前言
100道MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)典面試題解析缩膝，已經(jīng)上傳github啦
github.com/whx123/Java…
數(shù)據(jù)庫(kù)
1. MySQL 索引使用有哪些注意事項(xiàng)呢混狠？
可以從三個(gè)維度回答這個(gè)問(wèn)題：索引哪些情況會(huì)失效，索引不適合哪些場(chǎng)景疾层，索引規(guī)則
索引哪些情況會(huì)失效
- 查詢條件包含or将饺，可能導(dǎo)致索引失效
- 如何字段類型是字符串，where時(shí)一定用引號(hào)括起來(lái)痛黎，否則索引失效
- like通配符可能導(dǎo)致索引失效予弧。
- 聯(lián)合索引，查詢時(shí)的條件列不是聯(lián)合索引中的第一個(gè)列湖饱，索引失效掖蛤。
- 在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù)，索引失效井厌。
- 對(duì)索引列運(yùn)算（如蚓庭，+、-旗笔、*彪置、/），索引失效蝇恶。
- 索引字段上使用（拳魁！= 或者 < >，not in）時(shí)撮弧，可能會(huì)導(dǎo)致索引失效潘懊。
- 索引字段上使用is null姚糊， is not null，可能導(dǎo)致索引失效授舟。
- 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救恨，可能導(dǎo)致索引失效。
- mysql估計(jì)使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引释树。
索引不適合哪些場(chǎng)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(shù)）
- 最左前綴原則
- 索引下推
2. MySQL 遇到過(guò)死鎖問(wèn)題嗎肠槽，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
3. 日常工作中你是怎么優(yōu)化SQL的奢啥？
可以從這幾個(gè)維度回答這個(gè)問(wèn)題：
- 加索引
- 避免返回不必要的數(shù)據(jù)
- 適當(dāng)分批量進(jìn)行
- 優(yōu)化sql結(jié)構(gòu)
- 分庫(kù)分表
- <typo id="typo-762" data-origin="讀" ignoretag="true">讀</typo>寫(xiě)分離
4. 說(shuō)說(shuō)分庫(kù)與分表的設(shè)計(jì)
分庫(kù)分表方案秸仙，分庫(kù)分表中間件，分庫(kù)分表可能遇到的問(wèn)題
分庫(kù)分表方案:
- 水平分庫(kù)：以字段為依據(jù)桩盲，按照一定策略（hash寂纪、range等），將一個(gè)庫(kù)中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)庫(kù)中赌结。
- 水平分表：以字段為依據(jù)捞蛋，按照一定策略（hash、range等）柬姚，將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)表中拟杉。
- 垂直分庫(kù)：以表為依據(jù)，按照業(yè)務(wù)歸屬不同伤靠，將不同的表拆分到不同的庫(kù)中捣域。
- 垂直分表：以字段為依據(jù)，按照字段的活躍性宴合，將表中字段拆到不同的表（主表和擴(kuò)展表）中焕梅。
常用的分庫(kù)分表中間件：
- sharding-jdbc（當(dāng)當(dāng)）
- Mycat
- TDDL（淘寶）
- Oceanus(58同城數(shù)據(jù)庫(kù)中間件)
- vitess（谷歌開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)庫(kù)中間件）
- Atlas(Qihoo 360)
分庫(kù)分表可能遇到的問(wèn)題
- 事務(wù)問(wèn)題：需要用分布式事務(wù)啦
- 跨節(jié)點(diǎn)Join的問(wèn)題：解決這一問(wèn)題可以分兩次查詢實(shí)現(xiàn)
- 跨節(jié)點(diǎn)的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問(wèn)題：分別在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上<typo id="typo-1216" data-origin="得" ignoretag="true">得</typo>到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。
- 數(shù)據(jù)遷移卦洽，容量規(guī)劃贞言，擴(kuò)容等問(wèn)題
- ID問(wèn)題：數(shù)據(jù)庫(kù)被切分后，不能再依賴數(shù)據(jù)庫(kù)自身的主鍵生成機(jī)制啦阀蒂，最簡(jiǎn)單可以考慮UUID
- 跨分片的排序分頁(yè)問(wèn)題（后臺(tái)加大pagesize處理该窗？）
5. InnoDB與MyISAM的區(qū)別
- InnoDB支持事務(wù)，MyISAM不支持事務(wù)
- InnoDB支持外鍵蚤霞，MyISAM不支持外鍵
- InnoDB 支持 MVCC(多版本并發(fā)控制)酗失，MyISAM 不支持
- select count(*) from table時(shí)，MyISAM更快昧绣，因?yàn)樗幸粋€(gè)變量保存了整個(gè)表的總行數(shù)规肴，可以直接讀取，InnoDB就需要全表掃描。
- Innodb不支持全文索引拖刃，而MyISAM支持全文索引（5.7以后的InnoDB也支持全文索引）
- InnoDB支持表删壮、行級(jí)鎖，而MyISAM支持表級(jí)鎖兑牡。
- InnoDB表必須有主鍵央碟，而MyISAM可以沒(méi)有主鍵
- Innodb表需要更多的內(nèi)存和存儲(chǔ)，而MyISAM可被壓縮均函，存儲(chǔ)空間較小亿虽，。
- Innodb按主鍵大小有序插入苞也，MyISAM記錄插入順序是经柴，按記錄插入順序保存。
- InnoDB 存儲(chǔ)引擎提供了具有提交墩朦、回滾、崩潰恢復(fù)能力的事務(wù)安全翻擒，與 MyISAM 比 InnoDB 寫(xiě)的效率差一些氓涣，并且會(huì)占用更多的磁盤(pán)空間以保留數(shù)據(jù)和索引
6. 數(shù)據(jù)庫(kù)索引的原理，為什么要用 B+樹(shù)陋气，為什么不用二叉樹(shù)劳吠？
可以從幾個(gè)維度去看這個(gè)問(wèn)題，查詢是否夠快巩趁，效率是否穩(wěn)定宠进，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)多少媚狰，以及查找磁盤(pán)次數(shù)，為什么不是二叉樹(shù)，為什么不是平衡二叉樹(shù)整吆，為什么不是B樹(shù)，而偏偏是B+樹(shù)呢芍锚？
為什么不是一般二叉樹(shù)逝嚎？
如果二叉樹(shù)特殊化為一個(gè)鏈表，相當(dāng)于全表掃描炉菲。平衡二叉樹(shù)相比于二叉查找樹(shù)來(lái)說(shuō)堕战，查找效率更穩(wěn)定，總體的查找速度也更快拍霜。
為什么不是平衡二叉樹(shù)呢嘱丢？
我們知道，在內(nèi)存比在磁盤(pán)的數(shù)據(jù)祠饺，查詢效率快得多越驻。如果樹(shù)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為索引，那我們每查找一次數(shù)據(jù)就需要從磁盤(pán)中讀取一個(gè)節(jié)點(diǎn)，也就是我們說(shuō)的一個(gè)磁盤(pán)塊伐谈，但是平衡二叉樹(shù)可是每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)一個(gè)鍵值和數(shù)據(jù)的烂完，如果是B樹(shù)，可以存儲(chǔ)更多的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)诵棵，樹(shù)的高度也會(huì)降低抠蚣，因此讀取磁盤(pán)的次數(shù)就降下來(lái)啦，查詢效率就快啦履澳。
那為什么不是B樹(shù)而是B+樹(shù)呢嘶窄？
1）B+樹(shù)非葉子節(jié)點(diǎn)上是不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，僅存儲(chǔ)鍵值距贷，而B(niǎo)樹(shù)節(jié)點(diǎn)中不僅存儲(chǔ)鍵值柄冲，也會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。innodb中頁(yè)的默認(rèn)大小是16KB忠蝗，如果不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)现横，那么就會(huì)存儲(chǔ)更多的鍵值，相應(yīng)的樹(shù)的階數(shù)（節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)樹(shù)）就會(huì)更大阁最，樹(shù)就會(huì)更矮更胖戒祠，如此一來(lái)我們查找數(shù)據(jù)進(jìn)行磁盤(pán)的IO次數(shù)有會(huì)再次減少，數(shù)據(jù)查詢的效率也會(huì)更快速种。
2）B+樹(shù)索引的所有數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)姜盈，而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的，鏈表連著的配阵。那么B+樹(shù)使得范圍查找馏颂，排序查找，分組查找以及去重查找變得異常簡(jiǎn)單棋傍。
7. 聚集索引與非聚集索引的區(qū)別
- 一個(gè)表中只能擁有一個(gè)聚集索引救拉，而非聚集索引一個(gè)表可以存在多個(gè)。
- 聚集索引舍沙，索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應(yīng)行的物理順序近上；非聚集索引，索引中索引的邏輯順序與磁盤(pán)上行的物理存儲(chǔ)順序不同拂铡。
