MySQL面试基础题

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MySQL面试基础题

一、基础知识

1.数据库常见的概念

DB：数据库，存储数据的容器。

DBMS：数据库管理系统，又称为数据库软件或数据库产品，用于创建或管理DB。

SQL：结构化查询语言，用于和数据库通信的语言，不是某个数据库软件持有的，而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言。中国人之间交流需要说汉语，和美国人之间交流需要说英语，和数据库沟通需要说SQL语言。

2.mysql语法规范

1. 不区分大小写，但建议关键字大写，表名、列名小写

2. 每条命令最好用英文分号结尾

3. 每条命令根据需要，可以进行缩进或换行

4. 注释

   • 单行注释：#注释文字

   • 单行注释：— 注释文字 ，注意， 这里需要加空格

   • 多行注释：/ 注释文字 /

3.SQL的语言分类

• DQL（Data Query Language）：数据查询语言 select 相关语句

• DML（Data Manipulate Language）：数据操作语言 insert 、update、delete 语句

• DDL（Data Define Languge）：数据定义语言 create、drop、alter 语句

• TCL（Transaction Control Language）：事务控制语言 set autocommit=0、start transaction、savepoint、commit、rollback

4.MySQL的数据类型

主要包括以下五大类

• 整数类型：bit、bool、tinyint、smallint、mediumint、int、bigint

• 浮点数类型：float、double、decimal

• 字符串类型：char、varchar、tinyblob、blob、mediumblob、longblob、tinytext、text、mediumtext、longtext

• 日期类型：Date、DateTime、TimeStamp、Time、Year

• 其他数据类型：暂不介绍，用的比较少。

5.数据类型选择的一些建议

• 选小不选大：一般情况下选择可以正确存储数据的最小数据类型，越小的数据类型通常更快，占用磁盘，内存和CPU缓存更小。

• 简单就好：简单的数据类型的操作通常需要更少的CPU周期，例如：整型比字符操作代价要小得多，因为字符集和校对规则(排序规则)使字符比整型比较更加复杂。

• 尽量避免NULL：尽量制定列为NOT NULL，除非真的需要NULL类型的值，有NULL的列值会使得索引、索引统计和值比较更加复杂。

• 浮点类型的建议统一选择decimal

• 记录时间的建议使用int或者bigint类型，将时间转换为时间戳格式，如将时间转换为秒、毫秒，进行存储，方便走索引

6.DDL，DML，DQL定义

DDL：Data Define Language数据定义语言，主要用来对数据库、表进行一些管理操作。

如：建库、删库、建表、修改表、删除表、对列的增删改等等。

DML(Data Manipulation Language)数据操作语言，以INSERT、UPDATE、DELETE三种指令为核心，分别代表插入、更新与删除，是必须要掌握的指令，DML和SQL中的select熟称CRUD（增删改查）。

DQL(Data QueryLanguage)：数据查询语言，通俗点讲就是从数据库获取数据的，按照DQL的语法给数据库发送一条指令，数据库将按需求返回数据。

7.drop，truncate，delete区别

drop (删除表)：删除内容和定义，释放空间，简单来说就是把整个表去掉，以后要新增数据是不可能的，除非新增一个表。

truncate (清空表中的数据)：删除内容、释放空间但不删除定义(保留表的数据结构)，与drop不同的是，只是清空表数据而已。

delete (删除表中的数据)：delete 语句用于删除表中的行。delete语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存，以便进行进行回滚操作。

• truncate、drop 是数据库定义语言(ddl)，操作立即生效，原数据不放到 rollback segment 中，不能回滚，操作不触发 trigger。

  如果有自增列，truncate方式删除之后，自增列的值会被初始化，delete方式要分情况（如果数据库被重启了，自增列值也会被初始化，数据库未被重启，则不变）

• 如果要删除表定义及其数据，请使用 drop table 语句

• 安全性：小心使用 drop 和 truncate，尤其没有备份的时候，否则哭都来不及

• 删除速度，一般来说: drop> truncate > delete

8.事务的几个特性(ACID)

原子性(Atomicity)

事务的整个过程如原子操作一样，最终要么全部成功，或者全部失败，这个原子性是从最终结果来看的，从最终结果来看这个过程是不可分割的。

一致性(Consistency)

一个事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态。

首先回顾一下一致性的定义。所谓一致性，指的是数据处于一种有意义的状态，这种状态是语义上的而不是语法上的。最常见的例子是转帐。例如从帐户A转一笔钱到帐户B上，如果帐户A上的钱减少了，而帐户B上的钱却没有增加，那么我们认为此时数据处于不一致的状态。

从这段话的理解来看，所谓一致性，即，从实际的业务逻辑上来说，最终结果是对的、是跟程序员的所期望的结果完全符合的

隔离性(Isolation)

一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

持久性(Durability)

一个事务一旦提交，他对数据库中数据的改变就应该是永久性的。当事务提交之后，数据会持久化到硬盘，修改是永久性的。

9.Mysql中事务操作

隐式事务

事务自动开启、提交或回滚，比如insert、update、delete语句，事务的开启、提交或回滚由mysql内部自动控制的。

显式事务

事务需要手动开启、提交或回滚，由开发者自己控制。

10.事务中的问题

脏读

一个事务在执行的过程中读取到了其他事务还没有提交的数据。 这个还是比较好理解的。

读已提交

从字面上我们就可以理解，即一个事务操作过程中可以读取到其他事务已经提交的数据。

事务中的每次读取操作，读取到的都是数据库中其他事务已提交的最新的数据（相当于当前读）

可重复读

一个事务操作中对于一个读取操作不管多少次，读取到的结果都是一样的。

幻读

脏读、不可重复读、可重复读、幻读，其中最难理解的是幻读

11.事务的隔离级别

隔离级别分为4种：

1. 读未提交：READ-UNCOMMITTED

2. 读已提交：READ-COMMITTED

3. 可重复读：REPEATABLE-READ

4. 串行：SERIALIZABLE

上面4中隔离级别越来越强，会导致数据库的并发性也越来越低。

12.索引分类

分为聚集索引和非聚集索引。

聚集索引

每个表有且一定会有一个聚集索引，整个表的数据存储在聚集索引中，mysql索引是采用B+树结构保存在文件中，叶子节点存储主键的值以及对应记录的数据，非叶子节点不存储记录的数据，只存储主键的值。当表中未指定主键时，mysql内部会自动给每条记录添加一个隐藏的rowid字段（默认4个字节）作为主键，用rowid构建聚集索引。

