MySQL中有哪些重要的日志文件？

错误日志：

记录MySQL服务器运行过程中的错误信息。

查询日志（General Log）：

记录数据库执行的所有命令。

慢查询日志：

记录执行时间超过预设阈值的查询语句。

redo log（重做日志）：

用于在系统崩溃时恢复未提交的数据。

undo log（回滚日志）：

用于事务回滚时恢复数据。

bin log（二进制日志）：

记录所有数据库表结构变更和数据修改操作，用于复制和数据恢复。

redo log和binlog的区别是什么？

redo log：

主要用于MySQL异常重启后的一种数据恢复手段，确保了数据的一致性。它是循环写的，只记录未刷盘的日志。

binlog：

记录了所有数据库表结构变更和数据修改操作，是追加写的，保存的是全量的日志。它主要用于复制、数据恢复和审计。

SQL注入是什么，如何预防？

SQL注入是一种攻击方式，允许攻击者通过网站输入SQL语句，可能破坏整个数据库或提取敏感信息。通过使用预处理语句与参数化查询、输入验证和转义特殊字符来预防。

1.（简单又有效的方法）PreparedStatement
采用预编译语句集，它内置了处理SQL注入的能力，只要使用它的setXXX方法传值即可。
使用好处：
(1).代码的可读性和可维护性.
(2).PreparedStatement尽最大可能提高性能.
(3).最重要的一点是极大地提高了安全性.
2.使用正则表达式过滤传入的参数
3.字符串过滤
4.jsp中调用该函数检查是否包函非法字符
5.JSP页面判断代码：

下面是在开发过程中可以避免 SQL 注入的一些方法。
1.避免使用动态SQL 避免将用户的输入数据直接放入 SQL 语句中，最好使用准备好的语句和参数化查询，这样更安全。
2.不要将敏感数据保留在纯文本中 加密存储在数据库中的私有/机密数据，这样可以提供了另一级保护，以防攻击者成功地排出敏感数据。
3.限制数据库权限和特权 将数据库用户的功能设置为最低要求；这将限制攻击者在设法获取访问权限时可以执行的操作。
4.避免直接向用户显示数据库错误 攻击者可以使用这些错误消息来获取有关数据库的信息。

MySQL用户管理的最佳实践是什么？

包括最小权限原则、定期审查用户权限、强化密码和禁止使用根账户进行功能操作。

如何使用EXPLAIN分析sql语句的性能？

1)、id列数字越大越先执行，如果说数字一样大，那么就从上往下依次执行，id列为null的就表是这是一个结果集，不需要使用它来进行查询。

2)、select_type列常见的有：

3)、table

显示的查询表名，如果查询使用了别名，那么这里显示的是别名，如果不涉及对数据表的操作，那么这显示为null

4)、type

依次从好到差：system，const，eq_ref，ref，fulltext，ref_or_null，unique_subquery，index_subquery，range，index_merge，index，ALL，除了all之外，其他的type都可以使用到索引，除了index_merge之外，其他的type只可以用到一个索引

A：system：表中只有一行数据或者是空表，且只能用于myisam和memory表。如果是Innodb引擎表，type列在这个情况通常都是all或者index

B：const：使用唯一索引或者主键，返回记录一定是1行记录的等值where条件时，通常type是const。其他数据库也叫做唯一索引扫描

C：eq_ref：出现在要连接过个表的查询计划中，驱动表只返回一行数据，且这行数据是第二个表的主键或者唯一索引，且必须为not null，唯一索引和主键是多列时，只有所有的列都用作比较时才会出现eq_ref

D：ref：不像eq_ref那样要求连接顺序，也没有主键和唯一索引的要求，只要使用相等条件检索时就可能出现，常见与辅助索引的等值查找。或者多列主键、唯一索引中，使用第一个列之外的列作为等值查找也会出现，总之，返回数据不唯一的等值查找就可能出现。

E：fulltext：全文索引检索，要注意，全文索引的优先级很高，若全文索引和普通索引同时存在时，mysql不管代价，优先选择使用全文索引

F：ref_or_null：与ref方法类似，只是增加了null值的比较。实际用的不多。

G：unique_subquery：用于where中的in形式子查询，子查询返回不重复值唯一值

H：index_subquery：用于in形式子查询使用到了辅助索引或者in常数列表，子查询可能返回重复值，可以使用索引将子查询去重。

I：range：索引范围扫描，常见于使用>,

J：index_merge：表示查询使用了两个以上的索引，最后取交集或者并集，常见and ，or的条件使用了不同的索引，官方排序这个在ref_or_null之后，但是实际上由于要读取所个索引，性能可能大部分时间都不如range

K：index：索引全表扫描，把索引从头到尾扫一遍，常见于使用索引列就可以处理不需要读取数据文件的查询、可以使用索引排序或者分组的查询。

L：all：这个就是全表扫描数据文件，然后再在server层进行过滤返回符合要求的记录。

5)、possible_keys

查询可能使用到的索引都会在这里列出来

6)、key

查询真正使用到的索引

7)、key_len

用于处理查询的索引长度

8)、ref

如果是使用的常数等值查询，这里会显示const，如果是连接查询，被驱动表的执行计划这里会显示驱动表的关联字段，如果是条件使用了表达式或者函数，或者条件列发生了内部隐式转换，这里可能显示为func

9)、rows

这里是执行计划中估算的扫描行数，不是精确值

10)、extra

MySQL服务器的默认端口是什么？

3306

三大范式是什么？

第一范式：字段不可分；
第二范式：有主键，非主键字段依赖主键；
第三范式：非主键字段不能相互依赖

日常工作中应该怎么优化SQL？

1.优化表结构
​ 1.1尽量使用数字型字段
​ 若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
​ 1.2尽可能的使用 varchar 代替 char
​ 变长字段存储空间小，可以节省存储空间。
​ 1.3当索引列大量重复数据时，可以把索引删除掉

2.优化查询
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件
任何查询也不要出现select *
避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断

3.索引优化
对作为查询条件和 order by的字段建立索引
避免建立过多的索引，多使用组合索引

对慢sql如何优化？

分析语句，是否加载了不必要的字段/数据
分析 SQL 执行句话，是否命中索引等
如果 SQL 很复杂，优化 SQL 结构
如果表数据量太大，考虑分表

InnoDB中的B+Tree特性带来的优势?

它是B Tree的变种，B Tree能解决的问题它都能解决，B Tree能解决的两大问题（每个节点存储更多的关键字，路数更多）
扫库、扫表的能力更强（如果我们要进行全表扫描，只需要遍历叶子节点就可以了，不需要遍历整个B+Tree拿到所有的数据）
B+Tree的磁盘读写能力相对B Tree来说更强（根节点和枝节节点不保存数据区，所以一个节点可以保存更多关键字，一次磁盘加载的关键字更多）
排序能力更强（因为叶子节点上有下一个数据区的指针，数据形成了链表）
效率更加稳定（B+Tree永远是在叶子节点拿到数据，所以IO次数稳定）