「春招系列」MySQL面試核心25問（附答案）

篇幅所限本文只寫了MySQL25題，像其他的Redis，SSM框架，算法，計網等技術棧的面試題后面會持續(xù)更新，個人整理的1000余道面試八股文會放在文末給大家白嫖，最近有面試需要刷題的同學可以直接翻到文末領取。

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供桂林企業(yè)網站建設,專注與網站建設、網站設計、H5網站設計、小程序制作等業(yè)務。10年已為桂林眾多企業(yè)、政府機構等服務。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)網站建設公司優(yōu)惠進行中。

如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當前索引節(jié)點的后續(xù)位置，當一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁。如果使用非自增主鍵（如果身份證號或學號等），由于每次插入主鍵的值近似于隨機，因此每次新紀錄都要被插到現(xiàn)有索引頁得中間某個位置， 頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結構，后續(xù)不得不通過OPTIMIZE TABLE（optimize table）來重建表并優(yōu)化填充頁面。

Server層按順序執(zhí)行sql的步驟為：

簡單概括：

可以分為服務層和存儲引擎層兩部分，其中：

服務層包括連接器、查詢緩存、分析器、優(yōu)化器、執(zhí)行器等 ，涵蓋MySQL的大多數(shù)核心服務功能，以及所有的內置函數(shù)（如日期、時間、數(shù)學和加密函數(shù)等），所有跨存儲引擎的功能都在這一層實現(xiàn)，比如存儲過程、觸發(fā)器、視圖等。

存儲引擎層負責數(shù)據的存儲和提取 。其架構模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎。現(xiàn)在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認的存儲引擎。

Drop、Delete、Truncate都表示刪除，但是三者有一些差別：

Delete 用來刪除表的全部或者一部分數(shù)據行，執(zhí)行Delete之后，用戶需要提交(commmit)或者回滾(rollback)來執(zhí)行刪除或者撤銷刪除，會觸發(fā)這個表上所有的delete觸發(fā)器。

Truncate 刪除表中的所有數(shù)據，這個操作不能回滾，也不會觸發(fā)這個表上的觸發(fā)器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空間更小。

Drop 命令從數(shù)據庫中刪除表，所有的數(shù)據行，索引和權限也會被刪除，所有的DML觸發(fā)器也不會被觸發(fā)，這個命令也不能回滾。

因此，在不再需要一張表的時候，用Drop；在想刪除部分數(shù)據行時候，用Delete；在保留表而刪除所有數(shù)據的時候用Truncate。

隔離級別臟讀不可重復讀幻影讀 READ-UNCOMMITTED 未提交讀 READ-COMMITTED 提交讀 REPEATABLE-READ 重復讀 SERIALIZABLE 可串行化讀

MySQL InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ （可重讀）

這里需要注意的是 ：與 SQL 標準不同的地方在于InnoDB 存儲引擎在 REPEATABLE-READ（可重讀）事務隔離級別 下使用的是 Next-Key Lock 鎖 算法，因此可以避免幻讀的產生，這與其他數(shù)據庫系統(tǒng)(如 SQL Server)是不同的。所以 說InnoDB 存儲引擎的默認支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀） 已經可以完全保證事務的隔離性要 求，即達到了 SQL標準的SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

因為隔離級別越低，事務請求的鎖越少，所以大部分數(shù)據庫系統(tǒng)的隔離級別都是READ-COMMITTED(讀取提交內 容):，但是你要知道的是InnoDB 存儲引擎默認使用 REPEATABLE-READ（可重讀）并不會有任何性能損失 。

InnoDB 存儲引擎在分布式事務 的情況下一般會用到SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

文件與數(shù)據庫都是需要較大的存儲，也就是說，它們都不可能全部存儲在內存中，故需要存儲到磁盤上。而所謂索引，則為了數(shù)據的快速定位與查找，那么索引的結構組織要盡量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數(shù)，因此B+樹相比B樹更為合適。數(shù)據庫系統(tǒng)巧妙利用了局部性原理與磁盤預讀原理，將一個節(jié)點的大小設為等于一個頁，這樣每個節(jié)點只需要一次I/O就可以完全載入，而紅黑樹這種結構，高度明顯要深的多，并且由于邏輯上很近的節(jié)點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性。