- 索引是通過(guò)二叉樹(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)描述的壹无，我們可以這么理解聚簇索引：索引的葉節(jié)點(diǎn)就是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。而非聚簇索引的葉節(jié)點(diǎn)仍然是索引節(jié)點(diǎn)感帅，只不過(guò)有一個(gè)指針指向?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)塊斗锭。
- 聚集索引：物理存儲(chǔ)按照索引排序；非聚集索引：物理存儲(chǔ)不按照索引排序失球；
何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引岖是？
8. limit 1000000 加載很慢的話帮毁，你是怎么解決的呢？
方案一：如果id是連續(xù)的豺撑，可以這樣烈疚，返回上次查詢的最大記錄(偏移量)，再往下limit
<pre language="javascript" code_block="true">select id聪轿，name from employee where id>1000000 limit 10.</pre>
方案二：在業(yè)務(wù)允許的情況下限制頁(yè)數(shù)：
建議跟業(yè)務(wù)討論爷肝，有沒(méi)有必要查這么后的分頁(yè)啦。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會(huì)往后翻太多頁(yè)陆错。
方案三：order by + 索引（id為索引）
<pre language="javascript" code_block="true">select id灯抛，name from employee order by id limit 1000000，10</pre>
方案四：利用延遲關(guān)聯(lián)或者子查詢優(yōu)化超多分頁(yè)場(chǎng)景音瓷。（先快速定位需要獲取的id段对嚼，然后再關(guān)聯(lián)）
<pre language="javascript" code_block="true">SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 條件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id</pre>
9. 如何選擇合適的分布式主鍵方案呢？
- 數(shù)據(jù)庫(kù)自增長(zhǎng)序列或字段绳慎。
- UUID纵竖。
- 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(jí)別有哪些？MySQL的默認(rèn)隔離級(jí)別是什么杏愤？
- 讀未提交（Read Uncommitted）
- <typo id="typo-3236" data-origin="讀" ignoretag="true">讀</typo>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(jí)別是可重復(fù)讀(Repeatable Read)
11. 什么是幻讀磨确，臟讀，不可重復(fù)讀呢声邦？
- 事務(wù)A、B交替執(zhí)行摆舟，事務(wù)A被事務(wù)B干擾到了亥曹，因?yàn)槭聞?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(gè)事務(wù)范圍內(nèi)，兩個(gè)相同的查詢恨诱，讀取同一條記錄媳瞪，卻返回了不同的數(shù)據(jù)，這就是不可重復(fù)讀照宝。
- 事務(wù)A查詢一個(gè)范圍的結(jié)果集蛇受，另一個(gè)并發(fā)事務(wù)B往這個(gè)范圍中插入/刪除了數(shù)據(jù)，并靜悄悄地提交厕鹃，然后事務(wù)A再次查詢相同的范圍兢仰，兩次讀取得到的結(jié)果集不一樣了，這就是幻讀剂碴。
12. 在高并發(fā)情況下把将，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)忆矛，就要保證一個(gè)線程在修改時(shí)其它線程無(wú)法更新這行記錄察蹲。一般有悲觀鎖和樂(lè)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(jìn)來(lái)修改數(shù)據(jù)時(shí)，別的線程都得拒之門(mén)外~ 比如洽议，可以使用select…for update ~
<pre language="javascript" code_block="true">select * from User where name=‘jay’ for update</pre>
以上這條sql語(yǔ)句會(huì)鎖定了User表中所有符合檢索條件（name=‘jay’）的記錄宗收。本次事務(wù)提交之前，別的線程都無(wú)法修改這些記錄亚兄。
使用樂(lè)觀鎖
樂(lè)觀鎖思想就是混稽，有線程過(guò)來(lái)，先放過(guò)去修改儿捧，如果看到別的線程沒(méi)修改過(guò)荚坞，就可以修改成功，如果別的線程修改過(guò)菲盾，就修改失敗或者重試颓影。實(shí)現(xiàn)方式：樂(lè)觀鎖一般會(huì)使用版本號(hào)機(jī)制或CAS算法實(shí)現(xiàn)。
13. 數(shù)據(jù)庫(kù)的樂(lè)觀鎖和悲觀鎖懒鉴。
悲觀鎖：
悲觀鎖她專一且缺乏安全感了诡挂，她的心只屬于當(dāng)前事務(wù)，每時(shí)每刻都擔(dān)心著它心愛(ài)的數(shù)據(jù)可能被別的事務(wù)修改临谱，所以一個(gè)事務(wù)擁有（獲得）悲觀鎖后璃俗，其他任何事務(wù)都不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改啦，只能等待鎖被釋放才可以執(zhí)行悉默。
樂(lè)觀<typo id="typo-4031" data-origin="鎖" ignoretag="true">鎖</typo>：
樂(lè)觀鎖的“樂(lè)觀情緒”體現(xiàn)在城豁，它認(rèn)為數(shù)據(jù)的變動(dòng)不會(huì)太頻繁。因此抄课，它允許多個(gè)事務(wù)同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變動(dòng)唱星。實(shí)現(xiàn)方式：樂(lè)觀鎖一般會(huì)使用版本號(hào)機(jī)制或CAS算法實(shí)現(xiàn)。
14. SQL優(yōu)化的一般步驟是什么跟磨，怎么看執(zhí)行計(jì)劃（explain）间聊，如何理解其中各個(gè)字段的含義。
- show status 命令了解各種 sql 的執(zhí)行頻率
- 通過(guò)慢查詢?nèi)罩径ㄎ荒切﹫?zhí)行效率較低的 sql 語(yǔ)句
- explain 分析低效 sql 的執(zhí)行計(jì)劃（這點(diǎn)非常重要抵拘，日常開(kāi)發(fā)中用它分析Sql哎榴，會(huì)大大降低Sql導(dǎo)致的線上事故）
15. select for update有什么含義，會(huì)鎖表還是鎖行還是其他僵蛛。
select for update 含義
select查詢語(yǔ)句是不會(huì)加鎖的尚蝌，但是select for update除了有查詢的作用外，還會(huì)加鎖呢充尉，而且它是悲觀鎖哦驼壶。至于加了是行鎖還是表鎖，這就要看是不是用了索引/主鍵啦喉酌。
沒(méi)用索引/主鍵的話就是表鎖热凹，否則就是是行鎖泵喘。
select for update 加鎖驗(yàn)證
表結(jié)構(gòu)：
<pre language="javascript" code_block="true">//id 為主鍵，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</pre>
id為主鍵般妙，select for update 1270070這條記錄時(shí)纪铺，再開(kāi)一個(gè)事務(wù)對(duì)該記錄更新，發(fā)現(xiàn)更新阻塞啦碟渺，其實(shí)是加鎖了鲜锚。如下圖：
我們?cè)匍_(kāi)一個(gè)事務(wù)對(duì)另外一條記錄1270071更新，發(fā)現(xiàn)更新成功苫拍，因此芜繁，如果查詢條件用了索引/主鍵，會(huì)加行鎖~
我們繼續(xù)一路向北吧绒极，換普通字段balance吧骏令，發(fā)現(xiàn)又阻塞了。因此垄提，沒(méi)用索引/主鍵的話榔袋，select for update加的就是表鎖
16. MySQL事務(wù)得四大特性以及實(shí)現(xiàn)原理
- 原子性： 事務(wù)作為一個(gè)整體被執(zhí)行，包含在其中的對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作要么全部被執(zhí)行铡俐，要么都不執(zhí)行凰兑。
- 一致性： 指在事務(wù)開(kāi)始之前和事務(wù)結(jié)束以后，數(shù)據(jù)不會(huì)被破壞审丘，假如A賬戶給B賬戶轉(zhuǎn)10塊錢(qián)吏够，不管成功與否，A和B的總金額是不變的滩报。
- 隔離性： 多個(gè)事務(wù)并發(fā)訪問(wèn)時(shí)稿饰，事務(wù)之間是相互隔離的，即一個(gè)事務(wù)不影響其它事務(wù)運(yùn)行效果露泊。簡(jiǎn)言之，就是事務(wù)之間是進(jìn)水不犯河水的旅择。
- 持久性： 表示事務(wù)完成以后惭笑，該事務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)所作的操作更改，將持久地保存在數(shù)據(jù)庫(kù)之中生真。
事務(wù)ACID特性的實(shí)現(xiàn)思想
- 原子性：是使用 undo log來(lái)實(shí)現(xiàn)的沉噩，如果事務(wù)執(zhí)行過(guò)程中出錯(cuò)或者用戶執(zhí)行了rollback，系統(tǒng)通過(guò)undo log日志返回事務(wù)開(kāi)始的狀態(tài)柱蟀。
- 持久性：使用 redo log來(lái)實(shí)現(xiàn)川蒙，只要redo log日志持久化了，當(dāng)系統(tǒng)崩潰长已，即可通過(guò)redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)畜眨。
- 隔離性：通過(guò)鎖以及MVCC,使事務(wù)相互隔離開(kāi)昼牛。
- 一致性：通過(guò)回滾、恢復(fù)康聂，以及并發(fā)情況下的隔離性贰健，從而實(shí)現(xiàn)一致性。
