一、为什么用自增列作为主键
1、如果咱们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会抉择主键作为汇集索引。
如果没有显式定义主键，则InnoDB会抉择第一个不蕴含有NULL值的惟一索引作为主键索引。
如果也没有这样的惟一索引，则InnoDB会抉择内置6字节长的ROWID作为隐含的汇集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可援用，是隐含的)。
2、如果表应用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会程序增加到以后索引节点的后续地位(主键插入性能最高，因为是程序的)，当一页写满，就会主动开拓一个新的页
3、如果应用非自增主键（如果身份证号或学号等），因为每次插入主键的值近似于随机，因而每次新纪录都要被插到现有索引页得两头某个地位
此时MySQL不得不为了将新记录插到适合地位而挪动数据，甚至指标页面可能曾经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这减少了很多开销，同时频繁的挪动、分页操作造成了大量的碎片，失去了不够紧凑的索引构造，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。
二、为什么在字段上增加索引能进步查问效率
1、增加索引的字段的值，是寄存在索引构建的b+tree的叶子节点上，并通过排序寄存；
2、如有相干查问进来，会通过索引创立的b+tree获取数据所在的数据页（b+tree与二分查找法配合，只需几次io耗费就能够找到对应的数据页）；
3、找到数据页后，将页加载到buffer pool中，再内存中从数据页中获取具体数据；
三、B+树索引和哈希索引的区别
B+树是一个均衡的多叉树结构，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针互相链接，是有序的，如下图：
哈希索引就是采纳肯定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不须要相似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的，如下图所示：
四、哈希索引的劣势：
等值查问，哈希索引具备绝对优势（前提是：没有大量反复键值，如果大量反复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。）；MySQL中在缓冲池中会开启自适应哈希索引。
五、说说你对MySQL汇集索引的了解
1、汇集索引的抉择：
会优先选择显示创立的主键作为汇集索引；
如果没有则抉择第一个创立的非空惟一索引作为汇集索引；
如都没有则零碎会创立一个实例级别的rowid作为汇集索引。
2、汇集索引的特点：
汇集索引的键值程序决定了表数据行的物理程序；
叶子节点上寄存的是整行数据；
一张表只能创立一个汇集索引。
六、说说MySQL如何优化一般索引的写操作
如一个一般索引的插入操作，对于非汇集索引叶子节点的插入不再是程序的了，这时就须要离散地拜访非汇集索引页，因为随机读取的存在而导致了插入操作性能降落。
MySQL通过insert buffer（插入缓冲）这个个性，来优化一般索引的写入操作。
对于非汇集索引的插入操作，不是每一次直接插入到索引页中，而是先判断插入的非汇集索引页是否在缓冲池中，若在，则直接插入；若不在，则先放入到一个Insert Buffer对象中。而后再以肯定的频率和状况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点的merge（合并）操作，这时通常能将多个插入合并到一个操作中（因为在一个索引页中），这就大大提高了对于非汇集索引插入的性能。
七、说说前缀索引应用的注意事项
建前缀索引时，最重要的是定义好长度，把握好度，即可节俭内存应用，又能够缩小额定的查问老本；前缀索引会对笼罩索引产生影响
八、说说索引影响着哪些方面
索引关乎着MySQL性能，影响着方方面面；
最次要的有这几点：晋升读性能；缩小锁期待和死锁；主从复制中sql线程利用索引进行回放，缩小主从提早。
九、什么状况下应不建或少建索引
首先大家要晓得索引的用途：索引就是用来从大量数据中获取少部分数据
1、常常更新的字段
2、反复值比拟高的字段
3、不常常查问的字段
4、如果表中记录数特地特地少，就不倡议在表中字段上创立索引；然而如果达到万级别以上，还是倡议创立索引
十、如何限度某ip段下的某个ip用户不容许登录
利用用户ip准确匹配的特点；如果原先用户ergou@'192.168.58.%'，从新创立一个用户，如ergou@'192.168.58.51'，并从新设置明码；这样就会用户通过用户ergou登录，就会匹配到ergou@'192.168.58.51'。
十一、delete与truncate区别
1、delete是逻辑删除，按行删除数据，效率低，反对回滚；然而大家要晓得delete只是做了一个删除的标记，具体的删除是由purge线程实现删除，这才会开释空间
2.truncate是物理删除，开释空间，速度快，不反对回滚
十二、生产中为什么倡议字段应用not null束缚
1、从性能来说，空值会寄存在b+tree的右边，造成索引性能降落
2、空值须要更多的存储空间，多1个字节（null列上建设索引后）
3、造成统计后果的不精确，count(*)会统计容许为null的字段，count(某字段)不含null值
十三、什么状况下应用不到索引
1、where条件：
列进行计算：
explain select * from orders where o_custkey=o_custkey+1;
列应用函数：
explain select * from orders where o_custkey=ceil(o_custkey);
列进行隐式转换：
explain select * from emp where ename=007;
2、联结索引：用到范畴查问，只能用到局部索引
3、联表查问：
关联条件字符集不同，不走索引
关联条件的列类型不同，不走索引
4、其余状况：
。select * from emp;
。查问后果集大于数据量的30%，不走索引
explain select * from emp where empno > 7000;
。索引自身生效
。like '%s'
explain select * from emp where ename like '%s';
。not in(111,9999) 一般索引，如果是主键索引，会被优化为范畴查问，能够利用索引
explain select * from emp where empno not in(111, 9999);
。!=
explain select * from emp where empno != 9999;
十六、四种隔离级别
读未提交（read-uncommitted）RU，产生脏读
读已提交（read-committed）RC，不会产生脏读，产生不可反复读；
可反复读（repeatable-read）RR，不会产生脏读，不会产生不可反复读；会产生幻读（然而innodb默认会阻止产生幻读，通过锁实现）；
可串行化（serializeable），不会产生脏读，不会产生不可反复读；不会产生幻读；完满合乎事务，但性能最低
十七、MVVC
MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
MVCC最大的益处：读不加锁，读写不抵触。在读多写少的OLTP利用中，读写不抵触是十分重要的，极大的减少了零碎的并发性能，现阶段简直所有的RDBMS，都反对了MVCC。
MVCC由数据页中的事务id、回滚指针+undo日志，read view形成
十八、事务两阶段提交
阶段1：写redo log，事务处于prepare
阶段2：写binlog，事务处于commit
写binlog胜利有xid事件，会将xid写入redo log
十九、binlog与redo log区别
①redo log是innodb存储引擎独有的，binlog是不辨别存储引擎
②记录内容不同，redo log是物理逻辑日志，记录页的变动过程；binlog是逻辑日志，记录事务具体操作的内容
③写入工夫不同，先写入redo log，再写入binlog
④redo log是循环应用文件，binlog每次新增一个文件
二十、如何疾速将一张大表迁徙到其余数据库实例
二十一、事务是如何实现的
二十二、MySQL在RR隔离级别下如何阻止幻读
二十三、生产如何尽量避免死锁
二十四、不同隔离级别下、不同索引下innodb行锁的粒度是什么样的
二十五、mysqldump备份原理
二十六、innodb存储引擎行锁抵触问题
二十七、MySQL在备份时，怎么做到一致性备份
二十八、主从复制原理
二十九、主从复制架构的瓶颈
三十、如何缩小主从复制提早
三十一、过滤复制会产生哪些问题
三十二、主从复制中断如何解决
三十三、1062或者1032谬误，如何解决
三十四、如何将数据库回档到任意的一天
三十五、说说5.7和8.0在主从复制方面的改良
三十六、DML变慢的起因