4、查询会出现回表，怎么解释，怎么减少回表次数
回表的解释：
在MySQL中，当使用非聚簇索引（如普通索引）进行查询时，如果查询需要获取非索引列的数据，MySQL会通过非聚簇索引找到对应的主键值，然后再通过主键索引（聚簇索引）去查询数据行中其他列的数据，这个过程称为"回表"。回表操作会增加额外的I/O开销，影响查询性能。
减少回表次数的方法：
- 使用覆盖索引：创建包含所有查询需要的列的索引，这样MySQL就可以通过索引直接获取所需数据，无需回表。
- 优化查询语句：尽量减少不必要的列查询，只查询需要的列。
- 使用联合索引：创建包含查询条件和需要返回的列的联合索引，以减少主键查找的次数。
- 考虑使用冗余索引：根据查询需求，在某些情况下可以在索引中包含冗余数据，避免回表。
- 使用索引下推：MySQL 5.6及以后版本支持索引下推优化，可以在索引层面直接过滤掉不满足条件的记录，减少回表次数。
7、MySQL8.0有什么特性
MySQL 8.0作为MySQL的最新版本，引入了许多重要的新特性和改进，包括但不限于：
- 远程二进制日志：支持在客户端主机上生成二进制日志，方便在分布式环境或云计算平台上运行MySQL。
- 支持类型别名：允许用户定义自己的数据类型，并对字段添加类型别名，使编码更可读。
- 自适应哈希索引：除了普通的B树索引之外，还提供了用于内存内嵌表的小键值高速哈希索引，有助于提高查询效率。
- 更高级的JSON数据操作：提供了JSON聚合函数、子查询、笛卡尔积操作等，支持更复杂的JSON数据处理。
- 窗口函数：支持窗口函数进行排名和分组操作，无需使用临时表，功能显著优于MySQL 5.x。
- 线程池：新的线程池提高了MySQL在多核处理器上的效率，提升了服务器吞吐量和减少了等待时间。
- 数据词典：引入了一个数据词典，用于存储表、视图、函数等定义信息，增加了查询优化器的速度和稳定性。
8、中间件项目中用过哪些，什么场景怎么选用什么样的中间件
在中间件项目中，常见的中间件包括数据库中间件、消息中间件、缓存中间件、服务中间件等。选择中间件时，需要根据具体场景和需求进行考虑：
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数据库中间件（如MySQL Proxy、Apache ShardingSphere）：
- 场景：数据库分库分表、读写分离、负载均衡等。
- 选用：根据是否需要数据分片、读写分离、分布式事务等功能来选择。
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消息中间件（如Apache Kafka、RabbitMQ、Apache ActiveMQ）：
- 场景：分布式系统中的异步通信、日志收集、流处理等。
- 选用：根据是否需要高吞吐量、持久化、复杂路由、事务支持等功能来选择。
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缓存中间件（如Redis、Memcached）：
- 场景：缓存数据、会话管理、实时数据分析等。
- 选用：根据是否需要内存数据结构存储、短期键值对缓存、分布式缓存等功能来选择。
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服务中间件（如Spring Cloud、Dubbo）：
- 场景：微服务架构、服务注册与发现、负载均衡与熔断等。
- 选用：根据是否需要微服务架构支持、服务治理、分布式配置等功能来选择。
10、平时怎么查日志，做日志分析
查询和分析日志通常涉及以下几个步骤：
- 日志采集：通过日志采集工具（如Logtail、Fluentd等）将应用程序或系统的日志数据收集到日志存储系统中。
- 日志索引：对采集到的日志数据进行索引，以便快速查询和分析。
- 查询日志：使用查询语句（如SQL、Elasticsearch的DSL等）对索引后的日志数据进行查询，筛选出感兴趣的数据集。
- 日志分析：对查询结果进行统计分析、聚合、转换等操作，以获取有用的信息和洞察。
具体的操作方法和工具会根据所使用的日志存储系统和查询引擎而有所不同。例如，在使用Elasticsearch作为日志存储系统时，可以使用Kibana作为日志分析工具，通过其提供的可视化界面和强大的查询能力来查询和分析日志数据。
13、遇到慢接口怎么排查，怎么去进行优化
遇到慢接口时，可以通过以下步骤进行排查和优化：
- 定位慢接口：使用慢查询日志、监控工具或性能分析工具来定位慢接口。
- 分析慢查询：使用EXPLAIN等工具分析慢查询的SQL语句，了解查询的执行计划和性能瓶颈。
- 优化SQL语句：根据分析结果，优化SQL语句，如使用索引、优化查询条件、减少不必要的字段查询等。
- 优化数据库配置：检查数据库的配置参数，如缓存大小、连接池配置等，确保数据库运行在最佳状态。
- 代码优化：如果慢接口是由于代码逻辑导致的，需要优化代码逻辑，减少不必要的计算和数据传输。
- 服务器资源优化：检查服务器的CPU、内存、磁盘等资源使用情况，确保服务器资源充足，并优化服务器的负载均衡和容错能力。
es搜索引擎，日志怎么同步到es
将日志同步到Elasticsearch（ES）通常可以通过以下几种方式实现：
- 使用Logstash：Logstash是一个强大的开源服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的"存储库"中。可以配置Logstash从日志文件、数据库等数据源读取日志数据，并将其同步到Elasticsearch中。
- 使用Fluentd：Fluentd是另一个流行的开源数据收集器，支持多种数据源和输出目的地。可以配置Fluentd插件来读取日志文件，并将其发送到Elasticsearch进行索引和存储。
- 使用Filebeat：Filebeat是一个轻量级的日志收集器，专为高可用性、可靠性和可扩展性而设计。它可以读取日志文件并将其发送到Logstash、Elasticsearch等目的地。
- 使用应用程序日志框架：许多现代应用程序框架（如Spring Boot）都支持将日志直接发送到Elasticsearch。通过配置应用程序的日志框架（如Logback、log4j2等），可以将日志数据发送到Elasticsearch进行索引和查询。
在选择同步方式时，需要根据具体场景和需求进行考虑，如日志数据的来源、格式、实时性要求等。同时，还需要考虑Elasticsearch集群的容量和性能，以确保能够处理大量的日志数据。