2022年MySQL最新面试题

前言

最近整理一份关于MySQL常见面试题的，也会根据自己的经验， 标注一些出现的概率，最高5颗★出现的概率最高。比如这样:

百万级别或以上的数据如何删除
出现概率: ★★★

一般来讲在面试当中， 关于数据库相关的面试题频率出现比较高的几个关键词是SQL优化、索引、存储引擎、事务、死锁、乐观锁、悲观锁、关系型数据库和非关系数据库对比等等。 把这几个点问完基本也差不多10~20分钟了(一般一轮面试1小时左右), 基本这些可以让面试官对你的数据库知识有一定的了解了。

如果你线上运维经验, 一般也会问一些比如数据库扩容, 如何给大表加索引, 如何在业务高峰是给一个大表添加字段等。

也欢迎关注我的公众号: 漫步coding。 一起交流, 在coding的世界里漫步。

希望这篇文章可以帮助大家, 也希望大家都能找到找到的好工作。

也可以通过我的博客地址: 在线阅读

一、数据库基础知识

0、概要

• 1、平时MySQL主要用哪个版本
• 2、数据库三大范式是什么
• 3、MySQL有关权限的表都有哪几个
• 4、MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？
• 5、平时用到哪些关系型数据库和非关系数据库, 可以谈谈你对它们的理解吗?
• 6、可以简单说说你对MySQL的逻辑架构了解吗？
• 7、了解MySQL中的MVCC是什么?
• 8、PostgreSQL相对于MySQL的优势
• 9、PostgreSQL和MySQL的一些区别

1、平时MySQL主要用哪个版本

出现概率: ★★★★

可以说说自己用的MySQL版本, 比如我自己用的版本是5.7版本，然后可以也简单聊聊这个版本的一些特点:

1)、安全性

在MySQL 5.7中，有不少安全性相关的改进。包括：

MySQL数据库初始化完成以后，会产生一个 root@localhost 用户，从MySQL 5.7开始，root用户的密码不再是空，而是随机产生一个密码，这也导致了用户安装5.7时发现的与5.6版本比较大的一个不同点。

MySQL官方已经删除了test数据库，默认安装完后是没有test数据库的，就算用户创建了test库，也可以对test库进行权限控制了
MySQL 5.7版本提供了更为简单SSL安全访问配置，并且默认连接就采用SSL的加密方式。

可以为用户设置密码过期策略，一定时间以后，强制用户修改密码。

2)、灵活性

MySQL 5.7的两个全新的功能，即JSON和generate column

CREATE TABLE t1 (jdoc JSON);
INSERT INTO t1 VALUES('{"key1": "value1", "key2": "value2"}');

3)、可用性

在线设置复制的过滤规则，不再需要重启MySQL，只需要停止SQL thread，修改完成以后，启动SQL thread

这个主要大致谈谈你自己的理解， 也可以根据自己的理解多延展一些， 提高面试的加分。

2、数据库三大范式是什么

出现概率: ★★★

第一范式：每个列都不可以再拆分。

第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。

第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。

在设计数据库结构的时候，要尽量遵守三范式，如果不遵守，必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。

3、MySQL有关权限的表都有哪几个

出现概率: ★★★

MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。下面分别介绍一下这些表的结构和内容：

user权限表：记录允许连接到服务器的用户帐号信息，里面的权限是全局级的。
db权限表：记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
table_priv权限表：记录数据表级的操作权限。
columns_priv权限表：记录数据列级的操作权限。
host权限表：配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。

4、MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？

出现概率: ★★★

MySQL的binlog有三种格式: statement，row和mixed。

1)、statement模式下，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的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息，同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。

2)、row级别下，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(比如alter table)，因此这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大。

3)、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。

此外，新版的MySQL中对row级别也做了一些优化，当表结构发生变化的时候，会记录语句而不是逐行记录。

平时用到哪些关系型数据库和非关系数据库, 可以谈谈你对它们的理解吗?

出现概率: ★★★★★

主要讲讲你用过的关系型数据库比如MySQL, 非关系数据库(NoSql数据库)比如Redis, MongoDB等等。

1)、事务方面

关系型数据库的最大特点就是事务的一致性, 所以对于订单模型 对一致性要求比较高的还是建议用MySQL。

2)、关系数据库的另一个特点就是其具有固定的表结构

其实在业务模型中, 表结构固定反而是一件好事, 没有约束的模型 更容易出问题。

3)、复杂SQL，特别是多表关联查询

NoSql是不支持JOIN 这种查询的。

4)、索引方式

关系型数据库：B树、哈希等
NoSql：键值索引

5)、并发支持

关系型数据库：通过事务和锁来支持并发，高并发情况下，执行效率较低。
NoSql：打破了传统关系型数据库范式的约束和事务一致性，因此并发性能高。

当然自己也可以多延伸看一下， 毕竟这个面试出现的概率还是蛮高的。

5、可以简单说说你对MySQL的逻辑架构了解吗？

出现概率: ★★★

第一层是服务器层，主要提供连接处理、授权认证、安全等功能。

第二层实现了 MySQL 核心服务功能，包括查询解析、分析、优化、缓存以及日期和时间等所有内置函数，所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，例如存储过程、触发器、视图等。

第三层是存储引擎层，存储引擎负责 MySQL 中数据的存储和提取。服务器通过 API 与存储引擎通信，这些接口屏蔽了不同存储引擎的差异，使得差异对上层查询过程透明。除了会解析外键定义的 InnoDB 外，存储引擎不会解析 SQL，不同存储引擎之间也不会相互通信，只是简单响应上层服务器请求。

6、了解MySQL中的MVCC是什么?

出现概率: ★★★

MVCC 是多版本并发控制，在很多情况下避免加锁，大都实现了非阻塞的读操作，写操作也只锁定必要的行。

InnoDB 的MVCC 通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现，这两个列一个保存了行的创建时间，一个保存行的过期时间间。不过存储的不是实际的时间值而是系统版本号，每开始一个新的事务系统版本号都会自动递增，事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。

MVCC 只能在 READ COMMITTED 和 REPEATABLE READ 两个隔离级别下工作，因为 READ UNCOMMITTED 总是读取最新的数据行，而不是符合当前事务版本的数据行，而 SERIALIZABLE 则会对所有读取的行都加锁。

7、PostgreSQL相对于MySQL的优势

出现概率: ★★★★

• 在SQL的标准实现上要比MySQL完善，而且功能实现比较严谨；
• 存储过程的功能支持要比MySQL好，具备本地缓存执行计划的能力；
• 对表连接支持较完整，优化器的功能较完整，支持的索引类型很多，复杂查询能力较强；
• PG主表采用堆表存放，MySQL采用索引组织表，能够支持比MySQL更大的数据量。
• PG的主备复制属于物理复制，相对于MySQL基于binlog的逻辑复制，数据的一致性更加可靠，复制性能更高，对主机性能的影响也更小。

8、PostgreSQL和MySQL的一些区别

出现概率: ★★★★

这个其实出现的概率还比较高， 自己可以说几点就行了

MySQL不支持地理数据类型。

从9.2开始，PG支持json数据类型。相对于MySQL来说，PG对json的支持比较先进。他有一些json指定的操作符和函数，是的搜索json文本非常高效。9.4开始，可以以二进制的格式存储json数据，支持在该列上进行全文索引（GIN索引），从而在json文档中进行快速搜索。

从5.7开始，MySQL支持json数据类型，比PG晚。也可以在json列上建立索引。然而对json相关的函数的支持比较有限。不支持在json列上全文索引。由于MySQL对SQL支持的限制，在存储和处理json数据方面，MySQL不是一个很好的选择。

二、索引

0、概要

• 1、索引有哪些使用场景（重点）
• 2、索引的数据结构（b树，hash）
• 3、创建索引的原则是什么?（重中之重）
• 4、使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么
• 5、索引有哪些优缺点？
• 6、讲一讲聚簇索引与非聚簇索引？
• 7、百万级别或以上的数据如何删除
• 8、什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则
• 9、数据库为什么使用B+树而不是B树
• 10、非聚簇索引一定会回表查询吗？
• 11、有哪些情况, 索引会失效, 可以简单说说吗?

