一、基礎概念

1. 什么是數據庫？DBMS的作用是什么？

• 數據庫：是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫。它允許用戶高效地訪問和管理數據。

• DBMS（數據庫管理系統）：是一種軟件系統，用于創建和管理數據庫。它的作用包括：

  • 數據定義（DDL）

  • 數據操作（DML）

  • 數據查詢（DQL）

  • 數據控制（安全性、完整性、并發性等）

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2. SQL的全稱是什么？它有哪些分類？

• SQL全稱：Structured Query Language（結構化查詢語言）。

• 分類：

  • DDL（Data Definition Language）：用于定義或修改數據庫對象（如表、索引等），例如 CREATE、ALTER、DROP。

  • DML（Data Manipulation Language）：用于操作數據庫中的數據，例如 INSERT、UPDATE、DELETE。

  • DQL（Data Query Language）：用于查詢數據庫中的數據，例如 SELECT。

  • DCL（Data Control Language）：用于控制權限和訪問，例如 GRANT、REVOKE。

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3. MySQL的默認端口號是多少？如何修改？

• 默認端口號：3306。

• 修改方法：

  1. 編輯MySQL配置文件 my.cnf 或 my.ini。

  2. 找到 [mysqld] 部分，修改或添加 port=新端口號。

  3. 重啟MySQL服務以使更改生效。

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4. MySQL中CHAR和VARCHAR的區別？

特性	CHAR	VARCHAR
存儲空間	固定長度	可變長度
性能	較快（固定長度便于計算）	較慢（需要額外存儲長度信息）
使用場景	短且固定長度的數據	長度不確定的數據

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5. DATETIME和TIMESTAMP類型的區別？

特性	DATETIME	TIMESTAMP
存儲范圍	1000-01-01 00:00:00 到 9999-12-31 23:59:59	1970-01-01 00:00:01 到 2038-01-19 03:14:07
存儲大小	8字節	4字節
是否受時區影響	不受影響	受影響

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6. 如何創建一個包含自增主鍵的表？

CREATE TABLE example_table (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50) NOT NULL
);

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7. TRUNCATE TABLE和DELETE的區別？

特性	TRUNCATE TABLE	DELETE
操作方式	清空整個表并重置自增計數器	刪除指定條件的記錄
事務支持	不支持事務回滾	支持事務回滾
觸發器觸發	不會觸發觸發器	會觸發觸發器
執行速度	快	慢

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8. 什么是主鍵（Primary Key）？什么是外鍵（Foreign Key）？

• 主鍵（Primary Key）：唯一標識表中每一行數據的字段或字段組合，不允許為空且值必須唯一。

• 外鍵（Foreign Key）：用于建立和加強兩個表之間的關系，確保引用完整性。外鍵通常指向另一個表的主鍵。

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9. 如何查看當前數據庫中的所有表？

SHOW TABLES;

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10. WHERE和HAVING的區別？

特性	WHERE	HAVING
使用場景	過濾行數據（在聚合前）	過濾聚合后的結果
適用對象	單個列	聚合函數或分組列
查詢階段	在GROUP BY之前執行	在GROUP BY之后執行

二、SQL語法與操作

1. 寫出查詢表中前10條記錄的SQL語句。

SELECT * FROM table_name LIMIT 10;

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2. 如何對查詢結果去重（DISTINCT的用法）？

• 使用 DISTINCT 關鍵字去除重復值，僅保留唯一值。

SELECT DISTINCT column_name FROM table_name;

示例：查詢所有唯一的部門名稱。

SELECT DISTINCT department FROM employees;

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3. INNER JOIN和LEFT JOIN的區別？

特性	INNER JOIN	LEFT JOIN
返回數據	只返回兩個表中匹配的記錄	返回左表的所有記錄，右表無匹配則為NULL
數據完整性	不包含不匹配的記錄	包含左表的所有記錄

示例：

-- INNER JOIN 示例
SELECT a.id, a.name, b.department 
FROM employees a 
INNER JOIN departments b ON a.department_id = b.id;
?
-- LEFT JOIN 示例
SELECT a.id, a.name, b.department 
FROM employees a 
LEFT JOIN departments b ON a.department_id = b.id;

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4. 如何實現分頁查詢？（LIMIT和OFFSET）

• 使用 LIMIT 和 OFFSET 實現分頁查詢。

SELECT * FROM table_name LIMIT 每頁記錄數 OFFSET 起始偏移量;

示例：查詢第2頁的數據，每頁10條記錄。

SELECT * FROM table_name LIMIT 10 OFFSET 10;

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5. 如何將兩個查詢結果合并（UNION和UNION ALL）？

• UNION：合并兩個查詢結果并去重。

• UNION ALL：合并兩個查詢結果，不去重。

示例：

-- UNION 示例
SELECT name FROM table1
UNION
SELECT name FROM table2;-- UNION ALL 示例
SELECT name FROM table1
UNION ALL
SELECT name FROM table2;

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6. 如何創建索引？舉例說明。

• 使用 CREATE INDEX 創建索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

示例：為 employees 表的 name 列創建索引。

CREATE INDEX idx_employee_name ON employees (name);

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7. 如何修改表結構（添加/刪除列）？

• 添加列：

ALTER TABLE table_name ADD COLUMN column_name 數據類型;

