2023年MySQL实战核心技术场景面试篇-持续更新

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 2023年MySQL实战核心技术场景面试篇-持续更新

面试场景题



一 . 抛出面试问题:联合索引的技巧回答



1、覆盖索引:如果查询条件使用的是普通索引(或是联合索引的最左原则字段),查询结果

是联合索引的字段或是主键,不用回表操作,直接返回结果,减少IO磁盘读写读取正行数据

2、最左前缀:联合索引的最左 N 个字段,也可以是字符串索引的最左 M 个字符

3、联合索引:根据创建联合索引的顺序,以最左原则进行where检索,比如(age,name)

以age=1 或 age= 1 and name=‘张三’可以使用索引,单以name=‘张三’ 不会使用索引,考虑

到存储空间的问题,还请根据业务需求,将查找频繁的数据进行靠左创建索引。

4、索引下推:like 'hello%’and age >10 检索,MySQL5.6版本之前,会对匹配的数据进行回

表查询。5.6版本后,会先过滤掉age<10的数据,再进行回表查询,减少回表率,提升检索速


二. 下面两条语句有什么区别,为什么都提倡使用2:



1.select * from T where k in(1,2,3,4,5)

2.select * from T where k between 1 and 5


第一个要树搜素5次

第二个搜索一次


三 . 在设计表结构时,也要以减少资源消耗作为目标,索引设计



实际上主键索引也是可以使用多个字段的。


DBA 小吕在入职新公司的时候,就发现自己接手

维护的库里面,有这么一个表,表结构定义类似这样的:


CREATE TABLE `geek` (
`a` int(11) NOT NULL,
`b` int(11) NOT NULL,
`c` int(11) NOT NULL,
`d` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`a`,`b`),
KEY `c` (`c`),
KEY `ca` (`c`,`a`),
KEY `cb` (`c`,`b`)
) ENGINE=InnoDB;


公司的同事告诉他说,由于历史原因,这个表需要 a、b 做联合主键,这个小吕理解了。

但是,小吕又纳闷了,既然主键包含了 a、b 这两个字段,那意味着单独在字段 c 上创建一个索引,就已经包含了三个字段了呀,为什么要创建“ca”“cb”这两个索引?

同事告诉他,是因为他们的业务里面有这样的两种语句:


select * from geek where c=N order by a limit 1;
select * from geek where c=N order by b limit 1;


我给你的问题是,这位同事的解释对吗,为了这两个查询模式,这两个索引是否都是必须的?

为什么呢?


解答:


表记录

--a--|--b--|--c--

1 2 3

1 3 2

1 4 3

2 1 3

2 2 2

2 3 4


主键 a,b的聚簇索引组织顺序相当于 order by a,b

也就是先按a排序,再按b排序,c无序


索引 ca 的组织是先按c排序,在按a排序,同时记录主键

--c--|--a--|--主键ab--

2 1 1,3


2 2 2,2

3 1 1,2

3 1 1,4

3 2 2,1

4 2 2,3


索引 cb 的组织是先按c排序,在按b排序,同时记录主键

--c--|--b--|--主键ab--

2 1 2,2

2 3 1,3

3 1 2,1

3 2 1,2

3 4 1,4

4 3 2,3


对于下面的语句

select ... from geek where c=N order by a

走ca,cb索引都能定位到满足c=N主键

而且主键的聚簇索引本身就是按order by a,b排序,无序重新排序。所以ca可以去掉

select ... from geek where c=N order by b

这条sql如果只有 c单个字段的索引,定位记录可以走索引,但是order by b的顺序与主键顺序

不一致,需要额外排序

cb索引可以把排序优化调优。


详细解释为什么不要ca?


InnoDB会把主键字段放到索引定义字段后面,

当然同时也会去重。

所以,当主键是(a,b)的时候,

定义为c的索引,实际上是(c,a,b);

定义为(c,a)的索引,实际上是(c,a,b)

你看着加是相同的

ps 定义为(c,b)的索引,实际上是(c,b,a)


四 . MySQL 5.6 支持online ddl后,对表进行增加字段不会进行阻塞读写吗?