1、索引有哪些使用场景

出现概率: ★★★★★

1)、应该创建索引的场景

• 主键应该创建主键索引。
• 频繁作为查询条件的字段应该创建索引。
• 查询中需要与其他表进行关联的字段应该创建索引。
• 需要排序的字段应该创建索引。
• 需要统计或分组的字段应该创建索引。
• 优先考虑创建复合索引。

2)、不应创建索引的场景

• 数据记录较少的表。
• 经常需要增删改操作的字段。
• 数据记录重复较多且分布平均的字段（如性别、状态等）。

索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录总数的比。
索引的选择性越接近于1，创建索引的价值就越高。反之就越低。

2、索引的数据结构（B+树，hash）

出现概率: ★★★★★

从存储结构上来划分：BTree索引（B-Tree或B+Tree索引），Hash索引，full-index全文索引，R-Tree索引。这里所描述的是索引存储时保存的形式，MySQL默认采用的B+Tree， 这里主要讲讲B+树的特点:

1.非叶子节点不存储data，只存储索引(冗余)，可以放更多的索引
2.叶子节点包含所有索引字段
3.叶子节点用指针连接，提高区间访问的性能 （快速定位范围查询，例如查询大于20，第一次io从根节点查询三次定位到20，然后通过后面的指针查询大于20的数据，就不用再从根节点的重新再查询，提高性能，叶子节点开始结束节点也是用指针连接串起来的）

3、创建索引的原则是什么?

出现概率: ★★★★

1)、选择唯一性索引

2)、为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引

3)、为常作为查询条件的字段建立索引

4)、限制索引的数目

索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间，索引越多，需要的磁盘空间就越大。修改表时，对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引，会使更新表变得很浪费时间。

5)、尽量使用数据量少的索引

如果索引的值很长，那么查询的速度会受到影响。例如，对一个CHAR(100)类型的字段进行全文检索需要的时间肯定要比对CHAR(10)类型的字段需要的时间要多。

6)、尽量使用前缀来索引

如果索引字段的值很长，最好使用值的前缀来索引。例如，TEXT和BLOG类型的字段，进行全文检索会很浪费时间。如果只检索字段的前面的若干个字符，这样可以提高检索速度。

7)、最左前缀匹配原则

8)、查询时使用计算，会导致索引失效

4、使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么

出现概率: ★★★★

不是所有的查询使用查询都能提高性能， 比如下面几个案例

• 像 like % xxx% 、不满足最左匹配原则的情况下并不能使用到建好的索引
• MySQL 在可以使用多个索引的情况下，查询优化器会根据查询范围的数据量估算索引代价，最坏的是估算完毕后，发现这些索引的字段区分度不高，还不如扫全表，于是 Mysql 扫全表了
• 如果索引的列比需要查询的列少，Mysql 会通过聚簇索引回表查询其他字段
• 如果索引的字段很大，每个页能存的条目就很少，读取时 IO 会消耗更多，页 Buffer 轮替的更快

5、索引有哪些优缺点？

出现概率: ★★★

1)、索引的优点

可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

2)、索引的缺点

时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。

6、讲一讲聚簇索引与非聚簇索引？

出现概率: ★★★★

在 InnoDB 里，索引B+Tree的叶子节点存储了整行数据的是主键索引，也被称之为聚簇索引，即将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。

而索引B+Tree的叶子节点存储了主键的值的是非主键索引，也被称之为非聚簇索引、二级索引。

聚簇索引与非聚簇索引的区别：

非聚集索引与聚集索引的区别在于非聚集索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键（行号）

对于InnoDB来说，想要查找数据我们还需要根据主键再去聚集索引中进行查找，这个再根据聚集索引查找数据的过程，我们称为回表。第一次索引一般是顺序IO，回表的操作属于随机IO。需要回表的次数越多，即随机IO次数越多，我们就越倾向于使用全表扫描 。

通常情况下， 主键索引（聚簇索引）查询只会查一次，而非主键索引（非聚簇索引）需要回表查询多次。当然，如果是覆盖索引的话，查一次即可

注意：MyISAM无论主键索引还是二级索引都是非聚簇索引，而InnoDB的主键索引是聚簇索引，二级索引是非聚簇索引。我们自己建的索引基本都是非聚簇索引。

7、百万级别或以上的数据如何删除

出现概率: ★★★

方法一:

索引是单独的文件，增删改时，当存在索引，会消耗额外io。删除速度和索引数量成正比

• 删除索引
• 删除需要删除的数据
• 重新建立索引

这个方法有一个很明显的缺点, 就是在正式环境这个表如果访问频率比较高的话， 删除索引后有大量的SQL查询会导致数据库IO和CPU特别高

方法二:

之前我在正式环境的做法是 将删除任务拆分为一次删除1w条， 然后把删除任务重新压入的异步任务队列里面。

8、什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则

出现概率: ★★★★

在mysql建立联合索引时会遵循最左前缀匹配的原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，示例：
对列col1、列col2和列col3建一个联合索引

KEY test_col1_col2_col3 on test(col1,col2,col3);

联合索引 test_col1_col2_col3 实际建立了(col1)、(col1,col2)、(col,col2,col3)三个索引。

SELECT * FROM test WHERE col1=“1” AND clo2=“2” AND clo4=“4”

上面这个查询语句执行时会依照最左前缀匹配原则，检索时会使用索引(col1,col2)进行数据匹配。

9、数据库为什么使用B+树而不是B树

出现概率: ★★★

B树和B+树的区别主要有两点：

• 在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点，但在B+树中，内部节点都是键，没有值。叶子节点同时存放键和值
• B+树的叶子节点有一条链相连，而B+树的叶子节点各自独立。

使用B+树的好处

由于B+树的内部节点只存放键，不存放值，因此，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。
B+树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。而B树则需要对树的每一层进行遍历，这会需要更多的内存置换次数，因此也就需要花费更多的时间。

数据库的数据读取都是需要进行代价巨大的磁盘IO操作，因此，更快地缩小范围和更少的读取次数是数据库需要关注的重点。而B+树在这些点上比B树做的更好。这就是为什么数据库要选用B+树作为底层实现。

10、非聚簇索引一定会回表查询吗？

出现概率: ★★★

不一定，这涉及到查询语句所要求的字段是否全部命中了索引，如果全部命中了索引，那么就不必再进行回表查询。一个索引包含（覆盖）所有需要查询字段的值，被称之为"覆盖索引"。

举个简单的例子，假设我们在学生表的成绩上建立了索引，那么当进行select score from student where score > 90的查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了score 信息，不会再次进行回表查询。

三、存储引擎

0、概要

• 1、可以简单谈谈MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别
• 2、MyISAM索引与InnoDB索引的区别？
• 3、InnoDB引擎的4大特性

1、可以简单谈谈MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别

出现概率: ★★★★

1)、关于 InnoDB

InnoDB 是 MySQL 的默认事务型引擎，用来处理大量短期事务。InnoDB 的性能和自动崩溃恢复特性使得它在非事务型存储需求中也很流行，除非有特别原因否则应该优先考虑 InnoDB。

