mysql面试题集

Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别。

答：

1.MyISAM 是非事务的存储引擎，适合用于频繁查询的应用。表锁，不会出现死锁，适合小数据，小并发。5.6之前默认myisam

2.innodb是支持事务的存储引擎、支持行级锁以及外键，合于插入和更新操作比较多的应用，设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上），适合大数据，大并发。

数据表类型有哪些

答：MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。
       MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。
       InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。

MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？

a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。
b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。
c. mysql库主从读写分离。
d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。
e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。
f. 不经常改动的页面，生成静态页面。
g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.

对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？

答：a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。
b. 优化数据库访问。
c. 禁止外部访问链接（盗链）, 比如图片盗链。
d. 控制文件下载。
e. 使用不同主机分流。
f. 使用浏览统计软件，了解访问量，有针对性的进行优化。

如何进行SQL优化？

答：
（1）选择正确的存储引擎
以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

（2）优化字段的数据类型

记住一个原则，越小的列会越快。如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。

（3）为搜索字段添加索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么最好是为其建立索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那应该建立全文索引。

(4)避免使用Select *从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段，也尽量不要用*通配符，善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。

(5)使用 ENUM 而不是 VARCHAR

ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如，性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。

(6)尽可能的使用 NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。

(7)固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。

并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。

如何设计一个高并发的系统

① 数据库的优化，包括合理的事务隔离级别、SQL语句优化、索引的优化

② 使用缓存，尽量减少数据库 IO

③ 分布式数据库、分布式缓存

④ 服务器的负载均衡

锁的优化策略

① 读写分离

② 分段加锁

③ 减少锁持有的时间

④ 多个线程尽量以相同的顺序去获取资源

等等，这些都不是绝对原则，都要根据情况，比如不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。这部分跟面试官谈了很久

索引的底层实现原理和优化

B+树，经过优化的B+树

主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针，因此InnoDB建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。

什么情况下设置了索引但无法使用

① 以“%”开头的LIKE语句，模糊匹配

② OR语句前后没有同时使用索引

③ 数据类型出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型）

SQL语句的优化

order by要怎么处理

alter尽量将多次合并为一次

insert和delete也需要合并

等等

实践中如何优化MySQL

我当时是按以下四条依次回答的，他们四条从效果上第一条影响最大，后面越来越小。

① SQL语句及索引的优化

② 数据库表结构的优化

③ 系统配置的优化

④ 硬件的优化

sql注入的主要特点

变种极多，攻击简单，危害极大

sql注入的主要危害

未经授权操作数据库的数据

恶意纂改网页

私自添加系统账号或者是数据库使用者账号

网页挂木马

优化数据库的方法

1. 选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如’省份’、’性别’最好适用ENUM
2. 使用连接(JOIN)来代替子查询
3. 适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
4. 事务处理
5. 锁定表、优化事务处理
6. 适用外键，优化锁定表
7. 建立索引
8. 优化查询语句

简单描述mysql中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。

普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。

主键，是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。

索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。

索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。

数据库中的事务是什么?

事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。ACID 四大特性,原子性、隔离性、一致性、持久性。

了解XSS攻击吗？如何防止？

XSS是跨站脚本攻击，首先是利用跨站脚本漏洞以一个特权模式去执行攻击者构造的脚本，然后利用不安全的Activex控件执行恶意的行为。
使用htmlspecialchars()函数对提交的内容进行过滤，使字符串里面的特殊符号实体化。

SQL注入漏洞产生的原因？如何防止？

SQL注入产生的原因：程序开发过程中不注意规范书写sql语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量POST和GET提交一些sql语句正常执行。

防止SQL注入的方式：
开启配置文件中的magic_quotes_gpc 和 magic_quotes_runtime设置

执行sql语句时使用addslashes进行sql语句转换

Sql语句书写尽量不要省略双引号和单引号。

过滤掉sql语句中的一些关键词：update、insert、delete、select、 * 。

提高数据库表和字段的命名技巧，对一些重要的字段根据程序的特点命名，取不易被猜到的。

Php配置文件中设置register_globals为off,关闭全局变量注册

控制错误信息，不要在浏览器上输出错误信息，将错误信息写到日志文件中。

为表中得字段选择合适得数据类型（物理设计）

字段类型优先级: 整形>date,time>enum,char>varchar>blob,text
 优先考虑数字类型，其次是日期或者二进制类型，最后是字符串类型，同级别得数据类型，应该优先选择占用空间小的数据类型

