文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-827273.html
= = = = = = = = = = = = = 数据库篇 = = = = = = = = = = = = =
01-MySQL篇-课程介绍
MySQL 进阶篇1.0 索引 SQL优化 视图 锁
02-优化-如何定位慢查询
MySQL中，涉及到慢查询都有哪些?
- 聚合查询
- 多表查询
- 表数据量过大查询
- 深度分页查询
- 表象:页面加载过慢、接口压测响应时间过长(超过1s)
MySQL中，如何定位慢查询?
候选人：
嗯~，我们当时做压测的时候有的接口非常的慢，接口的响应时间超过了2秒以上，因为我们当时的系统部署了运维的监控系统Skywalking ，在展示的报表中可以看到是哪一个接口比较慢，并且可以分析这个接口哪部分比较慢，这里可以看到SQL的具体的执行时间，所以可以定位是哪个sql出了问题
如果，项目中没有这种运维的监控系统，其实在MySQL中也提供了慢日志查询的功能，可以在MySQL的系统配置文件中开启这个慢日志的功能，并且也可以设置SQL执行超过多少时间来记录到一个日志文件中，我记得上一个项目配置的是2秒，只要SQL执行的时间超过了2秒就会记录到日志文件中，我们就可以在日志文件找到执行比较慢的SQL了。
03-优化-sql语句执行的很慢，如何分析呢？
一个SQL语句执行很慢,如何分析
可以采用EXPLAIN或者DESC命令获取MySQL如何执行SELECT语句的信息.
| Extra | 含义 |
|---|---|
| Using where; Using Index | 查找使用了索引，需要的数据都在索引列中能找到，不需要回表查询数据 |
| Using index condition | 查找使用了索引，但是需要回表查询数据 |
- type这条sq|的连接的类型，性能由好到差为NULL、system、 const、 eq_ ref、 ref、 range、 index、 all
-
system: 查询系统中的表 -
const: 根据主键查询 -
eq_ref:主键索弓|查询或唯一 索引查询 -
ref: 索引查询 -
range:范围查询 -
index: 索弓|树扫描 -
all: 全盘扫描
-
那这个SQL语句执行很慢, 如何分析呢？
候选人：如果一条sql执行很慢的话，我们通常会使用mysql自动的执行计划explain来去查看这条sql的执行情况
- 比如在这里面可以通过key和key_len检查是否命中了索引，如果本身已经添加了索引，也可以判断索引是否有失效的情况
- 可以通过type字段查看sql是否有进一步的优化空间，是否存在全索引扫描或全盘扫描
- 可以通过extra建议来判断，是否出现了回表的情况，如果出现了，可以尝试添加索引或修改返回字段来修复
04-优化-索引概念及索引底层数据结构
了解过索引吗？（什么是索引）
候选人：嗯，索引在项目中还是比较常见的，它是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，主要是用来提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本，同时通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，也能降低了CPU的消耗
相对与红黑树B树是一个矮胖树，分支多，层级浅
B树与B +树对比:
①磁盘读写代价B+树更低; 非叶子节点存指针，不存储数据，存储压力低
②查询效率B+树更加稳定; 都要到叶子节点
③B+树便于扫库和区间查询
索引的底层数据结构了解过嘛 ?
候选人：MySQL的默认的存储引擎InnoDB采用的B+树的数据结构来存储索引，选择B+树的主要的原因是：
- 阶数更多，路径更短
- 磁盘读写代价B+树更低，非叶子节点只存储指针，叶子阶段存储数据，
- B+树便于扫库和区间查询，叶子节点是一个双向链表
B树和B+树的区别是什么呢？
候选人：
- 在B树中，非叶子节点和叶子节点都会存放数据，而B+树的所有的数据都会出现在叶子节点，在查询的时候，B+树查找效率更加稳定
- 在进行范围查询的时 候，B+树效率更高，因为B+树都在叶子节点存储，并且叶子节点是一个双向链表
05-优化-聚族索引和非聚族索引(二级索引)、回表查询
| 分类 | 含义 | 特点 |
|---|---|---|
| 聚集索引(Clustered Index) | 将数据存储与索引放到了一块，索引结构的叶子节点保存了行数据 | 必须有，而且只有一个 |
| 二级索引(Secondary Index) | 将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点关联的是对应的主键 | 可以存在多个 |
聚集索引选取规则:
- 如果存在主键，主键索引就是聚集索引。
- 如果不存在主键,将使用第一个唯一 (UNIQUE)索引作为聚集索引。
- 如果表没有主键， 或没有合适的唯一索引，则InnoDB会 自动生成一个
rowid作为隐藏的聚集索引。
什么是聚簇（聚集）索引什么是非聚簇（二级）索引 ?
