MySQL面試題（無答案版） 中高級必看

1、mysql記錄存儲：mysql的數(shù)據(jù)是怎么組織的

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2、頁內(nèi)記錄的維護（順序保證/插入策略/頁內(nèi)查詢）

3、MySQL內(nèi)存管理（頁面管理、頁面淘汰、LRU）:全表掃描對內(nèi)存有什么影響? 如何避免熱數(shù)據(jù)被淘汰? 沒有空閑頁怎么辦？

4、InnoDB 加鎖的過程是如何實現(xiàn)的？常見鎖問題有那些？

5、MVCC是什么？如何實現(xiàn)多版本控制？如何解決寫沖突？

6、回滾日志Undo log如何實現(xiàn)多版本控制與保證事務的原子性？

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

8、重做日志Redo log如何實現(xiàn)事務持久性？

9、InnoDB行級鎖、間隙鎖、表級鎖如何實現(xiàn)的？

10、InnoDB加鎖過程如何實現(xiàn)的？

11、海量數(shù)據(jù)下 主鍵如何設計？

12、聚集索引、二級索引與聯(lián)合索引具備哪些特點？

13、在進行索引優(yōu)化時應該注意哪些問題/

14、MySQL如何進行庫表的優(yōu)雅設計？

15、如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份之延時庫部署

16、MySQL如何高效實現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余部署

17、MySQL高可用方案有哪些

「春招系列」MySQL面試核心25問（附答案）

篇幅所限本文只寫了MySQL25題，像其他的Redis，SSM框架，算法，計網(wǎng)等技術(shù)棧的面試題后面會持續(xù)更新，個人整理的1000余道面試八股文會放在文末給大家白嫖，最近有面試需要刷題的同學可以直接翻到文末領(lǐng)取。

如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當前索引節(jié)點的后續(xù)位置，當一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁。如果使用非自增主鍵（如果身份證號或?qū)W號等），由于每次插入主鍵的值近似于隨機，因此每次新紀錄都要被插到現(xiàn)有索引頁得中間某個位置， 頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結(jié)構(gòu)，后續(xù)不得不通過OPTIMIZE TABLE（optimize table）來重建表并優(yōu)化填充頁面。

Server層按順序執(zhí)行sql的步驟為：

簡單概括：

可以分為服務層和存儲引擎層兩部分，其中：

服務層包括連接器、查詢緩存、分析器、優(yōu)化器、執(zhí)行器等 ，涵蓋MySQL的大多數(shù)核心服務功能，以及所有的內(nèi)置函數(shù)（如日期、時間、數(shù)學和加密函數(shù)等），所有跨存儲引擎的功能都在這一層實現(xiàn)，比如存儲過程、觸發(fā)器、視圖等。

存儲引擎層負責數(shù)據(jù)的存儲和提取 。其架構(gòu)模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎?，F(xiàn)在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認的存儲引擎。

Drop、Delete、Truncate都表示刪除，但是三者有一些差別：

Delete 用來刪除表的全部或者一部分數(shù)據(jù)行，執(zhí)行Delete之后，用戶需要提交(commmit)或者回滾(rollback)來執(zhí)行刪除或者撤銷刪除，會觸發(fā)這個表上所有的delete觸發(fā)器。

Truncate 刪除表中的所有數(shù)據(jù)，這個操作不能回滾，也不會觸發(fā)這個表上的觸發(fā)器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空間更小。

Drop 命令從數(shù)據(jù)庫中刪除表，所有的數(shù)據(jù)行，索引和權(quán)限也會被刪除，所有的DML觸發(fā)器也不會被觸發(fā)，這個命令也不能回滾。

因此，在不再需要一張表的時候，用Drop；在想刪除部分數(shù)據(jù)行時候，用Delete；在保留表而刪除所有數(shù)據(jù)的時候用Truncate。

隔離級別臟讀不可重復讀幻影讀 READ-UNCOMMITTED 未提交讀 READ-COMMITTED 提交讀 REPEATABLE-READ 重復讀 SERIALIZABLE 可串行化讀

