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110道 MySQL面试题及答案 (持续更新)

發布時間:2023/12/10 数据库 54 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 110道 MySQL面试题及答案 (持续更新) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

MySQL面試題及答案 【最新版】MySQL面試題大全,發現網上很多MySQL面試題及答案整理都沒有答案,所以花了很長時間搜集,本套MySQL面試題大全

如果不背 MySQL面試題的答案,肯定面試會掛!

這套MySQL面試題大全,希望對大家有幫助哈~

博主已將以下這些面試題整理成了一個面試手冊,是PDF版的

1、NOW()和CURRENT_DATE()有什么區別?

NOW()命令用于顯示當前年份,月份,日期,小時,分鐘和秒。

CURRENT_DATE()僅顯示當前年份,月份和日期。

2、CHAR和VARCHAR的區別?

1.CHAR和VARCHAR類型在存儲和檢索方面有所不同

2.CHAR列長度固定為創建表時聲明的長度,長度值范圍是1到255

當CHAR值被存儲時,它們被用空格填充到特定長度,檢索CHAR值時需刪除尾隨空格。

3、主鍵索引與唯一索引的區別

1、?主鍵是一種約束,唯一索引是一種索引,兩者在本質上是不同的。

2、?主鍵創建后一定包含一個唯一性索引,唯一性索引并不一定就是主鍵。

3、?唯一性索引列允許空值,而主鍵列不允許為空值。

4、?主鍵列在創建時,已經默認為空值 ++ 唯一索引了。

5、?一個表最多只能創建一個主鍵,但可以創建多個唯一索引。

6、?主鍵更適合那些不容易更改的唯一標識,如自動遞增列、身份證號等。

7、?主鍵可以被其他表引用為外鍵,而唯一索引不能。 ?

4、MySQL中有哪些不同的表格?

共有5種類型的表格:

1、?MyISAM

2、?Heap

3、?Merge

4、?INNODB

5、?ISAM

5、SQL的生命周期?

1、?應用服務器與數據庫服務器建立一個連接

2、?數據庫進程拿到請求sql

3、?解析并生成執行計劃,執行

4、?讀取數據到內存并進行邏輯處理

5、?通過步驟一的連接,發送結果到客戶端

6、?關掉連接,釋放資源

6、你怎么看到為表格定義的所有索引?

索引是通過以下方式為表格定義的:

SHOW INDEX FROM <tablename>;

7、數據庫為什么使用B+樹而不是B樹

1、?B樹只適合隨機檢索,而B+樹同時支持隨機檢索和順序檢索;

2、?B+樹空間利用率更高,可減少I/O次數,磁盤讀寫代價更低。一般來說,索引本身也很大,不可能全部存儲在內存中,因此索引往往以索引文件的形式存儲的磁盤上。這樣的話,索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗。B+樹的內部結點并沒有指向關鍵字具體信息的指針,只是作為索引使用,其內部結點比B樹小,盤塊能容納的結點中關鍵字數量更多,一次性讀入內存中可以查找的關鍵字也就越多,相對的,IO讀寫次數也就降低了。而IO讀寫次數是影響索引檢索效率的最大因素;

3、?B+樹的查詢效率更加穩定。B樹搜索有可能會在非葉子結點結束,越靠近根節點的記錄查找時間越短,只要找到關鍵字即可確定記錄的存在,其性能等價于在關鍵字全集內做一次二分查找。而在B+樹中,順序檢索比較明顯,隨機檢索時,任何關鍵字的查找都必須走一條從根節點到葉節點的路,所有關鍵字的查找路徑長度相同,導致每一個關鍵字的查詢效率相當。

4、?B-樹在提高了磁盤IO性能的同時并沒有解決元素遍歷的效率低下的問題。B+樹的葉子節點使用指針順序連接在一起,只要遍歷葉子節點就可以實現整棵樹的遍歷。而且在數據庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的,而B樹不支持這樣的操作。