当执行Online DDL操作时,为了保证数据的一致性和可用性,数据库需要使用一种称为MDL(Metadata Lock)的机制来管理对元数据的访问。


  1. 拿MDL写锁: 在开始执行DDL操作之前,首先需要获取MDL写锁。这个过程通过向MySQL服务器发送请求并等待获得写锁来完成。当有其他会话已经持有MDL写锁或读锁时,当前会话将被阻塞直到锁被释放。
  2. 降级成MDL读锁: 一旦成功获取MDL写锁,可以将其降级为MDL读锁。降级的目的是允许其他会话仍然可以读取表的数据,但不允许进行写操作。这样可以实现在DDL操作期间对表的读取操作仍然能够继续进行。
  3. 真正做DDL: 在成功获取MDL读锁后,可以执行实际的DDL操作,例如添加、删除、修改表结构等操作。由于已经获取了MDL读锁,其他会话可以继续读取表的数据,但不能进行写入操作。
  4. 升级成MDL写锁: 在DDL操作完成后,可能需要对元数据进行一些更新以确保数据的一致性。为了进行这种更新,需要将MDL读锁升级为MDL写锁。升级MDL锁需要获取到写锁的许可,这会阻塞其他会话对表的读写操作。
  5. 释放MDL锁: 当DDL操作已经完成,并且不再需要MDL锁时,可以释放MDL锁。通过释放MDL锁,其他会话就可以继续获得读锁或写锁,并对表进行操作。


Online DDL操作可以通过获取MDL写锁、降级为MDL读锁、执行DDL操作、升级为MDL写锁和最后释放MDL锁的步骤来实现。其中,通过MDL机制,保证了在DDL操作期间数据库的可用性,允许其他会话对表进行读取操作,同时控制并发写入操作。这样可以减少对业务的影响,确保数据一致性。


详细进行"降级成MDL读锁"解释:


降级后仍然可以进行DDL操作。因为在获取MDL写锁时,已经对该表进行了排他性的控制,其他会话无法进行写入操作,但仍然可以进行读取操作。而在降级为MDL读锁后,虽然不能再进行写入操作,但仍然可以进行DDL操作,因为DDL操作不涉及数据的修改,只是修改表的结构。因此,在降级为MDL读锁后,仍然可以执行DDL操作,而其他会话仍然可以进行读取操作。


五 .根据加锁范围:MySQL里面的锁可以分为:全局锁、表级锁、行级锁



一、全局锁:


对整个数据库实例加锁。

MySQL提供加全局读锁的方法:Flush tables with read lock(FTWRL)

这个命令可以使整个库处于只读状态。使用该命令之后,数据更新语句、数据定义语句和更新

类事务的提交语句等操作都会被阻塞。

使用场景:全库逻辑备份。


风险:

1.如果在主库备份,在备份期间不能更新,业务停摆

2.如果在从库备份,备份期间不能执行主库同步的binlog,导致主从延迟


官方自带的逻辑备份工具mysqldump,当mysqldump使用参数--single-transaction的时候,会

启动一个事务,确保拿到一致性视图。而由于MVCC的支持,这个过程中数据是可以正常更新

的。

一致性读是好,但是前提是引擎要支持这个隔离级别。

如果要全库只读,为什么不使用set global readonly=true的方式?


1.在有些系统中,readonly的值会被用来做其他逻辑,比如判断主备库。所以修改global变量

的方式影响太大。

2.在异常处理机制上有差异。如果执行FTWRL命令之后由于客户端发生异常断开,那么MySQ

L会自动释放这个全局锁,整个库回到可以正常更新的状态。而将整个库设置为readonly之

后,如果客户端发生异常,则数据库就会一直保持readonly状态,这样会导致整个库长时间处

于不可写状态,风险较高。


二、表级锁


MySQL里面表级锁有两种,一种是表锁,一种是元数据所(meta data lock,MDL)