最重要的是，B+樹還有一個最大的好處：方便掃庫。

B樹必須用中序遍歷的方法按序掃庫，而B+樹直接從葉子結點挨個掃一遍就完了，B+樹支持range-query非常方便，而B樹不支持，這是數(shù)據庫選用B+樹的最主要原因。

B+樹查找效率更加穩(wěn)定，B樹有可能在中間節(jié)點找到數(shù)據，穩(wěn)定性不夠。

B+tree的磁盤讀寫代價更低：B+tree的內部結點并沒有指向關鍵字具體信息的指針(紅色部分)，因此其內部結點相對B 樹更小。如果把所有同一內部結點的關鍵字存放在同一塊盤中，那么盤塊所能容納的關鍵字數(shù)量也越多。一次性讀入內存中的需要查找的關鍵字也就越多，相對來說IO讀寫次數(shù)也就降低了；

B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定：由于內部結點并不是最終指向文件內容的結點，而只是葉子結點中關鍵字的索引，所以，任何關鍵字的查找必須走一條從根結點到葉子結點的路。所有關鍵字查詢的路徑長度相同，導致每一個數(shù)據的查詢效率相當；

視圖是一種虛擬的表，通常是有一個表或者多個表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游標是對查詢出來的結果集作為一個單元來有效的處理。一般不使用游標，但是需要逐條處理數(shù)據的時候，游標顯得十分重要。

而在 MySQL 中，恢復機制是通過回滾日志（undo log）實現(xiàn)的，所有事務進行的修改都會先記錄到這個回滾日志中，然后在對數(shù)據庫中的對應行進行寫入。當事務已經被提交之后，就無法再次回滾了。

回滾日志作用：1)能夠在發(fā)生錯誤或者用戶執(zhí)行 ROLLBACK 時提供回滾相關的信息 2) 在整個系統(tǒng)發(fā)生崩潰、數(shù)據庫進程直接被殺死后，當用戶再次啟動數(shù)據庫進程時，還能夠立刻通過查詢回滾日志將之前未完成的事務進行回滾，這也就需要回滾日志必須先于數(shù)據持久化到磁盤上，是我們需要先寫日志后寫數(shù)據庫的主要原因。

InnoDB

MyISAM

總結

數(shù)據庫并發(fā)會帶來臟讀、幻讀、丟棄更改、不可重復讀這四個常見問題，其中：

臟讀 ：在第一個修改事務和讀取事務進行的時候，讀取事務讀到的數(shù)據為100，這是修改之后的數(shù)據，但是之后該事務滿足一致性等特性而做了回滾操作，那么讀取事務得到的結果就是臟數(shù)據了。

幻讀 ：一般是T1在某個范圍內進行修改操作（增加或者刪除），而T2讀取該范圍導致讀到的數(shù)據是修改之間的了，強調范圍。

丟棄修改 ：兩個寫事務T1 T2同時對A=0進行遞增操作，結果T2覆蓋T1，導致最終結果是1 而不是2，事務被覆蓋

不可重復讀 ：T2 讀取一個數(shù)據，然后T1 對該數(shù)據做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據，此時讀取的結果和第一次讀取的結果不同。

第一個事務首先讀取var變量為50，接著準備更新為100的時，并未提交，第二個事務已經讀取var為100，此時第一個事務做了回滾。最終第二個事務讀取的var和數(shù)據庫的var不一樣。

T1 讀取某個范圍的數(shù)據，T2 在這個范圍內插入新的數(shù)據，T1 再次讀取這個范圍的數(shù)據，此時讀取的結果和和第一次讀取的結果不同。

T1 和 T2 兩個事務都對一個數(shù)據進行修改，T1 先修改，T2 隨后修改，T2 的修改覆蓋了 T1 的修改。例如：事務1讀取某表中的數(shù)據A=50，事務2也讀取A=50，事務1修改A=A+50，事務2也修改A=A+50，最終結果A=100，事務1的修改被丟失。

T2 讀取一個數(shù)據，T1 對該數(shù)據做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據，此時讀取的結果和第一次讀取的結果不同。

悲觀鎖，先獲取鎖，再進行業(yè)務操作，一般就是利用類似 SELECT … FOR UPDATE 這樣的語句，對數(shù)據加鎖，避免其他事務意外修改數(shù)據。當數(shù)據庫執(zhí)行SELECT … FOR UPDATE時會獲取被select中的數(shù)據行的行鎖，select for update獲取的行鎖會在當前事務結束時自動釋放，因此必須在事務中使用。