5、?增刪文件(節點)時,效率更高。因為B+樹的葉子節點包含所有關鍵字,并以有序的鏈表結構存儲,這樣可很好提高增刪效率。

8、數據庫三大范式是什么

第一范式:每個列都不可以再拆分。

第二范式:在第一范式的基礎上,非主鍵列完全依賴于主鍵,而不能是依賴于主鍵的一部分。

第三范式:在第二范式的基礎上,非主鍵列只依賴于主鍵,不依賴于其他非主鍵。

在設計數據庫結構的時候,要盡量遵守三范式,如果不遵守,必須有足夠的理由。比如性能。事實上我們經常會為了性能而妥協數據庫的設計。

9、怎么優化SQL查詢語句嗎

1、?對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引

2、?用索引可以提高查詢

3、?SELECT子句中避免使用*號,盡量全部大寫SQL

4、?應盡量避免在 where 子句中對字段進行 is null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描,使用 IS NOT NULL

5、?where 子句中使用 or 來連接條件,也會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

6、?in 和 not in 也要慎用,否則會導致全表掃描

10、覆蓋索引、回表等這些,了解過嗎?

1、?覆蓋索引: 查詢列要被所建的索引覆蓋,不必從數據表中讀取,換句話說查詢列要被所使用的索引覆蓋。

2、?回表:二級索引無法直接查詢所有列的數據,所以通過二級索引查詢到聚簇索引后,再查詢到想要的數據,這種通過二級索引查詢出來的過程,就叫做回表。

11、MySQL數據庫cpu飆升的話,要怎么處理呢?

排查過程:

1、?使用top 命令觀察,確定是MySQLd導致還是其他原因。

2、?如果是MySQLd導致的,show processlist,查看session情況,確定是不是有消耗資源的sql在運行。

3、?找出消耗高的 sql,看看執行計劃是否準確, 索引是否缺失,數據量是否太大。

處理:

1、?kill 掉這些線程(同時觀察 cpu 使用率是否下降),

2、?進行相應的調整(比如說加索引、改 sql、改內存參數)

3、?重新跑這些 SQL。

其他情況:

也有可能是每個 sql 消耗資源并不多,但是突然之間,有大量的 session 連進來導致 cpu 飆升,這種情況就需要跟應用一起來分析為何連接數會激增,再做出相應的調整,比如說限制連接數等

12、說說對SQL語句優化有哪些方法?(選擇幾條)

1、?Where子句中:where表之間的連接必須寫在其他Where條件之前,那些可以過濾掉最大數量記錄的條件必須寫在Where子句的末尾.HAVING最后。

2、?用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。

3、?避免在索引列上使用計算

4、?避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL

5、?對查詢進行優化,應盡量避免全表掃描,首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

6、?應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷,否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

7、?應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作,這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

13、Innodb的事務與日志的實現方式

有多少種日志

innodb兩種日志redo和undo。

日志的存放形式

1、?redo:在頁修改的時候,先寫到 redo log buffer 里面, 然后寫到 redo log 的文件系統緩存里面(fwrite),然后再同步到磁盤文件( fsync)。

2、?Undo:在 MySQL5.5 之前, undo 只能存放在 ibdata文件里面, 5.6 之后,可以通過設置 innodb_undo_tablespaces 參數把 undo log 存放在 ibdata之外。

事務是如何通過日志來實現的

1、?因為事務在修改頁時,要先記 undo,在記 undo 之前要記 undo 的 redo, 然后修改數據頁,再記數據頁修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比數據頁先持久化到磁盤。

2、?當事務需要回滾時,因為有 undo,可以把數據頁回滾到前鏡像的 狀態,崩潰恢復時,如果 redo log 中事務沒有對應的 commit 記錄,那么需要用 undo把該事務的修改回滾到事務開始之前。

3、?如果有 commit 記錄,就用 redo 前滾到該事務完成時并提交掉。

14、非聚簇索引一定會回表查詢嗎?

不一定,如果查詢語句的字段全部命中了索引,那么就不必再進行回表查詢(哈哈,覆蓋索引就是這么回事)。

舉個簡單的例子,假設我們在學生表的上建立了索引,那么當進行select age from student where age < 20的查詢時,在索引的葉子節點上,已經包含了age信息,不會再次進行回表查詢。

15、Hash索引和B+樹所有有什么區別或者說優劣呢?

