100道MySQL数据库经典面试题解析（收藏版）

前言

100道MySQL数据库经典面试题解析，已经上传github啦

github.com/whx123/Java…

公众号：捡田螺的小男孩

数据库

1. MySQL 索引使用有哪些注意事项呢？

能够从三个维度回答这个问题：索引哪些状况会失效，索引不适合哪些场景，索引规则

索引哪些状况会失效

• 查询条件包含or，可能致使索引失效
• 如何字段类型是字符串，where时必定用引号括起来，不然索引失效
• like通配符可能致使索引失效。
• 联合索引，查询时的条件列不是联合索引中的第一个列，索引失效。
• 在索引列上使用mysql的内置函数，索引失效。
• 对索引列运算（如，+、-、*、/），索引失效。
• 索引字段上使用（！= 或者 < >，not in）时，可能会致使索引失效。
• 索引字段上使用is null， is not null，可能致使索引失效。
• 左链接查询或者右链接查询查询关联的字段编码格式不同，可能致使索引失效。
• mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。

后端程序员必备：索引失效的十大杂症

索引不适合哪些场景

• 数据量少的不适合加索引
• 更新比较频繁的也不适合加索引
• 区分度低的字段不适合加索引（如性别）

索引的一些潜规则

• 覆盖索引
• 回表
• 索引数据结构（B+树）
• 最左前缀原则
• 索引下推

2. MySQL 遇到过死锁问题吗，你是如何解决的？

我排查死锁的通常步骤是酱紫的：

• 查看死锁日志show engine innodb status;
• 找出死锁Sql
• 分析sql加锁状况
• 模拟死锁案发
• 分析死锁日志
• 分析死锁结果

能够看我这两篇文章哈：

• 手把手教你分析Mysql死锁问题
• Mysql死锁如何排查：insert on duplicate死锁一次排查分析过程

3. 平常工做中你是怎么优化SQL的？

能够从这几个维度回答这个问题：

• 加索引
• 避免返回没必要要的数据
• 适当分批量进行
• 优化sql结构
• 分库分表
• 读写分离

能够看我这篇文章哈： 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议

4. 说说分库与分表的设计

分库分表方案，分库分表中间件，分库分表可能遇到的问题

分库分表方案:

• 水平分库：以字段为依据，按照必定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。
• 水平分表：以字段为依据，按照必定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。
• 垂直分库：以表为依据，按照业务归属不一样，将不一样的表拆分到不一样的库中。
• 垂直分表：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不一样的表（主表和扩展表）中。

经常使用的分库分表中间件：

• sharding-jdbc（当当）
• Mycat
• TDDL（淘宝）
• Oceanus(58同城数据库中间件)
• vitess（谷歌开发的数据库中间件）
• Atlas(Qihoo 360)

分库分表可能遇到的问题

• 事务问题：须要用分布式事务啦
• 跨节点Join的问题：解决这一问题能够分两次查询实现
• 跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题：分别在各个节点上获得结果后在应用程序端进行合并。
• 数据迁移，容量规划，扩容等问题
• ID问题：数据库被切分后，不能再依赖数据库自身的主键生成机制啦，最简单能够考虑UUID
• 跨分片的排序分页问题（后台加大pagesize处理？）

我的以为网上这两篇文章不错，小伙伴们能够去看一下哈：

• MySQL数据库之互联网经常使用分库分表方案
• 分库分表须要考虑的问题及方案

5. InnoDB与MyISAM的区别

• InnoDB支持事务，MyISAM不支持事务
• InnoDB支持外键，MyISAM不支持外键
• InnoDB 支持 MVCC(多版本并发控制)，MyISAM 不支持
• select count(*) from table时，MyISAM更快，由于它有一个变量保存了整个表的总行数，能够直接读取，InnoDB就须要全表扫描。
• Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引（5.7之后的InnoDB也支持全文索引）
• InnoDB支持表、行级锁，而MyISAM支持表级锁。
• InnoDB表必须有主键，而MyISAM能够没有主键
• Innodb表须要更多的内存和存储，而MyISAM可被压缩，存储空间较小，。
• Innodb按主键大小有序插入，MyISAM记录插入顺序是，按记录插入顺序保存。
• InnoDB 存储引擎提供了具备提交、回滚、崩溃恢复能力的事务安全，与 MyISAM 比 InnoDB 写的效率差一些，而且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引

6. 数据库索引的原理，为何要用 B+树，为何不用二叉树？

能够从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为何不是二叉树，为何不是平衡二叉树，为何不是B树，而恰恰是B+树呢？

为何不是通常二叉树？

若是二叉树特殊化为一个链表，至关于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来讲，查找效率更稳定，整体的查找速度也更快。

为何不是平衡二叉树呢？

咱们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。若是树这种数据结构做为索引，那咱们每查找一次数据就须要从磁盘中读取一个节点，也就是咱们说的一个磁盘块，可是平衡二叉树但是每一个节点只存储一个键值和数据的，若是是B树，能够存储更多的节点数据，树的高度也会下降，所以读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。

那为何不是B树而是B+树呢？

1）B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不只存储键值，也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB，若是不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来咱们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减小，数据查询的效率也会更快。

2）B+树索引的全部数据均存储在叶子节点，并且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。

能够看这篇文章哈： 再有人问你为何MySQL用B+树作索引，就把这篇文章发给她

7. 汇集索引与非汇集索引的区别

• 一个表中只能拥有一个汇集索引，而非汇集索引一个表能够存在多个。
• 汇集索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；非汇集索引，索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不一样。
• 索引是经过二叉树的数据结构来描述的，咱们能够这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。
• 汇集索引：物理存储按照索引排序；非汇集索引：物理存储不按照索引排序；

