参考：https://www.iteblog.com/archives/2530.html分布式和去中心化（Distributed and Decentralized）Cassandra 是分布式的，这意味着它可以运行在多台机器上，并呈现给用户一个一致的整体。事实上，在一个节点上运行 Cassandra 是没啥用的，虽然我们可以这么做，并且这可以帮助我们了解它的工作机制，但是你很快就会意识到，需要多个节点才能真正了解 Cassandra 的强大之处。它的很多设计和实现让系统不仅可以在多个节点上运行，更为多机架部署进行了优化，甚至一个 Cassandra 集群可以运行在分散于世界各地的数据中心上。你可以放心地将数据写到集群的任意一台机器上，Cassandra 都会收到数据。对于很多存储系统（比如 MySQL, Bigtable），一旦你开始扩展它，就需要把某些节点设为主节点，其他则作为从节点。但 Cassandra 是无中心的，也就是说每个节点都是一样的。与主从结构相反，Cassandra 的协议是 P2P 的，并使用 gossip 来维护存活或死亡节点的列表。关于 gossip 可以参见《分布式原理：一文了解 Gossip 协议》。去中心化这一事实意味着 Cassandra 不会存在单点失效。Cassandra 集群中的所有节点的功能都完全一样， 所以不存在一个特殊的主机作为主节点来承担协调任务。有时这被叫做服务器对称（server symmetry）。综上所述，Cassandra 是分布式、无中心的，它不会有单点失效，所以支持高可用性。弹性可扩展（Elastic Scalability）可扩展性是指系统架构可以让系统提供更多的服务而不降低使用性能的特性。仅仅通过给现有的机器增加硬件的容量、内存进行垂直扩展，是最简单的达到可扩展性的手段。而水平扩展则需要增加更多机器，每台机器提供全部或部分数据，这样所有主机都不必负担全部业务请求。但软件自己需要有内部机制来保证集群中节点间的数据同步。弹性可扩展是指水平扩展的特性，意即你的集群可以不间断的情况下，方便扩展或缩减服务的规模。这样，你就不需要重新启动进程，不必修改应用的查询，也无需自己手工重新均衡数据分布。在 Cassandra 里，你只要加入新的计算机，Cassandra 就会自动地发现它并让它开始工作。高可用和容错（High Availability and Fault Tolerance）从一般架构的角度来看，系统的可用性是由满足请求的能力来量度的。但计算机可能会有各种各样的故障，从硬件器件故障到网络中断都有可能。如何计算机都可能发生这些情况，所以它们一般都有硬件冗余，并在发生故障事件的情况下会自动响应并进行热切换。对一个需要高可用的系统，它必须由多台联网的计算机构成，并且运行于其上的软件也必须能够在集群条件下工作，有设备能够识别节点故障，并将发生故障的中端的功能在剩余系统上进行恢复。Cassandra 就是高可用的。你可以在不中断系统的情况下替换故障节点，还可以把数据分布到多个数据中心里，从而提供更好的本地访问性能，并且在某一数据中心发生火灾、洪水等不可抗灾难的时候防止系统彻底瘫痪。可调节的一致性（Tuneable Consistency）2000年，加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 在 ACM 分布式计算原理会议提出了著名的 CAP 定律。CAP 定律表明，对于任意给定的系统，只能在一致性（Consistency）、可用性（Availability）以及分区容错性（Partition Tolerance）之间选择两个。关于 CAP 定律的详细介绍可参见《分布式系统一致性问题、CAP定律以及 BASE 理论》以及《一篇文章搞清楚什么是分布式系统 CAP 定理》。所以 Cassandra 在设计的时候也不得不考虑这些问题，因为分区容错性这个是每个分布式系统必须考虑的，所以只能在一致性和可用性之间做选择，而 Cassandra 的应用场景更多的是为了满足可用性，所以我们只能牺牲一致性了。但是根据 BASE 理论，我们其实可以通过牺牲强一致性获得可用性。Cassandra 提供了可调节的一致性，允许我们选定需要的一致性水平与可用性水平，在二者间找到平衡点。因为客户端可以控制在更新到达多少个副本之前，必须阻塞系统。这是通过设置副本因子（replication factor）来调节与之相对的一致性级别。通过副本因子（replication factor），你可以决定准备牺牲多少性能来换取一致性。 副本因子是你要求更新在集群中传播到的节点数（注意，更新包括所有增加、删除和更新操作）。客户端每次操作还必须设置一个一致性级别（consistency level）参数，这个参数决定了多少个副本写入成功才可以认定写操作是成功的，或者读取过程中读到多少个副本正确就可以认定是读成功的。这里 Cassandra 把决定一致性程度的权利留给了客户自己。所以，如果需要的话，你可以设定一致性级别和副本因子相等，从而达到一个较高的一致性水平，不过这样就必须付出同步阻塞操作的代价，只有所有节点都被更新完成才能成功返回一次更新。而实际上，Cassandra 一般都不会这么来用，原因显而易见（这样就丧失了可用性目标，影响性能，而且这不是你选择 Cassandra 的初衷）。而如果一个客户端设置一致性级别低于副本因子的话，即使有节点宕机了，仍然可以写成功。总体来说，Cassandra 更倾向于 CP，虽然它也可以通过调节一致性水平达到 AP；但是不推荐你这么设置。面向行（Row-Oriented）Cassandra 经常被看做是一种面向列（Column-Oriented）的数据库，这也并不算错。它的数据结构不是关系型的，而是一个多维稀疏哈希表。稀疏（Sparse）意味着任何一行都可能会有一列或者几列，但每行都不一定（像关系模型那样）和其他行有一样的列。每行都有一个唯一的键值，用于进行数据访问。所以，更确切地说，应该把 Cassandra 看做是一个有索引的、面向行的存储系统。Cassandra 的数据存储结构基本可以看做是一个多维哈希表。这意味着你不必事先精确地决定你的具体数据结构或是你的记录应该包含哪些具体字段。这特别适合处于草创阶段，还在不断增加或修改服务特性的应用。而且也特别适合应用在敏捷开发项目中，不必进行长达数月的预先分析。对于使用 Cassandra 的应用，如果业务发生变化了，只需要在运行中增加或删除某些字段就行了，不会造成服务中断。当然， 这不是说你不需要考虑数据。相反，Cassandra 需要你换个角度看数据。在 RDBMS 里， 你得首先设计一个完整的数据模型， 然后考虑查询方式， 而在 Cassandra 里，你可以首先思考如何查询数据，然后提供这些数据就可以了。灵活的模式（Flexible Schema）Cassandra 的早期版本支持无模式（schema-free）数据模型，可以动态定义新的列。 无模式数据库（如 Bigtable 和 MongoDB）在访问大量数据时具有高度可扩展性和高性能的优势。 无模式数据库的主要缺点是难以确定数据的含义和格式，这限制了执行复杂查询的能力。为了解决这些问题，Cassandra 引入了 Cassandra Query Language（CQL），它提供了一种通过类似于结构化查询语言（SQL）的语法来定义模式。 最初，CQL 是作为 Cassandra 的另一个接口，并且基于 Apache Thrift 项目提供无模式的接口。 在这个过渡阶段，术语“模式可选”（Schema-optional）用于描述数据模型，我们可以使用 CQL 的模式来定义。并且可以通过 Thrift API 实现动态扩展以此添加新的列。 在此期间，基础数据存储模型是基于 Bigtable 的。从 3.0 版本开始，不推荐使用基于 Thrift API 的动态列创建的 API，并且 Cassandra 底层存储已经重新实现了，以更紧密地与 CQL 保持一致。 Cassandra 并没有完全限制动态扩展架构的能力，但它的工作方式却截然不同。 CQL 集合（比如 list、set、尤其是 map）提供了在无结构化的格式里面添加内容的能力，从而能扩展现有的模式。CQL 还提供了改变列的类型的能力，以支持 JSON 格式的文本的存储。因此，描述 Cassandra 当前状态的最佳方式可能是它支持灵活的模式。高性能（High Performance）Cassandra 在设计之初就特别考虑了要充分利用多处理器和多核计算机的性能，并考虑在分布于多个数据中心的大量这类服务器上运行。它可以一致而且无缝地扩展到数百台机器，存储数 TB 的数据。Cassandra 已经显示出了高负载下的良好表现，在一个非常普通的工作站上，Cassandra 也可以提供非常高的写吞吐量。而如果你增加更多的服务器，你还可以继续保持 Cassandra 所有的特性而无需牺牲性能。

