1.在表中建立索引，優(yōu)先考慮 where group by 使用到的字段
2.查詢時盡量避免使用select * ，只查詢需要用到的字段
3.避免在where子句中使用關(guān)鍵字兩邊都是%的模糊查詢，盡量在關(guān)鍵字后使用模糊查詢
4.盡量避免在where子句中使用IN 和NOT IN
優(yōu)化：能使用between就不用in
在子查詢中使用exists 子句
1.在表中建立索引，優(yōu)先考慮 where group by 使用到的字段
2.查詢時盡量避免使用select * ，只查詢需要用到的字段
3.避免在where子句中使用關(guān)鍵字兩邊都是%的模糊查詢，盡量在關(guān)鍵字后使用模糊查詢
4.盡量避免在where子句中使用IN 和NOT IN
優(yōu)化：能使用between就不用in
在子查詢中使用exists 子句
產(chǎn)生原因：
所謂死鎖<DeadLock>：是指兩個或兩個以上的進程在執(zhí)行過程中,因爭奪資源而造成的一種互相等待的現(xiàn)象,若無外力作用，它們都將無法推進下去.此時稱系統(tǒng)處于死鎖狀態(tài)或系統(tǒng)產(chǎn)生了死鎖，這些永遠在互相等待的進程稱為死鎖進程。表級鎖不會產(chǎn)生死鎖.所以解決死鎖主要還是針對于最常用的InnoDB。
死鎖的關(guān)鍵在于：兩個(或以上)的Session加鎖的順序不一致。
那么對應(yīng)的解決死鎖問題的關(guān)鍵就是：讓不同的session加鎖有次序
在日常查詢中，索引或其他數(shù)據(jù)查找的方法可能不是查詢執(zhí)行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能負責查詢執(zhí)行時間 90% 還多。MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 時的主要復(fù)雜性是計算 GROUP BY 語句中的聚合函數(shù)。UDF 聚合函數(shù)是一個接一個地獲得構(gòu)成單個組的所有值。這樣，它可以在移動到另一個組之前計算單個組的聚合函數(shù)值。當然，問題在于，在大多數(shù)情況下，源數(shù)據(jù)值不會被分組。來自各種組的值在處理期間彼此跟隨。因此，我們需要一個特殊的步驟。
處理 MySQL GROUP BY讓我們看看之前看過的同一張table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)
并且以不同方式執(zhí)行相同的 GROUP BY 語句：
1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY
mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;
+---+---+
| k | c |
+---+---+
| 2 | 3 |
| 4 | 1 |
| 5 | 2 |
| 8 | 1 |
| 9 | 1 |
+---+---+
5 rows in set (0.00 sec)
mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 5
filtered: 100.00
Extra: Using index
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在這種情況下，我們在 GROUP BY 的列上有一個索引。這樣，我們可以逐組掃描數(shù)據(jù)并動態(tài)執(zhí)行 GROUP BY（低成本）。當我們使用 LIMIT 限制我們檢索的組的數(shù)量或使用“覆蓋索引”時，特別有效，因為順序索引掃描是一種非?？焖俚牟僮?。
如果您有少量組，并且沒有覆蓋索引，索引順序掃描可能會導(dǎo)致大量 IO。所以這可能不是最優(yōu)化的計劃。
2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY
mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;
+---+---+
| g | c |
+---+---+
| 0 | 1 |
| 1 | 2 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 2 |
+---+---+
5 rows in set (0.88 sec)
如果我們沒有允許我們按組順序掃描數(shù)據(jù)的索引，我們可以通過外部排序（在 MySQL 中也稱為“filesort”）來獲取數(shù)據(jù)。你可能會注意到我在這里使用 SQL_BIG_RESULT 提示來獲得這個計劃。沒有它，MySQL 在這種情況下不會選擇這個計劃。
一般來說，MySQL 只有在我們擁有大量組時才更喜歡使用這個計劃，因為在這種情況下，排序比擁有臨時表更有效（我們將在下面討論）。
3、MySQL中 的臨時表 GROUP BY
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: ALL
possible_keys: NULL
key: NULL
key_len: NULL
ref: NULL
rows: 998490
filtered: 100.00
Extra: Using temporary
