经典题目
1、MySQL的复制原理以及流程
基本原理流程，3个线程以及之间的关联；
2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点
2.1 问5点不同；
2.2 innodb引擎的4大特性
2.3 2者selectcount(*)哪个更快，为什么
3、MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义
3.1 varchar与char的区别
3.2 varchar(50)中50的涵义
3.3 int（20）中20的涵义
3.4 mysql为什么这么设计
4、innodb的事务与日志的实现方式
4.1 有多少种日志；
4.2 事物的4种隔离级别
4.3 事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。
5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别
5.1 binlog的日志格式的种类和分别
5.2 适用场景；
5.3 结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。
6、问了下MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？
6.1 没有经验的，可以不问；
6.2 有经验的，问他们的处理思路。
7、sql优化
7.1 explain出来的各种item的意义；
7.2 profile的意义以及使用场景；
8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理
8.1 备份计划；
8.2 备份恢复时间；
8.3 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
11.1 读取参数
11.2 写入参数；
11.3 与IO相关的参数；
11.4 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
17.1 您是选择拆成子表，还是继续放一起；
17.2 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？
20、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。
21、MySQL 在线变更表结构方案
22、MySQL 下如何优雅的对一个大数据量的表进行自动的分库分表存储
23、MySQL 单表量级达到 5 千万以上，如何添加修改字段而不产生锁表？
24、生产环境下，变更 MySQL 的表结构步骤是什么？
25、MySQL 建表的最佳实践是什么？
26、MySQL 的表空间设置个和优化策略主要有哪些？
如果你自认为在mysql上研究还算深入，可以先写好自己的答案，对照下文给出的答案，看看有哪些区别。
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1、MySQL的复制原理以及流程
基本原理流程，3个线程以及之间的关联；
- 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；
- 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；
- 从：sql执行线程——执行relay log中的语句；
2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点
(1)、问5点不同；
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。
(2)、innodb引擎的4大特性
插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
(3)、2者selectcount(*)哪个更快，为什么
myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。
3、MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义
(1)、varchar与char的区别
char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型
(2)、varchar(50)中50的涵义
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order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)
(3)、int（20）中20的涵义
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；
(4)、mysql为什么这么设计
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；
4、问了innodb的事务与日志的实现方式
(1)、有多少种日志；
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：
(2)、事物的4种隔离级别
隔离级别
读未提交(RU)
读已提交(RC)
可重复读(RR)
串行
(3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。
事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲（Innodb log buffer）来实现的，当开始一个事务的时候，会记录该事务的lsn(log sequence number)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”
5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别
(1)、binlog的日志格式的种类和分别
(2)、适用场景；
(3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。
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-defined functions(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。
优点： 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alter table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row level模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以row level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。
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。
列出所有进程 show processlist 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)
7、sql优化
(1)、explain出来的各种item的意义；
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
(2)、profile的意义以及使用场景；
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, Table lock 花多少时间等等
8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理
(1)、备份计划；
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
(2)、备份恢复时间；
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
(3)、xtrabackup实现原理
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。
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？
--skip-extended-insert
[root@helei-zhuanshu ~]# mysqldump -uroot -p helei --skip-extended-insert
