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作者: 五速梦信息网
时间: 2026年03月21日 11:20

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字段为什么要求定义为not null
如果要存储用户的密码散列应该使用什么字段进行存储
MySQL中DATETIME和TIMESTAMP的区别
MySQL中TEXT数据类型的最大长度二、关联查询
Mysql 的内连接、左连接、右连接有什么区别已整合
什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积呢
谈谈六种关联查询使用场景。
UNION与UNION ALL的区别三、主键问题
如何选择合适的分布式主键方案呢
数据库自增主键可能遇到什么问题
主键使用自增ID还是UUID为什么
mysql自增主键用完了怎么办四、MySQL架构
说说MySQL 的基础架构图
Mysql的binlog有几种录入格式分别有什么区别
InnoDB引擎的4大特性了解过吗五、存储引擎
InnoDB与MyISAM的区别
InnoDB引擎中的索引策略了解过吗六、索引问题
MySQL 索引使用有哪些注意事项呢
数据库索引的原理为什么要用 B树为什么不用二叉树
聚集索引与非聚集索引的区别
如何写sql能够有效的使用到复合索引
Hash索引和B树区别是什么你在设计索引是怎么抉择的
索引有哪些优缺点
索引有哪几种类型
创建索引有什么原则呢
创建索引的三种方式
百万级别或以上的数据你是如何删除的
什么是最左前缀原则什么是最左匹配原则
B树和B树的区别数据库为什么使用B树而不是B树
覆盖索引、回表等这些了解过吗
B树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据
何时使用聚簇索引与非聚簇索引
非聚簇索引一定会回表查询吗
组合索引是什么为什么需要注意组合索引中的顺序
列值为NULL时查询是否会用到索引七、SQL优化
SQL优化的一般步骤是什么怎么看执行计划explain如何理解其中各个字段的含义。
如果某个表有近千万数据CRUD比较慢如何优化
说一下大表查询的优化方案
关心过业务系统里面的sql耗时吗统计过慢查询吗对慢查询都怎么优化过
如何优化长难的查询语句有实战过吗
优化特定类型的查询语句
谈谈MySQL的Explain 八、锁问题
MySQL 遇到过死锁问题吗你是如何解决的
在高并发情况下如何做到安全的修改同一行数据
数据库的乐观锁和悲观锁
select for update有什么含义会锁表还是锁行还是其他。
Mysql中有哪几种锁列举一下
隔离级别与锁的关系
按照锁的粒度分数据库锁有哪些呢锁机制与InnoDB锁算法
从锁的类别角度讲MySQL都有哪些锁呢
MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的
什么是死锁怎么解决
Mysql一条SQL加锁分析九、事务
事务的隔离级别有哪些MySQL的默认隔离级别是什么
什么是幻读脏读不可重复读呢
MySQL事务得四大特性以及实现原理
MVCC熟悉吗它的底层原理
什么是数据库事务
Innodb的事务实现原理
Innodb的事务与日志的实现方式十、SQL执行过程
一条SQL语句在MySQL中如何执行的
一条sql执行过长的时间你如何优化从哪些方面入手
一条Sql的执行顺序十一、视图游标存储过程存储函数触发器等
为什么要使用视图什么是视图
视图有哪些特点哪些使用场景
视图的优点缺点讲一下
什么是游标
什么是存储过程有哪些优缺点
什么是触发器触发器的使用场景有哪些
MySQL中都有哪些触发器十二、分布式问题
说说分库与分表的设计
数据库中间件了解过吗sharding jdbcmycat
MYSQL的主从延迟你怎么解决
读写分离常见方案
MySQL的复制原理以及流程
你是否做过主从一致性校验如果有怎么做的如果没有你打算怎么做十三、生产实际问题
日常工作中你是怎么优化SQL的
MySQL数据库cpu飙升的话要怎么处理呢
500台db在最快时间之内重启
你是如何监控你们的数据库的你们的慢日志都是怎么查询的十四、其它问题
mysql中in和exists的区别
MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些?
