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一百道關(guān)于MySQL索引解答

Linux愛好者 ? 來源:撿田螺的小男孩 ? 作者:撿田螺的小男孩 ? 2021-06-13 15:51 ? 次閱讀

數(shù)據(jù)庫

1. MySQL索引使用有哪些注意事項(xiàng)呢?

可以從三個(gè)維度回答這個(gè)問題:索引哪些情況會(huì)失效,索引不適合哪些場(chǎng)景,索引規(guī)則

索引哪些情況會(huì)失效

查詢條件包含or,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,否則索引失效

like通配符可能導(dǎo)致索引失效。

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,索引失效。

在索引列上使用mysql的內(nèi)置函數(shù),索引失效。

對(duì)索引列運(yùn)算(如,+、-、*、/),索引失效。

索引字段上使用(!= 或者 《 》,not in)時(shí),可能會(huì)導(dǎo)致索引失效。

索引字段上使用is null, is not null,可能導(dǎo)致索引失效。

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。

mysql估計(jì)使用全表掃描要比使用索引快,則不使用索引。

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)

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

3. 日常工作中你是怎么優(yōu)化SQL的?

可以從這幾個(gè)維度回答這個(gè)問題:

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)

分庫分表

讀寫分離

4. 說說分庫與分表的設(shè)計(jì)

分庫分表方案,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),按照一定策略(hash、range等),將一個(gè)庫中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)庫中。

水平分表:以字段為依據(jù),按照一定策略(hash、range等),將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)表中。

垂直分庫:以表為依據(jù),按照業(yè)務(wù)歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。

垂直分表:以字段為依據(jù),按照字段的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴(kuò)展表)中。

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(diǎn)Join的問題:解決這一問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)問題:分別在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。

數(shù)據(jù)遷移,容量規(guī)劃,擴(kuò)容等問題

ID問題:數(shù)據(jù)庫被切分后,不能再依賴數(shù)據(jù)庫自身的主鍵生成機(jī)制啦,最簡(jiǎn)單可以考慮UUID

跨分片的排序分頁問題(后臺(tái)加大pagesize處理?)

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,MyISAM不支持外鍵

InnoDB 支持 MVCC(多版本并發(fā)控制),MyISAM 不支持

select count(*) from table時(shí),MyISAM更快,因?yàn)樗幸粋€(gè)變量保存了整個(gè)表的總行數(shù),可以直接讀取,InnoDB就需要全表掃描。

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、行級(jí)鎖,而MyISAM支持表級(jí)鎖。

InnoDB表必須有主鍵,而MyISAM可以沒有主鍵

Innodb表需要更多的內(nèi)存和存儲(chǔ),而MyISAM可被壓縮,存儲(chǔ)空間較小,。

Innodb按主鍵大小有序插入,MyISAM記錄插入順序是,按記錄插入順序保存。

InnoDB 存儲(chǔ)引擎提供了具有提交、回滾、崩潰恢復(fù)能力的事務(wù)安全,與 MyISAM 比 InnoDB 寫的效率差一些,并且會(huì)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,為什么要用B+樹,為什么不用二叉樹?

可以從幾個(gè)維度去看這個(gè)問題,查詢是否夠快,效率是否穩(wěn)定,存儲(chǔ)數(shù)據(jù)多少,以及查找磁盤次數(shù),為什么不是二叉樹,為什么不是平衡二叉樹,為什么不是B樹,而偏偏是B+樹呢?

為什么不是一般二叉樹?

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

為什么不是平衡二叉樹呢?

我們知道,在內(nèi)存比在磁盤的數(shù)據(jù),查詢效率快得多。如果樹這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作為索引,那我們每查找一次數(shù)據(jù)就需要從磁盤中讀取一個(gè)節(jié)點(diǎn),也就是我們說的一個(gè)磁盤塊,但是平衡二叉樹可是每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)一個(gè)鍵值和數(shù)據(jù)的,如果是B樹,可以存儲(chǔ)更多的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù),樹的高度也會(huì)降低,因此讀取磁盤的次數(shù)就降下來啦,查詢效率就快啦。

那為什么不是B樹而是B+樹呢?

