MySQL面试题系列-9

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL面试题系列-9


MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统)应用软件之一。

订单表这种大表越来越大如何设计

对于像订单表这种可能持续增大的表,合理的设计至关重要,以确保性能和可维护性。以下是一些设计大表时的建议:

  1. 数据归档
  • 定期将历史订单数据转移到归档表中,以减少主订单表的大小。
  • 归档数据可以是只读的,有助于提高查询性能。
  1. 分区
  • 根据时间范围、订单类型或其他逻辑对表进行分区,可以提高查询效率。
  • 分区还有助于数据的维护和备份,因为可以针对单个分区操作。
  1. 分表
  • 如果订单表增长到极大,可以考虑水平拆分,即分表。
  • 可以根据业务逻辑(如按地区、用户类型等)将数据分布到不同的表中。
  1. 索引优化
  • 确保为经常用于查询的列创建合适的索引。
  • 避免过多的索引,因为这会增加维护成本并降低写入性能。
  1. 使用InnoDB存储引擎
  • InnoDB提供了更好的事务支持和并发控制。
  • 利用InnoDB的行级锁定特性,提高并发写入能力。
  1. 垂直拆分
  • 如果表中有些列不常使用或与其他列有不同访问模式,可以将它们分离到单独的表中。
  1. 读写分离
  • 在有大量读操作的情况下,可以实现主从复制,将读操作分散到从库。
  1. 缓存策略
  • 对频繁访问但不经常更改的数据实现缓存,减少数据库的压力。
  1. 定期维护
  • 定期执行OPTIMIZE TABLE命令来整理表碎片,提高性能。
  • 清理无用数据,如删除旧的日志记录等。
  1. 监控与分析
  • 监控系统的性能,分析慢查询日志,根据实际使用情况调整设计。
  1. 预留扩展性
  • 在设计时考虑未来可能的需求变化,确保系统能够灵活应对数据量的增长。
  1. 使用适当的硬件和配置
  • 确保数据库服务器具有足够的内存和CPU资源来处理大表。
  • 适当配置数据库参数,如InnoDB缓冲池大小等。

通过这些策略,可以有效地管理和优化大型订单表,确保系统的稳定运行和良好性能。

mvcc是什么?

MVCC,即多版本并发控制(Multi-Version Concurrency Control),是一种数据库管理系统中的并发控制技术

MVCC的主要目的是在保证数据一致性的同时,提高数据库的并发性能。它通过为每个读操作创建一个数据项的快照来实现这一点,这样不同的事务可以同时读取同一数据项的不同版本,而不会互相干扰。MVCC的实现通常依赖于undo log(用于记录数据的旧版本)、版本链(用于管理不同版本的数据)和read view(用于定义事务的可见性规则)。

MVCC的优点包括:

  1. 提高了并发性:因为读操作不需要等待写操作完成,所以可以同时处理更多的读和写操作。
  2. 减少了锁争用:由于读操作不直接锁定数据,因此减少了锁的竞争,进一步增加了系统的吞吐量。
  3. 提供了一致的视图:即使在数据被其他事务修改的同时,事务也能看到一致的数据版本。

然而,MVCC也有其局限性,例如在某些情况下可能会导致幻读问题,这需要通过特定的隔离级别或其他机制来解决。此外,MVCC可能会增加存储开销,因为它需要保存数据的历史版本。

总的来说,MVCC是一种复杂的技术,它在现代数据库系统中扮演着重要的角色,特别是在需要高并发和高性能的场景下。

什么是当前读

当前读是指数据库在读取数据时,获取的是数据的最新版本,并且在读取过程中会对数据加锁,以防止其他事务同时对该数据进行修改,从而确保数据的一致性和完整性。以下是当前读的一些主要特点:

  • 读取最新数据:当前读能够确保读取到的数据是最新的版本,因为它会直接访问数据库中的最新数据。
  • 使用排他锁:在进行当前读操作时,数据库会对该记录加锁,这通常涉及到排他锁的使用。这意味着在当前读的过程中,其他事务无法对这些记录进行读取或写入操作。
  • 适用于实时数据场景:当前读适用于需要获取最新、实时数据的场景,比如银行交易、库存管理等需要精确数据的场合。
  • SQL类型:当前读通常涉及到的SQL操作包括SELECT ... LOCK IN SHARE MODESELECT ... FOR UPDATEUPDATEDELETEINSERT等。这些操作都需要先获取对应记录的锁,以确保操作的原子性和一致性。