134题 其实就是水平扩容了，Zookeeper在这方面不太好。两种方式：全部重启：关闭所有Zookeeper服务，修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启：这是比较常用的方式。 133题 集群最低3（2N+1）台，保证奇数，主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群，能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作，而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群，能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意，如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群，同样只能够挂掉 2 台机器，因为如果挂掉 3 台，剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则，ZooKeeper 在运行期间，集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此，只要集群中超过半数的机器还能够正常工作，整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明：一个Watch事件是一个一次性的触发器，当被设置了Watch的数据发生了改变的时候，则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端，以便通知它们。为什么不是永久的，举个例子，如果服务端变动频繁，而监听的客户端很多情况下，每次变动都要通知到所有的客户端，这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true)，如果节点A发生了变更或删除，客户端会得到它的watch事件，但是在之后节点A又发生了变更，而客户端又没有设置watch事件，就不再给客户端发送。在实际应用中，很多情况下，我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动，我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅，负载均衡，命名服务，分布式协调/通知，集群管理，Master 选举，分布式锁，分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知， 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的， 一旦被触发后， 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储； 2、Watcher 触发； 2.1 封装 WatchedEvent； 2.2 查询 Watcher； 2.3 没找到；说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher； 2.4 找到；提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher； 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API，传入 Watcher 对象 2.标记请求 request，封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象，发服务端发送 request 4.收到服务端响应后，将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回，完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听，当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher，服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能，然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制：（1）客户端注册 watcher（2）服务端处理 watcher（3）客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态，分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING：寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时，它会认为当前集群中没有 Leader，因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING：跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING：领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING：观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式：单机部署：一台集群上运行；集群部署：多台集群运行；伪集群部署：一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法，Zookeeper使用的 ZAB协议（Zookeeper原子广播），二者有相同的地方，比如都有一个Leader，用来协调N个Follower的运行；Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案；二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于：ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统（Zookeeper），Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿，自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来，因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年，兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释，也直到06年谷歌发表了三篇论文，选择Paxos作为chubby