1. 面试中被问到的问题

  1. 数据库中范式是什么?

设计数据库表时, 用来减少数据冗余,避免更新异常的一套规范

常见的有三范式:

  1. 第一范式: 字段不可再拆,保证原子性

  2. 第二范式: 非主键字段必须完全依赖主键

  3. 第三范式: 非主键字段不能依赖其它非主键字段

  1. MySql的主键和外键分别是什么? 有什么区别?

主键是: 用来唯一标识一张表中的一行数据

外键是: 用来标识两张表之间的关联关系, 通常外键指向的是另一张表的主键

主键和外键的区别?

主键强调唯一标识, 外键强调数据关联和引用完整性.

2. 高频面试问题

优先级

题目

1

MySQL 索引是什么

2

为什么 InnoDB 使用 B+ 树

3

聚簇索引和非聚簇索引区别

4

什么是回表

5

什么是覆盖索引

6

什么是最左前缀原则

7

哪些情况会导致索引失效

8

事务 ACID

9

MySQL 隔离级别

10

redo log、undo log、binlog 区别

先别先死磕 MVCC、间隙锁、两阶段提交这种深题。先把索引这条线背熟，因为面试官最容易从“索引是什么”一路追到“B+树、回表、覆盖索引、最左前缀、索引失效、Explain”。先把这条线答顺了，比零散背 25 题有用得。

A. SQL 与基础设计

1. MySQL查询语句执行顺序

核心就是一句话: 先找表, 然后过滤,然后分组,然后过滤组, 再选字段, 最后排序分页

MySQL的执行顺序不是按照书写顺序执行的, 逻辑执行顺序一般是先From确定数据来源, 再where进行过滤, 然后group by进行分组, having过滤分组,接着select选择字段, 最后order by进行排序, limit限制返回条数

举一个例子:

SELECT department, COUNT(*) AS cnt
FROM employee
WHERE age > 25
GROUP BY department
HAVING cnt > 3
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 10;

  1. 从emploee表取数据

  2. 先筛选age>25

  3. 再按department进行分组

  4. 再保留人数大于三的分组

  5. 查询部门和人数

  6. 按人数倒序进行排序

  7. 只返回前10条

2. WHERE 和 HAVING 区别

核心一句话：

WHERE 是分组前过滤行，HAVING 是分组后过滤组。

面试回答：

WHERE 用于 GROUP BY 之前，过滤的是原始数据行，一般不能直接使用聚合函数；HAVING 用于 GROUP BY 之后，过滤的是分组后的聚合结果，可以使用 COUNT、SUM、AVG 等聚合函数。

例子：

SELECT department, COUNT(*) AS cnt
FROM employee
WHERE age > 25
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 3;

这里：

  • WHERE age > 25：先过滤年龄大于 25 的员工

  • HAVING COUNT(*) > 3：再过滤人数大于 3 的部门

3. INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 区别

核心一句话：

INNER JOIN 只保留两边都匹配的数据；LEFT JOIN 保留左表全部数据；RIGHT JOIN 保留右表全部数据。

面试回答：

INNER JOIN 表示内连接，只返回两张表中能匹配上的数据；LEFT JOIN 表示左连接，会返回左表的全部数据，右表匹配不到的字段用 NULL 填充；RIGHT JOIN 表示右连接，会返回右表的全部数据，左表匹配不到的字段用 NULL 填充。

4. COUNT(*)、COUNT(1)、COUNT(列名) 区别

核心一句话：

COUNT(*) 和 COUNT(1) 都统计行数，COUNT(列名) 不统计 NULL。

面试回答：

COUNT(*) 统计表中满足条件的总行数，包括值为 NULL 的行；COUNT(1) 本质也是统计行数，和 COUNT(*) 差别很小；COUNT(列名) 只统计该列不为 NULL 的行数。所以如果只是统计总行数，通常推荐使用 COUNT(*)，语义最清晰。

