100道MySQL數(shù)據(jù)庫經(jīng)典面試題解析(收藏版)

前言

100道MySQL數(shù)據(jù)庫經(jīng)典面試題解析渗常,已經(jīng)上傳github啦

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公眾號:撿田螺的小男孩

數(shù)據(jù)庫

1. MySQL 索引使用有哪些注意事項呢壮不?

可以從三個維度回答這個問題:索引哪些情況會失效,索引不適合哪些場景皱碘,索引規(guī)則

索引哪些情況會失效

  • 查詢條件包含or询一,可能導(dǎo)致索引失效
  • 如何字段類型是字符串,where時一定用引號括起來癌椿,否則索引失效
  • like通配符可能導(dǎo)致索引失效健蕊。
  • 聯(lián)合索引,查詢時的條件列不是聯(lián)合索引中的第一個列踢俄,索引失效缩功。
  • 在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù),索引失效都办。
  • 對索引列運算(如嫡锌,+、-琳钉、*势木、/),索引失效歌懒。
  • 索引字段上使用(跟压!= 或者 < >,not in)時歼培,可能會導(dǎo)致索引失效震蒋。
  • 索引字段上使用is null, is not null躲庄,可能導(dǎo)致索引失效查剖。
  • 左連接查詢或者右連接查詢查詢關(guān)聯(lián)的字段編碼格式不一樣,可能導(dǎo)致索引失效噪窘。
  • mysql估計使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引笋庄。

后端程序員必備:索引失效的十大雜癥

索引不適合哪些場景

  • 數(shù)據(jù)量少的不適合加索引
  • 更新比較頻繁的也不適合加索引
  • 區(qū)分度低的字段不適合加索引(如性別)

索引的一些潛規(guī)則

  • 覆蓋索引
  • 回表
  • 索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(B+樹)
  • 最左前綴原則
  • 索引下推

2. MySQL 遇到過死鎖問題嗎,你是如何解決的?

我排查死鎖的一般步驟是醬紫的:

  • 查看死鎖日志show engine innodb status;
  • 找出死鎖Sql
  • 分析sql加鎖情況
  • 模擬死鎖案發(fā)
  • 分析死鎖日志
  • 分析死鎖結(jié)果

可以看我這兩篇文章哈:

3. 日常工作中你是怎么優(yōu)化SQL的直砂?

可以從這幾個維度回答這個問題:

  • 加索引
  • 避免返回不必要的數(shù)據(jù)
  • 適當(dāng)分批量進行
  • 優(yōu)化sql結(jié)構(gòu)
  • 分庫分表
  • 讀寫分離

可以看我這篇文章哈:
后端程序員必備:書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

4. 說說分庫與分表的設(shè)計

分庫分表方案菌仁,分庫分表中間件,分庫分表可能遇到的問題

分庫分表方案:

  • 水平分庫:以字段為依據(jù)静暂,按照一定策略(hash济丘、range等),將一個庫中的數(shù)據(jù)拆分到多個庫中洽蛀。
  • 水平分表:以字段為依據(jù)摹迷,按照一定策略(hash、range等)郊供,將一個表中的數(shù)據(jù)拆分到多個表中峡碉。
  • 垂直分庫:以表為依據(jù),按照業(yè)務(wù)歸屬不同驮审,將不同的表拆分到不同的庫中鲫寄。
  • 垂直分表:以字段為依據(jù),按照字段的活躍性疯淫,將表中字段拆到不同的表(主表和擴展表)中地来。

常用的分庫分表中間件:

  • sharding-jdbc(當(dāng)當(dāng))
  • Mycat
  • TDDL(淘寶)
  • Oceanus(58同城數(shù)據(jù)庫中間件)
  • vitess(谷歌開發(fā)的數(shù)據(jù)庫中間件)
  • Atlas(Qihoo 360)

分庫分表可能遇到的問題

  • 事務(wù)問題:需要用分布式事務(wù)啦
  • 跨節(jié)點Join的問題:解決這一問題可以分兩次查詢實現(xiàn)
  • 跨節(jié)點的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題:分別在各個節(jié)點上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進行合并。
  • 數(shù)據(jù)遷移峡竣,容量規(guī)劃靠抑,擴容等問題
  • ID問題:數(shù)據(jù)庫被切分后量九,不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機制啦适掰,最簡單可以考慮UUID
  • 跨分片的排序分頁問題(后臺加大pagesize處理?)

個人覺得網(wǎng)上這兩篇文章不錯荠列,小伙伴們可以去看一下哈:

5. InnoDB與MyISAM的區(qū)別

  • InnoDB支持事務(wù)类浪,MyISAM不支持事務(wù)
  • InnoDB支持外鍵,MyISAM不支持外鍵
  • InnoDB 支持 MVCC(多版本并發(fā)控制)肌似,MyISAM 不支持
  • select count(*) from table時费就,MyISAM更快,因為它有一個變量保存了整個表的總行數(shù)川队,可以直接讀取力细,InnoDB就需要全表掃描。
  • Innodb不支持全文索引固额,而MyISAM支持全文索引(5.7以后的InnoDB也支持全文索引)
  • InnoDB支持表眠蚂、行級鎖,而MyISAM支持表級鎖斗躏。
  • InnoDB表必須有主鍵逝慧,而MyISAM可以沒有主鍵
  • Innodb表需要更多的內(nèi)存和存儲,而MyISAM可被壓縮,存儲空間較小笛臣,云稚。
  • Innodb按主鍵大小有序插入,MyISAM記錄插入順序是沈堡,按記錄插入順序保存静陈。
  • InnoDB 存儲引擎提供了具有提交、回滾踱蛀、崩潰恢復(fù)能力的事務(wù)安全窿给,與 MyISAM 比 InnoDB 寫的效率差一些,并且會占用更多的磁盤空間以保留數(shù)據(jù)和索引

6. 數(shù)據(jù)庫索引的原理率拒,為什么要用 B+樹崩泡,為什么不用二叉樹?

可以從幾個維度去看這個問題猬膨,查詢是否夠快角撞,效率是否穩(wěn)定,存儲數(shù)據(jù)多少勃痴,以及查找磁盤次數(shù)谒所,為什么不是二叉樹,為什么不是平衡二叉樹沛申,為什么不是B樹劣领,而偏偏是B+樹呢?

為什么不是一般二叉樹铁材?

如果二叉樹特殊化為一個鏈表尖淘,相當(dāng)于全表掃描。平衡二叉樹相比于二叉查找樹來說著觉,查找效率更穩(wěn)定村生,總體的查找速度也更快。

為什么不是平衡二叉樹呢饼丘?

我們知道趁桃,在內(nèi)存比在磁盤的數(shù)據(jù),查詢效率快得多肄鸽。如果樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為索引卫病,那我們每查找一次數(shù)據(jù)就需要從磁盤中讀取一個節(jié)點,也就是我們說的一個磁盤塊典徘,但是平衡二叉樹可是每個節(jié)點只存儲一個鍵值和數(shù)據(jù)的蟀苛,如果是B樹,可以存儲更多的節(jié)點數(shù)據(jù)烂斋,樹的高度也會降低屹逛,因此讀取磁盤的次數(shù)就降下來啦础废,查詢效率就快啦。

那為什么不是B樹而是B+樹呢罕模?

1)B+樹非葉子節(jié)點上是不存儲數(shù)據(jù)的评腺,僅存儲鍵值,而B樹節(jié)點中不僅存儲鍵值淑掌,也會存儲數(shù)據(jù)蒿讥。innodb中頁的默認(rèn)大小是16KB,如果不存儲數(shù)據(jù)抛腕,那么就會存儲更多的鍵值芋绸,相應(yīng)的樹的階數(shù)(節(jié)點的子節(jié)點樹)就會更大,樹就會更矮更胖担敌,如此一來我們查找數(shù)據(jù)進行磁盤的IO次數(shù)有會再次減少摔敛,數(shù)據(jù)查詢的效率也會更快。

2)B+樹索引的所有數(shù)據(jù)均存儲在葉子節(jié)點全封,而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的马昙,鏈表連著的。那么B+樹使得范圍查找刹悴,排序查找行楞,分組查找以及去重查找變得異常簡單。

可以看這篇文章哈:
再有人問你為什么MySQL用B+樹做索引土匀,就把這篇文章發(fā)給她

7. 聚集索引與非聚集索引的區(qū)別

  • 一個表中只能擁有一個聚集索引子房,而非聚集索引一個表可以存在多個。
  • 聚集索引就轧,索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應(yīng)行的物理順序证杭;非聚集索引,索引中索引的邏輯順序與磁盤上行的物理存儲順序不同钓丰。
  • 索引是通過二叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來描述的躯砰,我們可以這么理解聚簇索引:索引的葉節(jié)點就是數(shù)據(jù)節(jié)點每币。而非聚簇索引的葉節(jié)點仍然是索引節(jié)點携丁,只不過有一個指針指向?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)塊。
  • 聚集索引:物理存儲按照索引排序兰怠;非聚集索引:物理存儲不按照索引排序梦鉴;

何時使用聚集索引或非聚集索引?

