mysql面试题

  • 1、为什么一定要设一个主键?
  • 2、你们主键是用自增还是UUID?
  • 3、自增主机用完了怎么办?
  • 4、主键为什么不推荐有业务含义?
  • 5、货币字段用什么类型??
  • 6、时间字段用什么类型?
  • 7、为什么不直接存储图片、音频、视频等大容量内容?
  • 8、表中有大字段X(例如:text类型),且字段X不会经常更新,以读为主,那么是拆成子表好?还是放一起好?
  • 9、字段为什么要定义为NOT NULL?
  • 10、where执行顺序是怎样的
  • 11、应该在这些列上创建索引?
  • 12、mysql联合索引?
  • 13、什么是最左前缀原则?
  • 14、什么情况下应不建或少建索引?
  • 15、MySQL数据库cpu飙升到100%的话他怎么处理?
  • 16、什么时候适合创建索引?

一、数据库字段设计

1:为什么要一定要设置主键?

其实这个不是一定的,有些场景下,小系统或者没什么用的表,不设置主键也没关系,mysql最好是用自增主键,主要是以下两个原因:果定义了主键,那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键,则innodb 会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引,则innodb 会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引。所以,反正都要生成一个主键,那你还不如自己指定一个主键,提高查询效率!

2:主键是用自增还是UUID?

最好是用自增主键,主要是以下两个原因:

1. 如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页。
2. 如果使用非自增主键(如uuid),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到索引页的随机某个位置,此时MySQL为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销,同时频繁的移动、分页操作造成索引碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

不过,也不是所有的场景下都得使用自增主键,可能场景下,主键必须自己生成,不在乎那些性能的开销。那也没有问题。

3:自增主机用完了怎么办?

在mysql中,Int整型的范围(-2147483648~2147483648),约20亿!因此不用考虑自增ID达到最大值这个问题。而且数据达到千万级的时候就应该考虑分库分表了。

4:主键为什么不推荐有业务含义?

最好是主键是无意义的自增ID,然后另外创建一个业务主键ID,

因为任何有业务含义的列都有改变的可能性,主键一旦带上了业务含义,那么主键就有可能发生变更。主键一旦发生变更,该数据在磁盘上的存储位置就会发生变更,有可能会引发页分裂,产生空间碎片。

还有就是,带有业务含义的主键,不一定是顺序自增的。那么就会导致数据的插入顺序,并不能保证后面插入数据的主键一定比前面的数据大。如果出现了,后面插入数据的主键比前面的小,就有可能引发页分裂,产生空间碎片。

5:货币字段用什么类型?
货币字段一般都用 Decimal类型,
float和double是以二进制存储的,数据大的时候,可能存在误差。看下面这个图就明白了:

” width=”565″>

6:时间字段用什么类型?

这个看具体情况和实际场景,timestamp ,datatime ,bigint 都行!

timestamp,该类型是四个字节的整数,它能表示的时间范围为1970-01-01 08:00:01到2038-01-19 11:14:07。2038年以后的时间,是无法用timestamp类型存储的。
但是它有一个优势,timestamp类型是带有时区信息的。一旦你系统中的时区发生改变,例如你修改了时区,该字段的值会自动变更。这个特性用来做一些国际化大项目,跨时区的应用时,特别注意!

datetime,占用8个字节,它存储的时间范围为1000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59。显然,存储时间范围更大。但是它坑的地方在于,它存储的是时间绝对值,不带有时区信息。如果你改变数据库的时区,该项的值不会自己发生变更!

bigint,也是8个字节,自己维护一个时间戳,查询效率高,不过数据写入,显示都需要做转换。这种存储方式的具有 Timestamp 类型的所具有一些优点,并且使用它的进行日期排序以及对比等操作的效率会更高,跨系统也很方便,毕竟只是存放的数值。缺点也很明显,就是数据的可读性太差了,你无法直观的看到具体时间。

7:为什么不直接存储图片、音频、视频等大容量内容?

我们在实际应用中,都是文件形式存储的。mysql中,只存文件的存放路径。虽然mysql中blob类型可以用来存放大容量文件,但是,我们在生产中,基本不用!
主要有如下几个原因:

1. Mysql内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型,如果查询中包含这样的数据,查询效率会非常慢。

2. 数据库特别大,内存占用高,维护也比较麻烦。

3. binlog太大,如果是主从同步的架构,会导致主从同步效率问题!

因此,不推荐使用blob等类型!

8:表中有大字段X(例如:text类型),且字段X不会经常更新,以读为主,那么是拆成子表好?还是放一起好?

