MySQL面试核心25问（附答案）

篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。

1、为什么使用索引？

• 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
• 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
• 帮助服务器避免排序和临时表
• 将随机IO变为顺序IO。
• 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

2、Innodb为什么要用自增id作为主键？

3、MyISAM和InnoDB实现B树索引方式的区别是什么？

• MyISAM，B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址，在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录，这被称为“非聚簇索引”
• InnoDB，其数据文件本身就是索引文件，相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的节点data域保存了完整的数据记录，这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引，这被称为“聚簇索引”或者聚集索引，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，再走一遍主索引。因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。

4、说一下MySQL是如何执行一条SQL的？具体步骤有哪些？

1. 客户端请求->
2. 连接器（验证用户身份，给予权限） ->
3. 查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作）->
4. 分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） ->
5. 优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） ->
6. 执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口）->
7. 去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）

• 连接器：管理连接、权限验证；
• 查询缓存：命中缓存则直接返回结果；
• 分析器：对SQL进行词法分析、语法分析；（判断查询的SQL字段是否存在也是在这步）
• 优化器：执行计划生成、选择索引；
• 执行器：操作引擎、返回结果；
• 存储引擎：存储数据、提供读写接口。

5、你了解MySQL的内部构造吗？一般可以分为哪两个部分？

6、说一说Drop、Delete与Truncate的共同点和区别

第一种回答

第二种回答

• Drop直接删掉表;
• Truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 ;
• Delete删除表中数据，可以加where字句。

具体解析

1. DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
2. 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。
3. 一般而言，drop > truncate > delete
4. 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view
5. TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。
6. truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。
7. delete语句为DML（Data Manipulation Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。
8. truncate、drop是DDL（Data Define Language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚
9. 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果与事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老是想触发trigger,还是用delete。
10. Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为: truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
11. TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。
12. 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

7、MySQL优化了解吗？说一下从哪些方面可以做到性能优化？

• 为搜索字段创建索引
• 避免使用 Select *，列出需要查询的字段
• 垂直分割分表
• 选择正确的存储引擎

8、数据库隔离级别

• 未提交读，事务中发生了修改，即使没有提交，其他事务也是可见的，比如对于一个数A原来50修改为100，但是我还没有提交修改，另一个事务看到这个修改，而这个时候原事务发生了回滚，这时候A还是50，但是另一个事务看到的A是100.可能会导致脏读、幻读或不可重复读
• 提交读，对于一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改是其他事务不可见的，举例就是对于一个数A原来是50，然后提交修改成100，这个时候另一个事务在A提交修改之前，读取的A是50，刚读取完，A就被修改成100，这个时候另一个事务再进行读取发现A就突然变成100了；可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生
• 重复读，就是对一个记录读取多次的记录是相同的，比如对于一个数A读取的话一直是A，前后两次读取的A是一致的；可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生
• 可串行化读，在并发情况下，和串行化的读取的结果是一致的，没有什么不同，比如不会发生脏读和幻读；该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读

9、都知道数据库索引采用B+树而不是B树，原因也有很多，主要原因是什么？

10、文件索引和数据库索引为什么使用B+树?（第9个问题的详细回答）

11、听说过视图吗？那游标呢？

12、MySQL中为什么要有事务回滚机制？

13、数据库引擎InnoDB与MyISAM的区别

• 是 MySQL 默认的事务型存储引擎，只有在需要它不支持的特性时，才考虑使用其它存储引擎。
• 实现了四个标准的隔离级别，默认级别是可重复读(REPEATABLE READ)。在可重复读隔离级别下，通过多版本并发控制(MVCC)+ 间隙锁(Next-Key Locking)防止幻影读。
• 主索引是聚簇索引，在索引中保存了数据，从而避免直接读取磁盘，因此对查询性能有很大的提升。
• 内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性读、能够加快读操作并且自动创建的自适应哈希索引、能够加速插入操作的插入缓冲区等。
• 支持真正的在线热备份。其它存储引擎不支持在线热备份，要获取一致性视图需要停止对所有表的写入，而在读写混合场景中，停止写入可能也意味着停止读取。

• 设计简单，数据以紧密格式存储。对于只读数据，或者表比较小、可以容忍修复操作，则依然可以使用它。
• 提供了大量的特性，包括压缩表、空间数据索引等。
• 不支持事务。
• 不支持行级锁，只能对整张表加锁，读取时会对需要读到的所有表加共享锁，写入时则对表加排它锁。但在表有读取操作的同时，也可以往表中插入新的记录，这被称为并发插入(CONCURRENT INSERT)。