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;
+---+------+
| g | s |
+---+------+
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 4 | 4 |
| 5 | 5 |
| 6 | 12 |
+---+------+
5 rows in set (7.75 sec)
在這種情況下，MySQL 也會進行全表掃描。但它不是運行額外的排序傳遞，而是創(chuàng)建一個臨時表。此臨時表每組包含一行，并且對于每個傳入行，將更新相應(yīng)組的值。很多更新！雖然這在內(nèi)存中可能是合理的，但如果結(jié)果表太大以至于更新將導(dǎo)致大量磁盤 IO，則會變得非常昂貴。在這種情況下，外部分揀計劃通常更好。請注意，雖然 MySQL 默認選擇此計劃用于此用例，但如果我們不提供任何提示，它幾乎比我們使用 SQL_BIG_RESULT 提示的計劃慢 10 倍 。您可能會注意到我在此查詢中添加了“ ORDER BY NULL ”。這是為了向您展示“清理”臨時表的唯一計劃。沒有它，我們得到這個計劃： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
在其中，我們獲得了 temporary 和 filesort “兩最糟糕的”提示。MySQL 5.7 總是返回按組順序排序的 GROUP BY 結(jié)果，即使查詢不需要它（這可能需要昂貴的額外排序傳遞）。ORDER BY NULL 表示應(yīng)用程序不需要這個。您應(yīng)該注意，在某些情況下 - 例如使用聚合函數(shù)訪問不同表中的列的 JOIN 查詢 - 使用 GROUP BY 的臨時表可能是唯一的選擇。
如果要強制 MySQL 使用為 GROUP BY 執(zhí)行臨時表的計劃，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。
4、MySQL 中的索引基于跳過掃描的 GROUP BY前三個 GROUP BY 執(zhí)行方法適用于所有聚合函數(shù)。然而，其中一些人有第四種方法。
mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 2
filtered: 100.00
Extra: Using index for group-by
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> select k,max(id) from tbl group by k;
+---+---------+
| k | max(id) |
+---+---------+
| 0 | 2340920 |
| 1 | 2340916 |
| 2 | 2340932 |
| 3 | 2340928 |
| 4 | 2340924 |
+---+---------+
5 rows in set (0.00 sec)
此方法僅適用于非常特殊的聚合函數(shù)：MIN() 和 MAX()。這些并不需要遍歷組中的所有行來計算值。他們可以直接跳轉(zhuǎn)到組中的最小或最大組值（如果有這樣的索引）。如果索引僅建立在 (K) 列上，如何找到每個組的 MAX(ID) 值？這是一個 InnoDB 表。記住 InnoDB 表有效地將 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 變?yōu)?(K,ID)，允許我們對此查詢使用 Skip-Scan 優(yōu)化。僅當每個組有大量行時才會啟用此優(yōu)化。否則，MySQL 更傾向于使用更傳統(tǒng)的方法來執(zhí)行此查詢（如方法＃1中詳述的索引有序 GROUP BY）。雖然我們使用 MIN() / MAX() 聚合函數(shù)，但其他優(yōu)化也適用于它們。例如，如果您有一個沒有 GROUP BY 的聚合函數(shù)（實際上所有表都有一個組），MySQL 在統(tǒng)計分析階段從索引中獲取這些值，并避免在執(zhí)行階段完全讀取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
過濾和分組
我們已經(jīng)研究了 MySQL 執(zhí)行 GROUP BY 的四種方式。為簡單起見，我在整個表上使用了 GROUP BY，沒有應(yīng)用過濾。當您有 WHERE 子句時，相同的概念適用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
對于這種情況，我們使用K列上的范圍進行數(shù)據(jù)過濾/查找，并在有臨時表時執(zhí)行 GROUP BY。在某些情況下，方法不會發(fā)生沖突。但是，在其他情況下，我們必須選擇使用 GROUP BY 的一個索引或其他索引進行過濾：
mysql> alter table tbl add key(g);
Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: index
possible_keys: k,g
key: g
key_len: 4
ref: NULL
rows: 16
filtered: 50.00
Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: tbl
partitions: NULL