聚集索引在mysql中又叫主键索引。

非聚集索引（辅助索引）

也是b+树结构，不过有一点和聚集索引不同，非聚集索引叶子节点存储字段（索引字段）的值以及对应记录主键的值，其他节点只存储字段的值（索引字段）。

每个表可以有多个非聚集索引。

13.mysql中非聚集索引分为？

单列索引：即一个索引只包含一个列。

多列索引（又称复合索引）：即一个索引包含多个列。

唯一索引：索引列的值必须唯一，允许有一个空值。

14.b+树的几个特点

1. 叶子节点（最下面的一层）存储关键字（索引字段的值）信息及对应的data，叶子节点存储了所有记录的关键字信息

2. 其他非叶子节点只存储关键字的信息及子节点的指针

3. 每个叶子节点相当于mysql中的一页，同层级的叶子节点以双向链表的形式相连

4. 每个节点（页）中存储了多条记录，记录之间用单链表的形式连接组成了一条有序的链表，顺序是按照索引字段排序的

5. b+树中检索数据时：每次检索都是从根节点开始，一直需要搜索到叶子节点

15.数据库三大范式是什么

数据库三大范式是关系数据库设计中的一组规范，旨在提高数据结构的合理性、减少数据冗余和提高数据操作的效率。它们分别是：

• 第一范式（1NF）：确保每个数据列都是不可再分的原子值，即每个单元格中只包含一个值。这可以通过将表拆分为更小的表来实现，每个表都包含一个实体的属性。

• 第二范式（2NF）：建立在第一范式的基础上，要求表中的每个非主键列完全依赖于主键列，而不是依赖于其他非主键列。换句话说，每个表应该只描述一个实体的信息。如果有部分信息依赖于表中的一部分主键，那么需要将这些信息拆分到另一个表中。

• 第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，要求表中的每个非主键列之间不应该存在传递依赖关系。也就是说，非主键列之间不应该相互依赖，而是直接依赖于主键列。如果存在传递依赖，需要将其转化为直接依赖关系。

这三个范式是逐步规范化设计数据库的步骤，目的是提高数据的一致性、完整性和减少冗余，从而提高数据库的性能和可维护性。但要注意，范式化设计并不是一成不变的，根据具体的业务需求和应用场景，有时也需要对范式进行适度的调整和冗余处理。

16.MySQL为什么默认引擎是InnoDB

MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB，这是因为 InnoDB 在性能、事务支持和容错能力等方面具有较好的特性，适合大多数应用场景。下面是一些原因：

1. 支持事务：InnoDB 是一个支持事务的存储引擎。事务是一组数据库操作的原子性执行，可以保证操作的一致性和完整性。

2. 并发控制：InnoDB 支持行级锁定，在高并发环境下可以最大程度地减少锁冲突，提高并发性能。相比之下，MySQL 的另一个存储引擎 MyISAM 只支持表级锁定，并发性能较低。

3. 外键约束：InnoDB 支持外键约束，可以保证数据的完整性。外键用于建立表与表之间的连接，通过外键约束可以实现数据之间的关联和参照完整性。

4. 崩溃恢复：InnoDB 具有自动崩溃恢复的能力。即使在发生意外故障或系统崩溃时，InnoDB 引擎也能够自动进行崩溃恢复，保障数据的一致性。

5. 支持热备份：InnoDB 支持在线热备份，可以在不停止数据库服务的情况下进行备份操作。这对于需要实时运行且对数据可用性要求高的应用程序非常重要。

需要注意的是，虽然 InnoDB 是 MySQL 默认的存储引擎，但在某些场景下，可以根据实际需求选择其他存储引擎，如 MyISAM、Memory 等。不同的存储引擎适用于不同的应用场景和需求。

17.什么是索引？索引有哪些优缺点？

索引是数据库中用于提高数据检索性能的排好序的数据结构。它类似于书籍的目录，通过建立特定的数据结构将列或多个列的值与它们在数据表中对应的行关联起来，以加快查询速度。

索引的优点包括：

1. 提高查询性能：索引可以加快数据库查找数据的速度，通过快速定位到符合查询条件的数据行，减少了数据库进行全表扫描的开销，从而显著提高查询效率。

2. 唯一性约束：通过在索引上设置唯一性约束，可以确保数据的唯一性，防止重复数据的插入。

然而，索引也有一些缺点：

1. 占用存储空间：索引通常需要占用一定的磁盘空间。过多的索引可能会增加存储成本。

2. 索引维护的开销：当对数据表进行插入、更新或删除操作时，索引也需要进行相应的维护操作，这可能导致数据写入的性能下降，更新缓慢。

因此，在设计数据库时，需要根据具体的查询需求、数据特点和系统环境来决定是否以及如何建立索引，以平衡查询性能和维护成本。

18.MySQL 索引分类?

在MySQL中，索引按照索引列的类型可以分为以下几种：

• 主键索引：用于唯一标识每一条记录，主键索引的值不允许重复且不能为空，并且一个表只能有一个主键索引。

• 唯一索引：用于保证索引列的值唯一，允许为空值，但是一个表可以有多个唯一索引。

• 普通索引：没有唯一性限制，允许重复值和空值，是最基本的索引类型。

• 组合索引：在多个字段上创建的索引，可以包含多个列。组合索引可以提高多列查询的性能，但查询条件必须符合最左前缀原则，即查询从左到右使用组合索引中的列。

以上就是MySQL常见的四种索引，这些不同类型的索引在数据库中起到了加速数据检索操作的作用，可以根据具体的需求和使用场景选择适当的索引类型。同时，需要注意索引的创建对写操作（如插入、更新、删除）可能会产生额外的开销，因此需要权衡索引的使用与数据操作的平衡。

19.创建索引时需要注意什么？

在创建索引时，需要注意以下几点：

1. 选择适当的列：根据实际查询需求和数据特点，选择合适的列作为索引列。通常情况下，选择经常被用于查询条件、排序或聚合操作的列作为索引列可以获得更好的性能。

2. 避免过多的索引：过多的索引会增加存储空间的开销，并且在数据写入时需要维护多个索引结构，导致性能下降。因此，只创建必要的索引，避免不必要的冗余索引。

3. 考虑联合索引：对于多个列的组合查询条件，可以考虑创建复合索引。复合索引可以覆盖多个列，减少查询时需要访问的索引数量，提高查询效率。

4. 注意索引的顺序：对于多列索引，考虑索引的顺序。将最常用的列放在索引的前面，以提高查询性能。

5. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减小索引的大小，提高索引的效率。尽量避免使用过长或过大的数据类型作为索引列。

综上所述，创建索引需要根据具体的查询需求、数据特点和系统环境来进行权衡和决策。合理创建索引可以提升数据库的性能，但也需要注意索引的维护成本和更新操作的影响。

20.什么时候不要使用索引？

在大多数情况下，使用索引可以提高数据库查询的性能和效率。但也有一些情况下，不使用索引可能更合适：

• 小型表：对于非常小的表，可能不需要使用索引。因为索引的维护需要额外的存储空间和计算资源，而对于小型表来说，全表扫描的开销可能相对较小。

• 插入、更新和删除频繁的表：如果表的插入、更新和删除操作非常频繁，而且对查询性能的要求相对较低，则可以考虑不使用索引。因为索引的维护会增加写操作的开销，可能导致性能下降。