总的来说,当前读是一种数据库并发控制机制,它通过锁定数据来保证读取到的数据是最新的,并且防止在读取过程中数据被其他事务修改,从而确保了数据的一致性和安全性。

什么是快照读

快照读是一种非阻塞性的读取方式,它不会对数据加锁,而是直接读取数据在某个时间点的快照版本

快照读的特点主要包括:

  • 非阻塞性:由于快照读在读取数据时不对其加锁,因此不会阻止其他事务对同一数据的读写操作。
  • 读取历史版本:快照读通常读取的是数据的某个历史版本,这个版本是根据当前事务的快照来确定的。
  • 实现机制:快照读是通过MVCC(多版本并发控制)和undolog(撤销日志)来实现的,这使得它能够在不同的隔离级别下有不同的行为。
  • 读取时机:在RC(读已提交)隔离级别下,快照读读取的是当前最新的数据。而在RR(可重复读)隔离级别下,快照读读取的是事务开始时的快照数据。

总的来说,快照读提供了一种在不锁定数据的情况下进行查询的方式,这对于提高数据库的并发性能是非常有益的。然而,这也意味着在某些情况下,快照读可能不会返回最新的数据,因为其他事务可能已经修改了这些数据。

mvcc的原理是什么

MVCC的实现原理涉及多个关键组件和步骤,确保数据库在高并发环境下的数据一致性和性能。以下是MVCC实现原理的关键要点:

  • 隐藏字段:MVCC在每一行记录中增加了两个隐藏字段,通常包含创建时间和过期时间或事务ID,用于跟踪数据的版本信息。
  • Read View:当事务开始时,它会创建一个Read View,这是事务可见的其他事务ID列表。这个视图在事务的整个执行过程中保持不变。
  • Undo Log:Undo Log(撤销日志)用于保存数据的旧版本,以便在需要时可以回滚到之前的状态。这对于保持数据的一致性至关重要。
  • 数据版本比较:当事务读取数据时,会根据Read View中的规则判断该数据版本是否可见。如果不符合可见性规则,则需要从Undo Log中获取历史快照来满足查询需求。
  • 事务ID:每个事务都有一个唯一的ID,这个ID在事务开始时分配。MVCC使用这些ID来管理不同版本的数据,确保事务能够正确地访问它们所需的数据版本。