5. DELETE、TRUNCATE、DROP 区别

核心一句话：

DELETE 删除数据，TRUNCATE 清空表，DROP 删除表结构。

面试回答：

DELETE 是 DML 操作，可以带 WHERE 条件删除部分数据，会记录日志，可以回滚；TRUNCATE 是清空整张表，不能加 WHERE，速度通常更快，会重置自增 ID；DROP 是直接删除整张表，包括表结构和数据。

语句

作用

DELETE

删除部分或全部数据，表还在

TRUNCATE

清空整张表，表结构还在

DROP

删除整张表，表结构也没了

6. CHAR 和 VARCHAR 区别

核心一句话：

CHAR 定长，VARCHAR 变长。

面试回答：

CHAR 是定长字符串，比如 CHAR(10)，即使只存 3 个字符，也会占用固定长度；VARCHAR 是变长字符串，只占用实际内容长度加额外长度记录。CHAR 适合长度固定的字段，比如性别、状态码；VARCHAR 适合长度不固定的字段，比如用户名、标题、邮箱。

7. 金额字段为什么用 DECIMAL 或 BIGINT

核心一句话：

金额不能用 FLOAT / DOUBLE，因为它们有精度误差。

面试回答：

金额字段通常不能用 FLOAT 或 DOUBLE，因为它们是浮点数，存在精度误差。一般有两种做法：一种是用 DECIMAL 保存精确小数，比如 DECIMAL(10,2)；另一种是用 BIGINT 以“分”为单位存储整数，比如 100.25 元存成 10025 分。这样可以避免金额计算误差。

B. 索引

8. MySQL 索引是什么？

核心一句话：

索引是帮助 MySQL 快速查找数据的数据结构，类似书的目录。

面试回答：

MySQL 索引是一种用于提高查询效率的数据结构，常见实现是 B+ 树。没有索引时，MySQL 可能需要全表扫描；有索引后，可以通过索引快速定位数据，减少扫描行数。但索引也会占用额外空间，并且会降低插入、更新、删除的性能，所以不是越多越好。

9. 为什么 InnoDB 使用 B+ 树？

核心一句话：

B+ 树层高低、范围查询强、磁盘 IO 少，适合数据库索引。

面试回答：

InnoDB 使用 B+ 树，主要是因为 B+ 树非常适合磁盘存储场景。它的非叶子节点只存索引 key，不存完整数据，所以一个节点可以存更多 key，树的高度更低，查询时磁盘 IO 更少。同时 B+ 树的叶子节点之间通过链表连接，非常适合范围查询和排序查询。

可以补一句：

相比二叉树，B+ 树更矮；相比 Hash 索引，B+ 树支持范围查询和排序。

10. 聚簇索引和非聚簇索引区别

核心一句话：

聚簇索引的叶子节点存整行数据，非聚簇索引的叶子节点存主键值。

面试回答：

在 InnoDB 中，主键索引就是聚簇索引，叶子节点存储的是整行数据；普通索引是非聚簇索引，叶子节点存储的是索引字段值和对应的主键值。如果通过普通索引查到了主键，但查询字段不在索引中，就需要再根据主键去聚簇索引中查整行数据，这个过程叫回表。

11. 什么是回表？

核心一句话：

通过普通索引查到主键后，再去主键索引查整行数据，这个过程叫回表。

面试回答：

回表通常发生在使用普通索引查询时。因为普通索引的叶子节点只保存索引字段和主键值，如果查询的字段不在普通索引里，MySQL 需要先通过普通索引找到主键，再根据主键去聚簇索引中查询完整数据，这个过程就叫回表。

例子：

SELECT name, age FROM user WHERE name = '张三';

如果只有 name 索引，但 age 不在索引里，就可能需要回表。

12. 什么是覆盖索引？

核心一句话：

查询需要的字段都在索引里，不需要回表，就是覆盖索引。

面试回答：

覆盖索引是指 SQL 查询需要的字段都可以从索引中直接获取，不需要再回到聚簇索引查询整行数据。覆盖索引可以减少回表次数，提高查询性能。

例子：

CREATE INDEX idx_name_age ON user(name, age);

SELECT name, age FROM user WHERE name = '张三';