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8. limit 1000000 加載很慢的話揭保,你是怎么解決的呢肥橙?

方案一:如果id是連續(xù)的,可以這樣秸侣,返回上次查詢的最大記錄(偏移量)存筏,再往下limit

select id宠互,name from employee where id>1000000 limit 10.

方案二:在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁數(shù):

建議跟業(yè)務(wù)討論,有沒有必要查這么后的分頁啦疆导。因為絕大多數(shù)用戶都不會往后翻太多頁灼伤。

方案三:order by + 索引(id為索引)

select id动遭,name from employee order by id  limit 1000000,10

方案四:利用延遲關(guān)聯(lián)或者子查詢優(yōu)化超多分頁場景券册。(先快速定位需要獲取的id段,然后再關(guān)聯(lián))

SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 條件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id

9. 如何選擇合適的分布式主鍵方案呢垂涯?

  • 數(shù)據(jù)庫自增長序列或字段烁焙。
  • UUID。
  • Redis生成ID
  • Twitter的snowflake算法
  • 利用zookeeper生成唯一ID
  • MongoDB的ObjectId

10. 事務(wù)的隔離級別有哪些耕赘?MySQL的默認(rèn)隔離級別是什么骄蝇?

  • 讀未提交(Read Uncommitted)
  • 讀已提交(Read Committed)
  • 可重復(fù)讀(Repeatable Read)
  • 串行化(Serializable)

Mysql默認(rèn)的事務(wù)隔離級別是可重復(fù)讀(Repeatable Read)

可以看我這篇文章哈:一文徹底讀懂MySQL事務(wù)的四大隔離級別

11. 什么是幻讀,臟讀操骡,不可重復(fù)讀呢乞榨?

  • 事務(wù)A、B交替執(zhí)行当娱,事務(wù)A被事務(wù)B干擾到了吃既,因為事務(wù)A讀取到事務(wù)B未提交的數(shù)據(jù),這就是臟讀
  • 在一個事務(wù)范圍內(nèi),兩個相同的查詢跨细,讀取同一條記錄鹦倚,卻返回了不同的數(shù)據(jù),這就是不可重復(fù)讀冀惭。
  • 事務(wù)A查詢一個范圍的結(jié)果集震叙,另一個并發(fā)事務(wù)B往這個范圍中插入/刪除了數(shù)據(jù),并靜悄悄地提交散休,然后事務(wù)A再次查詢相同的范圍媒楼,兩次讀取得到的結(jié)果集不一樣了,這就是幻讀戚丸。

可以看我這篇文章哈:一文徹底讀懂MySQL事務(wù)的四大隔離級別

12. 在高并發(fā)情況下划址,如何做到安全的修改同一行數(shù)據(jù)?

要安全的修改同一行數(shù)據(jù)限府,就要保證一個線程在修改時其它線程無法更新這行記錄夺颤。一般有悲觀鎖和樂觀鎖兩種方案~

使用悲觀鎖

悲觀鎖思想就是,當(dāng)前線程要進來修改數(shù)據(jù)時胁勺,別的線程都得拒之門外~
比如世澜,可以使用select…for update ~

select * from User where name=‘jay’ for update

以上這條sql語句會鎖定了User表中所有符合檢索條件(name=‘jay’)的記錄。本次事務(wù)提交之前署穗,別的線程都無法修改這些記錄寥裂。

使用樂觀鎖

樂觀鎖思想就是嵌洼,有線程過來,先放過去修改封恰,如果看到別的線程沒修改過咱台,就可以修改成功,如果別的線程修改過俭驮,就修改失敗或者重試回溺。實現(xiàn)方式:樂觀鎖一般會使用版本號機制或CAS算法實現(xiàn)。

可以看一下我這篇文章混萝,主要是思路哈~
CAS樂觀鎖解決并發(fā)問題的一次實踐

13. 數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖和悲觀鎖遗遵。

悲觀鎖:

悲觀鎖她專一且缺乏安全感了,她的心只屬于當(dāng)前事務(wù)逸嘀,每時每刻都擔(dān)心著它心愛的數(shù)據(jù)可能被別的事務(wù)修改车要,所以一個事務(wù)擁有(獲得)悲觀鎖后,其他任何事務(wù)都不能對數(shù)據(jù)進行修改啦崭倘,只能等待鎖被釋放才可以執(zhí)行翼岁。

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樂觀鎖:

樂觀鎖的“樂觀情緒”體現(xiàn)在,它認(rèn)為數(shù)據(jù)的變動不會太頻繁司光。因此琅坡,它允許多個事務(wù)同時對數(shù)據(jù)進行變動。實現(xiàn)方式:樂觀鎖一般會使用版本號機制或CAS算法實現(xiàn)残家。

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之前轉(zhuǎn)載了的這篇文章榆俺,覺得作者寫得挺詳細的~

圖文并茂的帶你徹底理解悲觀鎖與樂觀鎖

14. SQL優(yōu)化的一般步驟是什么,怎么看執(zhí)行計劃(explain)坞淮,如何理解其中各個字段的含義茴晋。

  • show status 命令了解各種 sql 的執(zhí)行頻率
  • 通過慢查詢?nèi)罩径ㄎ荒切﹫?zhí)行效率較低的 sql 語句
  • explain 分析低效 sql 的執(zhí)行計劃(這點非常重要,日常開發(fā)中用它分析Sql回窘,會大大降低Sql導(dǎo)致的線上事故)

看過這篇文章诺擅,覺得很不錯:
優(yōu)化sql 語句的一般步驟

15. select for update有什么含義,會鎖表還是鎖行還是其他啡直。

select for update 含義

select查詢語句是不會加鎖的烁涌,但是select for update除了有查詢的作用外,還會加鎖呢付枫,而且它是悲觀鎖哦烹玉。至于加了是行鎖還是表鎖驰怎,這就要看是不是用了索引/主鍵啦阐滩。

沒用索引/主鍵的話就是表鎖,否則就是是行鎖县忌。

select for update 加鎖驗證

表結(jié)構(gòu):

//id 為主鍵掂榔,name為唯一索引
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `balance` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8

id為主鍵继效,select for update 1270070這條記錄時,再開一個事務(wù)對該記錄更新装获,發(fā)現(xiàn)更新阻塞啦瑞信,其實是加鎖了。如下圖:

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我們再開一個事務(wù)對另外一條記錄1270071更新穴豫,發(fā)現(xiàn)更新成功凡简,因此,如果查詢條件用了索引/主鍵精肃,會加行鎖~
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我們繼續(xù)一路向北吧秤涩,換普通字段balance吧,發(fā)現(xiàn)又阻塞了司抱。因此筐眷,沒用索引/主鍵的話,select for update加的就是表鎖

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16. MySQL事務(wù)得四大特性以及實現(xiàn)原理

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  • 原子性: 事務(wù)作為一個整體被執(zhí)行习柠,包含在其中的對數(shù)據(jù)庫的操作要么全部被執(zhí)行匀谣,要么都不執(zhí)行。
  • 一致性: 指在事務(wù)開始之前和事務(wù)結(jié)束以后资溃,數(shù)據(jù)不會被破壞武翎,假如A賬戶給B賬戶轉(zhuǎn)10塊錢,不管成功與否溶锭,A和B的總金額是不變的后频。
  • 隔離性: 多個事務(wù)并發(fā)訪問時,事務(wù)之間是相互隔離的暖途,即一個事務(wù)不影響其它事務(wù)運行效果卑惜。簡言之,就是事務(wù)之間是進水不犯河水的驻售。
  • 持久性: 表示事務(wù)完成以后露久,該事務(wù)對數(shù)據(jù)庫所作的操作更改,將持久地保存在數(shù)據(jù)庫之中欺栗。

事務(wù)ACID特性的實現(xiàn)思想

  • 原子性:是使用 undo log來實現(xiàn)的毫痕,如果事務(wù)執(zhí)行過程中出錯或者用戶執(zhí)行了rollback,系統(tǒng)通過undo log日志返回事務(wù)開始的狀態(tài)迟几。
  • 持久性:使用 redo log來實現(xiàn)消请,只要redo log日志持久化了,當(dāng)系統(tǒng)崩潰类腮,即可通過redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)臊泰。
  • 隔離性:通過鎖以及MVCC,使事務(wù)相互隔離開。
  • 一致性:通過回滾蚜枢、恢復(fù)缸逃,以及并發(fā)情況下的隔離性针饥,從而實現(xiàn)一致性。

