MySql面试题

1、MySQL的复制原理以及流程
基本原理流程，3个线程以及之间的关联；
1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
2. 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；
3. 从：sql执行线程——执行relay log中的语句；

2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点
(1)、问5点不同；
1>.InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物
2>.InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁
3>.InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持
MVCC (Multiversion Concurrency Control)，即多版本并发控制技术,它使得大部分支持行锁的事务引擎，不再单纯的使用行锁来进行数据库的并发控制，取而代之的是把数据库的行锁与行的多个版本结合起来，只需要很小的开销,就可以实现非锁定读，从而大大提高数据库系统的并发性能。
4>.InnoDB支持外键，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
插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
(3)、2者selectcount(*)哪个更快，为什么
myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。

3、MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义
(1)、varchar与char的区别
char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型
(2)、varchar(50)中50的涵义
最多存放50个字符，varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)
(3)、int（20）中20的涵义
是指显示字符的长度
但要加参数的，最大为255，比如它是记录行数的id,插入10笔资料，它就显示00000000001 ~~~00000000010，当字符的位数超过11,它也只显示11位，如果你没有加那个让它未满11位就前面加0的参数，它不会在前面加0
20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变；
(4)、mysql为什么这么设计
对大多数应用没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int(20)存储和计算均一样；

4、问了innodb的事务与日志的实现方式
(1)、有多少种日志；
错误日志：记录出错信息，也记录一些警告信息或者正确的信息。
查询日志：记录所有对数据库请求的信息，不论这些请求是否得到了正确的执行。
慢查询日志：设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。
二进制日志：记录对数据库执行更改的所有操作。
中继日志：
事务日志：

(2)、事物的4种隔离级别
隔离级别
读未提交(RU)
读已提交(RC)
可重复读(RR)
串行

(3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。
事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲（Innodb log buffer）来实现的，当开始一个事务的时候，会记录该事务的lsn(log sequence number)号; 当事务执行时，会往InnoDB存储引擎的日志缓存里面插入事务日志；当事务提交时，必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘（通过innodb_flush_log_at_trx_commit来控制），也就是写数据前，需要先写日志。这种方式称为“预写日志方式”

5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别
(1)、binlog的日志格式的种类和分别
(2)、适用场景；
(3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。
Statement：每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。
优点：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。(相比row能节约多少性能 与日志量，这个取决于应用的SQL情况，正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量，但是考虑到如果带条 件的update操作，以及整表删除，alter表等操作，ROW格式会产生大量日志，因此在考虑是否使用ROW格式日志时应该跟据应用的实际情况，其所 产生的日志量会增加多少，以及带来的IO性能问题。)
缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在slave上正确运行，因此还必须记录每条语句在执行的时候的 一些相关信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同 的结果。另外mysql 的复制,像一些特定函数功能，slave可与master上要保持一致会有很多相关问题(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)会出现问题).
使用以下函数的语句也无法被复制：
* LOAD_FILE()
* UUID()
* USER()
* FOUND_ROWS()
* SYSDATE() (除非启动时启用了 –sysdate-is-now 选项)
同时在INSERT …SELECT 会产生比 RBR 更多的行级锁
2.Row:不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。
优点： binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下 每一行数据修改的细节。而且不会出现某些特定情况下的存储过程，或function，以及trigger的调用和触发无法被正确复制的问题
缺点:所有的执行的语句当记录到日志中的时候，都将以每行记录的修改来记录，这样可能会产生大量的日志内容,比 如一条update语句，修改多条记录，则binlog中每一条修改都会有记录，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中。
3.Mixedlevel: 是以上两种level的混合使用，一般的语句修改使用statment格式保存binlog，如一些函数，statement无法完成主从复制的操作，则 采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式，也就是在Statement和Row之间选择 一种.新版本的MySQL中队row level模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以row level来记录，像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。至于update或者delete等修改数据的语句，还是会记录所有行的 变更。

6、问了下MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？
(1)、没有经验的，可以不问；
(2)、有经验的，问他们的处理思路。
列出所有进程 show processlist 观察所有进程 多秒没有状态变化的(干掉)
查看超时日志或者错误日志 (做了几年开发,一般会是查询以及大批量的插入会导致cpu与i/o上涨,,,,当然不排除网络状态突然断了,,导致一个请求服务器只接受到一半，比如where子句或分页子句没有发送,,当然的一次被坑经历)

