- 1.影响性能的相关因素
1. 产品经理不合理的需求-占用太多资源
2. 系统架构落后，业务发展快的时候出现瓶颈
3. sql语句里面写复杂的业务逻辑
4. 数据库存照片音频-io很吃性能
5. 表设计不当- 实体字段有查询多的，修改多的，应该拆开2个实体，如果查询多的是用户基本信息字段，就会影响到用户登录。
6. 服务器硬件
7. 查询sql语句没有用到索引？
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2.针对查询SQL进行详细分析
引擎区别
什么是索引？
它是有序的，本质是数据结构，放在磁盘,独立于数据库之外。
索引类型分类？
B树用于文件系统，mongodb
MySQL索引实现？
都有data区，主索引放全部数据，辅助索引放主键id
什么是聚簇索引？
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。
通俗讲:
聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据
非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应
InnoDB 聚集索引 的叶子节点存储行记录，因此，InnoDB 必须要有，且只有一个聚集索引
如果表定义了主键，则主键就是聚集索引；
如果表没有定义主键，则第一个 not null 的 unique 列是聚集索引；
否则，InnoDB 会创建一个隐藏的 row-id 作为聚集索引；
注意：所以主键查询非常快，直接定位行记录。
如何创建索引？
1，较频繁的作为查询条件的字段应该创建索引；
2，唯一性太差的字段不适合单独创建索引，即使频繁作为查询条件（因为索引选择性会远小于1）；
3，更新非常频繁的字段不适合创建索引；
4，不会出现在WHERE 子句中的字段不该创建索引；
SQL调优建议？
第一个是SQL的查询一定要基于索引来进行数据扫描。
第二个避免索引列上使用函数或者运算符，这样会导致索引失效。
第三个，where查询条件的like一定要把%放在右侧。
第四个是用索引扫描，联合索引中的列，从左到右命中的越多越好。
第五个，尽可能使用SQL语句用到的索引来完成排序，避免使用文件排序的方式。
第六个查询语句里面我们尽量少用*号，而是用具体有效的列来代替。
最后一个啊，永远要用小的结果集去驱动最大的结果集。
性能分析命令？
1.Explain
sql执行计划，可以看到sql的全部操作，比如说有没有用到索引。
2.SHOW PROFILES;
可分析sql之间的执行时间
为什么索引没有使用二叉查找树实现？
有极端性，不能自平衡，会变成链表
b树和b+树和阶有关，阶和节点存放元素有关（n阶 =存放n-1个元素）
阶越高，树越矮胖，搜索性能越高
每读取一个节点就是一次磁盘io，（耗性能)
每个节点内的元素有序，通过二分查找
B树 (n阶=n子节点)？
B-树和B+树区别？
B-树 读 B树，可不能读B减数了！！！
回表,索引的覆盖,辅助索引null以及重复值处理？
最左原则？
看sql语句的where后面的第一个条件。
如果where后面的第一个条件和创建索引的第一个名字不一样，则不符合最左原则。