InnoDB 的数据存储在表空间中，表空间由一系列数据文件组成。MySQL4.1 后 InnoDB 可以将每个表的数据和索引放在单独的文件中。

InnoDB 采用 MVCC 来支持高并发，并且实现了四个标准的隔离级别。其默认级别是 REPEATABLE READ，并通过间隙锁策略防止幻读，间隙锁使 InnoDB 不仅仅锁定查询涉及的行，还会对索引中的间隙进行锁定防止幻行的插入。

InnoDB 表是基于聚簇索引建立的，InnoDB 的索引结构和其他存储引擎有很大不同，聚簇索引对主键查询有很高的性能，不过它的二级索引中必须包含主键列，所以如果主键很大的话其他所有索引都会很大，因此如果表上索引较多的话主键应当尽可能小。

InnoDB 的存储格式是平*立的，可以将数据和索引文件从一个平台复制到另一个平台。

InnoDB 内部做了很多优化，包括从磁盘读取数据时采用的可预测性预读，能够自动在内存中创建加速读操作的自适应哈希索引，以及能够加速插入操作的插入缓冲区等。

2)、关于MyISAM

MySQL5.1及之前，MyISAM 是默认存储引擎，MyISAM 提供了大量的特性，包括全文索引、压缩、空间函数等，但不支持事务和行锁，最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。对于只读的数据或者表比较小、可以忍受修复操作的情况仍然可以使用 MyISAM。

MyISAM 将表存储在数据文件和索引文件中，分别以 .MYD 和 .MYI 作为扩展名。MyISAM 表可以包含动态或者静态行，MySQL 会根据表的定义决定行格式。MyISAM 表可以存储的行记录数一般受限于可用磁盘空间或者操作系统中单个文件的最大尺寸。

MyISAM 对整张表进行加锁，读取时会对需要读到的所有表加共享锁，写入时则对表加排它锁。但是在表有读取查询的同时，也支持并发往表中插入新的记录。

对于MyISAM 表，MySQL 可以手动或自动执行检查和修复操作，这里的修复和事务恢复以及崩溃恢复的概念不同。执行表的修复可能导致一些数据丢失，而且修复操作很慢。

对于 MyISAM 表，即使是 BLOB 和 TEXT 等长字段，也可以基于其前 500 个字符创建索引。MyISAM 也支持全文索引，这是一种基于分词创建的索引，可以支持复杂的查询。

MyISAM 设计简单，数据以紧密格式存储，所以在某些场景下性能很好。MyISAM 最典型的性能问题还是表锁问题，如果所有的查询长期处于 Locked 状态，那么原因毫无疑问就是表锁。

2、MyISAM索引与InnoDB索引的区别？

出现概率: ★★★★

MyISM和InnoDB索引都是由B+树实现的，但在索引管理数据方式上却有所不同。

1)、InnoDB是聚集索引，数据文件是和（主键）索引绑在一起的，即索引 + 数据 = 整个表数据文件，通过主键索引到整个记录，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，因为辅助索引是以建索引的字段为关键字索引到主键，所以需要两次，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。

主键索引：以主键索引到整条记录

辅助索引：以另一字段索引到主键

2)、MyISAM是非聚集索引，也是使用B+Tree作为索引结构，索引和数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。也就是说：InnoDB的B+树主键索引的叶子节点就是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值；而MyISAM的B+树主键索引和辅助索引的叶子节点都是数据文件的地址指针。

主键索引：以关键字索引到记录的地址

辅助索引：以某字段索引到记录地址

3、InnoDB引擎的4大特性

出现概率: ★★★

1)、插入缓冲 （Insert Buffer/Change Buffer）

插入缓存之前版本叫insert buffer，现版本 change buffer，主要提升插入性能，change buffer是insert buffer的加强，insert buffer只针对insert有效，change buffering对insert、delete、update(delete+insert)、purge都有效。

2)、双写机制（Double Write）

在InnoDB将BP中的Dirty Page刷（flush）到磁盘上时，首先会将（memcpy函数）Page刷到InnoDB tablespace的一个区域中，我们称该区域为Double write Buffer（大小为2MB，每次写入1MB，128个页，每个页16k,其中120个页为后台线程的批量刷Dirty Page，还有8个也是为了前台起的sigle Page Flash线程，用户可以主动请求，并且能迅速的提供空余的空间）。在向Double write Buffer写入成功后，第二步、再将数据分别刷到一个共享空间和真正应该存在的位置。

3)、自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）

哈希算法是一种非常快的查找方法，在一般情况（没有发生hash冲突）下这种查找的时间复杂度为O(1)。InnoDB存储引擎会监控对表上辅助索引页的查询。如果观察到建立hash索引可以提升性能，就会在缓冲池建立hash索引，称之为自适应哈希索引（Adaptive Hash Index，AHI）。

4)、预读 （Read Ahead）

预读（read-ahead)操作是一种IO操作，用于异步将磁盘的页读取到buffer pool中，预料这些页会马上被读取到。预读请求的所有页集中在一个范围内。

四、MySQL事务

0、概要

• 什么是数据库事务？
• 事物的四大特性(ACID)介绍一下?
• 什么是脏读？幻读？不可重复读？
• 什么是事务的隔离级别？MySQL的默认隔离级别是什么？
• 隔离级别的实现原理
• 事务延伸点: 分布式事务

1、 什么是数据库事务？

出现概率: ★★★★★

简单来说：数据库事务可以保证多个对数据库的操作（也就是 SQL 语句）构成一个逻辑上的整体。构成这个逻辑上的整体的这些数据库操作遵循：要么全部执行成功,要么全部不执行 。

# 开启一个事务
START TRANSACTION;
# 多条 SQL 语句
SQL1,SQL2...
## 提交事务
COMMIT;

事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。假如小明要给小红转账 1000 元，这个转账会涉及到两个关键操作就是：

将小明的余额减少 1000 元
将小红的余额增加 1000 元。
事务会把这两个操作就可以看成逻辑上的一个整体，这个整体包含的操作要么都成功，要么都要失败。

这样就不会出现小明余额减少而小红的余额却并没有增加的情况。

2、事物的四大特性(ACID)介绍一下?

出现概率: ★★★★

ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。

3、什么是脏读？幻读？不可重复读？

出现概率: ★★★★

1、脏读

脏读是指在一个事务处理过程里读取了另一个未提交的事务中的数据。

当一个事务正在多次修改某个数据，而在这个事务中这多次的修改都还未提交，这时一个并发的事务来访问该数据，就会造成两个事务得到的数据不一致。例如：用户A向用户B转账100元，对应SQL命令如下

update account set money=money+100 where name=’B’; (此时A通知B)
update account set money=money - 100 where name=’A’;

当只执行第一条SQL时，A通知B查看账户，B发现确实钱已到账（此时即发生了脏读），而之后无论第二条SQL是否执行，只要该事务不提交，则所有操作都将回滚，那么当B以后再次查看账户时就会发现钱其实并没有转。

2、不可重复读
  
不可重复读是指在对于数据库中的某个数据，一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值，这是由于在查询间隔，被另一个事务修改并提交了。
例如事务T1在读取某一数据，而事务T2立马修改了这个数据并且提交事务给数据库，事务T1再次读取该数据就得到了不同的结果，发生了不可重复读。

