1.什么是 MySQL？有什么优点？

（1）MySQL 是一种关系型数据库，主要用于持久化存储系统中的一些数据，例如用户信息。由于 MySQL 是开源免费并且比较成熟的数据库，因此，MySQL 被大量使用在各种系统中。任何人都可以在 GPL (General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL 的默认端口号是 3306。

（2）MySQL 主要具有下面这些优点：

• 成熟稳定、功能完善、开源免费。
• 文档丰富，既有详细的官方文档，又有非常多优质文章可供参考学习。
• 开箱即用，操作简单，维护成本低。
• 兼容性好，支持常见的操作系统，支持多种开发语言。
• 社区活跃，生态完善。事务支持优秀， InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ 并不会有任何性能损失，并且，InnoDB 实现的 REPEATABLE-READ 隔离级别其实是可以解决幻读问题发生的。
• 支持分库分表、读写分离、高可用。

2.MySQL 中的 DDL 与 DML 是分别指什么？

（1）在 MySQL 中，DDL 和 DML 都是 SQL 语言中的重要概念，它们分别代表数据定义语言 (Data Definition Language) 和数据操作语言 (Data Manipulation Language)。

• DDL：DDL 是 SQL 语言中用于定义和管理数据库结构的语言，包括 CREATE、ALTER 和 DROP 等命令。DDL 用于创建、修改和删除数据库对象，如表、索引、约束和视图等。使用 DDL，可以执行以下操作：
  • CREATE：创建数据库对象，如表、索引、约束和视图等。
  • ALTER：修改数据库对象的结构，如修改表的列、约束和索引等。
  • DROP：删除数据库对象，如表、索引、约束和视图等。
• DML：DML 是 SQL 语言中用于对数据进行操作的语言，包括 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 等命令。DML 用于查询和修改表中的数据，但不会改变表的结构。使用 DML，可以执行以下操作：
  • SELECT：从表中获取数据。
  • INSERT：向表中插入新数据。
  • UPDATE：更新表中的数据。
  • DELETE：删除表中的数据。

（2）总之，DML 和 DDL 都是 SQL 语言中非常重要的概念，DML 用于查询和修改表中的数据，DDL 用于定义和管理数据库结构，如创建、修改和删除表、索引、约束和视图等。

3.✨数据类型 varchar 与 char 有什么区别？

在 MySQL 中，varchar 和 char 都是用来存储文本类型数据的。其主要区别如下：

• 存储方式：char 类型的数据会被存储为固定长度的字符串，而 varchar 类型的数据则会根据数据长度来动态分配存储空间。
• 空间占用：由于 char 类型的数据存储为固定长度，所以它的存储空间通常比 varchar 类型的数据要大，特别是当存储的数据长度较短时。
• 检索速度：由于 char 类型的数据存储为固定长度，所以检索速度通常比 varchar 类型的数据要快。但是，由于 varchar 类型的数据可以动态分配存储空间，所以在存储长度不定的数据时，varchar 类型的数据通常更为高效。
• 默认长度：在 MySQL 中，如果不指定 char 或 varchar 类型的长度，则 char 类型的默认长度为 1，而 varchar 类型的默认长度为 255。
• 适用场景：char 类型的数据适用于存储长度固定的数据，如电话号码、邮政编码、身份证号码等；而 varchar 类型的数据适用于存储长度不定的数据，如文章、评论等。