• 查询条件不经常使用：如果某个字段很少用作查询条件，而且表的数据量较小，那么为该字段创建索引可能没有太大的性能提升。

• 需要频繁更新索引的表：对于频繁进行大量写操作（插入、更新、删除）的表，索引的维护成本可能会超过索引带来的查询性能提升，此时可以考虑不使用索引。

需要注意的是，实际情况还需结合具体的业务需求、数据规模和性能要求来综合考虑。在设计数据库时，综合权衡索引的使用与否，并进行性能测试和优化是非常重要的。

21.MySQL 中有哪几种锁？

在MySQL中，常见的锁包括以下几种：

1. 表级锁（Table-level Locking）：在事务操作中对整个表进行加锁。当一个事务对表进行写入操作时，其他事务无法对该表进行任何读写操作。表级锁通常是针对特定的DDL操作或备份操作。

2. 共享锁（Shared Lock）：也称为读锁（Read Lock），用于允许多个事务同时读取同一资源，但禁止并发写入操作。其他事务可以获取共享锁，但无法获取排他锁。

3. 排他锁（Exclusive Lock）：也称为写锁（Write Lock），用于独占地锁定资源，阻止其他事务的读写操作。其他事务无法获取共享锁或排他锁，直到持有排他锁的事务释放锁。

4. 行级锁（Row-level Locking）：也称为记录锁（Record Locking），在事务操作中对数据行进行加锁。行级锁可以控制并发读写操作，不同事务之间可以并发地访问不同行的数据。MySQL的InnoDB存储引擎默认使用行级锁。

5. 记录锁（Record Lock）：用于行级锁的一种形式，锁定数据库中的一个记录（行）以保证事务的隔离性和完整性。

6. 间隙锁（Gap Lock）：用于行级锁的一种形式，锁定两个记录之间的间隙。它可以防止其他事务在该间隙中插入新记录，从而保证数据的一致性。

7. 临键锁（Next-Key Locks）： 临键锁是记录锁和间隙锁的结合，锁定的是一个范围，并且包括记录本身。

需要注意的是，MySQL的不同存储引擎对锁的支持和实现方式可能有所不同。例如，MyISAM存储引擎使用表级锁来控制并发访问，而InnoDB存储引擎则支持更细粒度的行级锁，提供更好的并发性能和数据一致性。

22.MySQL中的锁分类

• 按粒度分表锁、行锁和页锁三种，

  • 表锁：每次操作锁住整张表。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；一般用在整表数据迁移的场景。

  • 行锁：对表中一行或多行记录进行加锁控制的方式。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，并发度最高。在 MySQL 中，行锁是基于索引加载的，即行锁是要加在索引响应的行上。索引失效时会升级为表锁。

  • 页锁：只有BDB存储引擎支持页锁，页锁就是在页的粒度上进行锁定，锁定的数据资源比行锁要多，因为一个页中可以有多个行记录。当我们使用页锁的时候，会出现数据浪费的现象，但这样的浪费最多也就是一个页上的数据行。页锁的开销介于表锁和行锁之间，会出现死锁。锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度一般。

• 按类型分读锁和写锁(都属于悲观锁)两种。

  • 读锁（共享锁，S锁（shared））：多个读操作对同一个资源共享同一个锁，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。因为读操作并不会改变数据内容，所以多个事务可以共享同一个锁，并行地读取同一个资源，这样可以提高并发效率。

  • 写锁（排它锁，X锁（exclude））：

    当两个事务同时对表中某行数据进行更新操作时，若一个事务先到达并给该行加上排它锁，那么另一个事务就不能在该行加任意类型的锁，直到第一个事务释放了该行的锁。因此，排它锁可以确保在同一时间只有一个事务可以对被加锁的资源进行修改操作，从而避免出现数据竞争和不一致问题。

• 按性能分乐观锁、悲观锁和意向锁。

意向锁（I锁（Intent Lock））：

数据库中的一种表级锁，在行级锁的基础上引入的一种概念。意向锁是用于解决多粒度锁定而设计的，可以避免行级锁和表级锁之间的冲突。 意向锁分为两种类型：意向共享锁（Intention Shared Lock, IS）和意向排他锁（Intention Exclusive Lock, IX）。

• 意向共享锁（IS）：在一个事务需要对表中某些行加共享锁（S锁）时，事务首先需要获得表的意向共享锁（IS锁）

• 意向排他锁（IX）：指的是在一个事务需要对表中某些行加排它锁（X锁）时，事务首先需要获得表的意向排它锁（IX锁）。

意向锁简单来说就是添加行锁时，给表添加一个标识表明该表已经存在共享锁或者是排它锁，其他事务需要加锁直接读取该标识判断是否已经存在锁。

间隙锁（Gap-Lock）

间隙锁就是两个值之间的空隙加锁，是Innodb在可重复读隔离级别下为了解决幻读问题而引入的一种锁机制。需注意间隙锁只会在可重复读隔离级别（REPEATABLE-READ）下才会生效。

临键锁（Next-key Locks）

临键锁（Next-key Locks）是MySQL InnoDB存储引擎实现的一种数据行级别的锁机制，它是行级锁与间隙锁的组合，即位于索引记录与索引区间之间的一种排它锁。 临键锁主要目的是为了解决幻读问题，能够封锁该条记录相邻两个键之间的空白区域，防止其他事务在这个区域内插入、修改、删除数据。临键锁只与非唯一索引列有关，在唯一索引列（包括主键列）上不存在临键锁

23.B 树和B+树的区别？

B树和B+树是常用的数据结构，用于在数据库中进行索引操作。它们之间的区别主要有以下几个方面：

1. 数据存储方式：在B树中，每个节点都包含键和对应的值，叶子节点存储了实际的数据记录；而B+树中，只有叶子节点存储了实际的数据记录，非叶子节点只包含键信息和子节点的指针。

2. 数据检索方式：在B树中，由于非叶子节点也存储了数据，所以查询时可以直接在非叶子节点找到对应的数据，具有更短的查询路径；而B+树的所有数据都存储在叶子节点上，只有通过叶子节点才能获取到完整的数据。

3. 范围查询效率：由于B+树的所有数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间使用链表连接，所以范围查询的效率较高。而在B树中，范围查询需要通过遍历多个层级的节点，效率相对较低。

4. 适用场景：B树适合进行随机读写操作，因为每个节点都包含了数据；而B+树适合进行范围查询和顺序访问，因为数据都存储在叶子节点上，并且叶子节点之间使用链表连接，有利于顺序遍历。