示例：為 employees 表添加 age 列。

ALTER TABLE employees ADD COLUMN age INT;

• 刪除列：

ALTER TABLE table_name DROP COLUMN column_name;

示例：刪除 employees 表的 age 列。

ALTER TABLE employees DROP COLUMN age;

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8. 什么是子查詢？舉例說明。

• 子查詢：嵌套在另一個查詢中的查詢，通常用于提供條件或過濾數據。

SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name IN (子查詢);

示例：查詢工資高于平均工資的員工。

SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

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9. 如何批量插入數據？

• 使用 INSERT INTO 插入多行數據。

INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2), (value3, value4), ...;

示例：向 employees 表批量插入兩條記錄。

INSERT INTO employees (name, department_id) VALUES ('Alice', 1), ('Bob', 2);

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10. BETWEEN和IN的用法區別？

• BETWEEN：用于指定一個范圍（包括邊界值）。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;

示例：查詢年齡在20到30之間的員工。

SELECT * FROM employees WHERE age BETWEEN 20 AND 30;

• IN：用于指定多個離散值。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name IN (value1, value2, value3);

示例：查詢部門ID為1、2或3的員工。

SELECT * FROM employees WHERE department_id IN (1, 2, 3);

三、索引與性能優化

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1. 什么是索引？為什么需要索引？

• 索引：是一種特殊的數據結構（如B-Tree），用于快速定位數據，類似于書的目錄。

• 為什么需要索引：

  • 提高查詢效率，減少掃描全表的時間。

  • 加速排序和分組操作。

  • 支持唯一性約束。

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2. 索引的類型有哪些？（B-Tree、哈希、全文索引）

類型	描述
B-Tree索引	最常用的索引類型，支持范圍查詢和排序，適合大多數場景。
哈希索引	使用哈希函數存儲鍵值對，查詢速度非常快，但不支持范圍查詢或部分匹配查詢。
全文索引	專門用于全文搜索，支持復雜的文本匹配（如MySQL中的 FULLTEXT）。

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3. 索引的優缺點是什么？

優點	缺點
提高查詢效率	增加插入、更新和刪除操作的開銷
減少磁盤I/O	占用額外的存儲空間
支持排序和分組	在某些情況下可能導致查詢計劃變差

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4. 什么情況下索引會失效？

• 索引失效的情況：

  1. 使用了函數或表達式操作索引列，例如 WHERE YEAR(date_column) = 2023。

  2. 數據類型不匹配，例如字符串與數字比較。

  3. 使用了模糊查詢前綴通配符，例如 WHERE column LIKE '%value'。

  4. 查詢條件中使用了 OR 且部分列未被索引。

  5. 索引選擇性較低（即重復值過多）。

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5. 如何查看SQL語句的執行計劃（EXPLAIN）？

• 使用 EXPLAIN 查看SQL語句的執行計劃。

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE condition;

示例：查看查詢的執行計劃。

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department_id = 1;

關鍵字段解釋：

• id：查詢的序列號。

• select_type：查詢類型（簡單查詢、子查詢等）。

• table：操作的表名。

• type：訪問類型（ALL 表示全表掃描，index 表示索引掃描，ref 表示索引查找）。

• key：使用的索引名稱。

• rows：掃描的行數。

• Extra：附加信息（如是否使用臨時表、文件排序等）。

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6. 什么是覆蓋索引（Covering Index）？

• 覆蓋索引：當查詢的所有列都在索引中時，無需回表查詢數據，直接從索引中獲取結果。

• 優點：避免回表操作，顯著提高查詢性能。

• 示例：假設有一個復合索引 (department_id, name)，以下查詢可以使用覆蓋索引。

SELECT name FROM employees WHERE department_id = 1;

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7. 什么是聚簇索引和非聚簇索引？

類型	描述
聚簇索引	數據行按索引順序存儲在物理磁盤上，每個表只能有一個聚簇索引（通常是主鍵）。
非聚簇索引	索引存儲的是指向實際數據行的指針，數據行的存儲順序與索引無關。

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8. 如何優化慢查詢？

• 優化方法：

  1. 分析慢查詢日志：啟用 slow_query_log，找出執行時間較長的SQL語句。

  2. 添加索引：為頻繁查詢的列創建索引。

  3. 優化查詢語句：避免不必要的 SELECT *，盡量只查詢需要的列。

  4. 減少鎖競爭：優化事務處理，減少鎖等待時間。

  5. 分區表：對大表進行分區，減少單次查詢的數據量。

  6. 緩存結果：使用查詢緩存或應用層緩存（如Redis）。

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9. 什么是索引下推（Index Condition Pushdown）？

• 索引下推：MySQL的一種優化技術，在存儲引擎層面過濾掉不符合條件的記錄，減少回表次數。

• 適用場景：當查詢條件中包含非索引列時，存儲引擎可以直接利用索引過濾部分數據，而不是全部回表。

• 示例：假設有一個復合索引 (a, b)，查詢條件為 WHERE a = 1 AND b LIKE 'val%'，索引下推允許存儲引擎直接過濾 b LIKE 'val%' 的記錄。

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10. 什么是回表查詢？

• 回表查詢：當查詢的列不在索引中時，需要通過索引找到主鍵值，再通過主鍵到聚簇索引中查找完整數據行。

• 原因：索引通常只包含部分列，而查詢可能需要更多列。

• 優化方法：盡量使用覆蓋索引，減少回表操作。

示例：假設有一個復合索引 (department_id, name)，以下查詢會導致回表。

SELECT id, name, salary FROM employees WHERE department_id = 1;