说一下数据库的三大范式
mysql有关权限的表有哪几个呢
一个6亿的表a一个3亿的表b通过外间tid关联你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录
count(1)、count(*) 与 count(列名) 的区别
超键、候选键、主键、外键分别是什么
SQL 约束有哪几种呢
drop、delete与truncate的区别
SQL的生命周期
Mysql驱动程序是什么
什么是数据库连接池?为什么需要数据库连接池呢? 一、MySQL 数据类型
数据库存储日期格式时如何考虑时区转换问题 datetime类型适合用来记录数据的原始的创建时间修改记录中其他字段的值datetime字段的值不会改变除非手动修改它。 timestamp类型适合用来记录数据的最后修改时间只要修改了记录中其他字段的值timestamp字段的值都会被自动更新。如何考虑时区转换问题/看一下这个吧数据库存储日期格式时如何考虑时区转换问题
Blob和text有什么区别 Blob用于存储二进制数据而Text用于存储大字符串。Blob值被视为二进制字符串字节字符串,它们没有字符集并且排序和比较基于列值中的字节的数值。text值被视为非二进制字符串字符字符串。它们有一个字符集并根据字符集的排序规则对值进行排序和比较。
mysql里记录货币用什么字段类型比较好货币在数据库中MySQL常用Decimal和Numric类型表示这两种类型被MySQL实现为同样的类型。他们被用于保存与金钱有关的数据。 salary DECIMAL(9,2)9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。存储在salary列中的值的范围是从-9999999.99到9999999.99。 DECIMAL和NUMERIC值作为字符串存储而不是作为二进制浮点数以便保存那些值的小数精度。
MySQL如何获取当前日期 SELECT CURRENT_DATE();
你们数据库是否支持emoji表情存储如果不支持如何操作更换字符集utf8–utf8mb4
varchar(50)中50的涵义字段最多存放 50 个字符如 varchar(50) 和 varchar(200) 存储 jay 字符串所占空间是一样的后者在排序时会消耗更多内存
mysql中int(20)和char(20)以及varchar(20)的区别 int(20) 表示字段是int类型显示长度是 20char(20)表示字段是固定长度字符串长度为 20varchar(20) 表示字段是可变长度字符串长度为 20
字段为什么要求定义为not null null值会占用更多的字节并且null有很多坑的。
如果要存储用户的密码散列应该使用什么字段进行存储密码散列盐用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储这样可以节省空间且提高检索效率。
MySQL中DATETIME和TIMESTAMP的区别存储精度都为秒区别 DATETIME 的日期范围是 1001——9999 年TIMESTAMP 的时间范围是 1970——2038 年DATETIME 存储时间与时区无关TIMESTAMP 存储时间与时区有关显示的值也依赖于时区DATETIME 的存储空间为 8 字节TIMESTAMP 的存储空间为 4 字节DATETIME 的默认值为 nullTIMESTAMP 的字段默认不为空(not null)默认值为当前时间(CURRENT_TIMESTAMP)
MySQL中TEXT数据类型的最大长度 TINYTEXT256 bytesTEXT65,535 bytes(64kb)MEDIUMTEXT16,777,215 bytes(16MB)LONGTEXT4,294,967,295 bytes(4GB) 二、关联查询
Mysql 的内连接、左连接、右连接有什么区别已整合 Inner join 内连接在两张表进行连接查询时只保留两张表中完全匹配的结果集left join 在两张表进行连接查询时会返回左表所有的行即使在右表中没有匹配的记录。right join 在两张表进行连接查询时会返回右表所有的行即使在左表中没有匹配的记录。
什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积呢内连接inner join取得两张表中满足存在连接匹配关系的记录。外连接outer join取得两张表中满足存在连接匹配关系的记录以及某张表或两张表中不满足匹配关系的记录。交叉连接cross join显示两张表所有记录一一对应没有匹配关系进行筛选也被称为笛卡尔积。
谈谈六种关联查询使用场景。交叉连接内连接外连接联合查询全连接交叉连接
UNION与UNION ALL的区别 Union对两个结果集进行并集操作不包括重复行同时进行默认规则的排序Union All对两个结果集进行并集操作包括重复行不进行排序UNION的效率高于 UNION ALL 三、主键问题
如何选择合适的分布式主键方案呢数据库自增长序列或字段。UUID。Redis生成IDTwitter的snowflake算法利用zookeeper生成唯一IDMongoDB的ObjectId
数据库自增主键可能遇到什么问题使用自增主键对数据库做分库分表可能出现诸如主键重复等的问题。解决方案的话简单点的话可以考虑使用UUID哈自增主键会产生表锁从而引发问题自增主键可能用完问题。
主键使用自增ID还是UUID为什么如果是单机的话选择自增ID如果是分布式系统优先考虑UUID吧但还是最好自己公司有一套分布式唯一ID生产方案吧。自增ID数据存储空间小查询效率高。但是如果数据量过大,会超出自增长的值范围多库合并也有可能有问题。 uuid适合大量数据的插入和更新操作但是它无序的插入数据效率慢占用空间大。
mysql自增主键用完了怎么办自增主键一般用int类型一般达不到最大值可以考虑提前分库分表的。四、MySQL架构
说说MySQL 的基础架构图 Mysql逻辑架构图主要分三层第一层负责连接处理授权认证安全等等第二层负责编译并优化SQL第三层是存储引擎。
Mysql的binlog有几种录入格式分别有什么区别有三种格式哈statementrow和mixed。 statement每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化减少了binlog日志量节约了IO提高性能。由于sql的执行是有上下文的因此在保存的时候需要保存相关的信息同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。 row不记录sql语句上下文相关信息仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动基本是可以全部记下来但是由于很多操作会导致大量行的改动(比如alter table)因此这种模式的文件保存的信息太多日志量太大。 mixed一种折中的方案普通操作使用statement记录当无法使用statement的时候使用row。
InnoDB引擎的4大特性了解过吗插入缓冲insert buffer)二次写(double write)自适应哈希索引(ahi)预读(read ahead) 五、存储引擎
InnoDB与MyISAM的区别 InnoDB支持事务MyISAM不支持事务InnoDB支持外键MyISAM不支持外键InnoDB 支持 MVCC(多版本并发控制)MyISAM 不支持select count(*) from table时MyISAM更快因为它有一个变量保存了整个表的总行数可以直接读取InnoDB就需要全表扫描。Innodb不支持全文索引而MyISAM支持全文索引5.7以后的InnoDB也支持全文索引InnoDB支持表、行级锁而MyISAM支持表级锁。InnoDB表必须有主键而MyISAM可以没有主键Innodb表需要更多的内存和存储而MyISAM可被压缩存储空间较小。Innodb按主键大小有序插入MyISAM记录插入顺序是按记录插入顺序保存。InnoDB 存储引擎提供了具有提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全与 MyISAM 比 InnoDB 写的效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引