不可重复读和脏读的区别是，脏读是某一事务读取了另一个事务未提交的脏数据，而不可重复读则是读取了前一事务提交的数据。
在某些情况下，不可重复读并不是问题，比如我们多次查询某个数据当然以最后查询得到的结果为主。但在另一些情况下就有可能发生问题，例如对于同一个数据A和B依次查询就可能不同，A和B就可能打起来了……

3、虚读(幻读)

幻读是事务非独立执行时发生的一种现象。例如事务T1对一个表中所有的行的某个数据项做了从“1”修改为“2”的操作，这时事务T2又对这个表中插入了一行数据项，而这个数据项的数值还是为“1”并且提交给数据库。而操作事务T1的用户如果再查看刚刚修改的数据，会发现还有一行没有修改，其实这行是从事务T2中添加的，就好像产生幻觉一样，这就是发生了幻读。

幻读和不可重复读都是读取了另一条已经提交的事务（这点就脏读不同），所不同的是不可重复读查询的都是同一个数据项，而幻读针对的是一批数据整体（比如数据的个数）。

SQL标准定义了4类隔离级别，包括了一些具体规则，用来限定事务内外的哪些改变是可见的，哪些是不可见的。低级别的隔离级一般支持更高的并发处理，并拥有更低的系统开销。

4、什么是事务的隔离级别？MySQL的默认隔离级别是什么？

出现概率: ★★★★

MySQL的事务隔离级别一共有四个，分别是读未提交、读已提交、可重复读以及可串行化。

MySQL的隔离级别的作用就是让事务之间互相隔离，互不影响，这样可以保证事务的一致性。

隔离级别比较：可串行化>可重复读>读已提交>读未提交

隔离级别对性能的影响比较：可串行化>可重复读>读已提交>读未提交

由此看出，隔离级别越高，所需要消耗的MySQL性能越大（如事务并发严重性），为了平衡二者，一般建议设置的隔离级别为可重复读，MySQL默认的隔离级别也是可重复读。

5、隔离级别的实现原理

出现概率: ★★★

这里使用MySQL的默认隔离级别（可重复读）来进行说明 隔离级别的实现原理。

每条记录在更新的时候都会同时记录一条回滚操作（回滚操作日志undo log）。同一条记录在系统中可以存在多个版本，这就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。即通过回滚（rollback操作），可以回到前一个状态的值。

假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。

当前值是 4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。如图中看到的，在视图 A、B、C 里面，这一个记录的值分别是 1、2、4，同一条记录在系统中可以存在多个版本，就是数据库的多版本并发控制（MVCC）。对于 read-view A，要得到 1，就必须将当前值依次执行图中所有的回滚操作得到。

同时你会发现，即使现在有另外一个事务正在将 4 改成 5，这个事务跟 read-view A、B、C 对应的事务是不会冲突的。

提问：回滚操作日志（undo log）什么时候删除？

MySQL会判断当没有事务需要用到这些回滚日志的时候，回滚日志会被删除。

提问：什么时候不需要了？

当系统里么有比这个回滚日志更早的read-view的时候。

6、 事务延伸点: 什么是分布式事务， 有哪些解决方案?

出现概率: ★★★

这个主要看面试官的喜好， 如果用的是微服务架构，平时开发中会遇到蛮多案例的，不过相信很多人没有思考过这个的解决方案。

这里介绍一个分布式事务典型场景: 银行跨行转账业务是一个典型分布式事务场景，假设A需要跨行转账给B，那么就涉及两个银行的数据，无法通过一个数据库的本地事务保证转账的正确性，只能够通过分布式事务来解决。

将服务拆分为微服务时，遇见类似需要分布式事务的场景非常多，虽然微服务最佳实践建议尽量规避分布式事务，但是在很多业务场景，分布式事务是一个绕不开的技术问题。

分布式事务模式常见的有XA、TCC、SAGA、可靠消息。

1)、两阶段提交/XA

XA是由X/Open组织提出的分布式事务的规范，XA规范主要定义了(全局)事务管理器(TM)和(局部)资源管理器(RM)之间的接口。本地的数据库如mysql在XA中扮演的是RM角色

XA一共分为两阶段：

第一阶段（prepare）：即所有的参与者RM准备执行事务并锁住需要的资源。参与者ready时，向TM报告已准备就绪。

第二阶段 (commit/rollback)：当事务管理者(TM)确认所有参与者(RM)都ready后，向所有参与者发送commit命令。

目前主流的数据库基本都支持XA事务，包括mysql、oracle、sqlserver、postgre

2)、TCC事务方案

TCC方案其实是XA提交的一种改进。其将整个业务逻辑的每个分支显式的分成了Try、Confirm、Cancel三个操作。Try部分完成业务的准备工作，confirm部分完成业务的提交，cancel部分完成事务的回滚。

3)、SAGA事务方案

Saga和TCC一样，也是最终一致性事务、柔性事务。Saga的本质就是把一个长事务分隔成一个个小的事务，每个事务都包含一个执行模块和补偿模块。
Saga没有try，直接提交事务，可能出现脏读的情况，在某些对一致性要求较高的场景下，是不可接受的。

在启动一个Saga事务时，事务管理器会告诉第一个Saga参与者，也就是子事务，去执行本地事务。事务完成之后Saga的会按照执行顺序调用Saga的下一个参与的子事务。这个过程会一直持续到Saga事务执行完毕。

如果在执行子事务的过程中遇到子事务对应的本地事务失败，则Saga会按照相反的顺序执行补偿事务。

4)、可靠消息

消息一致性方案是通过消息中间件保证上下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个本地事务中，保证本地操作和消息发送要么两者都成功或者都失败。下游应用向消息系统订阅该消息，收到消息后执行相应操作。

RocketMQ 提供了典型的可靠消息接口，可以参考

五、MySQL数据库读写锁

0、概要

• 1、谈一谈MySQL的读写锁
• 2、隔离级别与锁的关系
• 3、按照锁的粒度分数据库锁有哪些？锁机制与InnoDB锁算法
• 4、从锁的类别上分MySQL都有哪些锁呢？像上面那样子进行锁定岂不是有点阻碍并发效率了
• 5、MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？
• 6、InnoDB存储引擎的锁的算法有三种
• 7、什么是死锁？怎么解决？
• 8、数据库的乐观锁和悲观锁是什么？怎么实现的？

1、谈一谈MySQL的读写锁

出现概率: ★★★★★

在处理并发读或写时，可以通过实现一个由两种类型组成的锁系统来解决问题。这两种类型的锁通常被称为共享锁和排它锁，也叫读锁和写锁。读锁是共享的，相互不阻塞，多个客户在同一时刻可以同时读取同一个资源而不相互干扰。写锁则是排他的，也就是说一个写锁会阻塞其他的写锁和读锁，确保在给定时间内只有一个用户能执行写入并防止其他用户读取正在写入的同一资源。

在实际的数据库系统中，每时每刻都在发生锁定，当某个用户在修改某一部分数据时，MySQL 会通过锁定防止其他用户读取同一数据。写锁比读锁有更高的优先级，一个写锁请求可能会被插入到读锁队列的前面，但是读锁不能插入到写锁前面。