4.数据类型 BLOB 与 TEXT 有什么区别？

在 MySQL 中，BLOB 和 TEXT 都是用来存储大型二进制和文本数据的类型。它们的主要区别在于：

• 存储大小：BLOB 类型可以存储二进制数据，包括图像、音频、视频等大型二进制数据。而 TEXT 类型则可以存储文本数据，包括长文本、HTML代码、XML文档等。
• 存储方式：BLOB 类型的数据是二进制数据，存储方式为二进制格式，而TEXT类型的数据是文本数据，存储方式为字符格式。
• 最大长度：BLOB 类型最大长度为 65535 字节，TEXT 类型最大长度为 65535 字符或者 10⁸ 字节，取决于使用哪种编码方式。
• 索引和排序：BLOB 类型的数据不能被索引，也不能被排序，而 TEXT 类型的数据可以被索引和排序。
• 存储位置：BLOB 类型的数据可以存储在表内或者表外，而 TEXT 类型的数据只能存储在表内。
• 适用场景：BLOB 类型适用于存储大型二进制数据，如图像、音频、视频等；而 TEXT 类型适用于存储大量文本数据，如文章、评论等。

5.DATETIME 和 TIMESTAMP 的异同？

MySQL 中的 DATETIME 和 TIMESTAMP 都是用来存储日期和时间类型的数据，它们的相同点和不同点如下：

• 相同点：
  • 都可以用来存储日期和时间类型的数据。
  • 都可以进行日期和时间的计算和比较。
  • 都可以使用标准的日期和时间函数进行操作，如 NOW()、DATE()、TIME() 等。
• 不同点：
  • 存储范围：DATETIME 类型可以存储的日期和时间范围为 1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59；而 TIMESTAMP 类型可以存储的日期和时间范围为 1970-01-01 00:00:01 ~ 2038-01-19 03:14:07。
  • 存储空间：在 MySQL 5.6.4 之前，DateTime 和 Timestamp 的存储空间是固定的，分别为 8 字节和 4 字节。但是从 MySQL 5.6.4 开始，它们的存储空间会根据毫秒精度的不同而变化，DateTime 的范围是 5 ~ 8 字节，Timestamp 的范围是 4 ~ 7 字节。
  • 精确度：DATETIME 类型的精确度为秒级别，而 TIMESTAMP 类型的精确度为毫秒级别。
  • 默认值：对于 DATETIME 类型，默认值为 NULL，对于 TIMESTAMP 类型，默认值为当前时间。
  • 自动更新：TIMESTAMP 类型支持自动更新，可以通过设置 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 或 ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 来实现。
  • 时区相关：DATETIME 类型存储的时间不会随时区改变，而 TIMESTAMP 类型存储的时间会随时区改变。
  • 适用场景：DATETIME 适用于存储历史数据和事件，而 TIMESTAMP 适用于存储与时间相关的数据，如创建时间、修改时间等。

相关文章：
美团面试：MySQL 保存日期用哪种数据类型？Datetime？Timestamp？数值时间戳？

6.✨MySQL 中 IN 和 EXISTS 的区别是什么？

（1）在 MySQL 中，IN 和 EXISTS 都是用来查询数据的关键字，它们的主要区别如下：

• 功能不同：IN 用于比较一个值是否在一个固定的集合中，而 EXISTS 用于判断一个子查询是否有返回结果。
• 执行顺序不同：IN 是先将右侧的集合查询出来，再将左侧的值与集合中的每一个值进行比较，因此在数据量较大的情况下，执行效率会较低。而 EXISTS 是先执行子查询，只要子查询有返回结果，就立即返回结果，因此在数据量较大的情况下，执行效率会比 IN 高。
• 返回结果不同：IN 返回的结果是匹配到的行，而 EXISTS 返回的结果是 true 或 false。
• 数据类型不同：IN 可以用于比较数值、字符串等数据类型，而 EXISTS 只能用于比较子查询的返回结果是否为空。

（2）总之，IN 和 EXISTS 都是用于查询数据的关键字，它们的功能、执行顺序、返回结果和数据类型都存在一定的区别，使用时需要根据实际需要选择合适的查询方式。在处理大量数据时，应该优先考虑使用 EXISTS 关键字，因为它的执行效率更高。

7.MySQL 中记录货币用什么字段类型比较好？

（1）在 MySQL 中记录货币建议使用 DECIMAL 字段类型。DECIMAL 是一种精确的定点数值类型，它可以精确地表示小数点前后的数字，并且支持大范围的数字精度和范围。在存储货币等金额数据时，精度和精确度非常重要，因为不能出现计算误差，否则会造成严重的财务问题。