什么时候使用汇集索引或非汇集索引？

8. limit 1000000 加载很慢的话，你是怎么解决的呢？

方案一：若是id是连续的，能够这样，返回上次查询的最大记录(偏移量)，再往下limit

select id，name from employee where id>1000000 limit 10.
复制代码

方案二：在业务容许的状况下限制页数：

建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。由于绝大多数用户都不会日后翻太多页。

方案三：order by + 索引（id为索引）

select id，name from employee order by id  limit 1000000，10
复制代码

方案四：利用延迟关联或者子查询优化超多分页场景。（先快速定位须要获取的id段，而后再关联）

SELECT a.* FROM employee a, (select id from employee where 条件 LIMIT 1000000,10 ) b where a.id=b.id
复制代码

9. 如何选择合适的分布式主键方案呢？

• 数据库自增加序列或字段。
• UUID。
• Redis生成ID
• Twitter的snowflake算法
• 利用zookeeper生成惟一ID
• MongoDB的ObjectId

10. 事务的隔离级别有哪些？MySQL的默认隔离级别是什么？

• 读未提交（Read Uncommitted）
• 读已提交（Read Committed）
• 可重复读（Repeatable Read）
• 串行化（Serializable）

Mysql默认的事务隔离级别是可重复读(Repeatable Read)

能够看我这篇文章哈：一文完全读懂MySQL事务的四大隔离级别

11. 什么是幻读，脏读，不可重复读呢？

• 事务A、B交替执行，事务A被事务B干扰到了，由于事务A读取到事务B未提交的数据,这就是脏读
• 在一个事务范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不一样的数据，这就是不可重复读。
• 事务A查询一个范围的结果集，另外一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据，并静悄悄地提交，而后事务A再次查询相同的范围，两次读取获得的结果集不同了，这就是幻读。

能够看我这篇文章哈：一文完全读懂MySQL事务的四大隔离级别

12. 在高并发状况下，如何作到安全的修改同一行数据？

要安全的修改同一行数据，就要保证一个线程在修改时其它线程没法更新这行记录。通常有悲观锁和乐观锁两种方案~

使用悲观锁

悲观锁思想就是，当前线程要进来修改数据时，别的线程都得拒之门外~ 好比，可使用select…for update ~

select * from User where name=‘jay’ for update
复制代码

以上这条sql语句会锁定了User表中全部符合检索条件（name=‘jay’）的记录。本次事务提交以前，别的线程都没法修改这些记录。

使用乐观锁

乐观锁思想就是，有线程过来，先放过去修改，若是看到别的线程没修改过，就能够修改为功，若是别的线程修改过，就修改失败或者重试。实现方式：乐观锁通常会使用版本号机制或CAS算法实现。

能够看一下我这篇文章，主要是思路哈~ CAS乐观锁解决并发问题的一次实践

13. 数据库的乐观锁和悲观锁。

悲观锁：

悲观锁她专注且缺少安全感了，她的心只属于当前事务，每时每刻都担忧着它心爱的数据可能被别的事务修改，因此一个事务拥有（得到）悲观锁后，其余任何事务都不能对数据进行修改啦，只能等待锁被释放才能够执行。

乐观锁：

乐观锁的“乐观情绪”体如今，它认为数据的变更不会太频繁。所以，它容许多个事务同时对数据进行变更。实现方式：乐观锁通常会使用版本号机制或CAS算法实现。

以前转载了的这篇文章，以为做者写得挺详细的~

图文并茂的带你完全理解悲观锁与乐观锁

14. SQL优化的通常步骤是什么，怎么看执行计划（explain），如何理解其中各个字段的含义。

• show status 命令了解各类 sql 的执行频率
• 经过慢查询日志定位那些执行效率较低的 sql 语句
• explain 分析低效 sql 的执行计划（这点很是重要，平常开发中用它分析Sql，会大大下降Sql致使的线上事故）

看过这篇文章，以为很不错： 优化sql 语句的通常步骤

15. select for update有什么含义，会锁表仍是锁行仍是其余。

select for update 含义

select查询语句是不会加锁的，可是select for update除了有查询的做用外，还会加锁呢，并且它是悲观锁哦。至于加了是行锁仍是表锁，这就要看是否是用了索引/主键啦。

没用索引/主键的话就是表锁，不然就是是行锁。

select for update 加锁验证

表结构：

//id 为主键，name为惟一索引
CREATE TABLE `account` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `balance` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1570068 DEFAULT CHARSET=utf8
复制代码

id为主键，select for update 1270070这条记录时，再开一个事务对该记录更新，发现更新阻塞啦，实际上是加锁了。以下图：

咱们再开一个事务对另一条记录1270071更新，发现更新成功，所以，若是查询条件用了索引/主键， 会加行锁~

咱们继续一路向北吧，换普通字段balance吧，发现又阻塞了。所以，没用索引/主键的话，select for update加的就是表锁

16. MySQL事务得四大特性以及实现原理

• 原子性： 事务做为一个总体被执行，包含在其中的对数据库的操做要么所有被执行，要么都不执行。
• 一致性： 指在事务开始以前和事务结束之后，数据不会被破坏，假如A帐户给B帐户转10块钱，无论成功与否，A和B的总金额是不变的。
• 隔离性： 多个事务并发访问时，事务之间是相互隔离的，即一个事务不影响其它事务运行效果。简言之，就是事务之间是进水不犯河水的。
• 持久性： 表示事务完成之后，该事务对数据库所做的操做更改，将持久地保存在数据库之中。

