MySQL面试常问问题

时间  2020-07-09 标签 mysql 面试 常问问题

为何用自增列做为主键node

  • 若是咱们定义了主键(PRIMARY
    KEY)，那么InnoDB会选择主键做为汇集索引、若是没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的惟一索引做为主键索引、若是也没有这样的惟一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID做为隐含的汇集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
  • 数据记录自己被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，所以每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，若是页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）
  • 若是表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页
  • 若是使用非自增主键（若是身份证号或学号等），因为每次插入主键的值近似于随机，所以每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增长了不少开销，同时频繁的移动、分页操做形成了大量的碎片，获得了不够紧凑的索引结构，后续不得不经过OPTIMIZE
    TABLE来重建表并优化填充页面。

为何使用数据索引能提升效率mysql

  • 数据索引的存储是有序的
  • 在有序的状况下，经过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的
  • 极端状况下，数据索引的查询效率为二分法查询效率，趋近于 log2(N)

B+树索引和哈希索引的区别web

B+树是一个平衡的多叉树，从根节点到每一个叶子节点的高度差值不超过1，并且同层级的节点间有指针相互连接，是有序的
在这里插入图片描述
哈希索引就是采用必定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不须要相似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法便可,是无序的
在这里插入图片描述
哈希索引的优点：算法

  • 等值查询。哈希索引具备绝对优点（前提是：没有大量重复键值，若是大量重复键值时，哈希索引的效率很低，由于存在所谓的哈希碰撞问题。）

哈希索引不适用的场景：sql

  1. 不支持范围查询
  2. 不支持索引完成排序
  3. 不支持联合索引的最左前缀匹配规则

一般，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优点：数据库

在HEAP表中，若是存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引，例如这种SQL：缓存

select id,name from table where name='李明'; — 仅等值查询

而经常使用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用状况，若是认为创建哈希索引能够提升查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”创建哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引），经过观察搜索模式，MySQL会利用index key的前缀创建哈希索引，若是一个表几乎大部分都在缓冲池中，那么创建一个哈希索引可以加快等值查询。安全

注意：在某些工做负载下，经过哈希索引查找带来的性能提高远大于额外的监控索引搜索状况和保持这个哈希表结构所带来的开销。但某些时候，在负载高的状况下，自适应哈希索引中添加的read/write锁也会带来竞争，好比高并发的join操做。like操做和%的通配符操做也不适用于自适应哈希索引，可能要关闭自适应哈希索引。多线程

B树和B+树的区别并发

  1. B树，每一个节点都存储key和data，全部节点组成这棵树，而且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息。

在这里插入图片描述

  1. B+树，全部的叶子结点中包含了所有关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点自己依关键字的大小自小而大的顺序连接，全部的非终端结点能够当作是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键字。(而B
    树的非终节点也包含须要查找的有效信息)

在这里插入图片描述
为何说B+比B树更适合实际应用中操做系统的文件索引和数据库索引？

  • B+的磁盘读写代价更低
    B+的内部结点并无指向关键字具体信息的指针。所以其内部结点相对B树更小。若是把全部同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的须要查找的关键字也就越多。相对来讲IO读写次数也就下降了。
  • B±tree的查询效率更加稳定
    因为非终结点并非最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。因此任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。全部关键字查询的路径长度相同，致使每个数据的查询效率至关。

mysql联合索引

  • 联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询能够只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key
    index (a,b,c). 能够支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找
    .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
  • 利用索引中的附加列，您能够缩小搜索的范围，但使用一个具备两列的索引
    不一样于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿相似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，而后按名字对有相同姓氏的人进行排序。若是您知
    道姓，电话簿将很是有用；若是您知道姓和名，电话簿则更为有用，但若是您只知道名不姓，电话簿将没有用处。

什么状况下应不建或少建索引

  • 表记录太少
  • 常常插入、删除、修改的表
  • 数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每一个值的分布几率大约为50%，那么对这种表
  • A字段建索引通常不会提升数据库的查询速度。
  • 常常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段

MySQL分区

什么是表分区？
表分区，是指根据必定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，可是底层倒是由多个物理分区组成。

表分区与分表的区别
分表：指的是经过必定规则，将一张表分解成多张不一样的表。好比将用户订单记录根据时间成多个表。

分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来说只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表。

表分区有什么好处？

  • 分区表的数据能够分布在不一样的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备。2. 和单个磁盘或者文件系统相比，能够存储更多数据
  • 优化查询。在where语句中包含分区条件时，能够只扫描一个或多个分区表来提升查询效率；涉及sum和count语句时，也能够在多个分区上并行处理，最后汇总结果。
  • 分区表更容易维护。例如：想批量删除大量数据能够清除整个分区。
  • 可使用分区表来避免某些特殊的瓶颈，例如InnoDB的单个索引的互斥访问，ext3问价你系统的inode锁竞争等。