17. 如果某個表有近千萬數(shù)據(jù)需频,CRUD比較慢丁眼,如何優(yōu)化。

分庫分表

某個表有近千萬數(shù)據(jù)昭殉,可以考慮優(yōu)化表結(jié)構(gòu)苞七,分表(水平分表,垂直分表)挪丢,當(dāng)然莽鸭,你這樣回答,需要準(zhǔn)備好面試官問你的分庫分表相關(guān)問題呀吃靠,如

  • 分表方案(水平分表硫眨,垂直分表,切分規(guī)則hash等)
  • 分庫分表中間件(Mycat巢块,sharding-jdbc等)
  • 分庫分表一些問題(事務(wù)問題礁阁?跨節(jié)點Join的問題)
  • 解決方案(分布式事務(wù)等)

索引優(yōu)化

除了分庫分表,優(yōu)化表結(jié)構(gòu)族奢,當(dāng)然還有所以索引優(yōu)化等方案~

有興趣可以看我這篇文章哈~
后端程序員必備:書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

18. 如何寫sql能夠有效的使用到復(fù)合索引姥闭。

復(fù)合索引,也叫組合索引越走,用戶可以在多個列上建立索引,這種索引叫做復(fù)合索引棚品。

當(dāng)我們創(chuàng)建一個組合索引的時候,如(k1,k2,k3)廊敌,相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)铜跑、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引,這就是最左匹配原則骡澈。

select * from table where k1=A AND k2=B AND k3=D 

有關(guān)于復(fù)合索引锅纺,我們需要關(guān)注查詢Sql條件的順序,確保最左匹配原則有效肋殴,同時可以刪除不必要的冗余索引囤锉。

19. mysql中in 和exists的區(qū)別。

這個护锤,跟一下demo來看更刺激吧官地,啊哈哈

假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表,表B表示部門表烙懦,查詢所有部門的所有員工驱入,很容易有以下SQL:

select * from A where deptId in (select deptId from B);

這樣寫等價于:

先查詢部門表B

select deptId from B

再由部門deptId,查詢A的員工

select * from A where A.deptId = B.deptId

可以抽象成這樣的一個循環(huán):

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<B.length;i++) {
          for(int j=0;j<A.length;j++) {
          if(A[i].id==B[j].id) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }

顯然,除了使用in沧侥,我們也可以用exists實現(xiàn)一樣的查詢功能可霎,如下:

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); 

因為exists查詢的理解就是魄鸦,先執(zhí)行主查詢宴杀,獲得數(shù)據(jù)后,再放到子查詢中做條件驗證拾因,根據(jù)驗證結(jié)果(true或者false)旺罢,來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么绢记,這樣寫就等價于:

select * from A,先從A表做循環(huán)

select * from B where A.deptId = B.deptId,再從B表做循環(huán).

同理扁达,可以抽象成這樣一個循環(huán):

   List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
          for(int j=0;j<B.length;j++) {
          if(A[i].deptId==B[j].deptId) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }

數(shù)據(jù)庫最費勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次蠢熄,每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢跪解,查完就走,這樣就只做了兩次签孔;相反建立了上百萬次鏈接叉讥,申請鏈接釋放反復(fù)重復(fù),這樣系統(tǒng)就受不了了饥追。即mysql優(yōu)化原則图仓,就是小表驅(qū)動大表,小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動大的數(shù)據(jù)集但绕,從而讓性能更優(yōu)救崔。

因此,我們要選擇最外層循環(huán)小的捏顺,也就是六孵,如果B的數(shù)據(jù)量小于A,適合使用in幅骄,如果B的數(shù)據(jù)量大于A狸臣,即適合選擇exists,這就是in和exists的區(qū)別昌执。

20. 數(shù)據(jù)庫自增主鍵可能遇到什么問題烛亦。

  • 使用自增主鍵對數(shù)據(jù)庫做分庫分表,可能出現(xiàn)諸如主鍵重復(fù)等的問題懂拾。解決方案的話煤禽,簡單點的話可以考慮使用UUID哈
  • 自增主鍵會產(chǎn)生表鎖,從而引發(fā)問題
  • 自增主鍵可能用完問題岖赋。

21. MVCC熟悉嗎檬果,它的底層原理?

MVCC,多版本并發(fā)控制,它是通過讀取歷史版本的數(shù)據(jù),來降低并發(fā)事務(wù)沖突选脊,從而提高并發(fā)性能的一種機制杭抠。

MVCC需要關(guān)注這幾個知識點:

  • 事務(wù)版本號
  • 表的隱藏列
  • undo log
  • read view

可以看我這篇文章哈:一文徹底讀懂MySQL事務(wù)的四大隔離級別

22. 數(shù)據(jù)庫中間件了解過嗎,sharding jdbc恳啥,mycat偏灿?

  • sharding-jdbc目前是基于jdbc驅(qū)動,無需額外的proxy钝的,因此也無需關(guān)注proxy本身的高可用翁垂。
  • Mycat 是基于 Proxy,它復(fù)寫了 MySQL 協(xié)議硝桩,將 Mycat Server 偽裝成一個 MySQL 數(shù)據(jù)庫沿猜,而 Sharding-JDBC 是基于 JDBC 接口的擴展,是以 jar 包的形式提供輕量級服務(wù)的碗脊。

有網(wǎng)友推薦這篇文章:

深度認(rèn)識Sharding-JDBC:做最輕量級的數(shù)據(jù)庫中間層

23. MYSQL的主從延遲啼肩,你怎么解決?

嘻嘻衙伶,先復(fù)習(xí)一下主從復(fù)制原理吧祈坠,如圖:


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主從復(fù)制分了五個步驟進行:

  • 步驟一:主庫的更新事件(update、insert痕支、delete)被寫到binlog
  • 步驟二:從庫發(fā)起連接颁虐,連接到主庫。
  • 步驟三:此時主庫創(chuàng)建一個binlog dump thread卧须,把binlog的內(nèi)容發(fā)送到從庫另绩。
  • 步驟四:從庫啟動之后,創(chuàng)建一個I/O線程花嘶,讀取主庫傳過來的binlog內(nèi)容并寫入到relay log
  • 步驟五:還會創(chuàng)建一個SQL線程笋籽,從relay log里面讀取內(nèi)容,從Exec_Master_Log_Pos位置開始執(zhí)行讀取到的更新事件椭员,將更新內(nèi)容寫入到slave的db

有興趣的小伙伴也可以看看我這篇文章:
后端程序員必備:mysql數(shù)據(jù)庫相關(guān)流程圖/原理圖

主從同步延遲的原因

一個服務(wù)器開放N個鏈接給客戶端來連接的车海,這樣有會有大并發(fā)的更新操作, 但是從服務(wù)器的里面讀取binlog的線程僅有一個,當(dāng)某個SQL在從服務(wù)器上執(zhí)行的時間稍長 或者由于某個SQL要進行鎖表就會導(dǎo)致隘击,主服務(wù)器的SQL大量積壓侍芝,未被同步到從服務(wù)器里。這就導(dǎo)致了主從不一致埋同, 也就是主從延遲州叠。

主從同步延遲的解決辦法

  • 主服務(wù)器要負責(zé)更新操作,對安全性的要求比從服務(wù)器要高凶赁,所以有些設(shè)置參數(shù)可以修改咧栗,比如sync_binlog=1逆甜,innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之類的設(shè)置等。
  • 選擇更好的硬件設(shè)備作為slave致板。
  • 把一臺從服務(wù)器當(dāng)度作為備份使用交煞, 而不提供查詢, 那邊他的負載下來了斟或, 執(zhí)行relay log 里面的SQL效率自然就高了素征。
  • 增加從服務(wù)器嘍,這個目的還是分散讀的壓力缕粹,從而降低服務(wù)器負載稚茅。

可以看這篇文章哈~
MySQL 主從同步延遲的原因及解決辦法

24. 說一下大表查詢的優(yōu)化方案

  • 優(yōu)化shema纸淮、sql語句+索引平斩;
  • 可以考慮加緩存,memcached, redis咽块,或者JVM本地緩存绘面;
  • 主從復(fù)制,讀寫分離侈沪;
  • 分庫分表揭璃;

25. 什么是數(shù)據(jù)庫連接池?為什么需要數(shù)據(jù)庫連接池呢?