7、sql优化
(1)、explain出来的各种item的意义；
select_type
表示查询中每个select子句的类型
type
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL
key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

(2)、profile的意义以及使用场景；
查询到 SQL 会执行多少时间, 并看出 CPU/Memory 使用量, 执行过程中 Systemlock, Table lock 花多少时间等等

8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理
(1)、备份计划；
这里每个公司都不一样，您别说那种1小时1全备什么的就行
(2)、备份恢复时间；
这里跟机器，尤其是硬盘的速率有关系，以下列举几个仅供参考
20G的2分钟（mysqldump）
80G的30分钟(mysqldump)
111G的30分钟（mysqldump)
288G的3小时（xtra)
3T的4小时（xtra)
逻辑导入时间一般是备份时间的5倍以上

(3)、xtrabackup实现原理
在InnoDB内部会维护一个redo日志文件，我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时，InnoDB会检查数据文件和事务日志，并执行两个步骤：它应用（前滚）已经提交的事务日志到数据文件，并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。

9、mysqldump中备份出来的sql，如果我想sql文件中，一行只有一个insert….value()的话，怎么办？如果备份需要带上master的复制点信息怎么办？
–skip-extended-insert
[root@helei-zhuanshu ~]# mysqldump -uroot -p helei –skip-extended-insert
Enter password:
KEY idx_c1 (c1),
KEY idx_c2 (c2)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=51 DEFAULT CHARSET=latin1;
/!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client /;

–

– Dumping data for table helei

LOCK TABLES helei WRITE;
/!40000 ALTER TABLE helei DISABLE KEYS /;
INSERT INTO helei VALUES (1,32,37,38,’2016-10-18 06:19:24’,’susususususususususususu’);
INSERT INTO helei VALUES (2,37,46,21,’2016-10-18 06:19:24’,’susususususu’);
INSERT INTO helei VALUES (3,21,5,14,’2016-10-18 06:19:24’,’susu’);

10、500台db，在最快时间之内重启
puppet，dsh

11、innodb的读写参数优化
(1)、读取参数
global buffer pool以及 local buffer；

(2)、写入参数；
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_buffer_pool_size

(3)、与IO相关的参数；
innodb_write_io_threads = 8
innodb_read_io_threads = 8
innodb_thread_concurrency = 0

(4)、缓存参数以及缓存的适用场景。
query cache/query_cache_type
并不是所有表都适合使用query cache。造成query cache失效的原因主要是相应的table发生了变更

* 第一个：读操作多的话看看比例，简单来说，如果是用户清单表，或者说是数据比例比较固定，比如说商品列表，是可以打开的，前提是这些库比较集中，数据库中的实务比较小。第二个：我们“行骗”的时候，比如说我们竞标的时候压测，把query cache打开，还是能收到qps激增的效果，当然前提示前端的连接池什么的都配置一样。大部分情况下如果写入的居多，访问量并不多，那么就不要打开，例如社交网站的，10%的人产生内容，其余的90%都在消费，打开还是效果很好的，但是你如果是qq消息，或者聊天，那就很要命。第三个：小网站或者没有高并发的无所谓，高并发下，会看到 很多 qcache 锁 等待，所以一般高并发下，不建议打开query cache

12、你是如何监控你们的数据库的？你们的慢日志都是怎么查询的？
监控的工具有很多，例如zabbix，lepus，我这里用的是lepus

13、你是否做过主从一致性校验，如果有，怎么做的，如果没有，你打算怎么做？
主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

14、你们数据库是否支持emoji表情，如果不支持，如何操作？
如果是utf8字符集的话，需要升级至utf8_mb4方可支持

15、你是如何维护数据库的数据字典的？
这个大家维护的方法都不同，我一般是直接在生产库进行注释，利用工具导出成excel方便流通。

16、你们是否有开发规范，如果有，如何执行的
有，开发规范网上有很多了，可以自己看看总结下

17、表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为为主，请问
(1)、您是选择拆成子表，还是继续放一起；
(2)、写出您这样选择的理由。
答：拆带来的问题：连接消耗 + 存储拆分空间；不拆可能带来的问题：查询性能；
如果能容忍拆分带来的空间问题,拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区) 顺序IO,减少连接消耗,最后这是一个文本列再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗
如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话:上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题,那么不拆就是最好的选择

18、MySQL中InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的？为什么是这样子的？
答：InnoDB是基于索引来完成行锁
例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;
for update 可以根据条件来完成行锁锁定,并且 id 是有索引键的列,
如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁,,并发将无从谈起
.