InnoDB引擎中的索引策略了解过吗覆盖索引最左前缀原则索引下推索引下推优化是 MySQL 5.6 引入的可以在索引遍历过程中对索引中包含的字段先做判断直接过滤掉不满足条件的记录减少回表次数。这篇文章非常不错大家去看一下吧聊一聊 InnoDB 引擎中的这些索引策略六、索引问题
MySQL 索引使用有哪些注意事项呢可以从三个维度回答这个问题索引哪些情况会失效索引不适合哪些场景索引规则索引哪些情况会失效查询条件包含or可能导致索引失效如何字段类型是字符串where时一定用引号括起来否则索引失效like通配符可能导致索引失效。联合索引查询时的条件列不是联合索引中的第一个列索引失效。在索引列上使用mysql的内置函数索引失效。对索引列运算如、-、*、/索引失效。索引字段上使用或者 not in时可能会导致索引失效。索引字段上使用is null is not null可能导致索引失效。左连接查询或者右连接查询查询关联的字段编码格式不一样可能导致索引失效。mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。后端程序员必备索引失效的十大杂症索引不适合哪些场景数据量少的不适合加索引更新比较频繁的也不适合加索引区分度低的字段不适合加索引如性别索引的一些潜规则覆盖索引回表索引数据结构B树最左前缀原则索引下推
数据库索引的原理为什么要用 B树为什么不用二叉树可以从几个维度去看这个问题查询是否够快效率是否稳定存储数据多少以及查找磁盘次数为什么不是二叉树为什么不是平衡二叉树为什么不是B树而偏偏是B树呢为什么不是一般二叉树如果二叉树特殊化为一个链表相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说查找效率更稳定总体的查找速度也更快。为什么不是平衡二叉树呢我们知道在内存比在磁盘的数据查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点也就是我们说的一个磁盘块但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的如果是B树可以存储更多的节点数据树的高度也会降低因此读取磁盘的次数就降下来啦查询效率就快啦。那为什么不是B树而是B树呢 B树非叶子节点上是不存储数据的仅存储键值而B树节点中不仅存储键值也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB如果不存储数据那么就会存储更多的键值相应的树的阶数节点的子节点树就会更大树就会更矮更胖如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少数据查询的效率也会更快。 B树索引的所有数据均存储在叶子节点而且数据是按照顺序排列的链表连着的。那么B树使得范围查找排序查找分组查找以及去重查找变得异常简单。可以看这篇文章哈再有人问你为什么MySQL用B树做索引就把这篇文章发给她
聚集索引与非聚集索引的区别一个表中只能拥有一个聚集索引而非聚集索引一个表可以存在多个。聚集索引索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序非聚集索引索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。索引是通过二叉树的数据结构来描述的我们可以这么理解聚簇索引索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点只不过有一个指针指向对应的数据块。聚集索引物理存储按照索引排序非聚集索引物理存储不按照索引排序何时使用聚集索引或非聚集索引 4. 如何写sql能够有效的使用到复合索引复合索引也叫组合索引用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引。当我们创建一个组合索引的时候如(k1,k2,k3)相当于创建了k1、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引这就是最左匹配原则。 select * from table where k1A AND k2B AND k3D 有关于复合索引我们需要关注查询Sql条件的顺序确保最左匹配原则有效同时可以删除不必要的冗余索引。
Hash索引和B树区别是什么你在设计索引是怎么抉择的 B树可以进行范围查询Hash索引不能。B树支持联合索引的最左侧原则Hash索引不支持。B树支持order by排序Hash索引不支持。Hash索引在等值查询上比B树效率更高。B树使用like 进行模糊查询的时候like后面比如%开头的话可以起到优化的作用Hash索引根本无法进行模糊查询。
索引有哪些优缺点优点唯一索引可以保证数据库表中每一行的数据的唯一性索引可以加快数据查询速度减少查询时间缺点创建索引和维护索引要耗费时间索引需要占物理空间除了数据表占用数据空间之外每一个索引还要占用一定的物理空间以表中的数据进行增、删、改的时候索引也要动态的维护。
索引有哪几种类型主键索引: 数据列不允许重复不允许为NULL一个表只能有一个主键。唯一索引: 数据列不允许重复允许为NULL值一个表允许多个列创建唯一索引。普通索引: 基本的索引类型没有唯一性的限制允许为NULL值。全文索引是目前搜索引擎使用的一种关键技术对文本的内容进行分词、搜索。覆盖索引查询列要被所建的索引覆盖不必读取数据行组合索引多列值组成一个索引用于组合搜索效率大于索引合并
创建索引有什么原则呢最左前缀匹配原则频繁作为查询条件的字段才去创建索引频繁更新的字段不适合创建索引索引列不能参与计算不能有函数操作优先考虑扩展索引而不是新建索引避免不必要的索引在order by或者group by子句中创建索引需要注意顺序区分度低的数据列不适合做索引列(如性别定义有外键的数据列一定要建立索引。对于定义为text、image数据类型的列不要建立索引。删除不再使用或者很少使用的索引
创建索引的三种方式 1在执行CREATE TABLE时创建索引 CREATE TABLE employee (id int(11) NOT NULL,name varchar(255) DEFAULT NULL,age int(11) DEFAULT NULL,date datetime DEFAULT NULL,sex int(1) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id),KEY idx_name (name) USING BTREE) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8; 2使用ALTER TABLE命令添加索引 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 3使用CREATE INDEX命令创建 CREATE INDEX index_name ON table_name (column);
百万级别或以上的数据你是如何删除的我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引然后批量删除其中无用数据删除完成后重新创建索引。
什么是最左前缀原则什么是最左匹配原则最左前缀原则就是最左优先在创建多列索引时要根据业务需求where子句中使用最频繁的一列放在最左边。当我们创建一个组合索引的时候如(k1,k2,k3)相当于创建了k1、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引这就是最左匹配原则。。
B树和B树的区别数据库为什么使用B树而不是B树在B树中键和值即存放在内部节点又存放在叶子节点在B树中内部节点只存键叶子节点则同时存放键和值。 B树的叶子节点有一条链相连而B树的叶子节点各自独立的。 B树索引的所有数据均存储在叶子节点而且数据是按照顺序排列的链表连着的。那么B树使得范围查找排序查找分组查找以及去重查找变得异常简单。. B树非叶子节点上是不存储数据的仅存储键值而B树节点中不仅存储键值也会存储数据。innodb 中页的默认大小是16KB如果不存储数据那么就会存储更多的键值相应的树的阶数节点的子节点树就会更大树就会更矮更胖如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少数据查询的效率也会更快.
