「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案）

篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。

如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份z号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页 *** 作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。

Server层按顺序执行sql的步骤为：

简单概括：

可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：

服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。

存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。

Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：

Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。

Truncate 删除表中的所有数据，这个 *** 作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。

Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。

因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。

隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读READ-COMMITTED 提交读REPEATABLE-READ 重复读SERIALIZABLE 可串行化读

MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）

这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。

因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。

InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。

主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。

文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。

最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。

B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。

B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。

B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；

B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；

视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。

而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。

回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。

InnoDB

MyISAM

总结

数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：

脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚 *** 作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。

幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改 *** 作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。

丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增 *** 作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖

不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。

T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。

T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。

T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。

悲观锁，先获取锁，再进行业务 *** 作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。

乐观锁，先进行业务 *** 作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。

分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。

通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:

水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。

库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。

分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。

不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。

视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql *** 作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。

视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。

创建视图：create view xxx as xxxx

对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。

B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。

B+树的特点

在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。

如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。

我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表 *** 作！

举例 ：

学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学

主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。

MySQL 主从一直是面试常客，里面的知识点虽然基础，但是能回答全的同学不多。

比如楼哥之前面试小米，就被问到过主从复制的原理，以及主从延迟的解决方案，因为回答的非常不错，给面试官留下非常好的印象。你之前面试，有遇到过哪些 MySQL 主从的问题呢？

所谓 MySQL 主从，就是建立两个完全一样的数据库，一个是主库，一个是从库， 主库对外提供读写的 *** 作，从库对外提供读的 *** 作 ，下面是一主一从模式：

对于数据库单机部署，在 4 核 8G 的机器上运行 MySQL 5.7 时，大概可以支撑 500 的 TPS 和 10000 的 QPS， 当遇到一些活动时，查询流量骤然，就需要进行主从分离。

大部分系统的访问模型是读多写少，读写请求量的差距可能达到几个数量级，所以我们可以通过一主多从的方式， 主库只负责写入和部分核心逻辑的查询，多个从库只负责查询，提升查询性能，降低主库压力。

MySQL 主从还能做到服务高可用，当主库宕机时，从库可以切成主库，保证服务的高可用，然后主库也可以做数据的容灾备份。

整体场景总结如下：

MySQL 的主从复制是依赖于 binlog 的，也就是记录 MySQL 上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。

主从复制就是将 binlog 中的数据从主库传输到从库上，一般这个过程是异步的，即主库上的 *** 作不会等待 binlog 同步的完成。

详细流程如下：

当主库和从库数据同步时，突然中断怎么办？因为主库与从库之间维持了一个长链接，主库内部有一个线程，专门服务于从库的这个长链接的。

对于下面的情况，假如主库执行如下 SQL，其中 a 和 create_time 都是索引：

我们知道，数据选择了 a 索引和选择 create_time 索引，最后 limit 1 出来的数据一般是不一样的。

所以就会存在这种情况：在 binlog = statement 格式时，主库在执行这条 SQL 时，使用的是索引 a，而从库在执行这条 SQL 时，使用了索引 create_time，最后主从数据不一致了。

那么我们改如何解决呢？

可以把 binlog 格式修改为 row，row 格式的 binlog 日志记录的不是 SQL 原文，而是两个 event:Table_map 和 Delete_rows。

Table_map event 说明要 *** 作的表，Delete_rows event用于定义要删除的行为，记录删除的具体行数。 row 格式的 binlog 记录的就是要删除的主键 ID 信息，因此不会出现主从不一致的问题。

但是如果 SQL 删除 10 万行数据，使用 row 格式就会很占空间的，10 万条数据都在 binlog 里面，写 binlog 的时候也很耗 IO。但是 statement 格式的 binlog 可能会导致数据不一致。

设计 MySQL 的大叔想了一个折中的方案，mixed 格式的 binlog，其实就是 row 和 statement 格式混合使用， 当 MySQL 判断可能数据不一致时，就用 row 格式，否则使用就用 statement 格式。

有时候我们遇到从数据库中获取不到信息的诡异问题时，会纠结于代码中是否有一些逻辑会把之前写入的内容删除，但是你又会发现，过了一段时间再去查询时又可以读到数据了，这基本上就是主从延迟在作怪。

主从延迟，其实就是“从库回放” 完成的时间，与 “主库写 binlog” 完成时间的差值， 会导致从库查询的数据，和主库的不一致 。

谈到 MySQL 数据库主从同步延迟原理，得从 MySQL 的主从复制原理说起：

总结一下主从延迟的主要原因 ：主从延迟主要是出现在 “relay log 回放” 这一步，当主库的 TPS 并发较高，产生的 DDL 数量超过从库一个 SQL 线程所能承受的范围，那么延时就产生了，当然还有就是可能与从库的大型 query 语句产生了锁等待。

我们一般会把从库落后的时间作为一个重点的数据库指标做监控和报警，正常的时间是在毫秒级别，一旦落后的时间达到了秒级别就需要告警了。

解决该问题的方法，除了缩短主从延迟的时间，还有一些其它的方法，基本原理都是尽量不查询从库。

具体解决方案如下：

在实际应用场景中，对于一些非常核心的场景，比如库存，支付订单等，需要直接查询从库，其它非核心场景，就不要去查主库了。

两台机器 A 和 B，A 为主库，负责读写，B 为从库，负责读数据。

如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，修复故障后，A 成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。

一台主库多台从库，A 为主库，负责读写，B、C、D为从库，负责读数据。

如果 A 库发生故障，B 库成为主库负责读写，C、D负责读，修复故障后，A 也成为从库，主库 B 同步数据到从库 A。

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