17. 如果某個(gè)表有近千萬(wàn)數(shù)據(jù)恬汁，CRUD比較慢伶椿，如何優(yōu)化。
分庫(kù)分表
某個(gè)表有近千萬(wàn)數(shù)據(jù)氓侧，可以考慮優(yōu)化表結(jié)構(gòu)脊另，分表（水平分表，垂直分表）约巷，當(dāng)然偎痛，你這樣回答，需要準(zhǔn)備好面試官問(wèn)你的分庫(kù)分表相關(guān)問(wèn)題呀载庭，如
- 分表方案（水平分表看彼，垂直分表，切分規(guī)則hash等）
- 分庫(kù)分表中間件（Mycat囚聚，sharding-jdbc等）
- 分庫(kù)分表一些問(wèn)題（事務(wù)問(wèn)題靖榕？跨節(jié)點(diǎn)Join的問(wèn)題）
- 解決方案（分布式事務(wù)等）
索引優(yōu)化
除了分庫(kù)分表，優(yōu)化表結(jié)構(gòu)顽铸，當(dāng)然還有所以索引優(yōu)化等方案~
18. 如何寫(xiě)sql能夠有效的使用到復(fù)合索引茁计。
復(fù)合索引，也叫組合索引谓松，用戶可以在多個(gè)列上建立索引,這種索引叫做復(fù)合索引星压。
當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)組合索引的時(shí)候，如(k1,k2,k3)鬼譬，相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）娜膘、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引，這就是最左匹配原則优质。
<pre language="javascript" code_block="true">select * from table where k1=A AND k2=B AND k3=D </pre>
有關(guān)于復(fù)合索引竣贪，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巩螃，同時(shí)可以刪除不必要的冗余索引演怎。
19. mysql中in 和exists的區(qū)別。
這個(gè)避乏，跟一下demo來(lái)看更刺激吧爷耀，啊哈哈
假設(shè)表A表示某企業(yè)的員工表，表B表示部門(mén)表拍皮，查詢所有部門(mén)的所有員工歹叮，很容易有以下SQL:
<pre language="javascript" code_block="true">select * from A where deptId in (select deptId from B);</pre>
這樣寫(xiě)等價(jià)于：
先查詢部門(mén)表B
select deptId from B
再由部門(mén)deptId跑杭，查詢A的員工
select * from A where A.deptId = B.deptId
可以抽象成這樣的一個(gè)循環(huán)：
<pre language="javascript" code_block="true"> 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;
}
}
}</pre>
顯然，除了使用in盗胀，我們也可以用exists實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能艘蹋，如下：
<pre language="javascript" code_block="true">select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); </pre>
因?yàn)閑xists查詢的理解就是，先執(zhí)行主查詢票灰，獲得數(shù)據(jù)后女阀，再放到子查詢中做條件驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果（true或者false）屑迂，來(lái)決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留浸策。
那么，這樣寫(xiě)就等價(jià)于：
select * from A,先從A表做循環(huán)
select * from B where A.deptId = B.deptId,再?gòu)腂表做循環(huán).
同理惹盼，可以抽象成這樣一個(gè)循環(huán)：
<pre language="javascript" code_block="true"> 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;
}
}
}</pre>
數(shù)據(jù)庫(kù)最費(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放庸汗。假設(shè)鏈接了兩次，每次做上百萬(wàn)次的數(shù)據(jù)集查詢手报，查完就走蚯舱，這樣就只做了兩次；相反建立了上百萬(wàn)次鏈接掩蛤，申請(qǐng)鏈接釋放反復(fù)重復(fù)枉昏，這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則揍鸟，就是小表驅(qū)動(dòng)大表兄裂，小的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)大的數(shù)據(jù)集，從而讓性能更優(yōu)阳藻。
因此晰奖，我們要選擇最外層循環(huán)小的，也就是腥泥，如果B的數(shù)據(jù)量小于A匾南，適合使用in，如果B的數(shù)據(jù)量大于A蛔外，即適合選擇exists蛆楞，這就是in和exists的區(qū)別。
20. 數(shù)據(jù)庫(kù)自增主鍵可能遇到什么問(wèn)題冒萄。
- 使用自增主鍵對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)做分庫(kù)分表，可能出現(xiàn)諸如主鍵重復(fù)等的問(wèn)題橙数。解決方案的話尊流，簡(jiǎn)單點(diǎn)的話可以考慮使用UUID哈
- 自增主鍵會(huì)產(chǎn)生表鎖，從而引發(fā)問(wèn)題
- 自增主鍵可能用完問(wèn)題灯帮。
21. MVCC熟悉嗎崖技，它的底層原理逻住？
MVCC,多版本并發(fā)控制,它是通過(guò)讀取歷史版本的數(shù)據(jù)，來(lái)降低并發(fā)事務(wù)沖突迎献，從而提高并發(fā)性能的一種機(jī)制瞎访。
MVCC需要關(guān)注這幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)：
- 事務(wù)版本號(hào)
- 表的隱藏列
- undo log
- read view
22. 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件了解過(guò)嗎，sharding jdbc吁恍，mycat？
- sharding-jdbc目前是基于jdbc驅(qū)動(dòng)，無(wú)需額外的proxy障般，因此也無(wú)需關(guān)注proxy本身的高可用丰辣。
- Mycat 是基于 Proxy，它復(fù)寫(xiě)了 MySQL 協(xié)議翼闽，將 Mycat Server 偽裝成一個(gè) MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)拾徙，而 Sharding-JDBC 是基于 JDBC 接口的擴(kuò)展，是以 jar 包的形式提供輕量級(jí)服務(wù)的感局。
23. MYSQL的主從延遲尼啡，你怎么解決？
嘻嘻询微，先復(fù)習(xí)一下主從復(fù)制原理吧崖瞭，如圖：
主從復(fù)制分了五個(gè)步驟進(jìn)行：
- 步驟一：主庫(kù)的更新事件(update、insert拓提、delete)被寫(xiě)到binlog
- 步驟二：從庫(kù)發(fā)起連接读恃，連接到主庫(kù)。
- 步驟三：此時(shí)主庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)binlog dump thread代态，把binlog的內(nèi)容發(fā)送到從庫(kù)寺惫。
- 步驟四：從庫(kù)啟動(dòng)之后，創(chuàng)建一個(gè)I/O線程蹦疑，讀取主庫(kù)傳過(guò)來(lái)的binlog內(nèi)容并寫(xiě)入到relay log
- 步驟五：還會(huì)創(chuàng)建一個(gè)SQL線程西雀，從relay log里面讀取內(nèi)容，從Exec_Master_Log_Pos位置開(kāi)始執(zhí)行讀取到的更新事件歉摧，將更新內(nèi)容寫(xiě)入到slave的db
主從同步延遲的原因
一個(gè)服務(wù)器開(kāi)放Ｎ個(gè)鏈接給客戶端來(lái)連接的艇肴，這樣有會(huì)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(gè)，當(dāng)某個(gè)SQL在從服務(wù)器上執(zhí)行的時(shí)間稍長(zhǎng) 或者由于某個(gè)SQL要進(jìn)行鎖表就會(huì)導(dǎo)致叁温，主服務(wù)器的SQL大量積壓再悼，未被同步到從服務(wù)器里。這就導(dǎo)致了主從不一致膝但， 也就是主從延遲冲九。
主從同步延遲的解決辦法
- 主服務(wù)器要負(fù)責(zé)更新操作，對(duì)安全性的要求比從服務(wù)器要高跟束，所以有些設(shè)置參數(shù)可以修改莺奸，比如sync_binlog=1丑孩，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灭贷。
- 把一臺(tái)從服務(wù)器當(dāng)度作為備份使用温学， 而不提供查詢， 那邊他的負(fù)載下來(lái)了甚疟， 執(zhí)行relay log 里面的SQL效率自然就高了仗岖。
- 增加從服務(wù)器嘍，這個(gè)目的還是分散讀的壓力古拴，從而降低服務(wù)器負(fù)載箩帚。
24. 說(shuō)一下大表查詢的優(yōu)化方案
- 優(yōu)化shema、sql語(yǔ)句+索引黄痪；
- 可以考慮加緩存紧帕，memcached, redis，或者JVM本地緩存桅打；
- 主從復(fù)制是嗜，讀寫(xiě)分離；
- 分庫(kù)分表挺尾；
25. 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)連接池?為什么需要數(shù)據(jù)庫(kù)連接池呢?
