阿里巴巴MySQL DBA面试题答案[转]

Posted 2020-09-08

无意中看到阿里巴巴的面试题,,借此回首DBMS时刻趁热打铁巩固一下基础

拿到题目大概浏览了一遍难度大概在中上游水平,自己跪了接近35%的题目

自己答题如下,欢迎大家讨论分析题

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1、mysql的复制原理以及流程 . (1)、先问基本原理流程，3个线程以及之间的关联； .     从 发起请求I/O thread线程请求 主     主 接收到请求使用binlog dump线程回应 从     从 I/O thread线程将请求接收下来保存为中继日志     从 再开SQL thread线程将中继线程保存为执行日志 . (2)、再问一致性延时性，数据恢复；( 每个人角度不同 ) .     出发点  是否使用工具   业务线是否正常    备份恢复成本   一致性     热备份       借助        细微影响        偏高       组合才能完全     温备份       借助        受一部分        中等            完全     冷备份        无           停滞         较低            完全 .     mysqldump         innodb热备  结合binlog  启动大事务         innodb温备   最好锁定表(若有事务则需要结合binlog) .     数据恢复:  通常情况下  每周完整  +  周中的增量or差异 + 新的binlog . (3)、再问各种工作遇到的复制bug的解决方法。     手抖将同步时间改太短,导致cpu空转     主主模式主键重复,调整auto_instcrment  . . 2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点 . (1)、问5点不同； .     事务有无     多版本控制     行锁     热备份     崩溃恢复 . (2)、问各种不同mysql版本的2者的改进； .     同(1)问缺什么补什么     innodb  -> xtradb  性能上的     myisam  -> aria    崩溃恢复 . (3)、2者的索引的实现方式。 .     btree   InnoDB,MyISAM       左节点小于右节点,提高查询效率         rtree   MyISAM             btree是2维结构,,那么rtree多于3维 . . 3、问MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的30代表的涵义 . (1)、varchar与char的区别； .     同宽度填不填充0的问题,varchar变长 . (2)、varchar(50)中50的涵义； .     长度50字符 . (3)、int(20)中20的涵义；( 跪了,看了几年了一直没去理解过 - -! ) .     显示宽度 int 4字节 建好字段后为 int(11)  最大表示   -21亿 - +21亿   这是11位哦    int(20)   无意义,这是这么一问 . (4)、为什么MySQL这样设计。(没看明白) . [备注] 本人也面试了近12个2年MySQL DBA经验的朋友，没有一个能回答出第(2)、(3)题 . . . 4、问了innodb的事务与日志的实现方式 . (1)、有多少种日志； .     错误,查询,超时查询,二进制,中继,事务 . (2)、日志的存放形式； .     table,file . (3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。(总觉得不够!!) . .     流程: 事务发起   ->  内存buffer(提高性能不能一直写磁盘啊)  ->  事务日志  ->  磁盘数据  .     事务日志到磁盘的过程可能会出意外,,再次恢复服务后,,事务日志中事务会自动状态同步到磁盘 . 5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别 . (1)、各种日志格式的涵义； .     statement语句格式   只是语句状态信息   省空间  适应性强   无法精确复制(触发器,函数)     row行格式     能够实现几乎所有的复制场景  较少的cpu占用率  无法准确得知操作  浪费空间     mixed混合格式   怎么方便怎么来  常用 . (2)、适用场景；(自己领悟...) .     屌丝服务器     土豪服务器     文艺服务器 . (3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。 .     语句: 可能会造成数据不一致     行:  日志文件偏大,不易存储转移,恢复也可能比较慢     混合: 理论上结合两者特点 . 6、问了下MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？ . (1)、没有经验的，可以不问；(如果问到我肯定要选这个啊...) . (2)、有经验的，问他们的处理思路。 .     列出所有进程  show processlist  观察所有进程  多秒没有状态变化的(干掉)     查看超时日志或者错误日志 (做了几年开发,一般会是查询以及大批量的插入会导致cpu与i/o上涨,,,,当然不排除网络状态突然断了,,导致一个请求服务器只接受到一半,,比如where子句或分页子句没有发送,,当然的一次被坑经历) . . 7、sql优化 . (1)、explain出来的各种item的意义；(一谈优化脑海就是sql语句袭来,,索引重建!!!) .     分析当前的select语句,,     select_type  当前查询的类型(简单or连接or组合or子查询)     rows  做笛卡尔积要组合的行     extra  额外信息     (其余的实在没记住) .     