MySQL面试题

最新推荐文章于 2025-03-26 11:22:45 发布

JXun_G

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分类专栏： SQL 面试题文章标签： mysql

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概述

介绍一下数据库设计的三大范式

目前关系数据库有六种范式，一般来说，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。

第一范式（1NF）：

数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，而不能是集合，数组，记录等非原子数据项。

第二范式（2NF）：

在1NF的基础上，非码属性必须完全依赖于候选码（在1NF基础上消除非主属性对主码的部分函数依赖）。

第二范式是在第一范式的基础上建立起来的，即满足第二范式必须先满足第一范式。第二范式要求数据库表中的每个实例或记录必须可以被唯一地区分。选取一个能区分每个实体的属性或属性组，作为实体的唯一标识。

第三范式（3NF）：

在2NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性（在2NF基础上消除传递依赖）。

第三范式是第二范式的一个子集，即满足第三范式必须满足第二范式。简而言之，第三范式要求一个关系中不包含已在其它关系已包含的非主关键字信息。

关键字&字段类型

记录货币字段

DECIMAL

WHERE和HAVING有什么区别？

WHERE是一个约束声明，使用WHERE约束来自数据库的数据，WHERE是在结果返回之前起作用的，WHERE中不能使用聚合函数。

HAVING是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在HAVING中可以使用聚合函数。另一方面，HAVING子句中不能使用除了分组字段和聚合函数之外的其他字段。

从性能的角度来说，HAVING子句中如果使用了分组字段作为过滤条件，应该替换成WHERE子句。因为WHERE可以在执行分组操作和计算聚合函数之前过滤掉不需要的数据，性能会更好。

SQL&SQL优化

谈谈你对SQL注入的理解

SQL注入的原理是将SQL代码伪装到输入参数中，传递到服务器解析并执行的一种攻击手法。也就是说，在一些对SERVER端发起的请求参数中植入一些SQL代码，SERVER端在执行SQL操作时，会拼接对应参数，同时也将一些SQL注入攻击的“SQL”拼接起来，导致会执行一些预期之外的操作。

如何解决SQL注入：

严格的参数校验

参数校验就没得说了，在一些不该有特殊字符的参数中提前进行特殊字符校验即可。
SQL预编译

在知道了SQL注入的原理之后，我们同样也了解到MySQL有预编译的功能，指的是在服务器启动时，MySQL Client把SQL语句的模板（变量采用占位符进行占位）发送给MySQL服务器，MySQL服务器对SQL语句的模板进行编译，编译之后根据语句的优化分析对相应的索引进行优化，在最终绑定参数时把相应的参数传送给MySQL服务器，直接进行执行，节省了SQL查询时间，以及MySQL服务器的资源，达到一次编译、多次执行的目的，除此之外，还可以防止SQL注入。

具体是怎样防止SQL注入的呢？实际上当将绑定的参数传到MySQL服务器，MySQL服务器对参数进行编译，即填充到相应的占位符的过程中，做了转义操作。我们常用的JDBC就有预编译功能，不仅提升性能，而且防止SQL注入。

外连接

外连接通过OUTER JOIN来实现，它会返回两张表中满足连接条件的数据，同时返回不满足连接条件的数据。常见的外连接有两种形式：左外连接（LEFT OUTER JOIN）、右外连接（RIGHT OUTER JOIN）。

左外连接：可以简称为左连接（LEFT JOIN），它会返回左表中的所有记录和右表中满足连接条件的记录。
右外连接：可以简称为右连接（RIGHT JOIN），它会返回右表中的所有记录和左表中满足连接条件的记录。

实际上，外连接还有一种形式：完全外连接（FULL OUTER JOIN），但MySQL不支持这种形式。

说一说你对数据库优化的理解

MySQL数据库优化是多方面的，原则是减少系统的瓶颈，减少资源的占用，增加系统的反应速度。

例如：

通过优化文件系统，提高磁盘I\O的读写速度；
通过优化操作系统调度策略，提高MySQL在高负荷情况下的负载能力；
优化表结构、索引、查询语句等使查询响应更快。

针对查询，我们可以通过使用索引、使用连接代替子查询的方式来提高查询速度。

针对慢查询，我们可以通过分析慢查询日志，来发现引起慢查询的原因，从而有针对性的进行优化。

针对插入，我们可以通过禁用索引、禁用检查等方式来提高插入速度，在插入之后再启用索引和检查。

针对数据库结构，我们可以通过将字段很多的表拆分成多张表、增加中间表、增加冗余字段等方式进行优化。

说一说你对explain的了解

MySQL中提供了EXPLAIN语句和DESCRIBE语句，用来分析查询语句，EXPLAIN语句的基本语法如下：

EXPLAIN [EXTENDED] SELECT select_options

使用EXTENED关键字，EXPLAIN语句将产生附加信息。执行该语句，可以分析EXPLAIN后面SELECT语句的执行情况，并且能够分析出所查询表的一些特征。下面对查询结果进行解释：