2、隔离级别与锁的关系

出现概率: ★★★

在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上的排他锁冲突

在Read Committed级别下，读操作需要加共享锁，但是在语句执行完以后释放共享锁；

在Repeatable Read级别下，读操作需要加共享锁，但是在事务提交之前并不释放共享锁，也就是必须等待事务执行完毕以后才释放共享锁。

SERIALIZABLE 是限制性最强的隔离级别，因为该级别锁定整个范围的键，并一直持有锁，直到事务完成。

3、按照锁的粒度分数据库锁有哪些？锁机制与InnoDB锁算法

出现概率: ★★★

在关系型数据库中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。

MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：

MyISAM采用表级锁(table-level locking)。

InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁

行级锁，表级锁和页级锁对比

行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。

特点：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。

表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。

特点：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。

页级锁 页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

4、从锁的类别上分MySQL都有哪些锁呢？像上面那样子进行锁定岂不是有点阻碍并发效率了

出现概率: ★★★

从锁的类别上来讲，有共享锁和排他锁。

共享锁: 又叫做读锁。当用户要进行数据的读取时，对数据加上共享锁。共享锁可以同时加上多个。

排他锁: 又叫做写锁。当用户要进行数据的写入时，对数据加上排他锁。排他锁只可以加一个，他和其他的排他锁，共享锁都相斥。

用上面的例子来说就是用户的行为有两种，一种是来看房，多个用户一起看房是可以接受的。一种是真正的入住一晚，在这期间，无论是想入住的还是想看房的都不可以。

锁的粒度取决于具体的存储引擎，InnoDB实现了行级锁，页级锁，表级锁。

他们的加锁开销从大到小，并发能力也是从大到小。

5、MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？

出现概率: ★★★★

答：InnoDB是基于索引来完成行锁

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

6、InnoDB存储引擎的锁的算法有三种

• Record lock：单个行记录上的锁
• Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
• Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身

7、什么是死锁？

出现概率: ★★★★★

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。

8、常见的解决死锁的方法

出现概率: ★★★★★

死锁是指多个事务在同一资源上相互占用并请求锁定对方占用的资源而导致恶性循环的现象。当多个事务试图以不同顺序锁定资源时就可能会产生死锁，多个事务同时锁定同一个资源时也会产生死锁。

为了解决死锁问题，数据库系统实现了各种死锁检测和死锁超时机制。越复杂的系统，例如InnoDB 存储引擎，越能检测到死锁的循环依赖，并立即返回一个错误。这种解决方式很有效，否则死锁会导致出现非常慢的查询。还有一种解决方法，就是当查询的时间达到锁等待超时的设定后放弃锁请求，这种方式通常来说不太好。InnoDB 目前处理死锁的方法是将持有最少行级排它锁的事务进行回滚。

死锁发生之后，只有部分或者完全回滚其中一个事务，才能打破死锁。对于事务型系统这是无法避免的，所以应用程序在设计时必须考虑如何处理死锁。大多数情况下只需要重新执行因死锁回滚的事务即可。

9、数据库的乐观锁和悲观锁是什么？怎么实现的？

出现概率: ★★★★★

数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制（乐观锁）和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。在查询完数据的时候就把事务锁起来，直到提交事务。实现方式：使用数据库中的锁机制

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。在修改数据的时候把事务锁起来，通过version的方式来进行锁定。实现方式：乐一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

两种锁的使用场景

从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。

但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

六、MySQL视图

0、概要

• 1、为什么要使用视图？什么是视图？
• 2、视图有哪些特点？
• 3、视图的使用场景有哪些？
• 4、视图的优点
• 5、视图的缺点
• 6、存储过程与函数

1、为什么要使用视图？

出现概率: ★★

使用视图可以简化复杂的SQL操作，方便重用

2、视图有哪些特点？

出现概率: ★★★

a)、视图的列可以来自不同的表，是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
b)、视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。
c)、视图的建立和删除不影响基本表。
d)、对视图内容的更新(添加，删除和修改)直接影响基本表。
e)、当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。

3、视图的使用场景有哪些？

出现概率: ★★★

知道了视图的特点之后，我们就知道了可以使用视图 关联多个表的数据， 方便我们查询了，这个是在开发中还是有蛮多场景的， 比如: 采购单：有价格、数量、税率、含税金额，多半没有不含税金额、税额，而这些字段在很多报表中有都会用到，所以我们可以创建一个含有计算列字段的视图来解决这个问题。

4、视图的优点

出现概率: ★★★

• 数据库视图允许简化复杂查询
• 数据库视图有助于限制对特定用户的数据访问

5、视图的缺点

出现概率: ★★★

• 性能：从数据库视图查询数据可能会很慢，特别是如果视图是基于其他视图创建的。
• 表依赖关系：将根据数据库的基础表创建一个视图。每当更改与其相关联的表的结构时，都必须更改视图。

6、存储过程与函数

出现概率: ★★

本质上没区别，执行的本质都一样。函数有且只能返回一个变量, 存储过程可以返回多个 。

一般来说，存储过程实现的功能要复杂一点，而函数的实现的功能针对性比较强。 存储过程，功能强大，可以执行包括修改表等一系列数据库操作；用户定义函数不能用于执行一组修改全局数据库状态的操作。

对于存储过程来说可以返回参数，如记录集，而函数只能返回值或者表对象。函数只能返回一个变量；而存储过程可以返回多个。存储过程的参数可以有IN,OUT,INOUT三种类型，而函数只能有IN类型。存储过程声明时不需要返回类型，而函数声明时需要描述返回类型，且函数体中必须包含一个有效的RETURN语句。

存储过程一般是作为一个独立的部分来执行（ EXECUTE 语句执行），而函数可以作为查询语句的一个部分来调用（SELECT调用），由于函数可以返回一个表对象，因此它可以在查询语句中位于FROM关键字的后面。 SQL语句中不可用存储过程，而可以使用函数。

创建存储过程

create procedure sp_name()
begin
.........
end

调用存储过程

call sp_name()

七、MySQL触发器

0、概要

• 1、什么是触发器？触发器的使用场景有哪些？
• 2、MySQL中都有哪些触发器？

1、什么是触发器？触发器的使用场景有哪些？

出现概率: ★★★

触发器是一种特殊的存储过程，它被分配给某个特定的表，触发器都是自动调用的。当一特定的表数据被插入，更新或删除时，数据库需要执行一定的动作，触发器是确保数据完整性和一致性的基本有效的方法。

触发器使用场景:

• 可以通过数据库中的相关表实现级联更改。
• 实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。
• 例如可以生成某些业务的编号。
• 注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。
• 大家需要牢记以上基础知识点，重点是理解数据类型CHAR和VARCHAR的差异，表存储引擎InnoDB和MyISAM的区别。

2、MySQL中都有哪些触发器？

出现概率: ★★★

MySQL 数据库中有六种触发器：

• Before Insert
• After Insert
• Before Update
• After Update
• Before Delete
• After Delete

八、数据库优化

0、概要

• 1、为什么要优化
• 2、数据库结构优化
• 3、MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？
• 4、大表怎么优化？某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？
• 5、垂直分表的适用场景和优缺点
• 6、水平分表的适用场景和优缺点
• 7、MySQL的复制原理以及流程
• 8、读写分离有哪些解决方案？
• 9、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理
• 10、数据表损坏的修复方式有哪些？

1、为什么要优化数据库

出现概率: ★

当然是让我们的数据库更稳、更快、更持久了。

2、数据库结构优化

出现概率: ★★★

其实一般业务开发中, 这个关注的不多，估计是一些偏极客的团队关注的比较多些

使表占用尽量少的磁盘空间。减少磁盘I/O次数及读取数据量是提升性能的基础原则。表越小，数据读写处理时则需要更少的内存，同时，小表的索引占用也相对小，索引处理也更加快速。