总结来说： B树和B+树在数据存储方式、数据检索方式、范围查询效率以及适用场景方面存在区别。B树适合随机读写操作，而B+树适合范围查询和顺序访问。在实际应用中，根据不同的场景和需求选择合适的树结构可以带来更高效的数据处理和索引操作。

24.索引为何不选择二叉树

二叉搜索树是遵守二分搜索法实现的一种数据结构，它具有下面特点：

• 任意节点的左节点不为空时，左节点值小于根节点值；

• 右节点不为空时，右节点值大于根节点值；

依次存入数据，如果数据是递增的，则原二叉树退化为链表结构。

需要经过5次查询才能找到目标数据，由于树结构在磁盘中存储的位置也不连续，所以最终需要发生5次磁盘IO才能找到目标数据。 二叉树不适合作为索引结构的原因：

• ①如果索引的字段值是按顺序增长的，二叉树会转变为链表结构，因此检索的过程和全表扫描无异。

• ②每个节点中只存储一个数据，节点之间还是不连续的，每次磁盘IO只能读取一个数据。

25.索引为何不选择红黑树

相比于二叉树，红黑树则进一步做了优化，它是一种自适应的平衡树，会根据插入的节点数量以及节点信息，自动调整树结构来维持平衡。

由于树变矮了，其效果也很明显，在红黑树中只需要经过3次IO就可以找到目标数据，似乎看起来还不错对嘛？但MySQL为啥不用这颗名声远扬的红黑树呢？ 红黑树不适合作为索引结构的原因：

• ①虽然对比二叉树来说，树高有所降低，但数据量一大时，依旧会有很大的高度。

• ②每个节点中只存储一个数据，节点之间还是不连续的，每次磁盘IO只能读取一个数据。

26.索引为何不选择B-Tree树

B树和红黑树相比，其单节点可容纳多个数据，就能在很大程度上改善其性能，使B树的树高远远小于红黑树的高度。

对比红黑树可以发现，每个节点上可以存储更多的数据，且树高固定，数据插入之后横向扩展。观察动画只需要2次IO就可以找到目标数据，搜索效率大大提高了。并且每个节点的元素我们可以自己空值。 那么为什么MySQL没有采用B树结构了？ 我们仔细观察可以知道B的叶子节点直接是没有指针的，但是日常查询中包含了大量的范围查找，所以当出现范围查找的时候，会出现多次的IO查找。 B树不适合作为索引结构的原因：

• ①虽然对比之前的红黑树更矮，检索数据更快，但对于大范围查询的需求，依旧需要通过多次磁盘IO来检索数据。

27.B+Tree树

B+树是在B树的基础进一步优化，一方面节点分为了叶节点和叶子节点两类，另一方面叶子节点之间存在单向链表指针。

B+树相比于B树叶子节点之间多了个单项指针，当需要做范围查询时，只需要定位第一个节点，然后就可以直接根据各节点之间的指针，获取到对应范围之内的所有节点，也就是只需要发生一次IO，就能够确定所查范围之内的所有数据位置。 其实MySQL底层真正的索引结构还对叶子节点之间的指针进行了优化，B+树叶子节点的单向指针无法友好支持的倒叙查询，因此MySQL针对单向指针优化成了双向指针，也就是双向链表结构。即可以快速按正序进行范围查询，而可以快速按倒序进行范围操作，在某些业务场景下又能进一步提升整体性能！ 节点分为了叶节点和叶子节点。为什么？ 因为B+树的叶节点不存储数据，仅存储指向叶子节点的指针，这样在相同树高时，能存储更多的数据，需要注意的是叶节点数据与叶子结点数据是冗余的。

28.mysql 中in 和exists 的区别

当谈到 MySQL 中的 IN 和 EXISTS 时，它们都是用于查询和筛选数据的条件语句，但有一些重要的区别：

1. IN关键字：使用 IN 条件时，我们提供一个固定的值列表，然后将其与指定列的值进行比较。如果列中的值与列表中的任何一个值匹配，就会返回结果。IN 条件适合用于确定某个字段的值是否在给定的值列表中。

例如，SELECT * FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, value3);

如果 column_name 的值与 value1、value2 或 value3 中的任何一个相匹配，那么这条记录将会被返回。

1. EXISTS关键字：使用 EXISTS 条件时，我们需要指定一个子查询。查询的结果并不重要，而是判断子查询是否返回了至少一行结果。如果子查询返回了结果，EXISTS 条件就会被认为是满足的。EXISTS 条件适合用于判断某个条件是否至少存在于子查询的结果中。

例如，SELECT * FROM table_name WHERE EXISTS (SELECT * FROM another_table WHERE condition);

如果子查询(SELECT * FROM another_table WHERE condition)返回了至少一行结果，那么主查询中的记录将会被返回。

总结来说：

• 使用 IN 条件时，比较的是指定列的值是否在给定的值列表中。

• 使用 EXISTS 条件时，判断的是子查询是否返回了至少一行结果。

29.MySQL多表查询时有哪些连接方式

当进行多表查询时，在 MySQL 中常用的连接方式有以下几种：

1. 内连接（INNER JOIN）：返回同时满足连接条件的行。它通过比较连接列的值，将两个或多个表中匹配的行组合在一起。

2. 左外连接（LEFT JOIN）：返回左表中的所有行，以及与左表匹配的右表的行。如果右表中没有匹配的行，对应的列将填充为 NULL。

3. 右外连接（RIGHT JOIN）：返回右表中的所有行，以及与右表匹配的左表的行。如果左表中没有匹配的行，对应的列将填充为 NULL。

4. 全外连接（FULL JOIN）：返回左右两个表中的所有行。如果某个表中没有匹配的行，对应的列将填充为 NULL。需要注意 MySQL 不支持 FULL JOIN 可以使用UNION ALL 模拟。

在实际使用中我们可以根据具体的需求选择合适的方式来联合多个表，获取所需的数据。

30.什么是最左前缀原则？

最左前缀原则（Leftmost Prefix Rule）是索引在数据库查询中的一种使用规则。它指的是在使用复合索引时，索引的最左边的连续几个列会被用于查询过滤条件的匹配。

具体来说，如果在表中创建了一个复合索引，包含多个列 A、B、C，那么最左前缀原则要求查询中的过滤条件必须从索引的最左边开始，并且不能跳过中间的列。只有当查询中的过滤条件与索引的最左前缀完全匹配时，索引才能被充分利用。

例如，考虑以下复合索引 (A, B, C) 和查询语句：

SELECT * FROM my_table WHERE A = 'value1' AND C = 'value2';