分区表的限制因素

  • 一个表最多只能有1024个分区
  • MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。
  • 若是分区字段中有主键或者惟一索引的列，那么多有主键列和惟一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含所有主键和索引列。
  • 分区表中没法使用外键约束
  • MySQL的分区适用于一个表的全部数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

如何判断当前MySQL是否支持分区？
命令：show variables like ‘%partition%’ 运行结果:

mysql> show variables like '%partition%';
+-------------------+-------+
| Variable_name     | Value |
+-------------------+-------+
| have_partitioning | YES   |
+-------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

have_partintioning 的值为YES，表示支持分区。

MySQL支持的分区类型有哪些？

  • RANGE分区：这种模式容许将数据划分不一样范围。例如能够将一个表经过年份划分红若干个分区
  • LIST分区：这种模式容许系统经过预约义的列表的值来对数据进行分割。按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。
  • HASH分区 ：这中模式容许经过对表的一个或多个列的Hash
    Key进行计算，最后经过这个Hash码不一样数值对应的数据区域进行分区。例如能够创建一个对表主键进行分区的表。
  • KEY分区 ：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

四种隔离级别

  1. Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
  2. Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
  3. Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
  4. Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何状况都没法保证。

关于MVVC

MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注：与MVCC相对的，是基于锁的并发控制，Lock-Based Concurrency Control)。MVCC最大的好处：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是很是重要的，极大的增长了系统的并发性能，现阶段几乎全部的RDBMS，都支持了MVCC。

  1. LBCC：Lock-Based Concurrency Control，基于锁的并发控制。
  2. MVCC：Multi-Version ConcurrencyControl，基于多版本的并发控制协议。纯粹基于锁的并发机制并发量低，MVCC是在基于锁的并发控制上的改进，主要是在读操做上提升了并发量。

在MVCC并发控制中，读操做能够分红两类：

  1. 快照读 (snapshot read)：读取的是记录的可见版本
    (有多是历史版本)，不用加锁（共享读锁s锁也不加，因此不会阻塞其余事务的写）。
  2. 当前读 (current read)：读取的是记录的最新版本，而且，当前读返回的记录，都会加上锁，保证其余事务不会再并发修改这条记录。

行级锁定的优势

  1. 当在许多线程中访问不一样的行时只存在少许锁定冲突。
  2. 回滚时只有少许的更改
  3. 能够长时间锁定单一的行。

行级锁定的缺点

  1. 比页级或表级锁定占用更多的内存。
  2. 当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，由于你必须获取更多的锁。
  3. 若是你在大部分数据上常常进行GROUP BY操做或者必须常常扫描整个表，比其它锁定明显慢不少。
  4. 用高级别锁定，经过支持不一样的类型锁定，你也能够很容易地调节应用程序，由于其锁成本小于行级锁定。

MySQL 触发器简单实例

  1. CREATE TRIGGER <触发器名称>
    –触发器必须有名字，最多64个字符，可能后面会附有分隔符.它和MySQL中其余对象的命名方式基本相象.

  2. { BEFORE | AFTER } --触发器有执行的时间设置：能够设置为事件发生前或后。

  3. { INSERT | UPDATE | DELETE }
    –一样也能设定触发的事件：它们能够在执行insert、update或delete的过程当中触发。

  4. ON <表名称> --触发器是属于某一个表的:当在这个表上执行插入、 更新或删除操做的时候就致使触发器的激活.
    咱们不能给同一张表的同一个事件安排两个触发器。

  5. FOR EACH ROW --触发器的执行间隔：FOR EACH ROW子句通知触发器 每隔一行执行一次动做，而不是对整个表执行一次。

  6. <触发器SQL语句> --触发器包含所要触发的SQL语句：这里的语句能够是任何合法的语句，包括复合语句，可是这里的语句受的限制和函数的同样。

什么是存储过程

简单的说，就是一组SQL语句集，功能强大，能够实现一些比较复杂的逻辑功能，相似于JAVA语言中的方法；

ps:存储过程跟触发器有点相似，都是一组SQL集，可是存储过程是主动调用的，且功能比触发器更增强大，触发器是某件事触发后自动调用；

有哪些特性

  1. 有输入输出参数，能够声明变量，有if/else, case,while等控制语句，经过编写存储过程，能够实现复杂的逻辑功能；
  2. 函数的广泛特性：模块化，封装，代码复用；
  3. 速度快，只有首次执行需通过编译和优化步骤，后续被调用能够直接执行，省去以上步骤；
DROP PROCEDURE IF EXISTS `proc_adder`;
DELIMITER ;;
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_adder`(IN a int, IN b int, OUT sum int)
BEGIN
    #Routine body goes here...

