百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术文章 > 正文

Mysql 常见的10道面试题

itomcoil 2025-01-09 13:34 7 浏览

1、介绍一下事务的4个特性ACID

事务特性

含义

解释

Atomicity

原子性

同一个事务中的多条语句不可分割,要么全部成功,要么全部失败,不存在部分成功、部分失败

Consistency

一致性

事务从一个一致性状态变换为另一个一致性状态,中间的状态对外不可见

Isolation

隔离性

多线程环境下,不同线程的事务互不影响

Durability

持久性

事务提交后,对数据库中的数据修改是永久的


2、事务并发可能导致什么问题?

并发问题

含义

脏读

指一个线程中的事务读取到了另外一个线程中未提交的数据

幻读

一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的insert的数据,即:同一个事务第二次查询多出了一些row

不可重复度

一个线程中的事务读取到了另外一个线程中提交的update的数据


3、介绍一下Mysql的四种隔离级别

隔离级别

含义

解决并发问题

read uncommitted

读未提交

最低级别,任何情况都无法保证

read committed

读已提交

可避免脏读的发生

repeatable read

可重复读

(默认级别)

可避免脏读、不可重复读的发生

serializable

串行化

可避免脏读、不可重复读、幻读的发生

mysql 查看隔离级别

select @@tx_isolation;


mysql 设置隔离级别

set [glogal | session]  transaction isolation levelread-uncommitted;
set tx_isolation=’read-uncommitted’


4、你知道有哪些锁?

(1)按锁粒度划分:表级锁>页级锁>行级锁

锁粒度越细:加锁开销越大,加锁速度越慢,越有可能导致死锁;发生冲突的概率越小,支持的并发度越高。


(2)按锁级别划分:共享锁、排它锁、意向锁

共享锁:SELECT … LOCK IN SHARE MODE;

排他锁:SELECT … FOR UPDATE;

意向锁是表级锁,InnoDB 中的两个表锁:意向共享锁(IS)、意向排他锁(IX)


5、行级锁和表级锁有什么区别?

对比项

行级锁

表级锁

锁粒度

发生冲突的概率

并发度

加锁速度

开销

是否会死锁

不会


6、InnoDB和MyIASM引擎有什么区别?

区别:

(1)InnoDB支持ACID,是事务安全的,MyIASM是非事务安全的

(2)InnoDB支持行级锁,MyIASM 不支持行级锁,只支持表级锁

(3)InnoDB支持外键,MyIASM 不支外键

(4)InnoDB不支持FULLTEXT类型的索引,MyIASM支持FULLTEXT类型的索引

(5)InnoDB没有事先保存表的行数,SELECT COUNT(*) 需要全表扫描,MyIASM事先保存了表的行数,直接读取该值即可


应用场景:

InnoDB适合insert/update更新频繁、需要事务支持场景

MyIASM 适合大量查询、无需事务支持、需要全文检索场景


7、常见的索引数据结构有哪些?各有什么优缺点?

索引结构

优点/特点

缺点

hash

“等值”查询速度快(可能不稳定)

1、不支持模糊查询、范围查询

2、无法基于索引进行排序

3、hash冲突可能导致数据不平衡,同一槽位数据量多时查询可能退化成线性

二叉查找树

简单

1、树深度太深,时间复杂度O(logN)

2、极端情况下可能退化成链表(全左或全又)

二叉平衡树

1、每个节点左子树和右子树高度差最多为1

2、最坏情况时间复杂度O(logN)

优点1过于严格,导致数据更新时需要平凡调整,性能差

红黑树

1、性能一般由于二叉平衡树

2、java/C++中的map对象底层采用了红黑树


1、是平衡树二叉树的一种,树深度可能过高

2、规则复杂


B树

1、多路平衡查找树

2、每个节点存储key和data

3、多用于文件系统索引

不支持范围查找,由于非叶子节点同时存储了数据,相同内存可加载的索引数量更少(相比B+树)

B+树

1、非叶子节点只存储key,所有data存储在叶子节点上

2、叶子结点本身依关键字的大小顺序链接

3、适用于数据库索引(mysql采用)


非叶子节点键值可能重复,占用更多空间(问题不大)


8、Mysql 索引底层采用什么数据结构存储?

采用的是B+树,InnoDB和MyIASM底层存储区别:

(1)InnoDB使用的是聚簇索引,将主键组织到一棵B+树中,而行数据就储存在叶子节点上

(2) MyISM使用的是非聚簇索引,索引文件和数据文件是独立分开的


9、Mysql有哪些索引?使用时应该注意什么?