連接池基本原理： 數(shù)據(jù)庫(kù)連接池原理：在內(nèi)部對(duì)象池中鹅搪，維護(hù)一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫(kù)連接，并對(duì)外暴露數(shù)據(jù)庫(kù)連接的獲取和返回方法遭铺。
應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)建立連接的過(guò)程：
- 通過(guò)TCP協(xié)議的三次握手和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器建立連接
- 發(fā)送數(shù)據(jù)庫(kù)用戶賬號(hào)密碼丽柿，等待數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證用戶身份
- 完成身份驗(yàn)證后，系統(tǒng)可以提交SQL語(yǔ)句到數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行
- 把連接關(guān)閉魂挂，TCP四次揮手告別甫题。
數(shù)據(jù)庫(kù)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，避免數(shù)據(jù)庫(kù)連接泄漏
26. 一條SQL語(yǔ)句在MySQL中如何執(zhí)行的涂召？
先看一下Mysql的邏輯架構(gòu)圖吧~
查詢語(yǔ)句：
- 先檢查該語(yǔ)句是否有權(quán)限
- 如果沒(méi)有權(quán)限坠非，直接返回錯(cuò)誤信息
- 如果有權(quán)限，在 MySQL8.0 版本以前果正，會(huì)先查詢緩存炎码。
- 如果沒(méi)有緩存，分析器進(jìn)行詞法分析秋泳，提取 sql 語(yǔ)句select等的關(guān)鍵元素潦闲。然后判斷sql 語(yǔ)句是否有語(yǔ)法錯(cuò)誤，比如關(guān)鍵詞是否正確等等迫皱。
- 優(yōu)化器進(jìn)行確定執(zhí)行方案
- 進(jìn)行權(quán)限校驗(yàn)歉闰，如果沒(méi)有權(quán)限就直接返回錯(cuò)誤信息，如果有權(quán)限就會(huì)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)引擎接口，返回執(zhí)行結(jié)果新娜。
27. InnoDB引擎中的索引策略，了解過(guò)嗎既绩？
- 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 引入的概龄， 可以在索引遍歷過(guò)程中，對(duì)索引中包含的字段先做判斷饲握，直接過(guò)濾掉不滿足條件的記錄私杜，減少回表次數(shù)。
28. 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)日期格式時(shí)救欧，如何考慮時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換問(wèn)題衰粹？
- datetime類型適合用來(lái)記錄數(shù)據(jù)的原始的創(chuàng)建時(shí)間，修改記錄中其他字段的值笆怠，datetime字段的值不會(huì)改變铝耻，除非手動(dòng)修改它。
- timestamp類型適合用來(lái)記錄數(shù)據(jù)的最后修改時(shí)間蹬刷，只要修改了記錄中其他字段的值瓢捉，timestamp字段的值都會(huì)被自動(dòng)更新。
如何考慮時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換問(wèn)題/看一下這個(gè)吧： 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)日期格式時(shí)办成，如何考慮時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換問(wèn)題泡态？
29. 一條sql執(zhí)行過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間，你如何優(yōu)化迂卢，從哪些方面入手某弦？
- 查看是否涉及多表和子查詢，優(yōu)化Sql結(jié)構(gòu)而克，如去除冗余字段靶壮，是否可拆表等
- 優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)，看是否可以適當(dāng)添加索引
- 數(shù)量大的表拍摇，可以考慮進(jìn)行分離/分表（如交易流水表）
- 數(shù)據(jù)庫(kù)主從分離亮钦，讀寫(xiě)分離
- explain分析sql語(yǔ)句，查看執(zhí)行計(jì)劃充活，優(yōu)化sql
- 查看mysql執(zhí)行日志蜂莉，分析是否有其他方面的問(wèn)題
30. MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)往的流量。
Com_*服務(wù)器正在執(zhí)行的命令混卵。
Created_*在查詢執(zhí)行期限間創(chuàng)建的臨時(shí)表和文件映穗。
Handler_*存儲(chǔ)引擎操作。
Select_*不同類型的聯(lián)接執(zhí)行計(jì)劃幕随。
Sort_*幾種排序信息蚁滋。
- Show profiles 是MySql用來(lái)分析當(dāng)前會(huì)話SQL語(yǔ)句執(zhí)行的資源消耗情況
31. Blob和text有什么區(qū)別？
- Blob用于存儲(chǔ)二進(jìn)制數(shù)據(jù)，而Text用于存儲(chǔ)大字符串辕录。
- Blob值被視為二進(jìn)制字符串（字節(jié)字符串）,它們沒(méi)有字符集睦霎，并且排序和比較基于列值中的字節(jié)的數(shù)值。
- text值被視為非二進(jìn)制字符串（字符字符串）走诞。它們有一個(gè)字符集副女，并根據(jù)字符集的排序規(guī)則對(duì)值進(jìn)行排序和比較。
32. mysql里記錄貨幣用什么字段類型比較好蚣旱？
- 貨幣在數(shù)據(jù)庫(kù)中MySQL常用Decimal和Numric類型表示碑幅，這兩種類型被MySQL實(shí)現(xiàn)為同樣的類型。他們被用于保存與金錢(qián)有關(guān)的數(shù)據(jù)塞绿。
- salary DECIMAL(9,2)沟涨，9(precision)代表將被用于存儲(chǔ)值的總的小數(shù)位數(shù)，而2(scale)代表將被用于存儲(chǔ)小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)异吻。存儲(chǔ)在salary列中的值的范圍是從-9999999.99到9999999.99裹赴。
- DECIMAL和NUMERIC值作為字符串存儲(chǔ)，而不是作為二進(jìn)制浮點(diǎn)數(shù)诀浪，以便保存那些值的小數(shù)精度篮昧。
33. Mysql中有哪幾種鎖，列舉一下笋妥？
如果按鎖粒度劃分懊昨，有以下3種：
- 表鎖： 開(kāi)銷小，加鎖快春宣；鎖定力度大酵颁，發(fā)生鎖沖突概率高，并發(fā)度最低;不會(huì)出現(xiàn)死鎖月帝。
- 行鎖： 開(kāi)銷大躏惋，加鎖慢；會(huì)出現(xiàn)死鎖嚷辅；鎖定粒度小簿姨，發(fā)生鎖沖突的概率低，并發(fā)度高簸搞。
- 頁(yè)鎖： <typo id="typo-10199" data-origin="開(kāi)銷" ignoretag="true">開(kāi)銷</typo>和加鎖速度介于表鎖和行鎖之間扁位；會(huì)出現(xiàn)死鎖；鎖定粒度介于表鎖和行鎖之間趁俊，并發(fā)度一般
34. Hash索引和B+樹(shù)區(qū)別是什么域仇？你在設(shè)計(jì)索引是怎么抉擇的？
- B+樹(shù)可以進(jìn)行范圍查詢寺擂，Hash索引不能暇务。
- B+樹(shù)支持聯(lián)合索引的最左側(cè)原則泼掠，Hash索引不支持。
- B+樹(shù)支持order by排序垦细，Hash索引不支持择镇。
- Hash索引在等值查詢上比B+樹(shù)效率更高。
- B+樹(shù)使用like 進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候括改，like后面（比如%開(kāi)頭）的話可以起到優(yōu)化的作用沐鼠，Hash索引根本無(wú)法進(jìn)行模糊查詢。
35. mysql 的內(nèi)連接叹谁、左連接、右連接有什么區(qū)別乘盖？
- Inner join 內(nèi)連接焰檩，在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)，只保留兩張表中完全匹配的結(jié)果集
- left join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)订框，會(huì)返回左表所有的行析苫，即使在右表中沒(méi)有匹配的記錄。
- right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí)穿扳，會(huì)返回右表所有的行衩侥，即使在左表中沒(méi)有匹配的記錄。
36. 說(shuō)說(shuō)MySQL 的基礎(chǔ)架構(gòu)圖
Mysql邏輯架構(gòu)圖主要分三層：
- 第一層負(fù)責(zé)連接處理矛物，授權(quán)認(rèn)證茫死，安全等等
- 第二層負(fù)責(zé)編譯并優(yōu)化SQL
- 第三層是存儲(chǔ)引擎。
37. 什么是內(nèi)連接履羞、外連接峦萎、交叉連接、笛卡爾積呢忆首？
- 內(nèi)連接（inner join）：取得兩張表中滿足存在連接匹配關(guān)系的記錄爱榔。
- 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)系的記錄糙及。
