MySQL核心八股文知识总览（面试与复习必备）

本文整理了MySQL最为关键的八股文内容，涵盖范式、SQL执行流程、存储引擎、索引、事务等诸多模块，适合在面试前复习以及进行系统性学习。

1. 数据库三大范式

• 第一范式（1NF） ：每一个列都得是不可再分的基本原子单元。
• 第二范式（2NF） ：在满足第一范式的基础上，所有的非主属性得完全依赖于主键，而不是主键的某一部分。
• 第三范式（3NF） ：在满足第二范式的基础上，非主属性不能依赖于其他非主属性。

2. 一条SQL的执行流程

1. 连接器：负责建立连接以及进行身份验证。
2. 查询缓存（MySQL 8.0之后被废弃）。
3. 解析器：生成语法相关的结构树。
4. 优化器：挑选出最优的执行方案。
5. 执行器：与存储引擎进行交互来获取数据。

3. 存储引擎对比

4. 索引分类方式

• 按数据结构 ：有B+ Tree、Hash、Full-Text等类型。
• 按物理存储形式 ：包含聚簇索引和非聚簇索引。
• 按字段特性 ：分为主键、唯一、普通、前缀索引。
• 按字段数量 ：有单列索引和联合索引。

5. 聚簇索引与非聚簇索引对比

6. 主键的选择方法

• 字段得是唯一的，而且不能为null。
• 建议采用递增的ID，这样能避免页分裂情况。
• 不要选用业务相关的字段。
• 分布式系统建议使用雪花ID。

7. 索引实现原理

• InnoDB采用B+Tree结构。
• 非叶子节点存储索引信息，叶子节点存储数据内容。
• 叶子节点通过双向链表相互连接。
• 查询效率高，I/O次数较少（大概3~4次）。

8. B+Tree的特点

• 所有数据都在叶子节点上。
• 非叶子节点只存储键值。
• 叶子节点通过双向链表连接，适合范围查询场景。
• 树的高度较低，查询速度快。

9. B+Tree、BTree、Hash对比

10. 索引失效的常见情形

• 使用 %xx 或者 %xx% 进行模糊查询。
• 在索引字段上运用函数或者表达式。
• 字符串字段和数字进行比较（涉及类型转换）。
• 联合索引不满足最左前缀的规则。
• WHERE子句中包含OR且部分字段没有索引。

11. 索引的优缺点

优点： 能够提升查询的速度。

缺点：
* 占用存储空间。
* 增删改的性能会降低。
* 索引维护的成本较高。

12. 索引优化建议

• 使用前缀索引来减小索引项的大小。
• 利用覆盖索引来避免回表操作。
• 自增主键插入效率高。
• 联合索引遵循最左匹配的原则。
• 避免因函数、类型转换、模糊查询等导致索引失效。

13. 事务四大特性ACID

14. 并发问题与事务隔离级别

事务隔离级别：
* Read Uncommitted
* Read Committed
* Repeatable Read（MySQL默认）
* Serializable

15. MVCC实现原理

• 多版本控制，读取旧版本的数据。
• 运用版本链结构来控制可见性。
• 是非阻塞读，适合高并发的场景。

16. 锁的分类

• 全局锁：例如 flush tables with read lock。
• 表级锁：包含表锁、元数据锁、意向锁。
• 行级锁：有记录锁、间隙锁、临键锁（Next-Key Lock）。

17. 表锁与行锁对比

18. MySQL日志类型

• redo log ：物理日志，保障持久性。
• undo log ：用于回滚，保障原子性。
• binlog ：逻辑日志，用于备份和主从复制。
• relay log ：从库同步日志。
• 慢查询日志 ：记录慢SQL。

19. Redo Log的作用

• 采用WAL机制：先记录日志，再写磁盘。
• 顺序写入来优化性能。
• 宕机后可用于恢复已提交的数据。

20. 提升查询性能的方法

1. 优化SQL语句的写法。
2. 合理运用索引。
3. 避免索引失效。
4. 使用EXPLAIN分析执行计划。
5. 数据分页优化（如延迟加载）。
6. 合理设计表结构。
7. 利用缓存（如Redis）降低数据库压力。

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