故事发生在很平淡的一个早上，一本正经的小扎正端坐在自己的电脑桌前，眼神迷离，因为今天早上要和比特公司进行视频一面，昨晚上紧张的没睡好，为了今天的面试还和领导请了个假，谎称身体不舒服，“求老天保佑”，小扎内心祈祷，毕竟自己也为这次面试准备了好久。
小扎盯着时间，呼吸越来紧促，因为还剩几秒就到约定的面试时间了，6，5，4，3，2，1，叮铃铃，对方拨起了视频邀请，小扎接受了邀请，“你好，我是今天的面试官”，“你好，你好”小扎连忙应答到。
面试官：你先做个自我介绍吧。小扎：你好，我叫小扎，19年毕业于...
数据库篇面试官：我看你的简历说到你熟悉MySQL，那我先来问问MySQL相关的知识吧。小扎：好的。面试官：现在有张成绩表(grade)，它的结构如下，请你统计出平均成绩大于80的同学姓名和平均成绩。小扎：（我去，一上来直接写sql...）好的，小扎思考一下（看来这题面试官想考我having和groupby的用法，不过这简单，难不倒我），过了一会小扎写出以下sql。
selectname,avg(score)asavgScorefromgradehavingavgScore80groupbyname
面试官看了看sql，于是说到：你们平时用的什么引擎？小扎：InnoDB存储引擎（我猜他要问我几种存储引擎的区别了）面试官：那InndoDB和Myisam的区别是什么？小扎：（果然不出所料，还好平时八股文看的不少）
InndoDB是支持事务的，Myisam是不支持的InnoDB支持外键，而Myisam不支持InnoDB的数据是存储在B+树的叶子节点的，而Myisam的叶子节点只是存储指向数据的指针面试官：等等，我打断一下，索引这里能在讲清楚点吗，比如聚集索引和非聚集索引分别是怎样存的。小扎：这里是这样的，对于InnoDB来说，它的聚集索引叶子节点存的是整行数据，而非聚集索引的叶子节点存的是主键id，因此在非聚集索引上查不到的字段时需要通过id回表，而Myisam是没有聚集索引之说的，不管是主键id索引还是普通索引，叶子节点存的不是整行数据或者主键id，而是指向行数据的指针，所以在Myisam中通过普通索引查数据没有回表一说。面试官：那你继续说。小扎：好的，InnoDB不保存表的具体行数，比如执行selectcount(*)fromtable时需要全表扫描。而Myisam用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快。面试官：对于Myisam，如果我执行了一下sql，它要全表扫描？
selectcount(*)fromxxwherename=xx
小扎：首先带where条件的，肯定是不会用到那个行变量的，这时得分情况，如果name没有索引，那么是要全表的扫的，如果name有索引，应该是会走name索引的。面试官：那对于InnoDB一定每次都是全表扫吗？小扎：不一定，某些情况下，MySQL会选择走覆盖索引面试官：那为什么会选择走覆盖索引呢？小扎：覆盖索引话，只需要存索引字段本身和主键id值，因此对于同一页来说，可以存放更多的行，那么扫描的页就会少，速度就会更快。面试官：那两种存储引擎还有其他区别吗？小扎：InnoDB支持表、行级锁，而MyISAM支持表级锁。InnoDB表必须有主键，如果没有设置主键会尝试找到表中的唯一索引来当主键，如果唯一索引也没有，那么会默认一个row_id来当主键，而Myisam可以没有。面试官：这里能说下myisam为什么可以没有吗？小扎：前面说了，对于myisam，它的主键索引和普通索引区别不大，叶子节点都是指向整行数据的指针。这个从存储文件上就可以看出：
Innodb：两个文件，frm是表定义文件，ibd是数据文件Myisam：三个文件，frm是表定义文件，myd是数据文件，myi是索引文件。大概它们的区别就是这么多。
面试官：就这么多吗？不是说InnoDB不支持全文索引，而Myisam支持吗，这个难道不是区别吗？小扎：（尼玛，不知道这面试官是真不知道还是假不知道），这个是这样的，5.6版本之后InnoDB存储引擎开始支持全文索引，5.7版本之后通过使用ngram插件开始支持中文，所以对于高版本InnoDB引擎的MySQL，是支持全文索引的。（这都几点了，还在问区别，myisam都快淘汰了，我xxx）
面试官：（还行，接着炸他看看），知道查询缓存吗？小扎：知道，某些执行过的语句及其结果可能会以key-value对的形式被直接缓存在内存中。key是查询的语句，value是查询的结果，这样当同样的SQL来查询的时候，如果缓存中有，可以从缓存中获取。面试官：那你知道其实MySQL8.0开始就废弃这个模块了吗？查询缓存不是挺好的吗，为啥要废弃？小扎：这个了解点，因为对于某些更新频繁的数据表来说，查询缓存太容易失效了，比如刚刚缓存一个数据，可能因为下一个查询，导致这个缓存被踢出去了，那么就白白浪费了一次缓存操作。面试官：那你说说什么时候需要垂直分表，什么时候需要水平分表？小扎：如果一张表的字段很多，而且比如有一些text类型字段，建议将其拆出去，让一些不经常被查询的字段不占用解析开销、带宽开销，这是垂直分表，而对于水平分表那就是一张表的数据越来越多的时候，建议多分几张表，这样不会因为一张表越来越大导致查询变慢。
网络篇面试：（还行，数据库就先不问了吧），接下来我考考你网络相关的知识吧。小扎：（来吧！谁怕谁）好的，好的。
面试官：先说说