1)B+樹非葉子節(jié)點(diǎn)上是不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,僅存儲(chǔ)鍵值,而B樹節(jié)點(diǎn)中不僅存儲(chǔ)鍵值,也會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。innodb中頁的默認(rèn)大小是16KB,如果不存儲(chǔ)數(shù)據(jù),那么就會(huì)存儲(chǔ)更多的鍵值,相應(yīng)的樹的階數(shù)(節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)樹)就會(huì)更大,樹就會(huì)更矮更胖,如此一來我們查找數(shù)據(jù)進(jìn)行磁盤的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。

2)B+樹索引的所有數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn),而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的,鏈表連著的。那么B+樹使得范圍查找,排序查找,分組查找以及去重查找變得異常簡(jiǎn)單。

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,而非聚集索引一個(gè)表可以存在多個(gè)。

聚集索引,索引中鍵值的邏輯順序決定了表中相應(yīng)行的物理順序;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(chǔ)順序不同。

索引是通過二叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來描述的,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),只不過有一個(gè)指針指向?qū)?yīng)的數(shù)據(jù)塊。

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;

何時(shí)使用聚集索引或非聚集索引?

8. limit 1000000加載很慢的話,你是怎么解決的呢?

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

select id,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。因?yàn)榻^大多數(shù)用戶都不會(huì)往后翻太多頁。

方案三:order by + 索引(id為索引)

select id,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(chǎng)景。(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?

數(shù)據(jù)庫自增長(zhǎng)序列或字段。

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(jí)別有哪些?MySQL的默認(rèn)隔離級(jí)別是什么?

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(jí)別是可重復(fù)讀(Repeatable Read)

11. 什么是幻讀,臟讀,不可重復(fù)讀呢?

事務(wù)A、B交替執(zhí)行,事務(wù)A被事務(wù)B干擾到了,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,讀取同一條記錄,卻返回了不同的數(shù)據(jù),這就是不可重復(fù)讀。

事務(wù)A查詢一個(gè)范圍的結(jié)果集,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,然后事務(wù)A再次查詢相同的范圍,兩次讀取得到的結(jié)果集不一樣了,這就是幻讀。

12. 在高并發(fā)情況下,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),就要保證一個(gè)線程在修改時(shí)其它線程無法更新這行記錄。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(jìn)來修改數(shù)據(jù)時(shí),別的線程都得拒之門外~比如,可以使用select…for update ~

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

以上這條sql語句會(huì)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,別的線程都無法修改這些記錄。

使用樂觀鎖

樂觀鎖思想就是,有線程過來,先放過去修改,如果看到別的線程沒修改過,就可以修改成功,如果別的線程修改過,就修改失敗或者重試。實(shí)現(xiàn)方式:樂觀鎖一般會(huì)使用版本號(hào)機(jī)制或CAS算法實(shí)現(xiàn)。

13. 數(shù)據(jù)庫的樂觀鎖和悲觀鎖。

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),每時(shí)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,所以一個(gè)事務(wù)擁有(獲得)悲觀鎖后,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。

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(dòng)不會(huì)太頻繁。因此,它允許多個(gè)事務(wù)同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變動(dòng)。實(shí)現(xiàn)方式:樂觀鎖一般會(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,怎么看執(zhí)行計(jì)劃(explain),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(jì)劃(這點(diǎn)非常重要,日常開發(fā)中用它分析Sql,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。

select for update 含義

select查詢語句是不會(huì)加鎖的,但是select for update除了有查詢的作用外,還會(huì)加鎖呢,而且它是悲觀鎖哦。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。

沒用索引/主鍵的話就是表鎖,否則就是是行鎖。

select for update 加鎖驗(yàn)證

表結(jié)構(gòu):

//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

id為主鍵,select for update 1270070這條記錄時(shí),再開一個(gè)事務(wù)對(duì)該記錄更新,發(fā)現(xiàn)更新阻塞啦,其實(shí)是加鎖了。如下圖:

我們?cè)匍_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,因此,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,換普通字段balance吧,發(fā)現(xiàn)又阻塞了。因此,沒用索引/主鍵的話,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)庫的操作要么全部被執(zhí)行,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,數(shù)據(jù)不會(huì)被破壞,假如A賬戶給B賬戶轉(zhuǎn)10塊錢,不管成功與否,A和B的總金額是不變的。

隔離性:多個(gè)事務(wù)并發(fā)訪問時(shí),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。簡(jiǎn)言之,就是事務(wù)之間是進(jìn)水不犯河水的。

持久性:表示事務(wù)完成以后,該事務(wù)對(duì)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。

事務(wù)ACID特性的實(shí)現(xiàn)思想

原子性:是使用 undo log來實(shí)現(xiàn)的,如果事務(wù)執(zhí)行過程中出錯(cuò)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)。

持久性:使用 redo log來實(shí)現(xiàn),只要redo log日志持久化了,當(dāng)系統(tǒng)崩潰,即可通過redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)。

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、恢復(fù),以及并發(fā)情況下的隔離性,從而實(shí)現(xiàn)一致性。

