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1.数据库的三大范式
范式是为了使数据库设计更加合理，规范，减少数据冗余和数据不一致等问题指定的一系列规则。
- 第一范式：第一范式要求数据表中的每一列都是不可分割的原子数据项。例如：有一个学生信息表，包含 “学生姓名” 和 “联系方式” 两列。如果 “联系方式” 这一列中既包含手机号码又包含电子邮箱地址，那么这个表就不符合第一范式。
- 第二范式：如果关系模式R属于第一范式，且非主键列完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分，则称R属于第二范式。
- 第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键
2.MySQL的binlog有几种录入格式，分别有什么区别？
- statement格式(基于SQL语句的复制)：binlog 会记录每一条修改数据的 SQL 语句。但是可能出现主从数据不一致的情况
- row格式(基于行的复制)：这种格式会记录每一行数据的实际修改情况。例如，当执行
UPDATE users SET age = age + 1 WHERE id = 1;时，binlog 会记录修改前用户id = 1这一行的所有数据，以及修改后的所有数据。 - mixed格式(混合模式复制)：是两种模式的混合，MySQL会根据具体的操作自动选择合适的记录方式。
3. MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别？
| MyISAM | InnoDB | |
| 事务 | 不支持事务 | 支持事务 |
| 存储结构 | MyISAM在磁盘上存储成三个文件，文件名和表明相同，分别为.frm(存储表定义）.MYD（存储数据）.MYI（存储索引） | InnoDB 存储引擎的数据文件和事务日志文件存储在磁盘上。 |
| 并发控制 | 只支持表级锁，意味着当一个用户对表进行写操作时，整个表都会被锁住 | 支持行级锁和表级锁，默认使用行级锁，因为它只锁住正在操作的行 |
| 数据恢复方面 | 表损坏后比较容易恢复，用check table检查表的完整性，用repair table来修复损坏的表 | 由于支持事务和日志功能，数据恢复能力更强，可以通过事务日志来保证数据的持久性和一致性 |
| 适用场景 | 适用于对事务要求不高，以读操作为主的应用场景 | 适用于对事务完整性要求较高，同时有大量的插入、更新和删除操作，并且存在并发访问的应用场景 |
4.MyISAM索引与InnoDB索引的区别？
索引结构差异：
- MyISAM：使用的是非聚集索引。在这种索引结构中，索引文件和数据文件是分离的，索引叶子节点存储的是指向数据记录的指针，数据存储在独立的数据文件中。
- InnoDB：默认采用聚集索引，数据按照主键的顺序存储在B+树的叶子节点上。
索引与数据存储的关系：
- MyISAM：由于索引和数据是分离的，在进行查询操作时，首先通过索引找到数据的指针，然后根据指针去数据文件中读取数据。
- InnoDB：数据和索引紧密结合在聚集索引中。进行主键查询时，可以直接定位到数据所在的物理位置，效率很高。
二级索引差异：
- MyISAM：二级索引叶子节点存储的是指向数据记录的指针，这个指针直接指向数据文件中的记录位置。所以在查询时，通过二级索引获取指针后，直接去数据文件读取数据。
- InnoDB：二级索引叶子节点存储的是主键值和索引列的值。当通过二级索引查询数据时，先在二级索引中找到主键值，然后再通过主键值在聚集索引中查找完整的数据记录。
5.什么是索引？
索引是一种数据结构，用于快速查找和访问数据库表的数据。
工作原理
- 以常见的B-树和B+树索引结构为例。当在数据库表中创建一个索引时，数据库管理系统会将表中的列值按照一定的顺序构建成树状结构。例如，对于一个存储用户信息的表，其中有 “用户 ID” 列，当在 “用户 ID” 列上创建索引后，数据库会把所有用户 ID 按照大小顺序构建成 B + 树结构。
- B+树是一种平衡树，它的每个节点存储多个索引值和指向子节点的指针
类型
- 主键索引：是一种特殊的索引，用于唯一标识表中的每一行数据。在关系型数据库中，每个表通常都有一个主键，主键索引就是基于这个主键列构建的。例如，在一个订单表中，订单 ID 是主键，主键索引可以确保每个订单 ID 都是唯一的，并且可以通过订单 ID 快速定位到对应的订单记录。
- 唯一索引：和主键索引类似，唯一索引也要求索引列的值是唯一的，但是一个表可以有多个唯一索引，而主键索引只有一个。比如，在用户表中除了用户 ID 作为主键索引外，用户的电子邮件地址可以设置为唯一索引，以确保每个用户的电子邮件地址在表中是唯一的。
- 普通索引：没有唯一性限制，它可以基于表中的任何列创建。普通索引主要用于提高查询性能.
- 组合索引：是基于表中的多个列创建的索引。组合索引在查询涉及多个列条件时非常有用。
作用
- 提高查询速度。
- 保证数据唯一性。
- 支持数据的排序和分组，因为索引中的数据是按照一定顺序存储的，这有助于在执行排序和分组操作时提高性能。
6.索引的设计原则
选择合适的列创建索引
- 频繁用于查询条件的列：如果一个列经常出现在where子句中作为查询条件，那么对该列创建索引可以显著提高查询效率。
- 用于连接操作的列：在多表连接查询中，用于连接的列应该创建索引，可以加速连接操作的执行。
- 用于排序和分组的列。
避免过度索引
- 考虑索引维护成本：索引虽然能提高查询速度，但在数据插入，更新，删除操作时，数据库需要同时维护索引结构。每次数据变动可能导致索引的重新调整，这会增加额外的开销。
- 权衡查询和维护的频率：如果在业务中，查询操作占主导地位，适当多创建一些索引可能是有益的。
使用组合索引的原则
- 遵循最左前缀原则。
- 选择合适的列顺序：在组合索引中，把选择性高的列放在前面。
考虑索引列的数据类型和长度
- 数据类型的一致性：在连接操作中，用于连接的列数据类型应该保持一致。
- 长度的适当性：对于字符类型的列创建索引，要考虑列的长度。