MySQL面试题(很多大厂都在用)

2023-12-31 11:29:51

问题1:char、varchar的区别是什么?
varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的,你会得到更好的性能。

问题2: TRUNCATE和DELETE的区别是什么?
DELETE命令从一个表中删除某一行,或多行,TRUNCATE命令永久地从表中删除每一行。

问题3:什么是触发器,MySQL中都有哪些触发器?
触发器是指一段代码,当触发某个事件时,自动执行这些代码。在MySQL数据库中有如下六种触发器:

  • 1、Before Insert

  • 2、After Insert

  • 3、Before Update

  • 4、After Update

  • 5、Before Delete

  • 6、After Delete

问题4:FLOAT和DOUBLE的区别是什么?

  • FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数,并在内存中占4字节。

  • DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数,并在内存中占8字节。

问题5:如何在MySQL种获取当前日期?

SELECT?CURRENT_DATE();

问题6:如何查询第n高的工资?

SELECT?DISTINCT(salary)?from?employee?ORDER?BY?salary?DESC?LIMIT?n-1,1

问题7:请写出下面MySQL数据类型表达的意义(int(0)、char(16)、varchar(16)、datetime、text)

知识点分析

此题考察的是MySQL数据类型。MySQL数据类型属于MySQL数据库基础,由此延伸出的知识点还包括如下内容:

  • MySQL基础操作

  • MySQL存储引擎

  • MySQL锁机制

  • MySQL事务处理、存储过程、触发器

数据类型考点:

  • 1、整数类型,包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT,分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性,表示数据是无符号的,即非负整数。
    长度:整数类型可以被指定长度,例如:INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的,它不会限制值的合法范围,只会影响显示字符的个数,而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。
    例子,假定类型设定为INT(5),属性为UNSIGNED ZEROFILL,如果用户插入的数据为12的话,那么数据库实际存储数据为00012。

  • 2、实数类型,包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
    DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型,能存储精确的小数。
    而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的,并支持使用标准的浮点进行近似计算。
    计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些,DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。

  • 3、字符串类型,包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
    VARCHAR用于存储可变长字符串,它比定长类型更节省空间。
    VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时,使用1字节表示,否则使用2字节表示。
    VARCHAR存储的内容超出设置的长度时,内容会被截断。
    CHAR是定长的,根据定义的字符串长度分配足够的空间。
    CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
    CHAR适合存储很短的字符串,或者所有值都接近同一个长度。
    CHAR存储的内容超出设置的长度时,内容同样会被截断。

使用策略:
对于经常变更的数据来说,CHAR比VARCHAR更好,因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列,CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间,更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型,查询时会使用临时表,导致严重的性能开销。

  • 4、枚举类型(ENUM),把不重复的数据存储为一个预定义的集合。
    有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
    ENUM存储非常紧凑,会把列表值压缩到一个或两个字节。
    ENUM在内部存储时,其实存的是整数。
    尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量,因为容易混乱。
    排序是按照内部存储的整数

  • 5、日期和时间类型,尽量使用timestamp,空间效率高于datetime,
    用整数保存时间戳通常不方便处理。
    如果需要存储微妙,可以使用bigint存储。
    看到这里,这道真题是不是就比较容易回答了。

答:int(0)表示数据是INT类型,长度是0、char(16)表示固定长度字符串,长度为16、varchar(16)表示可变长度字符串,长度为16、datetime表示时间类型、text表示字符串类型,能存储大字符串,最多存储65535字节数据)

MySQL基础操作:

常见操作

MySQL的连接和关闭:mysql -u -p -h -P

-u:指定用户名
-p:指定密码
-h:主机
-P:端口

进入MySQL命令行后:G、c、q、s、h、d

G:打印结果垂直显示
c:取消当前MySQL命令
q:退出MySQL连接
s:显示服务器状态
h:帮助信息
d:改变执行符

MySQL存储引擎:

1、InnoDB存储引擎,

  • 默认事务型引擎,最重要最广泛的存储引擎,性能非常优秀。

  • 数据存储在共享表空间,可以通过配置分开。也就是多个表和索引都存储在一个表空间中,可以通过配置文件改变此配置。

  • 对主键查询的性能高于其他类型的存储引擎。

  • 内部做了很多优化,从磁盘读取数据时会自动构建hash索引,插入数据时自动构建插入缓冲区。

  • 通过一些机制和工具支持真正的热备份。

  • 支持崩溃后的安全恢复。

  • 支持行级锁。

  • 支持外键。

2、MyISAM存储引擎,

  • 拥有全文索引、压缩、空间函数。

  • 不支持事务和行级锁、不支持崩溃后的安全恢复。

  • 表存储在两个文件,MYD和MYI。

  • 设计简单,某些场景下性能很好,例如获取整个表有多少条数据,性能很高。

  • 全文索引不是很常用,不如使用外部的ElasticSearch或Lucene。

3、其他表引擎,
Archive、Blackhole、CSV、Memory

使用策略
在大多数场景下建议使用InnoDB存储引擎。

MySQL锁机制

表锁是日常开发中的常见问题,因此也是面试当中最常见的考察点,当多个查询同一时刻进行数据修改时,就会产生并发控制的问题。共享锁和排他锁,就是读锁和写锁。

  • 共享锁,不堵塞,多个用户可以同时读一个资源,互不干扰。

  • 排他锁,一个写锁会阻塞其他的读锁和写锁,这样可以只允许一个用户进行写入,防止其他用户读取正在写入的资源。

锁的粒度
  • 表锁,系统开销最小,会锁定整张表,MyIsam使用表锁。

  • 行锁,最大程度的支持并发处理,但是也带来了最大的锁开销,InnoDB使用行锁。

MySQL事务处理

  • MySQL提供事务处理的表引擎,也就是InnoDB。

  • 服务器层不管理事务,由下层的引擎实现,所以同一个事务中,使用多种引擎是不靠谱的。

  • 需要注意,在非事务表上执行事务操作,MySQL不会发出提醒,也不会报错。

存储过程

  • 为以后的使用保存的一条或多条MySQL语句的集合,因此也可以在存储过程中加入业务逻辑和流程。

  • 可以在存储过程中创建表,更新数据,删除数据等等。

使用策略

  • 可以通过把SQL语句封装在容易使用的单元中,简化复杂的操作

  • 可以保证数据的一致性

  • 可以简化对变动的管理

触发器

提供给程序员和数据分析员来保证数据完整性的一种方法,它是与表事件相关的特殊的存储过程。
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。

  • 大家需要牢记以上基础知识点,重点是理解数据类型CHAR和VARCHAR的差异,表存储引擎InnoDB和MyISAM的区别。

问题8:请说明InnoDB和MyISAM的区别

  • InnoDB支持事务,MyISAM不支持;

  • InnoDB数据存储在共享表空间,MyISAM数据存储在文件中;

  • InnoDB支持行级锁,MyISAM只支持表锁;

  • InnoDB支持崩溃后的恢复,MyISAM不支持;

  • InnoDB支持外键,MyISAM不支持;

  • InnoDB不支持全文索引,MyISAM支持全文索引;

问题9:innodb引擎的特性

  • 插入缓冲(insert buffer)

  • 二次写(double write)

  • 自适应哈希索引(ahi)

  • 预读(read ahead)

问题10:请列举3个以上表引擎
InnoDB、MyISAM、Memory

问题11:请说明varchar和text的区别

  • varchar可指定字符数,text不能指定,内部存储varchar是存入的实际字符数+1个字节(n<=255)或2个字节(n>255),text是实际字符数+2个字节。

  • text类型不能有默认值。

  • varchar可直接创建索引,text创建索引要指定前多少个字符。varchar查询速度快于text,在都创建索引的情况下,text的索引几乎不起作用。

  • 查询text需要创建临时表。

问题11:varchar(50)中50的含义
最多存放50个字符,varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样,但后者在排序时会消耗更多内存,因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)。

问题12:int(20)中20的含义
是指显示字符的长度,不影响内部存储,只是当定义了ZEROFILL时,前面补多少个 0

问题13:简单描述MySQL中,索引,主键,唯一索引,联合索引的区别,对数据库的性能有什么影响?