連接池基本原理:
數(shù)據(jù)庫連接池原理:在內(nèi)部對象池中,維護一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫連接亭罪,并對外暴露數(shù)據(jù)庫連接的獲取和返回方法瘦馍。

應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫建立連接的過程:

  • 通過TCP協(xié)議的三次握手和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器建立連接
  • 發(fā)送數(shù)據(jù)庫用戶賬號密碼,等待數(shù)據(jù)庫驗證用戶身份
  • 完成身份驗證后应役,系統(tǒng)可以提交SQL語句到數(shù)據(jù)庫執(zhí)行
  • 把連接關(guān)閉情组,TCP四次揮手告別。

數(shù)據(jù)庫連接池好處:

  • 資源重用 (連接復(fù)用)
  • 更快的系統(tǒng)響應(yīng)速度
  • 新的資源分配手段
  • 統(tǒng)一的連接管理箩祥,避免數(shù)據(jù)庫連接泄漏

有興趣的伙伴可以看看我這篇文章哈~
數(shù)據(jù)庫連接池內(nèi)存泄漏問題的分析和解決方案

26. 一條SQL語句在MySQL中如何執(zhí)行的院崇?

先看一下Mysql的邏輯架構(gòu)圖吧~


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查詢語句:

  • 先檢查該語句是否有權(quán)限
  • 如果沒有權(quán)限,直接返回錯誤信息
  • 如果有權(quán)限袍祖,在 MySQL8.0 版本以前底瓣,會先查詢緩存。
  • 如果沒有緩存蕉陋,分析器進行詞法分析捐凭,提取 sql 語句select等的關(guān)鍵元素。然后判斷sql 語句是否有語法錯誤凳鬓,比如關(guān)鍵詞是否正確等等茁肠。
  • 優(yōu)化器進行確定執(zhí)行方案
  • 進行權(quán)限校驗,如果沒有權(quán)限就直接返回錯誤信息村视,如果有權(quán)限就會調(diào)用數(shù)據(jù)庫引擎接口官套,返回執(zhí)行結(jié)果。

這篇文章非常不錯,大家去看一下吧:
一條SQL語句在MySQL中如何執(zhí)行的

27. InnoDB引擎中的索引策略奶赔,了解過嗎惋嚎?

  • 覆蓋索引
  • 最左前綴原則
  • 索引下推

索引下推優(yōu)化是 MySQL 5.6 引入的, 可以在索引遍歷過程中站刑,對索引中包含的字段先做判斷另伍,直接過濾掉不滿足條件的記錄,減少回表次數(shù)绞旅。

這篇文章非常不錯摆尝,大家去看一下吧:
聊一聊 InnoDB 引擎中的這些索引策略

28. 數(shù)據(jù)庫存儲日期格式時,如何考慮時區(qū)轉(zhuǎn)換問題因悲?

  • datetime類型適合用來記錄數(shù)據(jù)的原始的創(chuàng)建時間堕汞,修改記錄中其他字段的值,datetime字段的值不會改變晃琳,除非手動修改它讯检。
  • timestamp類型適合用來記錄數(shù)據(jù)的最后修改時間,只要修改了記錄中其他字段的值卫旱,timestamp字段的值都會被自動更新人灼。

如何考慮時區(qū)轉(zhuǎn)換問題/看一下這個吧:
數(shù)據(jù)庫存儲日期格式時,如何考慮時區(qū)轉(zhuǎn)換問題顾翼?

29. 一條sql執(zhí)行過長的時間投放,你如何優(yōu)化,從哪些方面入手适贸?

  • 查看是否涉及多表和子查詢灸芳,優(yōu)化Sql結(jié)構(gòu),如去除冗余字段取逾,是否可拆表等
  • 優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)耗绿,看是否可以適當(dāng)添加索引
  • 數(shù)量大的表,可以考慮進行分離/分表(如交易流水表)
  • 數(shù)據(jù)庫主從分離砾隅,讀寫分離
  • explain分析sql語句误阻,查看執(zhí)行計劃,優(yōu)化sql
  • 查看mysql執(zhí)行日志晴埂,分析是否有其他方面的問題

30. MYSQL數(shù)據(jù)庫服務(wù)器性能分析的方法命令有哪些?

  • Show status, 一些值得監(jiān)控的變量值:
  • Bytes_received和Bytes_sent 和服務(wù)器之間來往的流量究反。
  • Com_*服務(wù)器正在執(zhí)行的命令。
  • Created_*在查詢執(zhí)行期限間創(chuàng)建的臨時表和文件儒洛。
  • Handler_*存儲引擎操作精耐。
  • Select_*不同類型的聯(lián)接執(zhí)行計劃。
  • Sort_*幾種排序信息琅锻。
  • Show profiles 是MySql用來分析當(dāng)前會話SQL語句執(zhí)行的資源消耗情況

31. Blob和text有什么區(qū)別卦停?

  • Blob用于存儲二進制數(shù)據(jù)向胡,而Text用于存儲大字符串。
  • Blob值被視為二進制字符串(字節(jié)字符串),它們沒有字符集惊完,并且排序和比較基于列值中的字節(jié)的數(shù)值僵芹。
  • text值被視為非二進制字符串(字符字符串)。它們有一個字符集小槐,并根據(jù)字符集的排序規(guī)則對值進行排序和比較拇派。

32. mysql里記錄貨幣用什么字段類型比較好?

  • 貨幣在數(shù)據(jù)庫中MySQL常用Decimal和Numric類型表示凿跳,這兩種類型被MySQL實現(xiàn)為同樣的類型件豌。他們被用于保存與金錢有關(guān)的數(shù)據(jù)够坐。
  • salary DECIMAL(9,2)划栓,9(precision)代表將被用于存儲值的總的小數(shù)位數(shù),而2(scale)代表將被用于存儲小數(shù)點后的位數(shù)继准。存儲在salary列中的值的范圍是從-9999999.99到9999999.99躬审。
  • DECIMAL和NUMERIC值作為字符串存儲棘街,而不是作為二進制浮點數(shù)蟆盐,以便保存那些值的小數(shù)精度承边。

33. Mysql中有哪幾種鎖,列舉一下石挂?

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如果按鎖粒度劃分博助,有以下3種:

  • 表鎖: 開銷小,加鎖快痹愚;鎖定力度大富岳,發(fā)生鎖沖突概率高,并發(fā)度最低;不會出現(xiàn)死鎖拯腮。
  • 行鎖: 開銷大窖式,加鎖慢;會出現(xiàn)死鎖动壤;鎖定粒度小萝喘,發(fā)生鎖沖突的概率低,并發(fā)度高琼懊。
  • 頁鎖: 開銷和加鎖速度介于表鎖和行鎖之間阁簸;會出現(xiàn)死鎖;鎖定粒度介于表鎖和行鎖之間哼丈,并發(fā)度一般

有興趣的小伙伴可以看我這篇文章启妹,有介紹到各種鎖哈:

后端程序員必備:mysql數(shù)據(jù)庫相關(guān)流程圖/原理圖

34. Hash索引和B+樹區(qū)別是什么?你在設(shè)計索引是怎么抉擇的醉旦?

  • B+樹可以進行范圍查詢饶米,Hash索引不能桨啃。
  • B+樹支持聯(lián)合索引的最左側(cè)原則,Hash索引不支持檬输。
  • B+樹支持order by排序优幸,Hash索引不支持。
  • Hash索引在等值查詢上比B+樹效率更高褪猛。
  • B+樹使用like 進行模糊查詢的時候网杆,like后面(比如%開頭)的話可以起到優(yōu)化的作用,Hash索引根本無法進行模糊查詢伊滋。

35. mysql 的內(nèi)連接碳却、左連接、右連接有什么區(qū)別笑旺?

  • Inner join 內(nèi)連接昼浦,在兩張表進行連接查詢時,只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集
  • left join 在兩張表進行連接查詢時筒主,會返回左表所有的行关噪,即使在右表中沒有匹配的記錄。
  • right join 在兩張表進行連接查詢時乌妙,會返回右表所有的行使兔,即使在左表中沒有匹配的記錄。

36. 說說MySQL 的基礎(chǔ)架構(gòu)圖

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Mysql邏輯架構(gòu)圖主要分三層:

  • 第一層負責(zé)連接處理藤韵,授權(quán)認(rèn)證虐沥,安全等等
  • 第二層負責(zé)編譯并優(yōu)化SQL
  • 第三層是存儲引擎。

37. 什么是內(nèi)連接泽艘、外連接欲险、交叉連接、笛卡爾積呢匹涮?

