数据库面试问答
1、什么是索引？它有什么作用？
- 索引是数据库中一种特殊的数据结构（如B+树），用于快速定位数据。
- 作用：加速查询（WHERE、JOIN、ORDER BY）、强制唯一性（唯一索引）、优化聚合操作（GROUP BY）。
2、 为什么索引能提高查询速度？
索引通过有序数据结构（如B+树） 减少磁盘I/O次数。无需全表扫描，直接定位数据位置
3、 什么样的信息适合成为索引？什么样的信息不适合成为索引？
适合成为索引：
- 高频查询字段（WHERE、JOIN条件）
不适合成为索引：
- 低区分度字段（如性别、状态标志）
- 频繁修改的字段（索引维护成本高）
- 大文本字段（如TEXT/BLOB，建议用前缀索引或全文索引）
- 不参与查询的字段
4、为什么B+树更适合做存储索引？
- 磁盘I/O优化：叶子节点形成链表，适合范围查询和顺序扫描。
- 高扇出性：非叶子节点仅存键值，单页可存储更多指针，减少树高度。
- 数据全存于叶子：查询稳定性更好（时间复杂度恒为O(log n)）。
5、密集索引与稀疏索引的区别？
密集索引 | 稀疏索引 |
每行数据都有索引项 | 仅部分数据有索引项（如按块索引） |
数据与索引绑定（如InnoDB主键） | 索引与数据分离（如MyISAM） |
查询更快但占用空间大 | 空间小但需二次查找 |
6、 如何定位慢SQL？
- 开启慢查询日志：slow_query_log = ON
- 分析日志工具：mysqldumpslow 或 pt-query-digest
- EXPLAIN诊断：查看执行计划（索引使用、扫描行数）。
7、如何优化MySQL查询性能？
- 索引优化：添加缺失索引，避免索引失效（如函数操作、类型转换）。
- SQL改写：减少子查询，用JOIN替代IN。
- 分库分表：数据量过大时水平拆分。
- 缓存：使用查询缓存或Redis。
8、什么是联合索引？
联合索引对多个列组合建立的索引（如 INDEX (col1, col2, col3)），可以加速多个列的联合查询。
9、索引是建的越多越好吗？
不是的，
- 优点：提高查询速度
- 缺点：性能上的开销，增删改操作变慢（需维护索引树）。占用额外磁盘/内存空间。优化器可能选错索引。
- 建议：按实际查询需求创建，一般单表不超过5个
10、联合索引的最左匹配原则和成因？
原则：索引按从左到右顺序匹配。查询需包含最左列，否则索引失效。
-- 有效：使用col1、col1+col2、col1+col2+col3 -- 失效：单独使用col2或col3
成因：索引按首列排序，再按第二列排序，依此类推（类似电话簿）
11、 InnoDB 与MyISAM两种存储引擎有什么区别？
特性 | InnoDB | MyISAM |
事务 | 支持ACID事务 | 不支持 |
锁粒度 | 行级锁 | 表级锁 |
外键 | 支持 | 不支持 |
崩溃恢复 | 支持（redo log） | 弱 |
全文索引 | MySQL 5.6+支持 | 支持 |
12、什么是事务？事务的四个特性是什么？
事务：一组原子性操作的逻辑单元，最为一个整体执行，要么全部成功，要么全部失败。
事务的四个特性是ACID：
- Atomicity（原子性）：操作全部成功或全部失败。
- Consistency（一致性）：数据状态符合约束。
- Isolation（隔离性）：并发事务互不干扰。
- Durability（持久性）：提交后数据永久保存
13、什么是死锁？如何避免死锁？
- 死锁：两个事务互相等待对方释放锁。
- 避免：
- 按固定顺序访问资源。
- 减小事务粒度。
- 设置超时（innodb_lock_wait_timeout）
14、MySQL的隔离级别有哪些？
级别 | 脏读 | 不可重复读 | 幻读 |
READ UNCOMMITTED | ✓ | ✓ | ✓ |
READ COMMITTED | ✗ | ✓ | ✓ |
REPEATABLE READ（默认） | ✗ | ✗ | InnoDB通过MVCC解决幻读 |
SERIALIZABLE | ✗ | ✗ | ✗ |
15、MySQL分区表是什么？为什么使用它？
分区表：将大表按规则（如范围、哈希）拆分为多个物理子表。
使用场景：
- 数据量极大（如亿级），提升查询效率。
- 历史数据冷热分离（按时间分区）。
16、 如何做MySQL数据库的备份与恢复？
- 备份：
- 逻辑备份：mysqldump -u root -p dbname > backup.sql
- 物理备份：复制数据文件（需停服务或使用工具如XtraBackup）
- 恢复：
- 恢复mysqldump 备份：mysql -u root -p dbname < backup.sql
- 恢复物理备份：将数据文件恢复到MYSQL数据目录
17、MySQL中的锁有哪些？
- 按粒度：表锁、行锁、间隙锁（Gap Lock）。
- 按模式：
- 共享锁（S）：允许读，阻止写。
- 排他锁（X）：阻止读写
18、什么是MySQL的复制（Replication）？如何实现主从复制？
复制：将主库数据同步到从库。
主从配置步骤：
1）主库开启二进制日志（log-bin）。
2）从库配置主库信息（CHANGE MASTER TO ...）。
3）从库启动复制（START SLAVE）。
19、如何优化MySQL的连接池？
- 参数调整：
- max_connections：增大最大连接数（避免“Too many connections”）。
- wait_timeout：关闭空闲连接释放资源。
- 使用连接池中间件：如HikariCP、Druid
20、如何在MySQL中实现分页？
-- 常规分页（大数据量时深分页性能差） SELECT * FROM table LIMIT 20 OFFSET 40; -- 跳过40行，取20行 -- 优化：基于游标分页（记录上一页最后ID） SELECT * FROM table WHERE id > 1000 LIMIT 20;
21、MySQL中的NULL是什么？如何判断NULL值？
NULL：表示“未知”或“不存在”（非空字符串/0）
判断：
SELECT * FROM table WHERE col IS NULL; -- 正确 SELECT * FROM table WHERE col = NULL; -- 错误！
22、Group By常用在哪里？
用途：按指定列分组，进行聚合计算（如统计、去重）。
示例：
-- 统计每个部门的员工数 SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department;
23、Where和Having的区别？
WHERE | HAVING |
过滤原始数据行 | 过滤分组后的结果 |
在GROUP BY之前执行 | 在GROUP BY之后执行 |
不可使用聚合函数（如SUM、COUNT） | 必须使用聚合函数或分组字段 |
24、SQL语句的执行顺序？
逻辑顺序如下：FROM → JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY → LIMIT
SELECT
department,
AVG(salary) AS avg_salary -- 步骤5：计算别名
FROM employees -- 步骤1：定位表
WHERE hire_date > '2020-01-01' -- 步骤2：过滤行
GROUP BY department -- 步骤3：分组
HAVING AVG(salary) > 10000 -- 步骤4：过滤组
ORDER BY avg_salary DESC -- 步骤7：排序（可用别名）
LIMIT 5; -- 步骤8：分页
为什么顺序重要？
- 别名作用域：
- WHERE 中不能使用 SELECT 定义的别名（因 WHERE 先于 SELECT 执行）。
- ORDER BY 可使用别名（因它在 SELECT 之后执行）。
- 聚合过滤：
- WHERE 过滤单个行 → 在聚合前执行。
- HAVING 过滤分组 → 在聚合后执行。
- 性能优化：
- 尽早用 WHERE 减少处理的数据量（比 HAVING 高效）
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