MySQL支持不同类型的存储引擎和行格式，针对不同类型，业务需求的表应该设置合适的存储引擎及索引方法。表设置建议如下：

表列

• 为列选择最合适（通常最小）的数据类型。MySQL 具有许多不同列类型以最大化的减少磁盘和内存占用。例如，使用足够小的整型来表示小范围的小整型数据。MEDIUMINT 通常是一个很好的选择，它只占用INT 25%，甚至更小的空间。
• 如果可能，则将列声明为NOT NULL。声明为NOT NULL，使得优化器能够更好的使用索引，并避免了判断NULL的处理，这使得SQL 操作执行的更加快速。同时也为每列节省了1 bit的空间。如果确实需要使用NULL 值，那么也应该避免所有列都允许NULL。
• InnoDB 表默认使用动态类型(DYNAMIC )的行格式。可以通过设置默认行格式（innodb_default_row_format），或者在表定义（CREATE TABLE 或 ALTER TABLE ）中声明使用的行格式。

行格式

压缩类型的行格式，包括COMPACT, DYNAMIC, 和 COMPRESSED，对于特定操作，减少了存储空间占用，但是增加了CPU计算能力使用。如果主要的负载在缓存命中率及磁盘读写速度，那么这种格式将能够提升数据库反应速度。如果是极端情况负载受限于CPU性能，那么使用这种格式则会降低数据库性能。

压缩行格式也会对使用utf8mb3 或者 utf8mb4格式的变长CHAR 类型列存储进行优化处理。对于使用ROW_FORMAT=REDUNDANT, CHAR(N) 定义的表，每个列值最多占用 N × 个字节长度。许多语言可以使用但字节的utf8格式表示，所以规定那个长度的定义通常会造成空间浪费。压缩行格式定义下，InnoDB 会每一个列值分配一个N 到 N× 个字节的空间。

3、MySQL数据库cpu飙升到500%的话, 应该怎么处理？

出现概率: ★★★

当 cpu 飙升到 500%时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。

如果是 mysqld 造成的， show processlist，看看里面跑的 session 情况，是不是有消耗资源的 sql 在运行。找出消耗高的 sql，看看执行计划是否准确， index 是否缺失，或者实在是数据量太大造成。

一般来说，肯定要 kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)，等进行相应的调整(比如说加索引、改 sql、改内存参数)之后，再重新跑这些 SQL。

也有可能是每个 sql 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 session 连进来导致 cpu 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，比如说限制连接数等

show full processlist 可以看到所有链接的情况，但是大多链接的 state 其实是 Sleep 的，这种的其实是空闲状态，没有太多查看价值

我们要观察的是有问题的，所以可以进行过滤：

-- 查询非 Sleep 状态的链接，按消耗时间倒序展示，自己加条件过滤

select id, db, user, host, command, time, state, info
from information_schema.processlist
where command != 'Sleep'
order by time desc 

总结:

CPU报警：很可能是 SQL 里面有较多的计算导致的

连接数超高：很可能是有慢查询，然后导致很多的查询在排队，排查问题的时候可以看到”事发现场“类似的 SQL 语句一大片，那么有可能是没有索引或者索引不好使，可以用：explain 分析一下 SQL 语句

4、大表怎么优化？某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化？

出现概率: ★★★

千万级其实数量不大, CRUD比较慢, 可能要考虑磁盘、索引等问题.

5、垂直分表的适用场景和优缺点

出现概率: ★★★

把主码和一些列放到一个表，然后把主码和另外的列放到另一个表中。

如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，则可以采用垂直分割，另外垂直分割可以使得数据行变小，一个数据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数。其缺点是需要管理冗余列，查询所有数据需要join操作

垂直切分的优点：

• 解决业务系统层面的耦合，业务清晰
• 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
• 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点：

• 部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
• 分布式事务处理复杂
• 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）

6、水平分表的适用场景和优缺点

出现概率: ★★★

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。如图所示：

水平切分的优点：

• 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力
• 应用端改造较小，不需要拆分业务模块

缺点：

• 跨分片的事务一致性难以保证
• 跨库的join关联查询性能较差
• 数据多次扩展难度和维护量极大

7、MySQL的复制原理以及流程

MySQL主从复制工作原理

• 在主库上把数据更高记录到二进制日志
• 从库将主库的日志复制到自己的中继日志
• 从库读取中继日志的事件，将其重放到从库数据中
• 基本原理流程，3个线程以及之间的关联
• 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；
• 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；
• 从：sql执行线程——执行relay log中的语句；

复制过程

• Binary log：主数据库的二进制日志
• Relay log：从服务器的中继日志
• 第一步：master在每个事务更新数据完成之前，将该操作记录串行地写入到binlog文件中。
• 第二步：salve开启一个I/O Thread，该线程在master打开一个普通连接，主要工作是binlog dump process。如果读取的进度已经跟上了master，就进入睡眠状态并等待master产生新的事件。I/O线程最终的目的是将这些事件写入到中继日志中。
• 第三步：SQL Thread会读取中继日志，并顺序执行该日志中的SQL事件，从而与主数据库中的数据保持一致。

8、读写分离有哪些解决方案？

读写分离是依赖于主从复制，而主从复制又是为读写分离服务的。因为主从复制要求slave不能写只能读（如果对slave执行写操作，那么show slave status将会呈现Slave_SQL_Running=NO，此时你需要按照前面提到的手动同步一下slave）。

方案一

• 使用mysql-proxy代理
• 优点：直接实现读写分离和负载均衡，不用修改代码，master和slave用一样的帐号，mysql官方不建议实际生产中使用
• 缺点：降低性能， 不支持事务

方案二

• 使用AbstractRoutingDataSource+aop+annotation在dao层决定数据源。
• 如果采用了mybatis， 可以将读写分离放在ORM层，比如mybatis可以通过mybatis plugin拦截sql语句，所有的insert/update/delete都访问master库，所有的select
  都访问salve库，这样对于dao层都是透明。 plugin实现时可以通过注解或者分析语句是读写方法来选定主从库。不过这样依然有一个问题，
  也就是不支持事务， 所以我们还需要重写一下DataSourceTransactionManager， 将read-only的事务扔进读库，
  其余的有读有写的扔进写库。

方案三

• 使用AbstractRoutingDataSource+aop+annotation在service层决定数据源，可以支持事务.
• 缺点：类内部方法通过this.xx()方式相互调用时，aop不会进行拦截，需进行特殊处理。

九、MySQL部署和运维

0、概要

• 1、如何更新给一个大表建索引
• 2、如何批量删除N行记录, 有什么注意事项
• 3、如何删除表？
• 4、MySQL如何扩容
• 5、如何排查因为MySQL导致CPU占用高的问题？
• 6、MySQL数据库磁盘IO使用高，请问如何进行排查？
• 7、如何批量插入大量数据?
• 8、数据备份和恢复

1、如何更新给一个大表建索引

出现概率: ★★★★

这个问题考察的点: 线上高并发下的添加大表建索引

当表数据量很大时，建立索引或者修改表结构会很慢，而且在操作的过程中，数据库甚至处于死锁状态，那么有没有其他的好的办法呢？

方式1、“影子策略”

• 创建一张与原表（tb）结构相同的新表（tb_new）
• 在新表上创建索引
• 重命名原表为其他表名（tb => tb_tmp），新表重命名为原表名（tb_new => tb），此时新表（tb）承担业务
• 为原表（tb_tmp）新增索引
• 交换表，新表改回最初的名称（tb => tb_new），原表改回最初的名称（tb_tmp => tb），原表（tb）重新承担业务
• 把新表数据导入原表（即把新表承担业务期间产生的数据和到原表中）

# 以下sql对应上面六步
create table tb_new like tb;
alter table tb_new add index idx_col_name (col_name);
rename table tb to tb_tmp, tb_new to tb;
alter table tb_tmp add index idx_col_name (col_name);
rename table tb to tb_new, tb_tmp => tb;
insert into tb (col_name1, col_name2) select col_name1, col_name2 from tb_new;