  • 內(nèi)連接(inner join):取得兩張表中滿足存在連接匹配關(guān)系的記錄天试。
  • 外連接(outer join):取得兩張表中滿足存在連接匹配關(guān)系的記錄,以及某張表(或兩張表)中不滿足匹配關(guān)系的記錄然低。
  • 交叉連接(cross join):顯示兩張表所有記錄一一對應(yīng)喜每,沒有匹配關(guān)系進行篩選,也被稱為:笛卡爾積脚翘。

38. 說一下數(shù)據(jù)庫的三大范式

  • 第一范式:數(shù)據(jù)表中的每一列(每個字段)都不可以再拆分灼卢。
  • 第二范式:在第一范式的基礎(chǔ)上,分主鍵列完全依賴于主鍵来农,而不能是依賴于主鍵的一部分鞋真。
  • 第三范式:在滿足第二范式的基礎(chǔ)上,表中的非主鍵只依賴于主鍵沃于,而不依賴于其他非主鍵涩咖。

39. mysql有關(guān)權(quán)限的表有哪幾個呢海诲?

MySQL服務(wù)器通過權(quán)限表來控制用戶對數(shù)據(jù)庫的訪問,權(quán)限表存放在mysql數(shù)據(jù)庫里檩互,由mysql_install_db腳本初始化特幔。這些權(quán)限表分別user,db闸昨,table_priv蚯斯,columns_priv和host。

  • user權(quán)限表:記錄允許連接到服務(wù)器的用戶帳號信息饵较,里面的權(quán)限是全局級的拍嵌。
  • db權(quán)限表:記錄各個帳號在各個數(shù)據(jù)庫上的操作權(quán)限。
  • table_priv權(quán)限表:記錄數(shù)據(jù)表級的操作權(quán)限循诉。
  • columns_priv權(quán)限表:記錄數(shù)據(jù)列級的操作權(quán)限横辆。
  • host權(quán)限表:配合db權(quán)限表對給定主機上數(shù)據(jù)庫級操作權(quán)限作更細致的控制。這個權(quán)限表不受GRANT和REVOKE語句的影響茄猫。

40. Mysql的binlog有幾種錄入格式狈蚤?分別有什么區(qū)別?

有三種格式哈划纽,statement脆侮,row和mixed。

  • statement阿浓,每一條會修改數(shù)據(jù)的sql都會記錄在binlog中他嚷。不需要記錄每一行的變化,減少了binlog日志量芭毙,節(jié)約了IO,提高性能卸耘。由于sql的執(zhí)行是有上下文的退敦,因此在保存的時候需要保存相關(guān)的信息,同時還有一些使用了函數(shù)之類的語句無法被記錄復(fù)制蚣抗。
  • row侈百,不記錄sql語句上下文相關(guān)信息,僅保存哪條記錄被修改翰铡。記錄單元為每一行的改動钝域,基本是可以全部記下來但是由于很多操作,會導(dǎo)致大量行的改動(比如alter table)锭魔,因此這種模式的文件保存的信息太多例证,日志量太大。
  • mixed迷捧,一種折中的方案织咧,普通操作使用statement記錄胀葱,當(dāng)無法使用statement的時候使用row。

41. InnoDB引擎的4大特性笙蒙,了解過嗎

  • 插入緩沖(insert buffer)
  • 二次寫(double write)
  • 自適應(yīng)哈希索引(ahi)
  • 預(yù)讀(read ahead)

42. 索引有哪些優(yōu)缺點抵屿?

優(yōu)點:

  • 唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫表中每一行的數(shù)據(jù)的唯一性
  • 索引可以加快數(shù)據(jù)查詢速度,減少查詢時間

缺點:

  • 創(chuàng)建索引和維護索引要耗費時間
  • 索引需要占物理空間捅位,除了數(shù)據(jù)表占用數(shù)據(jù)空間之外轧葛,每一個索引還要占用一定的物理空間
  • 以表中的數(shù)據(jù)進行增、刪艇搀、改的時候朝群,索引也要動態(tài)的維護。

43. 索引有哪幾種類型中符?

  • 主鍵索引: 數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)姜胖,不允許為NULL,一個表只能有一個主鍵淀散。
  • 唯一索引: 數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)右莱,允許為NULL值,一個表允許多個列創(chuàng)建唯一索引档插。
  • 普通索引: 基本的索引類型慢蜓,沒有唯一性的限制,允許為NULL值郭膛。
  • 全文索引:是目前搜索引擎使用的一種關(guān)鍵技術(shù)晨抡,對文本的內(nèi)容進行分詞、搜索则剃。
  • 覆蓋索引:查詢列要被所建的索引覆蓋耘柱,不必讀取數(shù)據(jù)行
  • 組合索引:多列值組成一個索引,用于組合搜索棍现,效率大于索引合并

44. 創(chuàng)建索引有什么原則呢调煎?

  • 最左前綴匹配原則
  • 頻繁作為查詢條件的字段才去創(chuàng)建索引
  • 頻繁更新的字段不適合創(chuàng)建索引
  • 索引列不能參與計算,不能有函數(shù)操作
  • 優(yōu)先考慮擴展索引己肮,而不是新建索引士袄,避免不必要的索引
  • 在order by或者group by子句中,創(chuàng)建索引需要注意順序
  • 區(qū)分度低的數(shù)據(jù)列不適合做索引列(如性別)
  • 定義有外鍵的數(shù)據(jù)列一定要建立索引谎僻。
  • 對于定義為text娄柳、image數(shù)據(jù)類型的列不要建立索引。
  • 刪除不再使用或者很少使用的索引

45. 創(chuàng)建索引的三種方式

  • 在執(zhí)行CREATE TABLE時創(chuàng)建索引
CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  • 使用ALTER TABLE命令添加索引
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
  • 使用CREATE INDEX命令創(chuàng)建
CREATE INDEX index_name ON table_name (column);

46. 百萬級別或以上的數(shù)據(jù)艘绍,你是如何刪除的赤拒?

  • 我們想要刪除百萬數(shù)據(jù)的時候可以先刪除索引
  • 然后批量刪除其中無用數(shù)據(jù)
  • 刪除完成后重新創(chuàng)建索引。

47. 什么是最左前綴原則鞍盗?什么是最左匹配原則需了?

  • 最左前綴原則跳昼,就是最左優(yōu)先,在創(chuàng)建多列索引時肋乍,要根據(jù)業(yè)務(wù)需求鹅颊,where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊。
  • 當(dāng)我們創(chuàng)建一個組合索引的時候墓造,如(k1,k2,k3)堪伍,相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引觅闽,這就是最左匹配原則帝雇。。

48. B樹和B+樹的區(qū)別蛉拙,數(shù)據(jù)庫為什么使用B+樹而不是B樹尸闸?

  • 在B樹中,鍵和值即存放在內(nèi)部節(jié)點又存放在葉子節(jié)點孕锄;在B+樹中吮廉,內(nèi)部節(jié)點只存鍵,葉子節(jié)點則同時存放鍵和值畸肆。
  • B+樹的葉子節(jié)點有一條鏈相連宦芦,而B樹的葉子節(jié)點各自獨立的。
  • B+樹索引的所有數(shù)據(jù)均存儲在葉子節(jié)點轴脐,而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的调卑,鏈表連著的。那么B+樹使得范圍查找大咱,排序查找恬涧,分組查找以及去重查找變得異常簡單。.
  • B+樹非葉子節(jié)點上是不存儲數(shù)據(jù)的徽级,僅存儲鍵值气破,而B樹節(jié)點中不僅存儲鍵值,也會存儲數(shù)據(jù)餐抢。innodb中頁的默認(rèn)大小是16KB,如果不存儲數(shù)據(jù)低匙,那么就會存儲更多的鍵值旷痕,相應(yīng)的樹的階數(shù)(節(jié)點的子節(jié)點樹)就會更大,樹就會更矮更胖顽冶,如此一來我們查找數(shù)據(jù)進行磁盤的IO次數(shù)有會再次減少欺抗,數(shù)據(jù)查詢的效率也會更快.

49. 覆蓋索引、回表等這些强重,了解過嗎绞呈?

  • 覆蓋索引: 查詢列要被所建的索引覆蓋贸人,不必從數(shù)據(jù)表中讀取,換句話說查詢列要被所使用的索引覆蓋佃声。
  • 回表:二級索引無法直接查詢所有列的數(shù)據(jù)艺智,所以通過二級索引查詢到聚簇索引后,再查詢到想要的數(shù)據(jù)圾亏,這種通過二級索引查詢出來的過程十拣,就叫做回表。

網(wǎng)上這篇文章講得很清晰:
mysql覆蓋索引與回表

50. B+樹在滿足聚簇索引和覆蓋索引的時候不需要回表查詢數(shù)據(jù)志鹃?

  • 在B+樹的索引中夭问,葉子節(jié)點可能存儲了當(dāng)前的key值,也可能存儲了當(dāng)前的key值以及整行的數(shù)據(jù)曹铃,這就是聚簇索引和非聚簇索引缰趋。 在InnoDB中,只有主鍵索引是聚簇索引陕见,如果沒有主鍵秘血,則挑選一個唯一鍵建立聚簇索引。如果沒有唯一鍵淳玩,則隱式的生成一個鍵來建立聚簇索引直撤。
  • 當(dāng)查詢使用聚簇索引時,在對應(yīng)的葉子節(jié)點蜕着,可以獲取到整行數(shù)據(jù)谋竖,因此不用再次進行回表查詢。

51. 何時使用聚簇索引與非聚簇索引

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52. 非聚簇索引一定會回表查詢嗎承匣?

