數據庫：MySQL高頻面試題,大廠必備！

一、MySQL 索引使用什麼數據結構？爲何用 B+作索引？

使用B+樹。

這個問題，能夠在腦子裏面先思考一下，若是讓你來設計數據庫的索引，你會怎麼設計？

咱們仍是用Why？What？How？三步法來看這個問題。

爲何會須要索引？索引是什麼？索引怎麼用的？

再思考爲何須要B+樹？B+樹是什麼？B+樹怎麼用？

答：大部分程序主要的功能都是對數據的處理，寫入、查詢、轉化、輸出。最形象的比喻就是樹和內容和目錄的關係，目錄就是索引，咱們根據目錄能快速拿到想要內容的頁碼。

爲何是B+樹，有這個幾個理由：

• 若是是用AVL平衡二叉樹，樹高度過高，索引查詢須要訪問磁盤，每次訪問以節點爲單位進行磁盤I/O ，須要儘可能減小數據讀取的I/O操做，因此樹高度必定不能過高，存儲千萬級別的數據，實踐中 B+ 樹的高度也就 4或者5。

• B+樹常常用來比較的是B樹，B+樹相比B樹有個很大的特色是B+樹全部關鍵字都出如今葉子結點的鏈表中（稠密索引），且鏈表中的關鍵字剛好是有序的，對於範圍查找，好比15～50，B樹須要中序遍歷二叉樹，可是B+樹直接在葉子節點順序訪問就能夠了。

二、什麼是最左匹配原則？

首先說明一點：

最左前綴匹配原則：在MySQL創建聯合索引時會遵照最左前綴匹配原則，即最左優先，在檢索數據時從聯合索引的最左邊開始匹配。

打個比方，咱們有張student 表，咱們根據學院編號+班級創建了一個聯合索引 index_magor_class(magor,class), 這個索引由二個字段組成。

索引的底層是一顆B+樹，那麼聯合索引的底層也就是一顆B+樹，只不過聯合索引的B+樹節點中存儲的是逗號分隔的多個值。

舉例：建立一個 index_magor_class(magor,class) 的聯合索引，那麼它的索引樹就是下圖的樣子。

它是先根據magor排序，再根據class排序，若是索引後面還有字段，繼續以此類推。

咱們查詢的where 條件若是隻傳入了班級，是走不到聯合索引的，可是若是隻傳了學院編號，是可能會走到聯合索引的。（爲何說可能，MYSQL的執行計劃和查詢的實際執行過程並不徹底吻合，好比你數據庫數據量不多，可能直接全量遍歷速度更快，就不走索引了）

三、在建表的時候如何設計索引的？有沒有作過索引優化 ？

一、利用覆蓋索引來進行查詢操做，來避免回表操做。

說明：若是一本書須要知道第11章是什麼標題，會翻開第11章對應的那一頁嗎？目錄瀏覽一下就好，這個目錄就是起到覆蓋索引的做用。

什麼意思，好比你主鍵索引是學號，你寫select 語句的時候，直接select 學號 from table 就能夠了，不用select 其餘字段，通常除非很是有必要，儘可能按需select 字段，少用或不用 select， 否則還須要回表。

這裏我解釋一下回表，好比咱們表主鍵索引是學號，另外咱們還根據手機號也建了索引，若是咱們where 條件是手機號，分二種狀況：

正例：IDB可以創建索引的種類分爲【主鍵索引、惟一索引、普通索引】，而覆蓋索引是一種查詢的一種效果，用explain的結果，extra列會出現：using index.

• 若是咱們select 獲取的字段是學號，直接在手機號的索引表就能獲取到數據，不須要回表；

• 若是咱們select 的時候還有其餘字段，咱們查詢的時候流程是這樣的，先根據手機號查到學號，再根據學號去主鍵索引表查詢數據，這個過程叫回表。

二、業務上具備惟一特性的字段，即便是組合字段，也建議建成惟一索引。說明：不要覺得惟一索引影響了insert速度，這個速度損耗能夠忽略，但提升查找速度是明顯的；另外，即便在應用層作了很是完善的校驗和控制，只要沒有惟一索引，根據墨菲定律，必然有髒數據產生。

三、超過三個表禁止join。須要join的字段，數據類型保持絕對一致；多表關聯查詢時，保證被關聯的字段須要有索引。說明：即便雙表join也要注意表索引、SQL性能。

四、在varchar字段上創建索引時，必須指定索引長度，不必對全字段創建索引，根據實際文本區分度決定索引長度。說明：索引的長度與區分度是一對矛盾體，通常對字符串類型數據，長度爲20的索引，區分度會高達90%以上，可使用count(distinct left(列名, 索引長度))/count(*)的區分度來肯定。

