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MySQL面试总结

news 2025/7/7 22:59:09

MySQL面试

1、了解SQL的执行顺序吗？
2、一条SQL查询非常慢，我们怎么去排查和优化？
3、对SQL慢查询会考虑哪些优化？
4、事务的4大特性（ACID）？
5、脏读、不可重复读、幻读
6、事务的隔离级别？
7、drop、truncate、delete的区别？
8、MySQL 为什么 InnoDB 是默认引擎？
9、MySQL聚簇索引与非聚簇索引的区别（InnoDB 与 Myisam 引擎）？
10、MySQL 索引底层结构为什么使用 B+树？

1、了解SQL的执行顺序吗？

SQL语句的执行顺序如下：

FROM子句：确定数据来源，包括JOIN的表。
ON：执行JOIN条件。
JOIN：如果有JOIN，根据JOIN类型（如INNER、LEFT），将两个表进行合并。
WHERE子句：过滤记录。
GROUP BY子句：根据指定的列分组记录。
HAVING子句：过滤分组。
SELECT子句：选取特定的列。
DISTINCT子句：去除重复数据。
ORDER BY子句：最后对结果进行排序。
LIMIT子句(或者是TOP，依赖于数据库)：最后的结果截取。

SELECT DISTINCT employee.name
FROM department
JOIN employee ON department.id = employee.department_id
WHERE department.name = 'Sales'
AND employee.salary > 50000
GROUP BY employee.name
HAVING COUNT(*) > 2
ORDER BY employee.name DESC
LIMIT 0, 10;

在这个例子中，首先确定数据来源是department和employee表，通过department.id和employee.department_id字段进行JOIN。然后，应用WHERE子句来过滤部门名称不是’Sales’并且薪水低于50000的员工。接着，根据employee.name进行分组，并使用HAVING子句过滤那些员工人数不超过2个的组。之后，选择employee.name列，去除重复项，最后根据employee.name降序排序结果，并限制结果集的大小为从第一条开始的共10条记录。

2、一条SQL查询非常慢，我们怎么去排查和优化？

确认问题

执行计划：使用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 查看SQL查询的执行计划。这可以帮助你了解查询的执行路径，包括哪些索引被使用，是否有全表扫描，关联操作的类型等。
慢查询日志：检查数据库的慢查询日志，找出慢的查询和它们的执行时间。
统计信息：确保表的统计信息是最新的，因为查询优化器依赖于这些信息来生成最佳执行计划。

分析查询

索引使用：检查查询使用了哪些索引。如果没有使用索引或者使用了错误的索引，可能会导致查询变慢。你可以尝试增加或优化索引。
查询复杂度：查看查询的结构，是否有子查询、嵌套查询、联接等复杂操作。可能需要简化查询或重新设计。
表扫描：查看是否存在不必要的全表扫描。如果有，考虑增加适当的索引。

优化策略

添加或优化索引：如果发现某些查询可以通过索引加速，尝试为相关字段添加索引。
减少返回数据量：通过选择性字段、过滤条件（如 WHERE 子句）来减少查询返回的数据量。
分区表：对于非常大的表，可以考虑分区，这样可以加快查询速度。
避免SELECT *：明确选择必要的字段，而不是使用 SELECT *。
批量操作：如果有大量的数据处理需求，考虑将大查询分成小批量处理。
缓存查询结果：对于经常执行但变化不大的查询，可以考虑使用缓存来减少数据库的负载。
使用JOIN优化：对于关联操作，尽量使用 INNER JOIN 或者考虑使用其他高效的联接方式。
避免子查询，优化为多表连接查询。

监控和测试

性能监控：在数据库中设置性能监控工具，实时观察查询性能的变化。
A/B测试：对优化后的查询进行性能测试，确认其效率是否确实有所提高。

3、对SQL慢查询会考虑哪些优化？

分析语句，是否加载了不必要的字段 / 数据；
分析SQL执行计划（EXPLAIN 查看索引信息）；
按照可能的优化点执行表结构变更、增加索引、SQL改写（子查询改为多表连接查询）等；
如果表中数据量过大，考虑分表；
利用缓存，减少查询次数。

4、事务的4大特性（ACID）？

原子性(Atomicity)：要么全部成功要么全部失败。
一致性(Consistency)：事务执行前和事务执行后，原本和数据库一致的数据仍然一致。
隔离性(Isolation)：事务与事务之间互不干扰。
持久性(Durability)：事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久的。

5、脏读、不可重复读、幻读

脏读：也叫"读未提交"，顾名思义，就是某一事务A读取到了事务B未提交的数据。
不可重复读：在一个事务内，多次读取同一个数据，却返回了不同的结果。实际上，这是因为在该事务间隔读取数据的期间，有其他事务对这段数据进行了修改，并且已经提交，就会发生不可重复读事故。
幻读：在同一个事务中，第一次读取到结果集和第二次读取到的结果集不同。像幻觉一样所以叫幻读。

从上面可以看出脏读和不可重复读是基于数据值的错误，幻读是基于条数增加或者减少的错误。

6、事务的隔离级别？

read uncommited(读取未提交内容)：在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）
read committed(读取提交内容)：这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。可解决脏读。
repeatable read(可重读)：这是MySQL的默认事务隔离级别，同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读（Phantom Read）。可解决脏读、不可重复读。
serializable(可串行化) ：这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。可解决脏读、不可重复读、幻读。

7、drop、truncate、delete的区别？

速度： drop > truncate > delete。
回滚： delete支持，truncate和drop不支持。
删除内容： delete表结构还在，删除部分或全部数据，不释放空间。truncate表结构还在，删除全部数据，释放空间。drop表结构和数据不在，包括索引和权限，释放空间。

8、MySQL 为什么 InnoDB 是默认引擎？

聚簇索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚簇索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚簇索引只能有一个。聚簇索引的叶子节点就是数据节点，既存储索引值，又在叶子节点存储行数据。 Innodb 创建表后生成的文件有： frm:创建表的语句；idb:表里面的数据+索引文件。

9、MySQL聚簇索引与非聚簇索引的区别（InnoDB 与 Myisam 引擎）？

聚簇索引是指数据库表行中数据的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能有一个聚簇索引，因为一个表的物理顺序只有一种情况，所以，对应的聚簇索引只能有一个。 聚簇索引的叶子节点就是数据节点，既存储索引值，又在叶子节点存储行数据。
非聚簇索引的叶子节点仍然是索引节点，只不过有指向对应数据块的指针。索引命中后，需要回表查询。非聚集索引（MyISAM 引擎的底层实现）的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。