cell的一致性算法，Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说，尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好：分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式：崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时，所有进程（服务器）进入崩溃恢复模式，首先选举产生新的Leader服务器，然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步，当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后，退出恢复模式进入消息广播模式，Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群，推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时，其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机，还有2台服务器提供访问，因为Zookeeper上的数据是有多个副本的，数据并不会丢失；如果是一个Leader宕机，Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常，集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多，只剩一半或不到一半节点能工作，集群才失效。所以，3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5)，2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后，zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接；2、Follower连接leader，将最大的zxid发送给leader；3、Leader根据follower的zxid确定同步点；4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态；5、Follower收到uptodate消息后，又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样，每个节点都会投票，如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票，则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法，分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection， FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果，而是不断的统计结果，一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控，nginx只是能调权重，其他需要可控的都需要自己写插件；但是nginx的吞吐量比zk大很多，应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播，这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式，它们分别是恢复模式（选主）和广播模式（同步）。当服务启动或者在领导者崩溃后，Zab就进入了恢复模式，当领导者被选举出来，且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后，恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点，分再细一点有临时有序/无序节点，有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后，临时节点会自动消失，临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中，有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行，其他的机器可以共享这个结果，这样可以大大减少重复计算，提高性能，这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务，类似于两阶段提交，总共分为以下 4 步：客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求；ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点，Leader 广播给集群要求投票，等待确认；Leader 收到确认，统计投票，票数过半则提交事务；事务提交成功后，ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下：客户端连接 ZooKeeper，并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点，第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001，第二个为 /lock/lock-10000000002，以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表，判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点，如果是则认为获得锁，否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息，获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁；执行业务代码；完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下：顺序一致性（Sequential Consistency）：来自相同客户端提交的事务，ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行；原子性（Atomicity）：于 ZooKeeper 集群中提交事务，事务将“全部完成”或“全部未完成”，不存在“部分完成”；单一系统镜像（Single System Image）：客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点，其获得的数据视图都是相同的；可靠性（Reliability）：事务一旦完成，其产生的状态变化将永久保留，直到其他事务进行覆盖；实时性（Timeliness）：事务一旦完成，客户端将于限定的时间段内，获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式：单机模式：zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了，此模式一般用在测试环境，如果当前主机宕机，那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作；伪分布式模式：在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper，配置到 zoo.cfg 中，和单机模式相同，此模式一般用在测试环境；分布式模式：多台机器各自配置 zoo.cfg 文件，将各自互相加入服务器列表，上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能：分布式服务注册与订阅：在分布式环境中，为了保证高可用性，通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份，达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑，比较典型的服务注册与订阅，如 Dubbo。