事务ACID特性的实现思想

• 原子性：是使用 undo log来实现的，若是事务执行过程当中出错或者用户执行了rollback，系统经过undo log日志返回事务开始的状态。
• 持久性：使用 redo log来实现，只要redo log日志持久化了，当系统崩溃，便可经过redo log把数据恢复。
• 隔离性：经过锁以及MVCC,使事务相互隔离开。
• 一致性：经过回滚、恢复，以及并发状况下的隔离性，从而实现一致性。

17. 若是某个表有近千万数据，CRUD比较慢，如何优化。

分库分表

某个表有近千万数据，能够考虑优化表结构，分表（水平分表，垂直分表），固然，你这样回答，须要准备好面试官问你的分库分表相关问题呀，如

• 分表方案（水平分表，垂直分表，切分规则hash等）
• 分库分表中间件（Mycat，sharding-jdbc等）
• 分库分表一些问题（事务问题？跨节点Join的问题）
• 解决方案（分布式事务等）

索引优化

除了分库分表，优化表结构，固然还有因此索引优化等方案~

有兴趣能够看我这篇文章哈~ 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议

18. 如何写sql可以有效的使用到复合索引。

复合索引，也叫组合索引，用户能够在多个列上创建索引,这种索引叫作复合索引。

当咱们建立一个组合索引的时候，如(k1,k2,k3)，至关于建立了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。

select * from table where k1=A AND k2=B AND k3=D 
复制代码

有关于复合索引，咱们须要关注查询Sql条件的顺序，确保最左匹配原则有效，同时能够删除没必要要的冗余索引。

19. mysql中in 和exists的区别。

这个，跟一下demo来看更刺激吧，啊哈哈

假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询全部部门的全部员工，很容易有如下SQL:

select * from A where deptId in (select deptId from B);
复制代码

这样写等价于：

先查询部门表B

select deptId from B

再由部门deptId，查询A的员工

select * from A where A.deptId = B.deptId

能够抽象成这样的一个循环：

List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<B.length;i++) {
          for(int j=0;j<A.length;j++) {
          if(A[i].id==B[j].id) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }
复制代码

显然，除了使用in，咱们也能够用exists实现同样的查询功能，以下：

select * from A where exists (select 1 from B where A.deptId = B.deptId); 
复制代码

由于exists查询的理解就是，先执行主查询，得到数据后，再放到子查询中作条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得意保留。

那么，这样写就等价于：

select * from A,先从A表作循环

select * from B where A.deptId = B.deptId,再从B表作循环.

同理，能够抽象成这样一个循环：

List<> resultSet ;
    for(int i=0;i<A.length;i++) {
          for(int j=0;j<B.length;j++) {
          if(A[i].deptId==B[j].deptId) {
             resultSet.add(A[i]);
             break;
          }
       }
    }
复制代码

数据库最费劲的就是跟程序连接释放。假设连接了两次，每次作上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只作了两次；相反创建了上百万次连接，申请连接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。

所以，咱们要选择最外层循环小的，也就是，若是B的数据量小于A，适合使用in，若是B的数据量大于A，即适合选择exists，这就是in和exists的区别。

20. 数据库自增主键可能遇到什么问题。

• 使用自增主键对数据库作分库分表，可能出现诸如主键重复等的问题。解决方案的话，简单点的话能够考虑使用UUID哈
• 自增主键会产生表锁，从而引起问题
• 自增主键可能用完问题。

21. MVCC熟悉吗，它的底层原理？

MVCC,多版本并发控制,它是经过读取历史版本的数据，来下降并发事务冲突，从而提升并发性能的一种机制。

MVCC须要关注这几个知识点：

• 事务版本号
• 表的隐藏列
• undo log
• read view

能够看我这篇文章哈：一文完全读懂MySQL事务的四大隔离级别

22. 数据库中间件了解过吗，sharding jdbc，mycat？

• sharding-jdbc目前是基于jdbc驱动，无需额外的proxy，所以也无需关注proxy自己的高可用。
• Mycat 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 假装成一个 MySQL 数据库，而 Sharding-JDBC 是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的。

有网友推荐这篇文章：

深度认识Sharding-JDBC：作最轻量级的数据库中间层

23. MYSQL的主从延迟，你怎么解决？

嘻嘻，先复习一下主从复制原理吧，如图：

主从复制分了五个步骤进行：

• 步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog
• 步骤二：从库发起链接，链接到主库。
• 步骤三：此时主库建立一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。
• 步骤四：从库启动以后，建立一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log
• 步骤五：还会建立一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db

有兴趣的小伙伴也能够看看我这篇文章： 后端程序员必备：mysql数据库相关流程图/原理图

主从同步延迟的缘由

一个服务器开放Ｎ个连接给客户端来链接的，这样有会有大并发的更新操做, 可是从服务器的里面读取binlog的线程仅有一个，当某个SQL在从服务器上执行的时间稍长 或者因为某个SQL要进行锁表就会致使，主服务器的SQL大量积压，未被同步到从服务器里。这就致使了主从不一致， 也就是主从延迟。

主从同步延迟的解决办法

• 主服务器要负责更新操做，对安全性的要求比从服务器要高，因此有些设置参数能够修改，好比sync_binlog=1，innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 之类的设置等。
• 选择更好的硬件设备做为slave。
• 把一台从服务器当度做为备份使用， 而不提供查询， 那边他的负载下来了， 执行relay log 里面的SQL效率天然就高了。
• 增长从服务器喽，这个目的仍是分散读的压力，从而下降服务器负载。

能够看这篇文章哈~ MySQL 主从同步延迟的缘由及解决办法

24. 说一下大表查询的优化方案

• 优化shema、sql语句+索引；
• 能够考虑加缓存，memcached, redis，或者JVM本地缓存；
• 主从复制，读写分离；
• 分库分表；

25. 什么是数据库链接池?为何须要数据库链接池呢?