（2）DECIMAL 类型有两个参数，第一个参数表示总共的数字个数（整数部分 + 小数部分），第二个参数表示小数部分的数字个数。例如，DECIMAL(10, 2) 可以存储 10 位数字中的小数点后两位，因此可以存储金额数值，保留两位小数。

（3）需要注意的是，虽然 FLOAT 或 DOUBLE 也可以用来存储金额，但这两个类型是近似数值类型，是以二进制存储的，计算机在表示一个数字时，其宽度是有限的，因此无限循环的小数存储在计算机时，只能被截断，所以就会导致小数精度丢失的情况。例如，十进制下的 0.2 就无法精确转换成二进制小数。因此，在处理货币金额时，建议使用DECIMAL类型来保证精确度。

/* 0.2 转换为二进制数的过程如下:(1) 不断乘以 2，直到不存在小数为止;(2) 在计算过程中，得到的整数部分从上到下排列就是二进制的结果;
*/
0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0（发生循环）
...

8.MySQL 怎么存储 emoji😊？

（1）在 MySQL 中存储 Emoji 表情可以使用 utf8mb4 字符集，因为 Emoji 表情并不是标准的 Unicode 字符，需要使用 4 个字节来表示。

（2）以下是存储 Emoji 表情的步骤：

• 创建一个 utf8mb4 字符集的数据库或者表。可以在创建数据库或表时指定字符集：

CREATE DATABASE mydatabase CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;CREATE TABLE mytable (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci
) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

• 将连接的字符集设置为 utf8mb4。可以在连接数据库时指定字符集，或者在连接后使用 SET NAMES 命令设置字符集：

SET NAMES utf8mb4;

• 在插入 Emoji 表情时，可以直接使用 UTF-8 编码的表情字符，或者使用 Unicode 编码。例如：

INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (1, '😃');INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (2, '\U0001F603');# 第一个例子直接使用了 UTF-8 编码的表情字符，第二个例子使用了 Unicode 编码。

• 在查询 Emoji 表情时，需要确保连接的字符集是 utf8mb4，否则查询结果可能无法正常显示 Emoji 表情。可以使用 SET NAMES 命令设置字符集，或者在连接数据库时指定字符集。

（3）总之，要在 MySQL 中存储 Emoji 表情，需要使用 utf8mb4 字符集，并将连接的字符集设置为 utf8mb4，然后可以直接使用 UTF-8 编码的表情字符或 Unicode 编码来插入 Emoji 表情。

✨9.DROP、DELETE、TRUNCATE 之间有什么区别？

（1）在 MySQL 中，DROP、DELETE 和 TRUNCATE 都可以删除表或清空表中的数据，但它们之间的区别如下：

	delete	truncate	drop
类型	属于 DML	属于 DDL	属于 DDL
回滚	可回滚	不可回滚	不可回滚
删除内容	表结构还在，删除表的全部或者一部分数据行	表结构还在，删除表中的所有数据	从数据库中删除表，所有数据行，索引和权限也会被删除
删除速度	删除速度慢，需要逐行删除	删除速度快	删除速度最快

（2）因此，在不再需要一张表的时候，用 drop；在想删除部分数据行时候，用 delete；在保留表而删除所有数据的时候，用 truncate。

10.UNION 与 UNION ALL 有什么区别？

在 MySQL 中，UNION 和 UNION ALL 都用于将多个 SELECT 语句的结果组合到一个结果集中。但是它们之间有一些重要的区别：

• UNION 操作符会去除重复行，但效率低于UNION ALL 操作符；
• UNION ALL 操作符不会去除重复行，所以效率更高；

11.count(1)、count(*)、count(column_name) 之间有什么区别？

（1）在 MySQL 中，聚合函数 COUNT() 函数用于返回查询结果中的行数。但是，COUNT() 函数的三种不同写法 COUNT(1)、COUNT(*)、COUNT(column_name) 之间有一些区别：

