mysql面试怎么样,mysql高阶技术面试必问

MySQL面试题（无答案版） 中高级必看

1、mysql记录存储：mysql的数据是怎么组织的

2、页内记录的维护（顺序保证/插入策略/页内查询）

3、MySQL内存管理（页面管理、页面淘汰、LRU）:全表扫描对内存有什么影响? 如何避免热数据被淘汰? 没有空闲页怎么办？

4、InnoDB 加锁的过程是如何实现的？常见锁问题有那些？

5、MVCC是什么？如何实现多版本控制？如何解决写冲突？

6、回滚日志Undo log如何实现多版本控制与保证事务的原子性？

7、undo log如何清理，为何InnoDB select count(*)  这么慢？

8、重做日志Redo log如何实现事务持久性？

9、InnoDB行级锁、间隙锁、表级锁如何实现的？

10、InnoDB加锁过程如何实现的？

11、海量数据下 主键如何设计？

12、聚集索引、二级索引与联合索引具备哪些特点？

13、在进行索引优化时应该注意哪些问题/

14、MySQL如何进行库表的优雅设计？

15、如何实现数据备份之延时库部署

16、MySQL如何高效实现数据冗余部署

17、MySQL高可用方案有哪些

「春招系列」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。

如果表使用自增主键，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。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。

Server层按顺序执行sql的步骤为：

简单概括：

可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：

服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。

Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：

Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。

Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。

Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。

因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。

隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读

MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）

这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。

因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。

InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。

主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。

文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。

最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。

B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。

B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。

B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，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需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；

B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是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，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；

视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。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。

而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。

回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。

InnoDB

MyISAM

总结

数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：

脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。

幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。

丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖

不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。

T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。

T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。

T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，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。

乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。

分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。

通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:

水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。

库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。

分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。

不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。

视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。

视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。

创建视图：create view xxx as xxxx

对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。

B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。

B+树的特点

在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）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。

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。

我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！

举例 ：

学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学

主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。

汗颜！工作10年去面试，被“MySQL怎么保证事物一致性”难倒了

阿牛去一家中意的公司面试，本以为凭借以往丰富的经验，肯定手到擒来，结果第一个问题，我就“出门右拐”了。

问题就是：MySQL是怎么保证事务一致性的？

回到家阿牛翻阅资料，终于搞懂了，在这里分享给大家。

定义

在搞清楚问题答案之前，先搞清楚以下几个名词以及大致的用处

redo log：

通常是物理日志，记录的是数据页的物理修改，而不是某一行或某几行修改成怎样怎样，它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页，且只能恢复到最后一次提交的位置)、Innodb特有的，他在存储引擎层。循环写的，空间固定会用完。作用是crash-safe能力

binlog：

是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如“给 ID=2 这一行的 c 字段加 1 ” 是 MySQL 的 Server 层实现的，所有引擎都可以使用。是可以追加写入的,“追加写”是指 binlog 文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。作用是数据归档

undo log：

有两个作用：提供回滚和多个行版本控制(MVCC)。

在数据修改的时候，不仅记录了redo，还记录了相对应的undo，如果因为某些原因导致事务失败或回滚了，可以借助该undo进行回滚。

SQL执行的过程

了解了以上名词之后，让我们看一下“一条更新SQL语句执行的过程是什么？”

如图1有几个关键步骤：

1、先查找记录所在的Innodb页在不在内存里；如果不在内存里则将记录所在的页加载在内存里；根据SQL语句在内存中将记录更新

2、将更新前的记录写入undolog

3、根据记录的更新值将变更写入redolog（buffer）中，并将状态变更为prepare

4、将变更记录到逻辑日志

5、redolog日志中的状态修改为commit，返回结束

至此：一条更新语句的过程结束

上面的步骤中有些同学可能会有一些疑问：为什么更新一条记录要把一整页数据加载到内存里答：因为Innodb引擎中，最小的存储单位是页为什么一定要加载到内存里？答：因为所有的计算操作都是在内存里，操作完成后最终才写回磁盘为什么要写入redolog，直接写入磁盘，然后写入binlog就好了啊？答：这将在下面会提到，请往后看

为了加深理解，准备了下面2张图辅助理解

以图3为例，让我们看看在每个步骤出现异常的时候，到底怎么保证事物一致性的吧！1、步骤123，所有的操作最多还只是内存里，如果出现宕机、断电等异常，  记录不会有任何变动，事物是一致的2、步骤4刚执行完，断电了，因为redolog还处在prepare状态，   这时候事物也是一致的3、步骤5记录binlog的过程中断电了，这时候要保证主从一致性，  事物也是不生效的，最终也是一致的4、步骤6、7如果中间任何一个时刻断电了，这时候情况就不一样了，事物是生效的，因为redolog、binlog的数据都是完整的，服务器重启后可以按照xid来去查看binlog、redolog中是否都存在，  都存在该事物就是生效的。上面就是怎么保证事务一致性的根本原因

为什么要使用redolog？

回答这个问题之前，我们先看看redolog用图形表示的

图4是redolog的形象一点的表现，并不是说redolog 长这个样子，只是为了更形象；一般情况下redolog一组4个文件，每个文件1个G，其中write pos是指redolog当前写到什么位置了，check point是指上次刷脏结束的位置，当write log和check point重合时，所有的进程停止，开始新一轮的刷脏操作。刷完后redolog清空开始下一轮的写入，往返重复。

可能这样表示有点抽象，让我们看下图5

从上图中可以看的更形象一点，在sql执行的时候，会有磁盘IO将数据页加载到内存，然后在内存中将数据修改，修改后的数据页在内存中叫做脏页（叫脏页因为和磁盘中的数据不一致啊），又因为在内存中容易丢失，所以将数据页的变更记录如redolog中，随着记录插入、更新等操作的增多，redolog空间慢慢的满了，这时候就开始刷脏操作了，page cleaner thread线程会将所有的脏页数据刷新到磁盘，使得变更最终被持久化到磁盘。

讲到这里一定还会有人不太理解，刷脏之前断电了咋办？

这就是redolog的另一个重要的作用，crash-safe能力，实现的逻辑是这样的，断电后内存的数据都没了，重启后读取redolog文件，因为redolog文件记录的是在Innodb页x的m处做了y的修改，所以根据redolog将涉及到的Innodb页重新加载到内存，根据redolog的记录将内存中的数据重新修改，这样就能恢复断电前的数据了。

                                                                     完

下期预告：还是MySQL，敬请期待

本文首发自： 程序员阿牛