手写ArrayList

聚集索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚集索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚集索引只能有一个。聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。这个特性决定了索引组织表中数据也是索引的一部分，每张表只能拥有一个聚簇索引。InnoDB的主键索引就是聚集索引，叶子节点包含了完整的数据记录，数据和索引存储在同一个文件；

负责t_order（订单表），数据量约800w条。

c 索引有序被 b 过滤打乱，用索引要大量回表+排序，成本高 → 放弃索引，全表扫描。GROUP BY 只需要 c 有序去重分组，可以边扫边过滤，避免 filesort → 选择 c 单列索引。

只查 a → 用最小的索引（单列a），不用大而全的联合索引！

命中索引：a（1个）索引下推：生效（c 参与过滤）命中索引：a、b（2个）索引下推：生效命中索引：a、b（2个）索引下推：生效。

前面是 = → 后面有序 → 索引能用前面是 > → 后面乱序 → 索引失效范围字段本身可以使用索引，但范围字段之后的所有字段，索引全部中断；中断和后面是in无关，只要前面出现范围，后面字段都无法走索引检索（仅能靠索引下推做数据过滤）。

where a = 1 （使用联合索引、若a字段存在单独索引，此处仍优先使用联合索引）where a = 1 and b>2 and c=3 （使用c索引）where a > 1 and b=2 and c=3 （使用c索引）where a > 1 and b=2 and c>3 （不使用索引）where a=1 and b=2 and c=3 （使用联合索引）where b = 1 and a = 2 （使用联合索引）where c = 1 order by b （使用c索引）

回表 = 先查二级索引拿到主键，再拿主键去查聚簇索引，多跑一遍索引树。InnoDB 聚簇索引叶子节点存整行数据，二级索引只存主键。用二级索引查询时，需要通过主键再查聚簇索引拿完整数据，这个过程叫回表。回表会增加IO，影响性能。索引下推不能解决最左前缀的问题，但能在索引层面提前过滤无效数据，减少回表次数，优化查询效率。

联合索引跳字段（跨字段）无法使用索引的缺点，是最左前缀原则导致的，索引下推无法解决这个问题，不能让跳过的字段重新用上索引。但索引下推可以在已使用索引前缀的基础上，把剩余条件下推到存储引擎过滤，减少大量无效回表，从而提升查询效率。

ICP 作用：减少回表次数，降低磁盘 I/O，提升查询性能。核心原理：将索引字段的过滤条件下推到存储引擎，在索引遍历阶段过滤。生效场景：联合索引、条件字段在索引中、InnoDB/MyISAM。与覆盖索引区别：覆盖索引不回表，ICP 减少回表。

当时线上订单列表用limit大偏移分页，越往后越慢，还触发了文件排序。我先建了user_id+create_time联合索引，然后把大偏移limit改成游标分页，倒序查询用id小于上一页最后一条id做翻页，避免数据库扫描大量无效数据，同时精简查询字段，优化后耗时从3秒多降到十几毫秒。对，你说得完全对，我刚才写反了，马上给你改成面试标准正确版，直接背就行。下一页带上一页最小时间+最小id，用 id < last_id。要不要我把正序、倒序游标分页标准写法各给你一条，面试随时能说？改成游标分页（正确逻辑）

慢查询日志是定位慢 SQL 的最准方式适合实时抓正在卡的 SQLEXPLAIN是判断是否走索引的神器90% 慢查询 =没索引 or 索引失效。

事务是一组不可分割的 SQL 操作，。

你就记：从写 SQL → 到数据库返回结果，一共这几步。

我排查慢SQL首先用Explain分析执行计划，重点看 type 是否全表扫描、key 是否命中索引、rows 扫描行数、Extra 是否出现 Using filesort / Using temporary。常见问题比如：索引列函数运算、左模糊like、隐式类型转换都会造成索引失效，我会改写SQL条件；深分页用主键ID偏移优化；group by、order by 不合理引发临时表和文件排序，就设计「等值+排序」联合索引。同时杜绝 select *，用覆盖索引减少回表；

