面试经常问到mysql的20个问题Word格式文档下载.docx
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6、问了下MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理?
(1)、没有经验的,可以不问;
(2)、有经验的,问他们的处理思路。
7、sql优化
(1)、explain出来的各种item的意义;
(2)、profile的意义以及使用场景;
8、备份计划,mysqldump以及xtranbackup的实现原理
(1)、备份计划;
(2)、备份恢复时间;
(3)、xtrabackup实现原理
9、mysqldump中备份出来的sql,如果我想sql文件中,一行只有一个insert....value()的话,怎么办?
如果备份需要带上master的复制点信息怎么办?
10、500台db,在最快时间之内重启
.
11、innodb的读写参数优化
(1)、读取参数
(2)、写入参数;
(3)、与IO相关的参数;
(4)、缓存参数以及缓存的适用场景
12、你是如何监控你们的数据库的?
你们的慢日志都是怎么查询的?
13、你是否做过主从一致性校验,如果有,怎么做的,如果没有,你打算怎么做?
14、你们数据库是否支持emoji表情,如果不支持,如何操作?
15、你是如何维护数据库的数据字典的?
16、你们是否有开发规范,如果有,如何执行的
17、表中有大字段X(例如:
text类型),且字段X不会经常更新,以读为为主,请问
(1)、您是选择拆成子表,还是继续放一起;
(2)、写出您这样选择的理由。
18、MySQL中InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的?
为什么是这样子的?
19、如何从mysqldump产生的全库备份中只恢复某一个库、某一张表?
开放性问题:
据说是腾讯的
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
Part4:
答案
1.主:
binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
2.从:
io线程——在使用startslave之后,负责从master上拉取binlog内容,放进自己的relaylog中;
3.从:
sql执行线程——执行relaylog中的语句;
1>
.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物
2>
.InnoDB支持行级锁,而MyISAM支持表级锁
3>
.InnoDB支持MVCC,而MyISAM不支持
4>
.InnoDB支持外键,而MyISAM不支持
5>
.InnoDB不支持全文索引,而MyISAM支持。
插入缓冲(insertbuffer),二次写(doublewrite),自适应哈希索引(ahi),预读(readahead)
myisam更快,因为myisam内部维护了一个计数器,可以直接调取。
char是一种固定长度的类型,varchar则是一种可变长度的类型
最多存放50个字符,varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样,但后者在排序时会消耗更多内存,因为orderbycol采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)
是指显示字符的长度
但要加参数的,最大为255,比如它是记录行数的id,插入10笔资料,它就显示00000000001~~~00000000010,当字符的位数超过11,它也只显示11位,如果你没有加那个让它未满11位就前面加0的参数,它不会在前面加0
20表示最大显示宽度为20,但仍占4字节存储,存储范围不变;
对大多数应用没有意义,只是规定一些工具用来显示字符的个数;
int
(1)和int(20)存储和计算均一样;
错误日志:
记录出错信息,也记录一些警告信息或者正确的信息。
查询日志:
记录所有对数据库请求的信息,不论这些请求是否得到了正确的执行。
慢查询日志:
设置一个阈值,将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。
二进制日志:
记录对数据库执行更改的所有操作。
中继日志:
事务日志:
隔离级别
读未提交(RU)
读已提交(RC)
可重复读(RR)
串行
事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲(Innodblogbuffer)来实现的,当开始一个事务的时候,会记录该事务的lsn(logsequencenumber)号;
当事务执行时,会往InnoDB存储引擎的日志
的日志缓存里面插入事务日志;
当事务提交时,必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘(通过innodb_flush_log_at_trx_commit来控制),也就是写数据前,需要先写日志。
这种方式称为“预写日志方式”
Statement:
每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。
优点:
不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能。
(相比row能节约多少性能与日志量,这个取决于应用的SQL情况,正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量,但是考虑到如果带条件的update操作,以及整表删除,alter表等操作,ROW格式会产生大量日志,因此在考虑是否使用ROW格式日志时应该跟据应用的实际情况,其所产生的日志量会增加多少,以及带来的IO性能问题。
)
缺点:
由于记录的只是执行语句,为了这些语句能在slave上正确运行,因此还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息,以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同的结果。
另外mysql的复制,像一些特定函数功能,slave可与master上要保持一致会有很多相关问题(如sleep()函数,last_insert_id(),以及user-definedfunctions(udf)会出现问题).