因為 salary 不在索引中，必須回表查詢完整數據行。

四、事務與鎖

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1. 什么是事務？事務的ACID特性是什么？

• 事務：一組邏輯操作單元，這些操作要么全部成功執行，要么全部不執行。

• ACID特性：

  • Atomicity（原子性）：事務是一個不可分割的工作單位，要么全部完成，要么全部失敗。

  • Consistency（一致性）：事務執行前后，數據庫必須保持一致狀態。

  • Isolation（隔離性）：多個事務并發執行時，彼此隔離，互不干擾。

  • Durability（持久性）：事務一旦提交，其結果是永久性的，即使系統崩潰也不會丟失。

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2. MySQL的默認事務隔離級別是什么？

• MySQL默認隔離級別：REPEATABLE READ（可重復讀）。

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3. 事務隔離級別有哪些？分別解決什么問題？

隔離級別	解決的問題	可能出現的問題
READ UNCOMMITTED	無	臟讀、不可重復讀、幻讀
READ COMMITTED	解決臟讀	不可重復讀、幻讀
REPEATABLE READ	解決臟讀和不可重復讀	幻讀
SERIALIZABLE	解決所有并發問題	無

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4. 什么是臟讀、不可重復讀、幻讀？

• 臟讀：一個事務讀取了另一個未提交事務的數據。

• 不可重復讀：一個事務在兩次查詢中讀取到的數據不一致（另一個事務修改并提交了數據）。

• 幻讀：一個事務在兩次查詢中發現多出了某些記錄（另一個事務插入了新記錄）。

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5. 如何設置事務的隔離級別？

• 使用 SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 設置當前會話或全局的隔離級別。

-- 設置當前會話的隔離級別
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL 隔離級別;-- 設置全局隔離級別
SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL 隔離級別;

示例：將隔離級別設置為 READ COMMITTED。

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

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6. 什么是共享鎖（S鎖）和排他鎖（X鎖）？

• 共享鎖（S鎖）：允許多個事務同時讀取同一資源，但不允許寫入。

• 排他鎖（X鎖）：獨占鎖，禁止其他事務讀取或寫入該資源。

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7. 什么是死鎖？如何避免死鎖？

• 死鎖：兩個或多個事務互相等待對方釋放資源，導致所有事務都無法繼續執行。

• 避免死鎖的方法：

  1. 盡量減少事務的持有時間。

  2. 按固定的順序加鎖。

  3. 使用較低的隔離級別。

  4. 設置超時機制（如 innodb_lock_wait_timeout）。

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8. 什么是行級鎖和表級鎖？InnoDB支持哪種？

• 行級鎖：鎖定表中的特定行，允許多個事務同時操作不同的行。

• 表級鎖：鎖定整個表，阻止其他事務對該表的任何操作。

• InnoDB支持：行級鎖（默認使用B-Tree索引實現）。

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9. SELECT ... FOR UPDATE的作用是什么？

• 作用：對查詢的行加排他鎖（X鎖），防止其他事務修改或刪除這些行，直到當前事務提交或回滾。

• 適用場景：需要確保數據一致性時，例如銀行轉賬。

• 示例：

SELECT * FROM accounts WHERE id = 1 FOR UPDATE;

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10. 什么是樂觀鎖和悲觀鎖？

• 樂觀鎖：假設沖突很少發生，因此不對數據加鎖，而是通過版本號或時間戳檢查數據是否被修改。如果發生沖突，則重新嘗試操作。

  • 優點：性能高，適合低并發場景。

  • 缺點：可能發生多次重試。

• 悲觀鎖：假設沖突經常發生，因此在操作前就對數據加鎖，防止其他事務修改。

  • 優點：安全性高，適合高并發場景。

  • 缺點：可能導致性能下降或死鎖。

示例：

• 樂觀鎖：通過版本號實現。

UPDATE accounts SET balance = balance - 100, version = version + 1 WHERE id = 1 AND version = 5;

• 悲觀鎖：使用 SELECT ... FOR UPDATE 實現。

五、存儲引擎

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1. InnoDB和MyISAM的區別？

特性	InnoDB	MyISAM
事務支持	支持事務	不支持事務
鎖機制	行級鎖	表級鎖
崩潰恢復	支持崩潰恢復	不支持崩潰恢復
外鍵支持	支持外鍵	不支持外鍵
存儲結構	數據和索引存儲在一起	數據和索引分開存儲
適用場景	高并發、需要事務的場景	讀密集型、簡單查詢場景

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2. InnoDB為什么推薦使用自增主鍵？

• 原因：

  • 性能優化：InnoDB使用聚簇索引（Clustered Index），數據按主鍵順序存儲。自增主鍵能夠保證插入時的順序性，避免頁分裂。

  • 高效寫入：自增主鍵減少了隨機插入帶來的性能開銷。

  • 唯一性：確保每行數據都有唯一的標識符。

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3. MyISAM適合哪些場景？

• 適合場景：

  • 以讀操作為主的場景。

  • 數據量大但對事務無要求的場景。

  • 全文索引搜索（MyISAM支持全文索引，而InnoDB在MySQL 5.6之前不支持）。

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4. 如何查看和修改表的存儲引擎？

• 查看存儲引擎：

SHOW TABLE STATUS WHERE Name = 'table_name';

