1.MYSQL的复制原理以及流程。

基本原理流程，3个线程以及之间的关系

主：binlog线程---记录下所有改变数据库数据的语句，放进master上的binlog中
/*
mysql-binlog是MySQL数据库的二进制日志，用于记录用户对数据库操作的SQL语句（(除了数据查询语句）信息。可以使用mysqlbin命令查看二进制日志的内容。
*/
从：io线程---在使用start slave之后，负责从master上拉取binlong内容，放进自己的relaylog中
从：sql执行线程---执行relay log中的语句。

2.MySQL中myisam与innodb的区别

（1）5点不同

1.innodb支持事务，myisam不支持事务
/*
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
事务是必须满足4个条件（ACID）：：原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。
*/
2.innodb支持行级锁，myisam支持表级锁
3.innodb支持MVCC，myisam不支持
4.innodb支持外键，而myisam不支持
5.innodb不支持全文索引，myisam支持

（2）innodb引擎的四大特性

①插入缓冲（insert buffer）
②二次写（double write）
③自适应哈希索引（ahi）
④预读（read ahead）

（3）2者selectcount(*)哪个更快，为什么

myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。

3.MySQL中的varchar与char的区别以及varchar（50）中的50代表的含义。

(1)varchar与char的区别
char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型。
（2）varchar（50）中50的含义
最多存放50个字符，varchar(50)和（200）存储hello所占的空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col 采用fixed_lenght计算col长度(memory引擎也一样)
（3）int（20）中20的涵义
是指显示字符的长度
但是加参数的，最大为255，比如它是记录行数的id，插入10条，它就显示00000000001 ~~~00000000010，当字符的位数超过11,它也只显示11位，如果你没有加那个让它未满11位就前面加0的参数，它不会在前面加0
20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变。

4.innodb的事务与日志的实现方式

1.有多少种日志：
错误日志、查询日志、慢查询日志、二进制日志、中继日志、事务日志
2.事务的4钟隔离级别
读未提交（RU）
读已提交（RC）
可重复读（RR）
串行
3.事务是如何通过日志来实现的？
事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志（Innodb log buffer）缓冲来实现的，当开始一个事务的时候，会记录事务的lsn（log sequence number)号，当事务执行时，会往innodb存储引擎的日志的日志缓存里面插入事务日志，当事务提交时，必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘（通入innodb_flush_log_at_trx_commit来控制），也就是写数据前，需要先写日志。这种方式成为“预写日志方式”。

5.MySQL binlong的几种日志录入格式以及区别

1.binlog的日志格式的种类和分别
2.适用场景
3.结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣
Statement：每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。
优点：不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。(相比row能节约多少性能 与日志量，这个取决于应用的SQL情况，正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量，但是考虑到如果带条 件的update操作，以及整表删除，alter表等操作，ROW格式会产生大量日志，因此在考虑是否使用ROW格式日志时应该跟据应用的实际情况，其所 产生的日志量会增加多少，以及带来的IO性能问题。)
缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在slave上正确运行，因此还必须记录每条语句在执行的时候的 一些相关信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同 的结果。另外mysql 的复制,像一些特定函数功能，slave可与master上要保持一致会有很多相关问题(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)会出现问题).
使用以下函数的语句也无法被复制：

• LOAD_FILE()
• UUID()
• USER()
• FOUND_ROWS()
• SYSDATE() (除非启动时启用了 --sysdate-is-now 选项)
  同时在INSERT ...SELECT 会产生比 RBR 更多的行级锁
  2.Row:不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。
  优点： binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下 每一行数据修改的细节。而且不会出现某些特定情况下的存储过程，或function，以及trigger的调用和触发无法被正确复制的问题
  缺点:所有的执行的语句当记录到日志中的时候，都将以每行记录的修改来记录，这样可能会产生大量的日志内容,比 如一条update语句，修改多条记录，则binlog中每一条修改都会有记录，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中。
  3.Mixedlevel: 是以上两种level的混合使用，一般的语句修改使用statment格式保存binlog，如一些函数，statement无法完成主从复制的操作，则 采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式，也就是在Statement和Row之间选择 一种.新版本的MySQL中队row level模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以row level来记录，像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。至于update或者delete等修改数据的语句，还是会记录所有行的 变更。

6.SQL的优化

1.在表中建立索引，优先考虑where.group by使用到的字段。
2.查询条件中，一定不要使用select ，因为会返回过多无用的字段会降低查询效率。应该使用具体的字段代替，只返回使用到的字段。
3.不要在where条件中使用左右两边都是%的like模糊查询，如：
SELECT * FROM t_order WHERE customer LIKE '%zhang%'
这样会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。
优化：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE customer LIKE 'zhang%'
4.尽量不要使用in 和not in，会造成全表扫描。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE id IN (2,3)
SELECT * FROM t_order1 WHERE customer IN (SELECT customer FROM t_order2)
优化：
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in ，如下：
SELECT * FROM t_order WHERE id BETWEEN 2 AND 3
对于子查询，可以用exists代替。如下：
SELECT * FROM t_order1 WHERE EXISTS (SELECT * FROM t_order2 WHERE t1.customer = t2.customer)
5.尽量不要使用or，会造成全表扫描。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE id = 1 OR id = 3
优化：可以用union代替or。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE id = 1
UNION
SELECT * FROM t_order WHERE id = 3
6.尽量不要在 where 子句中对字段进行表达式操作，这样也会造成全表扫描。如：
select id FROM t_order where num/2=100
应改为:
select id FROM t_order where num=1002
7.where条件里尽量不要进行null值的判断，null的判断也会造成全表扫描。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE score IS NULL
优化：
给字段添加默认值，对默认值进行判断。如：
SELECT * FROM t_order WHERE score = 0
8.尽量不要在where条件中等号的左侧进行表达式.函数操作，会导致全表扫描。如下：
SELECT * FROM t_order2 WHERE score/10 = 10
SELECT * FROM t_order2 WHERE SUBSTR(customer,1,5) = 'zhang'
优化：
将表达式.函数操作移动到等号右侧。如下：
SELECT * FROM t_order2 WHERE score = 1010
SELECT * FROM t_order2 WHERE customer LIKE 'zhang%'
9.尽量不要使用where 1=1的条件
有时候，在开发过程中，为了方便拼装查询条件，我们会加上该条件，这样，会造成>进行全表扫描。如下：
SELECT * FROM t_order WHERE 1=1
优化：
如果用代码拼装sql，则由代码进行判断，没where加where，有where加and
如果用mybatis，请用mybatis的where语法。
10.程序要尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。
11.一个表的索引数最好不要超过6个，如果索引太多的话，就需要考虑一下那些不常使用到的列上建的索引是否有必要。