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mysql面试题

news 来源：原创 2025/9/19 9:05:25

一、基础概念

什么是主键（Primary Key）？
答案： 唯一标识表中每行数据的字段或字段组合，不允许 NULL 值，确保数据唯一性。
外键（Foreign Key）的作用是什么？
答案： 建立表间关联，确保引用完整性。外键字段值必须存在于被引用表的主键中。
CHAR 和 VARCHAR 的区别？
答案：
- CHAR 定长，存储效率高，适合固定长度（如身份证号）。
- VARCHAR 变长，节省空间，适合长度变化大的数据（如地址）。
MySQL 的默认存储引擎是什么？
答案： InnoDB（MySQL 5.5+ 后默认）。
主键（Primary Key）与唯一键（Unique Key）的区别？
答案：
- 主键唯一标识表中每行数据，不允许 NULL，一个表只能有一个主键。
- 唯一键确保列值唯一，允许 NULL，一个表可以有多个唯一键。
InnoDB 和 MyISAM 的区别？
答案：
- 事务：InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持。
- 锁粒度：InnoDB 支持行级锁，MyISAM 仅支持表级锁。
- 索引结构：InnoDB 主键索引为聚簇索引，数据与索引存储在一起；MyISAM 为非聚簇索引，数据与索引分离。

二、SQL 语句

如何查询表中不重复的记录？
答案：
```
SELECT DISTINCT column_name FROM table;
```

LIMIT 和 OFFSET 的作用？
答案：

SELECT * FROM table LIMIT 10 OFFSET 20; -- 跳过前20条，取10条

如何删除表中所有数据？
答案：

TRUNCATE TABLE table_name; -- 快速清空，不记录日志
DELETE FROM table_name;     -- 逐行删除，可回滚

如何优化 SELECT COUNT(*) 查询？
答案：
- MyISAM 直接读取表元数据的行数统计。
- InnoDB 需遍历索引或使用近似值（如 EXPLAIN 估算）。

如何优化大分页查询（如 LIMIT 1000000,10）？
答案：
使用延迟关联：

SELECT * FROM users WHERE id >= (SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000,1) LIMIT 10;

减少回表次数。

LEFT JOIN、INNER JOIN 和 RIGHT JOIN 的区别？
答案：
- LEFT JOIN：返回左表所有行，右表无匹配则填充 NULL。
- INNER JOIN：仅返回两表匹配的行。
- RIGHT JOIN：返回右表所有行，左表无匹配则填充 NULL。

三、索引

索引的优缺点？
答案：
- 优点： 加速查询、唯一约束。
- 缺点： 占用空间、降低写操作速度（需维护索引）。
什么情况下索引会失效？
答案：
- 使用 LIKE '%abc'
- 对字段进行函数操作（如 WHERE YEAR(date) = 2023）
- 类型转换（如字符串字段用数字查询）
B+树索引和哈希索引的区别？
答案：
- B+树： 支持范围查询、排序，适用于磁盘存储。
- 哈希索引： 精确查找快，不支持范围查询。
索引类型与结构
- B+树索引：InnoDB 默认，支持范围查询，叶子节点存储数据或主键。
- 哈希索引：仅 MEMORY 引擎支持，适合精确查找。
- 联合索引：遵循最左前缀原则（如 INDEX(a, b) 无法单独使用 b 查询）。
索引失效场景
- 对字段使用函数（如 YEAR(date)）或类型转换。
- LIKE '%abc' 左模糊查询。
- OR 条件未全索引、组合索引未用第一列。
什么是最左前缀匹配原则？
答案：
组合索引中，查询条件需从最左列开始匹配。例如索引 (a,b,c)，WHERE a=1 AND b=2 可用索引，但 WHERE b=2 不可用。
覆盖索引是什么？如何优化查询？
答案：
索引包含查询所需的所有字段，避免回表。例如，若索引包含 (age, name)，查询 SELECT name FROM users WHERE age=25 可直接通过索引获取数据。

分页查询优化

延迟关联：先查主键再关联，减少回表次数。

SELECT * FROM users WHERE id >= (SELECT id FROM users ORDER BY id LIMIT 1000000, 1) LIMIT 10;

为什么要用小表驱动大表？
在 MySQL 中，“小表驱动大表”是一种优化 JOIN 操作的常见策略，其核心目的是减少外层循环次数，从而降低整体查询的计算量和 I/O 开销。以下是详细解释：