候选人：
好的~，聚簇索引主要是指数据与索引放到一块，B+树的叶子节点保存了整行数据，有且只有一个，一般情况下主键在作为聚簇索引的
非聚簇索引值的是数据与索引分开存储，B+树的叶子节点保存对应的主键，可以有多个，一般我们自己定义的索引都是非聚簇索引
知道什么是回表查询嘛 ?
候选人：
嗯，其实跟刚才介绍的聚簇索引和非聚簇索引是有关系的，回表的意思就是通过二级索引找到对应的主键值，然后再通过主键值找到聚集索引中所对应的整行数据，这个过程就是回表
【备注：如果面试官直接问回表，则需要先介绍聚簇索引和非聚簇索引】
06-优化-覆盖索引、超大分页优化
知道什么叫覆盖索引嘛 ?
候选人：
覆盖索引是指select查询语句使用了索引，在返回的列，必须在索引中全部能够找到，如果我们使用id查询，它会直接走聚集索引查询，一次索引扫描，直接返回数据，性能高。
如果按照二级索引查询数据的时候，返回的列中没有创建索引，有可能会触发回表查询，尽量避免使用select *，尽量在返回的列中都包含添加索引的字段
MYSQL超大分页怎么处理 ?
候选人：
嗯，超大分页一般都是在数据量比较大时，我们使用了limit分页查询，并且需要对数据进行排序，这个时候效率就很低，我们可以采用覆盖索引和子查询来解决
先分页查询数据的id字段，确定了id之后，再用子查询来过滤，只查询这个id列表中的数据就可以了
因为查询id的时候，走的覆盖索引，所以效率可以提升很多
07-优化-索引创建的原则
索弓|创建原则有哪些?
- 针对于数据量较大,且查询比较频繁的表建立索引。单表超过10万数据(增加用户体验)
- 针对于常作为查询条件(where) 、排序(order by)、分组(group by)操作的字段建立索引。
- 尽量选择区分度高的列作为索引，尽量建立唯一索引， 区分度越高，使用索引的效率越高。
- 如果是字符串类型的字段,字段的长度较长,可以针对于字段的特点，建立前缀索引。
- 尽量使用联合索引，减少单列索引，查询时，联合索引很多时候可以覆盖索引，节省存储空间，避免回表,提高查询效率。
- 要控制索引|的数量,索引并不是多多益善，索引越多，维护索弓|结构的代价也就越大，会影响增删改的效率。
- 如果索引列不能存储NULL值，请在创建表时使用NOT NULL约束它。当优化器知道每列是否包含NULL值时，它可以更好地确定哪个索弓|最有效地用于查询。
索引创建原则有哪些？
候选人：
嗯，这个情况有很多，不过都有一个大前提，就是表中的数据要超过10万以上，我们才会创建索引，并且添加索引的字段是查询比较频繁的字段，一般也是像作为查询条件，排序字段或分组的字段这些。
还有就是，我们通常创建索引的时候都是使用复合索引来创建，一条sql的返回值，尽量使用覆盖索引，如果字段的区分度不高的话，我们也会把它放在组合索引后面的字段。
如果某一个字段的内容较长，我们会考虑使用前缀索引来使用，当然并不是所有的字段都要添加索引，这个索引的数量也要控制，因为添加索引也会导致新增改的速度变慢。
08-优化-什么情况下索引会失效
- 违反最左前缀法则
- 范围查询右边的列，不能使用索引
- 不要在索引列上进行运算操作，索引将失效
- 字符串不加单引号， 造成索引失效。(类型转换)
- 以%开头的Like模糊查询， 索引失效
什么情况下索引会失效 ?
