面试数据库八股文五问五答第四期

面试数据库八股文五问五答第四期

作者:程序员小白条,个人博客

相信看了本文后,对你的面试是有一定帮助的!

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1)什么情况下 mysql 会索引失效?

  • 不使用索引列进行查询:当查询条件不包含索引列时,MySQL无法使用索引进行快速查找,而会进行全表扫描,导致索引失效。
  • 使用函数或表达式对索引列进行操作:当查询条件对索引列进行函数操作或表达式计算时,MySQL无法直接使用索引,而会进行全表扫描。
  • 数据量过小:当表中的数据量过小时,MySQL可能会选择全表扫描而不是使用索引,因为全表扫描的开销更小。
  • 索引列数据重复度过高:当索引列的数据重复度过高时,MySQL可能会放弃使用索引,因为全表扫描的开销更小。
  • 索引列数据类型不匹配:当查询条件中的数据类型与索引列的数据类型不匹配时,MySQL无法使用索引进行查找,而会进行全表扫描。

2)B+ 树和 B 树的区别是什么?

  • 数据存储方式:B树中的每个节点存储的是键值对,而B+树中的每个节点只存储键,数据存储在叶子节点上。
  • 叶子节点的指针:B树中的叶子节点包含了指向数据的指针,而B+树中的叶子节点只包含键和指向下一个叶子节点的指针。
  • 叶子节点的顺序访问:B树中的叶子节点是通过指针连接在一起的,可以进行范围查询。而B+树中的叶子节点是通过链表连接在一起的,只能进行单个键的查询。
  • 索引的高度:B树的高度比B+树的高度要高,因为B树中的每个节点都包含了数据。
  • 索引的扫描效率:B+树的叶子节点连续存储数据,可以更快地进行范围查询和顺序访问,因此在大数据量的情况下,B+树的扫描效率更高。

3)如果处理慢查询?

  • 优化查询语句:检查慢查询日志,分析查询语句的执行计划,优化查询语句的索引使用和查询逻辑,尽量减少查询的开销。
  • 优化表结构:通过添加合适的索引、调整字段类型和长度、拆分大表等方式优化表结构,提高查询的性能。
  • 配置合适的参数:调整MySQL的配置参数,如缓冲区大小、连接数等,以满足查询的需求,提高查询的效率。
  • 使用缓存:使用缓存技术,如Redis或Memcached,将热点数据缓存起来,减少对数据库的查询次数。
  • 分析和监控:使用工具进行慢查询分析和性能监控,找出慢查询的原因和瓶颈,并进行相应的优化。

4)Linux 如果排查 MySQL 问题

  • 查看日志文件:查看MySQL的错误日志文件,通常位于/var/log/mysql/目录下,查看是否有异常报错信息。
  • 使用命令行工具:使用命令行工具如mysqladmin或mysqlshow查看MySQL的运行状态、进程列表、连接数等信息。
  • 使用性能监控工具:使用性能监控工具如MySQL Performance Schema、Percona Toolkit等来监控MySQL的性能指标和查询执行情况。
  • 检查系统资源:使用命令如top、htop等来查看系统的CPU、内存、磁盘等资源使用情况,是否有资源瓶颈。
  • 分析慢查询:使用慢查询日志或性能监控工具,分析慢查询的执行计划、索引使用情况等,找出慢查询的原因并进行优化。

5)数据库分表如何操作

  • 设计分表策略:根据业务需求和数据特点,设计合适的分表策略,如按照时间、地理位置、用户ID等进行分表。
  • 创建分表结构:根据分表策略,创建对应的分表结构,包括表名、字段、索引等。
  • 迁移数据:将原有的数据迁移到分表中,可以使用INSERT INTO SELECT语句或数据导入工具进行数据迁移。
  • 修改应用程序:修改应用程序的数据库访问逻辑,根据分表策略动态选择访问的分表。
  • 维护分表:定期维护分表,包括数据清理、数据迁移、索引优化等,以保证分表的性能和数据的一致性。

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