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

分庫分表

某個(gè)表有近千萬數(shù)據(jù),可以考慮優(yōu)化表結(jié)構(gòu),分表(水平分表,垂直分表),當(dāng)然,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,如

分表方案(水平分表,垂直分表,切分規(guī)則hash等)

分庫分表中間件(Mycat,sharding-jdbc等)

分庫分表一些問題(事務(wù)問題?跨節(jié)點(diǎn)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),當(dāng)然還有所以索引優(yōu)化等方案~

18. 如何寫sql能夠有效的使用到復(fù)合索引。

復(fù)合索引,也叫組合索引,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。

當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)組合索引的時(shí)候,如(k1,k2,k3),相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引,這就是最左匹配原則。

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

有關(guān)于復(fù)合索引,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,同時(shí)可以刪除不必要的冗余索引。

19. mysql中in 和exists的區(qū)別。

這個(gè),跟一下demo來看更刺激吧,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,查詢所有部門的所有員工,很容易有以下SQL:

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

這樣寫等價(jià)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(gè)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,我們也可以用exists實(shí)現(xiàn)一樣的查詢功能,如下:

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

因?yàn)閑xists查詢的理解就是,先執(zhí)行主查詢,獲得數(shù)據(jù)后,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),來決定主查詢的數(shù)據(jù)結(jié)果是否得意保留。

那么,這樣寫就等價(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,可以抽象成這樣一個(gè)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(fèi)勁的就是跟程序鏈接釋放。假設(shè)鏈接了兩次,每次做上百萬次的數(shù)據(jù)集查詢,查完就走,這樣就只做了兩次;相反建立了上百萬次鏈接,申請(qǐng)鏈接釋放反復(fù)重復(fù),這樣系統(tǒng)就受不了了。即mysql優(yōu)化原則,就是小表驅(qū)動(dòng)大表,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)。

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

20. 數(shù)據(jù)庫自增主鍵可能遇到什么問題。

使用自增主鍵對(duì)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。解決方案的話,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)問題

自增主鍵可能用完問題。

21. MVCC熟悉嗎,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,從而提高并發(fā)性能的一種機(jī)制。

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)庫中間件了解過嗎,sharding jdbc,mycat?

sharding-jdbc目前是基于jdbc驅(qū)動(dòng),無需額外的proxy,因此也無需關(guān)注proxy本身的高可用。

Mycat 是基于 Proxy,它復(fù)寫了 MySQL 協(xié)議,將 Mycat Server 偽裝成一個(gè) MySQL 數(shù)據(jù)庫,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。

23. MYSQL的主從延遲,你怎么解決?

嘻嘻,先復(fù)習(xí)一下主從復(fù)制原理吧,如圖:

主從復(fù)制分了五個(gè)步驟進(jìn)行:

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

步驟二:從庫發(fā)起連接,連接到主庫。

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

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

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

主從同步延遲的原因

一個(gè)服務(wù)器開放N個(gè)鏈接給客戶端來連接的,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,主服務(wù)器的SQL大量積壓,未被同步到從服務(wù)器里。這就導(dǎo)致了主從不一致, 也就是主從延遲。

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,所以有些設(shè)置參數(shù)可以修改,比如syncbinlog=1,innodbflushlogattrxcommit = 1 之類的設(shè)置等。

選擇更好的硬件設(shè)備作為slave。

把一臺(tái)從服務(wù)器當(dāng)度作為備份使用, 而不提供查詢, 那邊他的負(fù)載下來了, 執(zhí)行relay log 里面的SQL效率自然就高了。

增加從服務(wù)器嘍,這個(gè)目的還是分散讀的壓力,從而降低服務(wù)器負(fù)載。

24. 說一下大表查詢的優(yōu)化方案

優(yōu)化shema、sql語句+索引;

可以考慮加緩存,memcached, redis,或者JVM本地緩存;

主從復(fù)制,讀寫分離;

分庫分表;

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(duì)象池中,維護(hù)一定數(shù)量的數(shù)據(jù)庫連接,并對(duì)外暴露數(shù)據(jù)庫連接的獲取和返回方法。

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(hào)密碼,等待數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證用戶身份

完成身份驗(yàn)證后,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,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,避免數(shù)據(jù)庫連接泄漏

26. 一條SQL語句在MySQL中如何執(zhí)行的?

