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MySQL 八股文知识大全(面试+复习必备)_mysql八股文


本文整理了 MySQL 最核心的八股文内容,涵盖范式、SQL 执行流程、存储引擎、索引、事务等各大模块,适合用于面试前复习与系统性学习。


1. 数据库三大范式

  • 第一范式(1NF):每一列必须是不可再分的原子项。
  • 第二范式(2NF):在 1NF 基础上,所有非主属性完全依赖于主键,而不是主键的一部分。
  • 第三范式(3NF):在 2NF 基础上,非主属性不依赖于其他非主属性。

2. 一条 SQL 的执行过程

  1. 连接器:建立连接、身份验证
  2. 查询缓存(MySQL 8.0 后废除)
  3. 解析器:生成语法树
  4. 优化器:选择最优执行计划
  5. 执行器:与存储引擎交互获取数据

3. 存储引擎对比

引擎 特性描述 MyISAM 不支持事务、外键,读性能好 Memory 数据存储在内存中,性能高 InnoDB 默认引擎,支持事务、行锁、崩溃恢复

4. 索引分类方式

  • 按数据结构:B+ Tree、Hash、Full-Text
  • 按物理存储:聚簇索引、非聚簇索引
  • 按字段特性:主键、唯一、普通、前缀索引
  • 按字段数量:单列、联合索引

5. 聚簇索引 vs 非聚簇索引

维度 聚簇索引 非聚簇索引 存储结构 叶子节点存储完整数据 叶子节点存储主键值指针 查询性能 查询快,避免回表 覆盖索引快,非覆盖需回表 唯一性 每表仅一个 可有多个 适用场景 范围/排序查询 精确查找

6. 如何选择主键

  • 字段唯一,不能为空
  • 建议使用递增 ID,避免页分裂
  • 避免使用业务字段
  • 分布式系统建议用雪花 ID

7. 索引实现原理

  • InnoDB 使用 B+Tree 结构
  • 非叶子节点存索引,叶子节点存数据
  • 叶子节点通过双向链表连接
  • 查询效率高,I/O 次数少(3~4次)

8. B+Tree 的特点

  • 所有数据在叶子节点
  • 非叶子节点只存键值
  • 叶子节点双向链表连接,适合范围查询
  • 高度小,查询快

9. B+Tree、BTree、Hash 对比

项目 B+ Tree B Tree Hash 范围查询 支持 不便 不支持 查询稳定性 稳定 不稳定 高效(仅等值) 适用场景 大量数据 中等复杂度查询 精确查找(非范围)

10. 索引失效的常见场景

  • 使用 %xx%xx% 模糊查询
  • 索引字段上使用函数或表达式
  • 字符串字段与数字比较(类型转换)
  • 联合索引不满足最左前缀法则
  • WHERE 子句含 OR 且部分字段无索引

11. 索引优缺点

优点: 提高查询速度

缺点:

  • 占用空间
  • 增删改性能降低
  • 索引维护成本高

12. 索引优化建议

  • 使用前缀索引减小索引项
  • 利用覆盖索引避免回表
  • 自增主键插入效率高
  • 联合索引遵循最左匹配原则
  • 避免函数、类型转换、模糊查询等导致索引失效

13. 事务四大特性 ACID

特性 含义 实现方式 原子性 要么全做,要么全不做 undo log 一致性 满足数据完整性约束 ACID 整体保障 隔离性 并发事务互不干扰 MVCC / 锁机制 持久性 提交的数据永久保存 redo log

14. 并发问题与事务隔离级别

问题类型 解释 出现级别 脏读 读到未提交事务的数据 读未提交 不可重复读 同一事务两次查询结果不同 读未提交、读已提交 幻读 查询结果数量不一致 可重复读以下级别

事务隔离级别:

  • Read Uncommitted
  • Read Committed
  • Repeatable Read(MySQL 默认)
  • Serializable

15. MVCC 实现原理

  • 多版本控制,读取旧版本数据
  • 使用版本链结构控制可见性
  • 非阻塞读,适合高并发

16. 锁的分类

  • 全局锁:如 flush tables with read lock
  • 表级锁:表锁、元数据锁、意向锁
  • 行级锁:记录锁、间隙锁、临键锁(Next-Key Lock)

17. 表锁 vs 行锁

特性 表锁 行锁 粒度 粗,锁住整个表 精确,锁住具体记录 并发性 差 高 应用场景 批量操作、表结构修改 单行读写操作

18. MySQL 日志类型

  • redo log:物理日志,持久性保障
  • undo log:回滚用,原子性保障
  • binlog:逻辑日志,备份与主从复制
  • relay log:从库同步日志
  • 慢查询日志:记录慢 SQL

19. Redo Log 的作用

  • 采用 WAL 机制:先记录日志,再写磁盘
  • 顺序写入优化性能
  • 宕机后可用于恢复已提交数据

20. 提升查询性能的方法

  1. 优化 SQL 语句写法
  2. 合理使用索引
  3. 避免索引失效
  4. 使用 EXPLAIN 分析执行计划
  5. 数据分页优化(如延迟加载)
  6. 表结构合理设计
  7. 利用缓存(如 Redis)降低数据库压力

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