怎么做?

主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

你们数据库是否支持emoji表情存储,如果不支持,如何操作?

更换字符集utf8–>utf8mb4

一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。

  • 如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
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select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;
  • 如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。
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select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

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