Mysql面试题

1.左右连接区别？

   left join（左连接）查询的包括左表的所有记录和右表中交集的记录，如果右表中的没有对应数据，按null补充。

   right join(右连接)   查询的包括右表的所有记录和左表中交集的记录。如果左表中的没有对应数据，按null补充。

2.having和where的区别？

   （1）having 后面可以进行聚合函数的判断，where后不可以跟聚合函数

   （2）where在分组之间进行限定，如果不满足条件，则不参与分组。having在分组之后，如果不满足条件，则不会被查询出来。

3.char和varchar的区别？ char 定长字符串  varchar变长字符串

     区别一：定长和变长

           char表示定长，长度固定，varchar表示变长，即长度可变。

           char因为长度固定，char的读取速度还是要比varchar要快得多，方便程序的存储于查找，但是会占据多余的空间。

       区别二：存储的容量不同

            对char来说，最多能存放的字符个数255。

            对varchar呢，varchar的最大有效长度由最大行大小和使用的字符集确定。

4.三范式是什么？

         第一范式：第一范式每一列不可再拆分，列为原子性

         第二范式：确保表中的每列都和主键相关

         第三范式：确保每列都和主键列直接相关，而不是间接相关

5.说一下sql是怎么优化的？

 shou variables like '%like%';查询慢查询日志相关的设置，找出慢查询的sql，用explain查询sql的执行计划，该加索引的加索引，尽量少连接查询，避免类型转换，减少回表次数

 

6.Mysql索引

        索引的概念，优缺点分析，类型

 索引是帮助mysql高校获取数据的数据结构

优点：1.保证数据库表中每一行的数据的唯一性

           2.加快数据的检索效率

           3.加速表与表之间的连接

           4.可以减少在使用分组查询和排序查询的时间

           5.通过使用索引对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低CPU的消耗，可以使用优化隐藏器，提高系统的性能

缺点：1.创建索引和维护索引要耗费时间

            2.索引会占据磁盘空间

            3. 以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护，这就降低了整数的维护速度。

索引类型：索引列中的值是唯一的并且不允许有空值

普通索引：mysql的基本索引类型，没有什么限制，允许有重复值和空值

唯一索引：索引列中的值是唯一的，但是允许有空值

   

Mysql几个存储引擎，innodb 和MyISAM区别

MySQL有多种存储引，MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)等

InnoDB和MyISAM的区别：

1.InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持事务。

2. InnoDB 支持外键，而 MyISAM 不支持。

3.InnoDB 是聚集索引，MyISAM 是非聚集索引。聚簇索引的文件存放在主键索引的叶子节点上，因此 InnoDB 必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。

 而 MyISAM 是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针（就是物理地址）。主键索引和辅助索引是独立的 。

注意：MyISAM  无论是主键还是非主键索引  ，data存储的都是这条数据的物理地址（地址指针），innodb  主键索引的data就是这条数据，非主键索引的data是主键id，

 

Mysql事务隔离级别

 

           概念：*概念∶多个事务之间隔离的，相互独立的。但是如果多个事务操作同一批数据，则会引发一些问题，设置不同的隔离级别就可以解决这些问题。

          *存在问题:1．脏读:一个事务，读取到另一个事务中没有提交的数据

                           2．不可重复读(虚读):在同一个事务中，两次读取到的数据不一样。

                           3.3．幻读∶一个事务操作(DNL)数据表中所有记录，另一个事务添加了一条数据，则第一个事务查询不到自己的修改。

           *隔离级别∶1. read uncommitted :读未提交    *产生的问题:脏读、不可重复读、幻读

                              2. read committed !读已提交(oracle)*产生的问题:不可重复读、幻读

                              3. repeatable read :可重复读(MysQL默认)*产生的问题:幻读

                              4. serializable :串行化   *可以解决所有的问题

*注意:隔离级别从小到大安全性越来越高，但是效率越来越低

          *数据库查询隔离级别∶select @@tx_isolation;

          *数据库设置隔离级别∶*set global transaction isolation level级别字符串;

 

数据库是如何保证事物的隔离性的呢？

数据库是通过加锁，来实现事务的隔离性的

      从数据库系统角度分为三种：排他锁、共享锁、更新锁。
      从程序员角度分为两种：一种是悲观锁，一种乐观锁，等等

避免死锁方式：

   结构化数据建模：基于范式原则初级建模
   热点业务排解：挖出核心业务模型
   应用拆解：降低时间片复杂度
   提升性能：优化代码，集群、超时机制、回滚机制

那么，如何解决加锁后的性能问题的？ MVCC多版本并发控制

  事务版本号：事务每次开启前，都会从数据库获得一个自增长的事务ID，可以从事务ID判断事务的执行先后顺序。这就是事务版本号

  隐式字段

  undo log：事务回滚时，保证原子性和一致性。
用于MVCC快照读。

版本链：可以看到事务版本号，隐藏的字段，undo log

 

 

mq是啥？

消息队列，涉及到mq的写代码去查mq消息生成没生成，内容对不对是不是就行了。

业务场景：比如之前看到一个项目，有个注销账户操作，用户提交注销后会往mq发一条消息，然后等30天以后再去消费

业务背景是什么？为什么要等30天才消费？

比如涉及到买票乘车业务，这里边会有单边交易，追缴交易，追缴期限是30天，注销后会有交易逻辑删除，没办法追缴了，所以搞了30天。

mysql  数据库存储结构

    B-tree 与哈希索引的区别

B-tree索引

        B-tree 索引是按照顺序存储的，所以，如果按照B-tree 索引，可以直接返回带顺序的数据，但这个数据只是该索引列含有的信息，因此是顺序I/O。适用于精准匹配，范围匹配，最左匹配

Hash索引

        Hash索引

        索引列值的哈希值+数据行指针：因此找到后还需要根据指针去找数据，造成随机I/O

适用于精确匹配

不适用模糊匹配，范围匹配，不能排序

总结：

1.hash索引仅满足‘=’，‘IN’，和‘<=>’ 查询，不能使用范围查询

           因为hash索引比较的是hash运算之后的hash值，因此只能进行等值的过滤，

不能基于范围的查找，因为经过hash算法处理后的hash值的大小关系，不能保证与

处理前的hash大小关系对应。

总结：哈希适用于再小范围的精确查找，在列数据很大，又不需要排序，又不需要模糊查询，范围查询时有用。