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项目mysql和页面等优化,全栈要知道的面试题 |

时间:2017-10-19 10:54来源: 作者:
1、MySQL索引原理##索引目的索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有

1、MySQL索引原理

##索引目的
索引的目的在于提高查询效率,可以类比字典,如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的,如果我想找到m开头的单词呢?或者ze开头的单词呢?是不是觉得如果没有索引,这个事情根本无法完成?

##索引原理
除了词典,生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

2、MySQL建索引的几大原则

1.最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式
3.尽量选择区分度高的列作为索引,区分度的公式是count(distinct col)/count(*),表示字段不重复的比例,比例越大我们扫描的记录数越少,唯一键的区分度是1,而一些状态、性别字段可能在大数据面前区分度就是0,那可能有人会问,这个比例有什么经验值吗?使用场景不同,这个值也很难确定,一般需要join的字段我们都要求是0.1以上,即平均1条扫描10条记录
4.索引列不能参与计算,保持列“干净”,比如from_unixtime(create_time) = ’2014-05-29’就不能使用到索引,原因很简单,b+树中存的都是数据表中的字段值,但进行检索时,需要把所有元素都应用函数才能比较,显然成本太大。所以语句应该写成create_time = unix_timestamp(’2014-05-29’);
5.尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可

 

三、页面优化的方法

在页面框架加载这一部分,能够优化的点参照雅虎14条就够了;但注意不要犯错,一个小小的内联JS放错位置也会让性能下降很多。

  1. CSS的加载会在HTML解析到CSS的标签时开始,所以CSS的标签要尽量靠前。
  2. 但是,CSS链接下面不能有任何的JS标签(包括很简单的内联JS),否则会阻塞HTML的解析。
  3. 如果必须要在头部增加内联脚本,一定要放在CSS标签之前。

四、mysql你踩过的坑有哪些?

答:

1、查询值类型和字段类型不匹配,mysql不能使用索引。如:表table1的字段A是vachar类型,查询条件select * from table1 where A=1,把A写出数值类型查询,mysql不能命中索引(正确写法:select * from table1 where A=’1’)

2、条件中字段带函数处理是无法命中索引。如:select * from table1 where substr(A,0,5)=’abcde’(正确写法:select * from table1 where A like ‘abced%’)。

 

五、你怎么理解奥卡姆剃刀原则?

答:一个系统的代码量会随着其功能增加而变多。系统的健壮性有时候也需要通过编写异常处理代码来实现。异常考虑越周全,异常处理代码量越大。但是随着代码量的增大,引入Bug的概率也就越大,系统也就越不健壮。从另外一个角度来讲,异常流程处理代码也要考虑健壮性问题,这就形成了无限循环。所以在系统设计和代码编写过程中,奥卡姆剃刀原则要求:一个功能模块如非必要,就不要;一段代码如非必写,就不写。

奥卡姆剃刀原则和最小可用原则有所区别。最小可用原则主要运用于产品MVP阶段,本文所指的奥卡姆剃刀原则主要指系统设计和代码编写两个方面,这是完全不同的两个概念。MVP包含系统设计和代码编写,但同时,系统设计和代码编写也可以发生在成熟系统的迭代阶段。

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