id：SELECT识别符。这是SELECT的查询序列号。
select_type：表示SELECT语句的类型。
table：表示查询的表。
type：表示表的连接类型。
possible_keys：给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。
key：是MySQL实际选用的索引。
key_len：给出索引按字节计算的长度，key_len数值越小，表示越快。
ref：给出了关联关系中另一个数据表里的数据列名。
rows：是MySQL在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。
Extra：提供了与关联操作有关的信息。

MySQL的慢查询优化有了解吗？

优化MySQL的慢查询，可以按照如下步骤进行：

开启慢查询日志：

MySQL中慢查询日志默认是关闭的，可以通过配置文件my.ini或者my.cnf中的log-slow-queries选项打开，也可以在MySQL服务启动的时候使用–log-slow-queries[=file_name]启动慢查询日志。

启动慢查询日志时，需要在my.ini或者my.cnf文件中配置long_query_time选项指定记录阈值，如果某条查询语句的查询时间超过了这个值，这个查询过程将被记录到慢查询日志文件中。

分析慢查询日志：

直接分析mysql慢查询日志，利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析sql慢查询语句。

常见慢查询优化：

索引没起作用的情况
- 在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用。
- MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件中使用了这些字段中的第1个字段时索引才会被使用。
- 查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。否则，查询将不使用索引。
优化数据库结构
- 对于字段比较多的表，如果有些字段的使用频率很低，可以将这些字段分离出来形成新表。因为当一个表的数据量很大时，会由于使用频率低的字段的存在而变慢。
- 对于需要经常联合查询的表，可以建立中间表以提高查询效率。通过建立中间表，把需要经常联合查询的数据插入到中间表中，然后将原来的联合查询改为对中间表的查询，以此来提高查询效率。
分解关联查询

很多高性能的应用都会对关联查询进行分解，就是可以对每一个表进行一次单表查询，然后将查询结果在应用程序中进行关联，很多场景下这样会更高效。
优化LIMIT分页

当偏移量非常大的时候，例如可能是limit 10000,20这样的查询，这是mysql需要查询10020条然后只返回最后20条，前面的10000条记录都将被舍弃，这样的代价很高。优化此类查询的一个最简单的方法是尽可能的使用索引覆盖扫描，而不是查询所有的列。然后根据需要做一次关联操作再返回所需的列。对于偏移量很大的时候这样做的效率会得到很大提升。

该如何优化MySQL的查询？

使用索引：

如果查询时没有使用索引，查询语句将扫描表中的所有记录。在数据量大的情况下，这样查询的速度会很慢。如果使用索引进行查询，查询语句可以根据索引快速定位到待查询记录，从而减少查询的记录数，达到提高查询速度的目的。

索引可以提高查询的速度，但并不是使用带有索引的字段查询时索引都会起作用。有几种特殊情况，在这些情况下有可能使用带有索引的字段查询时索引并没有起作用。

使用LIKE关键字的查询语句

在使用LIKE关键字进行查询的查询语句中，如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用。只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用。
使用多列索引的查询语句

MySQL可以为多个字段创建索引。一个索引可以包括16个字段。对于多列索引，只有查询条件中使用了这些字段中的第1个字段时索引才会被使用。
使用OR关键字的查询语句

查询语句的查询条件中只有OR关键字，且OR前后的两个条件中的列都是索引时，查询中才使用索引。否则，查询将不使用索引。

优化子查询：

使用子查询可以进行SELECT语句的嵌套查询，即一个SELECT查询的结果作为另一个SELECT语句的条件。子查询可以一次性完成很多逻辑上需要多个步骤才能完成的SQL操作。