覆盖索引、回表等这些了解过吗覆盖索引查询列要被所建的索引覆盖不必从数据表中读取换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。回表二级索引无法直接查询所有列的数据所以通过二级索引查询到聚簇索引后再查询到想要的数据这种通过二级索引查询出来的过程就叫做回表。网上这篇文章讲得很清晰mysql覆盖索引与回表
B树在满足聚簇索引和覆盖索引的时候不需要回表查询数据在B树的索引中叶子节点可能存储了当前的key值也可能存储了当前的key值以及整行的数据这就是聚簇索引和非聚簇索引。在InnoDB中只有主键索引是聚簇索引如果没有主键则挑选一个唯一键建立聚簇索引。如果没有唯一键则隐式的生成一个键来建立聚簇索引。当查询使用聚簇索引时在对应的叶子节点可以获取到整行数据因此不用再次进行回表查询。
何时使用聚簇索引与非聚簇索引 16. 非聚簇索引一定会回表查询吗不一定如果查询语句的字段全部命中了索引那么就不必再进行回表查询哈哈覆盖索引就是这么回事。举个简单的例子假设我们在学生表的上建立了索引那么当进行select age from student where age
20的查询时在索引的叶子节点上已经包含了age信息不会再次进行回表查询。
组合索引是什么为什么需要注意组合索引中的顺序组合索引用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做组合索引。因为InnoDB引擎中的索引策略的最左原则所以需要注意组合索引中的顺序。
列值为NULL时查询是否会用到索引列值为NULL也是可以走索引的计划对列进行索引应尽量避免把它设置为可空因为这会让 MySQL 难以优化引用了可空列的查询同时增加了引擎的复杂度七、SQL优化
SQL优化的一般步骤是什么怎么看执行计划explain如何理解其中各个字段的含义。 show status 命令了解各种 sql 的执行频率通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 sql 语句explain 分析低效 sql 的执行计划这点非常重要日常开发中用它分析Sql会大大降低Sql导致的线上事故看过这篇文章觉得很不错优化sql 语句的一般步骤
如果某个表有近千万数据CRUD比较慢如何优化分库分表某个表有近千万数据可以考虑优化表结构分表水平分表垂直分表当然你这样回答需要准备好面试官问你的分库分表相关问题呀如分表方案水平分表垂直分表切分规则hash等分库分表中间件Mycatsharding-jdbc等分库分表一些问题事务问题跨节点Join的问题解决方案分布式事务等索引优化除了分库分表优化表结构当然还有所以索引优化等方案~ 有兴趣可以看这篇文章哈~ 后端程序员必备书写高质量SQL的30条建议
说一下大表查询的优化方案优化shema、sql语句索引可以考虑加缓存memcached, redis或者JVM本地缓存主从复制读写分离分库分表垂直拆分根据你模块的耦合度将一个大的系统分为多个小的系统也就是分布式系统水平切分针对数据量大的表这一步最麻烦最能考验技术水平要选择一个合理的sharding key, 为了有好的查询效率表结也要改动做一定的冗余应用也要改sql中尽量带sharding key将数据定位到限定的表上去查而不是扫描全部的表数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id in (select id from table where age 20 limit 1000000,10).这样虽然也load了一百万的数据,但是由于索引覆盖,要查询的所有字段都在索引中,所以速度会很快. 同时如果ID连续的好,我们还可以select * from table where id
1000000 limit 10,效率也是不错的,优化的可能性有许多种,但是核心思想都一样,就是减少load的数据. 从需求的角度减少这种请求…主要是不做类似的需求(直接跳转到几百万页之后的具体某一页.只允许逐页查看或者按照给定的路线走, 这样可预测,可缓存)以及防止ID泄漏且连续被人恶意攻击.