链接池基本原理： 数据库链接池原理：在内部对象池中，维护必定数量的数据库链接，并对外暴露数据库链接的获取和返回方法。

应用程序和数据库创建链接的过程：

• 经过TCP协议的三次握手和数据库服务器创建链接
• 发送数据库用户帐号密码，等待数据库验证用户身份
• 完成身份验证后，系统能够提交SQL语句到数据库执行
• 把链接关闭，TCP四次挥手告别。

数据库链接池好处：

• 资源重用 (链接复用)
• 更快的系统响应速度
• 新的资源分配手段
• 统一的链接管理，避免数据库链接泄漏

有兴趣的伙伴能够看看我这篇文章哈~ 数据库链接池内存泄漏问题的分析和解决方案

26. 一条SQL语句在MySQL中如何执行的？

先看一下Mysql的逻辑架构图吧~

查询语句：

• 先检查该语句是否有权限
• 若是没有权限，直接返回错误信息
• 若是有权限，在 MySQL8.0 版本之前，会先查询缓存。
• 若是没有缓存，分析器进行词法分析，提取 sql 语句select等的关键元素。而后判断sql 语句是否有语法错误，好比关键词是否正确等等。
• 优化器进行肯定执行方案
• 进行权限校验，若是没有权限就直接返回错误信息，若是有权限就会调用数据库引擎接口，返回执行结果。

这篇文章很是不错，你们去看一下吧： 一条SQL语句在MySQL中如何执行的

27. InnoDB引擎中的索引策略，了解过吗？

• 覆盖索引
• 最左前缀原则
• 索引下推

索引下推优化是 MySQL 5.6 引入的， 能够在索引遍历过程当中，对索引中包含的字段先作判断，直接过滤掉不知足条件的记录，减小回表次数。

这篇文章很是不错，你们去看一下吧： 聊一聊 InnoDB 引擎中的这些索引策略

28. 数据库存储日期格式时，如何考虑时区转换问题？

• datetime类型适合用来记录数据的原始的建立时间，修改记录中其余字段的值，datetime字段的值不会改变，除非手动修改它。
• timestamp类型适合用来记录数据的最后修改时间，只要修改了记录中其余字段的值，timestamp字段的值都会被自动更新。

如何考虑时区转换问题/看一下这个吧： 数据库存储日期格式时，如何考虑时区转换问题？

29. 一条sql执行过长的时间，你如何优化，从哪些方面入手？

• 查看是否涉及多表和子查询，优化Sql结构，如去除冗余字段，是否可拆表等
• 优化索引结构，看是否能够适当添加索引
• 数量大的表，能够考虑进行分离/分表（如交易流水表）
• 数据库主从分离，读写分离
• explain分析sql语句，查看执行计划，优化sql
• 查看mysql执行日志，分析是否有其余方面的问题

30. MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些?

• Show status, 一些值得监控的变量值：

• Bytes_received和Bytes_sent 和服务器之间来往的流量。
• Com_*服务器正在执行的命令。
• Created_*在查询执行期限间建立的临时表和文件。
• Handler_*存储引擎操做。
• Select_*不一样类型的联接执行计划。
• Sort_*几种排序信息。

• Show profiles 是MySql用来分析当前会话SQL语句执行的资源消耗状况

31. Blob和text有什么区别？

• Blob用于存储二进制数据，而Text用于存储大字符串。
• Blob值被视为二进制字符串（字节字符串）,它们没有字符集，而且排序和比较基于列值中的字节的数值。
• text值被视为非二进制字符串（字符字符串）。它们有一个字符集，并根据字符集的排序规则对值进行排序和比较。

32. mysql里记录货币用什么字段类型比较好？

• 货币在数据库中MySQL经常使用Decimal和Numric类型表示，这两种类型被MySQL实现为一样的类型。他们被用于保存与金钱有关的数据。
• salary DECIMAL(9,2)，9(precision)表明将被用于存储值的总的小数位数，而2(scale)表明将被用于存储小数点后的位数。存储在salary列中的值的范围是从-9999999.99到9999999.99。
• DECIMAL和NUMERIC值做为字符串存储，而不是做为二进制浮点数，以便保存那些值的小数精度。

33. Mysql中有哪几种锁，列举一下？

若是按锁粒度划分，有如下3种：

• 表锁： 开销小，加锁快；锁定力度大，发生锁冲突几率高，并发度最低;不会出现死锁。
• 行锁： 开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的几率低，并发度高。
• 页锁： 开销和加锁速度介于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度介于表锁和行锁之间，并发度通常

有兴趣的小伙伴能够看我这篇文章，有介绍到各类锁哈：

后端程序员必备：mysql数据库相关流程图/原理图

34. Hash索引和B+树区别是什么？你在设计索引是怎么抉择的？

• B+树能够进行范围查询，Hash索引不能。
• B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash索引不支持。
• B+树支持order by排序，Hash索引不支持。
• Hash索引在等值查询上比B+树效率更高。
• B+树使用like 进行模糊查询的时候，like后面（好比%开头）的话能够起到优化的做用，Hash索引根本没法进行模糊查询。

35. mysql 的内链接、左链接、右链接有什么区别？

• Inner join 内链接，在两张表进行链接查询时，只保留两张表中彻底匹配的结果集
• left join 在两张表进行链接查询时，会返回左表全部的行，即便在右表中没有匹配的记录。
• right join 在两张表进行链接查询时，会返回右表全部的行，即便在左表中没有匹配的记录。