子查询虽然可以使查询语句很灵活，但执行效率不高。执行子查询时，MySQL需要为内层查询语句的查询结果建立一个临时表。然后外层查询语句从临时表中查询记录。查询完毕后，再撤销这些临时表。因此，子查询的速度会受到一定的影响。如果查询的数据量比较大，这种影响就会随之增大。

在MySQL中，可以使用连接（JOIN）查询来替代子查询。连接查询不需要建立临时表，其速度比子查询要快，如果查询中使用索引，性能会更好。

索引

说一说你对MySQL索引的理解

索引是一个单独的、存储在磁盘上的数据库结构，包含着对数据表里所有记录的引用指针。

索引是在存储引擎中实现的，因此，每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。MySQL中索引的存储类型有两种，即BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引；MEMORY/HEAP存储引擎可以支持HASH和BTREE索引。

索引的优点主要有以下几条：

通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
可以大大加快数据的查询速度，这也是创建索引的主要原因。
在实现数据的参考完整性方面，可以加速表和表之间的连接。
在使用分组和排序子句进行数据查询时，也可以显著减少查询中分组和排序的时间。

增加索引也有许多不利的方面，主要表现在如下几个方面：

创建索引和维护索引要耗费时间，并且随着数据量的增加所耗费的时间也会增加。
索引需要占磁盘空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果有大量的索引，索引文件可能比数据文件更快达到最大文件尺寸。
当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引有哪几种？

MySQL的索引可以分为以下几类：

普通索引和唯一索引

普通索引是MySQL中的基本索引类型，允许在定义索引的列中插入重复值和空值。

唯一索引要求索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。

主键索引是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
单列索引和组合索引

单列索引即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引。

组合索引是指在表的多个字段组合上创建的索引，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合。
全文索引

全文索引类型为FULLTEXT，在定义索引的列上支持值的全文查找，允许在这些索引列中插入重复值和空值。全文索引可以在CHAR、VARCHAR或者TEXT类型的列上创建。
空间索引

空间索引是对空间数据类型的字段建立的索引，MySQL中的空间数据类型有4种，分别是GEOMETRY、POINT、LINESTRING和POLYGON。MySQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用创建正规索引类似的语法创建空间索引。创建空间索引的列，必须将其声明为NOT NULL，空间索引只能在存储引擎为MyISAM的表中创建。

聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？

在InnoDB存储引擎中，可以将B+树索引分为聚簇索引和辅助索引（非聚簇索引）。无论是何种索引，每个页的大小都为16KB，且不能更改。

聚簇索引是根据主键创建的一棵B+树，聚簇索引的叶子节点存放了表中的所有记录。辅助索引是根据索引键创建的一棵B+树，与聚簇索引不同的是，其叶子节点仅存放索引键值，以及该索引键值指向的主键。也就是说，如果通过辅助索引来查找数据，那么当找到辅助索引的叶子节点后，很有可能还需要根据主键值查找聚簇索引来得到数据，这种查找方式又被称为书签查找。因为辅助索引不包含行记录的所有数据，这就意味着每页可以存放更多的键值，因此其高度一般都要小于聚簇索引。

什么是联合索引？

联合索引是指对表上的多个列进行索引，联合索引的创建方法与单个索引创建的方法一样，不同之处仅在于有多个索引列。从本质上来说，联合索引还是一棵B+树，不同的是联合索引的键值数量不是1，而是大于等于2，参考下图。另外，只有在查询条件中使用了这些字段的左边字段时，索引才会被使用，所以使用联合索引时遵循最左前缀集合。

唯一索引比普通索引快吗,为什么

不一定，绝大概率下唯一索引是比普通索引快的。

但在修改或者插入时，唯一索引需要校验数据的组合唯一性，唯一索引多的话，可能效率会比普通索引慢。

做过哪些MySQL索引相关优化

尽量使用主键查询: 聚簇索引上存储了全部数据, 相比普通索引查询, 减少了回表的消耗.

MySQL5.6之后引入了索引下推优化, 通过适当的使用联合索引, 减少回表判断的消耗.

若频繁查询某一列数据, 可以考虑利用覆盖索引避免回表.

联合索引将高频字段放在最左边.