1、?首先要知道Hash索引和B+樹索引的底層實現原理:

2、?hash索引底層就是hash表,進行查找時,調用一次hash函數就可以獲取到相應的鍵值,之后進行回表查詢獲得實際數據。B+樹底層實現是多路平衡查找樹。對于每一次的查詢都是從根節點出發,查找到葉子節點方可以獲得所查鍵值,然后根據查詢判斷是否需要回表查詢數據。

那么可以看出他們有以下的不同:

1、?hash索引進行等值查詢更快(一般情況下),但是卻無法進行范圍查詢。

2、?因為在hash索引中經過hash函數建立索引之后,索引的順序與原順序無法保持一致,不能支持范圍查詢。而B+樹的的所有節點皆遵循(左節點小于父節點,右節點大于父節點,多叉樹也類似),天然支持范圍。

3、?hash索引不支持使用索引進行排序,原理同上。

4、?hash索引不支持模糊查詢以及多列索引的最左前綴匹配。原理也是因為hash函數的不可預測。AAAA和AAAAB的索引沒有相關性。

5、?hash索引任何時候都避免不了回表查詢數據,而B+樹在符合某些條件(聚簇索引,覆蓋索引等)的時候可以只通過索引完成查詢。

6、?hash索引雖然在等值查詢上較快,但是不穩定。性能不可預測,當某個鍵值存在大量重復的時候,發生hash碰撞,此時效率可能極差。而B+樹的查詢效率比較穩定,對于所有的查詢都是從根節點到葉子節點,且樹的高度較低。

7、?因此,在大多數情況下,直接選擇B+樹索引可以獲得穩定且較好的查詢速度。而不需要使用hash索引。

16、select for update有什么含義,會鎖表還是鎖行還是其他。

select for update 含義

select查詢語句是不會加鎖的,但是select for update除了有查詢的作用外,還會加鎖呢,而且它是悲觀鎖哦。至于加了是行鎖還是表鎖,這就要看是不是用了索引/主鍵啦。

沒用索引/主鍵的話就是表鎖,否則就是是行鎖。

select for update 加鎖驗證

表結構:

//id 為主鍵,name為唯一索引 CREATE TABLE `account` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(255) DEFAULT NULL, `balance` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8

id為主鍵,select for update 1270070這條記錄時,再開一個事務對該記錄更新,發現更新阻塞啦,其實是加鎖了。如下圖:

我們再開一個事務對另外一條記錄1270071更新,發現更新成功,因此,如果查詢條件用了索引/主鍵,會加行鎖~

我們繼續一路向北吧,換普通字段balance吧,發現又阻塞了。因此,沒用索引/主鍵的話,select for update加的就是表鎖

17、你們數據庫是否支持emoji表情存儲,如果不支持,如何操作?

更換字符集utf8-->utf8mb4

18、索引的數據結構(b樹,hash)

索引的數據結構和具體存儲引擎的實現有關,在MySQL中使用較多的索引有Hash索引B+樹索引等,而我們經常使用的InnoDB存儲引擎的默認索引實現為:B+樹索引。對于哈希索引來說,底層的數據結構就是哈希表,因此在絕大多數需求為單條記錄查詢的時候,可以選擇哈希索引,查詢性能最快;其余大部分場景,建議選擇BTree索引。

B樹索引

MySQL通過存儲引擎取數據,基本上90%的人用的就是InnoDB了,按照實現方式分,InnoDB的索引類型目前只有兩種:BTREE(B樹)索引和HASH索引。B樹索引是MySQL數據庫中使用最頻繁的索引類型,基本所有存儲引擎都支持BTree索引。通常我們說的索引不出意外指的就是(B樹)索引(實際是用B+樹實現的,因為在查看表索引時,MySQL一律打印BTREE,所以簡稱為B樹索引)

![99_1.png][99_1.png]

查詢方式:

1、?主鍵索引區:PI(關聯保存的時數據的地址)按主鍵查詢,

2、?普通索引區:si(關聯的id的地址,然后再到達上面的地址)。所以按主鍵查詢,速度最快

B+tree性質:

1、?n棵子tree的節點包含n個關鍵字,不用來保存數據而是保存數據的索引。

2、?所有的葉子結點中包含了全部關鍵字的信息,及指向含這些關鍵字記錄的指針,且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。

3、?所有的非終端結點可以看成是索引部分,結點中僅含其子樹中的最大(或最小)關鍵字。

4、?B+ 樹中,數據對象的插入和刪除僅在葉節點上進行。

5、?B+樹有2個頭指針,一個是樹的根節點,一個是最小關鍵碼的葉節點。

哈希索引

簡要說下,類似于數據結構中簡單實現的HASH表(散列表)一樣,當我們在MySQL中用哈希索引時,主要就是通過Hash算法(常見的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折疊法、除數取余法、隨機數法),將數據庫字段數據轉換成定長的Hash值,與這條數據的行指針一并存入Hash表的對應位置;如果發生Hash碰撞(兩個不同關鍵字的Hash值相同),則在對應Hash鍵下以鏈表形式存儲。當然這只是簡略模擬圖。

![99_2.png][99_2.png]

19、最左匹配原則?