分布式配置中心：发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上，供订阅者获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务：在分布式系统中，通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁：这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代，考虑的是微服务治理的方方面面，另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上，两个框架在开始目标就不一致，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单，来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式： 服务提供者端设置超时时间，在Dubbo的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀； RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请求累积的问题； LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求； ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略，使相同参数请求总是发到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避免引起提供者的剧烈变动； 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider：暴露服务的服务提供方。 Consumer：调用远程服务的服务消费方。 Registry：服务注册与发现的注册中心。 Monitor：统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container：服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能： Remoting：网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster：服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。 Registry：服务注册，基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义：将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放在不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中，每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS：每秒查询数。TPS：每秒处理事务数。Uptime：服务器已经运行的时间，单位秒。Questions：已经发送给数据库查询数。Com_select：查询次数，实际操作数据库的。Com_insert：插入次数。Com_delete：删除次数。Com_update：更新次数。Com_commit：事务次数。Com_rollback：回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN，跨应用进行JOIN，或者数据库不能获得较好的执行计划，都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如：SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现，先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集，做循环，SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序，可以在程序里控制执行的速度，有效降低数据库压力，也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件：复制的机器之间网络通畅，Master打开了binlog。 搭建复制步骤：建立用户并设置权限，修改配置文件，查看master状态，配置slave，启动从服务，查看slave状态，主从测试。 96题 Heartbeat方案：利用Heartbeat管理VIP，利用crm管理MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下没有分库的标准方案）。 LVS+Keepalived方案：利用Keepalived管理LVS和VIP，LVS分发请求到MySQL，MySQL进行双M复制。（Linux系统下无分库无事务的方案）。 Cobar方案：利用Cobar进行HA和分库，应用程序请求Cobar，Cobar转发请求道数据库。（有分库的标准方案，Unix下唯一方案）。 95题 聚集（clustered）索引，也叫聚簇索引，数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。但是，覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引，因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前，SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点：可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点：聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行，或者在行的主键被更新，该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢，尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二（非聚集）索引可能会比预想的大，因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因： 服务器突然断电导致数据文件损坏； 强制关机，没有先关闭mysql 服务； mysqld 进程在写表时被杀掉； 使用myisamchk 的同时，mysqld 也在操作表； 磁盘故障；服务器死机；mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间； 2.分析慢查询（使用explain工具分析sql语句）； 3.优化慢查询 。