先看一下Mysql的邏輯架構(gòu)圖吧~

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(cuò)誤信息

如果有權(quán)限,在 MySQL8.0 版本以前,會(huì)先查詢緩存。

如果沒有緩存,分析器進(jìn)行詞法分析,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(cuò)誤,比如關(guān)鍵詞是否正確等等。

優(yōu)化器進(jìn)行確定執(zhí)行方案

進(jìn)行權(quán)限校驗(yàn),如果沒有權(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)庫引擎接口,返回執(zhí)行結(jié)果。

27. InnoDB引擎中的索引策略,了解過嗎?

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,對(duì)索引中包含的字段先做判斷,直接過濾掉不滿足條件的記錄,減少回表次數(shù)。

28. 數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)日期格式時(shí),如何考慮時(shí)區(qū)轉(zhuǎn)換問題?

datetime類型適合用來記錄數(shù)據(jù)的原始的創(chuàng)建時(shí)間,修改記錄中其他字段的值,datetime字段的值不會(huì)改變,除非手動(dòng)修改它。

timestamp類型適合用來記錄數(shù)據(jù)的最后修改時(shí)間,只要修改了記錄中其他字段的值,timestamp字段的值都會(huì)被自動(dòng)更新。

29. 一條sql執(zhí)行過長(zhǎng)的時(shí)間,你如何優(yōu)化,從哪些方面入手?

查看是否涉及多表和子查詢,優(yōu)化Sql結(jié)構(gòu),如去除冗余字段,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,可以考慮進(jìn)行分離/分表(如交易流水表)

數(shù)據(jù)庫主從分離,讀寫分離

explain分析sql語句,查看執(zhí)行計(jì)劃,優(yōu)化sql

查看mysql執(zhí)行日志,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:

Bytesreceived和Bytessent 和服務(wù)器之間來往的流量。

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(shí)表和文件。

Handler_*存儲(chǔ)引擎操作。

Select_*不同類型的聯(lián)接執(zhí)行計(jì)劃。

Sort_*幾種排序信息。

Show profiles 是MySql用來分析當(dāng)前會(huì)話SQL語句執(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。

Blob值被視為二進(jìn)制字符串(字節(jié)字符串),它們沒有字符集,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)。它們有一個(gè)字符集,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?

貨幣在數(shù)據(jù)庫中MySQL常用Decimal和Numric類型表示,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有關(guān)的數(shù)據(jù)。

salary DECIMAL(9,2),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)。存儲(chǔ)在salary列中的值的范圍是從-9999999.99到9999999.99。

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),以便保存那些值的小數(shù)精度。

33. Mysql中有哪幾種鎖,列舉一下?

如果按鎖粒度劃分,有以下3種:

表鎖:開銷小,加鎖快;鎖定力度大,發(fā)生鎖沖突概率高,并發(fā)度最低;不會(huì)出現(xiàn)死鎖。

行鎖:開銷大,加鎖慢;會(huì)出現(xiàn)死鎖;鎖定粒度小,發(fā)生鎖沖突的概率低,并發(fā)度高。

頁鎖:開銷和加鎖速度介于表鎖和行鎖之間;會(huì)出現(xiàn)死鎖;鎖定粒度介于表鎖和行鎖之間,并發(fā)度一般

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

B+樹可以進(jìn)行范圍查詢,Hash索引不能。

B+樹支持聯(lián)合索引的最左側(cè)原則,Hash索引不支持。

B+樹支持order by排序,Hash索引不支持。

Hash索引在等值查詢上比B+樹效率更高。

B+樹使用like 進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候,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(jìn)行模糊查詢。

35. mysql 的內(nèi)連接、左連接、右連接有什么區(qū)別?

Inner join 內(nèi)連接,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),會(huì)返回左表所有的行,即使在右表中沒有匹配的記錄。

right join 在兩張表進(jìn)行連接查詢時(shí),會(huì)返回右表所有的行,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

Mysql邏輯架構(gòu)圖主要分三層:

第一層負(fù)責(zé)連接處理,授權(quán)認(rèn)證,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、外連接、交叉連接、笛卡爾積呢?

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。

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。

交叉連接(cross join):顯示兩張表所有記錄一一對(duì)應(yīng),沒有匹配關(guān)系進(jìn)行篩選,也被稱為:笛卡爾積。

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(gè)字段)都不可以再拆分。

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,而不能是依賴于主鍵的一部分。

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,而不依賴于其他非主鍵。

39. mysql有關(guān)權(quán)限的表有哪幾個(gè)呢?