type: range
possible_keys: k,g
key: k
key_len: 4
ref: NULL
rows: 1
filtered: 100.00
Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
根據(jù)此查詢中使用的特定常量，我們可以看到我們對 GROUP BY 使用索引順序掃描（并從索引中“放棄”以解析 WHERE 子句），或者使用索引來解析 WHERE 子句（但使用臨時表來解析 GROUP BY）。根據(jù)我的經(jīng)驗，這就是 MySQL GROUP BY 并不總是做出正確選擇的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式執(zhí)行查詢。
在MySQL中，多表聯(lián)接（JOIN）的性能優(yōu)化可以通過以下幾個方面來考慮：
1. 索引優(yōu)化：確保參與聯(lián)接的列上有合適的索引。通過為聯(lián)接列創(chuàng)建索引，可以提高聯(lián)接的效率。可以使用`EXPLAIN`語句來分析查詢計劃，找到潛在的索引缺失或者性能差的索引。
2. 使用合適的JOIN類型：根據(jù)實際需求選擇合適的JOIN類型。常見的JOIN類型有INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN和FULL JOIN等。根據(jù)表之間的關(guān)系以及查詢需要的結(jié)果，選擇合適的JOIN類型可以減小計算的復(fù)雜度。
3. 避免多余的列：在聯(lián)接查詢時，只選擇需要的列，避免選擇無用的列。這可以減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的成本，提高查詢的效率。
4. 分段查詢：如果聯(lián)接的表很大，可以考慮將查詢分成多個子查詢，分別對每個子查詢單獨進行聯(lián)接操作，然后再進行匯總。這樣可以減少一次查詢涉及的數(shù)據(jù)量和聯(lián)接的復(fù)雜度。
5. 使用臨時表：根據(jù)實際情況，可以考慮使用內(nèi)存表或者臨時表來存儲中間結(jié)果，減少磁盤IO操作，提高聯(lián)接的效率。
6. 適當?shù)臄U展硬件資源：如果聯(lián)接表的數(shù)據(jù)量較大，可以考慮增加服務(wù)器的內(nèi)存、CPU等硬件資源，以提高并發(fā)執(zhí)行能力和速度。
需要根據(jù)具體的查詢和數(shù)據(jù)情況進行優(yōu)化選擇，可以結(jié)合使用MySQL的查詢分析工具如`EXPLAIN`來定位和解決潛在的性能問題。同時，可以對表的結(jié)構(gòu)和索引進行優(yōu)化，以適應(yīng)查詢需求。
1、Mysql 查詢是否區(qū)分大小寫？
不區(qū)分SELECT VERSION(), CURRENT_DATE;SeLect version(), current_date;seleCt vErSiOn(), current_DATE;所有這些例子都是一樣的，Mysql 不區(qū)分大小寫。
2、Mysql 的技術(shù)特點是什么？
Mysql 數(shù)據(jù)庫軟件是一個客戶端或服務(wù)器系統(tǒng)，其中包括：支持各種客戶端程序和庫的多線程 SQL 服務(wù)器、不同的后端、廣泛的應(yīng)用程序編程接口和管理工具。
3、Heap 表是什么？
HEAP 表存在于內(nèi)存中，用于臨時高速存儲。BLOB 或 TEXT 字段是不允許的只能使用比較運算符=，<，>，=>，= <HEAP 表不支持 AUTO_INCREMENT索引不可為 NULL
4、Mysql 服務(wù)器默認端口是什么？
Mysql 服務(wù)器的默認端口是 3306。
5、與 Oracle 相比，Mysql 有什么優(yōu)勢？
Mysql 是開源軟件，隨時可用，無需付費。Mysql 是便攜式的帶有命令提示符的 GUI。使用 Mysql 查詢?yōu)g覽器支持管理
6、如何區(qū)分 FLOAT 和 DOUBLE？
以下是 FLOAT 和 DOUBLE 的區(qū)別：浮點數(shù)以 8 位精度存儲在 FLOAT 中，并且有四個字節(jié)。浮點數(shù)存儲在 DOUBLE 中，精度為 18 位，有八個字節(jié)。
7、區(qū)分 CHAR_LENGTH 和 LENGTH？
CHAR_LENGTH 是字符數(shù)，而 LENGTH 是字節(jié)數(shù)。Latin 字符的這兩個數(shù)據(jù)是相同的，但是對于 Unicode 和其他編碼，它們是不同的。
8、請簡潔描述 Mysql 中 InnoDB 支持的四種事務(wù)隔離級別名稱，以及逐級之間的區(qū)別？
SQL 標準定義的四個隔離級別為：read uncommited ：讀到未提交數(shù)據(jù)read committed：臟讀，不可重復(fù)讀repeatable read：可重讀serializable ：串行事物
9、在 Mysql 中 ENUM 的用法是什么？
ENUM 是一個字符串對象，用于指定一組預(yù)定義的值，并可在創(chuàng)建表時使用。Create table size(name ENUM('Smail,‘Medium’,‘Large’);
10、如何定義 REGEXP？
REGEXP 是模式匹配，其中匹配模式在搜索值的任何位置。