存储时期

Datatime:以 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式存储时期时间，精确到秒，占用8个字节得存储空间，datatime类型与时区无关
Timestamp:以时间戳格式存储，占用4个字节，范围小1970-1-1到2038-1-19，显示依赖于所指定得时区，默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改timestamp列得值
Date:（生日）占用得字节数比使用字符串.datatime.int储存要少，使用date只需要3个字节，存储日期月份，还可以利用日期时间函数进行日期间得计算
Time:存储时间部分得数据
注意:不要使用字符串类型来存储日期时间数据（通常比字符串占用得储存空间小，在进行查找过滤可以利用日期得函数）
使用int存储日期时间不如使用timestamp类型

对于关系型数据库而言，索引是相当重要的概念，请回答有关索引的几个问题：

a)、索引的目的是什么？
快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度

创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。

加速表和表之间的连接

使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间

b)、索引对数据库系统的负面影响是什么？
负面影响：
创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

c)、为数据表建立索引的原则有哪些？
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。

在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引

d)、 什么情况下不宜建立索引？
对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。

对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等

简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别

区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎。切记：存储引擎是基于表的，而不是数据库。

InnoDB与MyISAM的区别：

InnoDB存储引擎: 主要面向OLTP(Online Transaction Processing，在线事务处理)方面的应用，是第一个完整支持ACID事务的存储引擎(BDB第一个支持事务的存储引擎，已经停止开发)。

特点：

· 行锁设计、支持外键,支持事务，支持并发，锁粒度是支持mvcc得行级锁；

MyISAM存储引擎: 是MySQL官方提供的存储引擎，主要面向OLAP(Online Analytical Processing,在线分析处理)方面的应用。
特点：

不支持事务，锁粒度是支持并发插入得表级锁，支持表所和全文索引。操作速度快，不能读写操作太频繁；

解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别

先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。

内连接 则是只有条件的交叉连接，根据某个条件筛选出符合条件的记录，不符合条件的记录不会出现在结果集中，即内连接只连接匹配的行。
外连接 其结果集中不仅包含符合连接条件的行，而且还会包括左表、右表或两个表中
的所有数据行，这三种情况依次称之为左外连接，右外连接，和全外连接。

左外连接，也称左连接，左表为主表，左表中的所有记录都会出现在结果集中，对于那些在右表中并没有匹配的记录，仍然要显示，右边对应的那些字段值以NULL来填充。右外连接，也称右连接，右表为主表，右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换，MySQL目前还不支持全外连接。

写出三种以上MySQL数据库存储引擎的名称（提示：不区分大小写）

MyISAM、InnoDB、BDB（BerkeleyDB）、Merge、Memory（Heap）、Example、Federated、
Archive、CSV、Blackhole、MaxDB 等等十几个引擎

Myql中的事务回滚机制概述

事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位，事务回滚是指将该事务已经完成的对数据库的更新操作撤销。

要同时修改数据库中两个不同表时，如果它们不是一个事务的话，当第一个表修改完，可能第二个表修改过程中出现了异常而没能修改，此时就只有第二个表依旧是未修改之前的状态，而第一个表已经被修改完毕。而当你把它们设定为一个事务的时候，当第一个表修改完，第二表修改出现异常而没能修改，第一个表和第二个表都要回到未修改的状态，这就是所谓的事务回滚

SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？

答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。

数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Create/Drop Index等

数据操纵：Select ,insert,update,delete,

数据控制：grant,revoke

数据查询：select

完整性约束包括哪些？

答：数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。

分为以下四类：

1) 实体完整性：规定表的每一行在表中是惟一的实体。

2) 域完整性：是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束，其中约束又包括取值范围、精度等规定。

3) 参照完整性：是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致，保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。

4) 用户定义的完整性：不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用必须满足的语义要求。

与表有关的约束：包括列约束(NOT NULL（非空约束）)和表约束(PRIMARY KEY、foreign key、check、UNIQUE) 。

什么是事务？及其特性？

答：事务：是一系列的数据库操作，是数据库应用的基本逻辑单位。

事务特性：

（1）原子性：即不可分割性，事务要么全部被执行，要么就全部不被执行。

（2）一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态

（3）隔离性。在事务正确提交之前，不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务，

（4） 持久性。事务正确提交后，其结果将永久保存在数据库中，即使在事务提交后有了其他故障，事务的处理结果也会得到保存。

或者这样理解：

事务就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的SQL语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过ACID测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。