知识点分析

此真题主要考察的是MySQL索引的基础和类型,由此延伸出的知识点还包括如下内容:

  • MySQL索引的创建原则

  • MySQL索引的注意事项

  • MySQL索引的原理

下面我们就来将这些知识一网打尽

索引的基础

  • 索引类似于书籍的目录,要想找到一本数的某个特定主题,需要先查找书的目录,定位对应的页码

  • 存储引擎使用类似的方式进行数据查询,先去索引当中找到对应的值,然后根据匹配的索引找到对应的数据行。

创建索引的语法:

  • 首先创建一个表:create table t1 (id int primary key,username varchar(20),password varchar(20));

  • 创建单个索引的语法:CREATE INDEX 索引名 on 表名(字段名)

  • 索引名一般是:表名_字段名

  • 给id创建索引:CREATE INDEX t1_id on t1(id);

  • 创建联合索引的语法:CREATE INDEX 索引名 on 表名(字段名1,字段名2)

  • 给username和password创建联合索引:CREATE index t1_username_password ON t1(username,password)

  • 其中index还可以替换成unique,primary key,分别代表唯一索引和主键索引

  • 删除索引:DROP INDEX t1_username_password ON t1

索引对性能的影响:

  • 大大减少服务器需要扫描的数据量。

  • 帮助服务器避免排序和临时表。

  • 将随机I/O变顺序I/O。

  • 大大提高查询速度。

  • 降低写的速度(不良影响)。

  • 磁盘占用(不良影响)。

索引的使用场景:

  • 对于非常小的表,大部分情况下全表扫描效率更高。

  • 中到大型表,索引非常有效。

  • 特大型的表,建立和使用索引的代价会随之增大,可以使用分区技术来解决。

索引的类型:
索引很多种类型,是在MySQL的存储引擎实现的。

  • 普通索引:最基本的索引,没有任何约束限制。

  • 唯一索引:和普通索引类似,但是具有唯一性约束。

  • 主键索引:特殊的唯一索引,不允许有空值。

索引的区别:
-一个表只能有一个主键索引,但是可以有多个唯一索引。

  • 主键索引一定是唯一索引,唯一索引不是主键索引。

  • 主键可以与外键构成参照完整性约束,防止数据不一致。

  • 联合索引:将多个列组合在一起创建索引,可以覆盖多个列。(也叫复合索引,组合索引)

  • 外键索引:只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引,保证数据的一致性、完整性、和实现级联操作(基本不用)。

  • 全文索引:MySQL自带的全文索引只能用于MyISAM,并且只能对英文进行全文检索 (基本不用)

MySQL索引的创建原则

  • 最适合创建索引的列是出现在WHERE或ON子句中的列,或连接子句中的列而不是出现在SELECT关键字后的列。

  • 索引列的基数越大,数据区分度越高,索引的效果越好。

  • 对于字符串进行索引,应该制定一个前缀长度,可以节省大量的索引空间。

  • 根据情况创建联合索引,联合索引可以提高查询效率。

  • 避免创建过多的索引,索引会额外占用磁盘空间,降低写操作效率。

  • 主键尽可能选择较短的数据类型,可以有效减少索引的磁盘占用提高查询效率。

MySQL索引的注意事项
1、联合索引遵循前缀原则

KEY(a,b,c)
WHERE?a?=?1?AND?b?=?2?AND?c?=?3
WHERE?a?=?1?AND?b?=?2
WHERE?a?=?1
#以上SQL语句可以用到索引
WHERE?b?=?2?AND?c?=?3
WHERE?a?=?1?AND?c?=?3
#以上SQL语句用不到索引

2、LIKE查询,%不能在前

WHERE?name?LIKE?"%wang%"
#以上语句用不到索引,可以用外部的ElasticSearch、Lucene等全文搜索引擎替代。

3、列值为空(NULL)时是可以使用索引的,但MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的储存空间,还需要在MySQL内部进行特殊处理。

4、如果MySQL估计使用索引比全表扫描更慢,会放弃使用索引,例如:
表中只有100条数据左右。对于SQL语句WHERE id > 1 AND id < 100,MySQL会优先考虑全表扫描。

5、如果关键词or前面的条件中的列有索引,后面的没有,所有列的索引都不会被用到。

6、列类型是字符串,查询时一定要给值加引号,否则索引失效,例如:
列name varchar(16),存储了字符串"100"
WHERE name = 100;
以上SQL语句能搜到,但无法用到索引。