总的来说,MVCC通过这些机制提供了一种高效的方式来处理并发事务,而不需要牺牲数据的一致性。这种技术对于支持大规模并发操作的数据库系统来说是非常有价值的。

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,和面试官扯皮绰绰有余
本文详细介绍了MySQL数据库的相关知识和技术要点,包括架构、存储引擎、数据类型、索引、查询、事务和锁机制等内容。以下是简介: 本文从MySQL架构入手,详细讲解了其独特的插件式存储引擎设计,并深入探讨了连接层、服务层、存储引擎层和数据存储层的工作原理。接着,文章对比了常见的存储引擎如InnoDB与MyISAM的特点与应用场景。在数据类型章节,介绍了MySQL支持的主要数据类型及其用途。索引部分则深入剖析了B+树索引的优势及其在InnoDB中的实现细节,并解释了聚簇索引与非聚簇索引的区别。事务章节详细解释了ACID特性和隔离级别的概念,并介绍了MVCC机制。最后,锁机制部分
MySQL 三万字精华总结 + 面试100 问,和面试官扯皮绰绰有余
|
12天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:为什么要索引?什么是MySQL索引?底层结构是什么?
尼恩是一位资深架构师,他在自己的读者交流群中分享了关于MySQL索引的重要知识点。索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构,主要作用包括显著提升查询速度、降低磁盘I/O次数、优化排序与分组操作以及提升复杂查询的性能。MySQL支持多种索引类型,如主键索引、唯一索引、普通索引、全文索引和空间数据索引。索引的底层数据结构主要是B+树,它能够有效支持范围查询和顺序遍历,同时保持高效的插入、删除和查找性能。尼恩还强调了索引的优缺点,并提供了多个面试题及其解答,帮助读者在面试中脱颖而出。相关资料可在公众号【技术自由圈】获取。
|
5天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴因未能系统梳理MySQL缓存机制而在美团面试中失利。为此,尼恩对MySQL的缓存机制进行了系统化梳理,包括一级缓存(InnoDB缓存)和二级缓存(查询缓存)。同时,他还将这些知识点整理进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,帮助大家提升技术水平,顺利通过面试。更多技术资料请关注公号【技术自由圈】。
美团面试:Mysql 有几级缓存? 每一级缓存,具体是什么?
|
7天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:Mysql如何选择最优 执行计划,为什么?
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中,近期有小伙伴面试美团时遇到了关于MySQL执行计划的面试题:“MySQL如何选择最优执行计划,为什么?”由于缺乏系统化的准备,小伙伴未能给出满意的答案,面试失败。为此,尼恩为大家系统化地梳理了MySQL执行计划的相关知识,帮助大家提升技术水平,展示“技术肌肉”,让面试官“爱到不能自已”。相关内容已收录进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本,供大家参考学习。
|
18天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
尼恩,一位40岁的资深架构师,通过其丰富的经验和深厚的技術功底,为众多读者提供了宝贵的面试指导和技术分享。在他的读者交流群中,许多小伙伴获得了来自一线互联网企业的面试机会,并成功应对了诸如事务ACID特性实现、MVCC等相关面试题。尼恩特别整理了这些常见面试题的系统化解答,形成了《MVCC 学习圣经:一次穿透MYSQL MVCC》PDF文档,旨在帮助大家在面试中展示出扎实的技术功底,提高面试成功率。此外,他还编写了《尼恩Java面试宝典》等资料,涵盖了大量面试题和答案,帮助读者全面提升技术面试的表现。这些资料不仅内容详实,而且持续更新,是求职者备战技术面试的宝贵资源。
阿里面试:MYSQL 事务ACID,底层原理是什么? 具体是如何实现的?
|
19天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
京东面试:什么情况下 mysql RR不能解决幻读? RR隔离mysql如何实现?
老架构师尼恩在其读者交流群中分享了关于MySQL事务隔离级别的深入解析,特别针对RR级隔离如何解决幻读问题进行了详细讨论。文章不仅解释了ACID中的隔离性概念,还列举了四种事务隔离级别(未提交读、提交读、可重复读、串行读)的特点及应用场景。尼恩通过具体的例子和图表,清晰地展示了不同隔离级别下的并发事务问题(脏读、不可重复读、幻读)及其解决方案,特别是RR级隔离下的MVCC机制如何通过快照读和当前读来防止幻读。此外,尼恩还提供了相关面试题的解答技巧和参考资料,帮助读者更好地准备技术面试。更多详细内容和实战案例可在《尼恩Java面试宝典》中找到。
|
29天前
|
SQL 安全 关系型数据库
MySQL 增删操作面试题
MySQL 增删操作面试题
101 1
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
【Java面试题汇总】MySQL数据库篇(2023版)
聚簇索引和非聚簇索引、索引的底层数据结构、B树和B+树、MySQL为什么不用红黑树而用B+树、数据库引擎有哪些、InnoDB的MVCC、乐观锁和悲观锁、ACID、事务隔离级别、MySQL主从同步、MySQL调优
【Java面试题汇总】MySQL数据库篇(2023版)
|
19天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
美团面试:mysql 索引失效?怎么解决? (重点知识,建议收藏,读10遍+)
本文详细解析了MySQL索引失效的多种场景及解决方法,包括破坏最左匹配原则、索引覆盖原则、前缀匹配原则、`ORDER BY`排序不当、`OR`关键字使用不当、索引列上有计算或函数、使用`NOT IN`和`NOT EXISTS`不当、列的比对等。通过实例演示和`EXPLAIN`命令分析,帮助读者深入理解索引失效的原因,并提供相应的优化建议。文章还推荐了《尼恩Java面试宝典》等资源,助力面试者提升技术水平,顺利通过面试。
|
19天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
面试官:MySQL一次到底插入多少条数据合适啊?
本文探讨了数据库插入操作的基础知识、批量插入的优势与挑战,以及如何确定合适的插入数据量。通过面试对话的形式,详细解析了单条插入与批量插入的区别,磁盘I/O、内存使用、事务大小和锁策略等关键因素。最后,结合MyBatis框架,提供了实际应用中的批量插入策略和优化建议。希望读者不仅能掌握技术细节,还能理解背后的原理,从而更好地优化数据库性能。

热门文章

最新文章