比如，索引在使用的时候没有遵循最左匹配法则，第二个是，模糊查询，如果 %号在前面 也会导致索引失效。如果 在添加索引的字段上 进行了 运算操作或者类型转换也 都会导致索引失效。
我们之前还遇到过一个就是，如果使用了复合索引，中间使用了 范围查询，右边的条件索引也会失效
所以，通常情况下，想要判断出这条sql是否有索引失效的情况，可以使用explain执行计划来分析
09-优化-谈一谈你对sql优化的经验
-
表的设计优化
-
索引优化
-
SQL语句优化
-
主从复制、读写分离
-
分库分表
sql的优化的经验
候选人：
嗯，这个在项目还是挺常见的，当然如果直说sql优化的话，我们会从这几方面考虑，比如
建表的时候、使用索引、sql语句的编写、主从复制，读写分离，还有一个是如果量比较大 百万 的话，可以考虑分库分表
创建表的时候，你们是如何优化的呢？
候选人：
这个我们主要参考的阿里出的那个开发手册《嵩山版》，就比如
在定义字段的时候需要结合字段的内容来选择合适的类型，如果是数值的话，像tinyint、int 、bigint这些类型，要根据实际情况选择。如果是字符串类型，也是结合存储的内容来选择char和varchar或者text类型
union把两边重复的过滤掉；
以小表为驱动就相当于上面的for循环join链接三次，然后1000次操作；性能更好
你平时对sql语句做了哪些优化呢？
候选人：
嗯，这个也有很多，比如SELECT语句务必指明字段名称，不要直接使用select * ，还有就是要注意SQL语句避免造成索引失效的写法；如果是聚合查询，尽量用union all代替union union会多一次过滤，效率比较低；如果是表关联的话，尽量使用innerjoin ，不要使用用left join right join，如必须使用 一定要以小表为驱动
10-事务-事务的特性
事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求，即这些操作要么同时成功，要么同时失败。
事务的特性是什么？可以详细说一下吗？
候选人：
嗯，这个比较清楚，ACID，分别指的是：原子性、一致性、隔离性、持久性；我举个例子：
A向B转账500，转账成功，A扣除500元，B增加500元，原子操作体现在要么都成功，要么都失败
在转账的过程中，数据要一致，A扣除了500，B必须增加500
在转账的过程中，隔离性体现在A像B转账，不能受其他事务干扰
在转账的过程中，持久性体现在事务提交后，要把数据持久化（可以说是落盘操作）
11-事务-并发事务问题、隔离级别
| 问题 | 描述 |
|---|---|
| 脏读 | 一个事务读到另外一个事务还没有提交的数据。 |
| 不可重复读 | 一个事务先后读取同一条记录，但两次读取的数据不同，称之为不可重复读。 |
| 幻读 | 一个事务按照条件查询数据时，没有对应的数据行，但是在插入数据时，又发现这行数据已经存在，好像出现了”幻影”。 |
并发事务带来哪些问题？
候选人：
我们在项目开发中，多个事务并发进行是经常发生的，并发也是必然的，有可能导致一些问题
第一是脏读， 当一个事务正在访问数据并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时另外一个事务也访问了这个数据，因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是“脏数据”，依据“脏数据”所做的操作可能是不正确的。读未提交
第二是不可重复读：比如在一个事务内多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另一个事务也访问该数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改导致第一个事务两次读取的数据可能不太一样。这就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的情况，因此称为不可重复读。
可重读，解决不可重读问题，但存在幻读现象
第三是幻读（Phantom read）：幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务（T1）读取了几行数据，接着另一个并发事务（T2）插入了一些数据时。ifT1要插入跟T2一样的数据，报错：已经插入过了T2的数据，第一个再select跟之前结果一样，发现没有插入T2的数据（解决不可重读问题），第一个事务（T1）就会发现多了一些原本不存在的记录，就好像发生了幻觉一样，所以称为幻读。
解决方案:对事务进行隔离
| 隔离级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
|---|---|---|---|
| Read uncommitted未提交读 | √ | √ | √ |
| Read committed读已提交 | × | √ | √ |
| Repeatable Read(默认)可重复读 | × | × | √ |
| Serializable串行化 | × | × | × |
注意:事务隔离级别越高，数据越安全，但是性能越低。
怎么解决这些问题呢？MySQL的默认隔离级别是？
候选人：
解决方案是对事务进行隔离
MySQL支持四种隔离级别，分别有：
第一个是，未提交读（read uncommitted） 它解决不了刚才提出的所有问题，一般项目中也不用这个。
第二个是 读已提交（read committed） 它能解决脏读的问题的，但是解决不了不可重复读和幻读。
第三个是可重复读（repeatable read） 它能解决脏读和不可重复读，但是解决不了幻读，这个也是mysql默认的隔离级别。
第四个是串行化（serializable） 它可以解决刚才提出来的所有问题，但是由于让是事务串行执行的，性能比较低。
所以，我们一般使用的都是mysql默认的隔离级别：可重复读
12-事务-undo log 和 redo log的区别
undo log可以实现事务的一致性和原子性
undo log和redo log的区别
候选人：
好的，其中redo log日志记录的是数据页的物理变化 ，服务宕机可用来同步数据 ，而undo log 不同，它主要记录的是逻辑日志，当事务回滚时，通过逆操作恢复原来的数据，比如我们删除一条数据的时候，就会在undo log日志文件中新增一条delete语句，如果发生回滚就执行逆操作；
redo log保证了事务的持久性，undo log保证了事务的原子性和一致性
13-事务-解释一下mvcc
事务中的隔离性是如何保证的呢?
