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MySQL 面试知识点详解（索引、存储引擎、事务与隔离级别、MVCC、锁机制、优化）

news 来源：原创 2025/9/2 19:16:02

一、索引基础概念

1 索引是什么？
  • 定义：索引是帮助MySQL高效获取数据的有序数据结构，类似书籍的目录。
  • 核心作用：减少磁盘I/O次数，提升查询速度（以空间换时间）。
2 索引的优缺点
优点缺点
加速查询（WHERE、JOIN、ORDER BY）占用磁盘空间
保证数据唯一性（唯一索引）增删改操作变慢（维护索引）
加速表间连接过多索引增加优化器选择成本

2、索引数据结构

1. B+树（默认结构）

  • 特点：

    • 多叉平衡树，层数少（3~4层可存千万级数据）。
    • 叶子节点存储数据（InnoDB存主键值或完整数据行）。
    • 叶子节点通过指针串联，支持范围查询。

  • B+树 vs B树：

    对比项B+树B树
    数据存储位置仅叶子节点存数据所有节点均可存数据
    查询稳定性稳定（查询路径长度一致）不稳定
    范围查询高效（叶子节点链表连接）需中序遍历
2. 哈希索引（MEMORY引擎）
  • 特点：
    • 基于哈希表，精确查询O(1)时间复杂度。
    • 不支持范围查询和排序，仅适合等值查询。

3、索引类型与使用场景

1. 索引分类
类型说明示例
主键索引唯一标识，不允许NULLPRIMARY KEY (id)
唯一索引列值唯一，允许NULLUNIQUE KEY (email)
普通索引无唯一性约束INDEX idx_name (name)
联合索引多列组合索引INDEX idx_age_name (age,name)
全文索引文本内容分词搜索（InnoDB支持）FULLTEXT (content)
2. 聚簇索引 vs 非聚簇索引
对比项聚簇索引（InnoDB）非聚簇索引（MyISAM）
数据存储索引与数据文件绑定索引与数据文件分离
主键查询直接定位数据行需回表查询（二次查找）
叶子节点内容存储完整数据行存储数据行的物理地址

二、存储引擎

1. InnoDB vs MyISAM
特性InnoDBMyISAM
事务支持✅ ACID 事务支持❌ 不支持事务
锁机制行级锁（默认）、表级锁、间隙锁表级锁（读锁/写锁）
外键约束✅ 支持❌ 不支持
崩溃恢复✅ Redo/Undo Log 保证数据恢复❌ 需手动修复表
全文索引✅（5.6+版本）✅ 原生支持
适用场景高并发读写、OLTP（如电商、支付）读多写少、静态数据（如日志、报表）
文件结构.ibd（数据+索引）.frm（表结构）、.MYD（数据）、.MYI（索引）

核心区别：

  • 事务与锁粒度：InnoDB 通过行级锁和 MVCC 支持高并发，MyISAM 表锁在写入时阻塞其他操作。
  • 数据完整性：InnoDB 支持外键约束和崩溃自动恢复，MyISAM 无此功能。
2. 其他存储引擎
  • MEMORY：数据存储在内存中，读写极快但重启丢失，适用于临时表或缓存。
  • ARCHIVE：压缩存储历史数据，适合归档场景，不支持索引。

三、事务与隔离级别

1. ACID 特性
  • 原子性（Undo Log）：事务操作要么全成功，要么全失败。
  • 一致性：事务前后数据满足完整性约束（如主键唯一）。
  • 隔离性（MVCC + 锁）：通过隔离级别控制并发事务的可见性。
  • 持久性（Redo Log）：事务提交后数据持久化到磁盘。
2. 隔离级别与问题
隔离级别脏读不可重复读幻读实现方式
读未提交✅✅✅无锁
读已提交 (RC)❌✅✅MVCC + 行锁
可重复读 (RR)❌❌❌（InnoDB 通过间隙锁解决）MVCC + 间隙锁
串行化❌❌❌表级锁

四、MVCC(多版本并发控制)

MySQL中的MVCC（多版本并发控制）是一种用于提高数据库并发性能的机制，通过维护数据的多个版本来实现非锁定读，从而减少读写操作的冲突。

1. MVCC 的核心思想

MVCC允许不同事务看到数据的不同版本，通过为每个修改操作创建新版本（而非直接覆盖旧数据），实现读写操作的并发执行。读操作访问快照（历史版本），写操作创建新版本，从而避免加锁阻塞。