这里 name 和 age 都在联合索引 idx_name_age 中，就可能走覆盖索引。

13. 什么是最左前缀原则？

核心一句话：

联合索引从最左边字段开始连续匹配，不能跳过中间字段。

面试回答：

最左前缀原则是指使用联合索引时，查询条件必须从索引最左边的字段开始连续匹配。如果跳过了最左字段，或者中间字段断开，后面的字段就可能无法充分利用索引。

例子：

CREATE INDEX idx_a_b_c ON t(a, b, c);

可以使用索引：

WHERE a = 1;
WHERE a = 1 AND b = 2;
WHERE a = 1 AND b = 2 AND c = 3;

不符合最左前缀：

WHERE b = 2;
WHERE c = 3;
WHERE b = 2 AND c = 3;

14. 哪些情况会导致索引失效？

核心一句话：

对索引列做函数、计算、隐式转换、左模糊匹配，或者不符合最左前缀，都可能导致索引失效。

面试回答：

常见索引失效场景包括：对索引列使用函数或表达式计算；字符串字段没有加引号导致隐式类型转换；使用 LIKE '%xxx' 这种左模糊匹配；联合索引不符合最左前缀原则；使用 OR 时部分条件没有索引；以及查询条件选择性太差时，优化器可能选择全表扫描。

常见例子：

WHERE YEAR(create_time) = 2024;
WHERE age + 1 = 20;
WHERE phone = 123456;
WHERE name LIKE '%三';

15. 慢 SQL 怎么排查？

核心一句话：

先定位慢 SQL，再用 Explain 分析执行计划，重点看是否走索引、扫描行数、是否回表、是否排序临时表。

面试回答：

排查慢 SQL 一般先通过慢查询日志定位具体 SQL，然后用 EXPLAIN 查看执行计划，重点看 type、key、rows、Extra 等字段，判断是否走了索引、扫描行数是否过多、是否出现 Using filesort 或 Using temporary。然后根据情况优化索引、改写 SQL、减少返回字段、避免回表，必要时做分页优化、分库分表或缓存。

16. Explain 主要看哪些字段？

核心一句话：

主要看 type、key、rows、Extra。

面试回答：

EXPLAIN 主要用来查看 SQL 的执行计划。我一般重点看几个字段：type 表示访问类型，判断是全表扫描还是索引查询；key 表示实际使用的索引；rows 表示预估扫描行数；Extra 表示额外信息，比如是否出现 Using filesort、Using temporary、Using index。其中 type 越接近 const、ref、range 越好，ALL 通常表示全表扫描，需要重点关注。

C. 事务与 MVCC

17. 什么是事务 ACID？

核心一句话：

ACID 是事务的四个特性：原子性、一致性、隔离性、持久性。

面试回答：

事务的 ACID 包括四个特性：原子性表示事务中的操作要么全部成功，要么全部失败；一致性表示事务执行前后数据要满足约束和业务规则；隔离性表示多个事务并发执行时互不干扰；持久性表示事务一旦提交，数据就会被持久保存，即使数据库宕机也不应该丢失。

特性

含义

A 原子性

要么全成功，要么全失败

C 一致性

数据前后符合约束

I 隔离性

并发事务互不影响

D 持久性

提交后数据不丢

18. MySQL 有哪些隔离级别？

核心一句话：

读未提交、读已提交、可重复读、串行化。MySQL 默认是可重复读。

面试回答：

MySQL 事务隔离级别有四种：读未提交、读已提交、可重复读、串行化。读未提交可能出现脏读；读已提交解决脏读，但可能出现不可重复读；可重复读解决不可重复读，是 MySQL InnoDB 默认隔离级别；串行化隔离级别最高，但并发性能最差。