表锁的语法是:lock tables ... read/write


可以用unlock tables主动释放锁,也可以在客户端断开的时候自动释放。lock tables语法除了

会限制别的线程的读写外,也限定了本线程接下来的操作对象。

对于InnoDB这种支持行锁的引擎,一般不使用lock tables命令来控制并发,毕竟锁住整个表的

影响面还是太大。


MDL:不需要显式使用,在访问一个表的时候会被自动加上。

MDL的作用:保证读写的正确性。

在对一个表做增删改查操作的时候,加MDL读锁;当要对表做结构变更操作的时候,加MDL写

锁。


读锁之间不互斥。读写锁之间,写锁之间是互斥的,用来保证变更表结构操作的安全性。

MDL 会直到事务提交才会释放,在做表结构变更的时候,一定要小心不要导致锁住线上查询

和更新。


六 . 优化器选择了错的索引怎么办



有个500万的表 分页查询特别慢。 select * from table where create_time and create_time>=时间戳 and create_time<=时间戳 and subtype='xx' and type='xx' and company_id =x order by create_time limited 90,30 ; 已经建立了组合索引 union_index包括字段 create_time subtype type company_id 但是 explain 发现竟然走了create_time 的索引 语句里加了一个use index(union_index) ,立马好了 真正的解决了客户的实际问题啊。


相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
23天前
|
缓存 关系型数据库 MySQL
MySQL索引策略与查询性能调优实战
在实际应用中,需要根据具体的业务需求和查询模式,综合运用索引策略和查询性能调优方法,不断地测试和优化,以提高MySQL数据库的查询性能。
|
24天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
MySQL慢查询优化、索引优化,是必知必备,大厂面试高频,本文深入详解,建议收藏。关注【mikechen的互联网架构】,10年+BAT架构经验分享。
大厂面试官:聊下 MySQL 慢查询优化、索引优化?
|
6天前
|
JavaScript 安全 Java
java版药品不良反应智能监测系统源码,采用SpringBoot、Vue、MySQL技术开发
基于B/S架构,采用Java、SpringBoot、Vue、MySQL等技术自主研发的ADR智能监测系统,适用于三甲医院,支持二次开发。该系统能自动监测全院患者药物不良反应,通过移动端和PC端实时反馈,提升用药安全。系统涵盖规则管理、监测报告、系统管理三大模块,确保精准、高效地处理ADR事件。
|
1月前
|
SQL 缓存 关系型数据库
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴因未能系统梳理MySQL缓存机制而在美团面试中失利。为此,尼恩对MySQL的缓存机制进行了系统化梳理,包括一级缓存(InnoDB缓存)和二级缓存(查询缓存)。同时,他还将这些知识点整理进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,帮助大家提升技术水平,顺利通过面试。更多技术资料请关注公号【技术自由圈】。
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
|
23天前
|
监控 前端开发 Java
【技术开发】接口管理平台要用什么技术栈?推荐:Java+Vue3+Docker+MySQL
该文档介绍了基于Java后端和Vue3前端构建的管理系统的技术栈及功能模块,涵盖管理后台的访问、登录、首页概览、API接口管理、接口权限设置、接口监控、计费管理、账号管理、应用管理、数据库配置、站点配置及管理员个人设置等内容,并提供了访问地址及操作指南。
|
27天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
MySQL自增ID耗尽应对策略:技术解决方案全解析
在数据库管理中,MySQL的自增ID(AUTO_INCREMENT)属性为表中的每一行提供了一个唯一的标识符。然而,当自增ID达到其最大值时,如何处理这一情况成为了数据库管理员和开发者必须面对的问题。本文将探讨MySQL自增ID耗尽的原因、影响以及有效的应对策略。
90 3
|
1月前
|
SQL 算法 关系型数据库
面试:什么是死锁,如何避免或解决死锁;MySQL中的死锁现象,MySQL死锁如何解决
面试:什么是死锁,死锁产生的四个必要条件,如何避免或解决死锁;数据库锁,锁分类,控制事务;MySQL中的死锁现象,MySQL死锁如何解决
|
1月前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
197 1
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:优化百万数据查询的实战经验
【10月更文挑战第13天】 在处理大规模数据集时,传统的关系型数据库如MySQL可能会遇到性能瓶颈。为了提升数据处理的效率,我们可以结合使用MySQL和Redis,利用两者的优势来优化数据查询。本文将分享一次实战经验,探讨如何通过MySQL与Redis的协同工作来优化百万级数据统计。
70 5
|
1月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:Mysql如何选择最优 执行计划,为什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴面试美团时遇到了关于MySQL执行计划的面试题:“MySQL如何选择最优执行计划,为什么?”由于缺乏系统化的准备,小伙伴未能给出满意的答案,面试失败。为此,尼恩为大家系统化地梳理了MySQL执行计划的相关知识,帮助大家提升技术水平,展示“技术肌肉”,让面试官“爱到不能自已”。相关内容已收录进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,供大家参考学习。