在創建聯合索引時候,一般需要遵循最左匹配原則。即聯合索引中的屬性識別度最高的放在查詢語句的最前面。

20、對于關系型數據庫而言,索引是相當重要的概念,請回答有關索引的幾個問題:

1.索引的目的是什么?

快速訪問數據表中的特定信息,提高檢索速度

創建唯一性索引,保證數據庫表中每一行數據的唯一性。

加速表和表之間的連接

使用分組和排序子句進行數據檢索時,可以顯著減少查詢中分組和排序的時間

2.索引對數據庫系統的負面影響是什么?

負面影響:

創建索引和維護索引需要耗費時間,這個時間隨著數據量的增加而增加;索引需要占用物理空間,不光是表需要占用數據空間,每個索引也需要占用物理空間;當對表進行增、刪、改、的時候索引也要動態維護,這樣就降低了數據的維護速度。

3.為數據表建立索引的原則有哪些?

在最頻繁使用的、用以縮小查詢范圍的字段上建立索引。

在頻繁使用的、需要排序的字段上建立索引

4.什么情況下不宜建立索引?

對于查詢中很少涉及的列或者重復值比較多的列,不宜建立索引。

對于一些特殊的數據類型,不宜建立索引,比如文本字段(text)等

21、什么是最左前綴原則?什么是最左匹配原則?

最左前綴原則,就是最左優先,在創建多列索引時,要根據業務需求,where子句中使用最頻繁的一列放在最左邊。

當我們創建一個組合索引的時候,如(k1,k2,k3),相當于創建了(k1)、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三個索引,這就是最左匹配原則。。

22、myisamchk是用來做什么的?

它用來壓縮MyISAM表,這減少了磁盤或內存使用。

23、說說分庫與分表的設計

分庫分表方案,分庫分表中間件,分庫分表可能遇到的問題

「分庫分表方案:」

1、?水平分庫:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將一個庫中的數據拆分到多個庫中。

2、?水平分表:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將一個表中的數據拆分到多個表中。

3、?垂直分庫:以表為依據,按照業務歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。

4、?垂直分表:以字段為依據,按照字段的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴展表)中。

「常用的分庫分表中間件:」

1、?sharding-jdbc(當當)

2、?Mycat

3、?TDDL(淘寶)

4、?Oceanus(58同城數據庫中間件)

5、?vitess(谷歌開發的數據庫中間件)

6、?Atlas(Qihoo 360)

「分庫分表可能遇到的問題」

1、?事務問題:需要用分布式事務啦

2、?跨節點Join的問題:解決這一問題可以分兩次查詢實現

3、?跨節點的count,order by,group by以及聚合函數問題:分別在各個節點上得到結果后在應用程序端進行合并。

4、?數據遷移,容量規劃,擴容等問題

5、?ID問題:數據庫被切分后,不能再依賴數據庫自身的主鍵生成機制啦,最簡單可以考慮UUID

6、?跨分片的排序分頁問題(后臺加大pagesize處理?)

24、什么情況下設置了索引但無法使用

1.以“%”開頭的LIKE語句,模糊匹配

2\、OR語句前后沒有同時使用索引

3\、數據類型出現隱式轉化(如varchar不加單引號的話可能會自動轉換為int型)

25、如何刪除索引

根據索引名刪除普通索引、唯一索引、全文索引:alter table 表名 drop KEY 索引名

alter table user_index drop KEY name; alter table user_index drop KEY id_card; alter table user_index drop KEY information;

刪除主鍵索引:alter table 表名 drop primary key(因為主鍵只有一個)。這里值得注意的是,如果主鍵自增長,那么不能直接執行此操作(自增長依賴于主鍵索引):

![99_3.png][99_3.png]

需要取消自增長再行刪除:

alter table user_index -- 重新定義字段 MODIFY id int, drop PRIMARY KEY

但通常不會刪除主鍵,因為設計主鍵一定與業務邏輯無關。

26、什么是數據庫連接池?為什么需要數據庫連接池呢?