不一定蓖乘,如果查詢語句的字段全部命中了索引,那么就不必再進行回表查詢(哈哈韧骗,覆蓋索引就是這么回事)嘉抒。

舉個簡單的例子,假設(shè)我們在學(xué)生表的上建立了索引袍暴,那么當(dāng)進行select age from student where age < 20的查詢時些侍,在索引的葉子節(jié)點上,已經(jīng)包含了age信息政模,不會再次進行回表查詢岗宣。

53. 組合索引是什么?為什么需要注意組合索引中的順序淋样?

組合索引耗式,用戶可以在多個列上建立索引,這種索引叫做組合索引。

因為InnoDB引擎中的索引策略的最左原則,所以需要注意組合索引中的順序刊咳。

54. 什么是數(shù)據(jù)庫事務(wù)彪见?

數(shù)據(jù)庫事務(wù)(簡稱:事務(wù)),是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)執(zhí)行過程中的一個邏輯單位娱挨,由一個有限的數(shù)據(jù)庫操作序列構(gòu)成余指,這些操作要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行,是一個不可分割的工作單位让蕾。

55. 隔離級別與鎖的關(guān)系

回答這個問題浪规,可以先闡述四種隔離級別,再闡述它們的實現(xiàn)原理探孝。隔離級別就是依賴鎖和MVCC實現(xiàn)的笋婿。

可以看我這篇文章哈:一文徹底讀懂MySQL事務(wù)的四大隔離級別

56. 按照鎖的粒度分,數(shù)據(jù)庫鎖有哪些呢顿颅?鎖機制與InnoDB鎖算法

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  • 按鎖粒度分有:表鎖缸濒,頁鎖,行鎖
  • 按鎖機制分有:樂觀鎖粱腻,悲觀鎖

57. 從鎖的類別角度講庇配,MySQL都有哪些鎖呢?

從鎖的類別上來講绍些,有共享鎖和排他鎖捞慌。

  • 共享鎖: 又叫做讀鎖。當(dāng)用戶要進行數(shù)據(jù)的讀取時柬批,對數(shù)據(jù)加上共享鎖啸澡。共享鎖可以同時加上多個。
  • 排他鎖: 又叫做寫鎖氮帐。當(dāng)用戶要進行數(shù)據(jù)的寫入時嗅虏,對數(shù)據(jù)加上排他鎖。排他鎖只可以加一個上沐,他和其他的排他鎖皮服,共享鎖都相斥。

鎖兼容性如下:


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58. MySQL中InnoDB引擎的行鎖是怎么實現(xiàn)的参咙?

基于索引來完成行鎖的龄广。

select * from t where id = 666 for update;

for update 可以根據(jù)條件來完成行鎖鎖定,并且 id 是有索引鍵的列蕴侧,如果 id 不是索引鍵那么InnoDB將實行表鎖蜀细。

59. 什么是死鎖?怎么解決戈盈?

死鎖是指兩個或多個事務(wù)在同一資源上相互占用,并請求鎖定對方的資源,從而導(dǎo)致惡性循環(huán)的現(xiàn)象塘娶」榻铮看圖形象一點,如下:


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死鎖有四個必要條件:互斥條件刁岸,請求和保持條件脏里,環(huán)路等待條件,不剝奪條件虹曙。

解決死鎖思路迫横,一般就是切斷環(huán)路,盡量避免并發(fā)形成環(huán)路酝碳。

  • 如果不同程序會并發(fā)存取多個表矾踱,盡量約定以相同的順序訪問表,可以大大降低死鎖機會疏哗。
  • 在同一個事務(wù)中呛讲,盡可能做到一次鎖定所需要的所有資源,減少死鎖產(chǎn)生概率返奉;
  • 對于非常容易產(chǎn)生死鎖的業(yè)務(wù)部分贝搁,可以嘗試使用升級鎖定顆粒度,通過表級鎖定來減少死鎖產(chǎn)生的概率芽偏;
  • 如果業(yè)務(wù)處理不好可以用分布式事務(wù)鎖或者使用樂觀鎖
  • 死鎖與索引密不可分雷逆,解決索引問題,需要合理優(yōu)化你的索引污尉,

有興趣的朋友膀哲,可以看我的這篇死鎖分析:
手把手教你分析Mysql死鎖問題

60. 為什么要使用視圖?什么是視圖十厢?

為什么要使用視圖等太?

為了提高復(fù)雜SQL語句的復(fù)用性和表操作的安全性,MySQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)提供了視圖特性蛮放。

什么是視圖缩抡?

視圖是一個虛擬的表,是一個表中的數(shù)據(jù)經(jīng)過某種篩選后的顯示方式包颁,視圖由一個預(yù)定義的查詢select語句組成瞻想。

61. 視圖有哪些特點?哪些使用場景娩嚼?

視圖特點:

  • 視圖的列可以來自不同的表蘑险,是表的抽象和在邏輯意義上建立的新關(guān)系。
  • 視圖是由基本表(實表)產(chǎn)生的表(虛表)岳悟。
  • 視圖的建立和刪除不影響基本表佃迄。
  • 對視圖內(nèi)容的更新(添加泼差,刪除和修改)直接影響基本表。
  • 當(dāng)視圖來自多個基本表時呵俏,不允許添加和刪除數(shù)據(jù)堆缘。

視圖用途: 簡化sql查詢,提高開發(fā)效率普碎,兼容老的表結(jié)構(gòu)吼肥。

視圖的常見使用場景:

  • 重用SQL語句;
  • 簡化復(fù)雜的SQL操作麻车。
  • 使用表的組成部分而不是整個表缀皱;
  • 保護數(shù)據(jù)
  • 更改數(shù)據(jù)格式和表示。視圖可返回與底層表的表示和格式不同的數(shù)據(jù)动猬。

62. 視圖的優(yōu)點啤斗,缺點,講一下枣察?

  • 查詢簡單化争占。視圖能簡化用戶的操作
  • 數(shù)據(jù)安全性。視圖使用戶能以多種角度看待同一數(shù)據(jù)序目,能夠?qū)C密數(shù)據(jù)提供安全保護
  • 邏輯數(shù)據(jù)獨立性臂痕。視圖對重構(gòu)數(shù)據(jù)庫提供了一定程度的邏輯獨立性

63. count(1)、count(*) 與 count(列名) 的區(qū)別猿涨?

  • count(*)包括了所有的列握童,相當(dāng)于行數(shù),在統(tǒng)計結(jié)果的時候叛赚,不會忽略列值為NULL
  • count(1)包括了忽略所有列澡绩,用1代表代碼行,在統(tǒng)計結(jié)果的時候俺附,不會忽略列值為NULL
  • count(列名)只包括列名那一列肥卡,在統(tǒng)計結(jié)果的時候,會忽略列值為空(這里的空不是只空字符串或者0事镣,而是表示null)的計數(shù)步鉴,即某個字段值為NULL時,不統(tǒng)計璃哟。

64. 什么是游標(biāo)氛琢?

游標(biāo)提供了一種對從表中檢索出的數(shù)據(jù)進行操作的靈活手段,就本質(zhì)而言随闪,游標(biāo)實際上是一種能從包括多條數(shù)據(jù)記錄的結(jié)果集中每次提取一條記錄的機制阳似。

65. 什么是存儲過程?有哪些優(yōu)缺點铐伴?

存儲過程撮奏,就是一些編譯好了的SQL語句俏讹,這些SQL語句代碼像一個方法一樣實現(xiàn)一些功能(對單表或多表的增刪改查),然后給這些代碼塊取一個名字挽荡,在用到這個功能的時候調(diào)用即可藐石。

優(yōu)點:

  • 存儲過程是一個預(yù)編譯的代碼塊,執(zhí)行效率比較高
  • 存儲過程在服務(wù)器端運行定拟,減少客戶端的壓力
  • 允許模塊化程序設(shè)計,只需要創(chuàng)建一次過程逗嫡,以后在程序中就可以調(diào)用該過程任意次青自,類似方法的復(fù)用
  • 一個存儲過程替代大量T_SQL語句 ,可以降低網(wǎng)絡(luò)通信量驱证,提高通信速率
  • 可以一定程度上確保數(shù)據(jù)安全

缺點:

  • 調(diào)試麻煩
  • 可移植性不靈活
  • 重新編譯問題

66. 什么是觸發(fā)器延窜?觸發(fā)器的使用場景有哪些?