MySQL服務(wù)器通過權(quán)限表來控制用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫的訪問,權(quán)限表存放在mysql數(shù)據(jù)庫里,由mysqlinstalldb腳本初始化。這些權(quán)限表分別user,db,tablepriv,columnspriv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,里面的權(quán)限是全局級(jí)的。

db權(quán)限表:記錄各個(gè)帳號(hào)在各個(gè)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(jí)的操作權(quán)限。

columns_priv權(quán)限表:記錄數(shù)據(jù)列級(jí)的操作權(quán)限。

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語句的影響。

40. Mysql的binlog有幾種錄入格式?分別有什么區(qū)別?

有三種格式哈,statement,row和mixed。

statement,每一條會(huì)修改數(shù)據(jù)的sql都會(huì)記錄在binlog中。不需要記錄每一行的變化,減少了binlog日志量,節(jié)約了IO,提高性能。由于sql的執(zhí)行是有上下文的,因此在保存的時(shí)候需要保存相關(guān)的信息,同時(shí)還有一些使用了函數(shù)之類的語句無法被記錄復(fù)制。

row,不記錄sql語句上下文相關(guān)信息,僅保存哪條記錄被修改。記錄單元為每一行的改動(dòng),基本是可以全部記下來但是由于很多操作,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,日志量太大。

mixed,一種折中的方案,普通操作使用statement記錄,當(dāng)無法使用statement的時(shí)候使用row。

41. InnoDB引擎的4大特性,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(diǎn)?

優(yōu)點(diǎn):

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(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,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、刪、改的時(shí)候,索引也要?jiǎng)討B(tài)的維護(hù)。

43. 索引有哪幾種類型?

主鍵索引: 數(shù)據(jù)列不允許重復(fù),不允許為NULL,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),允許為NULL值,一個(gè)表允許多個(gè)列創(chuàng)建唯一索引。

普通索引: 基本的索引類型,沒有唯一性的限制,允許為NULL值。

全文索引:是目前搜索引擎使用的一種關(guān)鍵技術(shù),對(duì)文本的內(nèi)容進(jìn)行分詞、搜索。

覆蓋索引:查詢列要被所建的索引覆蓋,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,效率大于索引合并

44. 創(chuàng)建索引有什么原則呢?

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,而不是新建索引,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。

對(duì)于定義為text、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

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(jí)別或以上的數(shù)據(jù),你是如何刪除的?

我們想要?jiǎng)h除百萬數(shù)據(jù)的時(shí)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?什么是最左匹配原則?

最左前綴原則,就是最左優(yōu)先,在創(chuàng)建多列索引時(shí),要根據(jù)業(yè)務(wù)需求,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,如(k1,k2,k3),相當(dāng)于創(chuàng)建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個(gè)索引,這就是最左匹配原則。。

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

在B樹中,鍵和值即存放在內(nèi)部節(jié)點(diǎn)又存放在葉子節(jié)點(diǎn);在B+樹中,內(nèi)部節(jié)點(diǎn)只存鍵,葉子節(jié)點(diǎn)則同時(shí)存放鍵和值。

B+樹的葉子節(jié)點(diǎn)有一條鏈相連,而B樹的葉子節(jié)點(diǎn)各自獨(dú)立的。

B+樹索引的所有數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn),而且數(shù)據(jù)是按照順序排列的,鏈表連著的。那么B+樹使得范圍查找,排序查找,分組查找以及去重查找變得異常簡(jiǎn)單。。

B+樹非葉子節(jié)點(diǎn)上是不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,僅存儲(chǔ)鍵值,而B樹節(jié)點(diǎn)中不僅存儲(chǔ)鍵值,也會(huì)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。innodb中頁的默認(rèn)大小是16KB,如果不存儲(chǔ)數(shù)據(jù),那么就會(huì)存儲(chǔ)更多的鍵值,相應(yīng)的樹的階數(shù)(節(jié)點(diǎn)的子節(jié)點(diǎn)樹)就會(huì)更大,樹就會(huì)更矮更胖,如此一來我們查找數(shù)據(jù)進(jìn)行磁盤的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。

49. 覆蓋索引、回表等這些,了解過嗎?

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,換句話說查詢列要被所使用的索引覆蓋。

回表:二級(jí)索引無法直接查詢所有列的數(shù)據(jù),所以通過二級(jí)索引查詢到聚簇索引后,再查詢到想要的數(shù)據(jù),這種通過二級(jí)索引查詢出來的過程,就叫做回表。

50. B+樹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)?

在B+樹的索引中,葉子節(jié)點(diǎn)可能存儲(chǔ)了當(dāng)前的key值,也可能存儲(chǔ)了當(dāng)前的key值以及整行的數(shù)據(jù),這就是聚簇索引和非聚簇索引。在InnoDB中,只有主鍵索引是聚簇索引,如果沒有主鍵,則挑選一個(gè)唯一鍵建立聚簇索引。如果沒有唯一鍵,則隱式的生成一個(gè)鍵來建立聚簇索引。

當(dāng)查詢使用聚簇索引時(shí),在對(duì)應(yīng)的葉子節(jié)點(diǎn),可以獲取到整行數(shù)據(jù),因此不用再次進(jìn)行回表查詢。

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,如果查詢語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,覆蓋索引就是這么回事)。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,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),在索引的葉子節(jié)點(diǎn)上,已經(jīng)包含了age信息,不會(huì)再次進(jìn)行回表查詢。

53. 組合索引是什么?為什么需要注意組合索引中的順序?