樂觀鎖，先進行業(yè)務操作，只在最后實際更新數(shù)據時進行檢查數(shù)據是否被更新過。Java 并發(fā)包中的 AtomicFieldUpdater 類似，也是利用 CAS 機制，并不會對數(shù)據加鎖，而是通過對比數(shù)據的時間戳或者版本號，來實現(xiàn)樂觀鎖需要的版本判斷。

分庫與分表的目的在于，減小數(shù)據庫的單庫單表負擔，提高查詢性能，縮短查詢時間。

通過分表 ，可以減少數(shù)據庫的單表負擔，將壓力分散到不同的表上，同時因為不同的表上的數(shù)據量少了，起到提高查詢性能，縮短查詢時間的作用，此外，可以很大的緩解表鎖的問題。分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分:

水平分表 ：取模分表就屬于隨機分表，而時間維度分表則屬于連續(xù)分表。如何設計好垂直拆分，我的建議：將不常用的字段單獨拆分到另外一張擴展表. 將大文本的字段單獨拆分到另外一張擴展表, 將不經常修改的字段放在同一張表中，將經常改變的字段放在另一張表中。對于海量用戶場景，可以考慮取模分表，數(shù)據相對比較均勻，不容易出現(xiàn)熱點和并發(fā)訪問的瓶頸。

庫內分表 ，僅僅是解決了單表數(shù)據過大的問題，但并沒有把單表的數(shù)據分散到不同的物理機上，因此并不能減輕 MySQL 服務器的壓力，仍然存在同一個物理機上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內存、磁盤 IO、網絡帶寬等。

分庫與分表帶來的分布式困境與應對之策 數(shù)據遷移與擴容問題----一般做法是通過程序先讀出數(shù)據，然后按照指定的分表策略再將數(shù)據寫入到各個分表中。分頁與排序問題----需要在不同的分表中將數(shù)據進行排序并返回，并將不同分表返回的結果集進行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

不可重復讀的重點是修改，幻讀的重點在于新增或者刪除。

視圖是虛擬的表，與包含數(shù)據的表不一樣，視圖只包含使用時動態(tài)檢索數(shù)據的查詢；不包含任何列或數(shù)據。使用視圖可以簡化復雜的 sql 操作，隱藏具體的細節(jié)，保護數(shù)據；視圖創(chuàng)建后，可以使用與表相同的方式利用它們。

視圖不能被索引，也不能有關聯(lián)的觸發(fā)器或默認值，如果視圖本身內有order by 則對視圖再次order by將被覆蓋。

創(chuàng)建視圖：create view xxx as xxxx

對于某些視圖比如未使用聯(lián)結子查詢分組聚集函數(shù)Distinct Union等，是可以對其更新的，對視圖的更新將對基表進行更新；但是視圖主要用于簡化檢索，保護數(shù)據，并不用于更新，而且大部分視圖都不可以更新。

B+tree的磁盤讀寫代價更低，B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定 數(shù)據庫索引采用B+樹而不是B樹的主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

B+樹的特點

在最頻繁使用的、用以縮小查詢范圍的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）對于查詢中很少涉及的列或者重復值比較多的列 2）對于一些特殊的數(shù)據類型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。

如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱 之為“覆蓋索引”。

我們知道在InnoDB存儲引 擎中，如果不是主鍵索引，葉子節(jié)點存儲的是主鍵+列值。最終還是要“回表”，也就是要通過主鍵再查找一次,這樣就 會比較慢。覆蓋索引就是把要查詢出的列和索引是對應的，不做回表操作！

舉例 ：

學號姓名性別年齡系別專業(yè) 20020612李輝男20計算機軟件開發(fā) 20060613張明男18計算機軟件開發(fā) 20060614王小玉女19物理力學 20060615李淑華女17生物動物學 20060616趙靜男21化學食品化學 20060617趙靜女20生物植物學