MySQL怎么判断要不要加索引？

当唯一性是某种数据本身的特征时，指定唯一索引。使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性，以提高查询速度。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引，如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立组合索引。

如何评估一个索引创建的是否合理？

建议按照如下的原则来设计索引：

避免对经常更新的表进行过多的索引，并且索引中的列要尽可能少。应该经常用于查询的字段创建索引，但要避免添加不必要的字段。
数据量小的表最好不要使用索引，由于数据较少，查询花费的时间可能比遍历索引的时间还要短，索引可能不会产生优化效果。
在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立索引，在不同值很少的列上不要建立索引。比如在学生表的“性别”字段上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无须建立索引，如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低数据更新速度。
当唯一性是某种数据本身的特征时，指定唯一索引。使用唯一索引需能确保定义的列的数据完整性，以提高查询速度。
在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引，如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立组合索引。

数据库索引失效了怎么办

可以采用以下几种方式，来避免索引失效：

使用组合索引时，需要遵循“最左前缀”原则；
不在索引列上做任何操作，例如计算、函数、类型转换，会导致索引失效而转向全表扫描；
尽量使用覆盖索引（之访问索引列的查询），减少 select * 覆盖索引能减少回表次数；
MySQL在使用不等于（!=或者<>）的时候无法使用索引会导致全表扫描；
LIKE以通配符开头（%abc）MySQL索引会失效变成全表扫描的操作；
字符串不加单引号会导致索引失效（可能发生了索引列的隐式转换）；
少用or，用它来连接时会索引失效

说一说索引的实现原理

在MySQL中，索引是在存储引擎层实现的，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的，下面我们探讨一下MyISAM和InnoDB两个存储引擎的索引实现方式。

MyISAM索引实现：

MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构，叶节点的data域存放的是数据记录的地址，MyISAM索引的原理图如下。这里假设表一共有三列，假设我们以Col1为主键，则上图是一个MyISAM表的主索引（Primary key）示意。可以看出MyISAM的索引文件仅仅保存数据记录的地址。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。

如果我们在Col2上建立一个辅助索引，则此索引的结构如下图所示。同样也是一颗B+Tree，data域保存数据记录的地址。因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。

InnoDB索引实现：

虽然InnoDB也使用B+Tree作为索引结构，

第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

下图是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。因为InnoDB的数据文件本身要按主键聚集，所以InnoDB要求表必须有主键（MyISAM可以没有），如果没有显式指定，则MySQL系统会自动选择一个可以唯一标识数据记录的列作为主键，如果不存在这种列，则MySQL自动为InnoDB表生成一个隐含字段作为主键，这个字段长度为6个字节，类型为长整形。

第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。下图为定义在Col3上的一个辅助索引。这里以英文字符的ASCII码作为比较准则。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。

了解不同存储引擎的索引实现方式对于正确使用和优化索引都非常有帮助，例如知道了InnoDB的索引实现后，就很容易明白为什么不建议使用过长的字段作为主键，因为所有辅助索引都引用主索引，过长的主索引会令辅助索引变得过大。再例如，用非单调的字段作为主键在InnoDB中不是个好主意，因为InnoDB数据文件本身是一颗B+Tree，非单调的主键会造成在插入新记录时数据文件为了维持B+Tree的特性而频繁的分裂调整，十分低效，而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择。

介绍一下数据库索引的重构过程

什么时候需要重建索引呢？

表上频繁发生update,delete操作；
表上发生了alter table …move操作（move操作导致了rowid变化）。

怎么判断索引是否应该重建？

一般看索引是否倾斜的严重，是否浪费了空间，对索引进行结构分析：
```
analyze index index_name validate structure;
```
在相同的session中查询index_stats表：
```
select height,DEL_LF_ROWS/LF_ROWS from index_stats;
```
当查询的height>=4（索引的深度，即从根到叶节点的高度）或DEL_LF_ROWS/LF_ROWS>0.2的情况下，就应该考虑重建该索引。

如何重建索引？

drop原索引，然后再创建索引：
```
drop index index_name;
create index index_name on table_name (index_column);
```
这种方式相当耗时，一般不建议使用。

直接重建索引：

alter index indexname rebuild;
alter index indexname rebuild online;