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。

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。

54. 什么是數(shù)據(jù)庫事務(wù)?

數(shù)據(jù)庫事務(wù)(簡(jiǎn)稱:事務(wù)),是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)執(zhí)行過程中的一個(gè)邏輯單位,由一個(gè)有限的數(shù)據(jù)庫操作序列構(gòu)成,這些操作要么全部執(zhí)行,要么全部不執(zhí)行,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)問題,可以先闡述四種隔離級(jí)別,再闡述它們的實(shí)現(xiàn)原理。隔離級(jí)別就是依賴鎖和MVCC實(shí)現(xiàn)的。

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

按鎖粒度分有:表鎖,頁鎖,行鎖

按鎖機(jī)制分有:樂觀鎖,悲觀鎖

57. 從鎖的類別角度講,MySQL都有哪些鎖呢?

從鎖的類別上來講,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),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: 又叫做寫鎖。當(dāng)用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)的寫入時(shí),對(duì)數(shù)據(jù)加上排他鎖。排他鎖只可以加一個(gè),他和其他的排他鎖,共享鎖都相斥。

鎖兼容性如下:

58. MySQL中InnoDB引擎的行鎖是怎么實(shí)現(xiàn)的?

基于索引來完成行鎖的。

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,如果 id 不是索引鍵那么InnoDB將實(shí)行表鎖。

59. 什么是死鎖?怎么解決?

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。看圖形象一點(diǎn),如下:

死鎖有四個(gè)必要條件:互斥條件,請(qǐng)求和保持條件,環(huán)路等待條件,不剝奪條件。

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

如果不同程序會(huì)并發(fā)存取多個(gè)表,盡量約定以相同的順序訪問表,可以大大降低死鎖機(jī)會(huì)。

在同一個(gè)事務(wù)中,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;

對(duì)于非常容易產(chǎn)生死鎖的業(yè)務(wù)部分,可以嘗試使用升級(jí)鎖定顆粒度,通過表級(jí)鎖定來減少死鎖產(chǎn)生的概率;

如果業(yè)務(wù)處理不好可以用分布式事務(wù)鎖或者使用樂觀鎖

死鎖與索引密不可分,解決索引問題,需要合理優(yōu)化你的索引,

60. 為什么要使用視圖?什么是視圖?

為什么要使用視圖?

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。

什么是視圖?

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

61. 視圖有哪些特點(diǎn)?哪些使用場(chǎng)景?

視圖特點(diǎn):

視圖的列可以來自不同的表,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(shí)表)產(chǎn)生的表(虛表)。

視圖的建立和刪除不影響基本表。

對(duì)視圖內(nèi)容的更新(添加,刪除和修改)直接影響基本表。

當(dāng)視圖來自多個(gè)基本表時(shí),不允許添加和刪除數(shù)據(jù)。

視圖用途:簡(jiǎn)化sql查詢,提高開發(fā)效率,兼容老的表結(jié)構(gòu)。

視圖的常見使用場(chǎng)景:

重用SQL語句;

簡(jiǎn)化復(fù)雜的SQL操作。

使用表的組成部分而不是整個(gè)表;

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)。

62. 視圖的優(yōu)點(diǎn),缺點(diǎn),講一下?

查詢簡(jiǎn)單化。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),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。視圖對(duì)重構(gòu)數(shù)據(jù)庫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?

count(*)包括了所有的列,相當(dāng)于行數(shù),在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候,不會(huì)忽略列值為NULL

count(1)包括了忽略所有列,用1代表代碼行,在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候,不會(huì)忽略列值為NULL

count(列名)只包括列名那一列,在統(tǒng)計(jì)結(jié)果的時(shí)候,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),即某個(gè)字段值為NULL時(shí),不統(tǒng)計(jì)。

64. 什么是游標(biāo)?

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,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。

65. 什么是存儲(chǔ)過程?有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?

存儲(chǔ)過程,就是一些編譯好了的SQL語句,這些SQL語句代碼像一個(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,在用到這個(gè)功能的時(shí)候調(diào)用即可。

優(yōu)點(diǎn):

存儲(chǔ)過程是一個(gè)預(yù)編譯的代碼塊,執(zhí)行效率比較高

存儲(chǔ)過程在服務(wù)器端運(yùn)行,減少客戶端的壓力

允許模塊化程序設(shè)計(jì),只需要?jiǎng)?chuàng)建一次過程,以后在程序中就可以調(diào)用該過程任意次,類似方法的復(fù)用

一個(gè)存儲(chǔ)過程替代大量T_SQL語句 ,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

重新編譯問題

66. 什么是觸發(fā)器?觸發(fā)器的使用場(chǎng)景有哪些?

