数据库面试葵花宝典

Posted Qiao_Zhi

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数据库面试葵花宝典相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

你目前接触的mysql版本是什么?除了官方版本,还接触过其他的mysql分支版本嘛?

产生分支的原因

许多开发人员认为有必要将其拆分成其他项目,并且每个分支项目都有自己的专长。该需求以及Oracle对核心产品增长缓慢的担忧,导致出现了许多开发人员感兴趣的子项目和分支

三个流行MySQL分支:Drizzle、MariaDB和Percona Server(包括XtraDB引擎)

MariaDB不仅是mysql的替代品,主要还是创新和提高mysql自有技术。

   新功能介绍

  1. multi-source replication 多源复制

  2. 表的并行复制

  3. galera cluster集群

  4. spider水平分片

  5. tokuDB存储引擎

XtraDB是innodb存储引擎的增强版,可用来更好地发挥最新的计算机硬件系统性能,还包含在高性能模式下的新特性。它可以向下兼容,因为它是在innodb基础上构建,所以他有更多的指标和扩展功能。而且它在cpu多核的条件下,可以更好地使用内存,时数据库性能提到更高!

Drizzle与mysql的差别就比较大了,并且不能兼容,如果想运行此环境,就需要重写一些代码了!

 

Question 2:

mysql主要的存储引擎myisam和innodb的不同之处?

  1. 事务的支持不同(innodb支持事务,myisam不支持事务)

  2. 锁粒度(innodb行锁应用,myisam表锁)

  3. 存储空间(innodb既缓存索引文件又缓存数据文件,myisam只能缓存索引文件)

  4. 存储结构

    (myisam:数据文件的扩展名为.MYD myData ,索引文件的扩展名是.MYI myIndex)

      (innodb:所有的表都保存在同一个数据文件里面 即为.Ibd)

   5. 统计记录行数

       (myisam:保存有表的总行数,select count(*) from table;会直接取出出该值)

       (innodb:没有保存表的总行数,select count(*) from table;就会遍历整个表,消耗相当大)

 

Question  3:

Innodb的体系结构简单介绍一下?

谈及到innodb的体系结构,首先要考虑mysql的体系结构,分为两部分mysql的server层和存储引擎层

先要跟面试官聊清楚mysql的整体方向,然后再去涉及innodb体系结构

建议从三方面介绍innodb体系结构:内存----线程-----磁盘

内存中包含insert_buffer,data_buffer,index_buffer,redo_log_buffer,double_write

内存刷新到磁盘的机制,redo,脏页,binlog的刷新条件

各种线程的作用,master_thread,purge_thread,redo log thread,read thread,write thread,page cleaner thread

磁盘中存放着数据文件,redo log,undo log,binlog

 

Question  4:

mysql有哪些索引类型:

  1. 数据结构角度上可以分:B+tree索引,hash索引,fulltext索引(innodb,myisam都支持)

  2. 存储角度上可以分:聚集索引,非聚集索引

  3. 逻辑角度上可以分:primary key,normal key,单列,复合,覆盖索引

     

     

 

Question  5:

mysql binlog有几种格式:

1. statement

    优点:不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能

    缺点:当使用一些特殊函数的时候,或者跨库操作的时候容易丢失数据

注:在生产中不建议使用

2. row

    优点:清晰记录每行的数据信息,不会出现跨库丢数据的情况

    缺点:内容当记录到日志中的时候,都将以每行记录的修改来记录,但就会产生大量的binlog,对于网络开销也比较大

注:生产中推荐使用

3. mixed

    是mysql5.1的时候,一个过渡版本,DDL语句会记录成statement,DML会记录row。

注:生产中不建议使用

 

Qusetion 6:

mysql主从复制的具体原理是什么?

