MySQL 面试题合集(性能优化篇)

本文介绍了使用GPT面试助手软件“会议面试精灵”来提升面试表现,重点讲解了MySQL性能指标(如TPS、QPS、IOPS)、慢查询处理、查询优化、索引优化、表结构设计、读写分离、Sharding-JDBC功能以及MySQL多实例配置和主备库延迟保障的方法。

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开篇寄语
面试不必死记硬背,带着GPT去面试简直降维打击!

 

为您推荐一款颠覆性的GPT面试助手软件:“会议面试精灵”。这款工具能够实时分析语音内容、智能识别面试问题并生成精准答案,让您轻松应对八股文题目,从容处理各类复杂面试问题。
毕竟八股文在工作中很少使用,仅作为面试的筛选工具,不值得投入过多的精力。

 

如何获取“会议面试精灵”?
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目录

1、MySQL 性能指标都有哪些?如何得到这些指标?

① TPS(Transaction Per Second) 

② QPS(Query Per Second) 

③ IOPS(Input/Output Operations per Second) 

2、什么是慢查询?

3、如何开启慢查询日志?

4、如何定位慢查询?

5、MySQL 的优化手段都有哪些?

① 查询优化

② 优化索引的使用

③ 表结构设计优化

④ 表拆分

⑤ 读写分离

6、MySQL 常见读写分离方案有哪些?

7、介绍一下 Sharding-JDBC 的功能和执行流程?

8、什么是 MySQL 多实例?如何配置 MySQL 多实例?

9、怎样保证确保备库无延迟?​​​​​​​


1、MySQL 性能指标都有哪些?如何得到这些指标?

MySQL 的性能指标如下:

① TPS(Transaction Per Second) 

每秒事务数,即数据库每秒执行的事务数。

MySQL 本身没有直接提供 TPS 参数值,如果我们想要获得 TPS 的值,只有我们自己计算了,可以根据 MySQL 数据库提供的状态变量,来计算 TPS。

需要使用的参数:

  • Com_commit :表示提交次数,通过命令 show global status like 'Com_commit'; 获取;

  • Com_rollback:表示回滚次数,通过命令 show global status like 'Com_rollback'; 获取。

我们定义第一次获取的 Comcommit 的值与 Comrollback 值的和为 c_r1,时间为 t1;

第二次获取的 Comcommit 的值与 Comrollback 值的和为 cr2,时间为 t2,t1 与 t2 单位为秒。 那么 TPS = ( cr2 - c_r1 ) / ( t2 - t1 ) 算出来的就是该 MySQL 实例在 t1 与 t2 生命周期之间的平均 TPS。

② QPS(Query Per Second) 

每秒请求次数,也就是数据库每秒执行的 SQL 数量,包含 INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE 等。 QPS = Queries / Seconds Queries 是系统状态值—总查询次数,可以通过 show status like 'queries'; 查询得出,如下所示:

format,png

Seconds 是监控的时间区间,单位为秒。 比如,采样 10 秒内的查询次数,那么先查询一次 Queries 值(Q1),等待 10 秒,再查询一次 Queries 值(Q2),那么 QPS 就可以通过,如下公式获得:

QPS = (Q2 - Q1) / 10

③ IOPS(Input/Output Operations per Second) 

每秒处理的 I/O 请求次数。

IOPS 是判断磁盘 I/O 能力的指标之一,一般来讲 IOPS 指标越高,那么单位时间内能够响应的请求自然也就越多。理论上讲,只要系统实际的请求数低于 IOPS 的能力,就相当于每一个请求都能得到即时响应,那么 I/O 就不会是瓶颈了。

注意:IOPS 与磁盘吞吐量不一样,吞吐量是指单位时间内可以成功传输的数据数量。

可以使用 iostat 命令,查看磁盘的 IOPS,命令如下:

yum install sysstat iostat -dx 1 10

IOPS = r/s + w/s 其中:

  • r/s:代表每秒读了多少次;

  • w/s:代表每秒写了多少次。

执行效果如下图所示:

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