MySQL索引的原理

  • MySQL索引是用一种叫做聚簇索引的数据结构实现的,下面我们就来看一下什么是聚簇索引。

  • 聚簇索引是一种数据存储方式,它实际上是在同一个结构中保存了B+树索引和数据行,InnoDB表是按照聚簇索引组织的(类似于Oracle的索引组织表)。

注:
B+?树是一种树数据结构,是一个n叉排序树,每个节点通常有多个孩子,一棵B+树包含根节点、内部节点和叶子节点。根节点可能是一个叶子节点,也可能是一个包含两个或两个以上孩子节点的节点。
B+?树通常用于数据库和操作系统的文件系统中。NTFS, ReiserFS, NSS, XFS, JFS, ReFS 和BFS等文件系统都在使用B+树作为元数据索引。B+?树的特点是能够保持数据稳定有序,其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。B+?树元素自底向上插入。

InnoDB通过主键聚簇数据,如果没有定义主键,会选择一个唯一的非空索引代替,如果没有这样的索引,会隐式定义个主键作为聚簇索引。
下图形象说明了聚簇索引表(InnoDB)和普通的堆组织表(MyISAM)的区别:

最常问的MySQL面试题三——每个开发人员都应该知道
对于普通的堆组织表来说(右图),表数据和索引是分别存储的,主键索引和二级索引存储上没有任何区别。
而对于聚簇索引表来说(左图),表数据是和主键一起存储的,主键索引的叶结点存储行数据,二级索引的叶结点存储行的主键值。
聚簇索引表最大限度地提高了I/O密集型应用的性能,但它也有以下几个限制:

  • 1)插入速度严重依赖于插入顺序,按照主键的顺序插入是最快的方式,否则将会出现页分裂,严重影响性能。因此,对于InnoDB表,我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。

  • 2)更新主键的代价很高,因为将会导致被更新的行移动。因此,对于InnoDB表,我们一般定义主键为不可更新。

  • 3)二级索引访问需要两次索引查找,第一次找到主键值,第二次根据主键值找到行数据。

二级索引的叶节点存储的是主键值,而不是行指针,这是为了减少当出现行移动或数据页分裂时二级索引的维护工作,但会让二级索引占用更多的空间。

解题方法

在一些MySQL索引基础考题中,我们可以轻松的通过索引基础和类型来解决此类问题,对于一些索引创建注意事项方面的考点,我们可以通过索引创建原则和注意事项来解决。

问题14:创建MySQL联合索引应该注意什么?
需遵循前缀原则

问题15:列值为NULL时,查询是否会用到索引?
在MySQL里NULL值的列也是走索引的。当然,如果计划对列进行索引,就要尽量避免把它设置为可空,MySQL难以优化引用了可空列的查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。

问题16:以下语句是否会应用索引:SELECT?FROM users WHERE YEAR(adddate) < 2007;*
不会,因为只要列涉及到运算,MySQL就不会使用索引。

问题17:MyISAM索引实现?
MyISAM存储引擎使用B+Tree作为索引结构,叶节点的data域存放的是数据记录的地址。MyISAM的索引方式也叫做非聚簇索引的,之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚簇索引区分。

问题17:MyISAM索引与InnoDB索引的区别?

  • InnoDB索引是聚簇索引,MyISAM索引是非聚簇索引。

  • InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据,因此主键索引非常高效。

  • MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址,需要再寻址一次才能得到数据。

  • InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据,因此查询时做到覆盖索引会非常高效。

问题18:以下三条sql 如何建索引,只建一条怎么建?

