MySQL面试题——第二篇

1. MySQL的优化手段有哪些？

MySQL的常见的优化手段有以下五种
1. 查询优化

• 避免select * ,只查询需要的字段。
• 小表驱动大表，即小的数据集驱动大的数据集，比如当B表的数据集小于A表时，用in优化exist。两表执行顺序是先查B表，在查询A表，查询语句: select * from A where id in(select id from B)。
• 一些情况下，可以使用连接代替子查询，因为使用join时，MySQL不会在内存中创建临时表。

2. 优化索引的使用

• 尽量使用主键查询，而非其他索引，因为主键查询不会触发回表查询。
• 不做列运算，把计算放入业务系统实现。
• 查询语句尽可能简单，大语句拆小语句，减少锁时间。
• 不使用select * 查询。
• or查询改写成in查询
• 不用函数和触发器
• 避免使用‘%xx’查询
• 少用join查询
• 使用同类型比较，比如‘123’和‘123’、123和123
• 尽量避免在where子句中使用!=或者<>查询引用会放弃索引而进行全表扫描。
• 列表数据使用分页查询，每页数据量不要太大。
• 用exists代替in查询。
• 避免在索引列上使用is null 和is not null。
• 尽量使用主键查询
• 避免在where子句中对字段进行表达式操作。
• 尽量使用数字型字段，若只包含数值信息的字段尽量不要设计为字符型。

3. 表结构设计优化

• 使用可以存下数据最小的数据类型。
• 使用简单的数据类型，int要比varchar类型处理简单。
• 尽量使用tinyint、smallint、mediumint作为整数类型而非int。
• 尽可能使用not null定义字段，因为null占用4字节空间。
• 尽量少用text类型，非用不可时考虑分表。
• 尽量使用timestamp而非datetime。
• 单表不要有太多字段，建议在20个字段以内。

4. 表拆分
当数据库中的数据非常大时，查询优化方案也不能解决查询速度慢的问题时，可以考虑拆分表，让每张表的数据量变小，从而提高查询效率。

• 垂直拆分：把一张列比较多的表拆分为多张表，比如，用户表中一些字段经常被访问，将这些字段放在一张表中，另外一些不常用的字段放在另一张表中。插入数据时，使用事务确保两张表的数据一致性。
• 水平拆分：表的行数超过200w时，就会变慢，这时可以把一张表的数据拆分成多张表来存放。通常情况下，使用取模的方式进行表的拆分。

读写分离
一般来说，数据库都是读多写少，换言之，数据库的压力多数是因为大量的读取数据操作造成的，我们可以使用数据库集群的方案，使用一个库作为主库，负责写入数据；其他库作为从苦，负责读取数据。

2. 主键使用自增id还是UUID

如果是单机的话，选择自增id；如果是分布式系统，优先考虑UUID，但还是最好有一套分布式唯一ID生产方案。
自增ID：数据存储空间小，查询效率高。但是，不适合分布式场景。
UUID：适合大量数据的插入和更新操作，但是，他是无序的，插入数据效率慢，占用空间大。

3. 如何优化长难的查询语句

1. 将一个大的查询分为多个小的相同的查询
2. 减少冗余记录的查询
3. 一个复杂查询可以考虑拆分成多个简单查询。
4. 分解关联查询，让缓存的效率更高。

4. 一条SQL执行过长的时间，从哪些方面入手优化

1. 查看是否涉及多表和子查询，优化SQL结构，去除冗余字段，是否可拆表等。
2. 优化索引结构，看是否可以适当添加索引
3. 数量大的表，可以考虑进行 分表
4. 数据库主从分离，读写分离
5. explain分析sql语句，查看执行计划，优化SQL
6. 查看MySQL执行日志，分析是否有其他方面问题。