36. 说说MySQL 的基础架构图

Mysql逻辑架构图主要分三层：

• 第一层负责链接处理，受权认证，安全等等
• 第二层负责编译并优化SQL
• 第三层是存储引擎。

37. 什么是内链接、外链接、交叉链接、笛卡尔积呢？

• 内链接（inner join）：取得两张表中知足存在链接匹配关系的记录。
• 外链接（outer join）：取得两张表中知足存在链接匹配关系的记录，以及某张表（或两张表）中不知足匹配关系的记录。
• 交叉链接（cross join）：显示两张表全部记录一一对应，没有匹配关系进行筛选，也被称为：笛卡尔积。

38. 说一下数据库的三大范式

• 第一范式：数据表中的每一列（每一个字段）都不能够再拆分。
• 第二范式：在第一范式的基础上，分主键列彻底依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
• 第三范式：在知足第二范式的基础上，表中的非主键只依赖于主键，而不依赖于其余非主键。

39. mysql有关权限的表有哪几个呢？

MySQL服务器经过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。

• user权限表：记录容许链接到服务器的用户账号信息，里面的权限是全局级的。
• db权限表：记录各个账号在各个数据库上的操做权限。
• table_priv权限表：记录数据表级的操做权限。
• columns_priv权限表：记录数据列级的操做权限。
• host权限表：配合db权限表对给定主机上数据库级操做权限做更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。

40. Mysql的binlog有几种录入格式？分别有什么区别？

有三种格式哈，statement，row和mixed。

• statement，每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不须要记录每一行的变化，减小了binlog日志量，节约了IO，提升性能。因为sql的执行是有上下文的，所以在保存的时候须要保存相关的信息，同时还有一些使用了函数之类的语句没法被记录复制。
• row，不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动，基本是能够所有记下来可是因为不少操做，会致使大量行的改动(好比alter table)，所以这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大。
• mixed，一种折中的方案，普通操做使用statement记录，当没法使用statement的时候使用row。

41. InnoDB引擎的4大特性，了解过吗

• 插入缓冲（insert buffer)
• 二次写(double write)
• 自适应哈希索引(ahi)
• 预读(read ahead)

42. 索引有哪些优缺点？

优势：

• 惟一索引能够保证数据库表中每一行的数据的惟一性
• 索引能够加快数据查询速度，减小查询时间

缺点：

• 建立索引和维护索引要耗费时间
• 索引须要占物理空间，除了数据表占用数据空间以外，每个索引还要占用必定的物理空间
• 以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护。

43. 索引有哪几种类型？

• 主键索引: 数据列不容许重复，不容许为NULL，一个表只能有一个主键。
• 惟一索引: 数据列不容许重复，容许为NULL值，一个表容许多个列建立惟一索引。
• 普通索引: 基本的索引类型，没有惟一性的限制，容许为NULL值。
• 全文索引：是目前搜索引擎使用的一种关键技术，对文本的内容进行分词、搜索。
• 覆盖索引：查询列要被所建的索引覆盖，没必要读取数据行
• 组合索引：多列值组成一个索引，用于组合搜索，效率大于索引合并

44. 建立索引有什么原则呢？

• 最左前缀匹配原则
• 频繁做为查询条件的字段才去建立索引
• 频繁更新的字段不适合建立索引
• 索引列不能参与计算，不能有函数操做
• 优先考虑扩展索引，而不是新建索引，避免没必要要的索引
• 在order by或者group by子句中，建立索引须要注意顺序
• 区分度低的数据列不适合作索引列(如性别）
• 定义有外键的数据列必定要创建索引。
• 对于定义为text、image数据类型的列不要创建索引。
• 删除再也不使用或者不多使用的索引

45. 建立索引的三种方式

• 在执行CREATE TABLE时建立索引

CREATE TABLE `employee` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `date` datetime DEFAULT NULL,
  `sex` int(1) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx_name` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
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• 使用ALTER TABLE命令添加索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);
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• 使用CREATE INDEX命令建立

CREATE INDEX index_name ON table_name (column);
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46. 百万级别或以上的数据，你是如何删除的？

• 咱们想要删除百万数据的时候能够先删除索引
• 而后批量删除其中无用数据
• 删除完成后从新建立索引。

47. 什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则？

• 最左前缀原则，就是最左优先，在建立多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
• 当咱们建立一个组合索引的时候，如(k1,k2,k3)，至关于建立了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。。

48. B树和B+树的区别，数据库为何使用B+树而不是B树？

• 在B树中，键和值即存放在内部节点又存放在叶子节点；在B+树中，内部节点只存键，叶子节点则同时存放键和值。
• B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立的。

• B+树索引的全部数据均存储在叶子节点，并且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。.
• B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不只存储键值，也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB，若是不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来咱们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减小，数据查询的效率也会更快.

49. 覆盖索引、回表等这些，了解过吗？

• 覆盖索引： 查询列要被所建的索引覆盖，没必要从数据表中读取，换句话说查询列要被所使用的索引覆盖。
• 回表：二级索引没法直接查询全部列的数据，因此经过二级索引查询到聚簇索引后，再查询到想要的数据，这种经过二级索引查询出来的过程，就叫作回表。

网上这篇文章讲得很清晰： mysql覆盖索引与回表

50. B+树在知足聚簇索引和覆盖索引的时候不须要回表查询数据？

• 在B+树的索引中，叶子节点可能存储了当前的key值，也可能存储了当前的key值以及整行的数据，这就是聚簇索引和非聚簇索引。 在InnoDB中，只有主键索引是聚簇索引，若是没有主键，则挑选一个惟一键创建聚簇索引。若是没有惟一键，则隐式的生成一个键来创建聚簇索引。
• 当查询使用聚簇索引时，在对应的叶子节点，能够获取到整行数据，所以不用再次进行回表查询。

