qq_21744859的博客

原创 【每日一道面试题】MySQL 中 NULL 和 NOT NULL 一定不走索引么

MySQL字段NULL值对索引使用的影响：当字段定义为NOT NULL时，IS NULL查询会被优化器识别为不可能条件，而IS NOT NULL会走全表扫描；允许NULL值时，两者都可能使用索引。测试表明，NULL值分布占比显著影响优化器决策：低占比的NULL/非NULL条件更可能走索引，高占比则倾向全表扫描。此外，覆盖索引能优化IS NOT NULL查询。建议根据业务需求合理设计字段约束，避免过度使用NULL值以提升查询性能。

原创 【每日一道面试题】聚簇索引、覆盖索引以及索引下推到底是什么

本篇介绍聚簇索引、二级索引、覆盖索引以及索引下推相关概念。索引的基本概念对于学习MySQL至关重要。聚簇索引：叶子节点直接存储实际数据，包含所有完整的用户数据。二级索引：叶子节点则存储主键值，而非实际数据。覆盖索引：能够在二级索引上直接查询到所需要的数据。索引下推: 直接在二级索引上做条件判断。

原创 【每日一道面试题】MySQL索引失效的场景

MySQL索引失效的常见场景及优化建议：全文分析了6种导致索引失效的情况，包括模糊匹配、函数计算、表达式计算、隐式类型转换、联合索引非最左匹配以及WHERE子句中的OR条件。针对每种情况详细解释了失效原因，并提供了相应的优化方案，如使用函数索引、调整查询条件、确保类型匹配等。特别强调了联合索引的最左匹配原则和MySQL 5.6引入的索引下推功能。通过合理设计索引和优化查询条件，可以有效避免全表扫描，提升数据库查询性能。

原创 【每日一道面试题】MySQL 为什么选择B+树作为底层的数据结构

本文探讨了MySQL为何选择B+树作为索引结构而非其他数据结构。首先分析了二叉搜索树和红黑树的不足：二叉搜索树在顺序插入时会退化为链表，红黑树虽能自平衡但高度仍较高且节点存储数据有限。然后对比B树和B+树的差异，指出B+树在非叶子节点仅存储键值、叶子节点通过链表连接等特性，使其更适合范围查询和顺序访问。最后通过计算节点存储容量，说明B+树在三层结构下即可支持千万级数据存储，具有更高的空间利用率和查询效率。

原创 【每日一道面试题】MySQL场景相关面试题

原创 【每日一道面试题】MySQL索引相关面试题

原创 【每日一道面试题】谈谈对索引的理解？哪些字段适合加索引，哪些不适合

MySQL索引优化指南 本文介绍了MySQL索引的核心知识点，包括常见索引类型（B树、哈希、全文索引等）、适合加索引的字段（高基数、常用查询条件、外键等）和不适合加索引的字段（低基数、频繁更新、大文本等）。文章还提供了索引设计的最佳实践，如合理设计复合索引、避免过多索引、使用覆盖索引等。最后强调索引设计应平衡查询性能和维护成本，根据业务需求选择性添加索引，并定期优化。合理使用索引能显著提升查询效率，但滥用会降低写入性能。

原创 【每日一道面试题】为什么不推荐使用外键

摘要： 外键虽能确保数据完整性，但在实际开发中常被弃用，主要原因包括： 性能影响：增加插入/删除操作的检查开销，降低批量处理效率； 灵活性不足：阻碍数据迁移与表结构重构； 分布式系统限制：跨服务或分库场景下难以维护一致性； 管理复杂度：加剧事务锁竞争，需应用层补充校验逻辑。 尽管外键适用于强一致性需求或简单模型，团队需权衡性能、架构灵活性与开发成本，通过业务逻辑或替代方案保障数据正确性。

原创 【每日一道面试题】如何实现多次请求幂等

本文介绍了在用户多次点击提现按钮时保证幂等性的综合解决方案。核心流程包括：1）前端预申请Token防重复提交；2）数据库唯一索引拦截重复请求；3）乐观锁确保余额扣减安全；4）分布式锁防止并发操作；5）事务保证数据一致性。同时还提出了结果缓存、有效期设置等优化措施，并强调了对账机制的必要性。该方案通过多层次防护，有效解决了重复提现问题，在保证资金安全的同时提升系统健壮性。

原创 【每日一道面试题】加密后的数据该如何支持模糊查询

MySQL加密数据模糊查询的三种解决方案：1)内存解密：简单但性能差，易OOM；2)加密函数：低成本实现但无法利用索引；3)分片加密(推荐)：将数据分段加密存储，支持模糊查询但需额外存储空间。阿里文档建议采用类似分片加密方案，根据数据安全性和查询性能需求选择合适方案。

原创 【每日一道面试题】MySQL的深度分页如何优化

MySQL深度分页性能下降的主要原因是需要扫描大量数据。优化方法包括：1)利用主键/唯一索引定位记录；2)子查询先获取ID再关联；3)使用覆盖索引减少回表；4)应用缓存分页结果；5)根据业务调整分页逻辑；6)限制最大翻页数。建议结合EXPLAIN分析选择适合的优化策略。这些方法能有效提升深度分页查询效率。

原创 图解Spark源码（一）--- Spark 通信架构

Spark1.6 之前使用的是 Akka 作为内部通讯组件，Spark1.6 之后将 Akka 换成了 Netty。但是它借鉴了 Akka 中的设计，即 Actor 模型。Spark 是一个分布式计算系统，因此节点间存在很多通信，那么Spark 就会借助这些通讯框架进行RPC 通信。driver 和 master 之间的通信，比如 driver 回向 master 申请计算资源。