WHERE?a=1?AND?b=1
WHERE?b=1
WHERE?b=1?ORDER?BY?time?DESC

以顺序b,a,time建立联合索引,CREATE INDEX table1_b_a_time ON index_test01(b,a,time)。因为最新MySQL版本会优化WHERE子句后面的列顺序,以匹配联合索引顺序。

问题19:有A(id,sex,par,c1,c2),B(id,age,c1,c2)两张表,其中A.id与B.id关联,现在要求写出一条SQL语句,将B中age>50的记录的c1,c2更新到A表中同一记录中的c1,c2字段中
考点分析
这道题主要考察的是MySQL的关联UPDATE语句
延伸考点:

  • MySQL的关联查询语句

  • MySQL的关联UPDATE语句

针对刚才这道题,答案可以是如下两种形式的写法:
UPDATE?A,B?SET?A.c1?=?B.c1,?A.c2?=?B.c2?WHERE?A.id?=?B.id
UPDATE?A?INNER?JOIN?B?ON?A.id=B.id?SET?A.c1?=?B.c1,A.c2=B.c2
再加上B中age>50的条件:
UPDATE?A,B?set?A.c1?=?B.c1,?A.c2?=?B.c2?WHERE?A.id?=?B.id?and?B.age?>?50;
UPDATE?A?INNER?JOIN?B?ON?A.id?=?B.id?set?A.c1?=?B.c1,A.c2?=?B.c2?WHERE?B.age?>?50

MySQL的关联查询语句

六种关联查询

  • 交叉连接(CROSS JOIN)

  • 内连接(INNER JOIN)

  • 外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)

  • 联合查询(UNION与UNION ALL)

  • 全连接(FULL JOIN)

  • 交叉连接(CROSS JOIN)

SELECT?*?FROM?A,B(,C)或者
SELECT?*?FROM?A?CROSS?JOIN?B?(CROSS?JOIN?C)
#没有任何关联条件,结果是笛卡尔积,结果集会很大,没有意义,很少使用
内连接(INNER?JOIN)
SELECT?*?FROM?A,B?WHERE?A.id=B.id或者
SELECT?*?FROM?A?INNER?JOIN?B?ON?A.id=B.id
多表中同时符合某种条件的数据记录的集合,INNER?JOIN可以缩写为JOIN

内连接分为三类

  • 等值连接:ON A.id=B.id

  • 不等值连接:ON A.id > B.id

  • 自连接:SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid

外连接(LEFT JOIN/RIGHT JOIN)

  • 左外连接:LEFT OUTER JOIN, 以左表为主,先查询出左表,按照ON后的关联条件匹配右表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成LEFT JOIN

  • 右外连接:RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主,先查询出右表,按照ON后的关联条件匹配左表,没有匹配到的用NULL填充,可以简写成RIGHT JOIN

联合查询(UNION与UNION ALL)

SELECT?*?FROM?A?UNION?SELECT?*?FROM?B?UNION?...
  • 就是把多个结果集集中在一起,UNION前的结果为基准,需要注意的是联合查询的列数要相等,相同的记录行会合并

  • 如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL

全连接(FULL JOIN)

  • MySQL不支持全连接

  • 可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用

SELECT?*?FROM?A?LEFT?JOIN?B?ON?A.id=B.id?UNION
SELECT?*?FROM?A?RIGHT?JOIN?B?ON?A.id=B.id

嵌套查询
用一条SQL语句得结果作为另外一条SQL语句得条件,效率不好把握
SELECT * FROM A WHERE id IN (SELECT id FROM B)

解题方法

根据考题要搞清楚表的结果和多表之间的关系,根据想要的结果思考使用那种关联方式,通常把要查询的列先写出来,然后分析这些列都属于哪些表,才考虑使用关联查询

问题20:
为了记录足球比赛的结果,设计表如下:
team:参赛队伍表
match:赛程表
其中,match赛程表中的hostTeamID与guestTeamID都和team表中的teamID关联,查询2006-6-1到2006-7-1之间举行的所有比赛,并且用以下形式列出:拜仁 2:0 不莱梅 2006-6-21

首先列出需要查询的列:
  • 表team

  • teamID teamName

  • 表match

  • match ID

  • hostTeamID

  • guestTeamID

  • matchTime matchResult

其次列出结果列:
  • 主队 结果 客对 时间

初步写一个基础的SQL:

SELECT?hostTeamID,matchResult,matchTime?guestTeamID?from?match?where?matchTime?between?"2006-6-1"?and?"2006-7-1";

通过外键联表,完成最终SQL:

select?t1.teamName,m.matchResult,t2.teamName,m.matchTime?from?match?as?m?left?join?team?as?t1?on?m.hostTeamID?=?t1.teamID,?left?join?team?t2?on?m.guestTeamID=t2.guestTeamID?where?m.matchTime?between?"2006-6-1"?and?"2006-7-1"

问题21:UNION与UNION ALL的区别?