在这种情况下，最左前缀原则要求查询条件中必须包含列 A，而不能直接使用列 C 进行过滤。因为只有满足最左前缀条件，索引 (A, B, C) 才能被有效地使用。

遵循最左前缀原则的好处包括：

1. 提高查询性能：通过使用索引的最左前缀，可以最大限度地减少索引扫描的数据量，提高查询的效率和响应时间。

2. 减少索引占用空间：在某些情况下，使用最左前缀原则可以减少创建多个索引的需求，节省磁盘空间和索引维护的开销。

需要注意的是，最左前缀原则并不适用于所有的情况。有时候，根据具体的查询需求和数据模式，可能需要创建额外的索引来支持更复杂的查询条件。因此，在设计和优化数据库索引时，需要综合考虑查询的特点和性能要求，灵活选择适当的索引策略。

31.什么是覆盖索引？

覆盖索引是指一个索引包含了查询所需的所有列，而无需访问表的实际数据页。

当数据库系统执行查询时，通常需要从磁盘中读取数据页到内存中才能进行处理。而如果使用了覆盖索引，由于索引已经包含了查询所需的所有列的值，数据库系统可以直接通过索引来获取这些值，而不需要额外地读取数据页。这样可以减少磁盘 I/O 的次数和数据在内存中的占用，提高查询的效率。

覆盖索引通常适用于以下场景：

1. 查询语句只需要返回索引列中的数据，而不需要访问其他列的值。

2. 查询语句中的条件过滤、排序或分组的列都在同一个索引上。

总结来说：使用覆盖索引可以减少数据库系统的工作量，提高查询的性能。它可以避免不必要的数据读取操作，减少磁盘 I/O，并且在内存中更高效地处理查询操作。因此，在设计数据库索引时，可以考虑创建覆盖索引来优化相关的查询。

32.为什么需要数据库连接池呢?

首先，我们要明白数据库连接池是一种管理和维护数据库连接的技术。它在应用程序和数据库之间建立了一个连接的缓冲池，用于存储和复用已经建立好的数据库连接。

那为什么需要数据库连接池呢？

1. 提高性能：数据库连接的建立和断开是比较耗时的操作，频繁地创建和销毁连接会增加系统的负担。通过使用连接池，可以避免频繁地创建和关闭连接，减少了连接的开销，提高了系统的性能。

2. 资源管理：数据库连接是有限的资源，如果每个请求都创建一个新的连接，可能导致连接过多而耗尽资源。连接池通过对连接的管理和复用，能够更有效地管理数据库连接，避免资源的浪费。

3. 并发处理：在高并发的场景下，如果每个请求都去单独连接数据库，可能会导致数据库连接数量过多，从而限制了系统的扩展性。连接池允许多个请求共享连接，减少了数据库连接的数量，提高了并发处理能力。

4. 连接可靠性：数据库连接可能会因为网络问题或服务器故障而中断，当发生这种情况时，连接池能够检测到连接的失效，并重新创建一个可用的连接，确保应用程序的可靠运行。

总结来说： 数据库连接池是为了提高性能、更有效地管理资源、提高并发处理能力和增加连接的可靠性而存在的。它通过缓存已经建立好的连接，复用连接以及管理连接的生命周期，从而减少了连接的开销，提高了系统的性能和稳定性。

33.CHAR 和 VARCHAR 的区别？

CHAR和VARCHAR的区别可以总结如下：

1. 存储方式：CHAR是固定长度的字符类型，而VARCHAR是可变长度的字符类型。

2. 占用空间：CHAR会以固定的长度存储数据，不论实际存储的字符数目，而VARCHAR则根据实际需要的空间动态分配存储。

3. 尾随空格：CHAR在存储时会用空格填充到指定长度，并在检索时需要删除尾随空格，而VARCHAR没有这个问题。

4. 长度限制：CHAR的长度范围为1到255个字符，而VARCHAR的长度范围也是255个字符，但可以根据需求设定更长的长度。

5. 访问效率：由于CHAR是固定长度的，它在某些情况下可能会比VARCHAR稍微快一些。

综上所述，CHAR适合存储长度固定且固定大小的数据，而VARCHAR适用于长度可变的数据。

34.count(1)、count(*) 与 count(列名) 的区别？

在SQL查询中，COUNT(1)、COUNT(*)和COUNT(列名)是用于计算行数的聚合函数，但它们在实际应用时有一些区别。

1. COUNT(1)：这种写法中，1表示一个常量值，它会被用于计算查询结果集的行数。由于1是一个常量，在执行COUNT(1)时，数据库不会去访问或读取任何实际的数据，仅仅是对满足条件的行进行计数，因此执行速度相对较快。

2. COUNT(*)：这种写法中，表示选取所有列，它会对满足条件的行进行计数。与COUNT(1)不同的是，执行COUNT()时，数据库需要读取每一行的数据，然后进行计数操作，因此它可能会比COUNT(1)稍微慢一些。不过，在大多数数据库中，优化器会对COUNT(*)进行特殊处理，可以通过索引等方式进行优化，使得性能相对较好。

3. COUNT(列名)：这种写法中，列名表示具体的表列，它会对非空（NULL）值的行进行计数。相比于COUNT(1)和COUNT(*)，COUNT(列名)会跳过值为NULL的行，只统计非空值的行数。这在某些特定的情况下可能更符合实际需求，例如统计某个列的非空值个数。

总体来说，COUNT(1)和COUNT(*)的性能较好且结果一致，而COUNT(列名)则对非空值进行计数。在实际使用时，可以根据具体的查询需求和性能要求选择适当的写法。

35.UNION 与UNION ALL 的区别？

UNION和UNION ALL是在SQL中用于合并查询结果集的操作符，它们之间存在以下区别：

1. UNION：UNION用于合并两个或多个查询结果集，并去除重复的行。它将多个查询的结果合并为一个结果集，并自动去除重复的行。在执行UNION操作时，数据库会进行额外的去重操作，这可能会带来一定的性能开销。

2. UNION ALL：UNION ALL同样用于合并查询结果集，但不去除重复的行。它将多个查询的结果简单地合并在一起，包括重复的行。相比于UNION，UNION ALL不进行去重操作，因此执行效率更高。

总结来说：在使用时，可以根据具体的需求来选择合适的操作符。如果需要去除重复的行，可以使用UNION；如果不需要去重，或者对性能要求较高，可以使用UNION ALL。需要注意的是，使用UNION或UNION ALL时，要求被合并的查询结果的列数和列类型保持一致。

36.如何快速定位慢SQL

要查询慢SQL产生的原因，可以采取以下4个步骤：

1. 启用慢查询日志：在MySQL配置中启用慢查询日志，这样可以记录执行时间超过阈值的查询语句。通过分析慢查询日志，可以找到执行时间较长的SQL语句。

2. 使用EXPLAIN分析执行计划：对于慢查询的SQL语句，使用EXPLAIN命令来查看其执行计划。通过分析执行计划，确定查询是否有效利用了索引以及是否存在性能瓶颈。