主 服务器把数据更新记录到二进制日志中,从服务器通过io thread向主库发起binlog请求,主服务器通过IO dump thread把二进制日志传递给从库,从库通过io thread记录到自己的中继日志中。然后再通过sql thread应用中继日志中sql的内容。

 

Qusetion 7:

数据库中双一是什么?

sync_binlog=1

innodb_flush_log_at_trx_commit=1

innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog 两个参数是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数

innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1,每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file,并且刷到磁盘中去。

sync_binlog =N (N>0) ,MySQL 在每写 N次 二进制日志binary log时,会使用fdatasync()函数将它的写二进制日志binary log同步到磁盘中去

 

Qusetion 8:

如何监控mysql  replication复制延迟?

  1. 可以通过第三方工具 业界中的瑞士军刀percona-toolkit中的命令,pt-heartbeat进行主从延迟监控。

  2. 传统方法,通过比较主从服务器之间的position号的差异值。

  3. 还可以通过查看seconds_behind_master估算一下主从延迟时间

     

 

Qusetion  9:

大表DDL语句,如何实施,才能把性能影响降到最低?

  1. 可以通过传统方法导入导出数据,新建一张与原表一样的表结构,把需要执行的ddl语句在无数据的新表执行,然后把老表中的数据导入到新表中,把新表改成老表的名字

  2. 通过第三方工具 业界中的瑞士军刀percona-toolkit中的命令,pt-online-schema-change进行在线操作

  3. 对于新版本的mysql(5.7)可以直接在线online ddl

 

Qusetion  10:

为什么要为innodb表设置自增列做主键?

1.使用自增列做主键,写入顺序是自增的,和B+数叶子节点分裂顺序一致

2.表不指定自增列做主键,同时也没有可以被选为主键的唯一索引,InnoDB就会选择内置的rowid作为主键,写入顺序和rowid增长顺序一致

所以InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话,这时候存取效率是最高

 

Qusetion  11:

如何优化一条有问题的sql语句?

针对sql语句的优化,我们不要上来就回答添加索引,这样显得太不专业。我们可以从如下几个角度去分析

  1. 回归到表的设计层面,数据类型选择是否合理

  2. 大表碎片的整理是否完善

  3. 表的统计信息,是不是准确的

  4. 审查表的执行计划,判断字段上面有没有合适的索引

  5. 针对索引的选择性,建立合适的索引(就又涉及到大表DDL的操作问题)

 

Qusetion  12:

服务器负载过高或者网页打开缓慢,简单说说你的优化思路 ?

  1. 首先我们要发现问题的过程,通过操作系统,数据库,程序设计,硬件角度四个维度找到问题所在

  2. 找到瓶颈点的位置

  3. 制定好优化方案,形成处理问题的体系

  4. 体系制定好之后,在测试环境进行优化方案的测试

  5. 测试环境如果优化效果很好,再实施到生产环境

  6. 做好处理问题的记录

 

Qusetion  13:

接触过哪些mysql的主流架构?架构应用中有哪些问题需要考虑?

  1. M-S

  2. MHA

  3. MM keepalived

  4. PXC

共同存在的问题:主从延迟问题的存在,在主库宕机,切换过程中要考虑数据一致性的问题,避免出现主从复制不一致

 

Qusetion14:

什么是死锁?锁等待?如何优化这类问题?通过数据库哪些表可以监控?

死锁是指两个或多个事务在同一资源上互相占用,并请求加锁时,而导致的恶性循环现象。当多个事务以不同顺序试图加锁同一资源时,就会产生死锁。

锁等待:mysql数据库中,不同session在更新同行数据中,会出现锁等待

重要的三张锁的监控表innodb_trx,innodb_locks,innodb_lock_waits

 

Qusetion  15:

处理过mysql哪些案例

我们可以简单从mysql四个知识模块跟他聊聊mysql体系结构,数据备份恢复,优化,高可用集群架构

  1. mysql版本的升级

  2. 处理mysql集群的各种坑和问题

  3. 根据公司业务类型,设计合理mysql库,表,架构。

  4. 定期进行灾备恢复演练

  5. 误删除数据之后,恢复数据

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