隔离级别

可能问题

Read Uncommitted

脏读、不可重复读、幻读

Read Committed

不可重复读、幻读

Repeatable Read

理论上可能幻读，InnoDB 通过 MVCC + 锁机制解决大部分幻读问题

Serializable

基本避免并发问题，但性能差

19. 脏读、不可重复读、幻读分别是什么？

核心一句话：

脏读读到未提交数据；不可重复读是同一行前后读到不同值；幻读是前后查询到的记录数量不一致。

面试回答：

脏读是一个事务读到了另一个事务还没有提交的数据，如果对方回滚，就读到了无效数据。不可重复读是同一个事务中，两次读取同一行数据，结果不一致，通常是因为其他事务修改并提交了这行数据。幻读是同一个事务中，两次按照相同条件查询，结果集数量不一致，通常是其他事务插入或删除了符合条件的数据。

20. MVCC 是怎么实现的？

核心一句话：

MVCC 通过隐藏字段、undo log 和 ReadView 实现快照读。

面试回答：

MVCC 是多版本并发控制，主要用来提高并发读写性能。InnoDB 中每行数据有隐藏字段，比如事务 ID 和回滚指针；更新数据时，会通过 undo log 保留旧版本；事务查询时会生成 ReadView，根据 ReadView 判断当前事务能看到哪个版本的数据。这样普通查询可以读取快照版本，不需要加锁，从而实现读写并发。

21. undo log 有什么作用？

核心一句话：

undo log 用于事务回滚和 MVCC 版本链。

面试回答：

undo log 主要有两个作用：第一是用于事务回滚，当事务执行失败或主动回滚时，可以根据 undo log 恢复到修改前的数据；第二是用于 MVCC，当其他事务需要读取旧版本数据时，可以通过 undo log 形成的版本链找到可见的数据版本。

22. 当前读和快照读区别？

核心一句话：

快照读读历史版本，不加锁；当前读读最新版本，通常要加锁。

面试回答：

快照读是读取数据的历史版本，普通 SELECT 一般就是快照读，依赖 MVCC 实现，不会加锁。当前读读取的是数据的最新版本，并且通常会加锁，比如 SELECT ... FOR UPDATE、UPDATE、DELETE、INSERT 都属于当前读。当前读需要保证读到的是最新数据，并防止其他事务并发修改。

D. 锁与日志

23. MySQL 有哪些锁？行锁、表锁、间隙锁、临键锁分别是什么？

核心一句话：

表锁锁整张表，行锁锁具体行，间隙锁锁范围间隙，临键锁等于行锁 + 间隙锁。

面试回答：

MySQL 常见锁包括表锁、行锁、间隙锁、临键锁等。表锁是锁整张表，粒度大，并发性能低；行锁是锁具体的数据行，粒度小，并发性能高，是 InnoDB 常用锁；间隙锁锁的是索引记录之间的范围，用来防止其他事务在这个范围插入数据；临键锁是行锁和间隙锁的组合，锁住某条记录以及它前面的间隙，主要用于解决幻读问题。

24. redo log、undo log、binlog 分别有什么作用？

核心一句话：

redo log 保证持久性，undo log 保证回滚和 MVCC，binlog 用于主从复制和数据恢复。

面试回答：

redo log 是 InnoDB 的重做日志，主要保证事务的持久性，数据库宕机后可以通过 redo log 恢复已提交事务的数据；undo log 是回滚日志，用于事务回滚和 MVCC 版本链；binlog 是 MySQL Server 层的二进制日志，记录数据库变更操作，主要用于主从复制和基于时间点的数据恢复。

日志

作用

redo log

崩溃恢复，保证持久性

undo log

回滚，MVCC

binlog

主从复制，数据恢复

25. 为什么 redo log 和 binlog 要两阶段提交？

核心一句话：

为了保证 redo log 和 binlog 的一致性，避免主库和从库数据不一致。

面试回答：

redo log 是 InnoDB 层的日志，binlog 是 MySQL Server 层的日志。一个事务提交时，两份日志都要写。如果只写成功其中一个，可能会导致数据库崩溃恢复后的数据和 binlog 中记录的数据不一致，从而影响主从复制和数据恢复。所以 MySQL 使用两阶段提交：先把 redo log 写成 prepare 状态，再写 binlog，最后提交 redo log。这样即使中间宕机，也可以根据两份日志的状态判断事务是否应该提交，保证一致性。