MySQL 面試題是面試過程中經(jīng)常會遇到的考察數(shù)據(jù)庫知識的重要環(huán)節(jié)。無論是應(yīng)聘數(shù)據(jù)庫工程師、數(shù)據(jù)分析師、還是后端工程師，掌握 MySQL 相關(guān)的面試題非常關(guān)鍵。在這篇文章中，我們將針對 MySQL 面試題進行詳細的解答和分析，幫助讀者更好地準備面試。
MySQL 是一種廣泛應(yīng)用于 Web 開發(fā)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。作為開源軟件，MySQL 可以被免費使用，并且擁有活躍的社區(qū)支持和強大的生態(tài)系統(tǒng)。它被用于構(gòu)建各種類型的應(yīng)用程序，從個人博客到大型企業(yè)級系統(tǒng)。
在面試中，MySQL 面試題通常涵蓋了許多方面的知識，包括基礎(chǔ)概念、SQL 查詢語句、性能優(yōu)化、事務(wù)處理等。以下是一些常見的 MySQL 面試題：
數(shù)據(jù)庫索引是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于加速對數(shù)據(jù)庫表中數(shù)據(jù)的訪問。它類似于書籍的目錄，可以快速定位到需要查找的數(shù)據(jù)。通過創(chuàng)建索引，可以減少查詢所需的時間復(fù)雜度。
在大型數(shù)據(jù)庫中，表中數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，沒有索引的情況下，數(shù)據(jù)庫查詢需要逐行掃描整個表進行線性搜索，這將耗費大量的時間。而通過使用索引，可以快速定位到目標數(shù)據(jù)所在的位置，大大提高查詢效率。
需要注意的是，索引并非越多越好。索引會占用磁盤空間，并且會增加數(shù)據(jù)插入、更新和刪除的時間開銷。因此，在設(shè)計數(shù)據(jù)庫表時，需要根據(jù)具體使用場景和數(shù)據(jù)訪問模式來合理地選擇和創(chuàng)建索引。
ACID 是數(shù)據(jù)庫事務(wù)的四個基本特性，分別是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）。
- 原子性指的是事務(wù)是不可分割的最小執(zhí)行單位，要么全部執(zhí)行成功，要么全部執(zhí)行失敗。如果事務(wù)執(zhí)行過程中發(fā)生錯誤，會進行回滾，恢復(fù)到事務(wù)開始前的狀態(tài)。
- 一致性要求事務(wù)在執(zhí)行過程中，數(shù)據(jù)庫從一個一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪粋€一致性狀態(tài)。事務(wù)的執(zhí)行不會破壞數(shù)據(jù)庫的完整性約束。
- 隔離性指的是并發(fā)執(zhí)行的事務(wù)之間不能相互干擾。每個事務(wù)都應(yīng)該感覺自己在獨立地操作數(shù)據(jù)庫，不受其他事務(wù)的影響。
- 持久性要求一旦事務(wù)提交，其結(jié)果就應(yīng)該持久保存在數(shù)據(jù)庫中，即使發(fā)生系統(tǒng)崩潰或故障。
事務(wù)是指一系列對數(shù)據(jù)庫的操作，它們被視為一個整體，要么全部執(zhí)行成功，要么全部執(zhí)行失敗。事務(wù)具備以下四個特性：
- 原子性（Atomicity）：事務(wù)是不可分割的最小執(zhí)行單位，要么全部執(zhí)行成功，要么全部執(zhí)行失敗。
- 一致性（Consistency）：事務(wù)的執(zhí)行使數(shù)據(jù)庫從一個一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪粋€一致性狀態(tài)。
- 隔離性（Isolation）：并發(fā)執(zhí)行的事務(wù)之間不能相互干擾，每個事務(wù)都感覺自己在獨立地操作數(shù)據(jù)庫。
- 持久性（Durability）：一旦事務(wù)提交，其結(jié)果就應(yīng)該持久保存在數(shù)據(jù)庫中。
優(yōu)化 MySQL 數(shù)據(jù)庫的查詢性能是提高應(yīng)用程序整體性能的重要方面。以下是一些優(yōu)化的常用方法：
- 使用索引：為經(jīng)常查詢和排序的列創(chuàng)建索引，可以大幅減少查詢所需的時間。
- 避免全表掃描：盡可能通過索引來查詢數(shù)據(jù)，避免全表掃描。
- 優(yōu)化查詢語句：避免使用過于復(fù)雜的查詢語句，合理選擇查詢方式和條件，盡量減少數(shù)據(jù)量。
- 適當分頁：當查詢結(jié)果集很大時，通過適當分頁可以提高查詢性能。
- 合理配置數(shù)據(jù)庫參數(shù)：根據(jù)應(yīng)用程序的實際需求，合理調(diào)整數(shù)據(jù)庫參數(shù)，如連接數(shù)、緩沖區(qū)大小等。
正則表達式是一種強大的匹配模式，用于在文本中進行模式匹配和搜索。在 MySQL 中，可以通過 REGEXP 運算符和一些內(nèi)置函數(shù)來進行正則表達式的匹配。