主鍵為候選鍵的子集，候選鍵為超鍵的子集，而外鍵的確定是相對于主鍵的。

【MySQL】20個經典面試題

原文鏈接：

基本原理流程，3個線程以及之間的關聯(lián)；

(1)、varchar與char的區(qū)別

(2)、varchar(50)中50的涵義

(3)、int（20）中20的涵義

(4)、mysql為什么這么設計

2.InnoDB支持行級鎖，而MyISAM支持表級鎖

3.InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

4.InnoDB支持外鍵，而MyISAM不支持

5.InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

(2)、innodb引擎的4大特性

插入緩沖（insert buffer),二次寫(double write),自適應哈希索引(ahi),預讀(read ahead)

(3)、2者selectcount(*)哪個更快，為什么 myisam更快，因為myisam內部維護了一個計數(shù)器，可以直接調取。

(1)、您是選擇拆成子表，還是繼續(xù)放一起；

(2)、寫出您這樣選擇的理由。

開放性問題：據說是騰訊的

Mysql 數(shù)據庫面試問題

select

t1.non_seller,

t3.coupon,

ifnull(sum(t2.bal),0)

from

(select seller,coupon from

(select distinct seller from t2) c,

(select distinct coupon from t2) d

) t3

left join t2 on

t3.seller=t2.seller and t3.coupon=t2.coupon

join t1

on t1.seller=t3.seller

group by

t1.non_seller,t3.coupon

order by t3.coupon,t1.non_seller

mysql數(shù)據庫面試題（學生表_課程表_成績表_教師表）

Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)學生表

Sid：學號

Sname：學生姓名

Sage：學生年齡

Ssex：學生性別

Course(Cid,Cname,Tid)課程表

Cid：課程編號

Cname：課程名稱

Tid：教師編號

SC(Sid,Cid,score)成績表

Sid：學號

Cid：課程編號

score：成績

Teacher(Tid,Tname)教師表

Tid：教師編號：

Tname：教師名字

1、插入數(shù)據

2、刪除課程表所有數(shù)據

3、將學生表中的姓名 張三修改為張大山

或者

4、查詢姓’李’的老師的個數(shù)：

5、查詢所有課程成績小于60的同學的學號、姓名：

6、查詢沒有學全所有課的同學的學號、姓名

7、查詢平均成績大于60分的同學的學號和平均成績

8、查詢學過“100”并且也學過編號“101”課程的同學的學號、姓名

9、查詢“100”課程比“101”課程成績高的所有學生的學號

10、查詢課程編號“100”的成績比課程編號“101”課程高的所有同學的學號、姓名

11、查詢學過“魯迅”老師所教的所有課的同學的學號、姓名

12、查詢所有同學的學號、姓名、選課數(shù)、總成績

13、查詢至少有一門課與學號為“1”同學所學相同的同學的學號和姓名

14、把“SC”表中“魯迅”老師教的課的成績都更改為此課程的平均成績，

錯誤

15、查詢和“2”學號的同學學習的課程完全相同的其他同學學號和姓名

16、刪除學習“魯迅”老師課的SC表記錄

17、向SC表中插入一些記錄，這些記錄要求符合以下條件：沒有上過編號“003”課程的同學學號、002號課的平均成績

18、查詢各科成績最高和最低的分：以如下的形式顯示：課程ID，最高分，最低分

19、按各科平均成績從低到高和及格率的百分數(shù)從高到低順序

20、查詢如下課程平均成績和及格率的百分數(shù)(用”1行”顯示): 數(shù)學（100），語文（101），英語（102）

22、查詢不同老師所教不同課程平均分從高到低顯示

23、查詢如下課程成績第3名到第6名的學生成績單：數(shù)學（100），語文（101），英語（102）

23、統(tǒng)計下列各科成績，各分數(shù)段人數(shù)：課程ID，課程名稱，[100-85],[85-70],[70-60],[ 小于60]

24、查詢學生平均成績及其名次

25、查詢各科成績前三名的記錄（不考慮成績并列情況）

26、查詢每門課程被選修的學生數(shù)

27、查詢出只選修一門課程的全部學生的學號和姓名

28、查詢男生、女生人數(shù)

29、查詢姓“張”的學生名單

30、查詢同名同姓的學生名單，并統(tǒng)計同名人數(shù)

31、1981年出生的學生名單（注：student表中sage列的類型是datetime）

32、查詢平均成績大于85的所有學生的學號、姓名和平均成績

33、查詢每門課程的平均成績，結果按平均成績升序排序，平均成績相同時，按課程號降序排列

34、查詢課程名稱為“英語”，且分數(shù)低于60的學生名字和分數(shù)