什么是锁？

答：数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。

加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。

基本锁类型：锁包括行级锁和表级锁

什么叫视图？游标是什么？

答：视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。

游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。

什么是存储过程？用什么来调用？

答：存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。可以用一个命令对象来调用存储过程。

索引的作用？和它的优点缺点是什么？

答：索引就一种特殊的查询表，数据库的搜索引擎可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录，不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的，创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度，同时也增加了数据库的尺寸大小。

如何通俗地理解三个范式？

答：第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；

第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；

第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。。

范式化设计优缺点:

优点:

可以尽量得减少数据冗余，使得更新快，体积小

缺点:对于查询需要多个表进行关联，减少写得效率增加读得效率，更难进行索引优化

反范式化:

优点:可以减少表得关联，可以更好得进行索引优化

缺点:数据冗余以及数据异常，数据得修改需要更多的成本

什么是基本表？什么是视图？

答：基本表是本身独立存在的表，在 SQL 中一个关系就对应一个表。  视图是从一个或几个基本表导出的表。视图本身不独立存储在数据库中，是一个虚表

试述视图的优点？

答：(1) 视图能够简化用户的操作  (2) 视图使用户能以多种角度看待同一数据； (3) 视图为数据库提供了一定程度的逻辑独立性； (4) 视图能够对机密数据提供安全保护。

NULL是什么意思

答：NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 NULL值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。

使用IS  NULL来进行NULL判断

主键、外键和索引的区别？

主键、外键和索引的区别

定义：

主键–唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空

外键–表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值

索引–该字段没有重复值，但可以有一个空值

作用：

主键–用来保证数据完整性

外键–用来和其他表建立联系用的

索引–是提高查询排序的速度

个数：

主键–主键只能有一个

外键–一个表可以有多个外键

索引–一个表可以有多个唯一索引

你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?

答：Check限制，它在数据库表格里被定义，用来限制输入该列的值。

触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值，但是这种办法要求触发器在表格里被定义，这可能会在某些情况下影响到性能。

说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）

（1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。

（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。

（3） 避免在索引列上使用计算

（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

（5）对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

（6）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

（7）应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

SQL语句中‘相关子查询’与‘非相关子查询’有什么区别？

答：子查询：嵌套在其他查询中的查询称之。

子查询又称内部，而包含子查询的语句称之外部查询（又称主查询）。

所有的子查询可以分为两类，即相关子查询和非相关子查询

（1）非相关子查询是独立于外部查询的子查询，子查询总共执行一次，执行完毕后将值传递给外部查询。

（2）相关子查询的执行依赖于外部查询的数据，外部查询执行一行，子查询就执行一次。

故非相关子查询比相关子查询效率高

char和varchar的区别？

答：是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型，它们的区别是：

char(M)类型的数据列里，每个值都占用M个字节，如果某个长度小于M，MySQL就会在它的右边用空格字符补足．（在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉）在varchar(M)类型的数据列里，每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节（即总长度为L+1字节）．

varchar得适用场景:

字符串列得最大长度比平均长度大很多 2.字符串很少被更新，容易产生存储碎片 3.使用多字节字符集存储字符串

Char得场景:

存储具有近似得长度（md5值,身份证，手机号）,长度比较短小得字符串（因为varchar需要额外空间记录字符串长度），更适合经常更新得字符串，更新时不会出现页分裂得情况，避免出现存储碎片，获得更好的io性能

存储过程与触发器的区别

触发器与存储过程非常相似，触发器也是SQL语句集，两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器，所以可以用它来强制实施复杂的业务规则，以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程，触发器主要是通过事件执行触发而被执行的，而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时，SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句，从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。

事务的隔离级别

读未提交(Read uncommitted)，一个事务可以读取另一个未提交事务的数据，最低级别，任何情况都无法保证。

读已提交(Read committed)，一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据，可避免脏读的发生。

可重复读(Repeatable read)，就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作，可避免脏读、不可重复读的发生。

串行(Serializable)，是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。

注意：大多数数据库默认的事务隔离级别是Read committed，比如Sql Server , Oracle。Mysql的默认隔离级别是Repeatable read。

MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点

(1)、问5点不同；

1>.InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物

2>.InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁

3>.InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

4>.InnoDB支持外键，而MyISAM不支持

5>.InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

(2)、innodb引擎的4大特性

插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)