在查詢時，可以使用 REGEXP 或 RLIKE 關(guān)鍵字來進行正則表達式匹配。例如，SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP 'pattern'; 可以查詢符合正則表達式模式的數(shù)據(jù)。
MySQL 中常用的存儲引擎包括 InnoDB、MyISAM、Memory、Archive、CSV 等。
- InnoDB：支持事務(wù)和行級鎖定，提供了較好的并發(fā)性能和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力，適用于高并發(fā) OLTP 系統(tǒng)。
- MyISAM：不支持事務(wù)和行級鎖定，具有較高的插入和查詢速度，適用于讀密集型應(yīng)用。
- Memory：將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，讀寫速度極快，但數(shù)據(jù)不具持久性，適用于臨時數(shù)據(jù)和高速緩存等。
- Archive：以壓縮格式存儲數(shù)據(jù)，適用于存檔和大量歷史數(shù)據(jù)查詢。
- CSV：以 CSV（逗號分隔值）格式存儲數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出等。
備份和恢復(fù) MySQL 數(shù)據(jù)庫是確保數(shù)據(jù)安全的重要手段。以下是基本的備份和恢復(fù)方法：
- 備份數(shù)據(jù)庫：可以使用 mysqldump 命令來生成數(shù)據(jù)庫的邏輯備份文件。例如，mysqldump -u username -p password database_name > backup_file.sql 可以將指定數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出為 SQL 文件。
- 恢復(fù)數(shù)據(jù)庫：可以使用 mysql 命令或 MySQL 客戶端工具來執(zhí)行備份文件，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到新的數(shù)據(jù)庫中。例如，mysql -u username -p password new_database < backup_file.sql 可以將備份文件導(dǎo)入到新的數(shù)據(jù)庫中。
MySQL 的主從復(fù)制是一種將數(shù)據(jù)集中存儲在一個數(shù)據(jù)庫主服務(wù)器上，并將數(shù)據(jù)復(fù)制到一個或多個從服務(wù)器上的技術(shù)。
要配置主從復(fù)制，需要進行以下幾個步驟：
配置完成后，主服務(wù)器上的數(shù)據(jù)變更將自動同步到從服務(wù)器上，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時復(fù)制和備份。
進行 MySQL 數(shù)據(jù)庫的安全管理可以從以下幾個方面入手：
- 合理設(shè)置數(shù)據(jù)庫權(quán)限：僅給予用戶所需的最低權(quán)限，并限制遠程訪問。
- 使用強密碼：為數(shù)據(jù)庫賬戶設(shè)置復(fù)雜、不易被猜測的密碼。
- 更新和升級：及時安裝數(shù)據(jù)庫的安全補丁和新版本，以修復(fù)已知的安全漏洞。
- 數(shù)據(jù)加密：對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲中的安全。
- 監(jiān)測和審計：配置數(shù)據(jù)庫日志，并定期審計和監(jiān)測數(shù)據(jù)庫的訪問和操作情況。
- 定期備份：按照備份策略進行定期備份，以防止數(shù)據(jù)丟失。
通過以上的安全管理措施，可以保護數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)安全和完整性。
MySQL 面試題涵蓋了數(shù)據(jù)庫的許多重要概念和技術(shù)，準備和熟悉這些問題是提高面試成功率的關(guān)鍵。通過理解和掌握 MySQL 的基礎(chǔ)知識，以及針對性地進行實際操作和實踐，可以在面試中更加自信和流暢地回答相關(guān)問題。
希望本文對讀者能夠提供有價值的幫助，祝大家在 MySQL 面試中取得好的成績！
因為MySQL5.6版本需要指定配置路徑
mysqld --install MySQL --defaults-file=D:/Mysql/my.ini
1. 推薦書籍：《高性能MySQL》2. 這本書是由MySQL專家撰寫的，詳細介紹了MySQL的性能優(yōu)化方法和技巧。它涵蓋了索引優(yōu)化、查詢優(yōu)化、表設(shè)計、服務(wù)器配置等方面的內(nèi)容，可以幫助讀者深入理解MySQL的性能優(yōu)化原理和方法。3. 此外，除了《高性能MySQL》這本書，還可以參考一些在線文檔和博客，如MySQL官方文檔、Percona的博客等，以獲取更多的性能優(yōu)化建議和實踐經(jīng)驗。同時，不斷學習和實踐也是提升MySQL性能優(yōu)化能力的重要途徑。
select * from collect where id in (9000,12,50,7000); 竟然 0秒便可以查完！id in (str) 很快，根基還是0秒。若是這樣，千萬級的數(shù)據(jù)，mysql應(yīng)該也很輕易應(yīng)付。