5. 如果某个表有近千万行数据，CRUD比较慢，如何优化

1. 分表分库
   某个表有近千万数据，可以考虑优化表结构，分表（水平分表、垂直分表）。
2. 索引优化

6. 如何删除百万级别或以上的数据

1. 删除百万数据的时候可以先删除索引
2. 批量删除其中无用数据
3. 删除完成后重新添加索引。

7. MySQL有哪些重要的日志文件

1. 错误日志： 用来记录MySQL服务器运行过程中的错误信息
2. 查询日志： 查询日志在MySQL中被称为通用日志，查询日志中记录了数据库执行的所有命令。如果不是在调试环境中，不建议开启查询日志功能，否则日志会非常大，影响MySQL性能。
3. 慢日志： 慢查询会导致CPU、内存消耗过高，当数据库遇到瓶颈时，大部分时间都是由于慢查询导致的。开启慢查询日志，可以让MySQL记录下查询超过指定时间的语句。
4. redo log(重做日志)： 为了最大程度的避免数据写入时，因为IO瓶颈造成的性能问题，MySQL采用了一种缓存机制，先将数据写入内存中，再批量把内存中的数据统一刷回磁盘。为了避免将数据刷回磁盘过程中，因为掉电或者系统故障带来的数据丢失，InnoDB采用redo log来解决此问题。
5. undo log（回滚日志）：用于存储日志被修改前的值，从而保证如果修改出现异常，可以使用undo log日志来实现回滚。undo log和redo log记录物理日志不一样，他是逻辑日志，可以认为，当delete一条记录时，undo log中会记录一条相反的insert 记录，update一条记录时，记录一条对应的相反的update记录。当执行rollback时，就可以从undolog中的逻辑记录读取到相应的内容并进行回滚。 undo log默认存放在共享表空间中，在MySQL5.6后，undo log存放位置还可以设置在自定义目录。
6. binlog(二进制日志)：二进制文件，主要记录所有数据库表结构变更，比如create、alter等，以及表数据修改，比如，insert、update、delete等，binlog中记录了对mysql数据库执行更改的所有操作，并且记录了语句发生时间，执行时长，操作数据等信息。

8. MySQL的binlog有几种格式，分别有什么区别

有三种格式：statement、row和mixed
statement：每一条 会修改数据的SQL 都会记录在binlog中，不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能，由于SQL执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关信息，同时，使用了函数之类的语句无法被记录复制。
row：不记录SQL语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改，记录单元为每一行的改动，基本是可以全部记下来但是由于很多操作，会导致大量行的改动，因此，这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大。
mixed：一种折中的方案，普通操作使用statement记录，当无法使用statement的时候使用row。

9. redo log 和binlog有什么区别

redo log 和 binlog 都是MySQL的重要日志，区别如下：

• redo log是物理日志，记录的是【在某个数据页上做了修改】
• bin log是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如【给ID=2这一行c字段加1】
• redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用。
  redo log是循环写的，空间固定会用完，binlog是追加写入的，追加写是指binlog文件写到一定大小会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。
  最开始MySQL里没有InnoDB引擎，MySQL自带的引擎是MyISAM，但是MyISAM没有crash-safe能力，binlog只能用于归档，而InnoDB是另一个公司以插件形式引入MySQL的，既然只依靠binlog是没有crash-safe能力的，所以InnoDB使用另外一套日志系统，也就是redo log实现crash-safe。

10. 什么是脏页和干净页

MySQL为了操作的性能优化，把数据更新先放入内存中，之后在统一更新到磁盘，当内存数据和磁盘数据不一致的时候，称这个内存页为脏页；内存数据写到磁盘后，内存的数据和磁盘上的内容就一致了，我们称为【干净页】。

11. 什么情况下会引发MySQL刷脏页的操作

1. 内存写满了，这个时候就会引发flush操作，对应到InnoDB就是redo log写满了。
2. 系统内存不足了，当需要新的内存页的时候，就会淘汰一些内存页，如果淘汰的是脏页这个时候就会触发flush操作。
3. 系统空闲的时候，MySQL会同步内存中的数据到磁盘也会触发flush操作。
4. MySQL服务关闭的时候也会刷脏页，触发flush操作。