3. 检查索引使用情况：确保查询中涉及的列都有适当的索引，并且查询条件能够充分利用索引。可以使用SHOW INDEX命令或查询表的索引信息来检查索引情况。

4. 分析查询语句：仔细分析查询语句本身，检查是否存在冗余的操作、重复的子查询、不必要的排序、大量的JOIN操作等。

通过这些步骤的分析，找出慢查询产生的原因，并针对性地进行优化和调整，来提升查询性能。

37.慢SQL你是怎么优化的

针对SQL慢查询，可以考虑以下一些优化措施：

1. 优化查询语句结构：检查是否存在冗余的操作、重复的子查询、不必要的排序、大量的JOIN操作等。优化查询语句的结构和逻辑，减少不必要的数据读取和计算。

2. 添加合适的索引：确保查询中涉及的列都有适当的索引，并且查询条件能够充分利用索引。通过使用适当的索引，提高查询的性能。但是要避免过多的索引，因为过多的索引会增加写入操作的开销。

3. 使用覆盖索引：如果查询只需要使用索引列的数据而不需要访问表的其他列，可以考虑使用覆盖索引。覆盖索引避免了访问表的额外IO操作，提高查询性能。

4. 避免全表扫描：尽量避免全表扫描的情况，通过合适的索引或筛选条件来限制查询范围，减少数据读取量。

5. 合理分页查询：对于大数据量的分页查询，可以通过使用LIMIT分页、使用游标、定期同步缓存等方式来提高性能。

以上是一些常见的SQL慢查询优化措施，具体的优化方法还因根据具体问题和应用场景进行调整。

38.索引失效的情况有哪些

索引失效是指在使用索引进行查询时，索引无法发挥作用，导致查询性能下降。常见的导致索引失效的情况有以下几种：

1. 不满足索引列顺序：如果查询条件中的列顺序与索引列的顺序不一致，索引可能无法被使用。例如，一个联合索引（A, B），如果查询条件只包含了B列而没有A列，那么这个索引就无法被利用。

2. 使用函数或表达式：当查询条件中对索引列应用了函数、数学运算、类型转换等操作时，索引可能无法被使用。因为索引的创建是基于原始列值的，无法直接使用函数计算后的结果进行索引匹配。

3. 字符串比较问题：对于字符串类型的索引列，使用了不符合索引规则的比较方式。

4. 数据类型不匹配：当查询条件的数据类型与索引列的数据类型不匹配时，索引可能无法被使用。尤其是在进行隐式数据类型转换、不同字符集的比较或编码问题时，需要特别留意。

5. 数据量过小：当表中的数据量较小时，MySQL可能会选择全表扫描而非使用索引，因为全表扫描的成本较低。这种情况下，索引可能无法发挥作用。

6. 使用了NOT、<>、OR等非优化的逻辑操作符：这些逻辑操作符在查询条件中的使用会导致索引失效，因为它们无法充分利用索引的特性。

综上所述，我们要解决索引失效的问题，可以通过合理设计索引、优化查询语句以及避免索引失效的情况发生来提升查询性能。

39.讲讲你对MVCC的理解

MVCC是一种并发控制策略，它在多个事务同时执行时，确保数据库的一致性和隔离性。MVCC通过为每个事务创建数据的不同版本，避免了锁竞争问题。

它的工作原理如下：

• 每条数据行都有一个隐藏的版本号或时间戳，记录该行的创建或最后修改时间。

• 当事务开始，它会获取一个唯一的事务ID，作为其开始时间戳。

• 在读取数据时，事务只能访问在其开始时间戳之前已提交的数据。这个版本的数据在事务开始前就已存在。

• 当事务更新数据，会创建新版本的数据，将更新后的数据写入新的数据行，并将事务ID与新版本关联。

• 其他事务可以继续访问旧版本的数据，不受正在进行的更新事务影响。这种机制被称为快照读。

• 当事务提交，其所有修改才对其他事务可见。此时，新版本的数据成为其他事务读取的数据。

以上就是MVCC的工作原理。它是通过使用多个版本的数据来实现并发控制，提高了数据库的并发性能，并确保了事务之间的隔离性和数据一致性。

40.Undo log是如何回滚事务的

在数据库中，Undo Log通常用于实现事务的回滚操作。当事务执行更新操作时，数据库会将相应的旧数据记录在Undo Log中，用于回滚事务时还原到事务开始前的状态。以下是Undo Log回滚事务的一般步骤： 首先，获取事务的回滚指针或Undo Log的起始位置。 从Undo Log的末尾开始逆向扫描，按照事务操作的逆序依次处理每个日志记录。 然后，针对 INSERT 操作，执行 DELETE 操作来撤销插入的数据。对于 UPDATE 操作，使用Undo Log 中记录的旧值将数据还原到之前的状态。 在回滚过程中，对于已经提交的其他事务所做的修改需要跳过，只处理属于当前回滚事务的 Undo Log 记录。 按照逆序依次处理所有的日志记录，直到达到回滚指针位置或 Undo Log 的起始位置。 回滚完成后，清除或标记已回滚的 Undo Log 记录。 总体而言，事务回滚是通过执行 Undo Log 中记录的反向操作，将事务的修改操作撤销，恢复到事务开始前的状态。

41.讲讲主从复制原理与延迟

MySQL 的主从复制原理如下：

首先，主库将变更写入 binlog 日志。

从库连接到主库后，有一个 IO 线程负责将主库的 binlog 日志复制到自己本地，并写入到中继日志中。

然后，从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog，并执行其中的 SQL 内容，即在从库上再次执行一遍。

以上就是主从复制的原理。那么主从延迟的原因有哪些呢？

1. 主库的从库太多，主库需要将 binlog 日志传输给多个从库，导致复制延迟。

2. 在从库执行的 SQL 中存在慢查询语句，会导致整体复制进程的延迟。

3. 如果主库的读写压力过大，会导致主库处理 binlog 的速度减慢，进而影响复制延迟。

为了优化主从复制的延迟，我们可以采取以下措施：

1. 减少从库的数量，降低主库的负载，减少复制延迟。

2. 优化慢查询语句，减少从库执行SQL 的延迟。

3. 对主库进行性能优化，减少主库的读写压力，提高 binlog 写入速度。

通过以上措施可以帮助降低主从复制的延迟，提高复制的效率和一致性。

42.自增主键会遇到什么问题

使用数据库的自增主键，虽然在很多情况下都很方便，但也可能遇到一些问题：

1. 插入性能问题：对于非常高并发的插入操作，自增主键可能会成为性能瓶颈。因为每次插入新记录时，都需要获取一个新的自增ID，这个操作是串行的，无法并发执行。

2. 主键耗尽：如果表的记录非常多，可能会出现自增主键耗尽的情况。尤其是对于定义为整型的自增主键，如果插入的记录数超过了整型的最大值，就无法再插入新的记录。

3. 分布式系统问题：在分布式系统中，如果多个数据库节点都需要生成自增主键，就需要保证生成的主键在全局是唯一的。这通常需要引入额外的机制或工具，比如分布式ID生成器。

