mysql面试题100题，包含答案和解析.docx_mysql经典面试题及答案资源-CSDN文库

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100 道 MySQL 数据库经典面试题解析，已经上传 github 啦

https://github.com/whx123/JavaHome/tree/master/Java%E9%9D%A2%E8%AF%9

5%E9%A2%98%E9%9B%86%E7%BB%93%E5%8F%B7

公众号：捡田螺的小男孩

数据库

1. MySQL 索引使用有哪些注意事项呢？

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

� 查询条件包含 or，可能导致索引失效

� 如何字段类型是字符串，where 时一定用引号括起来，否则索引失效

� like 通配符可能导致索引失效。

� 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。

� 在索引列上使用 mysql 的内置函数，索引失效。

� 对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。

� 索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会导致索引失效。

� 索引字段上使用 is null， is not null，可能导致索引失效。

� 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。

� mysql 估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

后端程序员必备：索引失效的十大杂症

索引不适合哪些场景

� 数据量少的不适合加索引

� 更新比较频繁的也不适合加索引

� 区分度低的字段不适合加索引（如性别）

索引的一些潜规则

� 覆盖索引

� 回表

� 索引数据结构（B+树）

� 最左前缀原则

� 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：

� sharding-jdbc（当当）

� Mycat

� TDDL（淘宝）

� Oceanus(58 同城数据库中间件)

� vitess（谷歌开发的数据库中间件）

� Atlas(Qihoo 360)

分库分表可能遇到的问题

� 事务问题：需要用分布式事务啦

� 跨节点 Join 的问题：解决这一问题可以分两次查询实现

� 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。

� 数据迁移，容量规划，扩容等问题

� 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

� 跨分片的排序分页问题（后台加大 pagesize 处理？）

个人觉得网上这两篇文章不错，小伙伴们可以去看一下哈：

� MySQL 数据库之互联网常用分库分表方案

� 分库分表需要考虑的问题及方案

5. InnoDB 与 MyISAM 的区别

� InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务

� InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持外键

� InnoDB 支持 MVCC(多版本并发控制)，MyISAM 不支持

� 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。

� 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）

� InnoDB 支持表、行级锁，而 MyISAM 支持表级锁。

� InnoDB 表必须有主键，而 MyISAM 可以没有主键

� Innodb 表需要更多的内存和存储，而 MyISAM 可被压缩，存储空间较小，。

� Innodb 按主键大小有序插入，MyISAM 记录插入顺序是，按记录插入顺序保存。

� 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

6. 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 树而是 B+树呢？

1）B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而 B 树节点中不仅存储键值，也会存储数据。

innodb 中页的默认大小是 16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节

点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的 IO 次数有会再次减

少，数据查询的效率也会更快。

2）B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么 B+树

使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。

可以看这篇文章哈：再有人问你为什么 MySQL 用 B+树做索引，就把这篇文章发给她

7. 聚集索引与非聚集索引的区别

� 一个表中只能拥有一个聚集索引，而非聚集索引一个表可以存在多个。

� 聚集索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；非聚集索引，索引中索引

的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。

� 索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数

据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。

� 聚集索引：物理存储按照索引排序；非聚集索引：物理存储不按照索引排序；

何时使用聚集索引或非聚集索引？

8. limit 1000000 加载很慢的话，你是怎么解决的呢？

方案一：如果 id 是连续的，可以这样，返回上次查询的最大记录(偏移量)，再往下 limit

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