(3)、2者selectcount(*)哪个更快，为什么

myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。

数据库索引哈希/B+树/B树

哈希：是精确查询的时候用哈希，key，value的形式容易命中

B+树：是范围查询的时候容易命中索引

下面就介绍几种数据库中快速查找记录的数据结构：

Ⅰ. B+ Tree索引(MySQL，SQL Server，Oracle)

以上为一个3阶的B+ Tree，其上的数字我们可以认为使用ID建立起来的单一索引。如果需要使用如下SQL语句进行查询：

  SELECT * FROM STUDENTS WHERE ID=1

   这个查询语句只需要三次查找就可以找到ID为1的叶子节点，找到存放该条记录（存放了ID为1的学生的所有属性）的物理地址，进而找到该条数据。

B+ Tree索引优点
  ①.全值匹配：指的是和索引中所有列进行匹配。假设以(姓，名，出生日期)三个数据项建立复合索引，那么可以查找姓名为张三，出生日期在2000-12-12的人
  ②.匹配最左前缀：假设以(姓，名，出生日期)三个数据项建立复合索引，可以查找所有姓张的人
  ③.匹配列前缀：假设有姓为司徒，司马的人，我们也可以查找第一列的前缀部分，如查找所有以司开头的姓的人
  ④.匹配范围值：可以查找所有在李和张之间的姓的人，注意范围查询只在复合索引的优先排序的第一列。（假设姓名按照拼音排序）
  ⑤.精确匹配前面列并范围匹配后一列：可以查找姓李并出生日期在2000-12-12之后的人或姓名为张三并出生日期在2000-12-12之后的人，注意范围第一个范围查询后面的列无法再使用索引查询
  ⑥.只访问索引的查询：即查询只需访问索引，而无需访问数据行。（此时应想到索引中的覆盖索引）

B+ Tree索引缺点
  ①.如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。如无法查找名为龙的人，也无法查找在2000-12-12之后出生的人，当然也无法查找姓中以龙结尾的人（注意为和含有的区别）
  ②.不能跳过索引中的列：无法查找姓李并在2000-12-12之后出生的人
  ③.如果查询中包括某个列的范围查询，则其右边所有列都无法使用索引优化查询

Ⅱ. B Tree索引

Ⅲ.哈希索引(MySQL，Oracle)

哈希索引优点
  ①.快速查询：参与索引的字段只要进行Hash运算之后就可以快速定位到该记录，时间复杂度约为1

哈希索引缺点
  ①.哈希索引只包含哈希值和行指针，所以不能用索引中的值来避免读取行
  ②.哈希索引数据并不是按照索引值顺序存储的，所以也就无法用于排序和范围查询
  ③.哈希索引也不支持部分索引列查询，因为哈希索引始终是使用索引列的全部数据进行哈希计算的。
  ④.哈希索引只支持等值比较查询，如=，IN()，<=>操作
  ⑤.如果哈希冲突较多，一些索引的维护操作的代价也会更高

数据量大时进行数据库分库分表

数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分

1、垂直（纵向）切分

垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图：

垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下（例如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导致跨页，造成额外的性能开销。另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。

垂直切分的优点：

• 解决业务系统层面的耦合，业务清晰
• 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
• 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点：

• 部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
• 分布式事务处理复杂
• 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）

2、水平（横向）切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示：

库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。

水平切分的优点：

• 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力
• 应用端改造较小，不需要拆分业务模块

缺点：

• 跨分片的事务一致性难以保证
• 跨库的join关联查询性能较差
• 数据多次扩展难度和维护量极大

水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。几种典型的数据分片规则为：

1、根据数值范围

按照时间区间或ID区间来切分。例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。某种意义上，某些系统中使用的"冷热数据分离"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。

这样的优点在于：

• 单表大小可控
• 天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移
• 使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题。

缺点：

• 热点数据成为性能瓶颈。连续分片可能存在数据热点，例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询

2、根据数值取模

一般采用hash取模mod的切分方式，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。

优点：

• 数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈

缺点：

• 后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash算法能较好的避免这个问题）
• 容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。