• COUNT(1) 和 COUNT(*)：返回的结果相同，它们都会计算结果集中的行数，而不考虑行中是否包含 NULL 值。一般来说，COUNT(*) 是更常见的用法，因为它更简洁。
• COUNT(column_name)：也会返回结果集中的行数，但它只计算指定列中非 NULL 值的数量。如果该列中包含 NULL 值，则它们不会被计算在内。

因此，当需要计算结果集中的行数时，可以使用 COUNT(1) 或 COUNT(*)。当需要计算特定列中的非 NULL 值数量时，可以使用 COUNT(column_name)。在大多数情况下，COUNT(*) 是最常用的写法，因为它比 COUNT(1) 更容易理解，而且性能相差不大。

（2）执行速度：

• 列名为主键，COUNT(column_name) 会比 COUNT(1) 快；
• 列名不为主键，COUNT(1) 会比 COUNT(column_name) 快；
• 如果表多个列并且没有主键，则 COUNT(1) 的执行效率优于 COUNT(*)；
• 如果有主键，则 select COUNT(主键)的执行效率是最优的；
• 如果表只有一个字段，则 select COUNT(*) 最优；

12.MySQL 中的 CUBE 与 ROLLUP 有什么区别？

（1）在 MySQL 中，CUBE 和 ROLLUP 都是用于生成聚合数据的查询扩展，它们可以在一次查询中生成多个聚合结果，并在结果集中添加一个或多个小计行。它们的区别在于生成小计行的方式和范围不同。CUBE 子句会在所有可能的维度上生成总计，而 ROLLUP 子句则是在指定的列上按层次结构生成总计。

• 具体来说，CUBE 子句生成的聚合结果包括每个维度的子总计、每个维度组合的总计以及所有维度的总计。例如，如果一个表有三列，使用 CUBE 可以生成 7 个子总计，分别是按列 1 聚合、按列 2 聚合、按列 3 聚合、按列 1 和列 2 聚合、按列 1 和列 3 聚合、按列 2 和列 3 聚合，以及按列 1、列 2 和列 3 聚合。

SELECT column_1, column_2, column_3, SUM(value)
FROM table_name
GROUP BY CUBE(column_1, column_2, column_3);

• 而 ROLLUP 子句则是在指定的列上按层次结构生成小计行。例如，如果一个表有三列，使用 ROLLUP 可以生成 4 个小计行，分别是没有小计行、按列 1 小计、按列 1 和列 2 小计，以及按列 1、列 2 和列 3 小计。

SELECT column_1, column_2, column_3, SUM(value)
FROM table_name
GROUP BY column_1, column_2, column_3 WITH ROLLUP;

（2）因此，CUBE 子句适用于需要生成所有可能维度的聚合数据的情况，而 ROLLUP 子句则适用于按层次结构生成聚合数据的情况。同时，需要注意，使用 CUBE 或 ROLLUP 都会增加查询的计算量和数据量，可能会影响查询的性能。