或：

SELECT ENGINE FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_NAME = 'table_name';

• 修改存儲引擎：

ALTER TABLE table_name ENGINE=新引擎;

示例：將表的存儲引擎改為InnoDB。

ALTER TABLE my_table ENGINE=InnoDB;

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5. InnoDB的行鎖是如何實現的？

• 實現方式：

  • InnoDB通過B+樹索引來實現行鎖。

  • 行鎖分為兩種：

    • 記錄鎖（Record Lock）：鎖定索引中的單個記錄。

    • 間隙鎖（Gap Lock）：鎖定索引中記錄之間的間隙，防止幻讀。

  • 行鎖依賴于索引，如果查詢條件未命中索引，則會升級為表鎖。

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六、表設計與范式

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1. 什么是數據庫的三大范式？

• 第一范式（1NF）：每個字段都是不可再分的原子值。

• 第二范式（2NF）：在滿足1NF的基礎上，消除非主屬性對候選鍵的部分函數依賴。

• 第三范式（3NF）：在滿足2NF的基礎上，消除非主屬性對候選鍵的傳遞函數依賴。

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2. 什么是反范式化？什么時候需要反范式化？

• 反范式化：為了提高查詢效率，故意打破范式規則，增加冗余數據或重復存儲某些字段。

• 適用場景：

  • 需要頻繁進行復雜聯表查詢的場景。

  • 對讀性能要求高而對寫性能要求低的場景。

  • 數據倉庫或報表系統中。

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3. 如何設計一對多、多對多關系表？

• 一對多關系：

  • 在“多”的一方添加外鍵指向“一”的一方。

  • 示例：部門和員工（一個部門有多個員工）。

  CREATE TABLE departments (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50)
  );CREATE TABLE employees (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),department_id INT,FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id)
  );

• 多對多關系：

  • 創建一個中間表來存儲關聯關系。

  • 示例：學生和課程（一個學生可以選多門課程，一門課程可以被多個學生選）。

  CREATE TABLE students (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50)
  );CREATE TABLE courses (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50)
  );CREATE TABLE student_course (student_id INT,course_id INT,PRIMARY KEY (student_id, course_id),FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id),FOREIGN KEY (course_id) REFERENCES courses(id)
  );

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4. 什么是雪花模型和星型模型？

• 星型模型：

  • 中心是一個事實表，周圍是維度表。

  • 簡單直觀，適合OLAP分析。

• 雪花模型：

  • 在星型模型的基礎上進一步規范化，將維度表拆分為更小的子維度表。

  • 更節省存儲空間，但查詢復雜度較高。

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5. 如何設計一個支持軟刪除（邏輯刪除）的表？

• 方法：添加一個標記字段（如 is_deleted 或 deleted_at）來表示是否已刪除。

• 示例：

CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,name VARCHAR(50),is_deleted TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '0:未刪除, 1:已刪除',deleted_at DATETIME NULL COMMENT '刪除時間'
);-- 查詢未刪除的用戶
SELECT * FROM users WHERE is_deleted = 0;-- 刪除用戶（邏輯刪除）
UPDATE users SET is_deleted = 1, deleted_at = NOW() WHERE id = 1;

七、高級功能

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1. 什么是存儲過程？優缺點是什么？

• 存儲過程：是一組預編譯的SQL語句，存儲在數據庫中，可以通過調用名稱執行。

• 優點：

  • 提高性能（減少客戶端與服務器之間的通信）。

  • 增強代碼復用性。

  • 提高安全性（通過權限控制訪問）。

• 缺點：

  • 調試困難。

  • 可移植性差（不同數據庫的存儲過程語法可能不同）。

  • 復雜邏輯難以維護。

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2. 什么是觸發器？舉例說明。

• 觸發器：是一種特殊的存儲過程，當特定事件（如 INSERT、UPDATE 或 DELETE）發生時自動執行。

• 示例：在插入新記錄時自動更新統計表。

CREATE TRIGGER after_insert_employee
AFTER INSERT ON employees
FOR EACH ROW
BEGINUPDATE department_statsSET employee_count = employee_count + 1WHERE department_id = NEW.department_id;
END;

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3. 什么是視圖？視圖和表的區別？

• 視圖：是一個虛擬表，基于SQL查詢的結果集定義。視圖不存儲實際數據，而是從基礎表中動態生成。

• 視圖與表的區別：

  特性	視圖	表
  數據存儲	不存儲實際數據	存儲實際數據
  更新能力	部分視圖可更新，復雜視圖不可更新	可更新
  使用場景	簡化查詢、保護敏感數據	存儲原始數據

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4. 如何實現數據庫的讀寫分離？

• 方法：

  1. 主庫負責寫操作，從庫負責讀操作。

  2. 使用主從復制技術同步數據。

  3. 在應用層或中間件（如ProxySQL、MaxScale）中實現讀寫分離。

• 示例：配置MySQL主從復制后，在應用中指定不同的連接地址。

// 寫操作連接主庫
$writeConnection = new PDO('mysql:host=master_host;dbname=test', 'user', 'password');// 讀操作連接從庫
$readConnection = new PDO('mysql:host=slave_host;dbname=test', 'user', 'password');