51. 什么时候使用聚簇索引与非聚簇索引

52. 非聚簇索引必定会回表查询吗？

不必定，若是查询语句的字段所有命中了索引，那么就没必要再进行回表查询（哈哈，覆盖索引就是这么回事）。

举个简单的例子，假设咱们在学生表的上创建了索引，那么当进行select age from student where age < 20的查询时，在索引的叶子节点上，已经包含了age信息，不会再次进行回表查询。

53. 组合索引是什么？为何须要注意组合索引中的顺序？

组合索引，用户能够在多个列上创建索引,这种索引叫作组合索引。

由于InnoDB引擎中的索引策略的最左原则，因此须要注意组合索引中的顺序。

54. 什么是数据库事务？

数据库事务（简称：事务），是数据库管理系统执行过程当中的一个逻辑单位，由一个有限的数据库操做序列构成，这些操做要么所有执行,要么所有不执行，是一个不可分割的工做单位。

55. 隔离级别与锁的关系

回答这个问题，能够先阐述四种隔离级别，再阐述它们的实现原理。隔离级别就是依赖锁和MVCC实现的。

能够看我这篇文章哈：一文完全读懂MySQL事务的四大隔离级别

56. 按照锁的粒度分，数据库锁有哪些呢？锁机制与InnoDB锁算法

• 按锁粒度分有：表锁，页锁，行锁
• 按锁机制分有：乐观锁，悲观锁

57. 从锁的类别角度讲，MySQL都有哪些锁呢？

从锁的类别上来说，有共享锁和排他锁。

• 共享锁: 又叫作读锁。当用户要进行数据的读取时，对数据加上共享锁。共享锁能够同时加上多个。
• 排他锁: 又叫作写锁。当用户要进行数据的写入时，对数据加上排他锁。排他锁只能够加一个，他和其余的排他锁，共享锁都相斥。

锁兼容性以下：

58. MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？

基于索引来完成行锁的。

select * from t where id = 666 for update;
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for update 能够根据条件来完成行锁锁定，而且 id 是有索引键的列，若是 id 不是索引键那么InnoDB将实行表锁。

59. 什么是死锁？怎么解决？

死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而致使恶性循环的现象。看图形象一点，以下：

死锁有四个必要条件：互斥条件，请求和保持条件，环路等待条件，不剥夺条件。

解决死锁思路，通常就是切断环路，尽可能避免并发造成环路。

• 若是不一样程序会并发存取多个表，尽可能约定以相同的顺序访问表，能够大大下降死锁机会。
• 在同一个事务中，尽量作到一次锁定所须要的全部资源，减小死锁产生几率；
• 对于很是容易产生死锁的业务部分，能够尝试使用升级锁定颗粒度，经过表级锁定来减小死锁产生的几率；
• 若是业务处理很差能够用分布式事务锁或者使用乐观锁
• 死锁与索引密不可分，解决索引问题，须要合理优化你的索引，

有兴趣的朋友，能够看个人这篇死锁分析： 手把手教你分析Mysql死锁问题

60. 为何要使用视图？什么是视图？

为何要使用视图？

为了提升复杂SQL语句的复用性和表操做的安全性，MySQL数据库管理系统提供了视图特性。

什么是视图？

视图是一个虚拟的表，是一个表中的数据通过某种筛选后的显示方式，视图由一个预约义的查询select语句组成。

61. 视图有哪些特色？哪些使用场景？

视图特色：

• 视图的列能够来自不一样的表，是表的抽象和在逻辑意义上创建的新关系。
• 视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。
• 视图的创建和删除不影响基本表。
• 对视图内容的更新(添加，删除和修改)直接影响基本表。
• 当视图来自多个基本表时，不容许添加和删除数据。

视图用途： 简化sql查询，提升开发效率，兼容老的表结构。

视图的常见使用场景：

• 重用SQL语句；
• 简化复杂的SQL操做。
• 使用表的组成部分而不是整个表；
• 保护数据
• 更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不一样的数据。

62. 视图的优势，缺点，讲一下？

• 查询简单化。视图能简化用户的操做
• 数据安全性。视图使用户能以多种角度看待同一数据，可以对机密数据提供安全保护
• 逻辑数据独立性。视图对重构数据库提供了必定程度的逻辑独立性

63. count(1)、count(*) 与 count(列名) 的区别？

• count(*)包括了全部的列，至关于行数，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
• count(1)包括了忽略全部列，用1表明代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL
• count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空（这里的空不是只空字符串或者0，而是表示null）的计数，即某个字段值为NULL时，不统计。

64. 什么是游标？

游标提供了一种对从表中检索出的数据进行操做的灵活手段，就本质而言，游标其实是一种能从包括多条数据记录的结果集中每次提取一条记录的机制。

65. 什么是存储过程？有哪些优缺点？

存储过程，就是一些编译好了的SQL语句，这些SQL语句代码像一个方法同样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），而后给这些代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用便可。

优势：

• 存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高
• 存储过程在服务器端运行，减小客户端的压力
• 容许模块化程序设计，只须要建立一次过程，之后在程序中就能够调用该过程任意次，相似方法的复用
• 一个存储过程替代大量T_SQL语句 ，能够下降网络通讯量，提升通讯速率
• 能够必定程度上确保数据安全

缺点：

• 调试麻烦
• 可移植性不灵活
• 从新编译问题

66. 什么是触发器？触发器的使用场景有哪些？

触发器，指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。

使用场景：

• 能够经过数据库中的相关表实现级联更改。
• 实时监控某张表中的某个字段的更改而须要作出相应的处理。
• 例如能够生成某些业务的编号。
• 注意不要滥用，不然会形成数据库及应用程序的维护困难。