此方法较快，建议使用。

rebuild是快速重建索引的一种有效的办法，因为它是一种使用现有索引项来重建新索引的方法。如果重建索引时有其他用户在对这个表操作，尽量使用带online参数来最大限度的减少索引重建时将会出现的任何加锁问题。由于新旧索引在建立时同时存在，因此，使用这种重建方法需要有额外的磁盘空间可供临时使用，当索引建完后把老索引删除，如果没有成功，也不会影响原来的索引。利用这种办法可以用来将一个索引移到新的表空间。

rebuild重建索引的过程：

Rebuild以index fast full scan或table full scan方式（采用那种方式取决于cost）读取原索引中的数据来构建一个新的索引，重建过程中有排序操作，rebuild online执行表扫描获取数据，重建过程中有排序的操作；
Rebuild会阻塞DML操作，rebuild online不会阻塞DML操作；
rebuild online时系统会产生一个SYS_JOURNAL_xxx的IOT类型的系统临时日志表，所有rebuild online时索引的变化都记录在这个表中，当新的索引创建完成后，把这个表的记录维护到新的索引中去，然后drop掉旧的索引，rebuild online就完成了。

重建索引过程中的注意事项：

执行rebuild操作时，需要检查表空间是否足够；
虽然说rebuild online操作允许DML操作，但还是建议在业务不繁忙时间段进行；
Rebuild操作会产生大量Redo Log；

MySQL的索引为什么用B+树？

B+树由B树和索引顺序访问方法演化而来，它是为磁盘或其他直接存取辅助设备设计的一种平衡查找树，在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶子节点，各叶子节点通过指针进行链接。如下图：

B+树索引在数据库中的一个特点就是高扇出性，例如在InnoDB存储引擎中，每个页的大小为16KB。在数据库中，B+树的高度一般都在2～4层，这意味着查找某一键值最多只需要2到4次IO操作，这还不错。因为现在一般的磁盘每秒至少可以做100次IO操作，2～4次的IO操作意味着查询时间只需0.02～0.04秒。

模糊查询语句中如何使用索引？

可以like ‘123%’，不能like ‘%789’，但可将列值反转，like ‘987%’

锁

mysql 中有哪几种锁

表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。

InnoDB中行级锁是怎么实现的？

InnoDB行级锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的。只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则，InnoDB将使用表锁。

当表中锁定其中的某几行时，不同的事务可以使用不同的索引锁定不同的行。另外，不论使用主键索引、唯一索引还是普通索引，InnoDB都会使用行锁来对数据加锁

事务

说一说你对数据库事务的了解

在事务中的操作，要么全部执行，要么都不执行

事务需遵循ACID四个特性：

A（atomicity），原子性。原子性指整个数据库事务是不可分割的工作单位，执行要么全部成功，要么全部失败。
C（consistency），一致性。在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
I（isolation），隔离性。该事务提交前对其他事务都不可见。
D（durability），持久性。事务一旦提交，其结果就是永久性的

MySQL事务的隔离级别,分别有什么特点

读未提交(RU): 一个事务还没提交时, 更改的数据就能被别的事务看到.
读提交(RC): 一个事务提交之后, 更改的数据才会被其他事务看到.
可重复读(RR): 一个事务执行过程中看到的数据, 总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的.
串行化(S): 对于同一行记录, 读写都会加锁. 当出现读写锁冲突的时候, 后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行.

隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
READ UNCOMMITTED	可能	可能	可能
READ COMMITTED	不可能	可能	可能
REPEATABLE READ	不可能	不可能	可能
SERIALIZABLE	不可能	不可能	不可能

并发情况下，读操作可能存在的三类问题：

脏读：当前事务(A)中可以读到其他事务(B)未提交的数据（脏数据），这种现象是脏读。
不可重复读：在事务A中先后两次读取同一个数据，两次读取的结果不一样，这种现象称为不可重复读。脏读与不可重复读的区别在于：前者读到的是其他事务未提交的数据，后者读到的是其他事务已提交的数据。
幻读：在事务A中按照某个条件先后两次查询数据库，两次查询结果的条数不同，这种现象称为幻读。不可重复读与幻读的区别可以通俗的理解为：前者是数据变了，后者是数据的行数变了。

集群

MySQL主从同步是如何实现的？

复制（replication）是MySQL数据库提供的一种高可用高性能的解决方案，一般用来建立大型的应用。总体来说，replication的工作原理分为以下3个步骤：

主服务器（master）把数据更改记录到二进制日志（binlog）中。
从服务器（slave）把主服务器的二进制日志复制到自己的中继日志（relay log）中。
从服务器重做中继日志中的日志，把更改应用到自己的数据库上，以达到数据的最终一致性。

复制的工作原理并不复杂，其实就是一个完全备份加上二进制日志备份的还原。不同的是这个二进制日志的还原操作基本上实时在进行中。这里特别需要注意的是，复制不是完全实时地进行同步，而是异步实时。这中间存在主从服务器之间的执行延时，如果主服务器的压力很大，则可能导致主从服务器延时较大。复制的工作原理如下图所示，其中从服务器有2个线程，一个是I/O线程，负责读取主服务器的二进制日志，并将其保存为中继日志；另一个是SQL线程，复制执行中继日志。

底层&结构

MySQL由哪些部分组成,分别用来做什么

Server

连接器: 管理连接, 权限验证.