13.✨一条 SQL 查询语句的执行顺序是什么样的？SQL 语句的执行过程是什么样的？

（1）下图显示了不同子句的执行顺序：

• FROM：对 FROM 子句中的左表 <left_table> 和右表 <right_table> 执行笛卡儿积，产生虚拟表 VT1；
• ON：对虚拟表 VT1 应用 ON 筛选，只有那些符合 <join_condition> 的行才被插入虚拟表 VT2 中；
• JOIN：如果指定了 OUTER JOIN（如LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN），那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2中，产生虚拟表VT3。如果FROM子句包含两个以上表，则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1）～步骤3），直到处理完所有的表为止；
• WHERE：对虚拟表 VT3 应用 WHERE 过滤条件，只有符合<where_condition>的记录才被插入虚拟表VT4中；
• GROUP BY：根据 GROUP BY 子句中的列，对 VT4 中的记录进行分组操作，产生 VT5；
• CUBE | ROLLUP：对表 VT5 进行 CUBE 或 ROLLUP 操作，产生表 VT6；
• HAVING：对虚拟表 VT6 应用 HAVING 过滤器，只有符合 <having_condition> 的记录才被插入虚拟表 VT7 中；
• SELECT：第二次执行 SELECT 操作，选择指定的列，插入到虚拟表 VT8 中；
• DISTINCT：去除重复数据，产生虚拟表 VT9；
• ORDER BY：将虚拟表 VT9 中的记录按照 <order_by_list> 进行排序操作，产生虚拟表 VT10；
• LIMIT：取出指定行的记录，产生虚拟表 VT11，并返回给查询用户；

上述过程可简单表述为：

• FROM：从指定的表或视图中选择要查询的数据源；
• ON 与 JOIN：将多个表连接起来，根据指定的连接条件进行关联；
• WHERE：对数据进行筛选，只选择满足条件的记录；
• GROUP BY：按指定的列进行分组；
• HAVING：对分组后的数据进行筛选，只选择满足条件的分组；
• SELECT：选择要查询的列或表达式，计算所需的结果。
• DISTINCT：去除重复的记录。
• ORDER BY：按指定的列对结果集进行排序。
• LIMIT：限制结果集的数量。
• UNION (ALL)：合并多个查询的结果集。
• OFFSET：指定结果集开始的位置。

注意：一般来说，一条 SQL 不会覆盖上面所有的执行过程！

（2）在 MySQL中，SQL 语句的执行过程通常分为以下几个步骤：

• 语法分析和词法分析：将 SQL 语句分解为多个词 (tokens)，验证语法的正确性。
• 查询缓存：MySQL 首先检查查询缓存，如果存在匹配的查询结果，将直接返回结果，而不执行实际的查询操作。
• 查询优化：MySQL 通过优化器对 SQL 语句进行优化，生成最优的查询执行计划。这包括选择合适的索引、连接顺序、访问路径等。
• 执行计划：MySQL 根据优化器生成的执行计划，确定具体的查询算法和操作顺序。
• 执行操作：MySQL 执行 SQL 语句，包括读取数据、筛选、排序等。根据执行计划，通过访问表、索引和其他数据库对象来获得结果集。

14.MySQL 的内连接、左连接、右连接有什么区别？

MySQL中的内连接、左连接和右连接是用来连接两个或多个表的操作，它们之间的区别如下：

• 内连接 (INNER JOIN)：内连接返回两个表中满足连接条件的记录。即只返回两个表中共有的匹配数据行。如果一个表中的行没有匹配的行，则不会返回该行。
• 左连接 (LEFT JOIN)：左连接返回左表中所有的记录，以及满足连接条件的右表中的匹配记录。如果右表中没有匹配的记录，那么返回的结果中右表的字段值将为 NULL。
• 右连接 (RIGHT JOIN)：右连接返回右表中所有的记录，以及满足连接条件的左表中的匹配记录。如果左表中没有匹配的记录，那么返回的结果中左表的字段值将为 NULL。

15.什么是 JDBC？

（1）JDBC (Java Database Connectivity) 是 Java 语言中用于与关系型数据库进行交互的标准 API。它定义了一组 Java 接口和类，使得 Java 应用程序可以通过标准的方式连接、查询和操作各种关系型数据库，如 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等。

（2）JDBC API 提供了一组标准的 Java 接口，用于连接数据库、执行 SQL 语句、处理结果集、事务处理等，使得 Java 程序员可以通过 Java 代码来操作数据库，而无需了解底层数据库的细节和特性。它将 Java 应用程序和各种关系型数据库解耦，使得 Java 应用程序能够以一种独立于数据库的方式进行开发和维护。

