MySQL

阅读提示

建议先打透 4 条主线：执行流程、索引、事务与锁、日志与高可用。
回答优化题时优先使用“定位 -> 原因 -> 方案 -> 验证”四步结构。

推荐训练法

1. 第一遍建立题目地图，先不追细节。
2. 第二遍吃透高频：索引、隔离级别、MVCC、日志。
3. 第三遍按线上场景口述：慢 SQL、死锁、主从延迟。

1、一个查询语句是怎么执行的？

回答提示：

• 连接器（鉴权） -> 解析器（词法/语法） -> 优化器（执行计划） -> 执行器（调用存储引擎）。

参考回答：

• 关键是“优化器决定怎么查”，不是“按 SQL 写的顺序机械执行”。

2、InnoDB 和 MyISAM 有什么区别？

1. InnoDB 支持事务，MyISAM 不支持。
2. InnoDB 支持行锁，MyISAM 主要是表锁。
3. InnoDB 支持外键，MyISAM 不支持。
4. InnoDB 使用聚簇索引。

3、什么是索引？为什么能加速查询？

回答提示：

• 索引相当于“有序目录”，减少扫描范围。
• 通过更少的磁盘 IO 定位目标记录。

4、B+ 树为什么适合数据库索引？

1. 多路平衡树，层高低，磁盘 IO 次数少。
2. 叶子节点有序且可链式遍历，范围查询性能好。
3. 内部节点只存键值，单页可容纳更多索引项。

5、聚簇索引和非聚簇索引的区别

回答提示：

• 聚簇索引：数据与主键顺序组织在一起。
• 二级索引（非聚簇）：叶子节点存主键值，可能回表。

6、什么是回表？如何减少回表？

1. 二级索引查到主键后，再到主键索引取整行，叫回表。
2. 尽量使用覆盖索引（查询列都在索引里）。
3. 控制 select *，只查必要列。

7、什么是最左前缀匹配原则？

回答提示：

• 联合索引从最左列开始连续命中才更容易走索引。
• 跳过前导列通常会导致索引效果下降。

8、哪些情况会导致索引失效？

1. 对索引列做函数/计算。
2. 隐式类型转换。
3. 前导模糊查询（如 %abc）。
4. 联合索引不满足最左匹配。

9、事务的 ACID 分别是什么？

• 原子性（Atomicity）
• 一致性（Consistency）
• 隔离性（Isolation）
• 持久性（Durability）

10、隔离级别有哪些？MySQL 默认是什么？

1. Read Uncommitted
2. Read Committed
3. Repeatable Read（MySQL InnoDB 默认）
4. Serializable

11、脏读、不可重复读、幻读分别是什么？

• 脏读：读到未提交数据。
• 不可重复读：同一事务两次读同一行结果不同。
• 幻读：同一事务两次范围查询结果行数不同。

12、什么是 MVCC？

回答提示：

• 多版本并发控制，通过隐藏字段 + Read View 让读写并发更高效。

参考回答：

• MVCC 主要优化“读不阻塞写、写不阻塞读”的并发体验。

13、InnoDB 常见锁有哪些？

1. 行锁
2. 间隙锁（Gap Lock）
3. 临键锁（Next-Key Lock）
4. 意向锁

14、什么情况下会发生死锁？如何处理？

回答提示：

• 两个事务互相持有对方需要的锁。
• 处理方式：统一加锁顺序、缩小事务、降低持锁时间、失败重试。

15、delete、truncate、drop 的区别

1. delete：删除数据，可带条件，可回滚（在事务中）。
2. truncate：清空表数据，DDL 行为，通常更快。
3. drop：删除表结构和数据。

16、redo log、undo log、binlog 的区别

• redo log：InnoDB 物理日志，保证崩溃恢复。
• undo log：逻辑回滚与 MVCC 历史版本。
• binlog：Server 层逻辑日志，用于主从复制与归档。

17、为什么需要“两阶段提交”？

回答提示：

• 保证 redo log 与 binlog 一致，避免主从数据不一致。

18、什么是 Buffer Pool？

• InnoDB 的内存缓存区，缓存数据页和索引页。
• 命中 Buffer Pool 可以显著减少磁盘 IO。

19、慢 SQL 排查一般怎么做？

1. 先看慢日志与执行频次。
2. 用 EXPLAIN 看执行计划（type、rows、extra）。
3. 定位是否走索引、是否回表、是否临时表/文件排序。
4. 优化后压测验证。

20、主从复制原理是什么？

1. 主库写 binlog。
2. 从库 IO 线程拉取 binlog 写 relay log。
3. 从库 SQL 线程回放 relay log。

21、主从延迟怎么治理？

1. 读写分离时对强一致读回源主库。
2. 缩短大事务，避免批量慢写。
3. 优化从库硬件和并行回放能力。

22、为什么要分库分表？

• 单表/单库达到容量和吞吐瓶颈后，通过拆分提升扩展性。

23、分库分表常见问题有哪些？

1. 分布式事务。
2. 跨库 join 困难。
3. 全局 ID 设计。
4. 分页与排序复杂度提升。

24、如果单表千万级后变慢，一般怎么优化？

1. 优化索引与 SQL。
2. 冷热数据归档。
3. 分区表或分库分表。
4. 引入缓存与读写分离。

25、面试可直接复述模板

• 我做 MySQL 优化时，先通过慢日志和 EXPLAIN 定位瓶颈，再判断是索引问题、SQL 写法问题还是数据分布问题。
• 对高频查询优先做覆盖索引，减少回表和随机 IO。
• 对高并发场景会结合缓存、限流和读写分离，确保峰值流量下稳定性。