MySQL 75道面试题及答案.docx
MySQL面试题及答案 MySQL索引使用有哪些注意事项?可以从三个维度回答这个问题:索引哪些情况会失效,索引不适合哪些场景,索引规则。 索引哪些情况会失效: 1. 查询条件包含or,可能导致索引失效 2. 字段类型是字符串,where时一定用引号括起来,否则索引失效 3. like通配符可能导致索引失效 4. 联合索引,查询时的条件列不是联合索引中的第一个列,索引失效 5. 在索引列上使用MySQL的内置函数,索引失效 6. 对索引列运算(如,+、-、*、/),索引失效 7. 索引字段上使用(!=或者<>,not in)时,可能会导致索引失效 8. 索引字段上使用is null,is not null,可能导致索引失效 9. 左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样,可能导致索引失效 10. MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引 索引不适合哪些场景: 1. 数据量少的不适合加索引 2. 更新比较频繁的也不适合加索引 3. 区分度低的字段不适合加索引(如性别) 索引的一些潜规则: 1. 覆盖索引 2. 回表 3. 索引数据结构(B+树) 4. 最左前缀原则 5. 索引下推 MySQL遇到过死锁问题吗?你是如何解决的? 我排查死锁的一般步骤是: 1. 查看死锁日志show engine innodb status; 2. 找出死锁Sql 3. 分析sql加锁情况 4. 模拟死锁案发 5. 分析死锁日志 6. 分析死锁结果 日常工作中你是怎么优化SQL的?可以从这几个维度回答这个问题: 1. 加索引 2. 避免返回不必要的数据 3. 适当分批量进行 4. 优化sql结构 5. 分库分表 6. 读写分离 分库与分表的设计: 分库分表方案: 1. 水平分库:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。 2. 水平分表:以字段为依据,按照一定策略(hash、range等),将一个表中的数据拆分到多个表中。 3. 垂直分库:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。 4. 垂直分表:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。 常用的分库分表中间件: 1. sharding-jdbc(当当) 2. Mycat 3. CTDDL(淘宝) 4. Oceanus(58同城数据库中间件) 5. vitess(谷歌开发的数据库中间件) 6. Atlas(Qihoo 360) 分库分表可能遇到的问题: 1. 事务问题:需要用分布式事务啦 2. 跨节点Join的问题:解决这一问题可以分两次查询实现 3. 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题:分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并 4. 数据迁移,容量规划,扩容等问题 5. ID问题:数据库被切分后,不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦,最简单可以考虑UUID 6. 跨分片的排序分页问题(后台加大pagesize处理?) InnoDB与MyISAM的区别: 1. InnoDB支持事务,MyISAM不支持事务 2. InnoDB支持外键,MyISAM不支持外键 3. InnoDB支持MVCC(多版本并发控制),MyISAM不支持 4. select count(*)from table 时,MyISAM更快,因为它有一个变量保存了整个表的总行数,可以直接读取,InnoDB就需要全表扫描 5. InnoDB不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引(5.7以后的InnoDB 也支持全文索引) 6. InnoDB支持表、行级锁,而MyISAM支持表级锁 7. InnoDB表必须有主键,而MyISAM可以没有主键 8. InnoDB表需要更多的内存和存储,而MyISAM可被压缩,存储空间较小,。 9. InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全,与MyISAM比InnoDB写的效率差一些,并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引 数据库索引的原理,为什么要用B+树,为什么不用二叉树? 可以从几个维度去看这个问题,查询是否够快,效率是否稳定,存储数据多少,以及查找磁盘次数,为什么不是二叉树,为什么不是平衡二叉树,为什么不是B树,而偏偏是B+树呢? 为什么不是一般二叉树?如果二叉树特殊化为一个链表,相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说,查找效率更稳定,总体的查找速度也更快。 为什么不是平衡二叉树呢?我们知道,在内存比在磁盘的数据,查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引,那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点,也就是我们说的一个磁盘块,但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的,如果是B树,可以存储更多的节点数据,树的高度也会降低,因此读取磁盘的次数就降下来啦,查询效率就快啦。 那为什么不是B树?B+树可以存储更多的节点数据,树的高度也会降低,因此读取磁盘的次数就降下来啦,查询效率就快啦。
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