43.了解MySQL锁升级吗

MySQL锁升级是指在并发事务执行过程中，当某个事务无法满足当前所需的锁级别时，系统会自动将该事务的锁级别升级为更高级别的锁。

通常情况下，MySQL 会根据事务的需求和操作的对象自动选择合适的锁级别。然而，在某些情况下，事务无法获取到所需的锁级别，就会触发锁升级。

例如以下两种常见的锁升级场景：

1. 当某个事务需要获取的是行级锁，但由于并发冲突或其他原因无法满足事务的要求时，系统会将该事务的锁级别升级为表级锁，从而保证数据的一致性和并发性能。

2. 当某个事务操作的对象不符合行锁加锁规则，比如没有走索引或非唯一索引记录数达到一定数量，系统也会将该事务的锁级别升级为表级锁，以确保数据的完整性和一致性。

所以在实际应用时，合理的索引设计、适当的事务隔离级别设置可以帮助减少锁升级的发生，从而提高并发性能和系统吞吐量。

44.MySQL 有哪些高可用方案

MySQL的高可用方案主要有以下几种：

1. 主从复制：这是最常见的高可用方案。主库负责处理写操作，并将数据变更记录到binlog日志。从库将主库的binlog复制到自己的中继日志，然后执行中继日志中的事件，以达到与主库数据一致的目的。当主库出现故障时，可以将从库提升为新的主库，实现服务的高可用。

2. 集群：MySQL集群是一个高可用、高性能的数据库集群解决方案。它使用了共享无关的架构，可以在节点之间自动分割和复制数据，实现了数据的高可用和高性能。

45.如何解决MySQL死锁问题

MySQL在并发环境下可能会出现死锁问题。死锁是指两个或多个事务互相等待对方释放资源，导致无法继续执行的情况。

解决死锁问题的方法通常有以下几种：

1. 调整事务隔离级别：通过将事务隔离级别降低为读未提交（或读已提交，可以减少死锁的发生概率。但是要注意隔离级别的降低可能引发脏读、不可重复读等数据一致性问题，在选择时需要权衡利弊。

2. 优化查询和事务逻辑：分析造成死锁的原因，优化查询语句和事务逻辑，尽量缩短事务持有锁的时间，减少死锁的可能性。比如按照相同的顺序获取锁，避免跨事务的循环依赖等。

3. 使用行级锁：行级锁可以较小地限制锁的范围，从而减少死锁的可能性。将表的锁粒度调整为行级别，可以减少事务之间的冲突。

4. 设置合理的超时时间和重试机制：当发生死锁时，可以设置适当的超时时间，在一定时间内尝试解锁操作。如果超过设定的时间仍未成功，则进行死锁处理，如终止较早请求的事务或进行回滚等。

需要根据具体情况分析和实施相应的解决方案，并进行测试和验证，以确保解决死锁问题，并提高数据库的并发性能。

46.MySQL索引底层结构为什么使用 B+树

MySQL使用B+树作为索引的底层结构有以下几个主要原因：

1. 良好的平衡性：B+树是一种自平衡的树结构，不论是在插入、删除还是查询操作中，它都能保持相对较好的平衡状态。这使得B+树能够快速定位到目标数据，提高查询效率。

2. 顺序访问性：B+树的所有叶子节点是按照索引键的顺序排序的。这使得范围查询和顺序访问非常高效，因为相邻的数据通常在物理上也是相邻存储的，可以利用磁盘预读提高IO效率。

3. 存储效率：B+树在内存中的节点大小通常比其他树结构更大，这样可以减少磁盘I/O操作的次数。同时，B+树的非叶子节点只存储索引列的值，而不包含实际数据，这进一步减小了索引的尺寸。

4. 支持高并发：B+树的特性使得它能够支持高并发的读写操作。通过使用合适的锁或事务隔离级别，多个并发查询和更新操作可以同时进行而不会出现严重的阻塞或冲突。

5. 易于扩展和维护：B+树的结构相对简单，可以较容易地进行扩展和维护。当插入或删除数据时，B+树只需要调整路径上的少数节点，而不需要整颗树的重构。这样能够有效降低维护成本，并保证索引的高性能。

综上所述，B+树具有良好的平衡性、顺序访问性、存储效率、并发性和可扩展性，使得它成为一种理想的索引底层结构。

47.说下你对分库分表的理解

MySQL的分库分表拆分策略通常包括垂直拆分和水平拆分两种方式。下面我将介绍这两种策略以及分库分表面临的问题和解决方案。

●水平切分：水平切分又称为 Sharding，它是将同一个表中的记录拆分到多个结构相同的表中。当一个表的数据不断增多时，Sharding 是必然的选择，它可以将数据分布到集群的不同节点上，从而缓存单个数据库的压力。
●垂直切分：垂直切分是将一张表按列切分成多个表，通常是按照列的关系密集程度进行切分，也可以利用垂直切分将经常被使用的列和不经常被使用的列切分到不同的表中。

分库分表面临的问题和解决方案如下：

1数据一致性：由于数据被分布到不同的数据库和表中，分库分表涉及跨节点的事务，需要确保数据的一致性。可以采用两阶段提交（2PC）协议、最终一致性方案或者基于分布式事务的工具来管理分布式事务，确保数据的一致性。
2跨分片查询：当业务需要跨多个分片进行查询时，可能会面临性能问题和复杂的查询逻辑。可以使用分布式查询引擎、数据聚合、缓存和分布式计算框架等技术来处理跨分片查询需求，提高查询效率和简化查询逻辑。
3全局唯一性约束：在分库分表环境下，全局唯一性约束可能受到挑战。可以采用分布式唯一ID生成器（如Snowflake算法）来生成全局唯一ID，避免冲突。
在实施分库分表时，需要根据具体情况选择适合的拆分策略，并结合具体的业务特点进行优化和调整。同时，有效的监控和测试也是必不可少的，以确保分库分表系统的高可用性、性能和稳定性。

48.高并发场景下，如何安全修改同一行数据

在高并发情况下，多事务安全修改同一行数据可以采用以下方法：

1. 乐观锁：在数据表中添加一个版本号（或者时间戳）字段，每次更新数据时都会检查该字段的值。当多个并发的请求同时修改同一行数据时，只有一个请求能够成功执行更新操作，其他请求需要重新检查数据是否被修改过。如果数据没有被修改，那么它们可以重新尝试更新；如果数据已经被修改，则这些请求需要触发重试等相应的冲突处理逻辑。

2. 悲观锁：在读取数据之前，使用数据库提供的锁机制，如SELECT ... FOR UPDATE语句，将要修改的行数据进行加锁。这样，其他并发的请求在读取相同行数据时会被阻塞，直到锁释放。这种方法能够确保同一时间只有一个请求在修改数据，但是会影响系统的并发性能。