MySQL InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ （可重讀）

這里需要注意的是 ：與 SQL 標準不同的地方在于InnoDB 存儲引擎在 REPEATABLE-READ（可重讀）事務隔離級別 下使用的是 Next-Key Lock 鎖 算法，因此可以避免幻讀的產(chǎn)生，這與其他數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(如 SQL Server)是不同的。所以 說InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀） 已經(jīng)可以完全保證事務的隔離性要 求，即達到了 SQL標準的SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

因為隔離級別越低，事務請求的鎖越少，所以大部分數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的隔離級別都是READ-COMMITTED(讀取提交內(nèi) 容):，但是你要知道的是InnoDB 存儲引擎默認使用 REPEATABLE-READ（可重讀）并不會有任何性能損失 。

InnoDB 存儲引擎在分布式事務 的情況下一般會用到SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據(jù)庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

文件與數(shù)據(jù)庫都是需要較大的存儲，也就是說，它們都不可能全部存儲在內(nèi)存中，故需要存儲到磁盤上。而所謂索引，則為了數(shù)據(jù)的快速定位與查找，那么索引的結(jié)構(gòu)組織要盡量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數(shù)，因此B+樹相比B樹更為合適。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)巧妙利用了局部性原理與磁盤預讀原理，將一個節(jié)點的大小設為等于一個頁，這樣每個節(jié)點只需要一次I/O就可以完全載入，而紅黑樹這種結(jié)構(gòu)，高度明顯要深的多，并且由于邏輯上很近的節(jié)點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性。

最重要的是，B+樹還有一個最大的好處：方便掃庫。

B樹必須用中序遍歷的方法按序掃庫，而B+樹直接從葉子結(jié)點挨個掃一遍就完了，B+樹支持range-query非常方便，而B樹不支持，這是數(shù)據(jù)庫選用B+樹的最主要原因。

B+樹查找效率更加穩(wěn)定，B樹有可能在中間節(jié)點找到數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性不夠。

B+tree的磁盤讀寫代價更低：B+tree的內(nèi)部結(jié)點并沒有指向關(guān)鍵字具體信息的指針(紅色部分)，因此其內(nèi)部結(jié)點相對B 樹更小。如果把所有同一內(nèi)部結(jié)點的關(guān)鍵字存放在同一塊盤中，那么盤塊所能容納的關(guān)鍵字數(shù)量也越多。一次性讀入內(nèi)存中的需要查找的關(guān)鍵字也就越多，相對來說IO讀寫次數(shù)也就降低了；

B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定：由于內(nèi)部結(jié)點并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點，而只是葉子結(jié)點中關(guān)鍵字的索引，所以，任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點到葉子結(jié)點的路。所有關(guān)鍵字查詢的路徑長度相同，導致每一個數(shù)據(jù)的查詢效率相當；

視圖是一種虛擬的表，通常是有一個表或者多個表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游標是對查詢出來的結(jié)果集作為一個單元來有效的處理。一般不使用游標，但是需要逐條處理數(shù)據(jù)的時候，游標顯得十分重要。

而在 MySQL 中，恢復機制是通過回滾日志（undo log）實現(xiàn)的，所有事務進行的修改都會先記錄到這個回滾日志中，然后在對數(shù)據(jù)庫中的對應行進行寫入。當事務已經(jīng)被提交之后，就無法再次回滾了。

回滾日志作用：1)能夠在發(fā)生錯誤或者用戶執(zhí)行 ROLLBACK 時提供回滾相關(guān)的信息 2) 在整個系統(tǒng)發(fā)生崩潰、數(shù)據(jù)庫進程直接被殺死后，當用戶再次啟動數(shù)據(jù)庫進程時，還能夠立刻通過查詢回滾日志將之前未完成的事務進行回滾，這也就需要回滾日志必須先于數(shù)據(jù)持久化到磁盤上，是我們需要先寫日志后寫數(shù)據(jù)庫的主要原因。

InnoDB

MyISAM

總結(jié)