分库分表带来的问题

事务一致性问题

事务一致性问题：尽量避免使用join查询

跨节点分页、排序、函数问题

全局主键避重问题：主键重复问题

数据迁移、扩容问题

主从复制的原理

1.数据库有个bin-log二进制文件，记录了所有sql语句。

2.我们的目标就是把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。

3.让其在从数据的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句即可。

4.下面的主从配置就是围绕这个原理配置

5.具体需要三个线程来操作：

1.binlog输出线程:每当有从库连接到主库的时候，主库都会创建一个线程然后发送binlog内容到从库。

在从库里，当复制开始的时候，从库就会创建两个线程进行处理：

2.从库I/O线程:当START SLAVE语句在从库开始执行之后，从库创建一个I/O线程，该线程连接到主库并请求主库发送binlog里面的更新记录到从库上。从库I/O线程读取主库的binlog输出线程发送的更新并拷贝这些更新到本地文件，其中包括relay log文件。

3.从库的SQL线程:从库创建一个SQL线程，这个线程读取从库I/O线程写到relay log的更新事件并执行。

可以知道，对于每一个主从复制的连接，都有三个线程。拥有多个从库的主库为每一个连接到主库的从库创建一个binlog输出线程，每一个从库都有它自己的I/O线程和SQL线程。

主从复制如图：

原理图2,帮助理解!

步骤一：主库db的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog

步骤二：从库发起连接，连接到主库

步骤三：此时主库创建一个binlog dump thread线程，把binlog的内容发送到从库

步骤四：从库启动之后，创建一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log.

步骤五：还会创建一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db.

悲观锁和乐观锁的区别

保证数据安全，处理多用户并发访问。

悲观锁：

　　特点是先获取锁，再进行业务操作，‘悲观’认为获取锁是非常有可能失败的。因此要先确保获取锁成功再进行业务操作，通常所说‘一锁二查三更新’指使用的悲观锁。

　　在数据库上使用悲观锁，需要数据库提供支持，数据库通过常用的select....for update操作来实现悲观锁，当数据库执行select...for update时会获取被select中的数据行的行锁。其他并发执行的select....for update试图选中同一行则会发生排斥。select.....for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用select.....for update。

　　mysql中用悲观锁务必要确定"走了"索引，而不是全表扫描，否则，会把扫描过得行都会上锁。

　　悲观锁会造成访问数据库时间较长，并发性不好，特别是长事务。

乐观锁：

　　乐观锁的特点是先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。

　　“乐观锁”认为拿锁多半会成功的，因此再进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿锁。

　　乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的，不需要数据库提供支持。一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号或时间戳，

　　如下：

　　　　1、select data AS old_data, version AS old_version FROM ....

　　　　2、根据获取的数据进行业务操作，得到new_data和new_version

　　　　3、UPDATE set data=new_data,version=new_version, where version=old_version

　　　　　　if (updated row > 0){

　　　　　　　　//乐观锁获取成功，操作完成

　　　　　　}else{

　　　　　　　　//乐观锁获取失败，回滚并重试

　　　　　　}

基础笔试命令考察

1.开启MySQL服务

2.检测端口是否运行

3.为MySQL设置密码或者修改密码

4.登陆MySQL数据库

5.查看当前数据库的字符集

6.查看当前数据库版本

7.查看当前登录的用户

8.创建GBK字符集的数据库oldboy，并查看已建库完整语句

9.创建用户oldboy，使之可以管理数据库oldboy

10.查看创建的用户oldboy拥有哪些权限

11.查看当前数据库里有哪些用户

12.进入oldboy数据库

13.创建一innodb GBK表test，字段id int(4)和namevarchar(16)

14.查看建表结构及表结构的SQL语句

15.插入一条数据“1,oldboy”

16.再批量插入2行数据 “2,老男孩”，“3,oldboyedu”

17.查询名字为oldboy的记录

18.把数据id等于1的名字oldboy更改为oldgirl

19.在字段name前插入age字段，类型tinyint(2)

20.不退出数据库,完成备份oldboy数据库

21.删除test表中的所有数据，并查看

22.删除表test和oldboy数据库并查看

23.不退出数据库恢复以上删除的数据

24.把库表的GBK字符集修改为UTF8

25.把id列设置为主键，在Name字段上创建普通索引

26.在字段name后插入手机号字段(shouji)，类型char(11)