（3）JDBC API 包含两个层次：JDBC API 和 JDBC 驱动程序：

• JDBC API 定义了一组标准的接口和类，用于连接数据库、执行 SQL 语句、处理结果集、事务处理等。
• JDBC 驱动程序则提供了一组实现这些接口和类的具体实现，用于与不同的数据库进行交互。

（4）JDBC API 的使用非常广泛，几乎所有的 Java 应用程序都需要与数据库进行交互，包括 Web 应用程序、桌面应用程序、移动应用程序等。由于 JDBC API 是 Java 标准 API 的一部分，因此它与 Java 平台的兼容性非常好，而且各种数据库厂商都提供了相应的 JDBC 驱动程序，使得 Java 程序员可以方便地与各种数据库进行交互。

16.使用 JDBC 进行查询包括哪些步骤？

（1）使用 JDBC 进行查询通常包括以下步骤：

• 加载 JDBC 驱动程序：首先需要使用 Class.forName() 方法加载数据库驱动程序，例如：

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");

• 创建数据库连接：使用 DriverManager.getConnection() 方法创建与数据库的连接，例如：

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";
String user = "myuser";
String password = "mypassword";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);

• 创建 SQL 查询语句：使用 Connection 对象的 createStatement() 方法创建 Statement 对象，然后使用 Statement 对象创建 SQL 查询语句，例如：

Statement stmt = conn.createStatement();
String sql = "SELECT * FROM customers WHERE city = 'London'";

• 执行 SQL 查询语句：使用 Statement 对象的 executeQuery() 方法执行 SQL 查询语句，例如：

//这里将 SQL 查询语句传递给 executeQuery() 方法，它会返回一个 ResultSet 对象，该对象包含查询结果的数据
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);

• 处理查询结果：使用 ResultSet 对象的 getXXX() 方法获取查询结果的数据，例如：

while (rs.next()) {int id = rs.getInt("id");String name = rs.getString("name");String email = rs.getString("email");System.out.println("id: " + id + ", name: " + name + ", email: " + email);
}

• 关闭连接和资源：使用 Connection、Statement 和 ResultSet 对象的 close() 方法关闭连接和资源，例如：

rs.close();
stmt.close();
conn.close();

（2）综上所述，使用 JDBC 进行查询的步骤包括：加载 JDBC 驱动程序、创建数据库连接、创建 SQL 查询语句、执行 SQL 查询语句、处理查询结果和关闭连接和资源。

17.✨PreparedStatement 和 Statement 的区别是什么？

（1）PreparedStatement 和 Statement 是 Java 中用于与数据库交互的两种不同类型的接口，并且前者是后者的子接口，都可以用于执行 SQL 语句，但是它们之间有几个主要的区别：

• 预编译：PreparedStatement 可以预编译 SQL 语句，这意味着在执行 SQL 语句之前，数据库已经将 SQL 语句编译为字节码，并做好了准备。这样可以提高 SQL 语句的执行速度，特别是在重复执行相同 SQL 语句的情况下。
• 参数绑定：PreparedStatement 可以预处理参数并绑定到 SQL 语句中，这样可以避免 SQL 注入攻击。而 Statement 需要手动拼接 SQL 语句和参数，容易受到 SQL 注入攻击。
• 可读性：PreparedStatement 比 Statement 更易于阅读和理解，因为它使用占位符 (?) 代替 SQL 语句中的参数，而 Statement 则需要手动拼接 SQL 语句和参数。
• 性能：在执行相同 SQL 语句的情况下，PreparedStatement 的性能通常比 Statement 更好，因为 PreparedStatement 可以重复使用已编译的 SQL 语句。而 Statement 每次执行都需要重新编译 SQL 语句。

（2）综上所述，PreparedStatement 比 Statement 更加安全、易于阅读和理解，并且在执行相同 SQL 语句的情况下，性能更好。因此，在实际开发中，PreparedStatement 更常用。

