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MySQL 面试题汇总
金三银四到了，给大家整理一些数据库必知必会的面试题。这些问题涵盖了基础、索引、日志、数据恢复、主从备份等多个方面，适合正在准备数据库相关工作面试的同学。
基础相关
关系型和非关系型数据库的区别？
关系型数据库的优点：
- 易于理解，采用关系模型组织数据。
- 数据一致性高，更新开销小，支持复杂查询。
非关系型数据库（NOSQL）的优点：
- 无需 SQL 层解析，读写效率高。
- 支持多种数据类型存储，如图片、文档等。
- 扩展性强，适合高并发场景。
MySQL 语句执行的步骤？
- 客户端请求 → 连接器验证用户权限 → 查询缓存 → 分析器解析 SQL → 优化器选择执行方案 → 执行器执行 SQL → 引擎返回结果。
MySQL 使用索引的原因？
- 根本原因：类似书的目录，提高查询效率。
- 扩展：创建唯一性索引，避免排序和临时表，减少随机 IO。
索引的三种常见底层数据结构？
- 哈希表：适用于等值查询，范围查询不佳。
- 有序数组：静态存储，范围查询性能好，但更新成本高。
- N 叉树：性能优点好，适合数据库引擎，支持范围查询。
MySQL 的索引类型及其作用？
- 主键索引（聚簇索引）：叶子节点存整行数据。
- 非主键索引（二级索引）：叶子节点存主键值。
MyISAM 和 InnoDB 实现 B 树索引的区别？
- InnoDB：叶子节点存数据，本身是索引文件。
- MyISAM：叶子节点存数据地址，索引文件与数据文件分离。
InnoDB 为什么设计 B+ 树索引？
- 考虑因素：优化查询性能，减少随机 IO。
- 选择 B+ 树：避免哈希索引的范围查询问题，树结构减少随机 IO。
覆盖索引和索引下推？
- 覆盖索引：减少搜索次数，提升查询性能。
- 索引下推：MySQL 5.6 引入的优化，减少回表次数。
哪些操作会导致索引失效？
字符串加索引的优化方法？
- 创建完整索引（空间占用大）、前缀索引（查询效率低）、倒序存储索引、创建 hash 索引。
日志相关
MySQL 的 change buffer 是什么？
MySQL 如何判断一行扫描数？
MySQL 的 redo log 和 binlog 区别？
- redo log：循环写日志，crash 后恢复数据。
- binlog：追加写日志，用于主从复制。
为什么需要 redo log？
redo log 的写入方式？
- 内存日志缓冲 → 写入磁盘 → 参数配置（延迟写、实时写）。
redo log 的执行流程？
- 更新数据 → 记录 redo log → 事务提交 → 写入磁盘。
binlog 的概念和作用？
- 归档日志，实现主从复制和数据恢复，但非 crash-safe。
两阶段提交的作用？
- 确保 redo log 和 binlog 一致性，防止数据丢失。
MySQL 如何恢复未刷盘的数据？
- 根据 redo log 和 binlog 的状态进行恢复。
WAL 技术的优点？
主从备份相关
MySQL 主备同步的流程？
- 建立长链接、配置备库、启动复制线程、解析 binlog。
主备延迟的原因及解决方案？
多线程复制策略的意义？
MySQL 的并发链接和并发查询？
- 并发连接：线程数影响内存使用。
- 并发查询：CPU 核数限制，设置 innodb_thread_concurrency。
如何快速恢复误删数据？
- 使用备份和 binlog 恢复，重点配置 binlog_row_image=full。
其他
MySQL 数据恢复工具的选择？
- mysqldump、xtrabackup、FLUSH LOGS。
如何处理大表查询不爆内存？
临时表的用法和特性？
存储引擎介绍（InnoDB、MyISAM、MEMORY）？
- InnoDB：事务安全，默认存储引擎。
- MyISAM：插入查询速度快，无事务。
- MEMORY：内存存储，查询速度快。
内存表的优缺点？
- 优点：快速访问；缺点：锁粒度问题，数据持久化问题。
如需进一步了解或补充内容，可以随时联系！
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