  • 如果使用UNION ALL,不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL

问题22:一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外键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.tid>50000?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;

问题23:拷贝表( 拷贝数据, 源表名:a 目标表名:b)

insert?into?b(a,?b,?c)?select?d,e,f?from?a;

问题24:Student(S#,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C#,Cname,T#) 课程表 SC(S#,C#,score) 成绩表 Teacher(T#,Tname) 教师表 查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名

select?Student.S#,Student.Sname
from?Student
where?S#?not?in?(select?distinct(?SC.S#)?from?SC,Course,Teacher?where?SC.C#=Course.C#?and?Teacher.T#=Course.T#?and?Teacher.Tname=’叶平’);

问题25:随机取出10条数据

SELECT?*?FROM?users?WHERE?id?>=?((SELECT?MAX(id)?FROM?users)-(SELECT?MIN(id)?FROM?users))?*?RAND()?+?(SELECT?MIN(id)?FROM?users)?LIMIT?10
#此方法效率比直接用SELECT?*?FROM?users?order?by?rand()?LIMIT?10高很多

问题26:请简述项目中优化SQL语句执行效率的方法,从哪些方面,SQL语句性能如何分析?
考点分析:
这道题主要考察的是查找分析SQL语句查询速度慢的方法
延伸考点:

  • 优化查询过程中的数据访问

  • 优化长难的查询语句

  • 优化特定类型的查询语句

如何查找查询速度慢的原因
记录慢查询日志,分析查询日志,不要直接打开慢查询日志进行分析,这样比较浪费时间和精力,可以使用pt-query-digest工具进行分析

使用show profile
set?profiling=1;开启,服务器上所有执行语句会记录执行时间,存到临时表中
show?profiles
show?profile?for?query?临时表ID
使用show status

show status会返回一些计数器,show global status会查看所有服务器级别的所有计数
有时根据这些计数,可以推测出哪些操作代价较高或者消耗时间多

show processlist

观察是否有大量线程处于不正常的状态或特征

图片

最常问的MySQL面试题五——每个开发人员都应该知道

使用explain

分析单条SQL语句

图片

优化查询过程中的数据访问

  • 访问数据太多导致查询性能下降

  • 确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据,可能是太多行或列

  • 确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行

  • 避免犯如下SQL语句错误

  • 查询不需要的数据。解决办法:使用limit解决

  • 多表关联返回全部列。解决办法:指定列名

  • 总是返回全部列。解决办法:避免使用SELECT *

  • 重复查询相同的数据。解决办法:可以缓存数据,下次直接读取缓存

  • 是否在扫描额外的记录。解决办法:

  • 使用explain进行分析,如果发现查询需要扫描大量的数据,但只返回少数的行,可以通过如下技巧去优化:

  • 使用索引覆盖扫描,把所有的列都放到索引中,这样存储引擎不需要回表获取对应行就可以返回结果。

  • 改变数据库和表的结构,修改数据表范式

  • 重写SQL语句,让优化器可以以更优的方式执行查询。

优化长难的查询语句

  • 一个复杂查询还是多个简单查询

  • MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据,相比之下,响应数据给客户端就要慢得多

  • 使用尽可能小的查询是好的,但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。

  • 切分查询

  • 将一个大的查询分为多个小的相同的查询

  • 一次性删除1000万的数据要比一次删除1万,暂停一会的方案更加损耗服务器开销。

  • 分解关联查询,让缓存的效率更高。

  • 执行单个查询可以减少锁的竞争。

  • 在应用层做关联更容易对数据库进行拆分。

  • 查询效率会有大幅提升。

  • 较少冗余记录的查询。

优化特定类型的查询语句

  • count(*)会忽略所有的列,直接统计所有列数,不要使用count(列名)

  • MyISAM中,没有任何where条件的count(*)非常快。

  • 当有where条件时,MyISAM的count统计不一定比其它引擎快。

  • 可以使用explain查询近似值,用近似值替代count(*)