觸發(fā)器抹锄,指一段代碼逆瑞,當(dāng)觸發(fā)某個事件時,自動執(zhí)行這些代碼伙单。

使用場景:

  • 可以通過數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)表實現(xiàn)級聯(lián)更改获高。
  • 實時監(jiān)控某張表中的某個字段的更改而需要做出相應(yīng)的處理。
  • 例如可以生成某些業(yè)務(wù)的編號吻育。
  • 注意不要濫用念秧,否則會造成數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用程序的維護困難。

67. MySQL中都有哪些觸發(fā)器布疼?

MySQL 數(shù)據(jù)庫中有六種觸發(fā)器:

  • Before Insert
  • After Insert
  • Before Update
  • After Update
  • Before Delete
  • After Delete

68. 超鍵摊趾、候選鍵、主鍵游两、外鍵分別是什么咆畏?

  • 超鍵:在關(guān)系模式中猜煮,能唯一知標(biāo)識元組的屬性集稱為超鍵。
  • 候選鍵:是最小超鍵,即沒有冗余元素的超鍵岭辣。
  • 主鍵:數(shù)據(jù)庫表中對儲存數(shù)據(jù)對象予以唯一和完整標(biāo)識的數(shù)據(jù)列或?qū)傩缘慕M合。一個數(shù)據(jù)列只能有一個主鍵冀宴,且主鍵的取值不能缺失李皇,即不能為空值(Null)。
  • 外鍵:在一個表中存在的另一個表的主鍵稱此表的外鍵肴沫。粟害。

69. SQL 約束有哪幾種呢?

  • NOT NULL: 約束字段的內(nèi)容一定不能為NULL颤芬。
  • UNIQUE: 約束字段唯一性悲幅,一個表允許有多個 Unique 約束套鹅。
  • PRIMARY KEY: 約束字段唯一,不可重復(fù)汰具,一個表只允許存在一個卓鹿。
  • FOREIGN KEY: 用于預(yù)防破壞表之間連接的動作,也能防止非法數(shù)據(jù)插入外鍵留荔。
  • CHECK: 用于控制字段的值范圍吟孙。

70. 談?wù)劻N關(guān)聯(lián)查詢,使用場景聚蝶。

  • 交叉連接
  • 內(nèi)連接
  • 外連接
  • 聯(lián)合查詢
  • 全連接
  • 交叉連接

71. varchar(50)中50的涵義

  • 字段最多存放 50 個字符
  • 如 varchar(50) 和 varchar(200) 存儲 "jay" 字符串所占空間是一樣的杰妓,后者在排序時會消耗更多內(nèi)存

72. mysql中int(20)和char(20)以及varchar(20)的區(qū)別

  • int(20) 表示字段是int類型,顯示長度是 20
  • char(20)表示字段是固定長度字符串碘勉,長度為 20
  • varchar(20) 表示字段是可變長度字符串巷挥,長度為 20

73. drop、delete與truncate的區(qū)別

delete truncate drop
類型 DML DDL DDL
回滾 可回滾 不可回滾 不可回滾
刪除內(nèi)容 表結(jié)構(gòu)還在验靡,刪除表的全部或者一部分?jǐn)?shù)據(jù)行 表結(jié)構(gòu)還在倍宾,刪除表中的所有數(shù)據(jù) 從數(shù)據(jù)庫中刪除表,所有的數(shù)據(jù)行胜嗓,索引和權(quán)限也會被刪除
刪除速度 刪除速度慢高职,逐行刪除 刪除速度快 刪除速度最快

74. UNION與UNION ALL的區(qū)別?

  • Union:對兩個結(jié)果集進行并集操作兼蕊,不包括重復(fù)行初厚,同時進行默認(rèn)規(guī)則的排序;
  • Union All:對兩個結(jié)果集進行并集操作孙技,包括重復(fù)行产禾,不進行排序;
  • UNION的效率高于 UNION ALL

75. SQL的生命周期牵啦?

  • 服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫建立連接
  • 數(shù)據(jù)庫進程拿到請求sql
  • 解析并生成執(zhí)行計劃亚情,執(zhí)行
  • 讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存,并進行邏輯處理
  • 通過步驟一的連接哈雏,發(fā)送結(jié)果到客戶端
  • 關(guān)掉連接楞件,釋放資源

76. 一條Sql的執(zhí)行順序?

image

77. 列值為NULL時裳瘪,查詢是否會用到索引土浸?

列值為NULL也是可以走索引的

計劃對列進行索引,應(yīng)盡量避免把它設(shè)置為可空彭羹,因為這會讓 MySQL 難以優(yōu)化引用了可空列的查詢黄伊,同時增加了引擎的復(fù)雜度

78. 關(guān)心過業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面的sql耗時嗎?統(tǒng)計過慢查詢嗎派殷?對慢查詢都怎么優(yōu)化過还最?

  • 我們平時寫Sql時墓阀,都要養(yǎng)成用explain分析的習(xí)慣。
  • 慢查詢的統(tǒng)計拓轻,運維會定期統(tǒng)計給我們

優(yōu)化慢查詢:

  • 分析語句斯撮,是否加載了不必要的字段/數(shù)據(jù)。
  • 分析SQl執(zhí)行句話扶叉,是否命中索引等勿锅。
  • 如果SQL很復(fù)雜,優(yōu)化SQL結(jié)構(gòu)
  • 如果表數(shù)據(jù)量太大辜梳,考慮分表

可以看我這篇文章哈:
后端程序員必備:書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

79. 主鍵使用自增ID還是UUID粱甫,為什么?

如果是單機的話作瞄,選擇自增ID;如果是分布式系統(tǒng)危纫,優(yōu)先考慮UUID吧宗挥,但還是最好自己公司有一套分布式唯一ID生產(chǎn)方案吧。

  • 自增ID:數(shù)據(jù)存儲空間小种蝶,查詢效率高契耿。但是如果數(shù)據(jù)量過大,會超出自增長的值范圍,多庫合并螃征,也有可能有問題搪桂。
  • uuid:適合大量數(shù)據(jù)的插入和更新操作,但是它無序的盯滚,插入數(shù)據(jù)效率慢踢械,占用空間大。

80. mysql自增主鍵用完了怎么辦魄藕?

自增主鍵一般用int類型内列,一般達不到最大值,可以考慮提前分庫分表的背率。

81. 字段為什么要求定義為not null话瞧?

null值會占用更多的字節(jié),并且null有很多坑的寝姿。

82. 如果要存儲用戶的密碼散列交排,應(yīng)該使用什么字段進行存儲?

密碼散列饵筑,鹽埃篓,用戶身份證號等固定長度的字符串,應(yīng)該使用char而不是varchar來存儲翻翩,這樣可以節(jié)省空間且提高檢索效率都许。

83. Mysql驅(qū)動程序是什么稻薇?

這個jar包: mysql-connector-java-5.1.18.jar

Mysql驅(qū)動程序主要幫助編程語言與 MySQL服務(wù)端進行通信,如連接胶征、傳輸數(shù)據(jù)塞椎、關(guān)閉等。

84. 如何優(yōu)化長難的查詢語句睛低?有實戰(zhàn)過嗎案狠?

  • 將一個大的查詢分為多個小的相同的查詢
  • 減少冗余記錄的查詢。
  • 一個復(fù)雜查詢可以考慮拆成多個簡單查詢
  • 分解關(guān)聯(lián)查詢钱雷,讓緩存的效率更高骂铁。

85. 優(yōu)化特定類型的查詢語句

平時積累吧:

  • 比如使用select 具體字段代替 select *
  • 使用count(*) 而不是count(列名)
  • 在不影響業(yè)務(wù)的情況,使用緩存
  • explain 分析你的SQL

可以看我這篇文章哈:
后端程序員必備:書寫高質(zhì)量SQL的30條建議

86. MySQL數(shù)據(jù)庫cpu飆升的話罩抗,要怎么處理呢拉庵?

排查過程:

  • 使用top 命令觀察,確定是mysqld導(dǎo)致還是其他原因套蒂。
  • 如果是mysqld導(dǎo)致的钞支,show processlist,查看session情況操刀,確定是不是有消耗資源的sql在運行烁挟。
  • 找出消耗高的 sql,看看執(zhí)行計劃是否準(zhǔn)確骨坑, 索引是否缺失撼嗓,數(shù)據(jù)量是否太大。

處理:

  • kill 掉這些線程(同時觀察 cpu 使用率是否下降)欢唾,
  • 進行相應(yīng)的調(diào)整(比如說加索引且警、改 sql、改內(nèi)存參數(shù))
  • 重新跑這些 SQL匈辱。

其他情況:

也有可能是每個 sql 消耗資源并不多振湾,但是突然之間,有大量的 session 連進來導(dǎo)致 cpu 飆升亡脸,這種情況就需要跟應(yīng)用一起來分析為何連接數(shù)會激增押搪,再做出相應(yīng)的調(diào)整,比如說限制連接數(shù)等

87. 讀寫分離常見方案浅碾?