觸發(fā)器,指一段代碼,當(dāng)觸發(fā)某個(gè)事件時(shí),自動(dòng)執(zhí)行這些代碼。

使用場(chǎng)景:

可以通過數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)表實(shí)現(xiàn)級(jí)聯(lián)更改。

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。

例如可以生成某些業(yè)務(wù)的編號(hào)。

注意不要濫用,否則會(huì)造成數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用程序的維護(hù)困難。

67. MySQL中都有哪些觸發(fā)器?

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、候選鍵、主鍵、外鍵分別是什么?

超鍵:在關(guān)系模式中,能唯一知標(biāo)識(shí)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。

主鍵:數(shù)據(jù)庫表中對(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。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,即不能為空值(Null)。

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。。

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。

UNIQUE: 約束字段唯一性,一個(gè)表允許有多個(gè) Unique 約束。

PRIMARY KEY: 約束字段唯一,不可重復(fù),一個(gè)表只允許存在一個(gè)。

FOREIGN KEY: 用于預(yù)防破壞表之間連接的動(dòng)作,也能防止非法數(shù)據(jù)插入外鍵。

CHECK: 用于控制字段的值范圍。

70. 談?wù)劻N關(guān)聯(lián)查詢,使用場(chǎng)景。

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(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,顯示長(zhǎng)度是 20

char(20)表示字段是固定長(zhǎng)度字符串,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、delete與truncate的區(qū)別

類型DMLDDLDDL

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,刪除表的全部或者一部分?jǐn)?shù)據(jù)行表結(jié)構(gòu)還在,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,索引和權(quán)限也會(huì)被刪除

刪除速度刪除速度慢,逐行刪除刪除速度快刪除速度最快

deletetruncatedrop

74. UNION與UNION ALL的區(qū)別?

Union:對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作,不包括重復(fù)行,同時(shí)進(jìn)行默認(rèn)規(guī)則的排序;

Union All:對(duì)兩個(gè)結(jié)果集進(jìn)行并集操作,包括重復(fù)行,不進(jìn)行排序;

UNION的效率低于 UNION ALL

75. SQL的生命周期?

服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫建立連接

數(shù)據(jù)庫進(jìn)程拿到請(qǐng)求sql

解析并生成執(zhí)行計(jì)劃,執(zhí)行

讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存,并進(jìn)行邏輯處理

通過步驟一的連接,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?

77. 列值為NULL時(shí),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,應(yīng)盡量避免把它設(shè)置為可空,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)心過業(yè)務(wù)系統(tǒng)里面的sql耗時(shí)嗎?統(tǒng)計(jì)過慢查詢嗎?對(duì)慢查詢都怎么優(yōu)化過?

我們平時(shí)寫Sql時(shí),都要養(yǎng)成用explain分析的習(xí)慣。

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:

分析語句,是否加載了不必要的字段/數(shù)據(jù)。

分析SQl執(zhí)行句話,是否命中索引等。

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,考慮分表

79. 主鍵使用自增ID還是UUID,為什么?

如果是單機(jī)的話,選擇自增ID;如果是分布式系統(tǒng),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。

自增ID:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間小,查詢效率高。但是如果數(shù)據(jù)量過大,會(huì)超出自增長(zhǎng)的值范圍,多庫合并,也有可能有問題。

uuid:適合大量數(shù)據(jù)的插入和更新操作,但是它無序的,插入數(shù)據(jù)效率慢,占用空間大。

80. mysql自增主鍵用完了怎么辦?

自增主鍵一般用int類型,一般達(dá)不到最大值,可以考慮提前分庫分表的。

81. 字段為什么要求定義為not null?

null值會(huì)占用更多的字節(jié),并且null有很多坑的。

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

密碼散列,鹽,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來存儲(chǔ),這樣可以節(jié)省空間且提高檢索效率。

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言與 MySQL服務(wù)端進(jìn)行通信,如連接、傳輸數(shù)據(jù)、關(guān)閉等。

84. 如何優(yōu)化長(zhǎng)難的查詢語句?有實(shí)戰(zhàn)過嗎?

