MySQL 索引使用什么数据结构？为什么用 B+做索引？
使用B+树。
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如果是用AVL平衡二叉树，树高度太高，索引查询需要访问磁盘，每次访问以节点为单位进行磁盘I/O ，需要尽量减少数据读取的I/O操作，所以树高度一定不能太高，存储千万级别的数据，实践中 B+ 树的高度也就 4或者5。
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B+树经常用来比较的是B树，B+树相比B树有个很大的特点是B+树所有关键字都出现在叶子结点的链表中（稠密索引），且链表中的关键字恰好是有序的，对于范围查找，比如15～50，B树需要中序遍历二叉树，但是B+树直接在叶子节点顺序访问就可以了。
什么是最左匹配原则？
我们查询的where 条件如果只传入了班级，是走不到联合索引的，但是如果只传了学院编号，是可能会走到联合索引的。（为什么说可能，MYSQL的执行计划和查询的实际执行过程并不完全吻合，比如你数据库数据量很少，可能直接全量遍历速度更快，就不走索引了）
在建表的时候如何设计索引的？有没有做过索引优化 ？
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如果我们select 获取的字段是学号，直接在手机号的索引表就能获取到数据，不需要回表；
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如果我们select 的时候还有其他字段，我们查询的时候流程是这样的，先根据手机号查到学号，再根据学号去主键索引表查询数据，这个过程叫回表。
2、业务上具有唯一特性的字段，即使是组合字段，也建议建成唯一索引。说明：不要以为唯一索引影响了insert速度，这个速度损耗可以忽略，但提高查找速度是明显的；另外，即使在应用层做了非常完善的校验和控制，只要没有唯一索引，根据墨菲定律，必然有脏数据产生。
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1）const 单表中最多只有一个匹配行（主键或者唯一索引），在优化阶段即可读取到数据。
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2）ref 指的是使用普通的索引。（normal index）
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3）range 对索引进行范围检索。反例：explain表的结果，type=index，索引物理文件全扫描，速度非常慢，这个index级别比较range还低，与全表扫描是小巫见大巫。
8、防止因字段类型不同造成的隐式转换，导致索引失效。
MyBatis用过吗? 一二级缓存清楚吗？
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一级缓存 Mybatis的一级缓存是指SQLSession，一级缓存的作用域是SQlSession, Mabits默认开启一级缓存。在同一个SqlSession中，执行相同的SQL查询时；第一次会去查询数据库，并写在缓存中，第二次会直接从缓存中取。当执行SQL时候两次查询中间发生了增删改的操作，则SQLSession的缓存会被清空。每次查询会先去缓存中找，如果找不到，再去数据库查询，然后把结果写到缓存中。Mybatis的内部缓存使用一个HashMap，key为hashcode+statementId+sql语句。Value为查询出来的结果集映射成的java对象。SqlSession执行insert、update、delete等操作commit后会清空该SQLSession缓存。
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二级缓存 二级缓存是 mapper级别的，Mybatis默认是没有开启二级缓存的。第一次调用mapper下的SQL去查询用户的信息，查询到的信息会存放在该mapper对应的二级缓存区域。第二次调用namespace下的mapper映射文件中，相同的sql去查询用户信息，会去对应的二级缓存内取结果。
MySQL 主从同步怎么做的？binlog清楚吗？
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Master 数据库只要发生变化，立马记录到Binary log 日志文件中
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Slave数据库启动一个I/O thread连接Master数据库，请求Master变化的二进制日志
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Slave I/O获取到的二进制日志，保存到自己的Relay log 日志文件中。
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Slave 有一个 SQL thread定时检查Realy log是否变化，变化那么就更新数据
MySQL 有没有做分库分表？怎么设计的？
拆分中间件,详细可以参考:
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Sharding-sphere，前身是sharding-jdbc；当当的分库分表中间件
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TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
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Mycat：中间件。
注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。
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按照userId纬度拆分，安琪拉见过的常见的有，根据 userId % 64 取模拆0～63编号的64张表，
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固定位拆，取userId 指定二位，例如倒数2，3位组成00～99 一共100张表的，百库表表。
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hash: userId hash一下，然后 % 表数；
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Range: 另外还有按照userId 指定范围拆的，0-1千万一张表，这种用的比较少，容易产生热点。
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把不同业务域的表拆成不同库，例如订单相关表、用户信息相关表、营销相关表分开在不同库；
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把大字段独立存储到一张表中
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把不常用的字段单独拿出来存储到一张表
用userId做的分库分表，现在需要用电话号码查询怎么办？
和回表逻辑一样，单独建一个电话号码索引表，存放电话号码和userId，查询时先根据电话号码查询userId，然后再根据userId查询数据。
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