  • 應(yīng)用程序根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來判斷大州,增刪改等寫操作命令發(fā)給主庫,查詢命令發(fā)給備庫垂谢。
  • 利用中間件來做代理厦画,負責(zé)對數(shù)據(jù)庫的請求識別出讀還是寫,并分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫中。(如:amoeba根暑,mysql-proxy)

88. MySQL的復(fù)制原理以及流程

主從復(fù)制原理力试,簡言之,就三步曲排嫌,如下:

  • 主數(shù)據(jù)庫有個bin-log二進制文件畸裳,紀(jì)錄了所有增刪改Sql語句。(binlog線程)
  • 從數(shù)據(jù)庫把主數(shù)據(jù)庫的bin-log文件的sql語句復(fù)制過來淳地。(io線程)
  • 從數(shù)據(jù)庫的relay-log重做日志文件中再執(zhí)行一次這些sql語句怖糊。(Sql執(zhí)行線程)

如下圖所示:

image

上圖主從復(fù)制分了五個步驟進行:

步驟一:主庫的更新事件(update、insert颇象、delete)被寫到binlog

步驟二:從庫發(fā)起連接伍伤,連接到主庫。

步驟三:此時主庫創(chuàng)建一個binlog dump thread遣钳,把binlog的內(nèi)容發(fā)送到從庫扰魂。

步驟四:從庫啟動之后,創(chuàng)建一個I/O線程蕴茴,讀取主庫傳過來的binlog內(nèi)容并寫入到relay log

步驟五:還會創(chuàng)建一個SQL線程阅爽,從relay log里面讀取內(nèi)容,從Exec_Master_Log_Pos位置開始執(zhí)行讀取到的更新事件荐开,將更新內(nèi)容寫入到slave的db

89. MySQL中DATETIME和TIMESTAMP的區(qū)別

存儲精度都為秒

區(qū)別:

  • DATETIME 的日期范圍是 1001——9999 年;TIMESTAMP 的時間范圍是 1970——2038 年
  • DATETIME 存儲時間與時區(qū)無關(guān)简肴;TIMESTAMP 存儲時間與時區(qū)有關(guān)晃听,顯示的值也依賴于時區(qū)
  • DATETIME 的存儲空間為 8 字節(jié);TIMESTAMP 的存儲空間為 4 字節(jié)
  • DATETIME 的默認(rèn)值為 null砰识;TIMESTAMP 的字段默認(rèn)不為空(not null)能扒,默認(rèn)值為當(dāng)前時間(CURRENT_TIMESTAMP)

90. Innodb的事務(wù)實現(xiàn)原理?

  • 原子性:是使用 undo log來實現(xiàn)的辫狼,如果事務(wù)執(zhí)行過程中出錯或者用戶執(zhí)行了rollback初斑,系統(tǒng)通過undo log日志返回事務(wù)開始的狀態(tài)。
  • 持久性:使用 redo log來實現(xiàn)膨处,只要redo log日志持久化了见秤,當(dāng)系統(tǒng)崩潰,即可通過redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)真椿。
  • 隔離性:通過鎖以及MVCC,使事務(wù)相互隔離開鹃答。
  • 一致性:通過回滾、恢復(fù)突硝,以及并發(fā)情況下的隔離性测摔,從而實現(xiàn)一致性。

91. 談?wù)凪ySQL的Explain

Explain 執(zhí)行計劃包含字段信息如下:分別是 id、select_type锋八、table浙于、partitions、type挟纱、possible_keys羞酗、key、key_len樊销、ref整慎、rows、filtered围苫、Extra 等12個字段裤园。

我們重點關(guān)注的是type,它的屬性排序如下:

system  > const > eq_ref > ref  > ref_or_null >
index_merge > unique_subquery > index_subquery > 
range > index > ALL

推薦大家看這篇文章哈:
面試官:不會看 Explain執(zhí)行計劃剂府,簡歷敢寫 SQL 優(yōu)化拧揽?

92. Innodb的事務(wù)與日志的實現(xiàn)方式

有多少種日志

innodb兩種日志redo和undo。

日志的存放形式

  • redo:在頁修改的時候腺占,先寫到 redo log buffer 里面淤袜, 然后寫到 redo log 的文件系統(tǒng)緩存里面(fwrite),然后再同步到磁盤文件( fsync)衰伯。
  • Undo:在 MySQL5.5 之前铡羡, undo 只能存放在 ibdata文件里面, 5.6 之后意鲸,可以通過設(shè)置 innodb_undo_tablespaces 參數(shù)把 undo log 存放在 ibdata之外烦周。

事務(wù)是如何通過日志來實現(xiàn)的

  • 因為事務(wù)在修改頁時,要先記 undo怎顾,在記 undo 之前要記 undo 的 redo读慎, 然后修改數(shù)據(jù)頁,再記數(shù)據(jù)頁修改的 redo槐雾。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比數(shù)據(jù)頁先持久化到磁盤夭委。
  • 當(dāng)事務(wù)需要回滾時,因為有 undo募强,可以把數(shù)據(jù)頁回滾到前鏡像的 狀態(tài)株灸,崩潰恢復(fù)時,如果 redo log 中事務(wù)沒有對應(yīng)的 commit 記錄钻注,那么需要用 undo把該事務(wù)的修改回滾到事務(wù)開始之前蚂且。
  • 如果有 commit 記錄,就用 redo 前滾到該事務(wù)完成時并提交掉幅恋。

93. MySQL中TEXT數(shù)據(jù)類型的最大長度

  • TINYTEXT:256 bytes
  • TEXT:65,535 bytes(64kb)
  • MEDIUMTEXT:16,777,215 bytes(16MB)
  • LONGTEXT:4,294,967,295 bytes(4GB)

94. 500臺db杏死,在最快時間之內(nèi)重啟。

  • 可以使用批量 ssh 工具 pssh 來對需要重啟的機器執(zhí)行重啟命令。
  • 也可以使用 salt(前提是客戶端有安裝 salt)或者 ansible( ansible 只需要 ssh 免登通了就行)等多線程工具同時操作多臺服務(wù)

95. 你是如何監(jiān)控你們的數(shù)據(jù)庫的淑翼?你們的慢日志都是怎么查詢的腐巢?

監(jiān)控的工具有很多,例如zabbix玄括,lepus冯丙,我這里用的是lepus

96. 你是否做過主從一致性校驗,如果有遭京,怎么做的胃惜,如果沒有,你打算怎么做哪雕?

主從一致性校驗有多種工具 例如checksum船殉、mysqldiff、pt-table-checksum等

97. 你們數(shù)據(jù)庫是否支持emoji表情存儲斯嚎,如果不支持利虫,如何操作?

更換字符集utf8-->utf8mb4

98. MySQL如何獲取當(dāng)前日期堡僻?

SELECT CURRENT_DATE();

99. 一個6億的表a糠惫,一個3億的表b,通過外間tid關(guān)聯(lián)钉疫,你如何最快的查詢出滿足條件的第50000到第50200中的這200條數(shù)據(jù)記錄硼讽。

1、如果A表TID是自增長,并且是連續(xù)的,B表的ID為索引
select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;

2牲阁、如果A表的TID不是連續(xù)的,那么就需要使用覆蓋索引.TID要么是主鍵,要么是輔助索引,B表ID也需要有索引理郑。
select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

100. Mysql一條SQL加鎖分析

一條SQL加鎖,可以分9種情況進行:

  • 組合一:id列是主鍵咨油,RC隔離級別
  • 組合二:id列是二級唯一索引,RC隔離級別
  • 組合三:id列是二級非唯一索引柒爵,RC隔離級別
  • 組合四:id列上沒有索引役电,RC隔離級別
  • 組合五:id列是主鍵,RR隔離級別
  • 組合六:id列是二級唯一索引棉胀,RR隔離級別
  • 組合七:id列是二級非唯一索引法瑟,RR隔離級別
  • 組合八:id列上沒有索引,RR隔離級別
  • 組合九:Serializable隔離級別

公眾號

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