2. MVCC 的核心组件

（1）隐藏字段

InnoDB为每行数据添加两个隐藏字段：

  • DB_TRX_ID：记录最后一次修改该行的事务ID。
  • DB_ROLL_PTR：回滚指针，指向该行的上一个版本（Undo Log中的记录）。
（2）Undo Log
  • 作用：存储数据的历史版本，用于事务回滚和MVCC读取旧版本。
  • 结构：每次修改操作（INSERT/UPDATE/DELETE）均生成对应的Undo Log，形成版本链。例如：
    • INSERT操作记录删除的Undo Log。
    • DELETE操作记录插入的Undo Log。
    • UPDATE操作记录反向更新的Undo Log。
  • 清理机制：当无事务需要旧版本时，通过Purge线程清理过期Undo Log。
（3）Read View（一致性视图）
  • 作用：决定事务能看到哪些数据版本，根据隔离级别生成不同策略。
  • 结构：
    • m_ids：生成Read View时活跃（未提交）的事务ID列表。
    • min_trx_id：活跃事务中的最小ID。
    • max_trx_id：下一个将分配的事务ID（当前最大ID+1）。
    • creator_trx_id：创建该Read View的事务ID（仅当自身有修改时存在）。

3. 数据可见性判断规则

事务通过Read View检查数据行的DB_TRX_ID，判断版本可见性：

  1. 已提交且早于所有活跃事务：
    trx_id < min_trx_id → 可见。
  2. 由当前事务自身修改：
    trx_id == creator_trx_id → 可见。
  3. 未提交或在Read View之后开启：
    trx_id >= max_trx_id → 不可见。
  4. 活跃事务中的未提交修改：
    trx_id在m_ids列表中 → 不可见。
  5. 已提交但位于活跃事务范围内：
    其他情况 → 可见。

事务遍历版本链，直到找到满足条件的版本或链尾（表示数据不可见）。

4. 不同隔离级别的实现

  • READ COMMITTED：
    每次SELECT生成新的Read View，总能读取最新提交的数据。
  • REPEATABLE READ（默认）：
    首次SELECT生成Read View，后续读操作复用该视图，保证可重复读。
  • SERIALIZABLE：
    退化为加锁读写，不使用MVCC。

5. MVCC 工作流程示例

假设事务A（ID=100）执行查询：

  1. 生成Read View：活跃事务ID列表为[150, 160]，min_trx_id=150，max_trx_id=200。
  2. 读取数据行：
    • 当前行DB_TRX_ID=90（小于150且未在活跃列表）→ 可见。
    • 若行DB_TRX_ID=170（介于150-200且不在活跃列表）→ 可见。
    • 若行DB_TRX_ID=150（在活跃列表中）→ 不可见，沿版本链查找更早版本。

五、锁机制

1. 锁类型
分类维度类型说明
操作粒度表锁锁定整张表（MyISAM 默认），并发度低。
行锁锁定单行数据（InnoDB 默认），并发度高，但可能死锁。
锁模式共享锁（S锁）允许其他事务读，阻止写操作（SELECT ... LOCK IN SHARE MODE）。
排他锁（X锁）阻止其他事务读写（SELECT ... FOR UPDATE）。
锁范围间隙锁锁定索引记录的间隙，防止插入（解决幻读）。
意向锁表级锁，用于快速判断表中是否存在行锁（IS/IX 锁）。
2. 锁优化建议
  • InnoDB：
    • 通过索引减少锁范围，避免全表扫描。
    • 控制事务大小，减少锁持有时间。
  • MyISAM：
    • 设置 low_priority_updates=1 提升读优先级。
    • 启用并发插入（concurrent_insert=1）减少写阻塞。

六、数据库优化

1. SQL 优化
  • 索引优化：
    • 避免 SELECT *，使用覆盖索引减少回表。
    • 联合索引遵循最左前缀原则。
  • 查询优化：
    • 避免 LIKE '%前缀'，改用全文索引或倒排索引。
    • 拆分复杂查询，减少临时表使用。
2. 架构优化
  • 读写分离：主库处理写操作，从库处理读操作。
  • 分库分表：按业务或数据量分片（如水平分表）。
  • 缓存策略：使用 Redis 缓存热点数据，减少数据库压力。
3. 设计优化
  • 字段类型：优先使用整型、ENUM 替代字符串，减少存储空间。
  • 避免 NULL：NULL 增加查询复杂度，尽量设置默认值。