  • 增加汇总表

  • 使用缓存

优化关联查询

  • 确定ON或者USING子句中是否有索引。

  • 确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列,这样MySQL才有可能使用索引。

优化子查询

  • 用关联查询替代

  • 优化GROUP BY和DISTINCT

  • 这两种查询据可以使用索引来优化,是最有效的优化方法

  • 关联查询中,使用标识列分组的效率更高

  • 如果不需要ORDER BY,进行GROUP BY时加ORDER BY NULL,MySQL不会再进行文件排序。

  • WITH ROLLUP超级聚合,可以挪到应用程序处理

优化LIMIT分页

  • LIMIT偏移量大的时候,查询效率较低

  • 可以记录上次查询的最大ID,下次查询时直接根据该ID来查询

优化UNION查询

  • UNION ALL的效率高于UNION

优化WHERE子句

解题方法

对于此类考题,先说明如何定位低效SQL语句,然后根据SQL语句可能低效的原因做排查,先从索引着手,如果索引没有问题,考虑以上几个方面,数据访问的问题,长难查询句的问题还是一些特定类型优化的问题,逐一回答。

SQL语句优化的一些方法?

  • 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

  • 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select?id?from?t?where?num?is?null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select?id?from?t?where?num=
  • 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。

  • 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:

select?id?from?t?where?num=10?or?num=20可以这样查询:select?id?from?t?where?num=10?union?all?select?id?from?t?where?num=20
  • 5.in 和 not in 也要慎用,否则会导致全表扫描,如:

select?id?from?t?where?num?in(1,2,3)?对于连续的数值,能用?between?就不要用?in?了:select?id?from?t?where?num?between?1?and?3
  • 6.下面的查询也将导致全表扫描:select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率,可以考虑全文检索。

  • 7. 如果在 where 子句中使用参数,也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量,但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时;它必须在编译时进行选择。然 而,如果在编译时建立访问计划,变量的值还是未知的,因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描:

select?id?from?t?where?num=@num可以改为强制查询使用索引:select?id?from?t?with(index(索引名))?where?num=@num
  • 8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select?id?from?t?where?num/2=100应改为:select?id?from?t?where?num=100*2
  • 9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如:

select?id?from?t?where?substring(name,1,3)=’abc’?,name以abc开头的id应改为:
select?id?from?t?where?name?like?‘abc%’
  • 10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引。

问题27:简述MySQL分表操作和分区操作的工作原理,分别说说分区和分表的使用场景和各自优缺点。

考点分析
  • 分区表的原理

  • 分库分表的原理

延伸:
  • MySQL的复制原理及负载均衡

分区表的工作原理

对用户而言,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层MySQL将其分成了多个物理子表,这对用户来说是透明的,每一个分区表都会使用一个独立的表文件。

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如图所示:MySQL将表分成多个物理字表,但PHP客户端并无感知,仍然认为操作的是一个表。

创建表时使用partition by子句定义每个分区存放的数据,执行查询时,优化器会根据分区定义过滤那些没有需要的数据的分区,这样只需要查询数据所在分区即可。

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这样子表相对于未分区的表来说占用空间小,数据量更小,因此操作速度更快。

分区的主要目的是将数据按照一个较粗的粒度分在不同的表中,这样可以将相关的数据存放在一起,而且如果想一次性的删除整个分区的数据也和方便。

适用场景
  • 1、表非常大,无法全部存在内存,或者只在表的最后有热点数据,其他都是历史数据。

  • 2、分区表的数据更易维护,可以对独立的分区进行独立的操作。

  • 3、分区表的数据可以分布在不同的机器上,从而高效适用资源。

  • 4、可以使用分区表来避免某些特殊的瓶颈

  • 5、可以备份和恢复独立的分区

限制
  • 1、一个表最多只能有1024个分区

  • 2、5.1版本中,分区表表达式必须是整数,5.5可以使用列分区

  • 3、分区表字段如果有主键和唯一索引列,那么主键列和唯一索引列都必须包含进来

  • 4、分区表中无法使用外键约束

  • 5、需要对现有表的结构进行修改

  • 6、所有分区都必须使用相同的存储引擎

  • 7、分区函数中可以使用的函数和表达式会有一些限制

  • 8、某些存储引擎不支持分区

  • 9、对于MyISAM的分区表,不能使用load index into cache

  • 10、对于MyISAM表,使用分区表时需要打开更多的文件描述符

分库分表的工作原理

通过一些HASH算法或者工具实现将一张数据表垂直或者水平进行物理切分

适用场景
  • 1、单表记录条数达到百万或千万级别时

  • 2、解决表锁的问题

分表方式

水平分表:

表很大,分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数,同时也降低了索引的层数,提高查询次数

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适用场景
  • 1、表中的数据本身就有独立性,例如表中分表记录各个地区的数据或者不同时期的数据,特别是有些数据常用,有些不常用。

  • 2、需要把数据存放在多个介质上。

水平切分的缺点
  • 1、给应用增加复杂度,通常查询时需要多个表名,查询所有数据都需UNION操作

  • 2、在许多数据库应用中,这种复杂度会超过它带来的优点,查询时会增加读一个索引层的磁盘次数

垂直分表

把主键和一些列放在一个表,然后把主键和另外的列放在另一个表中

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适用场景
  • 1、如果一个表中某些列常用,另外一些列不常用

  • 2、可以使数据行变小,一个数据页能存储更多数据,查询时减少I/O次数

缺点

管理冗余列,查询所有数据需要join操作

分表缺点
  • 有些分表的策略基于应用层的逻辑算法,一旦逻辑算法改变,整个分表逻辑都会改变,扩展性较差

  • 对于应用层来说,逻辑算法增加开发成本

MySQL的复制原理及负载均衡

MySQL主从复制工作原理
  • 在主库上把数据更高记录到二进制日志

  • 从库将主库的日志复制到自己的中继日志

  • 从库读取中继日志的事件,将其重放到从库数据中

MySQL主从复制解决的问题
  • 数据分布:随意开始或停止复制,并在不同地理位置分布数据备份

  • 负载均衡:降低单个服务器的压力

  • 高可用和故障切换:帮助应用程序避免单点失败

  • 升级测试:可以用更高版本的MySQL作为从库

解题方法

充分掌握分区分表的工作原理和适用场景,在面试中,此类题通常比较灵活,会给一些现有公司遇到问题的场景,大家可以根据分区分表,MySQL复制、负载均衡的适用场景来根据情况进行回答

问:28:设定网站用户数量在千万级,但是活跃用户数量只有1%,如何通过优化数据库提高活跃用户访问速度?

  • 可以使用MySQL的分区,把活跃用户分在一个区,不活跃用户分在另外一个区,本身活跃用户区数据量比较少,因此可以提高活跃用户访问速度。

  • 还可以水平分表,把活跃用户分在一张表,不活跃用户分在另一张表,可以提高活跃用户访问速度。

问题29:SQL语句应该考虑哪些安全性?

考点分析

SQL查询的安全方案

延伸:

MySQL的其它安全设置

SQL查询的安全方案
  • 1、使用预处理语句防止SQL注入

?????delete?user?where?id?=??

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  • 2、写入数据库的数据一定要进行特殊字符转义

  • 3、查询错误信息不要返回给用户,将错误记录到日志

注意:

PHP端尽量使用PDO对数据库进行操作,PDO拥有对预处理语句很好的支持的方法,MySQLi也有,但是可扩展性不如PDO,MySQL函数在新版中已经趋向于淘汰,所以不建议使用,而且它没有很好的支持预处理方法。

  • 1、定期做数据备份

  • 2、不给查询用户root权限,合理分配权限

  • 3、关闭远程访问数据库权限

  • 4、修改root口令,不用默认口令,使用较复杂的口令

  • 5、删除多余的用户

  • 6、改变root用户的名称

  • 7、限制一般用户浏览其它库

  • 8、限制用户对数据文件的访问权限

解题方法

通常情况下,SQL安全的考点都在防SQL注入的问题,因此只要遇到此类考点,优先考虑SQL注入的防护手段。

问题30:为什么使用mysqli和PDO连接数据库会比mysql连接数据库更安全?
mysqli和PDO支持预处理,可以防止SQL注入,mysql不支持预处理。

文章来源:https://blog.csdn.net/2302_81075415/article/details/135314051
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