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。

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,讓緩存的效率更高。

85. 優(yōu)化特定類型的查詢語句

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,使用緩存

explain 分析你的SQL

86. MySQL數(shù)據(jù)庫cpu飆升的話,要怎么處理呢?

排查過程:

使用top 命令觀察,確定是mysqld導(dǎo)致還是其他原因。

如果是mysqld導(dǎo)致的,show processlist,查看session情況,確定是不是有消耗資源的sql在運(yùn)行。

找出消耗高的 sql,看看執(zhí)行計(jì)劃是否準(zhǔn)確, 索引是否缺失,數(shù)據(jù)量是否太大。

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(比如說加索引、改 sql、改內(nèi)存參數(shù))

重新跑這些 SQL。

其他情況:

也有可能是每個(gè) sql 消耗資源并不多,但是突然之間,有大量的 session 連進(jìn)來導(dǎo)致 cpu 飆升,這種情況就需要跟應(yīng)用一起來分析為何連接數(shù)會(huì)激增,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?

應(yīng)用程序根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯來判斷,增刪改等寫操作命令發(fā)給主庫,查詢命令發(fā)給備庫。

利用中間件來做代理,負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)庫的請(qǐng)求識(shí)別出讀還是寫,并分發(fā)到不同的數(shù)據(jù)庫中。(如:amoeba,mysql-proxy)

88. MySQL的復(fù)制原理以及流程

主從復(fù)制原理,簡(jiǎn)言之,就三步曲,如下:

主數(shù)據(jù)庫有個(gè)bin-log二進(jìn)制文件,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。(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。(Sql執(zhí)行線程)

上圖主從復(fù)制分了五個(gè)步驟進(jìn)行:

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

步驟二:從庫發(fā)起連接,連接到主庫。

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

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

步驟五:還會(huì)創(chuàng)建一個(gè)SQL線程,從relay log里面讀取內(nèi)容,從ExecMasterLog_Pos位置開始執(zhí)行讀取到的更新事件,將更新內(nèi)容寫入到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;TIMESTAMP 的時(shí)間范圍是 1970——2038 年

DATETIME 存儲(chǔ)時(shí)間與時(shí)區(qū)無關(guān);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);TIMESTAMP 的存儲(chǔ)空間為 4 字節(jié)

DATETIME 的默認(rèn)值為 null;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?

原子性:是使用 undo log來實(shí)現(xiàn)的,如果事務(wù)執(zhí)行過程中出錯(cuò)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)。

持久性:使用 redo log來實(shí)現(xiàn),只要redo log日志持久化了,當(dāng)系統(tǒng)崩潰,即可通過redo log把數(shù)據(jù)恢復(fù)。

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、恢復(fù),以及并發(fā)情況下的隔離性,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、selecttype、table、partitions、type、possiblekeys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 等12個(gè)字段。

我們重點(diǎn)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

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。

日志的存放形式

redo:在頁修改的時(shí)候,先寫到 redo log buffer 里面, 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)。

Undo:在 MySQL5.5 之前, undo 只能存放在 ibdata文件里面, 5.6 之后,可以通過設(shè)置 innodbundotablespaces 參數(shù)把 undo log 存放在 ibdata之外。

事務(wù)是如何通過日志來實(shí)現(xiàn)的

因?yàn)槭聞?wù)在修改頁時(shí),要先記 undo,在記 undo 之前要記 undo 的 redo, 然后修改數(shù)據(jù)頁,再記數(shù)據(jù)頁修改的 redo。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。

當(dāng)事務(wù)需要回滾時(shí),因?yàn)橛?undo,可以把數(shù)據(jù)頁回滾到前鏡像的 狀態(tài),崩潰恢復(fù)時(shí),如果 redo log 中事務(wù)沒有對(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)開始之前。

如果有 commit 記錄,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,在最快時(shí)間之內(nèi)重啟。

可以使用批量 ssh 工具 pssh 來對(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)庫的?你們的慢日志都是怎么查詢的?

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

96. 你是否做過主從一致性校驗(yàn),如果有,怎么做的,如果沒有,你打算怎么做?

主從一致性校驗(yàn)有多種工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

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

更換字符集utf8--》utf8mb4

98. MySQL如何獲取當(dāng)前日期?

SELECT CURRENT_DATE();

99. 一個(gè)6億的表a,一個(gè)3億的表b,通過外間tid關(guān)聯(lián),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。

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、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。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)行哈:

組合一:id列是主鍵,RC隔離級(jí)別

組合二:id列是二級(jí)唯一索引,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列上沒有索引,RC隔離級(jí)別

組合五:id列是主鍵,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,RR隔離級(jí)別

組合八:id列上沒有索引,RR隔離級(jí)別

組合九:Serializable隔離級(jí)別

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    如何使用Golang連接<b class='flag-5'>MySQL</b>