我要评论select * from record where amount/30< 1000 （11秒）
select * from record where convert(char(10),date,112)=‘19991201’ （10秒）
分析：
where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被sql优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将sql重写成下面这样：
select * from record where card_no like ‘5378%’ （< 1秒）
select * from record where amount< 1000*30 （< 1秒）
select * from record where date= ‘1999/12/01’ （< 1秒）
30，当有一批处理的插入或更新时，用批量插入或批量更新，绝不会一条条记录的去更新!
31，在所有的存储过程中，能够用sql语句的，我绝不会用循环去实现!
(例如：列出上个月的每一天，我会用connect by去递归查询一下，绝不会去用循环从上个月第一天到最后一天)
32，选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效)：
oracle 的解析器按照从右到左的顺序处理from子句中的表名，from子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在from子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(interp table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表.
33，提高group by语句的效率, 可以通过将不需要的记录在group by 之前过滤掉.下面两个查询返回相同结果，但第二个明显就快了许多.
低效:
select job , avg(sal)
from emp
group by job
having job =‘president’
or job =‘manager’
高效:
select job , avg(sal)
from emp
where job =‘president’
or job =‘manager’
group by job
34，sql语句用大写，因为oracle 总是先解析sql语句，把小写的字母转换成大写的再执行。
35，别名的使用，别名是大型数据库的应用技巧，就是表名、列名在查询中以一个字母为别名，查询速度要比建连接表快1.5倍。
36，避免死锁，在你的存储过程和触发器中访问同一个表时总是以相同的顺序;事务应经可能地缩短，在一个事务中应尽可能减少涉及到的数据量;永远不要在事务中等待用户输入。
37，避免使用临时表，除非却有需要，否则应尽量避免使用临时表，相反，可以使用表变量代替;大多数时候(99%)，表变量驻扎在内存中，因此速度比临时表更快，临时表驻扎在tempdb数据库中，因此临时表上的操作需要跨数据库通信，速度自然慢。
38，最好不要使用触发器，触发一个触发器，执行一个触发器事件本身就是一个耗费资源的过程;如果能够使用约束实现的，尽量不要使用触发器;不要为不同的触发事件(insert，update和delete)使用相同的触发器;不要在触发器中使用事务型代码。
39，索引创建规则：
表的主键、外键必须有索引；
数据量超过300的表应该有索引；
经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
经常出现在where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
索引应该建在选择性高的字段上；
索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
复合索引的建立需要进行仔细分析，尽量考虑用单字段索引代替；
正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
复合索引的几个字段是否经常同时以and方式出现在where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
如果复合索引中包含的字段经常单独出现在where子句中，则分解为多个单字段索引；
如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；
如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。
尽量不要对数据库中某个含有大量重复的值的字段建立索引。
40，mysql查询优化总结：使用慢查询日志去发现慢查询，使用执行计划去判断查询是否正常运行，总是去测试你的查询看看是否他们运行在最佳状态下。久而久之性能总会变化，避免在整个表上使用count(*),它可能锁住整张表，使查询保持一致以便后续相似的查询可以使用查询缓存
，在适当的情形下使用group by而不是distinct，在where, group by和order by子句中使用有索引的列，保持索引简单,不在多个索引中包含同一个列，有时候mysql会使用错误的索引,对于这种情况使用use index，检查使用sql_mode=strict的问题，对于记录数小于5的索引字段，在union的时候使用limit不是是用or。
为了 避免在更新前select，使用insert on duplicate key或者insert ignore ,不要用update去实现，不要使用 max,使用索引字段和order by子句，limit m，n实际上可以减缓查询在某些情况下，有节制地使用，在where子句中使用union代替子查询，在重新启动的mysql，记得来温暖你的数据库，以确保您的数据在内存和查询速度快，考虑持久连接，而不是多个连接，以减少开销，基准查询，包括使用服务器上的负载，有时一个简单的查询可以影响其他查询，当负载增加您的服务器上，使用show processlist查看慢的和有问题的查询，在开发环境中产生的镜像数据中 测试的所有可疑的查询。
41，mysql 备份过程:
从二级复制服务器上进行备份。在进行备份期间停止复制，以避免在数据依赖和外键约束上出现不一致。彻底停止mysql，从数据库文件进行备份。
