MySQL校招集锦

数据库面试集锦

1.请说下你对MySQL架构的了解

• 先看一下MySQL的架构图

  

大体来说，MySQL 可以分为 Server 层和存储引擎两部分。

• Server 层包括：连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖了 MySQL 的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如：日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如：存储过程、触发器、视图等等。

• 存储引擎层负责：数据的存储和提取。其架构是插件式的，支持 InnoDB、MyISAM 等多个存储引擎。从 MySQL5.5.5 版本开始默认的是InnoDB，但是在建表时可以通过 engine = MyISAM 来指定存储引擎。不同存储引擎的表数据存取方式不同，支持的功能也不同。

• 从上图中可以看出，不同的存储引擎共用一个 Server 层，也就是从连接器到执行器的部分。

2.一条 SQL 语句在数据库框架中的执行流程？

1. 应用程序把查询 SQL 语句发送给服务器端执行；
2. 查询缓存，如果查询缓存是打开的，服务器在接收到查询请求后，并不会直接去数据库查询，而是在数据库的查询缓存中找是否有相对应的查询数据，如果存在，则直接返回给客户端。只有缓存不存在时，才会进行下面的操作；
3. 查询优化处理，生成执行计划。这个阶段主要包括解析 SQL、预处理、优化 SQL 执行计划；
4. MySQL 根据相应的执行计划完成整个查询；
5. 将查询结果返回给客户端。

详情查看此篇博客：https://xiaolincoding.com/mysql/base/how_select.html

3.数据库的三范式是什么

1. 第一范式：强调的是列的原子性，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项；
2. 第二范式：要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性；
3. 第三范式：任何非主属性不依赖于其它非主属性。

4.char和varchar的区别

**char(n) ：**固定长度类型，比如：订阅 char(10)，当你输入”abc”三个字符的时候，它们占的空间还是 10 个字节，其他 7 个是空字节。char 优点：效率高；缺点：占用空间；适用场景：存储密码的 md5 值，固定长度的，使用 char 非常合适。

**varchar(n) ：**可变长度，存储的值是每个值占用的字节再加上一个用来记录其长度的字节的长度。

所以，从空间上考虑 varcahr 比较合适；从效率上考虑 char 比较合适，二者使用需要权衡。

5.varchar(10) 和 varchar(20) 的区别

varchar(10) 中 10 的涵义最多存放 10 个字符，varchar(10) 和 varchar(20) 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

6.谈谈你对索引的理解？

索引的出现是为了提高数据的查询效率，就像书的目录一样。一本500页的书，如果你想快速找到其中的某一个知识点，在不借助目录的情况下，那我估计你可得找一会儿。同样，对于数据库的表而言，索引其实就是它的“目录”。

同样索引也会带来很多负面影响：创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

建立索引的原则：

1. 在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引；
2. 在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引。

不适合建立索引的情况：

1. 对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引；
2. 对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如：文本字段（text）等。

7.索引的底层使用的是什么数据结构

索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关,，在MySQL中使用较多的索引有 Hash 索引、B+树索引等。而我们经常使用的 InnoDB 存储引擎的默认索引实现为 B+ 树索引。

8.谈谈你对 B+ 树的理解

1. B+ 树是基于 B 树和叶子节点顺序访问指针进行实现，它具有 B 树的平衡性，并且通过顺序访问指针来提高区间查询的性能。
2. 在 B+ 树中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，如果某个指针的左右相邻 key 分别是 key i 和 key i+1，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 大于等于 key i 且小于等于 key i+1。
3. 进行查找操作时，首先在根节点进行二分查找，找到一个 key 所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在叶子节点上进行二分查找，找出 key 所对应的 data。
4. 插入、删除操作会破坏平衡树的平衡性，因此在插入删除操作之后，需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作来维护平衡性。

9.为什么 InnoDB 存储引擎选用 B+ 树而不是 B 树呢

用 B+ 树不用 B 树考虑的是 IO 对性能的影响，B 树的每个节点都存储数据，而 B+ 树只有叶子节点才存储数据，所以查找相同数据量的情况下，B 树的高度更高，IO 更频繁。数据库索引是存储在磁盘上的，当数据量大时，就不能把整个索引全部加载到内存了，只能逐一加载每一个磁盘页（对应索引树的节点）。

10.谈谈你对聚簇索引的理解

在创建表时，InnoDB 存储引擎会根据不同的场景选择不同的列作为索引：

• 如果有主键，默认会使用主键作为聚簇索引的索引键（key）；
• 如果没有主键，就选择第一个不包含 NULL 值的唯一列作为聚簇索引的索引键（key）；
• 在上面两个都没有的情况下，InnoDB 将自动生成一个隐式自增 id 列作为聚簇索引的索引键（key）；

其它索引都属于辅助索引（Secondary Index），也被称为二级索引或非聚簇索引。创建的主键索引和二级索引默认使用的是 B+Tree 索引。

从物理存储的角度来看，索引分为聚簇索引（主键索引）、二级索引（辅助索引）。

这两个区别在前面也提到了：

• 主键索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是实际数据，所有完整的用户记录都存放在主键索引的 B+Tree 的叶子节点里；
• 二级索引的 B+Tree 的叶子节点存放的是主键值，而不是实际数据。

所以，在查询时使用了二级索引，如果查询的数据能在二级索引里查询的到，那么就不需要回表，这个过程就是覆盖索引。如果查询的数据不在二级索引里，就会先检索二级索引，找到对应的叶子节点，获取到主键值后，然后再检索主键索引，就能查询到数据了，这个过程就是回表

11.谈谈你对哈希索引的理解

• 哈希索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性。无法用于排序与分组、只支持精确查找，无法用于部分查找和范围查找。

• InnoDB 存储引擎有一个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当某个索引值被使用的非常频繁时，会在 B+ 树索引之上再创建一个哈希索引，这样就让 B+Tree 索引具有哈希索引的一些优点，比如：快速的哈希查找。

12.谈谈你对覆盖索引的认识

如果一个索引包含了满足查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。具有以下优点：

1. 索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
2. 一些存储引擎（例如：MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。
3. 对于 InnoDB 引擎，若辅助索引能够覆盖查询，则无需访问主索引。

13.索引的分类

从数据结构：

• 树索引。
• Hash索引
• Full-text索引

从物理存储角度

1. 聚集索引（clustered index）
2. 非聚集索引（non-clustered index）

从逻辑角度

1. 普通索引
2. 唯一索引
3. 主键索引
4. 联合索引
5. 全文索引

14.谈谈你对最左前缀原则的理解

MySQL 使用联合索引时，需要满足最左前缀原则。下面举例对其进行说明：

1. 一个 2 列的索引 (name, age)，对 (name)、(name, age) 上建立了索引；
2. 一个 3 列的索引 (name, age, sex)，对 (name)、(name, age)、(name, age, sex) 上建立了索引。

1、 B+ 树的数据项是复合的数据结构，比如：(name, age, sex) 的时候，B+ 树是按照从左到右的顺序来建立搜索树的，比如：当(小明, 22, 男)这样的数据来检索的时候，B+ 树会优先比较 name 来确定下一步的所搜方向，如果 name 相同再依次比较 age 和 sex，最后得到检索的数据。但当 (22, 男) 这样没有 name 的数据来的时候，B+ 树就不知道第一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候 name 就是第一个比较因子，必须要先根据 name 来搜索才能知道下一步去哪里查询。

2、 当 (小明, 男) 这样的数据来检索时，B+ 树可以用 name 来指定搜索方向，但下一个字段 age 的缺失，所以只能把名字等于小明的数据都找到，然后再匹配性别是男的数据了， 这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。

关于最左前缀的补充：

1. 最左前缀匹配原则会一直向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，比如：a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立 (a, b, c, d) 顺序的索引，d 是用不到索引的。如果建立 (a, b, d, c) 的索引则都可以用到，a、b、d 的顺序可以任意调整。
2. = 和 in 可以乱序，比如：a = 1 and b = 2 and c = 3 建立 (a, b ,c) 索引可以任意顺序，MySQL 的优化器会优化成索引可以识别的形式。

15.怎么知道创建的索引有没有被使用到？或者说怎么才可以知道这条语句运行很慢的原因

使用 Explain 命令来查看语句的执行计划，MySQL 在执行某个语句之前，会将该语句过一遍查询优化器，之后会拿到对语句的分析，也就是执行计划，其中包含了许多信息。可以通过其中和索引有关的信息来分析是否命中了索引，例如：possilbe_key、key、key_len 等字段，分别说明了此语句可能会使用的索引、实际使用的索引以及使用的索引长度。

16.什么情况下索引会失效？即查询不走索引？

• 下面举例几种不走索引的SQL语句

  1. 索引列表参与表达式计算

     SELECT 'sname' FROM 'stu' WHERE 'age' + 10 = 30;
     

  2. 函数运算：

     SELECT 'sname' FROM 'stu' WHERE LEFT('date',4) < 1990; 
     

  3. %词语%–模糊查询：

     SELECT * FROM 'manong' WHERE `uname` LIKE '码农%' -- 走索引 
     
     SELECT * FROM 'manong' WHERE `uname` LIKE '%码农%' -- 不走索引 
     

  4. 字符串与数字比较不走索引：

     CREATE TABLE 'a' ('a' char(10));
     EXPLAIN SELECT * FROM 'a' WHERE 'a'="1" — 走索引
     EXPLAIN SELECT * FROM 'a'WHERE 'a'=1 — 不走索引，同样也是使用了函数运算
     

  5. 查询条件中有 or ，即使其中有条件带索引也不会使用。换言之，就是要求使用的所有字段，都必须建立索引：

  select * from dept where dname='xxx' or loc='xx' or deptno = 45;
  

  6. 正则表达式不使用索引。
  7. MySQL 内部优化器会对 SQL 语句进行优化，如果优化器估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

17.查询性能的优化方法？

减少请求的数据量

1. 只返回必要的列：最好不要使用 SELECT * 语句。
2. 只返回必要的行：使用 LIMIT 语句来限制返回的数据。
3. 缓存重复查询的数据：使用缓存可以避免在数据库中进行查询，特别在要查询的数据经常被重复查询时，缓存带来的查询性能提升将会是非常明显的。

减少服务器端扫描的行数

1. 最有效的方式是使用索引来覆盖查询。

18.InnDB和MyISAM的比较？

1. 事务：MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务；
2. 全文索引：MyISAM 支持全文索引，InnoDB 5.6 之前不支持全文索引；
3. 关于 count()：MyISAM会直接存储总行数，InnoDB 则不会，需要按行扫描。意思就是对于 select count() from table; 如果数据量大，MyISAM 会瞬间返回，而 InnoDB 则会一行行扫描；
4. 外键：MyISAM 不支持外键，InnoDB 支持外键；
5. 锁：MyISAM 只支持表锁，InnoDB 可以支持行锁。
6. MVCC：InnoDB支持MVCC，而MyISAM不支持

MVCC，全称MUlti-VersionConcurrency Control，即多版本并发控制。MVCC是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事物内存。

19.谈谈你对水平切分和垂直切分的理解？

• 水平切分

  水平切分是将同一个表中的记录拆分到多个结构相同的表中。当一个表的数据不断的增多时，水平切分是必然的选择，它可以将数据分布到集群的不同的节点上，从而缓解单个数据库的压力。

• 垂直切分

  垂直切分是将一张表按例切分成多个表，通常是按照列的关系密集程度进行切分，也可以利用垂直切分将经常被使用的列和不经常使用的列切分到不同的表中。例如：将原来的电商数据库垂直切分成商品数据库，用户数据库等

20.主从复制中涉及到哪三个线程✨

1. binlog 线程 ：负责将主服务器上的数据更改写入二进制日志（Binary log）中。
2. I/O 线程 ：负责从主服务器上读取二进制日志，并写入从服务器的重放日志（Relay log）中。
3. SQL 线程 ：负责读取重放日志并重放其中的 SQL 语句。

21.主从同步的延迟原因及解决办法✨

主从同步的延迟的原因：

假如一个服务器开放 Ｎ 个连接给客户端，这样有会有大并发的更新操作, 但是从服务器的里面读取 binlog 的线程仅有一个， 当某个 SQL 在从服务器上执行的时间稍长或者由于某个 SQL 要进行锁表就会导致主服务器的 SQL 大量积压，未被同步到从服务器里。这就导致了主从不一致， 也就是主从延迟。

主从同步延迟的解决办法：

实际上主从同步延迟根本没有什么一招制敌的办法， 因为所有的 SQL 必须都要在从服务器里面执行一遍，但是主服务器如果不断的有更新操作源源不断的写入，那么一旦有延迟产生，那么延迟加重的可能性就会原来越大。当然我们可以做一些缓解的措施。

1. 我们知道因为主服务器要负责更新操作， 它对安全性的要求比从服务器高，所有有些设置可以修改，比如sync_binlog=1，innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之类的设置，而 slave 则不需要这么高的数据安全，完全可以将 sync_binlog 设置为 0 或者关闭 binlog、innodb_flushlog、innodb_flush_log_at_trx_commit 也 可以设置为 0 来提高 SQL 的执行效率。
2. 增加从服务器，这个目的还是分散读的压力， 从而降低服务器负载。

22.谈谈你对数据库读写分离的理解✨

读写分离常用代理方式来实现，代理服务器接收应用层传来的读写请求，然后决定转发到哪个服务器。主服务器处理写操作以及实时性要求比较高的读操作，而从服务器处理读操作。

读写分离能提高性能的原因在于：

1. 主从服务器负责各自的读和写，极大程度缓解了锁的争用；
2. 从服务器可以使用 MyISAM，提升查询性能以及节约系统开销；
3. 增加冗余，提高可用性。

23.请你描述下事务的特性

1. 原子性：事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
2. 一致性：执行事务前后，数据库从一个一致性状态转换到另一个一致性状态。
3. 隔离性：并发访问数据库时，一个用户的事物不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
4. 持久性：一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

24.谈谈你对事务隔离级别的理解

1. READ_UNCOMMITTED（未提交读）: 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读；
2. READ_COMMITTED（提交读）: 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生；
3. REPEATABLE_READ（可重复读）: 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生；
4. SERIALIZABLE（串行化）: 最高的隔离级别，完全服从 ACID 的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。但是这将严重影响程序的性能。通常情况下也不会用到该级别。

25.解释下什么叫脏读、不可重复读和幻读

• 脏读：

表示一个事务能够读取另一个事务中还未提交的数据。比如：某个事务尝试插入记录 A，此时该事务还未提交，然后另一个事务尝试读取到了记录 A。

• 不可重复读 ：

是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。例如，一个编辑人员两次读取同一文档，但在两次读取之间，作者重写了该文档。当编辑人员第二次读取文档时，文档已更改。原始读取不可重复。如果只有在作者全部完成编写后编辑人员才可以读取文档，则可以避免该问题

不可重复读的重点是修改 :同样的条件 , 你读取过的数据 , 再次读取出来发现值不一样了

• 幻读：

指同一个事务内多次查询返回的结果集不一样。比如同一个事务 A 第一次查询时候有 n 条记录，但是第二次同等条件下查询却有 n+1 条记录，这就好像产生了幻觉。发生幻读的原因也是另外一个事务新增或者删除或者修改了第一个事务结果集里面的数据，同一个记录的数据内容被修改了，所有数据行的记录就变多或者变少了。

幻读的重点在于新增或者删除：同样的条件 , 第 1 次和第 2 次读出来的记录数不一样

26.MySQL 默认的隔离级别是什么

• MySQL默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别。
• Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED 隔离级别。

27.谈谈你对MVCC 的了解✨

数据库并发场景：

1. 读-读：不存在任何问题，也不需要并发控制；
2. 读-写：有线程安全问题，可能会造成事务隔离性问题，可能遇到脏读，幻读，不可重复读；
3. 写-写：有线程安全问题，可能会存在更新丢失问题。

多版本并发控制（MVCC）是一种用来解决读-写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单向增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读操作只读该事务开始前的数据库的快照。

MVCC 可以为数据库解决以下问题：

1. 在并发读写数据库时，可以做到在读操作时不用阻塞写操作，写操作也不用阻塞读操作，提高了数据库并发读写的性能；
2. 同时还可以解决脏读，幻读，不可重复读等事务隔离问题，但不能解决更新丢失问题。

28.说一下 MySQL 的行锁和表锁

MyISAM 只支持表锁，InnoDB 支持表锁和行锁，默认为行锁。

• 表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低。
• 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁粒度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高。

29.InnoDB 存储引擎的锁的种类有哪些

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

30.MySQL 问题排查都有哪些手段

1. 使用 show processlist 命令查看当前所有连接信息；
2. 使用 Explain 命令查询 SQL 语句执行计划；
3. 开启慢查询日志，查看慢查询的 SQL。

31.MySQL 数据库 CPU 飙升到 500% 的话他怎么处理✨

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，通过 SHOW PROCESSLIST 查看正在运行的线程，是不是有消耗资源的 SQL 在运行，找出其中消耗高的 SQL，看看执行计划是否准确， index 是否缺失，或者是数据量太大造成。

然后 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。

若每个 SQL 消耗资源都不多，只是同一时间大量的 session 连进来导致 CPU 飙升，这种情况就需要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

32.MySQL的redo log,undo log,bin log都是干什么

redo log是InnoDB引擎特有的，只记录该引擎中表的修改记录。binlog是MySQL的Server层实现的，会记录所有引擎对数据库的修改。

redo log是物理日志，记录的是在具体某个数据页上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑。

redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的，binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志。

1. redolog记录修改内容（哪一页发生了什么变化），写于事务开始前，用于数据未落磁盘，但数据库挂了后的数据恢复
2. binlog记录修改SQL，写于事务提交时，可用于读写分离
3. undolog记录修改前记录，用于回滚和多版本并发控制

33.SQL与MySQL有什么区别？

SQL 和 MySQL 是 DBMS 中最令人困惑的两个术语，二者之间存在本质上的区别。

• SQL 是一种结构化查询语言，用于在数据库上执行各种操作，但 MySQL 是一个关系数据库管理系统（RDBMS），使用 SQL 执行所有数据库操作。
• SQL 用于访问，更新和操作数据库中的数据，用户使用时需要学习该语言，然后编写查询，而 MySQL 是一个软件，会为用户提供一个界面，只需单击一些按钮即可用于执行各种数据库操作。
• 由于 MySQL 是一个软件，所以它会定期获得各种更新，但在 SQL 中，命令总是相同的。

34.添加索引的原则✨

索引虽好，但也不是无限制使用的，以下为添加索引时需要遵循的几项建议性原则：

• 在 查询中很少使用 或者参考的列不要创建索引。由于这些列很少使用到，增加索引反而会降低系统的维护速度和增大空间需求。
• 只有很少数据值的列 也不应该增加索引。由于这些列的取值很少，区分度太低，例如人事表中的性别，在查询时，需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
• 定义为 text、image 和 bit 数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
• 当 修改性能远远大于检索性能 时，不应该创建索引。这时因为，二者是相互矛盾的，当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。
• 定义有 外键 的数据列一定要创建索引。

35.有哪些事务状态✨

• 活跃状态：事务的第一个状态，任何正在执行的事务都处于此状态，所做的 更改 存储在 主内存的缓冲区 中。
• 部分提交状态：执行上次操作后，事务进入部分提交状态。之所以是部分提交，是因为所做的更改仍然在主内存的缓冲区中。
• 失败状态：如果某个检查在活动状态下失败，在活动状态或部分提交状态发生一些错误，并且事务无法进一步执行，则事务进入失败状态。
• 中止状态：如果任何事务已达到失败状态，则恢复管理器将数据库回滚到开始执行的原始状态。
• 提交状态：如果所有操作成功执行，则来自 部分提交状态 的事务进入提交状态。无法从此状态回滚，它是一个新的 一致状态。

36.什么是死锁？如何解决死锁

• 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。

常见的解决死锁的方法

• 如果不同程序并发存取多个表，尽量约定 以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会；
• 在同一个事务中，尽可能做到 一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率；
• 对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用 升级锁定颗粒度，通过 表级锁 定来减少死锁产生的概率。

37.什么是乐观锁和悲观锁？如何实现？

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。这对于长事务来讲，可能会严重影响系统的并发处理能力。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。乐观锁适用于 读多写少 的应用场景，这样可以提高吞吐量。实现方式：一般会使用版本号机制或 CAS 算法实现。

38.什么是超键？什么是主键？✨

超 键：在关系中，能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。

候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。

主 键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（NULL）。

外 键：在一个表中存

39.UNION 与 UNION ALL 的区别

UNION 用于把来自多个 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中，MySQL 会把结果集中重复的记录删掉，而使用 UNION ALL，MySQL 会把所有的记录返回，且效率高于 UNION 。

40.DROP、DELETE 与 TRUNCATE 的区别

三种都可以表示删除，其中的细微区别之处如下：

	DROP	DELETE	TRUNCATE
SQL 语句类型	DDL	DML	DDL
回滚	不可回滚	可回滚	不可回滚
删除内容	从数据库中 删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除	表结构还在，删除表的 全部或者一部分数据行	表结构还在，删除表中的 所有数据
删除速度	删除速度最快	删除速度慢，需要逐行删除	删除速度快

因此，在不再需要一张表的时候，采用 DROP；在想删除部分数据行时候，用 DELETE；在保留表而删除所有数据的时候用 TRUNCATE。

41.为什么要分库分表

数据库中的数据量不一定是可控的，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地数据操作，例如 增删改查的开销 也会越来越大；另外，若不进行分布式部署，而一台服务器的 资源 （CPU、磁盘、内存、IO 等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。所以，从 性能 和 可用性 角度考虑，会进行数据库拆分处理，具体地说，把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上，即 分库分表。

42.分库分表存在哪些问题✨

事务问题：分库分表后，就成了分布式事务。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价； 如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。

跨库跨表的 JOIN 问题：在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法 JOIN 位于不同分库的表，也无法 JOIN 分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。

额外的数据管理负担和数据运算压力：额外的数据管理负担，最为常见的是数据的 定位问题 和数据的 增删改查 的重复执行问题，这些都可以通过应用程序来解决，但必然会引起额外的逻辑运算。

43.MySQL 读写分离的实现方案

MySQL 读写分离的实现方式主要基于 主从复制，通过 路由的方式 使应用对数据库的写请求只在 Master 上进行，读请求在 Slave 上进行。

具体地，有以下四种实现方案：

方案一：基于 MySQL proxy 代理

在应用和数据库之间增加 代理层，代理层接收应用对数据库的请求，根据不同请求类型（即是读 read 还是写 write）转发到不同的实例，在实现读写分离的同时可以实现负载均衡。MySQL 的代理最常见的是 mysql-proxy、cobar、mycat、Atlas 等。

方案二：基于应用内路由

基于应用内路由的方式即为在应用程序中实现，针对不同的请求类型去不同的实例执行 SQL。

具体实现可基于 spring 的 aop：用 aop 来拦截 spring 项目的 dao 层方法，根据方法名称就可以判断要执行的类型，进而动态切换主从数据源。

方案三：基于 MySQL-Connector-Java 的 JDBC 驱动方式

Java 程序通过在连接 MySQL 的 JDBC 中配置主库与从库等地址，JDBC 会自动将读请求发送给从库，将写请求发送给主库，此外， MySQL 的 JDBC 驱动还能够实现多个从库的负载均衡。

方案四：基于 sharding-jdbc 的方式

sharding-sphere 是强大的读写分离、分表分库中间件，sharding-jdbc 是 sharding-sphere 的核心模块。