分析器: 词法分析, 语法分析.

优化器: 执行计划生成, 索引的选择.

执行器: 操作存储引擎, 返回执行结果.

存储引擎: 存储数据, 提供读写接口.

MyISAM和InnoDB的区别有哪些

InnoDB支持事务, MyISAM不支持.

InnoDB支持行级锁, MyISAM支持表级锁.

InnoDB支持多版本并发控制(MVVC), MyISAM不支持.

InnoDB支持外键, MyISAM不支持.

MyISAM支持全文索引, InnoDB部分版本不支持(但可以使用Sphinx插件)

MySQL怎么恢复半个月前的数据

通过整库备份+binlog进行恢复. 前提是要有定期整库备份且保存了binlog日志.

说一说你对MySQL引擎的了解

MySQL提供了多个不同的存储引擎，包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。在MySQL中，不需要在整个服务器中使用同一种存储引擎，针对具体的要求，可以对每一个表使用不同的存储引擎。MySQL 8.0支持的存储引擎有InnoDB、MyISAM、Memory、Merge、Archive、Federated、CSV、BLACKHOLE等。其中，最常用的引擎是InnoDB和MyISAM。

InnoDB存储引擎：

InnoDB是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁和外键。MySQL 5.5.5之后，InnoDB作为默认存储引擎，主要特性如下：

InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句中提供一个类似Oracle的非锁定读。这些功能增加了多用户部署和性能。在SQL查询中，可以自由地将InnoDB类型的表与其他MySQL表的类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合。
InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。
InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB将它的表和索引存在一个逻辑表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘分区）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。
InnoDB支持外键完整性约束（FOREIGN KEY）。存储表中的数据时，每张表的存储都按主键顺序存放，如果没有显示在表定义时指定主键，InnoDB会为每一行生成一个6B的ROWID，并以此作为主键。
InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上。InnoDB不创建目录，使用InnoDB时，MySQL将在数据目录下创建一个名为ibdata1的10MB大小的自动扩展数据文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5MB大小的日志文件。

MyISAM存储引擎：

MyISAM基于ISAM存储引擎，并对其进行扩展。它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM拥有较高的插入、查询速度，但不支持事务。MyISAM的主要特性如下：

在支持大文件（达63位文件长度）的文件系统和操作系统上被支持。
当把删除和更新及插入操作混合使用的时候，动态尺寸的行产生更少碎片。这要通过合并相邻被删除的块以及若下一个块被删除则扩展到下一块来自动完成。
每个MyISAM表最大的索引数是64，这可以通过重新编译来改变。每个索引最大的列数是16个。
最大的键长度是1000B，这也可以通过编译来改变。对于键长度超过250B的情况，一个超过1024B的键将被用上。
BLOB和TEXT列可以被索引。
NULL值被允许在索引的列中，这个值占每个键的0~1个字节。
所有数字键值以高字节优先被存储，以允许一个更高的索引压缩。
每个表一个AUTO_INCREMENT列的内部处理。MyISAM为INSERT和UPDATE操作自动更新这一列，这使得AUTO_INCREMENT列更快（至少10%）。在序列顶的值被删除之后就不能再利用。
可以把数据文件和索引文件放在不同目录。
每个字符列可以有不同的字符集。
有VARCHAR的表可以固定或动态记录长度。
VARCHAR和CHAR列可以多达64KB。

谈谈你对MVCC的了解

InnoDB默认的隔离级别是RR（REPEATABLE READ），RR解决脏读、不可重复读、幻读等问题，使用的是MVCC。MVCC全称Multi-Version Concurrency Control，即多版本的并发控制协议。它最大的优点是读不加锁，因此读写不冲突，并发性能好。InnoDB实现MVCC，多个版本的数据可以共存，主要基于以下技术及数据结构：