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5. 什么是分區表？如何按范圍分區？

• 分區表：將一個大表的數據分成多個小塊存儲，每個塊稱為一個分區。

• 按范圍分區：根據某個字段的值范圍劃分分區。

• 示例：

CREATE TABLE sales (id INT,sale_date DATE,amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (2021),PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),PARTITION pfuture VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

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八、備份與恢復

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1. 邏輯備份和物理備份的區別？

特性	邏輯備份	物理備份
備份內容	SQL語句（建表語句、插入語句等）	數據文件（如.ibd、.frm等）
備份速度	較慢	較快
恢復速度	較慢	較快
可移植性	高	低
使用工具	mysqldump	xtrabackup、直接復制文件

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2. 如何用mysqldump備份數據庫？

• 備份整個數據庫：

mysqldump -u用戶名 -p密碼 數據庫名 > 備份文件.sql

• 備份多個數據庫：

mysqldump -u用戶名 -p密碼 --databases 數據庫1 數據庫2 > 備份文件.sql

• 備份所有數據庫：

mysqldump -u用戶名 -p密碼 --all-databases > 備份文件.sql

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3. 什么是Binlog？它的作用是什么？

• Binlog：二進制日志，記錄了數據庫的所有修改操作（如 INSERT、UPDATE、DELETE）。

• 作用：

  • 數據恢復：通過重放Binlog恢復誤刪除或損壞的數據。

  • 主從復制：主庫將Binlog發送給從庫，從庫重放日志以保持數據一致性。

  • 審計：記錄所有修改操作，便于追蹤問題。

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4. 如何恢復誤刪除的數據？

• 方法：

  1. 使用最近的全量備份文件恢復到備份時間點。

  2. 使用Binlog恢復從備份時間點到誤刪除之前的操作。

• 示例：通過Binlog恢復數據。

mysqlbinlog binlog_file | mysql -u用戶名 -p密碼 數據庫名

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5. 什么是主從復制？如何配置？

• 主從復制：將主庫的數據實時同步到從庫，用于讀寫分離、高可用性和災難恢復。

• 配置步驟：

  1. 主庫配置：

     • 開啟Binlog：在my.cnf中設置log-bin=mysql-bin。

     • 設置服務器ID：server-id=1。

     • 創建用于復制的用戶并授權。

  2. 從庫配置：

     • 設置服務器ID：server-id=2。

     • 執行CHANGE MASTER TO命令，指定主庫信息。

     • 啟動復制：START SLAVE;。

• 示例：從庫配置主庫信息。

CHANGE MASTER TO
MASTER_HOST='主庫IP',
MASTER_USER='replication_user',
MASTER_PASSWORD='password',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=1234;

九、安全與權限

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1. 如何創建用戶并授權？

• 創建用戶：

CREATE USER '用戶名'@'主機名' IDENTIFIED BY '密碼';

• 授權：

GRANT 權限列表 ON 數據庫名.表名 TO '用戶名'@'主機名';

示例：創建用戶并授予對特定數據庫的查詢權限。

CREATE USER 'testuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password123';
GRANT SELECT ON mydb.* TO 'testuser'@'localhost';

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2. GRANT和REVOKE的作用是什么？

• GRANT：用于授予用戶權限。

  GRANT 權限列表 ON 數據庫名.表名 TO '用戶名'@'主機名';

• REVOKE：用于撤銷用戶權限。

  REVOKE 權限列表 ON 數據庫名.表名 FROM '用戶名'@'主機名';

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3. 如何防止SQL注入攻擊？

• 方法：

  1. 使用預處理語句（Prepared Statement）。

  2. 對用戶輸入進行嚴格校驗和轉義。

  3. 避免在SQL語句中直接拼接字符串。

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4. 預處理語句（Prepared Statement）如何防止SQL注入？

• 預處理語句：將SQL語句和參數分開處理，避免惡意輸入被解析為SQL代碼。

• 示例（MySQLi擴展）：

$stmt = $mysqli->prepare("SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?");
$stmt->bind_param("ss", $username, $password);
$stmt->execute();

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5. 如何限制用戶的登錄IP？

• 在創建用戶時指定允許登錄的主機地址。

CREATE USER '用戶名'@'指定IP' IDENTIFIED BY '密碼';

示例：只允許從192.168.1.100登錄。

CREATE USER 'testuser'@'192.168.1.100' IDENTIFIED BY 'password123';

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十、性能調優與監控

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1. 如何開啟慢查詢日志？

• 步驟：

  1. 編輯MySQL配置文件my.cnf，添加或修改以下內容：

     slow_query_log = 1
     slow_query_log_file = /var/log/mysql/slow-query.log
     long_query_time = 2  # 設置慢查詢閾值（秒）

  2. 重啟MySQL服務以使更改生效。

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2. SHOW PROCESSLIST的作用是什么？

• 作用：顯示當前MySQL服務器上的線程信息，包括每個線程的狀態和執行的SQL語句。

• 示例：

SHOW PROCESSLIST;