与 SQL 注入攻击有关的知识可以参考 SQL 注入攻击介绍这篇文章。

18.MySQL 怎么删除数据？

（1）在 MySQL 中，删除数据的原理可以简单地概括为以下几个步骤：

• 解析查询：当执行 DELETE 语句时，MySQL 服务器首先会对该语句进行解析，识别出要删除的表、删除的条件等信息。
• 锁定表：接下来，MySQL 会对要删除的表进行锁定，以防止其他会话对表进行修改。这样可以确保在删除数据的同时，其他会话不能读取或修改相同的数据，从而保证数据的一致性。
• 查询优化：MySQL 会进行查询优化，分析 DELETE 语句的条件和表结构，选择最优的执行计划。这包括确定使用哪个索引、如何访问表等。
• 执行删除：在执行过程中，MySQL 会根据指定的条件扫描表中的数据行，删除满足条件的行。删除的方式可以是物理删除，即直接从磁盘上删除数据；也可以是逻辑删除，即标记数据为已删除，但保留在磁盘上以便以后恢复。
• 更新索引：如果删除操作涉及到索引，MySQL 会相应地更新索引，确保索引的正确性和一致性。这可能包括删除或修改索引中与已删除数据相关的信息。
• 释放锁：在删除操作完成后，MySQL 会释放对表的锁定，允许其他会话对表进行操作。

（2）需要注意的是，MySQL 的删除操作是一个原子操作，要么全部删除，要么一个都不删除。此外，删除操作的性能受多种因素影响，如表的大小、索引的使用、删除条件的复杂性等。对于大表的删除操作，可能需要较长的执行时间。为了保证删除操作的效率，可以考虑合理设计表结构、创建适当的索引和优化查询语句。

19.✨MySQL 中的视图是什么？有什么作用？如何创建？

（1）在 MySQL 中，视图 (View) 是基于查询结果的虚拟表。视图以查询的形式定义，并且可以像表一样使用。它提供了一种简化复杂查询、重用查询逻辑和实现安全性控制的方法。

（2）MySQL 中的视图有以下几个主要作用：

• 简化复杂查询：视图可以将复杂的查询逻辑封装在一个视图中，使查询语句更简洁易读。它可以将多个表的关联查询、聚合操作和过滤条件等封装到一个视图中，方便开发人员使用。
• 查询重用：通过创建视图，可以将常用的查询逻辑定义为视图，以便多次重用。这避免了重复编写相同的查询语句，并提高了查询的效率和维护性。
• 安全性控制：视图可以限制用户对数据的访问权限。通过在视图中设置筛选条件和隐藏敏感数据，可以实现数据安全性的控制。这样，用户只能通过视图访问部分数据，而不能直接访问底层的数据表。
• 数据抽象：视图可以将数据表的复杂结构抽象为简单的逻辑视图，隐藏了底层的表结构和数据组织。这使得开发人员可以更专注于逻辑层面的操作，而不必关心底层数据的具体细节。
• 性能优化：视图可以作为查询优化的手段之一。通过在视图上创建索引，可以提高查询性能。此外，视图还可以对底层数据表进行聚合操作，减少数据的冗余和重复存储，从而提升查询效率。

需要注意的是，尽管视图提供了上述的便利和功能，但它们并不是实际的物理表，它们只是存储在数据库中的查询定义。因此，在对视图进行查询时，实际上是执行视图定义的查询语句，而不是直接访问底层数据表。

（3）创建 MySQL 视图可以通过以下步骤：

• 使用 CREATE VIEW 语句创建视图，并指定视图的名称。其中，view_name 是视图的名称，column1、column2 等是要选择的列，table_name 是用于构建视图的表，condition 是一个可选的 WHERE 子句，用于过滤数据。

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

• 执行 CREATE VIEW 语句后，视图会被创建并存储在数据库中。你可以像使用表一样使用这个视图，对它进行查询等操作。
• 当数据表被更新时，视图也会被更新。这意味着你可以通过视图查询到最新的数据，而无需手动更新视图。