五、頁面搜索嚴禁左模糊或者全模糊，若是須要請走搜索引擎來解決。說明：索引文件具備B-Tree的最左前綴匹配特性，若是左邊的值未肯定，那麼沒法使用此索引。

六、SQL性能優化的目標：至少要達到 range 級別，要求是ref級別，若是能夠是const最好。說明：

• 1）const 單表中最多隻有一個匹配行（主鍵或者惟一索引），在優化階段便可讀取到數據。

• 2）ref 指的是使用普通的索引。（normal index）

• 3）range 對索引進行範圍檢索。反例：explain表的結果，type=index，索引物理文件全掃描，速度很是慢，這個index級別比較range還低，與全表掃描是小巫見大巫。

七、建組合索引的時候，區分度最高的在最左邊。正例：若是where a=? and b=? ，a列的幾乎接近於惟一值，那麼只須要單建idx_a索引便可。說明：存在非等號和等號混合判斷條件時，在建索引時，請把等號條件的列前置。如：where c>? and d=? 那麼即便c的區分度更高，也必須把d放在索引的最前列，即創建組合索引idx_d_c。

八、防止因字段類型不一樣形成的隱式轉換，致使索引失效。

四、MyBatis用過嗎? 一二級緩存清楚嗎？

• 一級緩存
  Mybatis的一級緩存是指SQLSession，一級緩存的做用域是SQlSession, Mabits默認開啓一級緩存。在同一個SqlSession中，執行相同的SQL查詢時；第一次會去查詢數據庫，並寫在緩存中，第二次會直接從緩存中取。當執行SQL時候兩次查詢中間發生了增刪改的操做，則SQLSession的緩存會被清空。每次查詢會先去緩存中找，若是找不到，再去數據庫查詢，而後把結果寫到緩存中。Mybatis的內部緩存使用一個HashMap，key爲hashcode+statementId+sql語句。Value爲查詢出來的結果集映射成的java對象。SqlSession執行insert、update、delete等操做commit後會清空該SQLSession緩存。

• 二級緩存
  二級緩存是 mapper級別的，Mybatis默認是沒有開啓二級緩存的。第一次調用mapper下的SQL去查詢用戶的信息，查詢到的信息會存放在該mapper對應的二級緩存區域。第二次調用namespace下的mapper映射文件中，相同的sql去查詢用戶信息，會去對應的二級緩存內取結果。

五、MySQL 主從同步怎麼作的？binlog清楚嗎？

• Master 數據庫只要發生變化，立馬記錄到Binary log 日誌文件中

• Slave數據庫啓動一個I/O thread鏈接Master數據庫，請求Master變化的二進制日誌

• Slave I/O獲取到的二進制日誌，保存到本身的Relay log 日誌文件中。

• Slave 有一個 SQL thread定時檢查Realy log是否變化，變化那麼就更新數據

六、MySQL 有沒有作分庫分表？怎麼設計的？

Why?:

當一張表的數據達到幾千萬時，你查詢一次所花的時間會變多，若是有聯合查詢的話，我想有可能會死在那兒了。分表的目的就在於此，減少數據庫的負擔，縮短查詢時間。

mysql中有一種機制是表鎖定和行鎖定，是爲了保證數據的完整性。表鎖定表示大家都不能對這張表進行操做，必須等我對錶操做完才行。行鎖定也同樣，別的sql必須等我對這條數據操做完了，才能對這條數據進行操做。

When？（何時須要分表？）：

單錶行數超過500萬行或者單表容量超過2GB，才推薦進行分庫分表。說明：若是預計三年後的數據量根本達不到這個級別，請不要在建立表時就分庫分表。

反例：某業務三年總數據量才2萬行，卻分紅1024張表，問：你爲何這麼設計？答：分1024張表，不是標配嗎？

How？（分庫分表有幾種策略）：

垂直拆分 or 水平拆分

拆分中間件,詳細能夠參考:

• Sharding-sphere，前身是sharding-jdbc；噹噹的分庫分表中間件

• TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；

• Mycat：中間件。

注：工具的利弊，請自行調研，官網和社區優先。

• 按照userId緯度拆分，安琪拉見過的常見的有，根據 userId % 64 取模拆0～63編號的64張表，

• 固定位拆，取userId 指定二位，例如倒數2，3位組成00～99 一共100張表的，百庫表表。

• hash: userId hash一下，而後 % 表數；

• Range: 另外還有按照userId 指定範圍拆的，0-1千萬一張表，這種用的比較少，容易產生熱點。

• 把不一樣業務域的表拆成不一樣庫，例如訂單相關表、用戶信息相關表、營銷相關表分開在不一樣庫；

• 把大字段獨立存儲到一張表中

• 把不經常使用的字段單獨拿出來存儲到一張表

七、用userId作的分庫分表，如今須要用電話號碼查詢怎麼辦？

和回表邏輯同樣，單獨建一個電話號碼索引表，存放電話號碼和userId，查詢時先根據電話號碼查詢userId，而後再根據userId查詢數據。

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