索引类型

例子

普通索引

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_list)

主键索引

CREATE TABLE table_name ( column_name int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT , PRIMARY KEY (column_name ) );

唯一索引

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

组合索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name1 ,column_name2 ...);

全文索引

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_name)

注意事项:

(1)索引不要包含null的列

(2)like使用前缀匹配才会走索引

like "xxx%" 走索引, like "%xxx%" 不走索引

(3)组合索引需要满足最左前缀原则

如:创建组合索引index_name(a,b,c),使用:where a>10 走索引,where a>10,b=20 走索引, where b=20 不走索引(没有指定a的条件)

(4)考虑建立短前缀索引

短前缀索引可以降低内存消耗,但只适用普通索引,不能用于唯一索引

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column_name(8))

(5)列上进行运算不走索引

SELECT * FROM table_name WHERE length(column_name)=10;

(6)not in和<> 条件不走索引

(7)索引要建立在比较唯一、同时需要经常用于条件查询的字段的字段上

使用索引的缺点:

(1)索引占用额外的空间

(2)插入、修改、删除速度有可能变慢,因为除了更新数据外,还需要修改索引

10、mysql 性能优化方法有哪些?

mysql性能优化方向包括:

(1)硬件和操作系统级别优化

(2)数据库参数优化

(3)数据库设计优化

(4)sql语句优化

sql优化的一般步骤:

(1)通过show status命令获取各种sql语句的执行频率

(2)定位执行效率低的sql语句

(3)通过explain分析效率低的sql语句

(4)采取相应的优化措施

感谢阅读,欢迎关注、评论、转发~

相关推荐

tesseract-ocr 实现图片识别功能

最近因为项目需要,接触了一下关于图像识别的相关内容,例如Tesseract。具体如何安装、设置在此不再赘述。根据项目要求,我们需要从省平台获取实时雨水情况数据,原以为获取这样的公开数据比较简单,上去一...

跨平台Windows和Linux(银河麒麟)操作系统OCR识别应用

1运行效果在银河麒麟桌面操作系统V10(SP1)上运行OCR识别效果如下图:2在Linux上安装TesseractOCR引擎2.1下载tesseract-ocr和leptonicahttps:...

JAVA程序员自救之路——SpringAI文档解析tika

ApacheTika起源于2007年3月,最初是ApacheLucene项目的子项目,于2010年5月成为Apache组织的顶级项目。它利用现有的解析类库,能够侦测和提取多种不同格式文档中的元数据...

Python印刷体文字识别教程

在Python中实现印刷体文字识别(OCR),通常使用TesseractOCR引擎结合Python库。以下是详细步骤和示例:1.安装依赖库bashpipinstallpytesseractp...

图片转文字--四种OCR工具的安装和使用

本文仅测试简单的安装和使用,下一步应该是测试不同数据集下的检测准确率和检测效率,敬请期待。作者的系统环境是:笔记本:ThindPadP520OS:win11显卡:QuadroP520一、EasyO...

mac 安装tesseract、pytesseract以及简单使用

一.tesseract-OCR的介绍1.tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎,能识别100多种语言,专门用于对图片文字进行识别,并获取文本。但是它的缺点是对手写的识别能力比较差。2.用te...

【Python深度学习系列】Win10下CUDA+cuDNN+Tensorflow安装与配置

这是我的第292篇原创文章。一、前置知识安装GPU版本的pytorch和tensorflow之前需要理清楚这几个关系:显卡(电脑进行数模信号转换的设备,有的电脑可能是双显卡,一个是inter的集成显卡...

手把手教你本地部署AI绘图Stable Diffusion!成功率100%!

导语:无需每月付费订阅,无需高性能服务器!只需一台普通电脑,即可免费部署爆火的AI绘图工具StableDiffusion。本文提供“极速安装包”和“手动配置”双方案,从环境搭建到模型调试,手把手教你...

本地AI Agent Hello World(Python版): Ollama + LangChain 快速上手指南

概要本文将用最简洁的Python示例(后续还会推出Java版本),带你逐步完成本地大模型Agent的“HelloWorld”:1、介绍核心工具组件:Ollama、LangChain和...

python解释器管理工具pyenv使用说明

简介pyenv可以对python解释器进行管理,可以安装不同版本的python,管理,切换不同版本很方便,配置安装上比anaconda方便。pyenv主要用来对Python解释器进行管理,可以...

Deepseek实战:企业别只会用Ollama,也可以用SGLang

SGLang:企业级的“性能之王”优点吞吐量碾压级优势通过零开销批处理调度器、缓存感知负载均衡器等核心技术,SGLang的吞吐量提升显著。例如,在处理共享前缀的批量请求时,其吞吐量可达158,59...

用LLaMA-Factory对Deepseek大模型进行微调-安装篇

前面的文章已经把知识库搭建好了,还通过代码的形式做完了RAG的实验。接下来呢,咱们要通过实际操作来完成Deepseek的另一种优化办法——微调。一、环境因为我这台电脑性能不太好,所以就在Au...

碎片时间学Python-03包管理器

一、pip(Python官方包管理器)1.基础命令操作命令安装包pipinstallpackage安装特定版本pipinstallnumpy==1.24.0升级包pipinstall-...

ubuntu22/24中利用国内源部署大模型(如何快速安装必备软件)

本地AI部署的基础环境,一般会用到docker,dockercompose,python环境,如果直接从官网下载,速度比较慢。特意记录一下ubuntu使用国内源快速来搭建基础平台。一,docke...

还不会deepseek部署到本地?这篇教程手把手教会你

一、为什么要把DeepSeek部署到本地?新手必看的前置知识近期很多读者在后台询问AI工具本地部署的问题,今天以国产优质模型DeepSeek为例,手把手教你实现本地化部署。本地部署有三大优势:数据隐私...