- 交叉連接（cross join）：顯示兩張表所有記錄一一對(duì)應(yīng)详幽，沒(méi)有匹配關(guān)系進(jìn)行篩選，也被稱為：笛卡爾積浸锨。
38. 說(shuō)一下數(shù)據(jù)庫(kù)的三大范式
- 第一范式：數(shù)據(jù)表中的每一列（每個(gè)字段）都不可以再拆分唇聘。
- 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柱搜，而不能是依賴于主鍵的一部分雳灾。
- 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冯凹，而不依賴于其他非主鍵谎亩。
39. mysql有關(guān)權(quán)限的表有哪幾個(gè)呢炒嘲？
MySQL服務(wù)器通過(guò)權(quán)限表來(lái)控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)，權(quán)限表存放在mysql數(shù)據(jù)庫(kù)里匈庭，由mysql_install_db腳本初始化夫凸。這些權(quán)限表分別user，db阱持，table_priv夭拌，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(hào)信息衷咽，里面的權(quán)限是全局級(jí)的鸽扁。
- db權(quán)限表：記錄各個(gè)帳號(hào)在各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)上的操作權(quán)限。
- table_priv權(quán)限表：記錄數(shù)據(jù)表級(jí)的操作權(quán)限镶骗。
- columns_priv權(quán)限表：記錄數(shù)據(jù)列級(jí)的操作權(quán)限桶现。
- host權(quán)限表：配合db權(quán)限表對(duì)給定主機(jī)上數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)操作權(quán)限作更細(xì)致的控制。這個(gè)權(quán)限表不受GRANT和REVOKE語(yǔ)句的影響鼎姊。
40. Mysql的binlog有幾種錄入格式骡和？分別有什么區(qū)別？
有三種格式哈相寇，statement慰于，row和mixed。
statement唤衫，每一條會(huì)修改數(shù)據(jù)的sql都會(huì)記錄在binlog中婆赠。不需要記錄每一行的變化，減少了binlog日志量佳励，節(jié)約了IO页藻，提高性能。由于sql的執(zhí)行是有上下文的植兰，因此在保存的時(shí)候需要保存相關(guān)的信息份帐，同時(shí)還有一些使用了函數(shù)之類的語(yǔ)句無(wú)法被記錄復(fù)制。
row楣导，不記錄sql語(yǔ)句上下文相關(guān)信息废境，僅保存哪條記錄被修改。記錄單元為每一行的改動(dòng)筒繁，基本是可以全部記下來(lái)但是由于很多操作噩凹，會(huì)導(dǎo)致大量行的改動(dòng)(比如alter table)，因此這種模式的文件保存的信息太多毡咏，日志量太大驮宴。
mixed，一種折中的方案呕缭，普通操作使用statement記錄堵泽，當(dāng)無(wú)法使用statement的時(shí)候使用row修己。
41. InnoDB引擎的4大特性，了解過(guò)嗎
- 插入緩沖（insert buffer)
- 二次寫(xiě)(double write)
- 自適應(yīng)哈希索引(ahi)
- <typo id="typo-11792" data-origin="預(yù)讀" ignoretag="true">預(yù)讀</typo>(read ahead)
42. 索引有哪些優(yōu)缺點(diǎn)迎罗？
優(yōu)點(diǎn)：
- 唯一索引可以保證數(shù)據(jù)庫(kù)表中每一行的數(shù)據(jù)的唯一性
- 索引可以加快數(shù)據(jù)查詢速度睬愤，減少查詢時(shí)間
缺點(diǎn)：
- 創(chuàng)建索引和維護(hù)索引要耗費(fèi)時(shí)間
- 索引需要占物理空間，除了數(shù)據(jù)表占用數(shù)據(jù)空間之外纹安，每一個(gè)索引還要占用一定的物理空間
- 以表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行增尤辱、刪、改的時(shí)候厢岂，索引也要?jiǎng)討B(tài)的維護(hù)光督。
43. 索引有哪幾種類型？
- 主鍵索引: 數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)塔粒，不允許為NULL结借，一個(gè)表只能有一個(gè)主鍵。
- 唯一索引: 數(shù)據(jù)列不允許重復(fù)窗怒，允許為NULL值，一個(gè)表允許多個(gè)列創(chuàng)建唯一索引蓄拣。
- 普通索引: 基本的索引類型扬虚，沒(méi)有唯一性的限制，允許為NULL值球恤。
- 全文索引：是目前搜索引擎使用的一種關(guān)鍵技術(shù)辜昵，對(duì)文本的內(nèi)容進(jìn)行分詞、搜索咽斧。
- 覆蓋索引：查詢列要被所建的索引覆蓋堪置，不必讀取數(shù)據(jù)行
- 組合索引：多列值組成一個(gè)索引，用于組合搜索张惹，效率大于索引合并
44. 創(chuàng)建索引有什么原則呢舀锨？
- 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(jì)算，不能有函數(shù)操作
- 優(yōu)先考慮擴(kuò)展索引宛逗，而不是新建索引坎匿，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)列一定要建立索引雷激。
- 對(duì)于定義為text替蔬、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(shí)創(chuàng)建索引
<pre language="javascript" code_block="true">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;</pre>
- 使用ALTER TABLE命令添加索引
<pre language="javascript" code_block="true">ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
復(fù)制代</pre>
- 使用CREATE INDEX命令創(chuàng)建
<pre language="javascript" code_block="true">CREATE INDEX index_name ON table_name (column);</pre>
46. 百萬(wàn)級(jí)別或以上的數(shù)據(jù)屎暇，你是如何刪除的承桥？
- 我們想要?jiǎng)h除百萬(wàn)數(shù)據(jù)的時(shí)候可以先刪除索引
- 然后批量刪除其中無(wú)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根悼？什么是最左匹配原則凶异？
最左前綴原則蜀撑，就是最左優(yōu)先，在創(chuàng)建多列索引時(shí)唠帝，要根據(jù)業(yè)務(wù)需求屯掖，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(gè)組合索引的時(shí)候襟衰，如(k1,k2,k3)贴铜，相當(dāng)于創(chuàng)建了（k1）瀑晒、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引苔悦，這就是最左匹配原則轩褐。把介。
48. B樹(shù)和B+樹(shù)的區(qū)別，數(shù)據(jù)庫(kù)為什么使用B+樹(shù)而不是B樹(shù)蟋座？
- 在B樹(shù)中向臀，鍵和值即存放在內(nèi)部節(jié)點(diǎn)又存放在葉子節(jié)點(diǎn)券膀；在B+樹(shù)中芹彬，內(nèi)部節(jié)點(diǎn)只存鍵舒帮，葉子節(jié)點(diǎn)則同時(shí)存放鍵和值兵迅。
- B+樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)有一條鏈相連矫限，而B(niǎo)樹(shù)的葉子節(jié)點(diǎn)各自獨(dú)立的临庇。
B+樹(shù)索引的所有數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)淮蜈，而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的梧田，鏈表連著的裁眯。那么B+樹(shù)使得范圍查找穿稳，排序查找旦袋，分組查找以及去重查找變得異常簡(jiǎn)單疤孕。.B+樹(shù)非葉子節(jié)點(diǎn)上是不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的胰柑，僅存儲(chǔ)鍵值崩瓤，而B(niǎo)樹(shù)節(jié)點(diǎn)中不僅存儲(chǔ)鍵值却桶，也會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)嗅剖。innodb中頁(yè)的默認(rèn)大小是16KB信粮，如果不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)强缘，那么就會(huì)存儲(chǔ)更多的鍵值赏胚，相應(yīng)的樹(shù)的階數(shù)（節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)樹(shù)）就會(huì)更大觉阅，樹(shù)就會(huì)更矮更胖，如此一來(lái)我們查找數(shù)據(jù)進(jìn)行磁盤(pán)的IO次數(shù)有會(huì)再次減少痴柔，數(shù)據(jù)查詢的效率也會(huì)更快.
