22、分库分表之后,id 主键如何处理

比较常用的实现。

1. 中间件代理：在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。我们现在谈的 Mycat、360的Atlas、网易的

DDB等等都是这种架构的实现。

详细内容可以参考： MySQL大表优化方案: https://segmentfault.com/a/1190000006158186

22、分库分表之后,id 主键如何处理

因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，这样是不对的，我们需要一个全局唯一的 id 来支持。

生成全局 id 有下面这几种方式：

UUID：不适合作为主键，因为太长了，并且无序不可读，查询效率低。比较适合用于生成唯一的名字的标示比如文件的名字。

数据库自增 id : 两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。这种方式生成的 id 有序，但是需要独立部署数据库实例，成本高，还会有性能瓶颈。

利用 redis 生成 id : 性能比较好，灵活方便，不依赖于数据库。但是，引入了新的组件造成系统更加复杂，可用性降低，编码更加复杂，增加了系统成本。

Twitter的snowflake算法：Github 地址：https://github.com/twitter-archive/snowflake。

美团的Leaf分布式ID生成系统：Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。感觉还不错。美团技术团队的一篇文章：https://tech.meituan.

com/2017/04/21/mt-leaf.html

23、存储过程(特定功能的 SQL 语句集)

一组为了完成特定功能的 SQL 语句集，存储在数据库中，经过第一次编译后再次调用不需要再次编译，用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。存储过程是数据库中的一个重要对象。

24、存储过程优化思路

1. 尽量利用一些 sql 语句来替代一些小循环，例如聚合函数，求平均函数等。
2. 中间结果存放于临时表，加索引。
3. 少使用游标。 sql 是个集合语言，对于集合运算具有较高性能。而 cursors 是过程运算。比如对一个 100 万行的数据进行查询。游标

需要读表 100 万次，而不使用游标则只需要少量几次读取。

1. 事务越短越好。 sqlserver 支持并发操作。如果事务过多过长，或者隔离级别过高，都会造成并发操作的阻塞，死锁。导致查询极慢，

cpu 占用率极地。

1. 使用 try-catch 处理错误异常。
2. 查找语句尽量不要放在循环内

25、触发器(一段能自动执行的程序)

触发器是一段能自动执行的程序，是一种特殊的存储过程，触发器和普通的存储过程的区别是：触发器是当对某一个表进行操作时触发。

诸如： update、 insert、 delete 这些操作的时候，系统会自动调用执行该表上对应的触发器。 SQL Server 2005 中触发器可以分为两类：

DML 触发器和DDL 触发器，其中 DDL 触发器它们会影响多种数据定义语言语句而激发，这些语句有 create、alter、 drop 语句。

26、数据库并发策略

并发控制一般采用三种方法，分别是乐观锁和悲观锁以及时间戳。

27、MySQL 中有哪几种锁？

1、表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。

2、行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

3、页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

28、MySQL 中有哪些不同的表格？

共有 5 种类型的表格：

1、MyISAM 2、Heap

3、Merge