34、创建索引时需要注意什么？

非空字段：应该指定列为NOT NULL，除非你想存储NULL。在 MySQL 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值；

取值离散大的字段：（变量各个取值之间的差异程度）的列放到联合索引的前面，可以通过count（）函数查看字段的差异值，返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高；

索引字段越小越好：数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。唯一、不为空、经常被查询的字段 的字段适合建索引

35、MySQL中CHAR和VARCHAR的区别有哪些？

char的长度是不可变的，用空格填充到指定长度大小，而varchar的长度是可变的。char的存取数度还是要比varchar要快得多char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。

36、MySQL 索引使用的注意事项

MySQL 索引通常是被用于提高 WHERE 条件的数据行匹配时的搜索速度，在索引的使用过程中，存在一些使用细节和注意事项。

函数，运算，否定操作符，连接条件，多个单列索引，最左前缀原则，范围查询，不会包含有NULL值的列，like 语句不要在列上使用函数和进行运算

1）不要在列上使用函数，这将导致索引失效而进行全表扫描。

select ＊ from news where year（publish＿time） ＜ 2017

为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。

select ＊ from news where publish＿time ＜ ＇2017－01－01＇

还有一个建议，不要在列上进行运算，这也将导致索引失效而进行全表扫描。

select ＊ from news where id ／ 100 ＝ 1

为了使用索引，防止执行全表扫描，可以进行改造。

select ＊ from news where id ＝ 1 ＊ 100

2）尽量避免使用 ！＝ 或 not in或 ＜＞ 等否定操作符

应该尽量避免在 where 子句中使用 ！＝ 或 not in 或 ＜＞ 操作符，因为这几个操作符都会导致索引失效而进行全表扫描。尽量避免使用 or 来连接条件应该尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，因为这会导致索引失效而进行全表扫描。

select ＊ from news where id ＝ 1 or id ＝ 2

3）多个单列索引并不是最佳选择

MySQL 只能使用一个索引，会从多个索引中选择一个限制最为严格的索引，因此，为多个列创建单列索引，并不能提高 MySQL 的查询性能。假设，有两个单列索引，分别为 news＿year＿idx（news＿year） 和 news＿month＿idx（news＿month）。现在，有一个场景需要针对资讯的年份和月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：

select ＊ from news where news＿year ＝ 2017 and news＿month ＝ 1

事实上，MySQL 只能使用一个单列索引。为了提高性能，可以使用复合索引 news＿year＿month＿idx（news＿year， news＿month） 保证 news＿year 和 news＿month 两个列都被索引覆盖。

4）复合索引的最左前缀原则

复合索引遵守“最左前缀”原则，即在查询条件中使用了复合索引的第一个字段，索引才会被使用。因此，在复合索引中索引列的顺序至关重要。如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。假设，有一个场景只需要针对资讯的月份进行查询，那么，SQL 语句可以写成：

select ＊ from news where news＿month ＝ 1

此时，无法使用 news＿year＿month＿idx（news＿year， news＿month） 索引，因为遵守“最左前缀”原则，在查询条件中没有使用复合索引的第一个字段，索引是不会被使用的。

5）覆盖索引的好处

如果一个索引包含所有需要的查询的字段的值，直接根据索引的查询结果返回数据，而无需读表，能够极大的提高性能。因此，可以定义一个让索引包含的额外的列，即使这个列对于索引而言是无用的。

6）范围查询对多列查询的影响

查询中的某个列有范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查找。举个例子，假设有一个场景需要查询本周发布的资讯文章，其中的条件是必须是启用状态，且发布时间在这周内。那么，SQL 语句可以写成：

select ＊ from news where publish＿time ＞＝ ＇2017－01－02＇ and publish＿time ＜＝ ＇2017－01－08＇ and enable ＝ 1

这种情况下，因为范围查询对多列查询的影响，将导致 news＿publish＿idx（publish＿time， enable） 索引中 publish＿time 右边所有列都无法使用索引优化查找。换句话说，news＿publish＿idx（publish＿time， enable） 索引等价于 news＿publish＿idx（publish＿time） 。对于这种情况，我的建议：对于范围查询，务必要注意它带来的副作用，并且尽量少用范围查询，可以通过曲线救国的方式满足业务场景。例如，上面案例的需求是查询本周发布的资讯文章，因此可以创建一个news＿weekth 字段用来存储资讯文章的周信息，使得范围查询变成普通的查询，SQL 可以改写成：

select ＊ from news where news＿weekth ＝ 1 and enable ＝ 1

然而，并不是所有的范围查询都可以进行改造，对于必须使用范围查询但无法改造的情况，我的建议：不必试图用 SQL 来解决所有问题，可以使用其他数据存储技术控制时间轴，例如 Redis 的 SortedSet 有序集合保存时间，或者通过缓存方式缓存查询结果从而提高性能。

7）索引不会包含有NULL值的列

只要列中包含有 NULL 值都将不会被包含在索引中，复合索引中只要有一列含有 NULL值，那么这一列对于此复合索引就是无效的。因此，在数据库设计时，除非有一个很特别的原因使用 NULL 值，不然尽量不要让字段的默认值为 NULL。

8）隐式转换的影响

当查询条件左右两侧类型不匹配的时候会发生隐式转换，隐式转换带来的影响就是可能导致索引失效而进行全表扫描。下面的案例中，date＿str 是字符串，然而匹配的是整数类型，从而发生隐式转换。

select ＊ from news where date＿str ＝ 201701

因此，要谨记隐式转换的危害，时刻注意通过同类型进行比较。

9）like 语句的索引失效问题

like 的方式进行查询，在 like “value％” 可以使用索引，但是对于 like “％value％” 这样的方式，执行全表查询，这在数据量小的表，不存在性能问题，但是对于海量数据，全表扫描是非常可怕的事情。所以，根据业务需求，考虑使用 ElasticSearch 或 Solr 是个不错的方案。

37、MySQL中有哪些索引？有什么特点？

普通索引：仅加速查询唯一索引：加速查询 ＋ 列值唯一（可以有null）主键索引：加速查询 ＋ 列值唯一（不可以有null）＋ 表中只有一个组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索索引合并：使用多个单列索引组合搜索覆盖索引：select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖聚簇索引：表数据是和主键一起存储的，主键索引的叶结点存储行数据（包含了主键值），二级索引的叶结点存储行的主键值。使用的是B＋树作为索引的存储结构，非叶子节点都是索引关键字，但非叶子节点中的关键字中不存储对应记录的具体内容或内容地址。叶子节点上的数据是主键与具体记录（数据内容）

38、既然索引有那么多优点，为什么不对表总的每一列创建一个索引呢？

当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立簇索引，那么需要的空间就会更大。创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加

39、索引如何提高查询速度的

将无序的数据变成相对有序的数据（就像查有目的一样）

40、使用索引的注意事项

在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

在经常使用在where子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

将打算加索引的列设置为NOT NULL，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间

避免where子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引

在中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的维护开销会很大，不适合建索引，建立用逻辑索引

在经常用到连续的列上，这些列主要是由一些外键，可以加快连接的速度

与业务无关时多使用逻辑主键，也就是自增主键在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。

删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗

在使用limit offset查询缓存时，可以借助索引来提高性能。