67. MySQL中都有哪些触发器？

MySQL 数据库中有六种触发器：

• Before Insert
• After Insert
• Before Update
• After Update
• Before Delete
• After Delete

68. 超键、候选键、主键、外键分别是什么？

• 超键：在关系模式中，能惟一知标识元组的属性集称为超键。
• 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。
• 主键：数据库表中对储存数据对象予以惟一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。
• 外键：在一个表中存在的另外一个表的主键称此表的外键。。

69. SQL 约束有哪几种呢？

• NOT NULL: 约束字段的内容必定不能为NULL。
• UNIQUE: 约束字段惟一性，一个表容许有多个 Unique 约束。
• PRIMARY KEY: 约束字段惟一，不可重复，一个表只容许存在一个。
• FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间链接的动做，也能防止非法数据插入外键。
• CHECK: 用于控制字段的值范围。

70. 谈谈六种关联查询，使用场景。

• 交叉链接
• 内链接
• 外链接
• 联合查询
• 全链接
• 交叉链接

71. varchar(50)中50的涵义

• 字段最多存放 50 个字符
• 如 varchar(50) 和 varchar(200) 存储 "jay" 字符串所占空间是同样的，后者在排序时会消耗更多内存

72. mysql中int(20)和char(20)以及varchar(20)的区别

• int(20) 表示字段是int类型，显示长度是 20
• char(20)表示字段是固定长度字符串，长度为 20
• varchar(20) 表示字段是可变长度字符串，长度为 20

73. drop、delete与truncate的区别

	delete	truncate	drop
类型	DML	DDL	DDL
回滚	可回滚	不可回滚	不可回滚
删除内容	表结构还在，删除表的所有或者一部分数据行	表结构还在，删除表中的全部数据	从数据库中删除表，全部的数据行，索引和权限也会被删除
删除速度	删除速度慢，逐行删除	删除速度快	删除速度最快

74. UNION与UNION ALL的区别？

• Union：对两个结果集进行并集操做，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；
• Union All：对两个结果集进行并集操做，包括重复行，不进行排序；
• UNION的效率高于 UNION ALL

75. SQL的生命周期？

• 服务器与数据库创建链接
• 数据库进程拿到请求sql
• 解析并生成执行计划，执行
• 读取数据到内存，并进行逻辑处理
• 经过步骤一的链接，发送结果到客户端
• 关掉链接，释放资源

76. 一条Sql的执行顺序？

77. 列值为NULL时，查询是否会用到索引？

列值为NULL也是能够走索引的

计划对列进行索引，应尽可能避免把它设置为可空，由于这会让 MySQL 难以优化引用了可空列的查询，同时增长了引擎的复杂度

78. 关心过业务系统里面的sql耗时吗？统计过慢查询吗？对慢查询都怎么优化过？

• 咱们平时写Sql时，都要养成用explain分析的习惯。
• 慢查询的统计，运维会按期统计给咱们

优化慢查询：

• 分析语句，是否加载了没必要要的字段/数据。
• 分析SQl执行句话，是否命中索引等。
• 若是SQL很复杂，优化SQL结构
• 若是表数据量太大，考虑分表

能够看我这篇文章哈： 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议

79. 主键使用自增ID仍是UUID，为何？

若是是单机的话，选择自增ID；若是是分布式系统，优先考虑UUID吧，但仍是最好本身公司有一套分布式惟一ID生产方案吧。

• 自增ID：数据存储空间小，查询效率高。可是若是数据量过大,会超出自增加的值范围，多库合并，也有可能有问题。
• uuid：适合大量数据的插入和更新操做，可是它无序的，插入数据效率慢，占用空间大。

80. mysql自增主键用完了怎么办？

自增主键通常用int类型，通常达不到最大值，能够考虑提早分库分表的。

81. 字段为何要求定义为not null？

null值会占用更多的字节，而且null有不少坑的。

82. 若是要存储用户的密码散列，应该使用什么字段进行存储？

密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串，应该使用char而不是varchar来存储，这样能够节省空间且提升检索效率。

83. Mysql驱动程序是什么？

这个jar包： mysql-connector-java-5.1.18.jar

Mysql驱动程序主要帮助编程语言与 MySQL服务端进行通讯，如链接、传输数据、关闭等。

84. 如何优化长难的查询语句？有实战过吗？

• 将一个大的查询分为多个小的相同的查询
• 减小冗余记录的查询。
• 一个复杂查询能够考虑拆成多个简单查询
• 分解关联查询，让缓存的效率更高。

85. 优化特定类型的查询语句

平时积累吧：

• 好比使用select 具体字段代替 select *
• 使用count(*) 而不是count(列名)
• 在不影响业务的状况，使用缓存
• explain 分析你的SQL

能够看我这篇文章哈： 后端程序员必备：书写高质量SQL的30条建议

86. MySQL数据库cpu飙升的话，要怎么处理呢？

排查过程：

• 使用top 命令观察，肯定是mysqld致使仍是其余缘由。
• 若是是mysqld致使的，show processlist，查看session状况，肯定是否是有消耗资源的sql在运行。
• 找出消耗高的 sql，看看执行计划是否准确， 索引是否缺失，数据量是否太大。

处理：

• kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否降低)，
• 进行相应的调整(好比说加索引、改 sql、改内存参数)
• 从新跑这些 SQL。

其余状况：

也有多是每一个 sql 消耗资源并很少，可是忽然之间，有大量的 session 连进来致使 cpu 飙升，这种状况就须要跟应用一块儿来分析为什么链接数会激增，再作出相应的调整，好比说限制链接数等

