MySql 面试题目共60题

MySQL 是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，面试中常常会涉及一系列技术问题。以下是一些关于MySQL面试的常见知识点： 1. **关系型与非关系型数据库的区别**： - 关系型数据库（如MySQL）采用关系模型，数据一致性好，支持复杂的SQL查询，但更新和扩展可能相对复杂。 - 非关系型数据库（NoSQL）如Redis和MongoDB，读写效率高，易于扩展，支持多种数据类型，适合大数据量、高可用性和特定场景应用。 2. **MySQL语句执行流程**： - 客户端请求 -> 连接器验证身份并授权 -> 查询缓存（如果有直接返回） -> 分析器解析SQL -> 优化器选择执行计划 -> 执行器执行并检查权限 -> 从存储引擎获取数据（如有缓存则缓存结果）。 3. **使用索引的原因**： - 提高查询速度，类似于书的目录，帮助快速定位数据。 - 创建唯一性索引保证数据唯一。 - 改善排序和连接性能。 - 减少磁盘IO次数，提高数据检索效率。 4. **索引的底层数据结构**： - 哈希表：适用于等值查询，不支持范围查询。 - 有序数组：适用于等值和范围查询，但更新成本高。 - B+树：常用于数据库，适用于范围查询，减少磁盘访问。 5. **索引类型**： - 主键索引：叶子节点存储整行数据，InnoDB中的聚簇索引。 - 非主键索引：叶子节点存储主键值，InnoDB中的二级索引。 6. **MyISAM与InnoDB的索引区别**： - MyISAM：索引存储数据的物理地址，数据文件和索引文件分离。 - InnoDB：索引的叶子节点直接存储数据，索引文件即数据文件。 7. **InnoDB为何使用B+树索引**： - B+树的叶子节点通过指针连接，利于范围查询和顺序遍历，减少随机IO。 - 适应InnoDB的查询场景和性能需求。 8. **覆盖索引与索引下推**： - 覆盖索引：索引包含查询所需所有列，减少回表操作，提高性能。 - 索引下推：在索引遍历时预处理条件，减少回表次数。 9. **导致索引失效的操作**： - 左模糊匹配（`LIKE '%xx'`）和左右模糊匹配（`LIKE '%xx%'`）。 - 索引列使用函数或表达式计算。 - WHERE子句中的OR操作，若部分条件未索引，则全表扫描。 10. **字符串索引策略**： - 完整索引占用空间较大。 - 前缀索引节省空间，但可能影响查询效果。 在面试中，深入理解这些概念和原理将有助于展示你的专业技能和解决问题的能力。此外，还需了解事务处理、锁机制、分区策略、性能优化、备份恢复等更多MySQL高级主题。