連接池基本原理:

數據庫連接池原理:在內部對象池中,維護一定數量的數據庫連接,并對外暴露數據庫連接的獲取和返回方法。

應用程序和數據庫建立連接的過程:

1、?通過TCP協議的三次握手和數據庫服務器建立連接

2、?發送數據庫用戶賬號密碼,等待數據庫驗證用戶身份

3、?完成身份驗證后,系統可以提交SQL語句到數據庫執行

4、?把連接關閉,TCP四次揮手告別。

數據庫連接池好處:

1、?資源重用 (連接復用)

2、?更快的系統響應速度

3、?新的資源分配手段

4、?統一的連接管理,避免數據庫連接泄漏

27、列對比運算符是什么?

在SELECT語句的列比較中使用=,<>,<=,<,> =,>,<<,>>,<=>,AND,OR或LIKE運算符。

28、按照鎖的粒度分,數據庫鎖有哪些呢?鎖機制與InnoDB鎖算法

按鎖粒度分有:表鎖,頁鎖,行鎖

按鎖機制分有:樂觀鎖,悲觀鎖

29、LIKE聲明中的%和_是什么意思?

%對應于0個或更多字符,_只是LIKE語句中的一個字符。

如何在Unix和MySQL時間戳之間進行轉換?

UNIX_TIMESTAMP是從MySQL時間戳轉換為Unix時間戳的命令

FROM_UNIXTIME是從Unix時間戳轉換為MySQL時間戳的命令

30、如何定位及優化SQL語句的性能問題?創建的索引有沒有被使用到?或者說怎么才可以知道這條語句運行很慢的原因?

對于低性能的SQL語句的定位,最重要也是最有效的方法就是使用執行計劃,MySQL提供了explain命令來查看語句的執行計劃。 我們知道,不管是哪種數據庫,或者是哪種數據庫引擎,在對一條SQL語句進行執行的過程中都會做很多相關的優化,對于查詢語句,最重要的優化方式就是使用索引。 而執行計劃,就是顯示數據庫引擎對于SQL語句的執行的詳細情況,其中包含了是否使用索引,使用什么索引,使用的索引的相關信息等

執行計劃包含的信息?id?有一組數字組成。表示一個查詢中各個子查詢的執行順序;

1、?id相同執行順序由上至下。

2、?id不同,id值越大優先級越高,越先被執行。

3、?id為null時表示一個結果集,不需要使用它查詢,常出現在包含union等查詢語句中。

select_type?每個子查詢的查詢類型,一些常見的查詢類型。

table?查詢的數據表,當從衍生表中查數據時會顯示 x 表示對應的執行計劃id?partitions?表分區、表創建的時候可以指定通過那個列進行表分區。 舉個例子:

create table tmp ( id int unsigned not null AUTO_INCREMENT, name varchar(255), PRIMARY KEY (id) ) engine = innodb partition by key (id) partitions 5;

type(非常重要,可以看到有沒有走索引) 訪問類型

1、?ALL 掃描全表數據

2、?index 遍歷索引

3、?range 索引范圍查找

4、?index_subquery 在子查詢中使用 ref

5、?unique_subquery 在子查詢中使用 eq_ref

6、?ref_or_null 對Null進行索引的優化的 ref

7、?fulltext 使用全文索引

8、?ref 使用非唯一索引查找數據

9、?eq_ref 在join查詢中使用PRIMARY KEYorUNIQUE NOT NULL索引關聯。

10、?possible_keys?可能使用的索引,注意不一定會使用。查詢涉及到的字段上若存在索引,則該索引將被列出來。當該列為 NULL時就要考慮當前的SQL是否需要優化了。

11、?key?顯示MySQL在查詢中實際使用的索引,若沒有使用索引,顯示為NULL。

12、?TIPS:查詢中若使用了覆蓋索引(覆蓋索引:索引的數據覆蓋了需要查詢的所有數據),則該索引僅出現在key列表中

13、?key_length?索引長度

14、?ref?表示上述表的連接匹配條件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值

15、?rows?返回估算的結果集數目,并不是一個準確的值。

16、?extra?的信息非常豐富,常見的有:

17、?Using index 使用覆蓋索引

18、?Using where 使用了用where子句來過濾結果集

19、?Using filesort 使用文件排序,使用非索引列進行排序時出現,非常消耗性能,盡量優化。

20、?Using temporary 使用了臨時表 sql優化的目標可以參考阿里開發手冊

推薦

SQL性能優化的目標:至少要達到 range 級別,要求是ref級別,如果可以是consts最好

說明:

1、?consts 單表中最多只有一個匹配行(主鍵或者唯一索引),在優化階段即可讀取到數據。

2、?ref 指的是使用普通的索引(normal index)。

3、?range 對索引進行范圍檢索。

反例:

explain表的結果,type=index,索引物理文件全掃描,速度非常慢,這個index級別比較range還低,與全表掃描是小巫見大巫。

更多 MySQL面試題 80道

01、UNION與UNION ALL的區別?