嵌套循环连接（Nested-Loop Join）的工作原理
MySQL 默认使用嵌套循环算法执行 JOIN 操作，流程如下：

驱动表（外层表）：首先被访问的表，假设有 N 行。

被驱动表（内层表）：随后被访问的表，假设有 M 行。

操作步骤：

遍历驱动表的每一行。

对驱动表的每一行，遍历被驱动表的所有行（或通过索引查找匹配的行）。

若被驱动表有索引，每次内层循环的时间复杂度近似为 O(1)；若无索引，则为 O(M)。

小表驱动大表的核心是减少外层循环次数，显著降低计算量。
索引是优化的前提条件，尤其是被驱动表的 JOIN 字段必须建立索引。
通过 EXPLAIN 分析执行计划，验证驱动表选择和索引使用是否合理。

17. mysql 索引查找数据大概需要多少次io操作？树的高度怎么算？

B+ 树索引的结构
MySQL 的索引默认使用 B+ 树结构，特点如下：树的高度：通常为 3~4 层（极端场景可能更高）。- 节点容量：每个节点存储多个键值（Key）和指针（Pointer）。假设一个页（Page）大小为 16KB，单个索引键（如 BIGINT）占 8 字节，指针占 6 字节，则：单个节点可存储的键值数量：16KB / (8B + 6B) ≈ 1170 个。若叶子节点存储完整数据行（聚集索引），假设每行数据 1KB，则：
单个叶子节点可存储的行数：16KB / 1KB = 16 行。- 索引层高
层高越低，I/O 越少：若单表数据量为 N，树高计算公式：h ≈ log(N) / log(节点容量)。示例：节点容量 1170，叶子节点容量 16。3 层 B+ 树可支撑的数据量：1170 × 1170 × 16 ≈ 21,902,400 行。4 层 B+ 树可支撑：1170^3 × 16 ≈ 25.6 亿行。

四、事务与锁

ACID 是什么？
答案：
- 原子性（Atomicity）： 事务全部成功或全部失败。
- 隔离性（Isolation）： 事务间互不干扰。
- 持久性（Durability）： 事务提交后数据永久保存。
- 一致性（Consistency）： 数据符合约束规则。
事务隔离级别有哪些？
答案：
- READ UNCOMMITTED（可能脏读）
- READ COMMITTED（解决脏读）
- REPEATABLE READ（MySQL 默认，解决不可重复读）
- SERIALIZABLE（完全隔离，性能低）
什么是死锁？如何避免？
答案： 多个事务互相等待对方释放锁。
避免方法： 按顺序访问资源、减小事务粒度、设置超时。
锁的类型与死锁处理
- 行级锁：InnoDB 支持，并发度高但可能死锁。
- 表级锁：MyISAM 使用，开销小但并发度低。
- 避免死锁：按顺序访问资源、设置事务超时、启用死锁检测。
InnoDB 如何通过 MVCC 实现可重复读？
答案：
通过隐藏的事务版本号和 Read View 实现多版本控制。事务启动时生成一致性视图，读取数据时根据版本号判断可见性。

五、性能优化

EXPLAIN 的作用？
答案： 分析 SQL 执行计划，查看是否使用索引、扫描行数等。
如何优化慢查询？
答案：
- 添加索引
- 避免 SELECT *，只查必要字段
- 分库分表
- 优化 SQL 结构（如减少子查询）
什么是覆盖索引？
答案： 索引包含查询所需的所有字段，无需回表查询数据行。
慢查询优化
- 使用 EXPLAIN 分析执行计划，关注 type（访问类型）和 key（使用索引）。
- 避免 SELECT *、减少子查询、添加覆盖索引。
分库分表策略
- 垂直分库：按业务拆分（如用户库、订单库）。
- 水平分表：按规则分散数据（如按用户 ID 哈希）。
- 分布式事务：使用 2PC、TCC 或本地消息表保障一致性。
备份与恢复
- mysqldump：逻辑备份，适合小数据量。
- XtraBackup：物理备份，支持热备份与增量备份。

六、高可用与架构

主从复制的原理及配置步骤？
答案：
- 原理：主库写 Binlog，从库通过 I/O 线程读取并写入 Relay Log，SQL 线程重放日志同步数据。
- 步骤：主库开启 Binlog，从库配置主库信息并启动复制。
分库分表的常见方案？
答案：
- 水平分表： 按数据行拆分（如按用户 ID 哈希）。
- 垂直分表： 按列拆分（将常用字段与不常用字段分开）。

七、高级特性

什么是窗口函数？举例说明。
答案：

SELECT name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees;

JSON 类型字段如何查询？
答案：

SELECT * FROM table WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.key') = 'value';

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