87. 读写分离常见方案？

• 应用程序根据业务逻辑来判断，增删改等写操做命令发给主库，查询命令发给备库。
• 利用中间件来作代理，负责对数据库的请求识别出读仍是写，并分发到不一样的数据库中。（如：amoeba，mysql-proxy）

88. MySQL的复制原理以及流程

主从复制原理，简言之，就三步曲，以下：

• 主数据库有个bin-log二进制文件，纪录了全部增删改Sql语句。（binlog线程）
• 从数据库把主数据库的bin-log文件的sql语句复制过来。（io线程）
• 从数据库的relay-log重作日志文件中再执行一次这些sql语句。（Sql执行线程）

以下图所示：

上图主从复制分了五个步骤进行：

步骤一：主库的更新事件(update、insert、delete)被写到binlog

步骤二：从库发起链接，链接到主库。

步骤三：此时主库建立一个binlog dump thread，把binlog的内容发送到从库。

步骤四：从库启动以后，建立一个I/O线程，读取主库传过来的binlog内容并写入到relay log

步骤五：还会建立一个SQL线程，从relay log里面读取内容，从Exec_Master_Log_Pos位置开始执行读取到的更新事件，将更新内容写入到slave的db

89. MySQL中DATETIME和TIMESTAMP的区别

存储精度都为秒

区别：

• DATETIME 的日期范围是 1001——9999 年；TIMESTAMP 的时间范围是 1970——2038 年
• DATETIME 存储时间与时区无关；TIMESTAMP 存储时间与时区有关，显示的值也依赖于时区
• DATETIME 的存储空间为 8 字节；TIMESTAMP 的存储空间为 4 字节
• DATETIME 的默认值为 null；TIMESTAMP 的字段默认不为空(not null)，默认值为当前时间(CURRENT_TIMESTAMP)

90. Innodb的事务实现原理？

• 原子性：是使用 undo log来实现的，若是事务执行过程当中出错或者用户执行了rollback，系统经过undo log日志返回事务开始的状态。
• 持久性：使用 redo log来实现，只要redo log日志持久化了，当系统崩溃，便可经过redo log把数据恢复。
• 隔离性：经过锁以及MVCC,使事务相互隔离开。
• 一致性：经过回滚、恢复，以及并发状况下的隔离性，从而实现一致性。

91. 谈谈MySQL的Explain

Explain 执行计划包含字段信息以下：分别是 id、select_type、table、partitions、type、possible_keys、key、key_len、ref、rows、filtered、Extra 等12个字段。

咱们重点关注的是type，它的属性排序以下：

system  > const > eq_ref > ref  > ref_or_null >
index_merge > unique_subquery > index_subquery > 
range > index > ALL
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推荐你们看这篇文章哈： 面试官：不会看 Explain执行计划，简历敢写 SQL 优化？

92. Innodb的事务与日志的实现方式

有多少种日志

innodb两种日志redo和undo。

日志的存放形式

• redo：在页修改的时候，先写到 redo log buffer 里面， 而后写到 redo log 的文件系统缓存里面(fwrite)，而后再同步到磁盘文件（ fsync）。
• Undo：在 MySQL5.5 以前， undo 只能存放在 ibdata文件里面， 5.6 以后，能够经过设置 innodb_undo_tablespaces 参数把 undo log 存放在 ibdata以外。

事务是如何经过日志来实现的

• 由于事务在修改页时，要先记 undo，在记 undo 以前要记 undo 的 redo， 而后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 Redo（里面包括 undo 的修改） 必定要比数据页先持久化到磁盘。
• 当事务须要回滚时，由于有 undo，能够把数据页回滚到前镜像的 状态，崩溃恢复时，若是 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么须要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始以前。
• 若是有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。

93. MySQL中TEXT数据类型的最大长度

• TINYTEXT：256 bytes
• TEXT：65,535 bytes(64kb)
• MEDIUMTEXT：16,777,215 bytes(16MB)
• LONGTEXT：4,294,967,295 bytes(4GB)

94. 500台db，在最快时间以内重启。

• 可使用批量 ssh 工具 pssh 来对须要重启的机器执行重启命令。
• 也可使用 salt（前提是客户端有安装 salt）或者 ansible（ ansible 只须要 ssh 免登通了就行）等多线程工具同时操做多台服务

95. 你是如何监控大家的数据库的？大家的慢日志都是怎么查询的？

监控的工具备不少，例如zabbix，lepus，我这里用的是lepus

96. 你是否作过主从一致性校验，若是有，怎么作的，若是没有，你打算怎么作？

主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

97. 大家数据库是否支持emoji表情存储，若是不支持，如何操做？

更换字符集utf8-->utf8mb4

98. MySQL如何获取当前日期？

SELECT CURRENT_DATE();

99. 一个6亿的表a，一个3亿的表b，经过外间tid关联，你如何最快的查询出知足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。

一、若是A表TID是自增加,而且是连续的,B表的ID为索引 select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;

二、若是A表的TID不是连续的,那么就须要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也须要有索引。 select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

100. Mysql一条SQL加锁分析

一条SQL加锁，能够分9种状况进行：

• 组合一：id列是主键，RC隔离级别
• 组合二：id列是二级惟一索引，RC隔离级别
• 组合三：id列是二级非惟一索引，RC隔离级别
• 组合四：id列上没有索引，RC隔离级别
• 组合五：id列是主键，RR隔离级别
• 组合六：id列是二级惟一索引，RR隔离级别
• 组合七：id列是二级非惟一索引，RR隔离级别
• 组合八：id列上没有索引，RR隔离级别
• 组合九：Serializable隔离级别

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