Mysql目前主要有以下几种索引类型：FULLTEXT，HASH，BTREE，RTREE。

1. FULLTEXT

即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。

全文索引并不是和MyISAM一起诞生的，它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。

RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。

相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。

2. HASH

由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。

HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。

3. BTREE

BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。

mysql索引实现原理采用B+Tree

MyISAM 索引实现

MyISAM 引擎使用 B+Tree 作为索引结构,叶节点的 data 域存放的是数据记录的地址

辅助索引

在 MyISAM 中,主索引和辅助索引(Secondary key)在结构上没有任何区别,只是主索引要求 key 是唯一的,而辅助索引的 key 可以重复

InnoDB 索引实现

1.第一个重大区别是 InnoDB 的数据文件本身就是索引文件。从上文知道,MyISAM 索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址

2.第二个与 MyISAM 索引的不同是 InnoDB 的辅助索引 data 域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说,InnoDB 的所有辅助索引都引用主键作为 data 域。

而在InnoDB 中,表数据文件本身就是按 B+Tree 组织的一个索引结构,这棵树的叶点data 域保存了完整的数据记录。这个索引的 key 是数据表的主键,因此 InnoDB 表数据文件本身就是主索引。

三、索引种类

普通索引：仅加速查询

唯一索引：加速查询 + 列值唯一（可以有null）

主键索引：加速查询 + 列值唯一（不可以有null）+ 表中只有一个

组合索引：多列值组成一个索引，专门用于组合搜索，其效率大于索引合并

全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索

索引合并，使用多个单列索引组合搜索

覆盖索引，select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖

建索引的几大原则

一般来说，在WHERE和JOIN中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为MySQL只对，>=，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE才会使用索引(mysql在使用like查询的时候只有使用后面的%时，才会使用到索引。)

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(>、 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。

1.MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？

a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。

b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。

c. mysql库主从读写分离。

d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。

e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。

f. 不经常改动的页面，生成静态页面。

g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.

2.实践中如何优化MySQL

最好是按照以下顺序优化：

1.SQL语句及索引的优化

2. 数据库表结构的优化

3.系统配置的优化

4.硬件的优化

3.优化数据库的方法

选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如’省份’、’性别’最好适用ENUM

使用连接(JOIN)来代替子查询

适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表

事务处理

锁定表、优化事务处理

适用外键，优化锁定表

建立索引

优化查询语句

4.如何通俗地理解三个范式？ 

答：第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性； 

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。。

范式化设计优缺点:

优点:

可以尽量得减少数据冗余，使得更新快，体积小

缺点:对于查询需要多个表进行关联，减少写得效率增加读得效率，更难进行索引优化

反范式化:

优点:可以减少表得关联，可以更好得进行索引优化

缺点:数据冗余以及数据异常，数据得修改需要更多的成本

5.说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）

（1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。

（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。

（3） 避免在索引列上使用计算

（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

（5）对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

（6）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

（7）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

6、锁

表锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低 行锁：

行锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高 页锁：

MyISAM的表级锁有两种模式：表共享读锁和表独占写锁，在兼容性方面，除了读锁与读锁之间互相兼容之外，其余互不兼容。此外，MyISAM表的读操作与写操作之间，以及写操作之间是串行的。

InnoDB实现了以下类型的行锁，

1）共享锁（S）：允许一个事务去读一行，阻止其他事务获得相同数据集的排他锁。

2） 排他锁（X）：允许获得排他锁的事务更新数据，阻止其他事务取得相同数据集的共享读锁和排他写锁。

另外，为了允许行锁和表锁共存，实现多粒度锁机制，InnoDB还有两种内部使用的意向锁（Intention Locks），这两种意向锁都是表锁。

    1）意向共享锁（IS）：事务打算给数据行加行共享锁，事务在给一个数据行加共享锁前必须先取得该表的IS锁。

    2）意向排他锁（IX）：事务打算给数据行加行排他锁，事务在给一个数据行加排他锁前必须先取得该表的IX锁。