华为od 面试八股文_数据库_04_含答案

浅浅的花香味﹌ 2024-04-20 14:09 67阅读 0赞

#### 1：隔离级别与锁的关系 ####

在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上的排他锁冲突

在Read Committed级别下，读操作需要加共享锁，但是在语句执行完以后释放共享锁；

在Repeatable Read级别下，读操作需要加共享锁，但是在事务提交之前并不释放共享锁，也就是必须等待事务执行完毕以后才释放共享锁。

SERIALIZABLE 是限制性最强的隔离级别，因为该级别锁定整个范围的键，并一直持有锁，直到事务完成。

#### 2： 如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？ ####

水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后用多个库来抗更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。

垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。

两种分库分表的方式：

一种是按照 range 来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。  
或者是按照某个字段hash一下均匀分散，这个较为常用。  
range 来分，好处在于说，扩容的时候很简单，因为你只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；缺点，但是大部分的请求，都是访问最新的数据。实际生产用 range，要看场景。

hash 分发，好处在于说，可以平均分配每个库的数据量和请求压力；坏处在于说扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的过程，之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表

#### 3：统计过慢查询吗？对慢查询都怎么优化过？ ####

在业务系统中，除了使用主键进行的查询，其他的我都会在测试库上测试其耗时，慢查询的统计主要由运维在做，会定期将业务中的慢查询反馈给我们。

慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？ 是查询条件没有命中索引？是load了不需要的数据列？还是数据量太大？

所以优化也是针对这三个方向来的，

首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。  
分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。  
如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。

#### 4：如何优化关联查询 ####

确定ON或者USING子句中是否有索引。  
确保GROUP BY和ORDER BY只有一个表中的列，这样MySQL才有可能使用索引。

#### 5：**简述MySQL的架构** ####

MySQL可以分为应用层,逻辑层,数据库引擎层,物理层。

应用层：负责和客户端，响应客户端请求，建立连接，返回数据。

逻辑层：包括SQK接口，解析器，优化器，Cache与buffer。

数据库引擎层：有常见的MyISAM,InnoDB等等。

物理层：负责文件存储，日志等等。

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#### 6：**简述执行SQL语言的过程** ####

1.  客户端首先通过连接器进行身份认证和权限相关
2.  如果是执行查询语句的时候，会先查询缓存，但MySQL 8.0 版本后该步骤移除。
3.  没有命中缓存的话，SQL 语句就会经过解析器，分析语句，包括语法检查等等。
4.  通过优化器，将用户的SQL语句按照 MySQL 认为最优的方案去执行。
5.  执行语句，并从存储引擎返回数据。

#### 7：**如何解决数据库死锁** ####

1.  预先检测到死锁的循环依赖，并立即返回一个错误。
2.  当查询的时间达到锁等待超时的设定后放弃锁请求。

#### 8：**为什么引入索引？** ####

为了提高数据查询的效率。索引对数据库查询良好的性能非常关键，当表中数据量越来越大，索引对性能的影响越重要。

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