數(shù)據(jù)庫并發(fā)會帶來臟讀、幻讀、丟棄更改、不可重復讀這四個常見問題，其中：

臟讀 ：在第一個修改事務和讀取事務進行的時候，讀取事務讀到的數(shù)據(jù)為100，這是修改之后的數(shù)據(jù)，但是之后該事務滿足一致性等特性而做了回滾操作，那么讀取事務得到的結(jié)果就是臟數(shù)據(jù)了。

幻讀 ：一般是T1在某個范圍內(nèi)進行修改操作（增加或者刪除），而T2讀取該范圍導致讀到的數(shù)據(jù)是修改之間的了，強調(diào)范圍。

丟棄修改 ：兩個寫事務T1 T2同時對A=0進行遞增操作，結(jié)果T2覆蓋T1，導致最終結(jié)果是1 而不是2，事務被覆蓋

不可重復讀 ：T2 讀取一個數(shù)據(jù)，然后T1 對該數(shù)據(jù)做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果不同。

第一個事務首先讀取var變量為50，接著準備更新為100的時，并未提交，第二個事務已經(jīng)讀取var為100，此時第一個事務做了回滾。最終第二個事務讀取的var和數(shù)據(jù)庫的var不一樣。

T1 讀取某個范圍的數(shù)據(jù)，T2 在這個范圍內(nèi)插入新的數(shù)據(jù)，T1 再次讀取這個范圍的數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和和第一次讀取的結(jié)果不同。

T1 和 T2 兩個事務都對一個數(shù)據(jù)進行修改，T1 先修改，T2 隨后修改，T2 的修改覆蓋了 T1 的修改。例如：事務1讀取某表中的數(shù)據(jù)A=50，事務2也讀取A=50，事務1修改A=A+50，事務2也修改A=A+50，最終結(jié)果A=100，事務1的修改被丟失。

T2 讀取一個數(shù)據(jù)，T1 對該數(shù)據(jù)做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果不同。

悲觀鎖，先獲取鎖，再進行業(yè)務操作，一般就是利用類似 SELECT … FOR UPDATE 這樣的語句，對數(shù)據(jù)加鎖，避免其他事務意外修改數(shù)據(jù)。當數(shù)據(jù)庫執(zhí)行SELECT … FOR UPDATE時會獲取被select中的數(shù)據(jù)行的行鎖，select for update獲取的行鎖會在當前事務結(jié)束時自動釋放，因此必須在事務中使用。

樂觀鎖，先進行業(yè)務操作，只在最后實際更新數(shù)據(jù)時進行檢查數(shù)據(jù)是否被更新過。Java 并發(fā)包中的 AtomicFieldUpdater 類似，也是利用 CAS 機制，并不會對數(shù)據(jù)加鎖，而是通過對比數(shù)據(jù)的時間戳或者版本號，來實現(xiàn)樂觀鎖需要的版本判斷。

分庫與分表的目的在于，減小數(shù)據(jù)庫的單庫單表負擔，提高查詢性能，縮短查詢時間。

通過分表 ，可以減少數(shù)據(jù)庫的單表負擔，將壓力分散到不同的表上，同時因為不同的表上的數(shù)據(jù)量少了，起到提高查詢性能，縮短查詢時間的作用，此外，可以很大的緩解表鎖的問題。分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分:

水平分表 ：取模分表就屬于隨機分表，而時間維度分表則屬于連續(xù)分表。如何設計好垂直拆分，我的建議：將不常用的字段單獨拆分到另外一張擴展表. 將大文本的字段單獨拆分到另外一張擴展表, 將不經(jīng)常修改的字段放在同一張表中，將經(jīng)常改變的字段放在另一張表中。對于海量用戶場景，可以考慮取模分表，數(shù)據(jù)相對比較均勻，不容易出現(xiàn)熱點和并發(fā)訪問的瓶頸。

庫內(nèi)分表 ，僅僅是解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但并沒有把單表的數(shù)據(jù)分散到不同的物理機上，因此并不能減輕 MySQL 服務器的壓力，仍然存在同一個物理機上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤 IO、網(wǎng)絡帶寬等。

分庫與分表帶來的分布式困境與應對之策 數(shù)據(jù)遷移與擴容問題----一般做法是通過程序先讀出數(shù)據(jù)，然后按照指定的分表策略再將數(shù)據(jù)寫入到各個分表中。分頁與排序問題----需要在不同的分表中將數(shù)據(jù)進行排序并返回，并將不同分表返回的結(jié)果集進行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