3. 分布式锁：通过使用分布式锁服务，如Redis的SETNX命令或ZooKeeper的临时节点，来实现对行级数据的互斥访问。在修改数据前先尝试获取锁，获取成功后执行数据修改操作，修改完成后释放锁。其他请求在获取锁失败时可以等待或执行相应的冲突处理逻辑。

4. 事务：将对同一行数据的修改操作封装在数据库事务中。在事务中，数据库会自动处理并发修改的冲突，通过锁定相应的数据行来确保数据的一致性和完整性。并发的请求会被串行化执行，保证每个请求都能正确读取并修改数据。

需要注意的是，在进行高并发的数据操作时，要考虑到锁的粒度、性能开销以及可能出现的死锁问题，做好并发控制和冲突处理的容错设计。

49.数据库 cpu 飙升，你会如何处理

当MySQL数据库的CPU使用率飙升时，可能是由于以下几个原因导致的：

1. 查询性能问题：某些查询可能没有被正确地优化，导致查询执行时间过长，从而占用大量的CPU资源。可以通过查看慢查询日志和执行计划来分析问题查询，并进行索引优化、重写查询语句或调整数据库配置等方式来改善查询性能。

2. 数据库连接问题：如果存在大量的数据库连接并发访问，可能会造成CPU负载过高。可以检查应用程序连接池的配置情况、数据库连接数限制以及是否有闲置的连接未关闭等问题，并进行相应调整。

3. 锁和死锁问题：并发事务之间的锁竞争或死锁可能导致CPU飙升。可以通过查看数据库的锁状态、死锁日志以及事务并发控制的设置来解决锁相关的问题。

4. 配置问题：不合理的数据库配置可能导致CPU资源浪费和效率低下。可以检查MySQL的配置参数，如缓冲区大小、并发连接数、线程池大小等是否合理设置，并进行相应调整。

5. 资源竞争：如果服务器的物理资源（如内存、磁盘I/O）不足或受限，可能会导致CPU过度使用。可以通过监控系统资源使用情况，调整或增加资源配置，以满足数据库的需求。

此外，定期进行数据库性能优化和监控也是重要的措施，可以通过数据库性能分析工具、慢查询日志、系统监控工具等来识别和解决性能问题。

50.一条SQL的执行过程是怎样的

一条 SQL 的执行过程可以大致分为以下几个步骤：

1. 连接器：

• • 客户端与数据库建立连接，并发送 SQL 语句给数据库服务。

  • 连接器验证客户端的身份和权限，确保用户有足够的权限执行该 SQL 语句。

1. 查询缓存：

• • 连接器首先检查查询缓存，尝试找到与当前 SQL 语句完全相同的查询结果。

  • 如果在缓存中找到匹配的结果，查询缓存直接返回结果，避免了后续的执行过程。

1. 分析器：

• • 若查询不命中缓存，连接器将 SQL 语句传递给分析器进行处理。

  • 分析器对 SQL 语句进行语法分析，确保语句的结构和语法正确。

  • 分析器还会进行语义分析，检查表、列、函数等对象的存在性和合法性，并进行权限验证。

1. 优化器：

• • 分析器将经过验证的 SQL 语句传递给优化器。

  • 优化器根据统计信息和数据库的规则，生成多个可能的执行计划，这些计划包括不同的索引选择、连接顺序、筛选条件等。

  • 目的是选出最优的执行路径以提高查询性能。

1. 执行器：

• • 优化器选择一个最优的执行计划，并将其传递给执行器。

  • 执行器根据执行计划执行具体的查询操作。

  • 它负责调用存储引擎的接口，处理数据的存储、检索和修改。

  • 执行器会根据执行计划从磁盘或内存中获取相关数据，并进行联接、过滤、排序等操作，生成最终的查询结果。

1. 存储引擎：

• • 执行器将查询请求发送给存储引擎组件。

  • 存储引擎组件负责具体的数据存储、检索和修改操作。

  • 存储引擎根据执行器的请求，从磁盘或内存中读取或写入相关数据。

1. 返回结果：

• • 存储引擎将查询结果返回给执行器。

  • 执行器将结果返回给连接器。

  • 最后，连接器将结果发送回客户端，完成整个执行过程。

需要注意的是，查询缓存在一些场景下可能不太适用，因为它有一定的缺陷和开销。MySQL 8.0 版本开始，默认情况下查询缓存已被废弃。因此，在实际应用中，需要权衡是否使用查询缓存。

51.分表后非分片键的查询、排序怎么处理

在使用分表后，非分片键的查询和排序可以通过以下方式进行处理：

1. 联合查询：如果需要执行涉及多个分表的查询，可以使用联合查询（UNION）或者连接查询（JOIN）来合并结果。将查询条件应用到对应的分表，然后将结果联合起来返回给用户。

2. 扫描所有分表：如果查询涉及到的数据无法通过分片键进行过滤，那么可能需要扫描所有的分表来获取满足条件的数据。这样的查询会比较慢，因为需要访问所有的分表并合并结果，但在某些场景下是必要的。

3. 手动分页和排序：如果需要对分表后的数据进行排序和分页，可以在每个分表上执行独立的排序和分页操作，然后将结果合并或者按需返回给用户。这需要在应用程序中进行额外的逻辑处理。

4. 使用全局索引：如果有一些特定的查询需要在非分片键上执行，并且这些查询非常频繁，可以考虑创建全局索引。全局索引不关心分片键，而是在整个集群上创建索引，可以加速这类查询的执行速度。

52.SQL 编写的一些优化经验

1. 避免使用SELECT * FROM 语句，应该只选择需要的列，以减少网络传输和提高查询性能。

2. 使用索引来提高查询速度，特别是在对大型表进行查询时。

3. 避免使用外键约束，因为它们可能会导致性能问题，特别是在对大型表进行插入、更新和删除操作时。

4. 使用LIMIT 1来限制查询结果只有一条记录。

5. 避免在where子句中使用OR来连接条件，应使用UNION来连接查询。

6. 注意优化LIMIT深分页问题，可以使用OFFSET来替代LIMIT。

7. 使用where条件限制要查询的数据，避免返回多余的行。

8. 尽量避免在索引列上使用MySQL的内置函数，这可能导致索引失效。

9. 应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这可能导致索引失效。

10. 应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符，这可能导致索引失效。

11. 使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。

12. 对查询进行优化，应考虑在where及order by涉及的列上建立索引。

13. 如果插入数据过多，考虑批量插入。

14. 在适当的时候，使用覆盖索引。

15. 使用EXPLAIN 分析你SQL的计划。

53.不可重复读和幻读有什么区别？

• 不可重复读的重点是内容修改或者记录减少比如多次读取一条记录发现其中某些记录的值被修改；

• 幻读的重点在于记录新增比如多次执行同一条查询语句（DQL）时，发现查到的记录增加了。

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