49. 覆蓋索引咳蔚、回表等這些，了解過(guò)嗎糯耍？
- 覆蓋索引： 查詢列要被所建的索引覆蓋，不必從數(shù)據(jù)表中讀取舵鳞，換句話說(shuō)查詢列要被所使用的索引覆蓋蜓堕。
- 回表：二級(jí)索引無(wú)法直接查詢所有列的數(shù)據(jù)，所以通過(guò)二級(jí)索引查詢到聚簇索引后背伴，再查詢到想要的數(shù)據(jù)以清，這種通過(guò)二級(jí)索引查詢出來(lái)的過(guò)程掷倔，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(shù)在滿足聚簇索引和覆蓋索引的時(shí)候不需要回表查詢數(shù)據(jù)凛虽？
在B+樹(shù)的索引中，葉子節(jié)點(diǎn)可能存儲(chǔ)了當(dāng)前的key值至非，也可能存儲(chǔ)了當(dāng)前的key值以及整行的數(shù)據(jù)荒椭，這就是聚簇索引和非聚簇索引。 在InnoDB中味悄，只有主鍵索引是聚簇索引猾瘸，如果沒(méi)有主鍵牵触，則挑選一個(gè)唯一鍵建立聚簇索引袜腥。如果沒(méi)有唯一鍵羹令，則隱式的生成一個(gè)鍵來(lái)建立聚簇索引酒来。當(dāng)查詢使用聚簇索引時(shí)，在對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn)翘鸭，可以獲取到整行數(shù)據(jù)，因此不用再次進(jìn)行回表查詢档址。
51. 何時(shí)使用聚簇索引與非聚簇索引
52. 非聚簇索引一定會(huì)回表查詢嗎？
不一定尼摹，如果查詢語(yǔ)句的字段全部命中了索引，那么就不必再進(jìn)行回表查詢（哈哈和二，覆蓋索引就是這么回事）。
舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子废登，假設(shè)我們?cè)趯W(xué)生表的上建立了索引，那么當(dāng)進(jìn)行select age from student where age < 20的查詢時(shí)羽戒，在索引的葉子節(jié)點(diǎn)上疚俱，已經(jīng)包含了age信息，不會(huì)再次進(jìn)行回表查詢梁钾。
53. 組合索引是什么？為什么需要注意組合索引中的順序拇勃？
組合索引，用戶可以在多個(gè)列上建立索引,這種索引叫做組合索引瓣赂。
因?yàn)镮nnoDB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苫纤。
54. 什么是數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)？
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)（簡(jiǎn)稱：事務(wù)）操禀，是數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)執(zhí)行過(guò)程中的一個(gè)邏輯單位斤寂，由一個(gè)有限的數(shù)據(jù)庫(kù)操作序列構(gòu)成遍搞，這些操作要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行钩杰，是一個(gè)不可分割的工作單位。
55. 隔離級(jí)別與鎖的關(guān)系
回答這個(gè)問(wèn)題避除，可以先闡述四種隔離級(jí)別，再闡述它們的實(shí)現(xiàn)原理群井。隔離級(jí)別就是依賴鎖和MVCC實(shí)現(xiàn)的。
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(jí)別
56. 按照鎖的粒度分，數(shù)據(jù)庫(kù)鎖有哪些呢稍坯？鎖機(jī)制與InnoDB鎖算法
- 按鎖粒度分有：表鎖枪向，頁(yè)鎖秘蛔，行鎖
- 按鎖機(jī)制分有：樂(lè)觀鎖负蠕，悲觀鎖
57. 從鎖的類別角度講绣的，MySQL都有哪些鎖呢？
從鎖的類別上來(lái)講盼理，有共享鎖和排他鎖。
- 共享鎖: 又叫做讀鎖。當(dāng)用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取時(shí)抓艳，對(duì)數(shù)據(jù)加上共享鎖。共享鎖可以同時(shí)加上多個(gè)。
- 排他鎖: 又叫做寫(xiě)鎖位他。當(dāng)用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)的寫(xiě)入時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)加上排他鎖。排他鎖只可以加一個(gè)醒串，他和其他的排他鎖育苟，共享鎖都相斥。
<typo id="typo-14585" data-origin="鎖" ignoretag="true">鎖</typo>兼容性如下：
58. MySQL中InnoDB引擎的行鎖是怎么實(shí)現(xiàn)的？
基于索引來(lái)完成行鎖的。
<pre language="javascript" code_block="true">select * from t where id = 666 for update;</pre>
for update 可以根據(jù)條件來(lái)完成行鎖鎖定躺率，并且 id 是有索引鍵的列良狈，如果 id 不是索引鍵那么InnoDB將實(shí)行表鎖薪丁。
59. 什么是死鎖？怎么解決梧税？
死鎖是指兩個(gè)或多個(gè)事務(wù)在同一資源上相互占用，并請(qǐng)求鎖定對(duì)方的資源，從而導(dǎo)致惡性循環(huán)的現(xiàn)象尸执“砘澹看圖形象一點(diǎn)脆丁，如下：
死鎖有四個(gè)必要條件：互斥條件跟压，請(qǐng)求和保持條件，環(huán)路等待條件躲庄，不剝奪條件查剖。
解決死鎖思路，一般就是切斷環(huán)路读跷，盡量避免并發(fā)形成環(huán)路梗搅。
如果不同程序會(huì)并發(fā)存取多個(gè)表效览，盡量約定以相同的順序訪問(wèn)表无切，可以大大降低死鎖機(jī)會(huì)。
在同一個(gè)事務(wù)中丐枉，盡可能做到一次鎖定所需要的所有資源哆键，減少死鎖產(chǎn)生概率；
對(duì)于非常容易產(chǎn)生死鎖的業(yè)務(wù)部分瘦锹，可以嘗試使用升級(jí)鎖定顆粒度籍嘹，通過(guò)表級(jí)鎖定來(lái)減少死鎖產(chǎn)生的概率；
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(lè)觀鎖
死鎖與索引密不可分弯院，解決索引問(wèn)題辱士，需要合理優(yōu)化你的索引，
有興趣的朋友听绳，可以看我的這篇死鎖分析： 手把手教你分析Mysql死鎖問(wèn)題
60. 為什么要使用視圖颂碘？什么是視圖？
為什么要使用視圖椅挣？
為了提高復(fù)雜SQL語(yǔ)句的復(fù)用性和表操作的安全性头岔，MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)提供了視圖特性塔拳。
什么是視圖？
視圖是一個(gè)虛擬的表峡竣，是一個(gè)表中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)某種篩選后的顯示方式靠抑，視圖由一個(gè)預(yù)定義的查詢select語(yǔ)句組成。
61. 視圖有哪些特點(diǎn)适掰？哪些使用場(chǎng)景颂碧？
視圖特點(diǎn)：
- 視圖的列可以來(lái)自不同的表，是表的抽象和在邏輯意義上建立的新關(guān)系攻谁。
- 視圖是由基本表(實(shí)表)產(chǎn)生的表(虛表)稚伍。
- 視圖的建立和刪除不影響基本表弯予。
- 對(duì)視圖內(nèi)容的更新(添加戚宦，刪除和修改)直接影響基本表。
- 當(dāng)視圖來(lái)自多個(gè)基本表時(shí)锈嫩，不允許添加和刪除數(shù)據(jù)受楼。
視圖用途： 簡(jiǎn)化sql查詢，提高開(kāi)發(fā)效率呼寸，兼容老的表結(jié)構(gòu)艳汽。
視圖的常見(jiàn)使用場(chǎng)景：
- 重用SQL語(yǔ)句；
- 簡(jiǎn)化復(fù)雜的SQL操作对雪。
- 使用表的組成部分而不是整個(gè)表河狐；
- 保護(hù)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)瑟捣。
62. 視圖的優(yōu)點(diǎn)馋艺，缺點(diǎn)，講一下迈套？
- 查詢簡(jiǎn)單化捐祠。視圖能簡(jiǎn)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)桑李，能夠?qū)C(jī)密數(shù)據(jù)提供安全保護(hù)
- 邏輯數(shù)據(jù)獨(dú)立性踱蛀。視圖對(duì)重構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)提供了一定程度的邏輯獨(dú)立性
63. count(1)、count(*) 與 count(列名) 的區(qū)別贵白？
- count(*)包括了所有的列率拒，相當(dāng)于行數(shù)，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候禁荒，不會(huì)忽略列值為NULL
- count(1)包括了忽略所有列猬膨，用1代表代碼行，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候圈浇，不會(huì)忽略列值為NULL
- count(列名)只包括列名那一列寥掐，在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候靴寂，會(huì)忽略列值為空（這里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的計(jì)數(shù)召耘，即某個(gè)字段值為NULL時(shí)百炬，不統(tǒng)計(jì)。
64. 什么是游標(biāo)污它？
游標(biāo)提供了一種對(duì)從表中檢索出的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的靈活手段剖踊，就本質(zhì)而言，游標(biāo)實(shí)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(jī)制衫贬。
