高频面试题

# 不知道从哪里抄的

# 如何查看表格定义的所有索引

SHOW INDEX FROM <tablename>;

# LIKE 声明中的％和 _ 是什么意思？

％对应于 0 个或更多字符，_只是 LIKE 语句中的一个字符。

# 如何在 Unix 和 MySQL 时间戳之间进行转换？

UNIX_TIMESTAMP 是从 MySQL 时间戳转换为 Unix 时间戳的命令

FROM_UNIXTIME 是从 Unix 时间戳转换为 MySQL 时间戳的命令

# 列对比运算符是什么？

在 SELECT 语句的列比较中使用=，<>，<=，<，> =，>，<<，>>，<=>，AND， OR 或 LIKE 运算符。

<>、!= 不等于
<< 位运算（左移）
<=> 安全比较运算符，用来做 NULL 值的关系运算。
:= 和= 差不多，= 只有在 set 和update时才是和 := 一样，赋值的作用，其它都是关系运算符等于的作用，:= 不只在 set 和 update 时赋值的作用，在 select 也是赋值的作用。

@ 用户变量

SET @name = "big_cat";
SELECT 'big_cat' INTO @name;
SELECT @name := 'big_cat';

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@@ 系统变量

SELECT @@global.sort_buffer_size;
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'sort_buffer_size';
SET @@global.sort_buffer_size = 2 * 1024 * 1024;
SET SESSION sort_buffer_size = 2 * 1024 * 1024;

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mysql 运算符 <=>，:=，@，@@的含义 - big_cat - OSCHINA - 中文开源技术交流社区 (opens new window)

# BLOB 和 TEXT 有什么区别？

BLOB 是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据。TEXT 是一个不区分大小写的 BLOB。 BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写。

# 非标准字符串类型？

1、TINYTEXT 2、TEXT 3、MEDIUMTEXT 4、LONGTEXT

# 通用 SQL 函数？

CONCAT(A, B) – 连接两个字符串值以创建单个字符串输出。通常用于将两个或多个字段合并为一个字段。
FORMAT(X, D)- 格式化数字 X 到 D 有效数字。
CURRDATE(), CURRTIME()- 返回当前日期或时间。
NOW（） – 将当前日期和时间作为一个值返回。
MONTH（），DAY（），YEAR（），WEEK（），WEEKDAY（） – 从日期值中提取给定数据。
HOUR（），MINUTE（），SECOND（） – 从时间值中提取给定数据。
DATEDIFF（A，B） – 确定两个日期之间的差异，通常用于计算年龄
SUBTIMES（A，B） – 确定两次之间的差异。
FROMDAYS（INT） – 将整数天数转换为日期值。

# 锁的优化策略

1、读写分离 2、分段加锁 3、减少锁持有的时间 4.多个线程尽量以相同的顺序去获取资源

不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。

# 完整性约束

数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。

分为以下四类：

实体完整性：规定表的每一行在表中是惟一的实体。
域完整性：是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束，其中约束又包括取值范围、精度等规定。
参照完整性：是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致，保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。
用户定义的完整性：不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用必须满足的语义要求。

与表有关的约束：包括列约束(NOT NULL（非空约束）)和表约束(PRIMARY KEY、 foreign key、check、UNIQUE) 。

# 牛客上总结的

# SQL语句执行慢的原因

1、SQL偶尔执行慢，可能是因为网络抖动、InnoDB的脏页刷新机制、操作等待锁资源导致的；

2、SQL一直执行慢，可能是因为SQL执行没有索引或者没有走上索引，以及单表数据量过大导致的。

后续继续补充。。。

参考：

# 100万条数据索引树会有多高

可见90万条记录以下，树的高度为2。100万条为 3 层。

分析可以看这篇文章如何获取 MySQL innodb 的 B+tree 的高度 - 博学无忧 (bo56.com) (opens new window)

# InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据

一般是2-3层，不会太高，所以大概可以存储2千万的数据。

非叶子节点能存放多少指针？

其实这也很好算，我们假设主键 ID 为 bigint 类型，长度为 8 字节，而指针大小在 InnoDB 源码中设置为 6 字节，这样一共 14 字节，我们一个页中能存放多少这样的单元，其实就代表有多少指针，即 16384/14=1170。

那么可以算出一棵高度为 2 的 B+ 树，能存放 1170*16=18720 条这样的数据记录。

根据同样的原理我们可以算出一个高度为 3 的 B+ 树可以存放： 1170117016=21902400 条这样的记录。

所以在 InnoDB 中 B+ 树高度一般为 1-3 层，它就能满足千万级的数据存储。

在查找数据时一次页的查找代表一次 IO，所以通过主键索引查询通常只需要 1-3 次 IO 操作即可查找到数据。

# where和having的区别

“Where” 是一个约束声明，使用Where来约束来之数据库 (opens new window)的数据，Where是在结果返回之前起作用的，且Where中不能使用聚合函数。

“Having”是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在Having中可以使用聚合函数。

SQL中where和having的区别_Lavi的专栏-CSDN博客_having where 区别 (opens new window)

# MySQL关键词执行的顺序

from
on
join
where
group by
having
select
distinct
union
order by

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语法顺序如下

select[distinct]  
from  
join（如left join）  
on  
where  
group by  
having  
union  
order by  
limit

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SQL关键字的执行顺序 - DiYong - 博客园 (cnblogs.com) (opens new window)

# MySQL表设计的注意事项

MySQL 数据表设计规范 - 知乎 (zhihu.com) (opens new window)

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上次更新: 2021/04/24, 10:38:20