不可重復讀的重點是修改，幻讀的重點在于新增或者刪除。

視圖是虛擬的表，與包含數(shù)據(jù)的表不一樣，視圖只包含使用時動態(tài)檢索數(shù)據(jù)的查詢；不包含任何列或數(shù)據(jù)。使用視圖可以簡化復雜的 sql 操作，隱藏具體的細節(jié)，保護數(shù)據(jù)；視圖創(chuàng)建后，可以使用與表相同的方式利用它們。

視圖不能被索引，也不能有關(guān)聯(lián)的觸發(fā)器或默認值，如果視圖本身內(nèi)有order by 則對視圖再次order by將被覆蓋。

創(chuàng)建視圖：create view xxx as xxxx

對于某些視圖比如未使用聯(lián)結(jié)子查詢分組聚集函數(shù)Distinct Union等，是可以對其更新的，對視圖的更新將對基表進行更新；但是視圖主要用于簡化檢索，保護數(shù)據(jù)，并不用于更新，而且大部分視圖都不可以更新。

B+tree的磁盤讀寫代價更低，B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定 數(shù)據(jù)庫索引采用B+樹而不是B樹的主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據(jù)庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

B+樹的特點

在最頻繁使用的、用以縮小查詢范圍的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）對于查詢中很少涉及的列或者重復值比較多的列 2）對于一些特殊的數(shù)據(jù)類型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。

如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱 之為“覆蓋索引”。

我們知道在InnoDB存儲引 擎中，如果不是主鍵索引，葉子節(jié)點存儲的是主鍵+列值。最終還是要“回表”，也就是要通過主鍵再查找一次,這樣就 會比較慢。覆蓋索引就是把要查詢出的列和索引是對應的，不做回表操作！

舉例 ：

學號姓名性別年齡系別專業(yè) 20020612李輝男20計算機軟件開發(fā) 20060613張明男18計算機軟件開發(fā) 20060614王小玉女19物理力學 20060615李淑華女17生物動物學 20060616趙靜男21化學食品化學 20060617趙靜女20生物植物學

主鍵為候選鍵的子集，候選鍵為超鍵的子集，而外鍵的確定是相對于主鍵的。

汗顏！工作10年去面試，被“MySQL怎么保證事物一致性”難倒了

阿牛去一家中意的公司面試，本以為憑借以往豐富的經(jīng)驗，肯定手到擒來，結(jié)果第一個問題，我就“出門右拐”了。

問題就是：MySQL是怎么保證事務一致性的？

回到家阿牛翻閱資料，終于搞懂了，在這里分享給大家。

定義

在搞清楚問題答案之前，先搞清楚以下幾個名詞以及大致的用處

redo log：

通常是物理日志，記錄的是數(shù)據(jù)頁的物理修改，而不是某一行或某幾行修改成怎樣怎樣，它用來恢復提交后的物理數(shù)據(jù)頁(恢復數(shù)據(jù)頁，且只能恢復到最后一次提交的位置)、Innodb特有的，他在存儲引擎層。循環(huán)寫的，空間固定會用完。作用是crash-safe能力

binlog：

是邏輯日志，記錄的是這個語句的原始邏輯，比如“給 ID=2 這一行的 c 字段加 1 ” 是 MySQL 的 Server 層實現(xiàn)的，所有引擎都可以使用。是可以追加寫入的,“追加寫”是指 binlog 文件寫到一定大小后會切換到下一個，并不會覆蓋以前的日志。作用是數(shù)據(jù)歸檔

undo log：

有兩個作用：提供回滾和多個行版本控制(MVCC)。

在數(shù)據(jù)修改的時候，不僅記錄了redo，還記錄了相對應的undo，如果因為某些原因?qū)е率聞帐』蚧貪L了，可以借助該undo進行回滾。

SQL執(zhí)行的過程

了解了以上名詞之后，讓我們看一下“一條更新SQL語句執(zhí)行的過程是什么？”