• 常用字段：

  • Id：線程ID。

  • User：用戶名。

  • Host：客戶端IP。

  • db：當前使用的數據庫。

  • Command：線程執行的操作類型。

  • Time：線程運行時間。

  • State：線程狀態。

  • Info：執行的SQL語句。

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3. 如何監控MySQL的QPS和TPS？

• QPS（Queries Per Second）：每秒查詢數。

• TPS（Transactions Per Second）：每秒事務數。

• 計算公式：

  • QPS = (Com_select + Com_insert + Com_update + Com_delete) / 時間間隔

  • TPS = (Com_commit + Com_rollback) / 時間間隔

• 示例：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_%';

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4. 什么是連接池？為什么需要連接池？

• 連接池：一組預先創建好的數據庫連接，供應用程序重復使用，減少頻繁創建和銷毀連接的開銷。

• 優點：

  • 提高性能：減少連接建立和斷開的時間。

  • 控制資源：限制最大連接數，防止資源耗盡。

  • 簡化管理：統一管理連接生命周期。

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5. 如何優化大表查詢？

• 優化方法：

  1. 添加索引：為查詢條件中的列創建合適的索引。

  2. 分區表：將大表按某些字段分區，減少掃描的數據量。

  3. 分頁查詢：通過LIMIT和OFFSET實現分頁查詢。

  4. 延遲加載：僅查詢必要的列，避免SELECT *。

  5. 緩存結果：對于不常變化的數據，使用應用層緩存（如Redis）。

  6. 水平拆分：將大表拆分為多個小表，分散數據壓力。

十一、JDBC與Java集成

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1. JDBC連接MySQL的步驟是什么？

• 步驟：

  1. 加載驅動程序：通過Class.forName()加載MySQL驅動。

     Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");

  2. 建立連接：使用DriverManager.getConnection()方法連接數據庫。

     Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/dbname", "username", "password");

  3. 執行SQL語句：創建Statement或PreparedStatement對象，執行查詢或更新操作。

  4. 處理結果：如果執行的是查詢操作，使用ResultSet處理返回的結果。

  5. 關閉資源：關閉ResultSet、Statement和Connection。

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2. Statement和PreparedStatement的區別？

特性	Statement	PreparedStatement
SQL注入安全性	不安全（容易受到SQL注入攻擊）	安全（防止SQL注入）
性能	較低（每次都需要編譯SQL）	較高（預編譯SQL）
參數化支持	不支持	支持

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3. 如何通過JDBC實現事務管理？

• 步驟：

  1. 禁用自動提交模式：conn.setAutoCommit(false);

  2. 執行多個SQL操作。

  3. 如果所有操作成功，提交事務：conn.commit();

  4. 如果發生異常，回滾事務：conn.rollback();

  5. 最后恢復自動提交模式：conn.setAutoCommit(true);

示例：

try {conn.setAutoCommit(false);// 執行SQL操作stmt.executeUpdate("INSERT INTO table_name ...");stmt.executeUpdate("UPDATE table_name ...");conn.commit();
} catch (SQLException e) {conn.rollback();
} finally {conn.setAutoCommit(true);
}

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4. 什么是數據庫連接泄漏？如何避免？

• 連接泄漏：指應用程序未正確關閉數據庫連接，導致連接被占用而無法釋放。

• 避免方法：

  1. 確保在finally塊中關閉所有資源（如ResultSet、Statement、Connection）。

  2. 使用連接池管理數據庫連接。

  3. 使用try-with-resources語法（Java 7及以上）自動關閉資源。

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5. 常用的JDBC連接池有哪些？（如HikariCP、Druid）

• 常用連接池：

  • HikariCP：高性能、輕量級的連接池，適合大多數場景。

  • Druid：阿里巴巴開源的連接池，功能豐富，支持監控和統計。

  • C3P0：老牌連接池，穩定但性能稍遜。

  • DBCP：Apache提供的連接池，但性能不如HikariCP和Druid。

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十二、實戰應用題

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1. 設計一個用戶表（包含字段：用戶ID、用戶名、注冊時間、最后登錄時間）。

CREATE TABLE users (user_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,register_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,last_login_time DATETIME NULL
);

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2. 查詢每個部門薪資最高的員工（表：員工ID、部門ID、薪資）。

SELECT department_id, employee_id, salary
FROM employees e1
WHERE salary = (SELECT MAX(salary)FROM employees e2WHERE e1.department_id = e2.department_id
);

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3. 如何實現樂觀鎖？（如版本號機制）

• 實現方式：

  1. 在表中添加一個version字段。

  2. 更新數據時，檢查當前版本號是否與預期一致。如果一致，則更新數據并將版本號加1；否則，拋出異常。

• 示例：

UPDATE employees
SET salary = 8000, version = version + 1
WHERE employee_id = 1 AND version = 5;

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4. 如何統計某張表的總行數？COUNT(*)和COUNT(1)的區別？

• 統計總行數：

  SELECT COUNT(*) FROM table_name;

• 區別：

  • COUNT(*)：統計所有行數，包括NULL值。

  • COUNT(1)：等價于COUNT(*)，通常用于優化器的性能測試。

  • 結論：兩者在現代數據庫中幾乎沒有性能差異，推薦使用COUNT(*)以提高可讀性。

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5. 如何刪除重復數據（保留一條）？

• 方法：使用臨時表或子查詢刪除重復數據。

• 示例：刪除employees表中重復的name，保留一條。

DELETE FROM employees
WHERE id NOT IN (SELECT MIN(id)FROM employeesGROUP BY name
);