使用以下函数的语句也无法被复制:
*LOAD_FILE()
*UUID()
*USER()
*FOUND_ROWS()
*SYSDATE()(除非启动时启用了--sysdate-is-now选项)
同时在INSERT...SELECT会产生比RBR更多的行级锁
2.Row:
不记录sql语句上下文相关信息,仅保存哪条记录被修改。
binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息,仅需要记录那一条记录被修改成什么了。
所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。
而且不会出现某些特定情况下的存储过程,或function,以及trigger的调用和触发无法被正确复制的问题
缺点:
所有的执行的语句当记录到日志中的时候,都将以每行记录的修改来记录,这样可能会产生大量的日志内容,比如一条update语句,修改多条记录,则binlog中每一条修改都会有记录,这样造成binlog日志量会很大,特别是当执行altertable之类的语句的时候,由于表结构修改,每条记录都发生改变,那么该表每一条记录都会记录到日志中。
3.Mixedlevel:
是以上两种level的混合使用,一般的语句修改使用statment格式保存binlog,如一些函数,statement无法完成主从复制的操作,则采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式,也就是在Statement和Row之间选择一种.新版本的MySQL中队rowlevel模式也被做了优化,并不是所有的修改都会以rowlevel来记录,像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。
至于update或者delete等修改数据的语句,还是会记录所有行的变更。
列出所有进程
showprocesslist
观察所有进程
多秒没有状态变化的(干掉)
查看超时日志或者错误日志(做了几年开发,一般会是查询以及大批量的插入会导致cpu与i/o上涨,,,,当然不排除网络状态突然断了,,导致一个请求服务器只接受到一半,比如where子句或分页子句没有发送,,当然的一次被坑经历)
select_type
表示查询中每个select子句的类型
type
表示MySQL在表中找到所需行的方式,又称“访问类型”
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行,查询涉及到的字段上若存在索引,则该索引将被列出,但不一定被查询使用
key
显示MySQL在查询中实际使用的索引,若没有使用索引,显示为NULL
key_len
表示索引中使用的字节数,可通过该列计算查询中使用的索引的长度
ref
表示上述表的连接匹配条件,即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息
查询到SQL会执行多少时间,并看出CPU/Memory使用量,执行过程中Systemlock,Tablelock花多少时间等等
这里每个公司都不一样,您别说那种1小时1全备什么的就行
这里跟机器,尤其是硬盘的速率有关系,以下列举几个仅供参考
20G的2分钟(mysqldump)
80G的30分钟(mysqldump)
111G的30分钟(mysqldump)
288G的3小时(xtra)
3T的4小时(xtra)
逻辑导入时间一般是备份时间的5倍以上
在InnoDB内部会维护一个redo日志文件,我们也可以叫做事务日志文件。
事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。
当InnoDB启动时,InnoDB会检查数据文件和事务日志,并执行两个步骤:
它应用(前滚)已经提交的事务日志到数据文件,并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。
--skip-extended-insert
[root@helei-zhuanshu~]#mysqldump-uroot-phelei--skip-extended-insert
Enterpassword:
KEY`idx_c1`(`c1`),
KEY`idx_c2`(`c2`)
)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=51DEFAULTCHARSET=latin1;
/*!
40101SETcharacter_set_client=@saved_cs_client*/;
--
--Dumpingdatafortable`helei`
LOCKTABLES`helei`WRITE;
40000ALTERTABLE`helei`DISABLEKEYS*/;
INSERTINTO`helei`VALUES(1,32,37,38,'
2016-10-1806:
19:
24'
'
susususususususususususu'
);
INSERTINTO`helei`VALUES(2,37,46,21,'
susususususu'
INSERTINTO`helei`VALUES(3,21,5,14,'
susu'
puppet,dsh
globalbufferpool以及localbuffer;
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_buffer_pool_size
innodb_write_io_threads=8
innodb_read_io_threads=8
innodb_thread_concurrency=0
(4)、缓存参数以及缓存的适用场景。
querycache/query_cache_type
并不是所有表都适合使用querycache。
造成querycache失效的原因主要是相应的table发生了变更
∙第一个:
读操作多的话看看比例,简单来说,如果是用户清单表,或者说是数据比例比较固定,比如说商品列表,是可以打开的,前提是这些库比较集中,数据库中的实务比较小。
∙第二个:
我们“行骗”的时候,比如说我们竞标的时候压测,把querycache打开,还是能收到qps激增的效果,当然前提示前端的连接池什么的都配置一样。
大部分情况下如果写入的居多,访问量并不多,那么就不要打开,例如社交网站的,10%的人产生内容,其余的90%都在消费,打开还是效果很好的,但是你如果是qq消息,或者聊天,那就很要命。
∙第三个:
小网站或者没有高并发的无所谓,高并发下,会看到很多qcache锁等待,所以一般高并发下,不建议打开querycache
监控的工具有很多,例如zabbix,lepus,我这里用的是lepus
主从一致性校验有多种工具例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等
如果是utf8字符集的话,需要升级至utf8_mb4方可支持
15、你是如何维护数据库的数据字典的?
这个大家维护的方法都不同,我一般是直接在生产库进行注释,利用工具导出成excel方便流通。
有,开发规范网上有很多了,可以自己看看总结下
答:
拆带来的问题:
连接消耗+存储拆分空间;
不拆可能带来的问题:
查询性能;
如果能容忍拆分带来的空间问题,拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区)顺序IO,减少连接消耗,最后这是一个文本列再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗
如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话:
上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题,那么不拆就是最好的选择
InnoDB是基于索引来完成行锁
例:
select*fromtab_with_indexwhereid=1forupdate;
forupdate可以根据条件来完成行锁锁定,并且id是有索引键的列,
如果id不是索引键那么InnoDB将完成表锁,,并发将无从谈起
1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
select*froma,bwherea.tid=b.idanda.tid>
500000limit200;
2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。
select*fromb,(selecttidfromalimit50000,200)awhereb.id=a.tid;
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