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MySQL常见面试题(2023年最新)

目录

  • 1.char和varchar的区别
  • 2.数据库的三大范式
  • 3.索引是什么
  • 4.索引的优点和缺点
  • 5.索引怎么设计(优化)
  • 6.索引的类型
  • 7.索引的数据类型
  • 8.索引为什么使用树结构
  • 9.二叉查找树、B树、B+树
  • 10.为什么使用B+树不用B树
  • 11.最左匹配原则
  • 12.MylSAM和InnoDB的区别
  • 13.什么是事务
  • 14.事务的四大特性(ACID)
  • 15.脏读、不可重复读、幻读
  • 16.事务的隔离级别?
  • 17.怎么优化数据库
  • 18.SQL优化
  • 19.怎么避免索引失效
  • 20.常用的聚合函数
  • 21.几种关联查询
  • 22.in和exists的区别
  • 23.drop、truncate、delete的区别

1.char和varchar的区别

①char设置多少长度就是多少长度,varchar可以改变长度,所以char的空间利用率不如varchar的空间利用率高。
②因为长度固定,所以存取速度要比varchar快。
③char适用于固定长度的字符串,比如身份证号、手机号等,varchar适用于不固定的字符串。

2.数据库的三大范式

第一范式(1NF): 保证字段不可再分,保证原子性。
第二范式(2NF): 满足1NF前提下,表的每一列都必须和主键有关系。消除部分依赖关系。
第三范式(3NF): 满足2NF前提下,表的每一列比必须和主键有直接关系,不能是间接关系。消除传递依赖

3.索引是什么

是一种高效获取数据的数据结构,相当于目录,更快的找到数据,是一个文件,占用物理空间。

4.索引的优点和缺点

优点:
①提高检索的速度。
②索引列对数据排序,降低排序成本。
③mysql 8之后引入了,隐藏索引,当一个索引被隐藏就不会被优化器所使用,就可以看出来索引对数据库的影响,有利于调优。
缺点:
①索引也是一个文件,所以会占用空间。
②降低更新的速度,因为不光要更新数据,还要更新索引。

5.索引怎么设计(优化)

①选择唯一性索引:值是唯一的,查询的更快。
②经常作为查询条件的字段加索引。
③为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引:order by、group by、union(联合)、distinct(去重)等。
④限制索引个数:索引数量多,需要的磁盘空间就越多,更新表时,对索引的重构和更新就很费劲。
⑤表数据少的不建议使用索引(百万级以内):数据过少,有可能查询的速度,比遍历索引的速度都快。
⑥删除不常用和不再使用的索引。
⑦用类型小的类型做索引:比如:int和BIGINT能用int就使用int。因为类型小,查询速度快和索引占用的空间更少。
⑧使用前缀索引,要是字符串越长,那么索引占的空间越大,并且比较起来就时间就越长。

6.索引的类型

①普通索引: 基本索引类型,允许定义索引的字段为空值和重复值。
②唯一索引: 索引的值必须唯一,允许定义索引的字段为空值。
③主键索引: 索引的值必须唯一,不可以为空。
④复合索引: 多个字段加索引,遵守最左前缀匹配规则。
⑤全局索引: 只有在 MyISAM 引擎上才能使用。

7.索引的数据类型

Hash: 查询时调用Hash函数获得地址,回表查询实际数据。(InnoDB和MylSAM不支持,Memory支持)。
B+树: 每次从根节点出发去查询,然后得到地址,回表查询实际数据。

8.索引为什么使用树结构

因为可以加快查询效率,而且可以保持有序。

9.二叉查找树、B树、B+树

二叉查找树(二叉排序树、二叉搜索树): 一个节点最多两个子节点(左小右大),查询次数和比较次数都是最小的,但是索引是存在磁盘的,当数据量过大的时候,不能直接把整个索引文件加载到内存,需要分多次IO,最坏的情况IO的次数就是树的高度,为了减少IO,需要把树从竖向变成横向。
B树(😎: 是一种多路查询树,每个节点包含K个子节点,K是B树的阶(树高被称为树的阶)。虽然比较的次数比较多,但是是在内存的比较,可以忽略不计,但是B树IO的次数要比二叉查找树要少,因为B树的高度可以更低。
B+树: B树的升级版,只有叶子节点储存的是索引元素指向的数据库的数据。

10.为什么使用B+树不用B树

①减少了磁盘IO: 因为B+树非叶子节点不会存放数据,只有关键字,所以磁盘页存的数据就会多了,读入的关键字多了,IO次数就少了。
②B+树适合范围查找: 这才是关键,因为数据库大部分都是范围查找,B+树的叶子节点是有序链表,直接遍历就行,而B树的范围查找可能两个节点距离很远,只能通过中序遍历去查找,所以使用B+树更合适。
中序遍历(根在中,从左往右,一棵树的左子树永远在根前面,根永远在右子树前面)

11.最左匹配原则

最左优先,以最左边为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between and、like)就会停止匹配。

12.MylSAM和InnoDB的区别

MylSAM:mysql5.5之前的存储引擎,是表锁(悲观锁)级别的,不支持事务和外键。
InnoDB:mysql5.5之后的存储引擎,是行锁(乐观锁)级别的,支持事务和外键。

13.什么是事务

事务是对数据库中一系列操作进行统一的回滚或者提交的操作,主要用来保证数据的完整性和一致性。

14.事务的四大特性(ACID)

原子性(Atomicity): 要么全部成功要么全部失败。
一致性(Consistency): 事务执行前和事务执行后数据总量不变。
隔离性(Isolation): 事务与事务之间互不干扰。
持久性(Durability): 事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久的。

15.脏读、不可重复读、幻读

脏读: 也叫"读未提交",顾名思义,就是某一事务A读取到了事务B未提交的数据。
不可重复读: 在一个事务内,多次读取同一个数据,却返回了不同的结果。实际上,这是因为在该事务间隔读取数据的期间,有其他事务对这段数据进行了修改,并且已经提交,就会发生不可重复读事故。
幻读: 是指当事务不独立执行时,插入或者删除另一个事务当前影响的数据而发生的一种类似幻觉的现象。
从上面可以看出脏读和不可重复读是基于数据值的错误,幻读是基于条数增加或者减少的错误

16.事务的隔离级别?

① read uncommited(读取未提交内容): 在该隔离级别,所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据,也被称之为脏读(Dirty Read)
② read committed(读取提交内容): 这是大多数数据库系统的默认隔离级别(但不是MySQL默认的)。一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。可解决脏读
③ repeatable read(可重读): 这是MySQL的默认事务隔离级别,同一事务的多个实例在并发读取数据时,会看到同样的数据。不过理论上,这会导致另一个棘手的问题:幻读(Phantom Read)。可解决脏读、不可重复读
④ serializable(可串行化) : 这是最高的隔离级别,它通过强制事务排序,使之不可能相互冲突,从而解决幻读问题。简言之,它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别,可能导致大量的超时现象和锁竞争。可解决脏读、不可重复读、幻读。

17.怎么优化数据库

①SQL优化
②加缓存
③分表
④读写分离

18.SQL优化

①不要用select *,要使用具体字段。
②使用数值代替字符串,比如:0=唱,1=跳,2=rap。
③避免返回大量数据,采用分页最好。
④使用索引,提升查询速度,不宜建太多索引,不能建在重复数据比较多的字段上。
⑤批量插入比单条插入要快,因为事务只需要开启一次,数据量太小体现不了。
⑥避免子查询,优化为多表连接查询。
⑦尽量使用union all替代union,因为union会自动去重。

19.怎么避免索引失效

①某列使用范围查询(>、<、like、between and)时, 右边的所有列索引也会失效。
②不要对索引字段进行运算。
③在where子句中不要使用 OR、!=、<>和对值null的判断。
④避免使用’%'开头的like的模糊查询。
⑤字符串不加单引号,造成索引失效。

20.常用的聚合函数

①sum(列名) 求和     
②max(列名) 最大值     
③min(列名) 最小值     
④avg(列名) 平均值     
⑤first(列名) 第一条记录
⑥last(列名) 最后一条记录
⑦count(列名) 统计记录数不包含null值 count(*)包含null值。

21.几种关联查询

内连接(inner join): 查询两个表匹配数据。
左连接(left join): 查询左表全部行以及右表匹配的行。
右连接(right join): 查询右表全部行以及左表匹配的行。

22.in和exists的区别

in(): 适合子表(子查询)比主表数据小的情况。
exists(): 适合子表(子查询)比主表数据大的情况。

23.drop、truncate、delete的区别

速度: drop > truncate > delete。
回滚: delete支持,truncate和drop不支持。
删除内容: delete表结构还在,删除部分或全部数据,不释放空间。truncate表结构还在,删除全部数据,释放空间。drop表结构和数据不在,包括索引和权限,释放空间。

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