65. 什么是存儲(chǔ)過(guò)程德澈？有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？
存儲(chǔ)過(guò)程固惯，就是一些編譯好了的SQL語(yǔ)句梆造，這些SQL語(yǔ)句代碼像一個(gè)方法一樣實(shí)現(xiàn)一些功能（對(duì)單表或多表的增刪改查），然后給這些代碼塊取一個(gè)名字葬毫，在用到這個(gè)功能的時(shí)候調(diào)用即可镇辉。
優(yōu)點(diǎn)：
- 存儲(chǔ)過(guò)程是一個(gè)預(yù)編譯的代碼塊，執(zhí)行效率比較高
- 存儲(chǔ)過(guò)程在服務(wù)器端運(yùn)行贴捡，減少客戶端的壓力
- 允許模塊化程序設(shè)計(jì)忽肛，只需要?jiǎng)?chuàng)建一次過(guò)程，以后在程序中就可以調(diào)用該過(guò)程任意次烂斋，類似方法的復(fù)用
- 一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程替代大量T_SQL語(yǔ)句 屹逛，可以降低網(wǎng)絡(luò)通信量，提高通信速率
- 可以一定程度上確保數(shù)據(jù)安全
缺點(diǎn)：
- 調(diào)試麻煩
- 可移植性不靈活
- 重新編譯問(wèn)題
66. 什么是觸發(fā)器汛骂？觸發(fā)器的使用場(chǎng)景有哪些罕模？
觸發(fā)器，指一段代碼香缺，當(dāng)觸發(fā)某個(gè)事件時(shí)手销，自動(dòng)執(zhí)行這些代碼。
使用場(chǎng)景：
- 可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)表實(shí)現(xiàn)級(jí)聯(lián)更改图张。
- 實(shí)時(shí)監(jiān)控某張表中的某個(gè)字段的更改而需要做出相應(yīng)的處理锋拖。
- 例如可以生成某些業(yè)務(wù)的編號(hào)。
- 注意不要濫用祸轮，否則會(huì)造成數(shù)據(jù)庫(kù)及應(yīng)用程序的維護(hù)困難兽埃。
67. MySQL中都有哪些觸發(fā)器？
MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)中有六種觸發(fā)器：
- Before Insert
- After Insert
- Before Update
- After Update
- Before Delete
- After Delete
68. 超鍵适袜、候選鍵柄错、主鍵、外鍵分別是什么？
- 超鍵：在關(guān)系模式中售貌，能唯一知標(biāo)識(shí)元組的屬性集稱為超鍵给猾。
- 候選鍵：是最小超鍵，即沒(méi)有冗余元素的超鍵颂跨。
- 主鍵：數(shù)據(jù)庫(kù)表中對(duì)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)對(duì)象予以唯一和完整標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)列或?qū)傩缘慕M合敢伸。一個(gè)數(shù)據(jù)列只能有一個(gè)主鍵，且主鍵的取值不能缺失恒削，即不能為空值（Null）池颈。
- 外鍵：在一個(gè)表中存在的另一個(gè)表的主鍵稱此表的外鍵。钓丰。
69. SQL 約束有哪幾種呢躯砰？
- NOT NULL: 約束字段的內(nèi)容一定不能為NULL。
- UNIQUE: 約束字段唯一性携丁，一個(gè)表允許有多個(gè) Unique 約束琢歇。
- PRIMARY KEY: 約束字段唯一，不可重復(fù)则北，一個(gè)表只允許存在一個(gè)矿微。
- FOREIGN KEY: 用于預(yù)防破壞表之間連接的動(dòng)作痕慢，也能防止非法數(shù)據(jù)插入外鍵尚揣。
- CHECK: 用于控制字段的值范圍。
70. 談?wù)劻N關(guān)聯(lián)查詢掖举，使用場(chǎng)景快骗。
- 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<typo id="typo-16960" data-origin="涵義" ignoretag="true">涵義</typo>
- 字段最多存放 50 個(gè)字符
- 如 varchar(50) 和 varchar(200) 存儲(chǔ) "jay" 字符串所占空間是一樣的，后者在排序時(shí)會(huì)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類型塔次，顯示長(zhǎng)度是 20
- char(20)表示字段是固定長(zhǎng)度字符串方篮，長(zhǎng)度為 20
- varchar(20) 表示字段是可變長(zhǎng)度字符串，長(zhǎng)度為 20
73. drop励负、delete與truncate的區(qū)別
74. UNION與UNION ALL的區(qū)別藕溅？
- Union：對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作，不包括重復(fù)行继榆，同時(shí)進(jìn)行默認(rèn)規(guī)則的排序巾表；
- Union All：對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作，包括重復(fù)行略吨，不進(jìn)行排序集币；
- UNION的效率高于 UNION ALL
75. SQL的生命周期？
服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫(kù)建立連接
數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)程拿到請(qǐng)求sql
解析并生成執(zhí)行計(jì)劃翠忠，執(zhí)行
讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存鞠苟，并進(jìn)行邏輯處理
通過(guò)步驟一的連接，發(fā)送結(jié)果到客戶端
關(guān)掉連接，釋放資源
76. 一條Sql的執(zhí)行順序当娱？
77. 列值為NULL時(shí)吃既，查詢是否會(huì)用到索引？
列值為NULL也是可以走索引的
計(jì)劃對(duì)列進(jìn)行索引跨细，應(yīng)盡量避免把它設(shè)置為可空态秧，因?yàn)檫@會(huì)讓 MySQL 難以優(yōu)化引用了可空列的查詢，同時(shí)增加了引擎的復(fù)雜度
78. 關(guān)心過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面的sql耗時(shí)嗎扼鞋？統(tǒng)計(jì)過(guò)慢查詢嗎申鱼？對(duì)慢查詢都怎么優(yōu)化過(guò)？
- 我們平時(shí)寫(xiě)Sql時(shí)云头，都要養(yǎng)成用explain分析的習(xí)慣捐友。
- 慢查詢的統(tǒng)計(jì)，運(yùn)維會(huì)定期統(tǒng)計(jì)給我們
優(yōu)化慢查詢：
- 分析語(yǔ)句溃槐，是否加載了不必要的字段/數(shù)據(jù)匣砖。
- 分析SQl執(zhí)行句話，是否命中索引等昏滴。
- 如果SQL很復(fù)雜猴鲫，優(yōu)化SQL結(jié)構(gòu)
- 如果表數(shù)據(jù)量太大，考慮分
79. 主鍵使用自增ID還是UUID谣殊，為什么拂共？
如果是單機(jī)的話，選擇自增ID姻几；如果是分布式系統(tǒng)宜狐，優(yōu)先考慮UUID吧，但還是最好自己公司有一套分布式唯一ID生產(chǎn)方案吧蛇捌。
- 自增ID：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間小抚恒，查詢效率高。但是如果數(shù)據(jù)量過(guò)大,會(huì)超出自增長(zhǎng)的值范圍络拌，多庫(kù)合并俭驮，也有可能有問(wèn)題。
- uuid：適合大量數(shù)據(jù)的插入和更新操作春贸，但是它無(wú)序的混萝，插入數(shù)據(jù)效率慢，占用空間大祥诽。
80. mysql自增主鍵用完了怎么辦譬圣？
自增主鍵一般用int類型，一般達(dá)不到最大值雄坪，可以考慮提前分庫(kù)分表的厘熟。
81. 字段為什么要求定義為not null屯蹦？
null值會(huì)占用更多的字節(jié)，并且null有很多坑的绳姨。
82. 如果要存儲(chǔ)用戶的密碼散列登澜，應(yīng)該使用什么字段進(jìn)行存儲(chǔ)？
密碼散列飘庄，鹽脑蠕，用戶身份證號(hào)等固定長(zhǎng)度的字符串，應(yīng)該使用char而不是varchar來(lái)存儲(chǔ)跪削，這樣可以節(jié)省空間且提高檢索效率谴仙。
83. Mysql驅(qū)動(dòng)程序是什么？
這個(gè)jar包： mysql-connector-java-5.1.18.jar
Mysql驅(qū)動(dòng)程序主要幫助編程語(yǔ)言與 MySQL服務(wù)端進(jìn)行通信碾盐，如連接晃跺、傳輸數(shù)據(jù)、關(guān)閉等毫玖。
84. 如何優(yōu)化長(zhǎng)難的查詢語(yǔ)句掀虎？有實(shí)戰(zhàn)過(guò)嗎？
- 將一個(gè)大的查詢分為多個(gè)小的相同的查詢
- 減少冗余記錄的查詢付枫。
- 一個(gè)復(fù)雜查詢可以考慮拆成多個(gè)簡(jiǎn)單查詢
- 分解關(guān)聯(lián)查詢烹玉，讓緩存的效率更高。
85. 優(yōu)化特定類型的查詢語(yǔ)句
平時(shí)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)的情況阐滩，使用緩存
- explain 分析你的SQL
86. MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)cpu飆升的話二打，要怎么處理呢？
排查過(guò)程：
- 使用top 命令觀察叶眉，確定是mysqld導(dǎo)致還是其他原因址儒。
- 如果是mysqld導(dǎo)致的，show processlist衅疙，查看session情況，確定是不是有消耗資源的sql在運(yùn)行鸳慈。