锁:排他锁(如一个事务获取了一个数据行的排他锁，其他事务就不能再获取该行的其他锁)
mvcc :多版本并发控制
MVCC是多个事务并发的情况下，同一份数据，访问哪个版本
13.1 MVCC-实现原理
不同事务或相同事务对同一条记录进行修改，会导致该记录的undolog生成一条记录版本链表，链表的头部是最新的旧记录，链表尾部是最早的旧记录。
13.2 READ COMMITED(不可重复读)隔离级别：
13.3 REPEATABLE READ (可重复读)隔离级别：
事务中的隔离性是如何保证的呢？(你解释一下MVCC)
候选人：事务的隔离性是由锁和mvcc实现的。
其中mvcc的意思是多版本并发控制。指维护一个数据的多个版本，使得读写操作没有冲突，它的底层实现主要是分为了三个部分，第一个是隐藏字段，第二个是undo log日志，第三个是readView读视图
隐藏字段是指：在mysql中给每个表都设置了隐藏字段，有一个是trx_id(事务id)，记录每一次操作的事务id，是自增的；另一个字段是roll_pointer(回滚指针)，指向上一个版本的事务版本记录地址
undo log主要的作用是记录回滚日志，存储老版本数据，在内部会形成一个版本链，在多个事务并行操作某一行记录，记录不同事务修改数据的版本，通过****roll_pointer指针形成一个链表
readView解决的是一个事务查询选择版本的问题，在内部定义了一些匹配规则和当前的一些事务id判断该访问那个版本的数据，不同的隔离级别快照读是不一样的，最终的访问的结果不一样。如果是rc隔离级别，每一次执行快照读时生成ReadView，如果是rr隔离级别仅在事务中第一次执行快照读时生成ReadView，后续复用
14-MySQL-主从同步原理
MySQL主从复制的核心就是二进制日志
二进制日志(BINLOG) 记录了所有的DDL (数据定义语言)语句和DML (数据操纵语言)语句，但不包括数据查询(SELECT、SHOW) 语句。
MySQL主从同步原理
候选人：MySQL主从复制的核心就是二进制日志(DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句)，它的步骤是这样的：
第一：主库在事务提交时，会把数据变更记录在二进制日志文件 Binlog 中。
第二：从库读取主库的二进制日志文件 Binlog ，写入到从库的中继日志 Relay Log 。
第三：从库重做中继日志中的事件，将改变反映它自己的数据
15-MySQL-分库分表
你们项目用过MySQL的分库分表吗？
候选人：
嗯，因为我们都是微服务开发，每个微服务对应了一个数据库，是根据业务进行拆分的，这个其实就是垂直拆分。
那你之前使用过水平分库吗？
候选人：
嗯，这个是使用过的，我们当时的业务是(xxx)，一开始，我们也是单库，后来这个业务逐渐发展，业务量上来的很迅速，其中(xx)表已经存放了超过1000万的数据，我们做了很多优化也不好使，性能依然很慢，所以当时就使用了水平分库。
我们一开始先做了3台服务器对应了3个数据库，由于库多了，需要分片，我们当时采用的mycat来作为数据库的中间件。数据都是按照id（自增）取模的方式来存取的。
当然一开始的时候，那些旧数据，我们做了一些清洗的工作，我们也是按照id取模规则分别存储到了各个数据库中，好处就是可以让各个数据库分摊存储和读取的压力，解决了我们当时性能的问题文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-827273.html
到了这里，关于新版Java面试专题视频教程——数据库篇的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
![java八股文面试[数据库]——数据库三范式](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/684617-1.png)
![java八股文面试[数据库]——慢查询优化](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/684602-1.png)
![java八股文面试[数据库]——MySQL索引的数据结构](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/685933-1.png)
![java八股文面试[数据库]——自适应哈希索引](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/695470-1.png)
![java八股文面试[数据库]——MySQL死锁的原因和处理方法](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/698108-1.png)