其实各有利弊,拆开带来的问题:连接消耗;不拆可能带来的问题:查询性能,所以要看你的实际情况,如果表数据量比较大,最好还是拆开为好。这样查询速度更快。

9:字段为什么要定义为NOT NULL?

一般情况,都会设置一个默认值,不会出现字段里面有null,又有空的情况。主要有以下几个原因:

1. 索引性能不好,Mysql难以优化引用可空列查询,它会使索引、索引统计和值更加复杂。可空列需要更多的存储空间,还需要mysql内部进行特殊处理。可空列被索引后,每条记录都需要一个额外的字节,还能导致MYisam 中固定大小的索引变成可变大小的索引。

2. 如果某列存在null的情况,可能导致count() 等函数执行不对的情况。看一下2个图就明白了:

” width=”300″>

3. sql 语句写着也麻烦,既要判断是否为空,又要判断是否为null等。

二、数据库查询优化

10:where执行顺序是怎样的?

where 条件从左往右执行的,在数据量小的时候不用考虑,但数据量多的时候要考虑条件的先后顺序,此时应遵守一个原则:排除越多的条件放在第一个。

11:应该在这些列上创建索引:

在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。

12:mysql联合索引

联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段,一个查询可以只使用索引中的一部分,但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找,但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时,索引就十分有效。
利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不姓,电话簿将没有用处。

13:什么是最左前缀原则?

最左前缀原则指的是,如果查询的时候查询条件精确匹配索引的左边连续一列或几列,则此列就可以被用到。如下:

select * from user where name=xx and city=xx ; //可以命中索引
select * from user where name=xx ; // 可以命中索引
select * from user where city=xx ; // 无法命中索引

这里需要注意的是,查询的时候如果两个条件都用上了,但是顺序不同,如 city= xx and name =xx,那么现在的查询引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序,这样是能够命中索引的。

由于最左前缀原则,在创建联合索引时,索引字段的顺序需要考虑字段值去重之后的个数,较多的放前面。ORDER BY子句也遵循此规则。

14:什么情况下应不建或少建索引

表记录太少
经常插入、删除、修改的表
数据重复且分布平均的表字段,假如一个表有10万行记录,有一个字段A只有T和F两种值,且每个值的分布概率大约为50%,那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。
经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段

15:问了下MySQL数据库cpu飙升到100%的话他怎么处理?

1. 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)

2. 查看慢查询,找出执行时间长的sql;explain分析sql是否走索引,sql优化;

3. 检查其他子系统是否正常,是否缓存失效引起,需要查看buffer命中率;

16、mysql中表锁和行锁的区别

Mysql有很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁;这些锁统称为悲观锁(Pessimistic Lock)

行锁

特点:锁的粒度小,发生锁冲突的概率低、处理并发的能力强;开销大、加锁慢、会出现死锁

加锁的方式:自动加锁。对于UPDATE、DELETE和INSERT语句,InnoDB会自动给涉及数据集加排他锁;对于普通SELECT语句,InnoDB不会加任何锁。

表锁

特点:开销小、加锁快、无死锁;锁粒度大,发生锁冲突的概率高,高并发下性能低

加锁的方式:自动加锁。查询操作(SELECT),会自动给涉及的所有表加读锁,更新操作(UPDATE、DELETE、INSERT),会自动给涉及的表加写锁。

17、mysql主键索引和普通索引之间的区别是什么

普通索引

普通索引是最基本的索引类型,而且它没有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建:

创建索引,例如

CREATEINDEX<索引的名字>ONtablename (列的列表);

修改表,例如

ALTERTABLEtablenameADDINDEX[索引的名字] (列的列表);

创建表的时候指定索引,例如

CREATETABLEtablename ( […],INDEX[索引的名字] (列的列表) );

主键索引

主键是一种唯一性索引,但它必须指定为“PRIMARY KEY”。

主键一般在创建表的时候指定,例如

CREATETABLEtablename ( […],PRIMARYKEY(列的列表) );

但是,我们也可以通过修改表的方式加入主键,例如“ALTER TABLE tablename ADD PRIMARY KEY (列的列表); ”。每个表只能有一个主键。

区别

普通索引是最基本的索引类型,没有任何限制,值可以为空,仅加速查询。普通索引是可以重复的,一个表中可以有多个普通索引。

主键索引是一种特殊的唯一索引,一个表只能有一个主键,不允许有空值;索引列的所有值都只能出现一次,即必须唯一。简单来说:主键索引是加速查询 + 列值唯一(不可以有null)+ 表中只有一个。