先看→ 加合理索引 → 改写SQL语法 → 优化业务逻辑 → 架构分层兜底（缓存/分库分表）

在MySQL中，直接更改表名并不是一个操作，因为MySQL不允许直接更改表的名称。但是，你可以通过创建一个新表，然后将旧表的数据复制到新表中，最后删除旧表的方式来实现更改表名的目的。这个过程通常被称为“重命名表”或“迁移表数据”。

行锁（InnoDB)mysql 默认自动commit； oracle默认不会自动commit；暂时关闭自动commit：set autocommit = 0;

mysql数据库逻辑分层结构：InnoDB: 事务优先（适合高并发操作，行锁）MyISAM: 性能优先 （表锁）编写过程：select distinct … from … join … on … where … group by … having … order by … limit …解析过程：from … join … on … where … group by … ha...

锁的分类：操作类型分类：读锁（共享锁）：对同一个数据，多个读操作可以同时进行，互不干扰。写锁（互斥锁）：如果当前写操作没有完毕，则无法进行其他的读写操作。操作范围：表锁：一次性对一张表加锁，如MyISAM存储引擎使用表锁，开销小，加锁快，无死锁；但是锁的范围大，容易发生锁冲突，并发度低。行锁：一次性对一条数据加锁，如InnoDB存储引擎使用行锁，开销大，加锁慢，容易出现死锁；锁的...

什么是隔离性？隔离性是当多个用户并发访问数据库时（比如操作同一张表），数据库为每一个用户开启一个事务，且各事务之间互不干扰。什么是脏读，不可重复读，幻读？脏读：事务A读取了事务B中尚未提交的数据，如果事务B回滚了，则A读取使用了错误的数据。不可重复读：在事务A的两次读数据之间，由于事务B的修改导致事务A两次读到的数据可能是不一样的。这就发生了在一个事务内两次读到的数据不一样，这就被称作不...

避免索引失效的原则：复合索引：复合索引不要跨列使用，尽量不要无序使用；尽量使用全索引匹配不要在索引上进行任何操作（计算，函数，类型转换），否则索引失效like尽量以“常量”开头，不要以%开头，否则索引失效尽量不要使用类型转换（显示，隐式），否则索引失效...

1，查询表字段个数select count(*) from information_schema.`COLUMNS` where TABLE_SCHEMA='m_crm_analysis' -- 数据库名 and TABLE_NAME='journal'; -- 表名2，

集群的优点：负载均衡；失败迁移；

参考：MVCC实现机制

参考：联合索引

数据库和spring的事物的传播机制和隔离级别1，数据库事物的传播特性和隔离级别2，spring事物的传播特性和隔离级别

1，MySQL表字段支持表情设置ALTER TABLE poi_attribute_value MODIFY attribute_value TEXT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;参考链接：https://www.cnblogs.com/tujietg/p/13358776.html

SQL查询语句中的 limit 与 offset 的区别：limit y 分句表示: 读取 y 条数据limit x, y 分句表示: 跳过 x 条数据，读取 y 条数据limit y offset x 分句表示: 跳过 x 条数据，读取 y 条数据

打开idea，找到database，选择想要连接的数据库类型输入数据库连接信息，点击test connection ，出现Successful, 然后点击Apply, OK3, idea右边会出现数据库的表，4，选中一张表右键，进入生成实体类的脚步目录5，进入到这里，idea左边的目录，点击进入groovy脚本文件，修改成你想要的生成格式6，下面代码就是我的groovy脚...

数据库索引失效的情况like “%_" 百分号在前；字符型字段为数字时在where条件里不添加引号；在索引列上使用函数，如substr,decode,instr等，或对索引列进行运算；B-tree索引is null不会走索引，is not null会走索引；位图索引is null, is not null 都会走索引；联合索引is not null 只要在建立的索引列（不分先后）都会走...

创建一个存储器：//删除已存在的drop procedure if exists create_data;//分隔符delimiter ;;create PROCEDURE create_data()BEGINdeclare i int DEFAULT 1;while i<1000doinsert into test.t_student ( name, subject,...

on and是进行韦恩运算时 连接时就做的动作select * from a left join b on a.sid=b.sid and a.sid=1; 等价于：select * from a left join b on (a.sid=b.sid and a.sid=1);where是全部连接完后，再根据条件过滤select * from a left join b on a...