如圖1有幾個關(guān)鍵步驟：

1、先查找記錄所在的Innodb頁在不在內(nèi)存里；如果不在內(nèi)存里則將記錄所在的頁加載在內(nèi)存里；根據(jù)SQL語句在內(nèi)存中將記錄更新

2、將更新前的記錄寫入undolog

3、根據(jù)記錄的更新值將變更寫入redolog（buffer）中，并將狀態(tài)變更為prepare

4、將變更記錄到邏輯日志

5、redolog日志中的狀態(tài)修改為commit，返回結(jié)束

至此：一條更新語句的過程結(jié)束

上面的步驟中有些同學可能會有一些疑問：為什么更新一條記錄要把一整頁數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存里答：因為Innodb引擎中，最小的存儲單位是頁為什么一定要加載到內(nèi)存里？答：因為所有的計算操作都是在內(nèi)存里，操作完成后最終才寫回磁盤為什么要寫入redolog，直接寫入磁盤，然后寫入binlog就好了啊？答：這將在下面會提到，請往后看

為了加深理解，準備了下面2張圖輔助理解

以圖3為例，讓我們看看在每個步驟出現(xiàn)異常的時候，到底怎么保證事物一致性的吧！1、步驟123，所有的操作最多還只是內(nèi)存里，如果出現(xiàn)宕機、斷電等異常，? 記錄不會有任何變動，事物是一致的2、步驟4剛執(zhí)行完，斷電了，因為redolog還處在prepare狀態(tài)，???這時候事物也是一致的3、步驟5記錄binlog的過程中斷電了，這時候要保證主從一致性，? 事物也是不生效的，最終也是一致的4、步驟6、7如果中間任何一個時刻斷電了，這時候情況就不一樣了，事物是生效的，因為redolog、binlog的數(shù)據(jù)都是完整的，服務器重啟后可以按照xid來去查看binlog、redolog中是否都存在，? 都存在該事物就是生效的。上面就是怎么保證事務一致性的根本原因

為什么要使用redolog？

回答這個問題之前，我們先看看redolog用圖形表示的

圖4是redolog的形象一點的表現(xiàn)，并不是說redolog 長這個樣子，只是為了更形象；一般情況下redolog一組4個文件，每個文件1個G，其中write pos是指redolog當前寫到什么位置了，check point是指上次刷臟結(jié)束的位置，當write log和check point重合時，所有的進程停止，開始新一輪的刷臟操作。刷完后redolog清空開始下一輪的寫入，往返重復。

可能這樣表示有點抽象，讓我們看下圖5

從上圖中可以看的更形象一點，在sql執(zhí)行的時候，會有磁盤IO將數(shù)據(jù)頁加載到內(nèi)存，然后在內(nèi)存中將數(shù)據(jù)修改，修改后的數(shù)據(jù)頁在內(nèi)存中叫做臟頁（叫臟頁因為和磁盤中的數(shù)據(jù)不一致啊），又因為在內(nèi)存中容易丟失，所以將數(shù)據(jù)頁的變更記錄如redolog中，隨著記錄插入、更新等操作的增多，redolog空間慢慢的滿了，這時候就開始刷臟操作了，page cleaner thread線程會將所有的臟頁數(shù)據(jù)刷新到磁盤，使得變更最終被持久化到磁盤。

講到這里一定還會有人不太理解，刷臟之前斷電了咋辦？

這就是redolog的另一個重要的作用，crash-safe能力，實現(xiàn)的邏輯是這樣的，斷電后內(nèi)存的數(shù)據(jù)都沒了，重啟后讀取redolog文件，因為redolog文件記錄的是在Innodb頁x的m處做了y的修改，所以根據(jù)redolog將涉及到的Innodb頁重新加載到內(nèi)存，根據(jù)redolog的記錄將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)重新修改，這樣就能恢復斷電前的數(shù)據(jù)了。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?完

下期預告：還是MySQL，敬請期待

本文首發(fā)自： 程序員阿牛

新聞名稱：mysql面試怎么樣,mysql高階技術(shù)面試必問
網(wǎng)頁路徑：http://www.rwnh.cn/article44/phpiee.html

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