如果使用 mysql dump进行备份，请同时备份二进制日志文件 – 确保复制没有中断。不要信任lvm 快照，这很可能产生数据不一致，将来会给你带来麻烦。为了更容易进行单表恢复，以表为单位导出数据 – 如果数据是与其他表隔离的。
当使用mysqldump时请使用 –opt。在备份之前检查和优化表。为了更快的进行导入，在导入时临时禁用外键约束。
为了更快的进行导入，在导入时临时禁用唯一性检测。在每一次备份后计算数据库，表以及索引的尺寸，以便更够监控数据尺寸的增长。
通过自动调度脚本监控复制实例的错误和延迟。定期执行备份。
42，查询缓冲并不自动处理空格，因此，在写sql语句时，应尽量减少空格的使用，尤其是在sql首和尾的空格(因为，查询缓冲并不自动截取首尾空格)。
43，member用mid做標準進行分表方便查询么？一般的业务需求中基本上都是以username为查询依据，正常应当是username做hash取模来分表吧。分表的话 mysql 的partition功能就是干这个的，对代码是透明的；
在代码层面去实现貌似是不合理的。
44，我们应该为数据库里的每张表都设置一个id做为其主键，而且最好的是一个int型的（推荐使用unsigned），并设置上自动增加的auto_increment标志。
45，在所有的存储过程和触发器的开始处设置 set nocount on ，在结束时设置 set nocount off 。
无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 done_in_proc 消息。
46，mysql查询可以启用高速查询缓存。这是提高数据库性能的有效mysql优化方法之一。当同一个查询被执行多次时，从缓存中提取数据和直接从数据库中返回数据快很多。
47，explain select 查询用来跟踪查看效果
使用 explain 关键字可以让你知道mysql是如何处理你的sql语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。explain 的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的……等等，等等。
48，当只要一行数据时使用 limit 1
当你查询表的有些时候，你已经知道结果只会有一条结果，但因为你可能需要去fetch游标，或是你也许会去检查返回的记录数。在这种情况下，加上 limit 1 可以增加性能。这样一样，mysql数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。
49,选择表合适存储引擎：
myisam: 应用时以读和插入操作为主，只有少量的更新和删除，并且对事务的完整性，并发性要求不是很高的。
innodb：事务处理，以及并发条件下要求数据的一致性。除了插入和查询外，包括很多的更新和删除。（innodb有效地降低删除和更新导致的锁定）。对于支持事务的innodb类型的表来说，影响速度的主要原因是autocommit默认设置是打开的，而且程序没有显式调用begin 开始事务，导致每插入一条都自动提交，严重影响了速度。可以在执行sql前调用begin，多条sql形成一个事物（即使autocommit打开也可以），将大大提高性能。
50,优化表的数据类型,选择合适的数据类型：
原则：更小通常更好，简单就好，所有字段都得有默认值,尽量避免null。
例如：数据库表设计时候更小的占磁盘空间尽可能使用更小的整数类型.(mediumint就比int更合适)
比如时间字段：datetime和timestamp, datetime占用8个字节，而timestamp占用4个字节，只用了一半，而timestamp表示的范围是1970—2037适合做更新时间
mysql可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，
在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为char(255),显然给数据库增加了不必要的空间，
甚至使用varchar这种类型也是多余的，因为char(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，
我们应该使用mediumint而不是bigin来定义整型字段。
应该尽量把字段设置为not null，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较null值。
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、oppo等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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感受：
其实我投简历的时候，都不太敢投递阿里。因为在阿里一面前已经过了字节的三次面试，投阿里的简历一直没被捞，所以以为简历就挂了。
特别感谢一面的面试官捞了我，给了我机会，同时也认可我的努力和态度。对比我的面经和其他大佬的面经，自己真的是运气好。别人8成实力，我可能8成运气。所以对我而言，我要继续加倍努力，弥补自己技术上的不足，以及与科班大佬们基础上的差距。希望自己能继续保持学习的热情，继续努力走下去。
也祝愿各位同学，都能找到自己心动的offer。
分享我在这次面试前所做的准备（刷题复习资料以及一些大佬们的学习笔记和学习路线），都已经整理成了电子文档
《一线大厂java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，
的努力和态度。对比我的面经和其他大佬的面经，自己真的是运气好。别人8成实力，我可能8成运气。所以对我而言，我要继续加倍努力，弥补自己技术上的不足，以及与科班大佬们基础上的差距。希望自己能继续保持学习的热情，继续努力走下去。
也祝愿各位同学，都能找到自己心动的offer。
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[外链图片转存中…(img-sulxluwh-1712176577096)]
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