十三、場景分析題

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1. 某查詢突然變慢，可能的原因是什么？

• 可能原因：

  1. 索引失效：查詢條件變化導致索引無法使用。

  2. 鎖等待：高并發場景下事務鎖導致阻塞。

  3. 表數據增長：數據量增大導致全表掃描耗時增加。

  4. 慢查詢日志未優化：復雜查詢未優化或缺少索引。

  5. 硬件資源不足：CPU、內存或磁盤I/O瓶頸。

  6. 主從同步延遲：讀取從庫時數據未及時更新。

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2. 高并發場景下如何避免超賣問題？

• 方法：

  1. 庫存預扣：下單時先鎖定庫存，減少超賣風險。

  2. 分布式鎖：使用Redis等工具實現分布式鎖，確保同一商品的庫存操作互斥。

  3. 樂觀鎖：通過版本號或庫存字段進行CAS（Compare And Swap）操作。

  4. 隊列限流：將請求放入消息隊列處理，避免瞬間流量過大。

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3. 如何設計一個點贊功能的數據庫表？

• 設計方案：

  • 用戶表：存儲用戶信息。

    CREATE TABLE users (user_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE
    );

  • 點贊表：記錄用戶對目標對象的點贊關系。

    CREATE TABLE likes (like_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,user_id BIGINT NOT NULL,          -- 點贊用戶IDtarget_id BIGINT NOT NULL,        -- 被點贊對象ID（如文章ID）target_type VARCHAR(20) NOT NULL, -- 被點贊對象類型（如"article"、"comment"）created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,UNIQUE (user_id, target_id, target_type)
    );

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4. 訂單表數據量過大，如何優化？

• 優化方法：

  1. 分區表：按時間范圍或訂單狀態分區，減少單次查詢的數據量。

  2. 水平拆分：將訂單表按某些字段（如用戶ID、地區）拆分為多個子表。

  3. 歸檔舊數據：將歷史訂單遷移到歸檔表或冷存儲中。

  4. 索引優化：為常用查詢字段添加合適的索引。

  5. 緩存熱點數據：使用Redis緩存高頻訪問的訂單信息。

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5. 主從同步延遲導致數據不一致，如何解決？

• 解決方案：

  1. 優化SQL：減少大事務和復雜查詢，降低延遲。

  2. 半同步復制：啟用半同步復制，確保主庫寫入后從庫立即同步。

  3. 只讀從庫：避免在從庫上執行寫操作，防止沖突。

  4. 延遲復制：設置從庫延遲一段時間同步，便于恢復誤操作。

  5. 監控延遲：定期檢查主從延遲情況，及時發現問題。

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十四、進階問題

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1. 什么是MVCC（多版本并發控制）？

• 定義：MVCC是一種并發控制機制，允許事務讀取數據的“快照”，而無需加鎖。

• 工作原理：

  • 每個事務都有一個唯一的事務ID。

  • 數據行包含多個版本，每個版本標記創建和刪除的事務ID。

  • 事務根據自己的ID判斷是否能看到某個版本的數據。

• 優點：

  • 提高并發性能，減少鎖沖突。

  • 支持可重復讀隔離級別。

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2. InnoDB的Redo Log和Undo Log的作用？

• Redo Log：

  • 作用：記錄事務對數據頁的修改，用于崩潰恢復。

  • 機制：事務提交前，先將修改寫入Redo Log，確保數據持久化。

• Undo Log：

  • 作用：記錄事務修改前的數據版本，用于回滾和MVCC。

  • 機制：事務修改數據時，生成舊版本數據存入Undo Log，供其他事務讀取。

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3. 什么是間隙鎖（Gap Lock）？

• 定義：間隙鎖鎖定索引中的間隙，防止其他事務插入新記錄。

• 作用：

  • 防止幻讀（Phantom Read）。

  • 在REPEATABLE READ隔離級別下自動啟用。

• 示例：

  SELECT * FROM employees WHERE age BETWEEN 20 AND 30 FOR UPDATE;

  • 上述查詢會鎖定age在20到30之間的所有間隙，防止其他事務插入符合條件的新記錄。

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4. 什么是覆蓋索引（Covering Index）？

• 定義：當查詢的所有列都在索引中時，MySQL可以直接從索引中獲取結果，而無需回表查詢數據。

• 優點：減少IO操作，提高查詢性能。

• 示例：

  CREATE INDEX idx_name_salary ON employees (name, salary);SELECT name, salary FROM employees WHERE name = 'Alice';