隐藏列：InnoDB中每行数据都有隐藏列，隐藏列中包含了本行数据的事务id、指向undo log的指针等。
基于undo log的版本链：每行数据的隐藏列中包含了指向undo log的指针，而每条undo log也会指向更早版本的undo log，从而形成一条版本链。
ReadView：通过隐藏列和版本链，MySQL可以将数据恢复到指定版本。但是具体要恢复到哪个版本，则需要根据ReadView来确定。所谓ReadView，是指事务（记做事务A）在某一时刻给整个事务系统（trx_sys）打快照，之后再进行读操作时，会将读取到的数据中的事务id与trx_sys快照比较，从而判断数据对该ReadView是否可见，即对事务A是否可见。

说一说你对redo log、undo log、binlog的了解

binlog（Binary Log）：

二进制日志文件就是常说的binlog。二进制日志记录了MySQL所有修改数据库的操作，然后以二进制的形式记录在日志文件中，其中还包括每条语句所执行的时间和所消耗的资源，以及相关的事务信息。

默认情况下，二进制日志功能是开启的，启动时可以重新配置–log-bin[=file_name]选项，修改二进制日志存放的目录和文件名称。

redo log：

重做日志用来实现事务的持久性，即事务ACID中的D。它由两部分组成：一是内存中的重做日志缓冲（redo log buffer），其是易失的；二是重做日志文件（redo log file），它是持久的。

InnoDB是事务的存储引擎，它通过Force Log at Commit机制实现事务的持久性，即当事务提交（COMMIT）时，必须先将该事务的所有日志写入到重做日志文件进行持久化，待事务的COMMIT操作完成才算完成。这里的日志是指重做日志，在InnoDB存储引擎中，由两部分组成，即redo log和undo log。

redo log用来保证事务的持久性，undo log用来帮助事务回滚及MVCC的功能。redo log基本上都是顺序写的，在数据库运行时不需要对redo log的文件进行读取操作。而undo log是需要进行随机读写的。

undo log：

重做日志记录了事务的行为，可以很好地通过其对页进行“重做”操作。但是事务有时还需要进行回滚操作，这时就需要undo。因此在对数据库进行修改时，InnoDB存储引擎不但会产生redo，还会产生一定量的undo。这样如果用户执行的事务或语句由于某种原因失败了，又或者用户用一条ROLLBACK语句请求回滚，就可以利用这些undo信息将数据回滚到修改之前的样子。

redo存放在重做日志文件中，与redo不同，undo存放在数据库内部的一个特殊段（segment）中，这个段称为undo段（undo segment），undo段位于共享表空间内。

场景题

一千万条数据的表,如何分页查询

数据量过大的情况下, limit offset 分页会由于扫描数据太多而越往后查询越慢. 可以配合当前页最后一条ID进行查询, SELECT * FROM T WHERE id > #{ID} LIMIT #{LIMIT} . 当然, 这种情况下ID必须是有序的, 这也是有序ID的好处之一.

订单表数据量越来越大导致查询缓慢,如何处理

分库分表. 由于历史订单使用率并不高, 高频的可能只是近期订单, 因此, 将订单表按照时间进行拆分, 根据数据量的大小考虑按月分表或按年分表. 订单ID最好包含时间(如根据雪花算法生成), 此时既能根据订单ID直接获取到订单记录, 也能按照时间进行查询.

表中包含几千万条数据该怎么办？

建议按照如下顺序进行优化：

优化SQL和索引；
增加缓存，如memcached、redis；
读写分离，可以采用主从复制，也可以采用主主复制；
使用MySQL自带的分区表，这对应用是透明的，无需改代码，但SQL语句是要针对分区表做优化的；
做垂直拆分，即根据模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统；
做水平拆分，要选择一个合理的sharding key，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表。

会由于扫描数据太多而越往后查询越慢. 可以配合当前页最后一条ID进行查询, SELECT * FROM T WHERE id > #{ID} LIMIT #{LIMIT} . 当然, 这种情况下ID必须是有序的, 这也是有序ID的好处之一.

订单表数据量越来越大导致查询缓慢,如何处理

表中包含几千万条数据该怎么办？

建议按照如下顺序进行优化：

优化SQL和索引；
增加缓存，如memcached、redis；
读写分离，可以采用主从复制，也可以采用主主复制；
使用MySQL自带的分区表，这对应用是透明的，无需改代码，但SQL语句是要针对分区表做优化的；
做垂直拆分，即根据模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统；
做水平拆分，要选择一个合理的sharding key，为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表。