18、SQL JOIN 中 on 与 where 的区别

  • left join : 左连接,返回左表中所有的记录以及右表中连接字段相等的记录。
  • right join : 右连接,返回右表中所有的记录以及左表中连接字段相等的记录。
  • inner join : 内连接,又叫等值连接,只返回两个表中连接字段相等的行。
  • full join : 外连接,返回两个表中的行:left join + right join。
  • cross join : 结果是笛卡尔积,就是第一个表的行数乘以第二个表的行数。

关键字 on
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。
在使用 left jion 时,onwhere 条件的区别如下:

  • 1、 on 条件是在生成临时表时使用的条件,它不管 on 中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
  • 2、where 条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有 left join 的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉。

假设有两张表:
表1:tab2
idsize110220330
表2:tab2
sizename10AAA20BBB20CCC
两条 SQL:
select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size) where tab2.name=’AAA’
select * form tab1 left join tab2 on (tab1.size = tab2.size and tab2.name=’AAA’)

第一条SQL的过程:
1、中间表
on条件:
tab1.size = tab2.sizetab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA22020BBB22020CCC330(null)(null)
2、再对中间表过滤
where 条件:
tab2.name=’AAA’tab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA
第二条SQL的过程:
1、中间表
on条件:
tab1.size = tab2.size and tab2.name=’AAA’
(条件不为真也会返回左表中的记录)tab1.idtab1.sizetab2.sizetab2.name11010AAA220(null)(null)330(null)(null)
其实以上结果的关键原因就是 left join、right join、full join 的特殊性,不管 on 上的条件是否为真都会返回 leftright 表中的记录,full 则具有 leftright 的特性的并集。 而 inner jion没这个特殊性,则条件放在 on 中和 where 中,返回的结果集是相同的。

19、优化 MYSQL 数据库的方法

(1) 选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段长度,尽量把字段设置 NOT NULL, 例如’省份,性别’, 最好设置为 ENUM

(2) 使用连接(JOIN)来代替子查询:

(3) 使用联合 (UNION) 来代替手动创建的临时表

(4) 事务处理:

(5) 锁定表,优化事务处理:

(6) 使用外键,优化锁定表

(7) 建立索引

(8) 优化 sql 语句

20、适用MySQL 5.0以上版本:

1.一个汉字占多少长度与编码有关: UTF-8:一个汉字=3个字节 GBK:一个汉字=2个字节

21、什么时候适合创建索引

1、适合创建索引条件

1.、主键自动建立唯一索引

2、频繁作为查询条件的字段应该建立索引

3、查询中与其他表关联的字段,外键关系建立索引

4、单键/组合索引的选择问题,组合索引性价比更高

5、查询中排序的字段,排序字段若通过索引去访问将大大提高排序效率

6、查询中统计或者分组字段

2、不适合创建索引条件

1、表记录少的

2、经常增删改的表或者字段

3、where条件里用不到的字段不创建索引

4、过滤性不好的不适合建索引

22、常见的sql语句

1、表名order中有 1 2 3 4 1

去掉重复值 sql : select distinct from order

结果为company 1 2 3 4

2、asc 是升序 是从小到大 desc 是大到小 group 是分组

3、IFNULL() 函数用于判断第一个表达式是否为 NULL,如果为 NULL 则返回第二个参数的值,如果不为 NULL 则返回第一个参数的值。

6、查找学生 查询姓“赵”的用户 select * from table where name like ‘赵%’

查询姓名中最后一个字段带赵字 select * from table where name like ‘%赵’

查询姓名中带有赵的字段 select * from table where name like ‘%赵%’

7、汇总分析 查询一个学生总分 select sum(*) from table where 课程号=’0002′

查询选课程的学生人数 select count(distinct 学号) as 学生人数 from table

8、分组 查询各科成绩最高和最低的分 select 课程号 max(成绩)as 最高分,min(成绩)as 最低分 from table group by 课程号

查询每门课程被选修的学生数 select 课程号,count(学号) from score group by 课程号

查询男生 和女生人数 select 性别,count(*) from tabel group by 性别

9、分组结果的条件 查询平均成绩大于60分的学号和平均成绩

select 学号,avg(成绩)from group by 学号 having avg(成绩) > 60

查询至少选修俩门课程的学生学号 select 学号,count(课程号)as 选修课程数目 from table group by 学号 having count(课程号)>=2;

查询同名同性学生名单并统计人数 select 姓名,count()as 人数from table group by 姓名 having count(*)>=2;

查询不及格的课程并按课程号从大到小排序

select 课程号 from table where 成绩<60 order by 课程号 desc;

10、类似于成绩这一类型表类型为float

23、php读取文件内容的几种方法和函数?

打开文件,然后读取。Fopen() fread()

打开读取一次完成 file_get_contents()