（4）下面是一个实际的创建视图的示例：
假设我们有一个名为 “employees” 的表，包含 “emp_id”、“emp_name” 和 “salary” 等列。我们可以创建一个为 “high_salary_employees” 的视图，只包含薪资高于 100000 的员工：

CREATE VIEW high_salary_employees AS
SELECT emp_id, emp_name
FROM employees
WHERE salary > 100000;

这样，当我们查询 high_salary_employees 视图时，将只返回薪资高于 100000 的员工的员工编号和姓名。注意，视图只是一个虚拟的表，它实际上并不存储数据。它只是一个查询定义的结果集。因此，当查询视图时，实际上是执行视图定义的查询语句。

20.✨使用 limit 进行分页查询时存在什么问题？如何优化分页查询？

（1）使用 limit 进行分页查询存在的问题主要包括以下几点：

• 性能问题：使用 LIMIT 进行分页查询时，数据库需要执行完整的查询，然后再将结果集中的部分数据截取出来。这意味着，在每次分页查询时，数据库需要获取和处理全部记录，即使只返回了部分数据。对于大数据量和复杂的查询，这可能导致性能问题，特别是在较高的页数或者需要获取很多数据时。
• 数据不稳定：由于数据库的数据的变动性，当在某一页进行翻页操作时，新的数据可能已经被插入或删除，导致页数的结果不稳定。这可能会导致分页数据的遗漏或重复，并且在下一页和上一页之间浏览时，数据可能发生变化。
• 缺少统计信息：使用 LIMIT 进行分页查询，只能获取当前页的数据，而无法直观地看到总页数和总记录数。如果需要获取总页数和总记录数，通常需要额外执行一次查询来计算。

（2）基于游标和使用 ROW_NUMBER() 函数都是实现分页查询的常见方法，它们的原理如下：

• 基于游标的分页查询原理：基于游标的分页查询是通过在查询结果集中移动游标来实现分页的。当使用基于游标的分页查询时，数据库会将查询结果集存储到内存中，然后通过游标定位到指定的起始位置，并依次获取指定数量的数据，直到达到分页的结束位置。这种方式可以避免在数据库中反复查询和返回大量数据。
• 使用 ROW_NUMBER() 函数的分页查询原理：使用 ROW_NUMBER() 函数可以给查询结果中的每一行分配一个序号。在分页查询时，可以利用 ROW_NUMBER() 函数给结果集中的每条记录编号，然后通过条件语句选择指定区间的序号范围来返回对应的分页数据。通常情况下，结合子查询进行使用，以便在外部查询中使用 LIMIT 或其他分页限制来获取指定的数据范围。

（3）这两种分页查询方式都可以在数据库中进行操作，但它们的实现方式略有不同：

• 基于游标的方式在内存中处理数据，适用于相对较小的数据量和需要快速响应的场景。
• 使用 ROW_NUMBER() 函数可以在数据库层面进行排序和筛选，适用于大数据量和更精确的分页场景。

（4）以下是基于游标和使用 ROW_NUMBER() 函数的分页查询示例：

• 基于游标的分页查询示例：

DECLARE cur CURSOR FORSELECT column1, column2FROM your_tableORDER BY column1; -- 假设按列 column1 排序SET @offset = 20; -- 起始位置
SET @limit = 10; -- 每页数据量SELECT * FROM (SELECT column1, column2, (@row_number:=@row_number + 1) AS row_numFROM your_table, (SELECT @row_number := 0) AS tORDER BY column1
) AS subquery
WHERE row_num > @offset
LIMIT @limit;

• 使用 ROW_NUMBER() 函数的分页查询示例：

SELECT column1, column2
FROM (SELECT column1, column2, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY column1) AS row_numFROM your_table
) AS subquery
WHERE row_num BETWEEN 21 AND 30; -- 起始位置为 20，每页数据量为 10