在生产环境, 这个方式有比较严重的问题, 步骤3之后，新表改为原表名后（tb）开始承担业务，步骤3到结束之前这段时间的新产生的数据都是存在新表中的，但是如果有业务对老数据进行修改或删除操作，那将无法实现，所以步骤3到结束这段时间可能会产生数据（更新和删除）丢失。

方式2、利用辅助工具 Percona Toolkit 是一组高级的命令行工具，用来管理 MySQL 和系统任务，主要包括：

• 验证主节点和复制数据的一致性
• 有效的对记录行进行归档
• 找出重复的索引
• 总结 MySQL 服务器
• 从日志和 tcpdump 中分析查询
• 问题发生时收集重要的系统信息
• 在线修改表结构

工作原理如下:

• 如果存在外键，根据 alter-foreign-keys-method 参数的值，检测外键相关的表，做相应设置的处理。没有使用 alter-foreign-keys-method 指定特定的值，该工具不予执行
• 创建一个新的空表，其命名规则是：下划线 + 原表名 +_new—-_原表名_new
• 根据 alter 语句，更新新表的表结构；
• 创建触发器，用于记录从拷贝数据开始之后，对源数据表继续进行数据修改的操作记录下来，用于数据拷贝结束后，执行这些操作，保证数据不会丢失。如果表中已经定义了触发器这个工具就不能工作了。
• 拷贝数据，从源数据表中拷贝数据到新表中。
• 修改外键相关的子表，根据修改后的数据，修改外键关联的子表。
• rename 源数据表为 old 表，把新表 rename 为源表名，其通过一个 RENAME TABLE 同时处理两个表，实现原子操作。（RENAME TABLE dbteamdb.user TO dbteamdb._user_old, dbteamdb._user_new TO dbteamdb.user）
• 将 old 表删除、删除触发器。

方式3、凌晨进行维护， 添加索引, 一部分公司也是这么做的， 但是不够灵活，遇到一些紧急情况还是方式2更好些。

2、 如何批量删除N行记录, 有什么注意事项

出现概率: ★★★★

因为批量删除大表大量数据时, 数据会锁表, 在业务高峰时会导致 数据库CPU暴涨, 降低服务器性能, 可能会造成数据库雪崩现象。

这个也是每个线上开发人员可能遇到的业务场景。

方式1、删除大表的多行数据时，会超出innod block table size的限制，最小化的减少锁表的时间的方案是：

• 选择不需要删除的数据，并把它们存在一张相同结构的空表里
• 重命名原始表，并给新表命名为原始表的原始表名
• 删掉原始表

这个会有一个问题， 正式环境删除间隙的数据同步问题。

方式2、将批量删除任务拆减成 N个小删除任务, 比如只删1w条后, 将删除任务压入到异步队列等待执行.

方式3、删除表上的索引, 在删除数据, 可以提高效率, 但是不太适合线上环境.

3、如何删除表

出现概率: ★★★★

这个是如何批量删除N行记录的延伸问题.

如果我们清空表数据，建议直接使用truncate，效率上truncate远高于delete，在另一篇文章讲mysql的，可以得知，我们truncate不走事务，不会锁表，也不会产生大量日志写入日志文件，我们访问log执行日志可以发现每次delete都有记录。truncate table table_name 会立刻释放磁盘空间，并重置auto_increment的值，delete 删除不释放磁盘空间，insert会覆盖之前的数据上，因为我们创建表的时候有一个创建版本号。

4、MySQL如何扩容

出现概率: ★★★

目前可用方案

1)、MySQL的复制：

一个Master数据库，多个Salve，然后利用MySQL的异步复制能力实现读写分离，这个方案目前应用比较广泛，这种技术对于以读为主的应用很有效。
数据切分（MySQL的Sharding策略）：

• 垂直切分：一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系，把关系紧密的表放在一起。
• 水平切分：另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。

2)、通过集群扩展：MySQL Cluster(NDB Cluster)

类似于MongoDB的动态扩容策略。

MySQL Cluster是一套具备可扩展能力、实时、内存内且符合ACID要求的事务型数据库，其将99.999%高可用性与低廉的开源总体拥有成本相结合。在设计思路方面，MySQL Cluster采用一套分布式多主架构并借此彻底消灭了单点故障问题。MySQL Cluster能够横向扩展至商用硬件之上，能够通过自动分区以承载读取与写入敏感型工作负载，并可通过SQL与NoSQL接口实现访问。

采用NDB存储引擎，有数据节点，SQL节点，和管理节点（1个，配置要求低）

3)、分库分表分区

5、如何排查因为MySQL导致CPU占用高的问题？

出现概率: ★★★

在问题出现之前, 我们需要做的是加强监控, 比如当CPU暴涨到85%时就进行报警, 这样当有问题时, 开发人员和运维人员可以第一时间收到报警, 并处理， 而不是让用户报出来: 你家APP是不是又崩了, 卡死了。

我们平时遇到大部分MySQL导致CPU占用高的情况是因为慢查询实例出现CPU飙升。这种情况表现是QPS（每秒执行的查询次数）不高；查询执行效率低、执行时需要扫描大量表中数据。此时可能是由于存在慢查询导致，查询执行效率低，为了获取预期的结果就需要访问大量的数据，导致平均逻辑IO增高，此时就会是CPU利用率过高。

此时需要DBA，定位效率低的查询、优化查询的执行效率、降低查询执行的成本。

具体定位的过程可以参考：

1)、通过在控制台下载慢查询日志，定位效率低的SQL并进行优化
2)、也可以通过 show processlist; 或 show full processlist; 命令查看当前执行的查询，反复执行，找到慢查询的process ID ，运行kill 慢查询的id 命名杀掉慢查询进程。

同时MySQL处在高负载环境下，磁盘IO读写过多，也会占用很多资源，必然会使CPU占用过高。CPU过高，可以从下面几个方向进行排查问题和优化：

1)、打开慢查询日志，查询是否是某个SQL语句占用过多资源，如果是的话，可以对SQL语句进行优化，比如优化 insert 语句、优化 group by 语句、优化 order by 语句、优化 join 语句等等；
2)、考虑索引问题；
3)、定期分析表，使optimize table；
4)、优化数据库对象；
5)、考虑是否是锁问题；
6)、调整一些MySQL Server参数，比如key_buffer_size、table_cache、innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等等；
7)、如果数据量过大，可以考虑使用MySQL集群或者搭建高可用环境。
8)、考虑磁盘是否满了

6、MySQL数据库磁盘IO使用高，请问如何进行排查？

出现概率: ★★★

我们以mysql5.7版本为例，结合performance_schema来查看MySQL数据库的各种指标。IO的话，可以查看这张表：

performance_schema.file_instances：列出了文件I O操作及其相关文件的工具实例

一般遇到问题时的排查思路：

1、慢SQL排除
2、硬件问题-RAID降级，磁盘故障等排除
3、innodb_log、innodb_buffer_pool_wait相关配置
4、IO相关参数配置

innodb_flush_method = O_DIRECT
innodb_file_per_table = 1
innodb_doublewrite = 1
delay_key_write
innodb_read_io_threads
innodb_read_io_threads
innodb_io_capacity
innodb_flush_neighbors
sync_binlog

其中可以主要关注：sync_binlog, binlog刷新的参数，默认是1。

mysql> show variables like '%sync_bin%';
+--------------+-------+
| Variable_name | Value |
+---------------+-------+
| sync_binlog   | 1   |
+---------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

sync_binlog为1, 表示每次事务提交后MySQL将进行一次fsync之类的磁盘同步指令来将binlog_cache中的数据强制写入磁盘，频繁的写盘导致磁盘IO居高不下，将sync_binlog调整为500。

大家都知道,影响数据库最大的性能问题就是磁盘IO，为了提升数据库的IOPS，可以使用SSD或者PCIE-SSD高速磁盘。内存方面也很重要，内存可以缓存热点数据和存储引擎文件，避免产生过多的物理IO，可以增加物理内存来提高数据库的并发和读写性能。

最后也建议：最好部署相关的监控平台或者对比历史性能记录，结合业务以及负载来分析。

7、如何批量插入大量数据?