  • 上述查詢可以完全依賴索引idx_name_salary，無需回表。

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5. 如何實現分布式ID生成？（如雪花算法）

• 雪花算法（Snowflake）：

  • 原理：生成64位整數ID，結構如下：

    • 1位：符號位（固定為0）。

    • 41位：時間戳（毫秒級）。

    • 10位：機器ID（區分不同服務器）。

    • 12位：序列號（每毫秒內生成的序號）。

  • 優點：

    • 唯一性：結合時間戳和機器ID保證全局唯一。

    • 高性能：無鎖操作，支持高并發。

  • 實現方式：

    • 使用開源庫（如Twitter Snowflake）。

    • 自定義實現，分配機器ID并管理序列號。

十五、開放性問題

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1. 你如何設計一個數據庫的索引策略？

• 設計原則：

  1. 分析查詢需求：根據常用查詢條件選擇合適的字段創建索引。

  2. 覆蓋索引：盡量使用覆蓋索引減少回表操作。

  3. 避免過度索引：過多索引會增加寫操作的開銷，需權衡讀寫性能。

  4. 復合索引：優先考慮使用復合索引（按查詢頻率和順序排列字段）。

  5. 定期優化：通過EXPLAIN分析查詢計劃，刪除無用索引。

  6. 唯一性約束：為需要保證唯一性的字段創建唯一索引。

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2. 遇到過哪些MySQL性能問題？如何解決的？

• 常見問題及解決方法：

  1. 慢查詢：通過slow_query_log定位慢SQL，優化查詢語句或添加索引。

  2. 鎖等待：檢查死鎖日志，調整事務隔離級別或優化SQL邏輯。

  3. 主從延遲：優化大事務，啟用半同步復制或調整Binlog格式。

  4. 高內存使用：調整緩沖區大小（如innodb_buffer_pool_size），釋放無用連接。

  5. IO瓶頸：使用SSD硬盤，優化Redo Log配置（如innodb_flush_log_at_trx_commit）。

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3. 如何保證數據庫的高可用性？

• 方法：

  1. 主從復制：實現數據冗余，確保主庫故障時可以從庫接管。

  2. 雙主復制：兩個主庫互為主備，提高可用性。

  3. 分布式數據庫：使用分片技術分散數據壓力。

  4. 備份與恢復：定期全量備份，結合Binlog實現增量備份。

  5. 監控與告警：實時監控數據庫狀態，快速響應異常。

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4. 分庫分表的常見方案有哪些？

• 分庫分表策略：

  1. 水平分片：按業務邏輯或數據特征（如用戶ID、地區）將數據分布到多個庫或表中。

     • 哈希分片：使用哈希函數分配數據。

     • 范圍分片：按時間范圍或數值區間劃分。

  2. 垂直分片：將不同業務模塊拆分到不同的數據庫中。

  3. 混合分片：結合水平和垂直分片，適應復雜場景。

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5. 什么是CAP定理？MySQL如何取舍？

• CAP定理：

  • C（一致性）：所有節點數據一致。

  • A（可用性）：每個請求都能收到非錯誤的響應。

  • P（分區容錯性）：系統在部分節點失效時仍能正常運行。

  • 結論：在一個分布式系統中，最多只能同時滿足兩個特性。

• MySQL的取舍：

  • MySQL傾向于CP，即在分區容錯性和一致性之間權衡。

  • 主從復制中，默認采用異步復制，犧牲部分可用性以保證一致性。

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十六、壓軸難題

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1. 什么是腦裂問題？如何避免？

• 腦裂問題：

  • 在分布式系統中，當網絡分區發生時，集群中的節點可能無法感知彼此狀態，導致多個節點都認為自己是主節點。

• 避免方法：

  1. 仲裁機制：引入第三方仲裁器（如ZooKeeper），確保只有一個主節點。

  2. 多數派選舉：要求超過半數的節點同意才能選舉出主節點。

  3. 心跳檢測：定期檢查節點狀態，及時發現并隔離異常節點。

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2. 如何實現跨庫事務（XA事務）？

• XA事務：

  • 是一種分布式事務協議，通過兩階段提交（Prepare和Commit）保證多庫操作的一致性。

• 實現步驟：

  1. 各個數據庫支持XA協議。

  2. 開啟事務：XA START transaction_id。

  3. 提交準備：XA PREPARE transaction_id。

  4. 確認提交：XA COMMIT transaction_id。

  5. 如果失敗，執行回滾：XA ROLLBACK transaction_id。

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3. 什么是AP和CP的權衡？（如MySQL vs NoSQL）

• AP系統（NoSQL）：

  • 強調可用性和分區容錯性，允許一定程度的數據不一致。

  • 示例：MongoDB、Cassandra。

• CP系統（MySQL）：

  • 強調一致性和分區容錯性，可能犧牲部分可用性。

  • 示例：MySQL、PostgreSQL。

• 權衡：

  • AP適合高并發、弱一致性的場景（如社交應用）。

  • CP適合強一致性和事務需求高的場景（如金融系統）。

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4. 如何設計一個支持千萬級數據量的訂單系統？

• 設計方案：

  1. 分庫分表：按用戶ID或訂單時間范圍進行分片。

  2. 分布式ID生成：使用雪花算法生成全局唯一訂單ID。

  3. 緩存熱點數據：使用Redis緩存高頻訪問的訂單信息。

  4. 異步處理：將訂單創建、支付等操作放入消息隊列，減少數據庫壓力。

  5. 歸檔舊數據：定期將歷史訂單遷移到冷存儲中。

  6. 讀寫分離：通過主從復制實現讀寫分離，提升查詢性能。

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5. MySQL 8.0有哪些新特性？

• 主要特性：

  1. 窗口函數：支持OVER()子句，便于復雜數據分析。

  2. Common Table Expressions (CTE)：支持遞歸查詢。

  3. JSON增強：提供更多JSON操作函數。

  4. 不可見索引：允許臨時禁用索引而不刪除。

  5. 角色管理：簡化權限管理。

  6. 改進的優化器：更高效的查詢計劃。

  7. 數據字典：使用InnoDB存儲元數據，提高可靠性。