MySQL常见面试题及答案汇总(2021版)
1、InnoDB使用B+树作为索引结构，主键索引的叶子节点存储整行数据，辅助索引的叶子节点存储主键值。B+树的平衡性和有序性保证了高效的查找和范围查询性能。优化题隔离级别与锁的关系如何？不同的隔离级别对锁的使用和事务的并发性能有不同的影响。
2、MySQL面试题与答案汇总（2021版）：在MySQL面试中，你可能会遇到一系列关于基础知识和高级技术的问题。以下是一些常见的面试题和简要答案，涵盖了MySQL语言、索引、事务、性能优化等方面：存储过程：是预编译的SQL代码块，通过调用存储函数或触发器来执行。调用方式通常是通过SQL语句。
3、阿里精选面试题及答案：使用MySQL索引原则与数据结构：创建索引原则：对查询、排序、分组、联合查询频率高的字段创建索引；避免过多索引影响insert、update、delete效率；创建多列索引覆盖多个查询条件。索引数据结构：主要为B+树，第一列使用时启用索引；使用explain检测索引是否被启用。
4、部署大数据解决方案的第一步是数据提取，即从各种来源提取数据。数据源可以是像Salesforce这样的CRM，像SAP这样的企业资源规划系统，像MySQL这样的RDBMS或任何其他日志文件，文档，社交媒体源等。数据可以通过批处理作业或实时流来提取。然后将提取的数据存储在HDFS中。
5、SQL面试中，你可能会遇到一系列关于数据库管理和查询语言的基础和进阶问题。SQL，即结构化查询语言，是一种关键工具，用于在数据库中执行各种操作，如选择、更新、删除和插入数据。它是 ANSI 标准的一部分，适用于处理数据任务。
6、常见面试题及答案（一） 你期望的薪水？ 回答提示：一些雇主通常都事先对求聘的职位定下开支预算，因而他们第一次提出的价钱往往是他们所能给予的最高价钱，他们问你只不过想证实一下这笔钱是否足以引起你对该工作的兴趣。
MySQL常见面试题及答案汇总1000道(春招+秋招+社招)
1、主键用完：可通过设置自增策略或扩展存储引擎的存储空间来处理。继续深入的面试问题包括：InnoDB的B+Tree存储差异、读写分离策略、存储过程的优缺点、优化关联查询的方法、索引优化技巧等。理解锁的原理、隔离级别、MySQL的性能分析、数据库复制和分库分表策略也是必不可少的。
2、美团：侧重实用性，通过场景解决实际问题；面试题目涉及线程安全、MySQL、Redis、JVM等多个方面。头条：看重计算机基础、算法与中间件知识，面试题目涉及算法、数据结构、中间件等。阿里：面试题目包括synchronized原理、内存屏障、一致性hash等，注重技术深度和广度的评估。
3、算法准备：刷题是必需的，推荐剑指Offer、LeetCode和经典排序算法等内容。复习时重点阅读书籍，如并发编程、JVM、Redis、MySQL、SpringBoot与SpringCloud、Kafka、设计模式等。项目经验：在面试中项目经验尤为重要，包括项目的技术复杂度、业务复杂度、自身角色、遇到的问题及解决办法。面试官通常会围绕项目提问。
4、依次进行三轮面试：初面、复面、以及hr面。每通过一轮即可进入下一轮，三轮全过即为通过。
每日一问-常见MySQL面试问题3
继续深入的面试问题包括：InnoDB的B+Tree存储差异、读写分离策略、存储过程的优缺点、优化关联查询的方法、索引优化技巧等。理解锁的原理、隔离级别、MySQL的性能分析、数据库复制和分库分表策略也是必不可少的。对于基础面试者，可能会被问及数据类型选择、SQL语句生命周期、查看索引、数据库范式等。
总结而言，处理大表添加一列的问题时，应选择合适的方法以最小化对数据库性能和线上业务的影响。在MySQL 6及之后的版本中，利用在线DDL功能和元数据锁机制，可以实现高效、安全的表结构修改，确保数据库的稳定性和可用性。
您对大数据一词有什么了解？ 大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是为什么使用特殊的工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。
「春招系列」MySQL面试核心25问(附答案)
1、库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
2、主键用完：可通过设置自增策略或扩展存储引擎的存储空间来处理。继续深入的面试问题包括：InnoDB的B+Tree存储差异、读写分离策略、存储过程的优缺点、优化关联查询的方法、索引优化技巧等。理解锁的原理、隔离级别、MySQL的性能分析、数据库复制和分库分表策略也是必不可少的。
面试中常问:mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能
定期使用OPTIMIZE TABLE命令优化表结构。选择合适的存储引擎：根据业务需求选择合适的存储引擎，如InnoDB或MyISAM。使用LIMIT分页：在处理大量数据时，使用LIMIT减少单次查询的数据量。避免全表扫描：确保查询可以利用索引，避免执行全表扫描。合理使用事务：使用事务提高数据一致性和性能，但避免事务过大。
概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。比如表t1有100行记录，其中一列为f1。
索引优化 MySQL 索引优化是提高 QPS 性能的有效手段：（1）确保必要的列用索引，以减少数据库只能扫描数据表来搜索结果的时间从而提升QPS。MySQL 有 4 种索引，索引的选择要根据业务合理定制：（2）避免在 where 后的筛选条件中出现全表扫描，优先选择使用索引寻找对应的结果。