- 找出消耗高的 sql饱溢，看看執(zhí)行計(jì)劃是否準(zhǔn)確， 索引是否缺失走芋，數(shù)據(jù)量是否太大绩郎。
處理：
- kill 掉這些線程(同時(shí)觀察 cpu 使用率是否下降)，
- 進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整(比如說(shuō)加索引翁逞、改 sql肋杖、改內(nèi)存參數(shù))
- 重新跑這些 SQL洗做。
其他情況：
也有可能是每個(gè) sql 消耗資源并不多盅蝗，但是突然之間，有大量的 session 連進(jìn)來(lái)導(dǎo)致 cpu 飆升驳遵，這種情況就需要跟應(yīng)用一起來(lái)分析為何連接數(shù)會(huì)激增，再做出相應(yīng)的調(diào)整津畸，比如說(shuō)限制連接數(shù)等
87. 讀寫(xiě)分離常見(jiàn)方案振定？
- 應(yīng)用程序根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來(lái)判斷，增刪改等寫(xiě)操作命令發(fā)給主庫(kù)肉拓，查詢命令發(fā)給備庫(kù)后频。
- 利用中間件來(lái)做代理，負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求識(shí)別出讀還是寫(xiě)暖途，并分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中卑惜。（如：amoeba，mysql-proxy）
88. MySQL的復(fù)制原理以及流程
主從復(fù)制原理驻售，簡(jiǎn)言之残揉，就三步曲，如下：
- 主數(shù)據(jù)庫(kù)有個(gè)bin-log二進(jìn)制文件芋浮，紀(jì)錄了所有增刪改Sql語(yǔ)句抱环。（binlog線程）
- 從數(shù)據(jù)庫(kù)把主數(shù)據(jù)庫(kù)的bin-log文件的sql語(yǔ)句復(fù)制過(guò)來(lái)。（io線程）
- 從數(shù)據(jù)庫(kù)的relay-log重做日志文件中再執(zhí)行一次這些sql語(yǔ)句纸巷。（Sql執(zhí)行線程）
如下圖所示：
上圖主從復(fù)制分了五個(gè)步驟進(jìn)行：
步驟一：主庫(kù)的更新事件(update镇草、insert、delete)被寫(xiě)到binlog
步驟二：從庫(kù)發(fā)起連接瘤旨，連接到主庫(kù)梯啤。
步驟三：此時(shí)主庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)binlog dump thread，把binlog的內(nèi)容發(fā)送到從庫(kù)存哲。
步驟四：從庫(kù)啟動(dòng)之后因宇，創(chuàng)建一個(gè)I/O線程，讀取主庫(kù)傳過(guò)來(lái)的binlog內(nèi)容并寫(xiě)入到relay log
步驟五：還會(huì)創(chuàng)建一個(gè)SQL線程祟偷，從relay log里面讀取內(nèi)容察滑，從Exec_Master_Log_Pos位置開(kāi)始執(zhí)行讀取到的更新事件，將更新內(nèi)容寫(xiě)入到slave的db
89. MySQL中DATETIME和TIMESTAMP的區(qū)別
存儲(chǔ)精度都為秒
區(qū)別：
- DATETIME 的日期范圍是 1001——9999 年修肠；TIMESTAMP 的時(shí)間范圍是 1970——2038 年
- DATETIME 存儲(chǔ)時(shí)間與時(shí)區(qū)無(wú)關(guān)贺辰；TIMESTAMP 存儲(chǔ)時(shí)間與時(shí)區(qū)有關(guān)，顯示的值也依賴于時(shí)區(qū)
- DATETIME 的存儲(chǔ)空間為 8 字節(jié)嵌施；TIMESTAMP 的存儲(chǔ)空間為 4 字節(jié)
- DATETIME 的默認(rèn)值為 null饲化；TIMESTAMP 的字段默認(rèn)不為空(not null)，默認(rèn)值為當(dāng)前時(shí)間(CURRENT_TIMESTAMP)
90. Innodb的事務(wù)實(shí)現(xiàn)原理吗伤？
- 原子性：是使用 undo log來(lái)實(shí)現(xiàn)的吃靠，如果事務(wù)執(zhí)行過(guò)程中出錯(cuò)或者用戶執(zhí)行了rollback，系統(tǒng)通過(guò)undo log日志返回事務(wù)開(kāi)始的狀態(tài)足淆。
- 持久性：使用 redo log來(lái)實(shí)現(xiàn)巢块，只要redo log日志持久化了礁阁，當(dāng)系統(tǒng)崩潰，即可通過(guò)redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)夕冲。
- 隔離性：通過(guò)鎖以及MVCC,使事務(wù)相互隔離開(kāi)氮兵。
- 一致性：通過(guò)回滾、恢復(fù)歹鱼，以及并發(fā)情況下的隔離性泣栈，從而實(shí)現(xiàn)一致性。
91. 談?wù)凪ySQL的Explain
Explain 執(zhí)行計(jì)劃包含字段信息如下：分別是 id弥姻、select_type南片、table、partitions庭敦、type疼进、possible_keys、key秧廉、key_len伞广、ref、rows疼电、filtered嚼锄、Extra 等12個(gè)字段。
我們重點(diǎn)關(guān)注的是type蔽豺，它的屬性排序如下：
<pre language="javascript" code_block="true">system > const > eq_ref > ref > ref_or_null >
index_merge > unique_subquery > index_subquery >
range > index > ALL</pre>
92. Innodb的事務(wù)與日志的實(shí)現(xiàn)方式
有多少種日志
innodb兩種日志redo和undo区丑。
日志的存放形式
- redo：在頁(yè)修改的時(shí)候，先寫(xiě)到 redo log buffer 里面修陡， 然后寫(xiě)到 redo log 的文件系統(tǒng)緩存里面(fwrite)沧侥，然后再同步到磁盤(pán)文件（ fsync）。
- Undo：在 MySQL5.5 之前魄鸦， undo 只能存放在 ibdata文件里面宴杀， 5.6 之后，可以通過(guò)設(shè)置 innodb_undo_tablespaces 參數(shù)把 undo log 存放在 ibdata之外号杏。
事務(wù)是如何通過(guò)日志來(lái)實(shí)現(xiàn)的
- 因?yàn)槭聞?wù)在修改頁(yè)時(shí)婴氮，要先記 undo，在記 undo 之前要記 undo 的 redo盾致， 然后修改數(shù)據(jù)頁(yè)，再記數(shù)據(jù)頁(yè)修改的 redo荣暮。 Redo（里面包括 undo 的修改） 一定要比數(shù)據(jù)頁(yè)先持久化到磁盤(pán)庭惜。
- 當(dāng)事務(wù)需要回滾時(shí)，因?yàn)橛?undo穗酥，可以把數(shù)據(jù)頁(yè)回滾到前鏡像的 狀態(tài)护赊，崩潰恢復(fù)時(shí)惠遏，如果 redo log 中事務(wù)沒(méi)有對(duì)應(yīng)的 commit 記錄，那么需要用 undo把該事務(wù)的修改回滾到事務(wù)開(kāi)始之前骏啰。
- 如果有 commit 記錄节吮，就用 redo 前滾到該事務(wù)完成時(shí)并提交掉。
93. MySQL中TEXT數(shù)據(jù)類型的最大長(zhǎng)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(tái)db判耕，在最快時(shí)間之內(nèi)重啟透绩。
- 可以使用批量 ssh 工具 pssh 來(lái)對(duì)需要重啟的機(jī)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(shí)操作多臺(tái)服務(wù)
95. 你是如何監(jiān)控你們的數(shù)據(jù)庫(kù)的壁熄？你們的慢日志都是怎么查詢的帚豪？
監(jiān)控的工具有很多，例如zabbix草丧，lepus狸臣，我這里用的是lepus
96. 你是否做過(guò)主從一致性校驗(yàn)，如果有昌执，怎么做的烛亦，如果沒(méi)有，你打算怎么做懂拾？
主從一致性校驗(yàn)有多種工具 例如checksum煤禽、mysqldiff、pt-table-checksum等
97. 你們數(shù)據(jù)庫(kù)是否支持emoji表情存儲(chǔ)委粉，如果不支持呜师，如何操作？
更換字符集utf8-->utf8mb4
98. MySQL如何獲取當(dāng)前日期贾节？
SELECT CURRENT_DATE();
99. 一個(gè)6億的表a汁汗，一個(gè)3億的表b，通過(guò)外間tid關(guān)聯(lián)栗涂，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)記錄知牌。
1、如果A表TID是自增長(zhǎng),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斤程、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也需要有索引角寸。 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(jìn)行：
- 組合一：id列是主鍵忿墅，RC隔離級(jí)別
- 組合二：id列是二級(jí)唯一索引扁藕，RC隔離級(jí)別
- 組合三：id列是二級(jí)非唯一索引，RC隔離級(jí)別
- 組合四：id列上沒(méi)有索引疚脐，RC隔離級(jí)別
- 組合五：id列是主鍵亿柑，RR隔離級(jí)別
- 組合六：id列是二級(jí)唯一索引，RR隔離級(jí)別
- 組合七：id列是二級(jí)非唯一索引棍弄，RR隔離級(jí)別
- 組合八：id列上沒(méi)有索引望薄，RR隔離級(jí)別
- 組合九：Serializable隔離級(jí)別
如果答案整理有錯(cuò)疟游，歡迎指出哈，感激不盡~