    DECLARE c int;
    if a is null then set a = 0; 
    end if;

    if b is null then set b = 0;
    end if;

    set sum  = a + b;
END
;;
DELIMITER ;

set @b=5;
call proc_adder(0,@b,@s);
SELECT @s as sum;



create table tab2(
   tab2_id varchar(11)
);

DROP TRIGGER if EXISTS t_ai_on_tab1;
create TRAILING t_ai_on_tab1
AFTER INSERT ON tab1
for EACH ROW
BEGIN
   INSERT INTO tab2(tab2_id) values(new.tab1_id);
end;

INSERT INTO tab1(tab1_id) values('0001');

SELECT * FROM tab2;

MySQL优化

  1. 开启查询缓存，优化查询
  2. explain你的select查询，这能够帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN
    的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序的
  3. 当只要一行数据时使用limit 1，MySQL数据库引擎会在找到一条数据后中止搜索，而不是继续日后查少下一条符合记录的数据
  4. 为搜索字段建索引
  5. 使用 ENUM 而不是VARCHAR，若是你有一个字段，好比“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限并且固定的，那么，你应该使用ENUM 而不是VARCHAR。
  6. Prepared Statements PreparedStatements很像存储过程，是一种运行在后台的SQL语句集合，咱们能够从使用 prepared statements
    得到不少好处，不管是性能问题仍是安全问题。Prepared Statements能够检查一些你绑定好的变量，这样能够保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击
  7. 垂直分表
  8. 选择正确的存储引擎

key和index的区别

  1. key是数据库的物理结构，它包含两层意义和做用，一是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），二是索引（辅助查询用的）。包括primary key, unique key, foreign key 等
  2. index是数据库的物理结构，它只是辅助查询的，它建立时会在另外的表空间（mysql中的innodb表空间）以一个相似目录的结构存储。索引要分类的话，分为前缀索引、全文本索引等；

Mysql 中 MyISAM 和 InnoDB 的区别有哪些？
区别：

  1. InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，因此最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
  2. InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
  3. InnoDB是汇集索引，数据文件是和索引绑在一块儿的，必需要有主键，经过主键索引效率很高。可是辅助索引须要两次查询，先查询到主键，而后再经过主键查询到数据。所以，主键不该该过大，由于主键太大，其余索引也都会很大。而MyISAM是非汇集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
  4. InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时须要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只须要读出该变量便可，速度很快；
  5. Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；

如何选择：

  1. 是否要支持事务，若是要请选择innodb，若是不须要能够考虑MyISAM；
  2. 若是表中绝大多数都只是读查询，能够考虑MyISAM，若是既有读写也挺频繁，请使用InnoDB。
  3. 系统奔溃后，MyISAM恢复起来更困难，可否接受；
  4. MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(以前是MyISAM)，说明其优点是有目共睹的，若是你不知道用什么，那就用InnoDB，至少不会差。

数据库表建立注意事项

1、字段名及字段配制合理性

  1. 剔除关系不密切的字段
  2. 字段命名要有规则及相对应的含义（不要一部分英文，一部分拼音，还有相似a.b.c这样不明含义的字段）
  3. 字段命名尽可能不要使用缩写（大多数缩写都不能明确字段含义）
  4. 字段不要大小写混用（想要具备可读性，多个英文单词可以使用下划线形式链接）
  5. 字段名不要使用保留字或者关键字
  6. 保持字段名和类型的一致性
  7. 慎重选择数字类型
  8. 给文本字段留足余量

2、系统特殊字段处理及建成后建议

  1. 添加删除标记（例如操做人、删除时间）
  2. 创建版本机制

3、表结构合理性配置

  1. 多型字段的处理，就是表中是否存在字段可以分解成更小独立的几部分（例如：人能够分为男人和女人）
  2. 多值字段的处理，能够将表分为三张表，这样使得检索和排序更加有调理，且保证数据的完整性！

4、其它建议

  1. 对于大数据字段，独立表进行存储，以便影响性能（例如：简介字段）
  2. 使用varchar类型代替char，由于varchar会动态分配长度，char指定长度是固定的。
  3. 给表建立主键，对于没有主键的表，在查询和索引定义上有必定的影响。
  4. 避免表字段运行为null，建议设置默认值（例如：int类型设置默认值为0）在索引查询上，效率立显！
  5. 创建索引，最好创建在惟一和非空的字段上，创建太多的索引对后期插入、更新都存在必定的影响（考虑实际状况来建立）。
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