35、查詢所有學生的選課情況

36、查詢任何一門課程成績在70分以上的姓名、課程名稱和分數(shù)

37、查詢不及格的課程，并按課程號從大到小的排列

38、查詢課程編號為“101”且課程成績在80分以上的學生的學號和姓名

39、求選了課程的學生人數(shù)：

40、查詢選修“魯迅”老師所授課程的學生中，成績最高的學生姓名及其成績

41、檢索至少選修兩門課程的學生學號

42、查詢全部學生都選修的課程的課程號和課程名(1.一個課程被全部的學生選修，2.所有的學生選擇的所有課程)

43、查詢沒學過“魯迅”老師講授的任一門課程的學生姓名

44、查詢兩門以上不及格課程的同學的學號及其平均成績

45、檢索“101”課程分數(shù)小于60，按分數(shù)降序排列的同學學號

46、刪除“2”同學的“101”課程的成績

程序員面試寶典之Mysql數(shù)據庫Innodb引擎的4個隔離級別

題目：請闡述Mysql Innodb引擎的4個隔離級別

難度：三星

面試頻率：五星

這道題真的是一道數(shù)據庫的高頻題，數(shù)據庫題除了索引的原理之外就是這道題的面試頻率最高。

1.Read uncommitted（讀未提交）：，最低的隔離級別，可以一個事務讀到其他事務沒有提交的數(shù)據，也稱臟讀，這個隔離級別很少人用

2.Read committed（讀已提交）：相比于讀未提交，這個隔離級別只能讀到其他事物已經提交了的數(shù)據，這個隔離級別用得比較多。但是不是Mysql默認的隔離級別

3.Repeatable read（可重復讀）： 在讀已提交隔離級別中，2次讀取同一個變量如果其他事務修改了它的值，會讀到的不一樣。而在這個隔離級別中，顧名思義，一個事務開始讀了。多次讀到的值可以保證是一樣的

4.Serializable 序列化 在這個隔離級別下，所有的事務都將串行操作，是隔離級別最高的也是效率最低的，很少人用

面試官追問：Innodb引擎默認隔離級別是哪個

答：可重復讀

面試官追問：可重復讀的實現(xiàn)原理

答：使用了MVCC多版本控制（類似樂觀鎖），Innodb引擎會給每一行數(shù)據加一個版本號信息，當一個事務修改一個數(shù)據時會增加它的版本號+1，當一個事務開始的時候會緩存下此時的版本號，后面讀取的時候只會讀取這個版本號的數(shù)據，因此別的事務提交了修改數(shù)據的版本號大于它，因此不會被讀到

面試官追問：事務的隔離級別如何設置：

答：在Mysql命令行下調用命令 set global.tx_isolation，但這樣Mysql重啟失效，修改my.cnf來永久設置

面試官追問：可重讀讀有什么問題

答：會出現(xiàn)幻讀，幻讀是指事務讀取到一個值無法準確繼續(xù)后續(xù)操作。例如讀取一個值，沒有則插入，但是等插入的時候其他事務已經插入了，這就會導致插入失敗，解決辦法：sql語句顯示加鎖 ：select xxxx for update,其他事務修改數(shù)據則會阻塞

每日一問-常見MySQL面試問題3

什么是數(shù)據庫事務，MySQL 為什么會使用 InnoDB 作為默認選項?

1.原子性（一個原子事務中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗） 實現(xiàn)主要基于undo log（回滾日志）

2.一致性（數(shù)據庫總是從一個一致性的狀態(tài)轉換到另一個一致性的狀態(tài)）

3. 隔離性（針對并發(fā)事務而言，事務必須在不干擾其他進程或事務的前提下獨立執(zhí)行）

4.持久性（一旦事務提交成功，它對于數(shù)據的修改就會永久保存到數(shù)據庫中）

也就是我們常說的事務ACID，這樣才能保證事務中數(shù)據的正確性。

InnoDB支持事務安全，InnoDB支持表、行(默認)級鎖，而MyISAM支持表級鎖；

當前名稱：mysql數(shù)據庫怎么面試,mysql數(shù)據庫面試題常問
轉載源于：http://chinadenli.net/article16/hescdg.html

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