27.所有字段上插入2条记录（自行设定数据）

28.在手机字段上对前8个字符创建普通索引

29.查看创建的索引及索引类型等信息

30.删除Name，shouji列的索引

31.对Name列的前6个字符以及手机列的前8个字符组建联合索引

32.查询手机号以135开头的，名字为oldboy的记录（提前插入）

33.查询上述语句的执行计划（是否使用联合索引等）

34.把test表的引擎改成MyISAM

35.收回oldboy用户的select权限

36.删除oldboy用户

37.删除oldboy数据库

38.使用mysqladmin关闭数据库

39.MySQL密码丢了，请找回？

（2）MySQL运维基础知识面试问答题

（要求：4人一组，一个人提问，一个人答，其他人补充，争取全部口头用自己的语言描述出来）

面试题001：

请解释关系型数据库概念及主要特点？

面试题002：

请说出关系型数据库的典型产品、特点及应用场景？

面试题003：

请解释非关系型数据库概念及主要特点？

面试题004：

请说出非关系型数据库的典型产品、特点及应用场景？

面试题005：

请详细描述SQL语句分类及对应代表性关键字。

面试题006：

请详细描述char(4)和varchar(4)的差别。

面试题007：

如何创建一个utf8字符集的数据库oldboy？

面试题008：

如何授权oldboy用户从172.16.1.0/24访问数据库。

面试题009：

什么是MySQL多实例，如何配置MySQL多实例？

面试题010：

如何加强MySQL安全，请给出可行的具体措施？

面试题011：

MySQL root密码忘了如何找回？

面试题012：

delete和truncate删除数据的区别？

面试题013：

MySQL Sleep线程过多如何解决？

面试题014：

sort_buffer_size参数作用？如何在线修改生效？

面试题015：

如何在线正确清理MySQL binlog？

面试题016：

Binlog工作模式有哪些？各什么特点，企业如何选择？

面试题017：

误操作执行了一个drop库SQL语句，如何完整恢复？

面试题018：

mysqldump备份使用了-A -B参数，如何实现恢复单表？

面试题019：

详述MySQL主从复制原理及配置主从的完整步骤。

面试题020：

如何开启从库的binlog功能？

面试题021：

MySQL如何实现双向互为主从复制，并说明应用场景?

面试题022：

MySQL如何实现级联同步，并说明应用场景?

面试题023：

MySQL主从复制故障如何解决？

面试题024：

如何监控主从复制是否故障?

面试题025：

MySQL数据库如何实现读写分离？

面试题026：

生产一主多从从库宕机，如何手工恢复？

面试题027：

生产一主多从主库宕机，如何手工恢复？

面试题028：

工作中遇到过哪些数据库故障，请描述2个例子？

面试题029：

MySQL出现复制延迟有哪些原因？如何解决？

面试题030：

给出企业生产大型MySQL集群架构可行备份方案？

面试题031：

什么是数据库事务，事务有哪些特性？企业如何选择？

面试题032：

请解释全备、增备、冷备、热备概念及企业实践经验？

面试题033：

MySQL的SQL语句如何优化？

面试题034：

企业生产MySQL集群架构如何设计备份方案？

面试题035：

开发有一堆数据发给dba执行，DBA执行需注意什么？

面试题036：

如何调整生产线中MySQL数据库的字符集。

面试题037：

请描述MySQL里中文数据乱码原理，如何防止乱码？

面试题038：

企业生产MySQL如何优化（请多角度描述）？

面试题039：

MySQL高可用方案有哪些，各自特点，企业如何选择？

面试题040：

如何分表分库备份及批量恢复（口述脚本实现过程）？

面试题041：

如何批量更改数据库表的引擎？

面试题042：

如何批量更改数据库字符集?

面试题043：

网站打开慢，请给出排查方法，如是数据库慢导致，如何排查并解决，请分析并举例？

面试题044：

xtranbackup的备份、增量备份及恢复的工作原理？

面试题045：

误执行drop数据，如何通过xtranbackup恢复？

面试题046：

如果做主从数据一致性校验？

面试题047：

如果监控MySQL的增删改查次数？

面试题048：

MySQL索引的种类及工作原理。

面试题049：

请描述MySQL不同引擎锁的机制。

面试题050：

请描述InnoDB支持的四种事务隔离级别名称及特点。

面试题051：

如何自定义脚本启动MySQL(说出关键命令)

面试题052：

如何自定义脚本平滑关闭MySQL(说出关键命令)

面试题053：

MySQL Mha高可用软件的详细工作原理

面试题054：

你们的公司如何实现数据库读写分离的？

面试题055：

请简单描述下MySQL的体系结构知识？

面试题056：

请简单描述下InnoDB引擎的内部结构原理？