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mysql面试怎么加薪 mysql面试要点

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mySQL给张三增加1000元工资？假设员工信工资在一个表里，命名为表A (NAME ,GONGZI)
UPDATE A SET A.GONGZI=A.GONGZI 1000 WHERE NAME ='张三';commit;
每日一问-常见MySQL面试问题3什么是数据库事务，MySQL 为什么会使用 InnoDB 作为默认选项?
1.原子性（一个原子事务中的所有操作要么全部成功 ， 要么全部失败） 实现主要基于undo log（回滚日志）
2.一致性（数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态）
3. 隔离性（针对并发事务而言，事务必须在不干扰其他进程或事务的前提下独立执行）
4.持久性（一旦事务提交成功，它对于数据的修改就会永久保存到数据库中）
也就是我们常说的事务ACID，这样才能保证事务中数据的正确性 。
InnoDB支持事务安全，InnoDB支持表、行(默认)级锁 ， 而MyISAM支持表级锁；
腾讯面试，居然凉在MySQL上 ， 卧薪尝胆后二次面试入职腾讯天美【mysql面试怎么加薪 mysql面试要点】 爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”，我也一直把这句话当做自己的座右铭 ， 这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了 。
每一个程序员都拥有一座大厂梦，我也不例外 ， 去年面试腾讯，竟然被MySQL问倒了 ， 很多相关性的问题都没有答上来，才2面就凉凉了 。回去之后也潜心复习了，准备了二战，如今终于进入了腾讯，被录用 。
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之前的腾讯面试题都有做总结，具体面试题内容整理成了文档，本文是针对MySQL系列的，所以下面只展示了自己第一次面试阿里时被吊打问到的一些MySQL难题，其他专题内容（含答案）的文档资料 ， 点击【面试】即可领取 。
腾讯天美面试技术题：
面试题答案：
（1）MySQL 专题部分（先刷题）
MySQL 面试题答案：
（2）MySQL 性能优化的21个最佳实践
（3）MySQL 性能调优与架构设计
（1）Java面试手册
（2）实战文档
以实战Java虚拟机为例：
（3）Java核心知识点整理文档
由于篇幅限制，很多内容都只展示了目录和截图，这些都整理在文档里，需要这些文档资料的，均可以 免费分享 给大家，希望所有的程序员都能够学习起来，努力实现我们的大厂梦！
常见大数据公司面试问题有哪些?1、您对“大数据”一词有什么了解?
答： 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 。大数据还使公司能够根据数据做出更好的业务决策 。
2、告诉我们大数据和Hadoop之间的关系 。
答： 大数据和Hadoop几乎是同义词 。随着大数据的兴起，专门用于大数据操作的Hadoop框架也开始流行 。专业人士可以使用该框架来分析大数据并帮助企业做出决策 。
注意： 在大数据采访中通常会问这个问题 。可以进一步去回答这个问题，并试图解释的Hadoop的主要组成部分 。
3、大数据分析如何有助于增加业务收入?
答：大数据分析对于企业来说已经变得非常重要 。它可以帮助企业与众不同，并增加收入 。通过预测分析，大数据分析为企业提供了定制的建议 。此外 ， 大数据分析使企业能够根据客户的需求和偏好推出新产品 。这些因素使企业获得更多收入，因此公司正在使用大数据分析 。通过实施大数据分析，公司的收入可能会大幅增长5-20% 。一些使用大数据分析来增加收入的受欢迎的公司是-沃尔玛，LinkedIn，Facebook，Twitter，美国银行等 。
「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案） 篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他mysql面试怎么加薪的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖 ， 最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取 。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页 。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置 ， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片 ， 得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面 。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等 。
存储引擎层负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎 。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎 。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器 。
Truncate删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小 。
Drop命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚 。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate 。
隔离级别脏读不可重复读幻影读READ-UNCOMMITTED 未提交读READ-COMMITTED 提交读REPEATABLE-READ 重复读SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是REPEATABLE-READ（可重读）
这里需要注意的是：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是Next-Key Lock 锁算法 ， 因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的 。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别 。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是mysql面试怎么加薪你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别 。
主要原因：B 树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的 ， 而B树只能中序遍历所有节点 ， 效率太低 。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上 。而所谓索引 ， 则为了数据的快速定位与查找 ， 那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B 树相比B树更为合适 。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构 ， 高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性 。
最重要的是，B 树还有一个最大的好处：方便扫库 。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库 ， 而B 树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B 树支持range-query非常方便，而B树不支持 ， 这是数据库选用B 树的最主要原因 。
B 树查找效率更加稳定 ， B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够 。
B tree的磁盘读写代价更低：B tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小 。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多 。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路 。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理 。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要 。
而在 MySQL 中 ， 恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入 。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了 。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后 ， 当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是mysql面试怎么加薪我们需要先写日志后写数据库的主要原因 。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100 ， 这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了 。
幻读：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了 ， 强调范围 。
丢弃修改：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2 ， 事务被覆盖
不可重复读：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改 。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同 。
第一个事务首先读取var变量为50 ， 接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100 ， 此时第一个事务做了回滚 。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样 。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据 ， 此时读取的结果和和第一次读取的结果不同 。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改 ， T2 的修改覆盖了 T1 的修改 。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A 50 ， 事务2也修改A=A 50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失 。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改 。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同 。
悲观锁，先获取锁 ， 再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁 ， 避免其他事务意外修改数据 。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用 。
乐观锁，先进行业务操作 ， 只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过 。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断 。
分库与分表的目的在于 ， 减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间 。
通过分表，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题 。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表 。如何设计好垂直拆分，mysql面试怎么加薪我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中 。对于海量用户场景，可以考虑取模分表 ， 数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈 。
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 。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中 。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户 。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除 。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据 。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们 。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖 。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据 ， 并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新 。
B tree的磁盘读写代价更低 ， B tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B 树而不是B树的主要原因：B 树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的 ， 而B树只能中序遍历所有节点，效率太低 。
B 树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引 。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等 。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引” 。
我们知道在InnoDB存储引 擎中 ， 如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键 列值 。最终还是要“回表” ， 也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢 。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例：
学号姓名性别年龄系别专业20020612李辉男20计算机软件开发20060613张明男18计算机软件开发20060614王小玉女19物理力学20060615李淑华女17生物动物学20060616赵静男21化学食品化学20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的 。
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