七、高频面试题

  1. InnoDB 如何解决幻读？

    • RR 隔离级别下，通过 间隙锁 锁定索引范围，阻止其他事务插入新数据。

  2. 什么是 MVCC？

    • 多版本并发控制，通过事务版本链和 ReadView 实现非锁定读，减少锁冲突。

  3. 如何避免死锁？

    • 按固定顺序访问资源，减少事务粒度，设置合理的超时时间。

  4. 索引失效的常见场景？

    • 对索引列使用函数或运算，OR 连接非索引列，隐式类型转换。

  5. MySQL中的日志系统

    • Bin Log：用于主从复制和数据恢复（逻辑日志）。
    • Redo Log：保证事务持久性（物理日志）。
    • Undo Log：保证事务原子性（逻辑日志）。

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专业的情商测评工具&#xff1a;EQ-i在线测评系统 基于巴昂情商量表的专业情商评估工具&#xff0c;帮助您更好地了解自己的情商水平。 什么是EQ-i&#xff1f; EQ-i&#xff08;Emotional Quotient Inventory&#xff09;是由Reuven Bar-On开发的情商量表&#xff0c;是国际上…...

编程日记 2025/9/2 12:04:09

Ubuntu安装Podman教程

1、先修改apt源为阿里源加速 备份原文件&#xff1a; sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup 修改源配置&#xff1a; vim sources.list删除里面全部内容后&#xff0c;粘贴阿里源&#xff1a; deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main re…...

编程日记 2025/8/29 18:33:42

7.训练篇5-毕设

使用23w张数据集-vit-打算30轮-内存崩了-改为batch_size 8 我准备用23w张数据集&#xff0c;太大了&#xff0c;这个用不了&#xff0c;所以 是否保留 .stack() 加载所有图片&#xff1f;情况建议✅ 小数据集&#xff08;<2w张&#xff0c;图像小&#xff09;想加快速度可…...

编程日记 2025/8/29 7:24:11

java数据结构-哈希表

什么是哈希表 最理想的搜索方法 , 即就是在查找某元素时 , 不进行任何比较的操作 , 一次直接查找到需要搜索的元素 , 可以达到这种要求的方法就是哈希表. 哈希表就是通过构造一种存储结构 , 通过某种函数使元素存储的位置与其关键码位形成一 一映射的关系 , 这样在查找元素的时…...

编程日记 2025/9/2 10:17:47

Linux错误(6)X64向量指令访问地址未对齐引起SIGSEGV

Linux错误(6)X64向量指令访问地址未对齐引起SIGSEGV Author: Once Day Date: 2025年4月4日 一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟&#xff0c;试图谱写一场冒险之旅&#xff0c;也许终点只是一场白日梦… 漫漫长路&#xff0c;有人对你微笑过嘛… 全系列文章可参考专栏: Linux实…...

编程日记 2025/8/28 19:23:04

SpringBoot配置文件多环境开发

目录 一、设置临时属性的几种方法 1.启动jar包时&#xff0c;设置临时属性 ​2.idea配置临时属性 3.启动类中创建数组指定临时属性 二、多环境开发 1.包含模式 2.分组模式 三、配置文件的优先级 1.bootstrap 文件优先&#xff1a; 2.特定配置文件优先 3.文件夹位置优…...

编程日记 2025/9/2 12:37:22

解锁健康密码：拥抱活力养生生活

在追求高品质生活的今天&#xff0c;健康养生成为了人们关注的焦点。它不仅关乎当下的生活质量&#xff0c;更是对未来的有力投资。 合理的饮食是健康养生的基石。一日三餐&#xff0c;应遵循 “五谷为养&#xff0c;五果为助&#xff0c;五畜为益&#xff0c;五菜为充” 的原则…...

编程日记 2025/8/30 12:14:07

手动将ModelScope的模型下载到本地

一、ModelScope 介绍 ModelScope 官网地址&#xff1a; https://www.modelscope.cn/home 模型库地址&#xff1a;https://www.modelscope.cn/models 文档中心&#xff1a;https://www.modelscope.cn/docs/home ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台&#xff0c;为…...

编程日记 2025/8/30 0:15:05