JAVA面试八股文一（mysql）

1. B-Tree和B+Tree区别

共同点；一个节点可以有多个元素， 排好序的

不同点：B+Tree叶子节点之间有指针，非叶子节点之间的数据都冗余了一份在叶子节点

B+Tree是B-Tree 的升级

2. mysql什么情况设置了索引，但无法使用

a.没符合最左原则

b.字段进行了隐式数据转化

c.走索引没有全表扫描效率高

3. 索引的基本原理

把无序的数据变成有序的查询

a.把创建了索引的列的内容进行排序

b.把排序结果生成倒排表

c.在倒排表上拼上数据地址链

d.查询的时候先拿倒排表内容没在取数数据链，从而拿到具体数据

4. 索引设计原则

a.适合索引的列出现在where中的列，或连表查询的指定列

b.基数较小的表，索引效果比较差，没必要建索引

c.辨识度不高的字段没必要

d.字节长度过大的字段没必要

5. sql慢查询优化

a.分析sql语句是否加载了额外的数据

b.explain 分析执行计划，修改语句修改索引

d.数据量是否太大，如果太大 横向，纵向分表

6. mysql如何分库分表，分库分表的方式和分片策略有哪些，分库分表后，sql语句执行流程

什么是分库分表：当表中的数据量过大，整个查询效率就会降低的非常明显。为了提升效率，就要将整个表的数据分散到多个数据库的多个表中

分库分表的策略：

垂直分片：

从业务和数据需求上，将不同的数据表分散到不同的数据库。能解决数据库文件过大的问题，但是从根本上解决不了数据大查询慢的问题。

水平分片：

将表的数据拆分放到不同的数据库和表中，可以解决数据量过大造成的查询效率过低的问题。

水平分片策略：

取余，取模：优点：数据平均，缺点：扩容非常麻烦

按照范围分片：比较好扩容，数据分布不均匀

按照时间分片：比较容易将热点数据区分出来

按枚举分片：例如按地区

多大数据量适合分库分表：数据超过500w或文件大于2G

分库分表常用组件：Mycat\ShardingSphere

分库分表后，SQL执行流程:

sql解析》查询优化》sql路由》sql改写》sql执行》结果归并

7. 什么是脏读，幻读，不可重复读？要怎么处理

脏读：在事务进行过程中，读取到了其他事务未提交的数据。

不可重复读：在事务执行过程中，多次查询的数据不一致

幻读：在一个事务中，用同样的操作查询数据，得到的记录数不一致。

处理方式有很多种：加锁，事务隔离，mvcc

加锁：

1. 脏读：在修改时加排它锁，直到事务提交才释放。读取时加共享锁，读完释放锁。

2. 不可重复读：读书数据时，加共享锁，写数据时加排它锁。

3. 幻读：加范围锁

8. 事务的基本特性和隔离级别

基本特性：

1. 原子性：指一个事务的操作要么全部成功，要么全部失败。

2. 一致性：数据苦总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。

3. 隔离性：事务的修改在最终提交前，对其他事务是不可见的

4. 持久性：一旦事务提交，所有的修改会永久保存到数据库中

隔离性的4个隔离级别：

1. 读未提交 可能会读到其他事务未提交的数据，也叫脏读

2. 读已提交 两次读取结果不一致，叫不可重复读

3. 可重复读 mysql默认级别，就是每次读取结果一样，可能产生幻读

4. 串行 一般不会使用，他会给每一行读取的数据加锁，会导致大量超时和锁竞争问题。

9. MYLKAM引擎和InnoDB的区别

MYLKAM有三个文件，表结构文件，索引文件，数据文件。叶子节点data值 指向数据文件对应行数据

InnoDB有两个文件 表结构文件， 索引和数据在一起的文件。叶子节点包含完整的数据

10. 为什么InnoDB引擎必须有主键，并且推荐使用整型自增

默认会创建一个rowId。 不推荐使用uuid作为主键，不支持范围查询

B+数底层搜索的时候可能会发生值比较。

11. mysql优化

检查日志输出定位查询时间超过一定时间的sql

EXPLAN检查索引是否生效，全部扫描

12. EXPLAN使用

type：

all = 将全表扫描

index=全表扫描与All的区别，index只遍历索引树

rang=只检测给定的范围行，使用一个索引来选择行

ref = 使用普通索引

eq_ref = 将主间索引作为索引

最优：const,system 不需要优化