19、如何从mysqldump产生的全库备份中只恢复某一个库、某一张表？
答案见：http://suifu.blog.51cto.com/9167728/1830651

开放性问题：据说是腾讯的
一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;

2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。
select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

sql语句应该考虑哪些安全性？
答：
（1）防止sql注入，对特殊字符进行转义，过滤或者使用预编译的sql语句绑定变量。
（2）最小权限原则，特别是不要用root账户，为不同的类型的动作或者组建使用不同的账户。
（3）当sql运行出错时，不要把数据库返回的错误信息全部显示给用户，以防止泄漏服务器和数据库相关信息。

简单描述MySQL中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响。
答:
（1）索引是一种特殊的文件（InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分），它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
（2）普通索引（由关键字KEY或INDEX定义的索引）的唯一任务是加快对数据的访问速度。
（3）普通索引允许被索引的数据列包含重复的值，如果能确定某个数据列只包含彼此各不相同的值，在为这个数据索引创建索引的时候就应该用关键字UNIQE把它定义为一个唯一所以，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。
（4）主键，一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，逐渐用于唯一标识一条记录，是用关键字PRIMARY KEY来创建。
（5）索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX索引，这就是联合索引。
（6）索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入删除更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。

一张表,里面有ID自增主键,当insert了17条记录之后,删除了第15,16,17条记录,再把Mysql重启,再insert一条记录,这条记录的ID是18还是15 ？
答：
（1）如果表的类型是MyISAM，那么是18。
因为MyISAM表会把自增主键的最大ID记录到数据文件里，重启MySQL自增主键的最大ID也不会丢失。
（2）如果表的类型是InnoDB，那么是15。
InnoDB表只是把自增主键的最大ID记录到内存中，所以重启数据库或者是对表进行OPTIMIZE操作，都会导致最大ID丢失。

问题1：如何删除mysql表中的重复数据，只保留一条记录？

方法一、先添加唯一性字段，若有则直接删除

ALTER TABLE city1 ADD id int default 0;

alter table city1 modify id int auto_increment primary key

delete from city2

where id not in (

    select * from

    (select min(id)

    from city2

    group by name

    having count(name)>1) as a

    )

方法二、完全重复的记录，也即所有字段均重复的记录，如果该表需要删除重复的记录（重复记录保留1条），

可以按以下方法删除

select distinct * into #Tmp from tableName

drop table tableName

select * into tableName from #Tmp

drop table #Tmp

而且在实际设计表时，MySQL数据表中设置指定的字段为 PRIMARY KEY（主键） 或者 UNIQUE（唯一）
索引来保证数据的唯一性。

问题2：找出表中的出现次数最多的某条记录（或某个字段）

SELECT sid,count(sid) FROM city2
group by sid order by count(sid) DESClimit 1

问题3：用一条SQL语句查询出grade表中每门课都大于80分的学生姓名

name course score
张三 语文 81
张三 数学 75
李四 语文 76
李四 数学 90
王五 语文 81
王五 数学 100
王五 英语 90

select name from grade
group by name
having min(分数)>80

having 和where 都是用来筛选用的
having 是筛选组 而where是筛选记录
他们有各自的区别
1》当分组筛选的时候 用having
2》其它情况用where
用having就一定要和group by连用，
用group by不一有having （它只是一个筛选条件用的）

问题4：有两个表A和B，均有key和value两个字段，如果B的key在A中也有，就把B的value换为A中对应的value

update B set B.value=s.value from (select * from A except select * from B) s
where s.key=B.key

问题5：将表city1中num_person字段根据人数进行重新编码
要求:0<=x<500,000编码为1
500,000<=x<1,000,000编码为2
1,000,000<=x编码为3

select name,
case
    when num_person>=0 and num_person<500000 then 1
    when num_person>=500000 and num_person<1000000 then 2
    when num_person>=1000000 then 3 end as mark  #将重新编码的后的数值在mark字段下展示。
from city1