大家好，我是陈哈哈，北漂五年。认识我的朋友们知道，我是非科班出身，半路出家，大学也很差！这种背景来北漂，你都不知道你会经历什么🙃🙃。

  不敢苟同，相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深Java选手，深知面试重要性，接下来我准备用100天时间，基于Java岗面试中的高频面试题，以每日3题的形式，带你过一遍热门面试题及恰如其分的解答。当然，我不会太深入，因为我怕记不住！！

  因此，不足的地方希望各位在评论区补充疑惑、见解以及面试中遇到的奇葩问法，希望这100天能够让我们有质的飞越，一起冲进大厂！！，让我们一起学（juan）起来！！！

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  本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。

  终于到了期待已久的MySQL系列，太舒服了，还是个阳光明媚的周五~~~COOL！

  写在前面，群里同学常提：数据库这方面，面试一般怎么问呢？

  我们虽不是大公司，但面试过很多朋友。我们一般从sql优化起头，基于回答内容，深入原理，然后往索引、事务上找，曾经实际优化的事儿，底子好的，一般两个点以后就不在问啦~

  至于为啥不再问，是因为问太多毫无意义！！，看完本文你就会有所体会。

面试题1：你对数据库优化有哪些了解呀？

正经回答：

  在高并发环境下，数据库是最敏感的地方，nginx负载均衡、Server集群、MQ消息队列、Redis缓存集群、数据库主从集群所作的一切都是为了减轻数据库访问压力。但是！前提是要有健壮的数据库和底层代码，这样才能使前期准备不再是花架子。

性价比如上图，我们针对数据库的优化优先级大致如下：

• 高：从SQL优化、索引优化入手，优化慢SQL、利用好索引，是重中之重；
• 中：SQL优化之后，是对数据表结构设计、横纵分表分库，对数据量级的处理；
• 低：通过修改数据库系统配置，最大化里用服务器内存等资源；
• 低：通过以上方式还不行，那就是服务器资源瓶颈了，加机器。

优化成本：硬件 > 系统配置 > 数据库表结构 > SQL及索引。
优化效果：硬件 < 系统配置 < 数据库表结构 < SQL及索引。

深入追问：

追问1：那你对SQL优化方面有哪些技巧呢？

简单说对于SQL优化，就三点:

• 最大化利用索引；
• 尽可能避免全表扫描；
• 减少无效数据的查询；

首先要清楚SELECT语句 - 执行顺序：

FROM
<表名> # 选取表，将多个表数据通过笛卡尔积变成一个表。
ON
<筛选条件> # 对笛卡尔积的虚表进行筛选
JOIN <join, left join, right join…>
<join表> # 指定join，用于添加数据到on之后的虚表中，例如left join会将左表的剩余数据添加到虚表中
WHERE
<where条件> # 对上述虚表进行筛选
GROUP BY
<分组条件> # 分组
<SUM()等聚合函数> # 用于having子句进行判断，在书写上这类聚合函数是写在having判断里面的
HAVING
<分组筛选> # 对分组后的结果进行聚合筛选
SELECT
<返回数据列表> # 返回的单列必须在group by子句中，聚合函数除外
DISTINCT
#数据除重
ORDER BY
<排序条件> # 排序
LIMIT
<行数限制>

SQL优化策略:

声明：以下SQL优化策略适用于数据量较大的场景下，如果数据量较小，没必要以此为准，以免画蛇添足。

一、避免不走索引的场景

1. 尽量避免在字段开头模糊查询，会导致数据库引擎放弃索引进行全表扫描。如下：

SELECT * FROM t WHERE username LIKE '%陈%'

  优化方式：尽量在字段后面使用模糊查询。如下：（原因涉及B+Tree索引最左前缀原则，可以参考

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