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「阿里Java面试解析」MySQL灵魂拷问20题,面试必会的8个

「阿里Java面试解析」MySQL灵魂拷问20题,面试必会的8个

作者: 若丨寒 | 来源:发表于2019-11-04 15:34 被阅读0次

对于程序员来说,面试内容一般分为两个部分:编程面试题部分 + 数据库面试题部分

据不完全调查,作为数据库中的主流选择 MySQL 的薪资待遇正在逐年增加,而且似乎不仅仅是程序员在学,就连很多产品经理和运营人也开始学习 MySQL 去分析数据。

对于技术面试来说,考察的核心包含以下两个特点:

  1. 考察的知识点广,因为不同的公司和不同的面试官技能知识结构是不同的,所以所关注的问题和面试内容也是不同的,所以具备面试知识点广的特点;
  2. 考察的知识点较深入,以阿里巴巴为例,这些大厂的面试都是类似的,通常从一个大的面试点切入,然后层层深入,直到问到你不会为止,比如,你了解哪些数据库引擎?这个数据库引擎的特点是什么?这个数据库引擎是如何存储数据的?为什么要采用这种存储方式?等等。

所以针对以上两个问题,整理20道数据库面试高级问题及21条MySQL性能优化实践和MySQL数据库学习思维笔记图免费分享给大家,整理不易,诚意分享,有需要的朋友可以加VX:rxh8515 免费获取!

通用题:此部分是MySQL 整体概念、执行流程、数据库引擎、查询缓存、表空间、回表查询、数据类型间的区别、内存表、临时表、删除表的 n 种方式、枚举、视图、数据恢复等相关知识点

  1. MySQL 常见的三种存储引擎(InnoDB、 MyISAM、MEMORY)的区别?
  2. MySQL 的 MyISAM 与 InnoDB 两种存储引擎在事务、锁级别,各自的适用场景?
  3. 查询语句不同元素(where、jion、limit、group by、having 等等)执行先后顺序?
  4. 什么是临时表,临时表什么时候删除?
  5. 非关系型数据库和关系型数据库区别,优势比较?
  6. varchar 和 char 的使用场景?
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索引:索引的好坏直接影响数据库的性能,所以索引的面试题也是面试中必问的问题,此部分为索引对应的面试题合集。

  1. MySQL B+Tree 索引和 Hash 索引的区别?
  2. sql 查询语句确定创建哪种类型的索引,如何优化查询
  3. 聚集索引和非聚集索引区别?
  4. 使用 explain 优化 sql 和索引?
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事务:事务决定了程序的稳定性,在 MySQL 中的地位也是首屈一指,也是面试中必问的面试题,此部分为事务对应的面试题合集。

  1. 事务是什么?
  2. 事务有哪些特性?
  3. MySQL 中有几种事务隔离级别?分别是什么?
  4. 幻读和不可重复读的区别?
  5. 并发事务一般有哪些问题?
  6. 并发事务有什么什么问题?应该如何解决?
  7. 什么是 MVCC?
  8. MVCC 是怎么工作的?
  9. REPEATABLE READ(可重读)隔离级别下 MVCC 如何工作?
  10. MySQL 事务实现原理是什么?
  11. 如何设置 MySQL 的事务隔离级别?
  12. InnoDB 默认的事务隔离级别是什么?如何修改?
  13. InnoDB 如何开启手动提交事务?
  14. 在 InnoDB 中设置了 autocommit=0,添加一条信息之后没有手动执行提交操作,请问这条信息可以被查到吗?
  15. 如何手动操作事务?
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锁:锁包括:全局锁、表锁、行锁、死锁、乐观锁、悲观锁等,不同的数据库引擎支持的锁支持粒度也是不同的,此部分的面试题,让你彻底搞定锁相关的面试题。

  1. MySQL 都有什么锁,死锁判定原理和具体场景,死锁怎么解决?
  2. 有哪些锁(乐观锁悲观锁),select 时怎么加排它锁?
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性能优化和分布式是面试中决定你高度的关键指标,其中性能优化包括了慢查询的分析和处理,对分布式的掌握体现了你的技术深度。

  1. 数据库三范式,根据某个场景设计数据表?
  2. 数据库的读写分离、主从复制,主从复制分析的7个问题?
  3. 什么是内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积等?
  4. MySQL 慢查询怎么解决?
  5. MySQL 高并发环境解决方案?
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MySQL性能优化的21个最佳实践

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MySQL学习思路笔记图(xmind版)

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总结

Java程序员面试常问的MySQL分为以下几点:

  • MySQL 基础:MySQL 内部执行流程、查询缓存、数据库引擎、表空间、表收缩、回表查询、删除数据恢复、视图、内存表和临时表的区别等。
  • 索引、事务、内置函数
  • 全局锁、表锁、行锁、死锁、乐观锁、悲观锁
  • MySQL 中主从部署原理和容灾恢复及主从复制等
  • MySQL 慢查询处理以及高性能方面

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