数据库三范式
一：确保每列的原子性
二：非主键列不存在对主键的部分依赖 （要求每个表只描述一件事情）
三：满足第二范式，并且表中的列不存在对非主键列的传递依赖
数据库主从复制原理
（1）：主库 db 的更新事件（update、insert、delete）被写到 binlog
（2）：主库创建一个 binlog dump thread 线程，把 binlog 的内容发送到从库
（3）：从库创建一个 I/O 线程，读取主库传过来的 binlog 内容并写入到 relay log.
（4）：从库还会创建一个 SQL 线程，从 relay log 里面读取内容写入到 slave 的 db.
复制方式分类
（1）：异步复制（默认） 主库写入 binlog 日志后即可成功返回客户端，无须等待 binlog 日志传递给从库的过程，但是一旦主库宕机，就有可能出现丢失数据的情况。
（2）半同步复制：（ 5.5 版本之后） （安装半同步复制插件）确保从库接收完成主库传递过来的 binlog 内容已经写入到自己的 relay log（传送 log）后才会通知主库上面的等待线程。如果等待超时，则关闭半同步复制，并自动转换为异步复制模式，直到至少有一台从库通知主库已经接收到 binlog 信息为止
存储引擎
（1）：Myiasm 是 mysql 默认的存储引擎，不支持数据库事务，行级锁，外键；插入更新需锁表，效率低，查询速度快，Myisam 使用的是非聚集索引
（2）：innodb 支持事务，底层为 B + 树实现，适合处理多重并发更新操作，普通 select 都是快照读，快照读不加锁。InnoDb 使用的是聚集索引
聚集索引
（1）：聚集索引就是以主键创建的索引
（2）：每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放，实际的数据页只能按照一颗 B+ 树进行排序
（3）：表记录的排列顺序和与索引的排列顺序一致
（4）：聚集索引存储记录是物理上连续存在
（5）：聚簇索引主键的插入速度要比非聚簇索引主键的插入速度慢很多
（6）：聚簇索引适合排序，非聚簇索引不适合用在排序的场合，因为聚簇索引叶节点本身就是索引和数据按相同顺序放置在一起，索引序即是数据序，数据序即是索引序，所以很快。非聚簇索引叶节点是保留了一个指向数据的指针，索引本身当然是排序的，但是数据并未排序，数据查询的时候需要消耗额外更多的 I/O，所以较慢
（7）：更新聚集索引列的代价很高，因为会强制 innodb 将每个被更新的行移动到新的位置
非聚集索引
（1）：除了主键以外的索引
（2）：聚集索引的叶节点就是数据节点，而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，并保留一个链接指向对应数据块
（3）：聚簇索引适合排序，非聚簇索引不适合用在排序的场合
（4）：聚集索引存储记录是物理上连续存在，非聚集索引是逻辑上的连续。
使用聚集索引为什么查询速度会变快？
使用聚簇索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻
建立聚集索引有什么需要注意的地方吗？
在聚簇索引中不要包含经常修改的列，因为码值修改后，数据行必须移动到新的位置，索引此时会重排，会造成很大的资源浪费
InnoDB 表对主键生成策略是什么样的？
优先使用用户自定义主键作为主键，如果用户没有定义主键，则选取一个 Unique 键作为主键，如果表中连 Unique 键都没有定义的话，则 InnoDB 会为表默认添加一个名为 row_id 隐藏列作为主键。
非聚集索引最多可以有多少个？
每个表你最多可以建立 249 个非聚簇索引。非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存
BTree 与 Hash 索引有什么区别？
（1）：BTree 索引可能需要多次运用折半查找来找到对应的数据块 （2）：HASH 索引是通过 HASH 函数，计算出 HASH 值，在表中找出对应的数据 （3）：大量不同数据等值精确查询，HASH 索引效率通常比 B+TREE 高 （4）：HASH 索引不支持模糊查询、范围查询和联合索引中的最左匹配规则，而这些 Btree 索引都支持
数据库索引优缺点
（1）：需要查询，排序，分组和联合操作的字段适合建立索引
（2）：索引多，数据更新表越慢，尽量使用字段值不重复比例大的字段作为索引，联合索引比多个独立索引效率高
（3）：对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引
（4）：当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。
索引的底层实现是 B + 树，为何不采用红黑树，B 树?
（1）：B+Tree 非叶子节点只存储键值信息，降低 B+Tree 的高度，所有叶子节点之间都有一个链指针，数据记录都存放在叶子节点中
（2）：红黑树这种结构，h 明显要深的多，效率明显比 B-Tree 差很多
（3）：B + 树也存在劣势，由于键会重复出现，因此会占用更多的空间。但是与带来的性能优势相比，空间劣势往往可以接受，因此 B + 树的在数据库中的使用比 B 树更加广泛
索引失效条件
（1）：条件是 or，如果还想让 or 条件生效，给 or 每个字段加个索引
（2）：like 开头 %
（3）：如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引
（4）：where 中索引列使用了函数或有运算