12. MySQL刷脏页很慢可能是什么原因

在MySQL中单独刷一个脏页速度是很快的，如果发现刷脏页速度很慢，说明触发了MySQL刷脏页的【连坐】机制，MySQL【连坐】机制指当MySQL刷脏页的时候如果发现相邻的数据页也是脏页也会一起刷掉，而这个动作会一直蔓延下去。

13.事务执行期间还未提交，如果发生crash，redolog 丢失，是否会导致主备不一致

不会，因为这时候binlog也还在binlog cache里，没发给备库，crash以后redo log和binlog都没有了，从业务角度看这个事务没有提交，所以数据是一致的。

14. 在MySQL中用什么机制来优化随机读/写磁盘对IO的消耗

redo log是用来节省随机写磁盘的IO消耗，而change buffer主要是节省随机读磁盘的IO消耗，redo log会把MySQL的更新操作先记录到内存中，之后统一更新到磁盘，而change buffer是把关键查询数据先加载到内存中，以便优化MySQL 查询。

15. 如何将MySQL的数据恢复到过去某个指定的时间点

例如，今早九点，想把数据恢复成早上六点的状态，这个时候可以先把0点备份的数据库文件，还原到测试库，再从binlog文件中依次取出0:00到6：00的操作信息，重放binlog，就可以完成数据库的还原。

16. 读写分离会带来什么问题？如何解决？

读写分离带来的问题，主要包括 数据一致性问题、延迟问题、负载均衡问题、故障恢复问题。
1. 数据一致性问题

• 问题：由于读写分离会导致数据再不同的数据库副本之间不同步，从而导致读到陈旧数据问题。
• 解决方法：
  使用主从复制：通过配置异步复制、半同步复制或者全同步复制保证数据及时同步到从库。
  读写分配策略：关键操作从主库读取，非关键数据从从库读取。

2. 延迟问题

• 问题：主从复制通常存在一定的延迟，特别是在数据写入频繁的场景下，从库的延迟可能会导致读到过期的数据。
• 解决方法：
  同步复制：虽然会影响性能，但可以确保数据的一致性。
  提高硬件性能：通过提升服务器硬件性能、优化网络带宽和配置高效的存储设备来减少复制延迟。
  优化复制机制：使用增量复制或者并行复制技术加快复制速度。
  3. 负载均衡问题
• 问题：读写分离后，如何有效的分配读请求到多个从库，确保负载均衡也是一个挑战
• 解决方法：
  负载均衡器：使用专门的负载均衡器来分配请求。
  数据库代理
  自定义策略
  4. 故障恢复问题
• 当主库或从库出现故障时，如何迅速恢复。
• 解决方法
  主从切换：主库故障时，迅速将从库提升为主库。
  自动化运维：使用自动化运维工具来监控和管理主从切换。
  数据备份和恢复：定期进行数据备份，确保数据在故障发生时能够迅速恢复。

17. 主从复制原理是什么

MySQL binlog主要记录了MySQL数据库中数据的所有变化（数据库执行的所有DDL和DML语句），因此，根据主库的MySQL binlog日志就能够将主库的数据同步到从库。
具体流程如下：

• 主库将数据库中数据的变化写入到binlog。
• 从库连接主库。
• 从库会创建一个IO线程向主库请求更新的binlog。
• 主库会创建一个binlog dump线程发送binlog，从库中的IO线程负责接收。
• 从库的IO线程将接收的binlog写入到relay log中。
• 从库的SQL线程读取relay log同步数据到本地。

18. 分库分表会带来什么问题

join操作：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用join操作，这样就导致需要手动进行数据的封装，比如在一个数据库中查询到数据之后，在根据这个数据去另一个数据库中找对应的数据。
事务问题：单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足需求。
分布式ID：需要为不同的数据节点生成全局唯一主键。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42824596/article/details/142360086

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