• 事务: InnoDB 是事务型的，可以使用 Commit 和 Rollback 语句。
• 并发: MyISAM 只支持表级锁，而 InnoDB 还支持行级锁。
• 外键: InnoDB 支持外键。
• 备份: InnoDB 支持在线热备份。
• 崩溃恢复: MyISAM 崩溃后发生损坏的概率比 InnoDB 高很多，而且恢复的速度也更慢。
• 其它特性: MyISAM 支持压缩表和空间数据索引。

14、数据库并发事务会带来哪些问题？

脏读

幻读（幻影读）

丢弃修改

不可重复读

15、数据库悲观锁和乐观锁的原理和应用场景分别有什么？

16、MySQL索引主要使用的两种数据结构是什么？

• 哈希索引，对于哈希索引来说，底层的数据结构肯定是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引
• BTree索引，Mysql的BTree索引使用的是B树中的B+Tree，BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。但对于主要的两种存储引擎（MyISAM和InnoDB）的实现方式是不同的。

17、数据库为什么要进行分库和分表呢？都放在一个库或者一张表中不可以吗？

18、不可重复读和幻读区别是什么？可以举个例子吗？

• 例1（同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了 ）：事务1中的A先生读取自己的工资为 1000的操作还没完成，事务2中的B先生就修改了A的工资为2000，导致A再读自己的工资时工资变为 2000；这就是不可重复读。
• 例2（同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样 ）：假某工资单表中工资大于3000的有4人，事务1读取了所有工资大于3000的人，共查到4条记录，这时事务2 又插入了一条工资大于3000的记录，事务1再次读取时查到的记 录就变为了5条，这样就导致了幻读。

19、MySQL中有四种索引类型，可以简单说说吗？

• FULLTEXT ：即为全文索引，目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ，ALTER TABLE ，CREATE INDEX 使用，不过目前只有 CHAR、VARCHAR ，TEXT 列上可以创建全文索引。
• HASH ：由于HASH的唯一（几乎100%的唯一）及类似键值对的形式，很适合作为索引。HASH索引可以一次定位，不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。但是，这种高效是有条件的，即只在“=”和“in”条件下高效，对于范围查询、排序及组合索引仍然效率不高。
• BTREE ：BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法，存入一个树形的数据结构中（二叉树），每次查询都是从树的入口root开始，依次遍历node，获取leaf。这是MySQL里默认和最常用的索引类型。
• RTREE ：RTREE在MySQL很少使用，仅支持geometry数据类型，支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。相对于BTREE，RTREE的优势在于范围查找。

20、视图的作用是什么？可以更改吗？

21、为什么说B+tree比B 树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？

• 所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引)，且链表中的关键字恰好是有序的;
• 不可能在非叶子结点命中;
• 非叶子结点相当于是叶子结点的索引(稀疏索引)，叶子结点相当于是存储(关键字)数据的数据层;

22、一道场景题：假如你所在的公司选择MySQL数据库作数据存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年，你有哪些优化手段？

• 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。
• 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。
• MySQL库主从读写分离。
• 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。
• 添加缓存机制，比如Memcached，Apc等。
• 不经常改动的页面，生成静态页面。
• 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE。

23、什么时候需要建立数据库索引呢？

24、覆盖索引是什么？

25、数据库中的主键、超键、候选键、外键是什么？（很棒）

• 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键
• 候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中，若再删除属性，就不是键了！
• 主键：用户选作元组标识的一个候选键程序主键
• 外键：如果关系模式R中属性K是其它模式的主键，那么k在模式R中称为外键。

1. 超键：于是我们从例子中可以发现 学号是标识学生实体的唯一标识。那么该元组的超键就为学号。除此之外我们还可以把它跟其他属性组合起来，比如：(学号，性别)，(学号，年龄)
2. 候选键：根据例子可知，学号是一个可以唯一标识元组的唯一标识，因此学号是一个候选键，实际上，候选键是超键的子集，比如 （学号，年龄）是超键，但是它不是候选键。因为它还有了额外的属性。
3. 主键：简单的说，例子中的元组的候选键为学号，但是我们选定他作为该元组的唯一标识，那么学号就为主键。
4. 外键是相对于主键的，比如在学生记录里，主键为学号，在成绩单表中也有学号字段，因此学号为成绩单表的外键，为学生表的主键。

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