出现概率: ★★★

1)、自己也循环一条一条插入, 缺点时因为频繁建立连接, 比较耗时

2)、减少连接资源，拼接一条sql，这样写一次正常插入一万条基本问题不大，除非数据很长，应付普通的批量插入够用了，比如：批量生成卡号，批量生成随机码等等。

3)、使用存储过程

delimiter $$$
create procedure zqtest()
begin
declare i int default 0;
set i=0;
start transaction;
while i<80000 do
    //your insert sql 
set i=i+1;
end while;
commit;
end
$$$
delimiter;
call zqtest();

4)、使用MYSQL LOCAL_INFILE

LOAD DATA LOCAL INFILE 'F:\\milo.csv' INTO TABLE test
FIELDS TERMINATED BY ',' 
ENCLOSED BY '"' 
LINES TERMINATED BY '\r\n'
IGNORE 1 LINES
(id, name)

时间对比:

经过测试插入1w条数据时候与拼装批量插入语句时间差别不大，当插入数量达到10w出现了明显的时间差：
拼装批量插入语句花费时间：6.83s
LOAD DATA LOCAL INFILE实现大批量插入花费时间：1.23s
当表格的字段更多数据量更大出现的时间差就越大。

总结：当需要进行大批量数据插入的时候，可以优先考虑LOAD DATA LOCAL INFILE实现方式。

8、数据备份和恢复

出现概率: ★★★★

Mysql 提供了 mysqldump、ibbackup、replication 工具来备份, 关于备份需要了解的几个概念:

1)、数据备份按备份类型：

• 热备：在数据库运行过程中直接备份， 读写操作均可执行
• 冷备：在数据库停止的情况下备份，读写操作均不可进行，一般直接复制相关的物理文件即可
• 温备：在数据库运行过程中备份， 读操作可执行；但写操作不可执行，但对数据库操作有影响，如加个全局读锁以保证备份数据一致性

关于热备原理:

双机热备就是使用MySQL提供的一种主从备份机制实现。所谓双机热备其实是一个复制的过程，复制过程中一个服务器充当主服务器，一个或多个服务器充当从服务。这个复制的过程实质上是从服务器复制主服务器上MySQL的二进制日志（bin-log），并在从服务器上还原主服务器上的sql语句操作，这样只要两个数据库的初态是一样的，就能一直同步。

双机热备的实现需要MySQL的版本高于3.2.。另外由于这种备份是基于MySQL二进制日志实现，所以主从服务器上的MySQL版本最好能够一样，至少从服务器的MySQL版本不可以低于主服务器的数据库版本。因为MySQL不同的版本之间二进制日志可能不一样。

当然这种复制和重复都是MySQL自动实现的，我们只需要配置即可。

上图中有两个服务器， 演示了从一个主服务器（master） 把数据同步到从服务器（slave）的过程。

这是一个主-从复制的例子。 主-主互相复制只是把上面的例子反过来再做一遍。

2)、按备份内容：

• 日志备份：主要备份 bin-log 日志，然后 replay 来完成 point-in-time
• 完全备份：对数据库一个完整的备份
• 增量备份：在上次完全备份的基础上对更改部分进行备份（MySQL 没真正的增量备份，一般通过 bin-log 完成，要借助第三方工具才能实现）

3)、按备份文件：

• 逻辑文件：指备份出的文件可读，一般指 SQL 语句（适用库升级，迁移，但恢复时间较长需要执行 SQL 语句）
• 物理文件：指复制数据库的物理文件

其中 mysqldump 是属于逻辑备份，也是最常见的备份工具了，缺点在于备份和恢复速度不是特别快

4)、最后关于备份数据, 别忘了我们也要备份 binlog

如果有 DBA 告诉你，这个数据库能够恢复到两个个月内任何状态，这说明了，这个数据库的 binlog 日志至少保留了两个月。备份 binlog 的好处:

• 可以实现基于任意时间点的恢复
• 可以用于误操作数据闪回
• 可以用于审计

5)、关于备份恢复

a)、对于使用mysqldump进行逻辑备份的文件， mysql -u root -p [dbname] < backup.sql 进行恢复即可

b)、xtrabackup 备份全量恢复

Percona-xtrabackup是 Percona公司开发的一个用于MySQL数据库物理热备的备份工具，支持MySQL、Percona server和MariaDB，开源免费，是目前较为受欢迎的主流备份工具。xtrabackup只能备份innoDB和xtraDB两种数据引擎的表，而不能备份MyISAM数据表。

MySQL冷备、mysqldump、MySQL热拷贝都无法实现对数据库进行增量备份。在实际生产环境中增量备份是非常实用的，如果数据大于50G或100G，存储空间足够的情况下，可以每天进行完整备份，如果每天产生的数据量较大，需要定制数据备份策略。例如每周实用完整备份，周一到周六实用增量备份。而Percona-Xtrabackup就是为了实现增量备份而出现的一款主流备份工具，

xtrabackup包含两个主要的工具，即xtrabackup和innobackupex，二者区别如下：

（1）xtrabackup只能备份innodb和xtradb两种引擎的表，而不能备份myisam引擎的表；

（2）innobackupex是一个封装了xtrabackup的Perl脚本，支持同时备份innodb和myisam，但在对myisam备份时需要加一个全局的读锁。还有就是myisam不支持增量备份

Xtrabackup备份原理

Xtrabackup备份流程图（xtrabackup备份过程中，先备份innodb表，再备份非innodb表）：

恢复过程如下：

#步骤一：解压（如果没有压缩可以忽略这一步）
innobackupex--decompress<备份文件所在目录>

#步骤二：应用日志
innobackupex--apply-log<备份文件所在目录>

#步骤三：复制备份文件到数据目录
innobackupex--datadir=--copy-back<备份文件所在目录>

c)、基于时间点恢复

基于时间点的恢复依赖的是 binlog 日志，需要从 binlog 中找过从备份点到恢复点的所有日志，然后应用。

show variables like 'log_bin%';
+---------------------------------+-------+
| Variable_name                   | Value |
+---------------------------------+-------+
| log_bin                         | OFF   |
| log_bin_basename                |       |
| log_bin_index                   |       |
| log_bin_trust_function_creators | OFF   |
| log_bin_use_v1_row_events       | OFF   |
+---------------------------------+-------+
5 rows in set (0.06 sec)

查看log_bin 配置是否启用 binlog。Mysql 8.0 默认开启 binlog。

如果log_bin 是关闭, 可以修改my.conf 打开. 这里不就展开讲binlog的恢复了，想深入了解的朋友可以自己研究一下。

结语: 对于一个在正式环境运行的系统来说, 数据是最重要的了, 代码我们可以通过git来管理, 数据只能靠我们自己进行备份、只有平时做好了操作， 才能在关键时刻恢复。 比如这个经典案例, 如果平时做好了演练, 也就没有那么多事情了: