关于mysql数据库基础面试题的一些总结
发布日期:2022-02-21 17:40:19 浏览次数:26 分类:技术文章

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文章目录

数据库

1.数据库事务的四大特性

1.1 一致性

1.2 原子性

1.3 持久性

1.4 隔离性

1.4.1 如果不隔离会出现的问题?

  1. 脏读: 读到其他事物未提交的数据
  2. 不可重复读: 在一个事务范围内多次查询的结果不同, 数据被另一个事务修改并提交了
  3. 幻读: ( 幻读是多个事务执行时可能发生的现象 ) 假设T1事务将表里所有数据由1改成2 , 同时T2事务插入了一条新数据, T1执行完毕后一刷新发现多了一条没有被更改的, 以为自己出现了幻觉;这就是幻读

总结:

幻读 和 不可重复读 都是读取了其他事务已提交的事务

  1. 解决 不可重复读---->锁行
  2. 解决 幻读 -------> 锁表

1.4.2 四种隔离级别和能解决的问题

  1. 读未提交( Read Uncommitted ) : select 语句不加锁 可能读到不一样的数据 并发最高 一致性最差
  2. 读已提交( Read Committed ) : 可避免脏读

​ ( 高并发的情况下 几乎不会使用 如上两种隔离级别 )

  1. 可重复读 ( Repeatable read ): mysql 默认的隔离级别 可避免脏读 不可重复读

  2. 串行化( Serializable 隔离级别最高 ): 使用 锁表 的方式, 可避免脏读 不可重复读 幻读 ///但是 并发性最差 一致性最好

总结: 如上隔离级别由低到高, 越高执行效率越低但是越安全,


2. 数据库索引

2.1 索引类型

创建索引语句

2.1.1 单列索引

一次索引只包含一个列, 一个表里可以有多个单列索引

  1. 主键索引

  2. 唯一索引

CREAT UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名)
  1. 普通索引
CREAT INDEX 索引名 ON 表名(字段名)

2.1.2 组合索引

包含两个或两个以上的列

CREAT INDEX 索引名 ON 表名(字段A,字段B,字段C)

注: 查询时遵循mysql组合查询的 “最左前缀”,

删除语句:

DORP INDEX indexName ON TableName

2.2 索引的数据结构

mysql中底层树是 B+tree

2.2.0 B树是什么?

2.2.1 为什么使用B+Tree?

B+tree 概念:

  1. 一个结点可以存两个值
  2. 叶子结点层是一个单项链表
  3. 解决了回旋查找问题
  4. 上层( 非最后一次层 ) 只存储key (0001等) , 底层存储key-value( 数据-数据的地址 )
  5. 范围查找的速度是非常高
  6. B+树在树内形成了排序好的数据, 不需要产生排序的文件

在这里插入图片描述

解决了回旋查找的问题,

2.2.2 其他索引的缺点

  1. 哈希查找: mysql中是无序的 哈希查找需要有序才可以查找 / 而且有概率出现哈希碰撞
  2. 平衡二叉树: 树的高度比较高的时候, 查询速度也会变慢 / 范围查询的时候也要往回查找
  3. B树: 也存在回旋查找的问题 . 所以引入了b+tree

2.3 加入索引的好处

  1. 可以通过建立唯一索引或主键索引, 保证每行数据的唯一性
  2. 建立索引可以大大提高检索的速度, 减少表的检索行数
  3. 可以加速表与表的相连速度
  4. 可以减少 分组( group by )/排序( order by )所消耗的时间

2.4 加入索引的缺点

  1. 创建索引和维护索引需要耗费时间和消耗内存
  2. 索引文件会占用物理空间
  3. 当表内进行 insert / update / delete操作时, 索引也需要动态的维护, 所以会降低维护的效率

2.5 加入索引要注意的地方

需要考虑哪些列上需要, 哪些列上不需要

  1. 在常常被搜索到的列上, 加索引可以提高查询速度
  2. 主键列上可以确保列的唯一性
  3. 表和表连接的条件上加索引, 可以加快连接查询的速度
  4. 经常需要排序 order by / 分组 group by / 去重 distinct 加索引可以加快排序查询的时间
  5. 索引不包含null值

2.6 什么时候不会触发索引

  1. 列上有计算的时候
  2. 非最左前缀查询
  3. 范围查询( >右边的会失效 )
  4. like位于%的右面时
  5. 跳过某个数据时 ( < > 时 )

2.7 索引为什么会失效

在这里插入图片描述

需要先了解的知识点: 联合索引的排序 先排序第一个字段去排序, 如果第一个字段相同, 再按着第二个字段去排序…以此类推


  1. 最左前缀失效: 二分查找法查找的时候 前面的元素没找到 ,所以索引失败 , 参考上面知识点 [ 只有第一个元素相等的情况下 , 第二个元素才是有序的 / 反之无序 ]
  2. " > "右边的会索引失效:
    在这里插入图片描述

由图可知 , 根据条件 a>1得到 a=2和a=3条件, 则b元素为1,4,1,2 是无序的所以不能索引

  1. like关键字中 %xx 和 %xx% 索引失效: 同上 违反了最左前缀法则

2.8 索引怎么在硬盘上存储呢

  1. MyISAM : 在磁盘上分成三个文件( .frm / .MYD / .MYI )

    • .frm : 存储表的定义
    • .MYD: 数据文件 (MyData)
    • .MYI : 索引文件(MyIndex)

    InnoDB: 在磁盘分为两个文件( .Frm / .Ibd ) — 没有专门保存数据的文件

    • .Frm : 表的定义
    • .Ibd : 数据和索引的存储文件, 数据以主键进行聚集索引, 真正的数据存在叶子节点中( B+tree结构 )

2.9 怎么通过索引找到真实数据?

2.9.1 mysql搜索引擎和方式

2.9.1.1 MyIsam

在这里插入图片描述

  1. 通过主键索引搜索到对应索引的物理地址
  2. 然后根据地址去查找索引的信息
2.9.1.2 InnoDB

在这里插入图片描述

  1. 主索引树(实际是主键索引): 可以通过主键找到整行数据的全部信息
  2. 辅助索引 : 辅助索引中 假设用user_name为索引的话, 只能在最底层找到名字对应的id, 在使用id通过主键索引获取该行数据的全部信息, 即可完成查询.

总结: InnoDB中如果只一次主索引就能查到的话 ,效率一般是大于MyISAM的 ; 如果需要辅助索引查询的话, 也就是查询两次, 可能效率会低于MyISAM.

2.9.1.3 两者的区别
  1. 事务方面 : InnoDB支持事务 MyISAM不支持 [ 这是mysql将默认存储引擎从MyISAM变成InnoDB的重要原因之一 ]

  2. 外键方面 : InnoDB支持 MyISAM不支持, 对一个包含外键的InnoDB表转为MyISAM表会失败

  3. 索引方面 : InnoDB是聚簇索引, 不支持全文索引, 但是InnoDB可以使用sphinx插件支持全文索引, 且效果非常好 ; MyISAM是非聚簇索引, 支持全文索引 .

  4. 锁粒度方面 : InnoDB最小粒度的是行锁 ; MyISAM最小粒度是表锁. [ 这也是mysql将默认存储引擎从MyISAM变成InnoDB的重要原因之一 ]

  5. 硬盘存储结构 :

    MyISAM : 在磁盘上分成三个文件( .frm / .MYD / .MYI )

    • .frm : 存储表的定义
    • .MYD: 数据文件 (MyData)
    • .MYI : 索引文件(MyIndex)

    InnoDB: 在磁盘分为两个文件( .Frm / .Ibd ) — 没有专门保存数据的文件

    • .Frm : 表的定义
    • .Ibd : 数据和索引的存储文件, 数据以主键进行聚集索引, 真正的数据存在叶子节点中( B+tree结构 )

2.9.2 聚簇索引和非聚簇索引

2.9.2.1 聚簇索引
  1. 定义: 将数据存储与索引放到一块, 索引结构的叶子节点保存了行数据. InnoDB中聚簇索引也称之为辅助索引, ( 像复合索引, 主键索引, 唯一索引等 )

  2. 要点:

  • 聚簇索引默认是主键
  • 如果没有定义主键, InnoDB会选择一个唯一的非空索引代替
  • 如果没有这样的索引代替的话, InnoDB会生成一个名为GEN_CLUST_INDEX的隐式聚簇索引
2.9.2.2 非聚簇索引

​ 1. 定义: 数据与索引分开存放, 表数据存储顺序与索引顺序无关

3. 数据库优化

1.为查询缓存优化你的查询

大多数的MySQL服务器都开启了查询缓存。这是提高性最有效的方法之一,而且这是被MySQL的数据库引擎处理的。当有很多相同的查询被执行了多次的时候,这些查询结果会被放到一个缓存中,这样,后续的相同的查询就不用操作表而直接访问缓存结果了。

这里最主要的问题是,对于程序员来说,这个事情是很容易被忽略的。因为,我们某些查询语句会让MySQL不使用缓存。所以,你所需要的就是用一个变量来代替MySQL的函数,从而开启缓存。

2.EXPLAIN你的SELECT查询

使用EXPLAIN关键字可以让你知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。

EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的……等等,等等。

3**.当只要一行数据时使用LIMIT1**

当你查询表的有些时候,你已经知道结果只会有一条结果,但因为你可能需要去fetch游标,或是你也许会去检查返回的记录数。

在这种情况下,加上LIMIT 1可以增加性能。这样一样,MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据。

4.为搜索字段建索引

索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中,有某个字段你总要会经常用来做搜索,那么,请为其建立索引吧。

5**.被join的字段类型相同时, 添加索引**

如果你的应用程序有很多JOIN查询,你应该确认两个表中Join的字段是被建过索引的。这样,MySQL内部会启动为你优化Join的SQL语句的机制。

而且,这些被用来Join的字段,应该是相同的类型的。例如:如果你要把DECIMAL字段和一个INT字段Join在一起,MySQL就无法使用它们的索引。对于那些STRING类型,还需要有相同的字符集才行。(两个表的字符集有可能不一样)

6.千万不要ORDER BY RAND()

想打乱返回的数据行?随机挑一个数据?真不知道谁发明了这种用法,但很多新手很喜欢这样用。但你确不了解这样做有多么可怕的性能问题。

如果你真的想把返回的数据行打乱了,你有N种方法可以达到这个目的。这样使用只让你的数据库的性能呈指数级的下降。这里的问题是:MySQL会不得不去执行RAND()函数(很耗CPU时间),而且这是为了每一行记录去记行,然后再对其排序。就算是你用了Limit 1也无济于事(因为要排序)

7.避免 SELECT ***

从数据库里读出越多的数据,那么查询就会变得越慢。并且,如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话,这还会增加网络传输的负载。所以,你应该养成一个需要什么就取什么的好的习惯**。

8.永远为每张表设置一个ID

我们应该为数据库里的每张表都设置一个ID做为其主键,而且最好的是一个INT型的(推荐使用UNSIGNED),并设置上自动增加的AUTO_INCREMENT标志。

就算是你users表有一个主键叫“email”的字段,你也别让它成为主键。使用VARCHAR类型来当主键会使用得性能下降。另外,在你的程序中,你应该使用表的ID来构造你的数据结构。

而且,在MySQL数据引擎下,还有一些操作需要使用主键,在这些情况下,主键的性能和设置变得非常重要,比如,集群,分区……

在这里,只有一个情况是例外,那就是“关联表”的“外键”,也就是说,这个表的主键,通过若干个别的表的主键构成。我们把这个情况叫做“外键”。比如:有一个“学生表”有学生的ID,有一个“课程表”有课程ID,那么,“成绩表”就是“关联表”了,其关联了学生表和课程表,在成绩表中,学生ID和课程ID叫“外键”其共同组成主键。

9.使用ENUM而不是VARCHAR

ENUM类型是非常快和紧凑的。在实际上,其保存的是TINYINT,但其外表上显示为字符串。这样一来,用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。

如果你有一个字段,比如“性别”,“国家”,“民族”,“状态”或“部门”,你知道这些字段的取值是有限而且固定的,那么,你应该使用ENUM而不是VARCHAR。

MySQL也有一个“建议”(见第十条)告诉你怎么去重新组织你的表结构。当你有一个VARCHAR字段时,这个建议会告诉你把其改成ENUM类型。使用PROCEDURE ANALYSE() 你可以得到相关的建议。

10.从PROCEDURE ANALYSE()取得建议

PROCEDURE ANALYSE() 会让MySQL帮你去分析你的字段和其实际的数据,并会给你一些有用的建议。只有表中有实际的数据,这些建议才会变得有用,因为要做一些大的决定是需要有数据作为基础的。

例如,如果你创建了一个INT字段作为你的主键,然而并没有太多的数据,那么,PROCEDURE ANALYSE()会建议你把这个字段的类型改成MEDIUMINT。或是你使用了一个VARCHAR字段,因为数据不多,你可能会得到一个让你把它改成ENUM的建议。这些建议,都是可能因为数据不够多,所以决策做得就不够准。

在phpmyadmin里,你可以在查看表时,点击“Propose table structure”来查看这些建议

一定要注意,这些只是建议,只有当你的表里的数据越来越多时,这些建议才会变得准确。一定要记住,你才是最终做决定的人。

11.尽可能的使用NOT NULL

除非你有一个很特别的原因去使用NULL值,你应该总是让你的字段保持NOT NULL。这看起来好像有点争议,请往下看。

首先,问问你自己“Empty”和“NULL”有多大的区别(如果是INT,那就是0和NULL)?如果你觉得它们之间没有什么区别,那么你就不要使用NULL。(你知道吗?在Oracle里,NULL 和 Empty的字符串是一样的!)

不要以为 NULL 不需要空间,其需要额外的空间,并且,在你进行比较的时候,你的程序会更复杂。当然,这里并不是说你就不能使用NULL了,现实情况是很复杂的,依然会有些情况下,你需要使用NULL值。

12.Prepared Statements

Prepared Statements很像存储过程,是一种运行在后台的SQL语句集合,我们可以从使用prepared statements获得很多好处,无论是性能问题还是安全问题。

Prepared Statements可以检查一些你绑定好的变量,这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击。当然,你也可以手动地检查你的这些变量,然而,手动的检查容易出问题,而且很经常会被程序员忘了。当我们使用一些framework或是ORM的时候,这样的问题会好一些。

在性能方面,当一个相同的查询被使用多次的时候,这会为你带来可观的性能优势。你可以给这些Prepared Statements定义一些参数,而MySQL只会解析一次。

虽然最新版本的MySQL在传输Prepared Statements是使用二进制形势,所以这会使得网络传输非常有效率。

当然,也有一些情况下,我们需要避免使用Prepared Statements,因为其不支持查询缓存。但据说版本5.1后支持了。 php程序员之家

在PHP中要使用prepared statements,你可以查看其使用手册:mysqli扩展或是使用数据库抽象层,如:PDO.

13.无缓冲的查询

正常的情况下,当你在当你在你的脚本中执行一个SQL语句的时候,你的程序会停在那里直到没这个SQL语句返回,然后你的程序再往下继续执行。你可以使用无缓冲查询来改变这个行为。

关于这个事情,在PHP的文档中有一个非常不错的说明:mysql_unbuffered_query()函数:

上面那句话翻译过来是说,mysql_unbuffered_query()发送一个SQL语句到MySQL而并不像mysql_query()一样去自动fethch和缓存结果。这会相当节约很多可观的内存,尤其是那些会产生大量结果的查询语句,并且,你不需要等到所有的结果都返回,只需要第一行数据返回的时候,你就可以开始马上开始工作于查询结果了。

然而,这会有一些限制。因为你要么把所有行都读走,或是你要在进行下一次的查询前调用 mysql_free_result() 清除结果。而且, mysql_num_rows() 或 mysql_data_seek() 将无法使用。所以,是否使用无缓冲的查询你需要仔细考虑。

14.把IP地址存成UNSIGNED INT

很多程序员都会创建一个VARCHAR(15) 字段来存放字符串形式的IP而不是整形的IP。如果你用整形来存放,只需要4个字节,并且你可以有定长的字段。而且,这会为你带来查询上的优势,尤其是当你需要使用这样的WHERE条件:IP between ip1 and ip2。

我们必需要使用UNSIGNED INT,因为IP地址会使用整个32位的无符号整形。

而你的查询,你可以使用 INET_ATON()来把一个字符串IP转成一个整形,并使用INET_NTOA()把一个整形转成一个字符串IP。在PHP中,也有这样的函数 ip2long()和long2ip()。

15.固定长度的表会更快

如果表中的所有字段都是“固定长度”的,整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如,表中没有如下类型的字段: VARCHAR,TEXT,BLOB。只要你包括了其中一个这些字段,那么这个表就不是“固定长度静态表”了,这样,MySQL 引擎会用另一种方法来处理。

固定长度的表会提高性能,因为MySQL搜寻得会更快一些,因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的,所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的,那么,每一次要找下一条的话,需要程序找到主键。

并且,固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过,唯一的副作用是,固定长度的字段会浪费一些空间,因为定长的字段无论你用不用,他都是要分配那么多的空间。使用“垂直分割”技术(见下一条),你可以分割你的表成为两个一个是定长的,一个则是不定长的。

16.垂直分割

“垂直分割”是一种把数据库中的表按列变成几张表的方法,这样可以降低表的复杂度和字段的数目,从而达到优化的目的。(以前,在银行做过项目,见过一张表有100多个字段,很恐怖)

示例一:在Users表中有一个字段是家庭地址,这个字段是可选字段,相比起,而且你在数据库操作的时候除了个人信息外,你并不需要经常读取或是改写这个字段。那么,为什么不把他放到另外一张表中呢?这样会让你的表有更好的性能,大家想想是不是,大量的时候,我对于用户表来说,只有用户ID,用户名,口令,用户角色等会被经常使用。小一点的表总是会有好的性能。

示例二:你有一个叫“last_login”的字段,它会在每次用户登录时被更新。但是,每次更新时会导致该表的查询缓存被清空。所以,你可以把这个字段放到另一个表中,这样就不会影响你对用户ID,用户名,用户角色的不停地读取了,因为查询缓存会帮你增加很多性能。hp程序员之家

另外,你需要注意的是,这些被分出去的字段所形成的表,你不会经常性地去Join他们,不然的话,这样的性能会比不分割时还要差,而且,会是极数级的下降。

17.拆分大的DELETE或INSERT语句

如果你需要在一个在线的网站上去执行一个大的DELETE或INSERT查询,你需要非常小心,要避免你的操作让你的整个网站停止相应。因为这两个操作是会锁表的,表一锁住了,别的操作都进不来了。

Apache会有很多的子进程或线程。所以,其工作起来相当有效率,而我们的服务器也不希望有太多的子进程,线程和数据库链接,这是极大的占服务器资源的事情,尤其是内存。

如果你把你的表锁上一段时间,比如30秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这30秒所积累的访问进程/线程,数据库链接,打开的文件数,可能不仅仅会让你泊WEB服务Crash,还可能会让你的整台服务器马上掛了。

所以,如果你有一个大的处理,你定你一定把其拆分,使用LIMIT条件是一个好的方法。

18.越小的列会越快

对于大多数的数据库引擎来说,硬盘操作可能是最重大的瓶颈。所以,把你的数据变得紧凑会对这种情况非常有帮助,因为这减少了对硬盘的访问。

参看MySQL的文档Storage Requirements查看所有的数据类型。

如果一个表只会有几列罢了(比如说字典表,配置表),那么,我们就没有理由使用INT来做主键,使用MEDIUMINT,SMALLINT或是更小的TINYINT会更经济一些。如果你不需要记录时间,使用DATE要比DATETIME好得多。

当然,你也需要留够足够的扩展空间,不然,你日后来干这个事,你会死的很难看,参看Slashdot的例子(2009年11月06日),一个简单的ALTER TABLE语句花了3个多小时,因为里面有一千六百万条数据。

19.选择正确的存储引擎

在MySQL中有两个存储引擎MyISAM和InnoDB,每个引擎都有利有弊。酷壳以前文章《MySQL: InnoDB 还是 MyISAM?》讨论和这个事情。

MyISAM适合于一些需要大量查询的应用,但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段,整个表都会被锁起来,而别的进程,就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外,MyISAM对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。

InnoDB的趋势会是一个非常复杂的存储引擎,对于一些小的应用,它会比 MyISAM还慢。他是它支持“行锁” ,于是在写操作比较多的时候,会更优秀。并且,他还支持更多的高级应用,比如:事务。

下面是MySQL的手册

target=”_blank”MyISAM Storage Engine

InnoDB Storage Engine

20.使用一个对象关系映射器(Object Relational Mapper)

使用 ORM (Object Relational Mapper),你能够获得可靠的性能增涨。一个ORM可以做的所有事情,也能被手动的编写出来。但是,这需要一个高级专家。

ORM的最重要的是“Lazy Loading”,也就是说,只有在需要的去取值的时候才会去真正的去做。但你也需要小心这种机制的副作用,因为这很有可能会因为要去创建很多很多小的查询反而会降低性能。ORM还可以把你的SQL语句打包成一个事务,这会比单独执行他们快得多得多。

目前,个人最喜欢的PHP的ORM是:Doctrine。

21.小心“永久链接”

“永久链接”的目的是用来减少重新创建MySQL链接的次数。当一个链接被创建了,它会永远处在连接的状态,就算是数据库操作已经结束了。而且,自从我们的Apache开始重用它的子进程后——也就是说,下一次的HTTP请求会重用Apache的子进程,并重用相同的MySQL链接。

在理论上来说,这听起来非常的不错。但是从个人经验(也是大多数人的)上来说,这个功能制造出来的麻烦事更多。因为,你只有有限的链接数,内存问题,文件句柄数,等等。

而且,Apache运行在极端并行的环境中,会创建很多很多的了进程。这就是为什么这种“永久链接”的机制工作地不好的原因。在你决定要使用“永久链接”之前,你需要好好地考虑一下你的整个系统的架构。

转载地址:https://blog.csdn.net/weixin_40597409/article/details/114107290 如侵犯您的版权,请留言回复原文章的地址,我们会给您删除此文章,给您带来不便请您谅解!

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[***.202.152.39]2024年03月05日 20时45分44秒

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