考虑将面试官带上其他话题  优化sql中   : )     where  不必要的括号,常量重叠,去除常量条件     范围优化  少用like啊  根据当前的索引选定不同的范围条件啊     多关键字优化  is null, distinct, left/right join, join, union,order by,group by,limit     小表不需要索引:  select * from table force index(index_name) where     索引合并优化   select * from table ignore index(indexname1,indexname2)   一张表有多索引,忽略几个在查,可能提高性能 . (2)、profile的意义以及使用场景；(没看台明白) . (3)、explain中的索引问题。(一问中回答过,,只能说之前的做法是 存储过程+算法)     编译过的sql语句还是相当能提升性能的     还有就是组织一些特有的数据构成  (升序  or  树结构 or ...)     这样在过程中加入一些算法(二分,排序树)进行优化,效果还是比较明显 .     ps: oracle中专门有rank,percent_rank这些函数处理数据         得以于初出茅庐之时为当时国字号企业做的一个‘大‘数据项目 14W/min         对当时的我来说,天文数字,学到不少东西 . 8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理 .     mysqldump  做之前要日志滚动,记录同步位置,请求锁     xtranbackup  没有锁表,将二进制,事务日志都备份下来,之后必要要做准备,才能用于还原 . (1)、备份计划； .     前面说过了..当然因业务,实际需求,场景做动态规划 . (2)、备份恢复时间；(没看太明白) .     但是最好在恢复的时候不要进行写操作 . (3)、备份恢复失败如何处理。 .     检查日志排除问题,如果不行删除当前所有数据文件(不包括二进制哦),利用之前完整备份 + 增量 +  二进制再次重试 . 9、500台db，在最快时间之内重启 .     shell脚本, ansible工具 . 10、在当前的工作中，你碰到到的最大的MySQL DB问题是？(对于这个实在没经验) . . 11、innodb的读写参数优化(跪了,,顺手去查询分析的) . (1)、读取参数，global buffer pool以及 local buffer； .     全局缓存池(类似oracle的RAC)     局部缓存器(针对session进行缓存) . (2)、写入参数(不明白)； . (3)、与IO相关的参数； .     innodb_read_io_threads  读io的线程数     innodb_io_capacity      io总量????     innodb_write_io_threads 写io的线程数     innodb_use_native_aio   实现aio就是纯异步 . (4)、缓存参数以及缓存的适用场景。 .     cache大小,cache区块大小,单目标最大,cache区块总大小(单词忘记了  查 query_cache) . 12、请简洁地描述下MySQL中InnoDB支持的四种事务隔离级别名称，以及逐级之间的区别？ .     read uncommitted  可读到未提交数据     read committed    读到提交过后的数据     REPEATABLE-READ   可重读数据     serialization     串行化读完数据 .     (后面送的 :)     更高级的隔离级别     snapshot committer 快照级别一致性提交隔离     snapshot           快照读取 . 13、表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为为主，请问 . (1)、您是选择拆成子表，还是继续放一起； .          拆带来的问题           不拆可能带来的问题     连接消耗 + 存储拆分空间  VS     查询性能 .     如果能容忍拆分带来的空间问题,,,拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区) 顺序IO,减少连接消耗,,,最后这是一个文本列  再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗 .     如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话:     上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题,那么不拆就是最好的选择 . (2)、写出您这样选择的理由。 .     已填 (观察过国内外论坛项目的数据库设计,,好像没看见谁拆过,,,感觉想多了,,要不就是我记错了,,,还需要再考证) . 14、MySQL中InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的？为什么是这样子的？(跪了,google一下) .     (这是我自己不知道答案前YY的,不要当真)程序做这样的处理一般都会用单例模式多次锁定(保 持当前对象的状态值),数据库也类型处理吧!!将当前行状态标记为锁定中..还有那一个线程锁的.. .     google了一下,, InnoDB是基于索引来完成行锁    例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;     for update 可以根据条件来完成行锁锁定,并且 id 是有索引键的列,     如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁,,并发将无从谈起 . . .

 

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