02、CHAR和VARCHAR的區別?

03、Hash索引和B+樹所有有什么區別或者說優劣呢?

04、索引的基本原理

05、簡單總結下

06、什么是死鎖?怎么解決?

07、LIKE聲明中的%和_是什么意思?

08、SQL 約束有哪幾種呢?

09、創建索引的三種方式

10、為什么官方建議使用自增長主鍵作為索引?

11、使用悲觀鎖

12、一個6億的表a,一個3億的表b,通過外間tid關聯,你如何最快的查詢出滿足條件的第50000到第50200中的這200條數據記錄。

13、覆蓋索引、回表等這些,了解過嗎?

14、索引能干什么?

15、為什么要盡量設定一個主鍵?

16、數據庫三大范式是什么

17、MySQL的binlog有有幾種錄入格式?分別有什么區別?

08、MySQL為什么這么設計

19、主鍵使用自增ID還是UUID,為什么?

20、索引使用場景

21、隔離級別與鎖的關系

22、MySQL事務得四大特性以及實現原理

23、鎖的優化策略

24、varchar與char的區別

25、最左匹配原則?

26、創建索引的三種方式

27、日常工作中你是怎么優化SQL的?

28、主從同步延遲的解決辦法

29、關心過業務系統里面的sql耗時嗎?統計過慢查詢嗎?對慢查詢都怎么優化過?

30、MySQL的binlog有幾種錄入格式?分別有什么區別?

31、按照鎖的粒度分數據庫鎖有哪些?鎖機制與InnoDB鎖算法

32、數據庫索引的原理,為什么要用 B+樹,為什么不用二叉樹?

33、MYSQL數據庫服務器性能分析的方法命令有哪些?

34、SQL語句的語法順序:

35、簡述在MySQL數據庫中MyISAM和InnoDB的區別

36、一個6億的表a,一個3億的表b,通過外間tid關聯,你如何最快的查詢出滿足條件的第50000到第50200中的這200條數據記錄。

37、MySQL的復制原理以及流程

38、讀寫分離常見方案?

39、drop、delete與truncate的區別

40、字段為什么要求定義為not null?

41、非聚簇索引一定會回表查詢嗎?

42、varchar(50)中50的涵義

43、完整性約束包括哪些?

44、談談六種關聯查詢,使用場景。

45、MVCC熟悉嗎,它的底層原理?

46、鎖的優化策略

47、什么是聚簇索引?何時使用聚簇索引與非聚簇索引

48、500臺db,在最快時間之內重啟。

49、你們數據庫是否支持emoji表情存儲,如果不支持,如何操作?

50、說一下大表查詢的優化方案

51、數據庫自增主鍵可能遇到什么問題。

52、MySQL中InnoDB引擎的行鎖是怎么實現的?

53、MySQL有關權限的表都有哪幾個?

54、索引失效情況? ==校驗SQL語句是否使用了索引方式為:

55、什么情況下設置了索引但無法使用

56、為什么要使用視圖?什么是視圖?

57、MySQL中InnoDB引擎的行鎖是怎么實現的?

58、怎么優化SQL查詢語句嗎

59、如何刪除索引

60、說一下數據庫的三大范式

71、MySQL中有哪幾種鎖?

72、myisamchk是用來做什么的?

73、NULL是什么意思

74、讀寫分離有哪些解決方案?

75、數據庫為什么使用B+樹而不是B樹

76、Innodb的事務實現原理?

07、varchar(50)中50的涵義

78、一條SQL語句在MySQL中如何執行的?

79、什么是死鎖?怎么解決?

80、如何在Unix和MySQL時間戳之間進行轉換?

如果不背 MySQL面試題的答案,肯定面試會掛!

這套MySQL面試題大全,希望對大家有幫助哈~

博主已將以下這些面試題整理成了一個面試手冊,是PDF版的

總結

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