关心过业务系统里面的sql耗时吗统计过慢查询吗对慢查询都怎么优化过我们平时写Sql时都要养成用explain分析的习惯。慢查询的统计运维会定期统计给我们优化慢查询分析语句是否加载了不必要的字段/数据。分析SQl执行句话是否命中索引等。如果SQL很复杂优化SQL结构如果表数据量太大考虑分表有兴趣可以看这篇文章哈~后端程序员必备书写高质量SQL的30条建议
如何优化长难的查询语句有实战过吗将一个大的查询分为多个小的相同的查询减少冗余记录的查询。一个复杂查询可以考虑拆成多个简单查询分解关联查询让缓存的效率更高。
优化特定类型的查询语句平时积累吧比如使用select 具体字段代替 select 使用count() 而不是count(列名)在不影响业务的情况使用缓存explain 分析你的SQL 有兴趣可以看这篇文章哈~后端程序员必备书写高质量SQL的30条建议
谈谈MySQL的Explain Explain 执行计划包含字段信息如下分别是 id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、 key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 等12个字段。我们重点关注的是type它的属性排序如下 system const eq_ref ref ref_or_null
index_merge unique_subquery index_subquery
range index ALL 推荐大家看这篇文章哈面试官不会看 Explain执行计划简历敢写 SQL 优化八、锁问题
MySQL 遇到过死锁问题吗你是如何解决的我排查死锁的一般步骤是酱紫的查看死锁日志show engine innodb status;找出死锁Sql分析sql加锁情况模拟死锁案发分析死锁日志分析死锁结果可以看我这两篇文章哈手把手教你分析Mysql死锁问题[Mysql死锁如何排查insert on duplicate死锁一次排查分析过程](
在高并发情况下如何做到安全的修改同一行数据要安全的修改同一行数据就要保证一个线程在修改时其它线程无法更新这行记录。一般有悲观锁和乐观锁两种方案~ 使用悲观锁悲观锁思想就是当前线程要进来修改数据时别的线程都得拒之门外~ 比如可以使用select…for update ~ select * from User where name‘jay’ for update 以上这条sql语句会锁定了User表中所有符合检索条件name‘jay’的记录。本次事务提交之前别的线程都无法修改这些记录。使用乐观锁乐观锁思想就是有线程过来先放过去修改如果看到别的线程没修改过就可以修改成功如果别的线程修改过就修改失败或者重试。实现方式乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。可以看一下我这篇文章主要是思路哈~ CAS乐观锁解决并发问题的一次实践
数据库的乐观锁和悲观锁悲观锁悲观锁她专一且缺乏安全感了她的心只属于当前事务每时每刻都担心着它心爱的数据可能被别的事务修改所以一个事务拥有获得悲观锁后其他任何事务都不能对数据进行修改啦只能等待锁被释放才可以执行乐观锁乐观锁的“乐观情绪”体现在它认为数据的变动不会太频繁。因此它允许多个事务同时对数据进行变动。实现方式乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。之前转载了的这篇文章觉得作者写得挺详细的~ 图文并茂的带你彻底理解悲观锁与乐观锁
select for update有什么含义会锁表还是锁行还是其他。 select for update 含义 select查询语句是不会加锁的但是select for update除了有查询的作用外还会加锁呢而且它是悲观锁哦。至于加了是行锁还是表锁这就要看是不是用了索引/主键啦。没用索引/主键的话就是表锁否则就是是行锁。 select for update 加锁验证表结构 //id 为主键name为唯一索引CREATE TABLE account (id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,name varchar(255) DEFAULT NULL,balance int(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id),KEY idx_name (name) USING BTREE) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT1570068 DEFAULT CHARSETutf8 id为主键select for update 1270070这条记录时再开一个事务对该记录更新发现更新阻塞啦其实是加锁了。如下图我们再开一个事务对另外一条记录1270071更新发现更新成功因此如果查询条件用了索引/主键会加行锁~ 我们继续一路向北吧换普通字段balance吧发现又阻塞了。因此没用索引/主键的话select for update 加的就是表锁 5. Mysql中有哪几种锁列举一下如果按锁粒度划分有以下3种表锁开销小加锁快锁定力度大发生锁冲突概率高并发度最低;不会出现死锁。行锁开销大加锁慢会出现死锁锁定粒度小发生锁冲突的概率低并发度高。页锁开销和加锁速度介于表锁和行锁之间会出现死锁锁定粒度介于表锁和行锁之间并发度一般有兴趣的小伙伴可以看我这篇文章有介绍到各种锁哈后端程序员必备mysql数据库相关流程图/原理图
隔离级别与锁的关系回答这个问题可以先阐述四种隔离级别再阐述它们的实现原理。隔离级别就是依赖锁和MVCC实现的。可以看我这篇文章哈一文彻底读懂MySQL事务的四大隔离级别
按照锁的粒度分数据库锁有哪些呢锁机制与InnoDB锁算法按锁粒度分有表锁页锁行锁按锁机制分有乐观锁悲观锁
从锁的类别角度讲MySQL都有哪些锁呢从锁的类别上来讲有共享锁和排他锁。共享锁: 又叫做读锁。当用户要进行数据的读取时对数据加上共享锁。共享锁可以同时加上多个。排他锁: 又叫做写锁。当用户要进行数据的写入时对数据加上排他锁。排他锁只可以加一个他和其他的排他锁共享锁都相斥。锁兼容性如下 9. MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的基于索引来完成行锁的。 select * from t where id 666 for update; for update 可以根据条件来完成行锁锁定并且 id 是有索引键的列如果 id 不是索引键那么InnoDB将实行表锁。
什么是死锁怎么解决死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用并请求锁定对方的资源从而导致恶性循环的现象。看图形象一点如下死锁有四个必要条件互斥条件请求和保持条件环路等待条件不剥夺条件。解决死锁思路一般就是切断环路尽量避免并发形成环路。如果不同程序会并发存取多个表尽量约定以相同的顺序访问表可以大大降低死锁机会。在同一个事务中尽可能做到一次锁定所需要的所有资源减少死锁产生概率对于非常容易产生死锁的业务部分可以尝试使用升级锁定颗粒度通过表级锁定来减少死锁产生的概率如果业务处理不好可以用分布式事务锁或者使用乐观锁死锁与索引密不可分解决索引问题需要合理优化你的索引有兴趣的朋友可以看我的这篇死锁分析手把手教你分析Mysql死锁问题 select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id a .tid;
Mysql一条SQL加锁分析一条SQL加锁可以分9种情况进行组合一id列是主键RC隔离级别组合二id列是二级唯一索引RC隔离级别组合三id列是二级非唯一索引RC隔离级别组合四id列上没有索引RC隔离级别组合五id列是主键RR隔离级别组合六id列是二级唯一索引RR隔离级别组合七id列是二级非唯一索引RR隔离级别组合八id列上没有索引RR隔离级别组合九Serializable隔离级别九、事务
事务的隔离级别有哪些MySQL的默认隔离级别是什么读未提交Read Uncommitted读已提交Read Committed可重复读Repeatable Read串行化Serializable Mysql默认的事务隔离级别是可重复读(Repeatable Read) 可以看我这篇文章哈一文彻底读懂MySQL事务的四大隔离级别
什么是幻读脏读不可重复读呢事务A、B交替执行事务A被事务B干扰到了因为事务A读取到事务B未提交的数据,这就是脏读在一个事务范围内两个相同的查询读取同一条记录却返回了不同的数据这就是不可重复读。事务A查询一个范围的结果集另一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据并静悄悄地提交然后事务A再次查询相同的范围两次读取得到的结果集不一样了这就是幻读。可以看我这篇文章哈一文彻底读懂MySQL事务的四大隔离级别
MySQL事务得四大特性以及实现原理原子性事务作为一个整体被执行包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行要么都不执行。一致性指在事务开始之前和事务结束以后数据不会被破坏假如A账户给B账户转10块钱不管成功与否A和B的总金额是不变的。隔离性多个事务并发访问时事务之间是相互隔离的即一个事务不影响其它事务运行效果。简言之就是事务之间是进水不犯河水的。持久性表示事务完成以后该事务对数据库所作的操作更改将持久地保存在数据库之中。事务ACID特性的实现思想原子性是使用 undo log来实现的如果事务执行过程中出错或者用户执行了rollback系统通过undo log日志返回事务开始的状态。持久性使用 redo log来实现只要redo log日志持久化了当系统崩溃即可通过redo log把数据恢复。隔离性通过锁以及MVCC,使事务相互隔离开。一致性通过回滚、恢复以及并发情况下的隔离性从而实现一致性。
MVCC熟悉吗它的底层原理 MVCC,多版本并发控制,它是通过读取历史版本的数据来降低并发事务冲突从而提高并发性能的一种机制。 MVCC需要关注这几个知识点事务版本号表的隐藏列undo logread view 可以看我这篇文章哈[一文彻底读懂MySQL事务的四大隔离级别](
什么是数据库事务数据库事务简称事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单位由一个有限的数据库操作序列构成这些操作要么全部执行, 要么全部不执行是一个不可分割的工作单位。
Innodb的事务实现原理原子性是使用 undo log来实现的如果事务执行过程中出错或者用户执行了rollback系统通过undo log日志返回事务开始的状态。持久性使用 redo log来实现只要redo log日志持久化了当系统崩溃即可通过redo log把数据恢复。隔离性通过锁以及MVCC,使事务相互隔离开。一致性通过回滚、恢复以及并发情况下的隔离性从而实现一致性。
Innodb的事务与日志的实现方式有多少种日志 innodb两种日志redo和undo。日志的存放形式 redo在页修改的时候先写到 redo log buffer 里面然后写到 redo log 的文件系统缓存里面 (fwrite)然后再同步到磁盘文件 fsync。 Undo在 MySQL5.5 之前 undo 只能存放在 ibdata文件里面 5.6 之后可以通过设置 innodb_undo_tablespaces 参数把 undo log 存放在 ibdata之外。事务是如何通过日志来实现的因为事务在修改页时要先记 undo在记 undo 之前要记 undo 的 redo 然后修改数据页再记数据页修改的 redo。 Redo里面包括 undo 的修改一定要比数据页先持久化到磁盘。当事务需要回滚时因为有 undo可以把数据页回滚到前镜像的状态崩溃恢复时如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。如果有 commit 记录就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。十、SQL执行过程
一条SQL语句在MySQL中如何执行的先看一下Mysql的逻辑架构图吧~ 查询语句先检查该语句是否有权限如果没有权限直接返回错误信息如果有权限在 MySQL8.0 版本以前会先查询缓存。如果没有缓存分析器进行词法分析提取 sql 语句select等的关键元素。然后判断sql 语句是否有语法错误比如关键词是否正确等等。优化器进行确定执行方案进行权限校验如果没有权限就直接返回错误信息如果有权限就会调用数据库引擎接口返回执行结果。这篇文章非常不错大家去看一下吧一条SQL语句在MySQL中如何执行的
一条sql执行过长的时间你如何优化从哪些方面入手查看是否涉及多表和子查询优化Sql结构如去除冗余字段是否可拆表等优化索引结构看是否可以适当添加索引数量大的表可以考虑进行分离/分表如交易流水表数据库主从分离读写分离explain分析sql语句查看执行计划优化sql查看mysql执行日志分析是否有其他方面的问题
一条Sql的执行顺序十一、视图游标存储过程存储函数触发器等
为什么要使用视图什么是视图为什么要使用视图为了提高复杂SQL语句的复用性和表操作的安全性MySQL数据库管理系统提供了视图特性。什么是视图视图是一个虚拟的表是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式视图由一个预定义的查询select语句组成。
视图有哪些特点哪些使用场景视图特点视图的列可以来自不同的表是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。视图的建立和删除不影响基本表。对视图内容的更新(添加删除和修改)直接影响基本表。当视图来自多个基本表时不允许添加和删除数据。视图用途简化sql查询提高开发效率兼容老的表结构。视图的常见使用场景重用SQL语句简化复杂的SQL操作。使用表的组成部分而不是整个表保护数据更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。
视图的优点缺点讲一下查询简单化视图能简化用户的操作数据安全性视图使用户能以多种角度看待同一数据能够对机密数据提供安全保护逻辑数据独立性视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性
什么是游标游标提供了一种对从表中检索出的数据进行操作的灵活手段就本质而言游标实际上是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。
什么是存储过程有哪些优缺点存储过程就是一些编译好了的SQL语句这些SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能对单表或多表的增删改查然后给这些代码块取一个名字在用到这个功能的时候调用即可。优点存储过程是一个预编译的代码块执行效率比较高存储过程在服务器端运行减少客户端的压力允许模块化程序设计只需要创建一次过程以后在程序中就可以调用该过程任意次类似方法的复用一个存储过程替代大量T_SQL语句可以降低网络通信量提高通信速率可以一定程度上确保数据安全缺点调试麻烦可移植性不灵活重新编译问题
什么是触发器触发器的使用场景有哪些触发器指一段代码当触发某个事件时自动执行这些代码。使用场景可以通过数据库中的相关表实现级联更改。实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。例如可以生成某些业务的编号。注意不要滥用否则会造成数据库及应用程序的维护困难。
MySQL中都有哪些触发器 MySQL 数据库中有六种触发器 Before InsertAfter InsertBefore UpdateAfter UpdateBefore DeleteAfter Delete 十二、分布式问题
说说分库与分表的设计分库分表方案分库分表中间件分库分表可能遇到的问题分库分表方案: 水平分库以字段为依据按照一定策略hash、range等将一个库中的数据拆分到多个库中。水平分表以字段为依据按照一定策略hash、range等将一个表中的数据拆分到多个表中。垂直分库以表为依据按照业务归属不同将不同的表拆分到不同的库中。垂直分表以字段为依据按照字段的活跃性将表中字段拆到不同的表主表和扩展表中。常用的分库分表中间件 sharding-jdbc当当MycatTDDL淘宝Oceanus(58同城数据库中间件)vitess谷歌开发的数据库中间件Atlas(Qihoo 360) 分库分表可能遇到的问题事务问题需要用分布式事务啦跨节点Join的问题解决这一问题可以分两次查询实现跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。数据迁移容量规划扩容等问题ID问题数据库被切分后不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦最简单可以考虑UUID跨分片的排序分页问题后台加大pagesize处理个人觉得网上这两篇文章不错小伙伴们可以去看一下哈 MySQL数据库之互联网常用分库分表方案分库分表需要考虑的问题及方案
数据库中间件了解过吗sharding jdbcmycat sharding-jdbc目前是基于jdbc驱动无需额外的proxy因此也无需关注proxy本身的高可用。Mycat 是基于 Proxy它复写了 MySQL 协议将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库而 Sharding-JDBC 是基于 JDBC 接口的扩展是以 jar 包的形式提供轻量级服务的。有网友推荐这篇文章深度认识Sharding-JDBC做最轻量级的数据库中间层
MYSQL的主从延迟你怎么解决嘻嘻先复习一下主从复制原理吧如图主从复制分了五个步骤进行步骤一主库的更新事件(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 有兴趣可以看这篇文章哈~ 后端程序员必备mysql数据库相关流程图/原理图主从同步延迟的原因一个服务器开放个链接给客户端来连接的这样有会有大并发的更新操作, 但是从服务器的里面读取binlog 的线程仅有一个当某个SQL在从服务器上执行的时间稍长或者由于某个SQL要进行锁表就会导致主服务器的SQL大量积压未被同步到从服务器里。这就导致了主从不一致也就是主从延迟。主从同步延迟的解决办法主服务器要负责更新操作对安全性的要求比从服务器要高所以有些设置参数可以修改比如sync_binlog1innodb_flush_log_at_trx_commit 1 之类的设置等。选择更好的硬件设备作为slave。把一台从服务器当度作为备份使用而不提供查询那边他的负载下来了执行relay log 里面的SQL效率自然就高了。增加从服务器喽这个目的还是分散读的压力从而降低服务器负载。可以看这篇文章哈~ MySQL 主从同步延迟的原因及解决办法
读写分离常见方案应用程序根据业务逻辑来判断增删改等写操作命令发给主库查询命令发给备库。利用中间件来做代理负责对数据库的请求识别出读还是写并分发到不同的数据库中。如amoebamysql-proxy
MySQL的复制原理以及流程主从复制原理简言之就三步曲如下主数据库有个bin-log二进制文件纪录了所有增删改Sql语句。binlog线程从数据库把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。io线程从数据库的relay-log重做日志文件中再执行一次这些sql语句。Sql执行线程如下图所示上图主从复制分了五个步骤进行步骤一主库的更新事件(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
你是否做过主从一致性校验如果有怎么做的如果没有你打算怎么做主从一致性校验有多种工具例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等十三、生产实际问题
日常工作中你是怎么优化SQL的可以从这几个维度回答这个问题加索引避免返回不必要的数据适当分批量进行优化sql结构分库分表读写分离有兴趣可以看这篇文章哈~ 后端程序员必备书写高质量SQL的30条建议
MySQL数据库cpu飙升的话要怎么处理呢排查过程使用top 命令观察确定是mysqld导致还是其他原因。如果是mysqld导致的show processlist查看session情况确定是不是有消耗资源的sql在运行。找出消耗高的 sql看看执行计划是否准确索引是否缺失数据量是否太大。处理 kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数)重新跑这些 SQL。其他情况也有可能是每个 sql 消耗资源并不多但是突然之间有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增再做出相应的调整比如说限制连接数等
500台db在最快时间之内重启可以使用批量 ssh 工具 pssh 来对需要重启的机器执行重启命令。也可以使用 salt前提是客户端有安装 salt或者 ansible ansible 只需要 ssh 免登通了就行等多线程工具同时操作多台服务
你是如何监控你们的数据库的你们的慢日志都是怎么查询的监控的工具有很多例如zabbixlepus我这里用的是lepus 十四、其它问题
mysql中in和exists的区别这个跟一下demo来看更刺激吧啊哈哈假设表A表示某企业的员工表表B表示部门表查询所有部门的所有员工很容易有以下SQL: select * from A where deptId in (select deptId from B); 这样写等价于先查询部门表B 再由部门deptId查询A的员工 select deptId from B select * from A where A.deptId B.deptId 可以抽象成这样的一个循环 List resultSet ;for(int i0;iB.length;i) {for(int j0;jA.length;j) {if(A[i].idB[j].id) {resultSet.add(A[i]);break;}} } 显然除了使用in我们也可以用exists实现一样的查询功能如下 select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId B.deptId); 因为exists查询的理解就是先执行主查询获得数据后再放到子查询中做条件验证根据验证结果true 或者false来决定主查询的数据结果是否得意保留。那么这样写就等价于 select * from A,先从A表做循环 select * from B where A.deptId B.deptId,再从B表做循环. 同理可以抽象成这样一个循环 List resultSet ;for(int i0;iA.length;i) {for(int j0;jB.length;j) {if(A[i].deptIdB[j].deptId) {resultSet.add(A[i]);break;}} } 数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次每次做上百万次的数据集查询查完就走这样就只做了两次相反建立了上百万次链接申请链接释放反复重复这样系统就受不了了。即mysql优化原则就是小表驱动大表小的数据集驱动大的数据集从而让性能更优。因此我们要选择最外层循环小的也就是如果B的数据量小于A适合使用in如果B的数据量大于A即适合选择exists这就是in和exists的区别。
MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些? Show status, 一些值得监控的变量值 Bytes_received和Bytessent 和服务器之间来往的流量。Com*服务器正在执行的命令。Created*在查询执行期限间创建的临时表和文件。Handler*存储引擎操作。Select*不同类型的联接执行计划。Sort*几种排序信息。 Show profiles 是MySql用来分析当前会话SQL语句执行的资源消耗情况
说一下数据库的三大范式第一范式数据表中的每一列每个字段都不可以再拆分。第二范式在第一范式的基础上分主键列完全依赖于主键而不能是依赖于主键的一部分。第三范式在满足第二范式的基础上表中的非主键只依赖于主键而不依赖于其他非主键。
mysql有关权限的表有哪几个呢 MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问权限表存放在mysql数据库里由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别userdbtable_privcolumns_priv和host。 user权限表记录允许连接到服务器的用户帐号信息里面的权限是全局级的。db权限表记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。table_priv权限表记录数据表级的操作权限。columns_priv权限表记录数据列级的操作权限。host权限表配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。
一个6亿的表a一个3亿的表b通过外间tid关联你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录 1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引 select * from a,b where a.tid b.id and a.tid500000 limit 200; 2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。 select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id a .tid;
count(1)、count() 与 count(列名) 的区别 count()包括了所有的列相当于行数在统计结果的时候不会忽略列值为NULLcount(1)包括了忽略所有列用1代表代码行在统计结果的时候不会忽略列值为NULLcount(列名)只包括列名那一列在统计结果的时候会忽略列值为空这里的空不是只空字符串或者0 而是表示null的计数即某个字段值为NULL时不统计。
超键、候选键、主键、外键分别是什么超键在关系模式中能唯一知标识元组的属性集称为超键。候选键是最小超键即没有冗余元素的超键。主键数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键且主键的取值不能缺失即不能为空值Null。外键在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。。
SQL 约束有哪几种呢 NOT NULL: 约束字段的内容一定不能为NULL。UNIQUE: 约束字段唯一性一个表允许有多个 Unique 约束。PRIMARY KEY: 约束字段唯一不可重复一个表只允许存在一个。FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作也能防止非法数据插入外键。CHECK: 用于控制字段的值范围。
drop、delete与truncate的区别 delete truncate drop 类型 DML DDL DDL 回滚可回滚不可回滚不可回滚删除内容表结构还在删除表的全部或者一部分数据行表结构还在删除表中的所有数据从数据库中删除表所有的数据行索引和权限也会被删除删除速度删除速度慢逐行删除删除速度快删除速度最快
SQL的生命周期服务器与数据库建立连接数据库进程拿到请求sql解析并生成执行计划执行读取数据到内存并进行逻辑处理通过步骤一的连接发送结果到客户端关掉连接释放资源
Mysql驱动程序是什么这个jar包 mysql-connector-java-5.1.18.jar Mysql驱动程序主要帮助编程语言与 MySQL服务端进行通信如连接、传输数据、关闭等。
什么是数据库连接池?为什么需要数据库连接池呢? 连接池基本原理数据库连接池原理在内部对象池中维护一定数量的数据库连接并对外暴露数据库连接的获取和返回方法。应用程序和数据库建立连接的过程通过TCP协议的三次握手和数据库服务器建立连接发送数据库用户账号密码等待数据库验证用户身份完成身份验证后系统可以提交SQL语句到数据库执行把连接关闭TCP四次挥手告别。数据库连接池好处资源重用 (连接复用)更快的系统响应速度新的资源分配手段统一的连接管理避免数据库连接泄漏有兴趣可以看这篇文章哈~ 数据库连接池内存泄漏问题的分析和解决方案