Enter password:
KEY `idx_c1` (`c1`),
KEY `idx_c2` (`c2`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=51 DEFAULT CHARSET=latin1;
/*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;
--
-- Dumping data for table `helei`
--
LOCK TABLES `helei` WRITE;
/*!40000 ALTER TABLE `helei` DISABLE KEYS */;
INSERT INTO `helei` VALUES (1,32,37,38,'2016-10-18 06:19:24','susususususususususususu');
INSERT INTO `helei` VALUES (2,37,46,21,'2016-10-18 06:19:24','susususususu');
INSERT INTO `helei` VALUES (3,21,5,14,'2016-10-18 06:19:24','susu');
10、500台db，在最快时间之内重启
puppet，dsh
11、innodb的读写参数优化
(1)、读取参数
global buffer pool以及 local buffer；
(2)、写入参数；
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_buffer_pool_size
(3)、与IO相关的参数；
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。
query cache/query_cache_type
并不是所有表都适合使用query cache。造成query cache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query cache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query cache
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？
监控的工具有很多，例如zabbix，lepus，我这里用的是lepus
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？
主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等
14、你们数据库是否支持emoji表情，如果不支持，如何操作？
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。
16、你们是否有开发规范，如果有，如何执行的
有，开发规范网上有很多了，可以自己看看总结下
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。
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
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？
答：InnoDB是基于索引来完成行锁
例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;
for update 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
19、如何从mysqldump产生的全库备份中只恢复某一个库、某一张表？
答案见：http://suifu.blog.51cto.com/9167728/1830651
20、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。
1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;
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 * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;
21、MySQL 在线变更表结构方案
典型问题：目前可选的在线变更表结构方案有哪些？
在线变更表结构方案如下：
- 直接 ALTER TABLE
- oak-online-alter-table，参考：http://shlomi-noach.github.io/openarkkit/oak-online-alter-table.html
- 5.7 新增 online rename index，参考：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-create-index-overview.html
- pt-online-schema-change，参考：https://www.percona.com/doc/percona-toolkit/3.0/pt-online-schema-change.html
- gh-ost，参考：https://github.com/github/gh-ost
- OnlineSchemaChange，参考：https://github.com/facebookincubator/OnlineSchemaChange
- LHM，参考：https://github.com/soundcloud/lhm
- 腾讯 GSC 引擎
- 自定义脚本
22、MySQL 下如何优雅的对一个大数据量的表进行自动的分库分表存储
典型问题：当一个表预期数据量足够大的时候，如何进行分库分表存储，读写分离，来实现高效、稳定的数据存储和读。
分库分表分区是解决大数据量时的一个分而治之的思路，建议依次考虑的顺序如下
1.分区：表分区之后只是引擎存储的工作去保证，对用户相对透明，因为对应用侵入度较低；
2.分表：在同一个 schema 中的多个表，应用可能需要根据业务逻辑去判断业务对应的表，这种情况下单库内路由也相对比较好办；
3.分库：这个方法最大的问题就是分布式事务，目前市场有很多开源中间件可以选择，如当当或者 360 的，但未必能够满足需求，需要进行选择。
其实可以考虑为什么会出现大数据量呢？如果从生命周期角度考虑，对于这样大量的数据，是否可以分为热、温和冷三种类型呢？如果存在，那么：
1）冷数据（历史数据）：是否就可以从现行数据表中进行定期剥离呢？比如交易记录，后续只是进行查询，完全可以将完全交易的数据进行定期转存到历史库
2）温数据：对于访问频度相对低一点的数据，如果考虑存储成本，是否可以采用分区的形式将这些数据放在相对廉价的存储上面
3）热数据：对于频繁访问的数据，一般是整个系统的性能瓶颈点，是否可以考虑 SSD 的硬盘，这样能保证既有业务的快速响应
对于数据生命周期的管理还是需要考虑业务实际场景：
当数据量比较大时落地实现的所有功能都交给数据库吗？作为架构设计中的业务架构、应用架构、技术架构、数据架构和部署运行架构中的架构之一，应该是与其他架构设计逻辑整合的一起的，因此需要应用人员和业务人员的参与，有部分功能为了保障数据库整体性能需要提升到应用逻辑中去完成，这样可以更好的提升数据库性能，我们在实战中的一些经验，比如不用存储过程、不用外键、不用复杂表操作，尽量单表操作，这些不是不做了，是数据库不做了，约束交给应用去做了，这样应用在从数据库得到快速响应后可以在应用层面进行逻辑处理，而这种处理的服务器一般可以较好的进行扩展，提高响应能力。
23、MySQL 单表量级达到 5 千万以上，如何添加修改字段而不产生锁表？
典型问题：
1、MySQL 如果单实例，没有主从 单库 ，单表量级达到 5 千万以上，该表的插入和查询都很多, 如何添加修改字段而不产生锁表？
2、如果有主从，表的量级达到千万以上，如何修改添加表字段？是先从库添加完再由从库变更为主库去用，让其在同步么？
1、单实例情况，建议使用 pt 或者 gh-ost 工具，二者均不会产生锁表，前者通过触发器实现，或者通过解析 binlog 实现。
2、多实例情况，如果使用 pt 工具，是在主库做变更；如果使用 gh-ost 工具，主从均可操作。
24、生产环境下，变更 MySQL 的表结构步骤是什么？
- 确认表的元数据信息，包括：字段类型、数据量、存储引擎
- 对需求里的改表语句进行审核，如果存在不规范的地方，联系开发进行修正
- 确认当前节点是什么角色，也就是主节点和从节点
- 确认主从状态是否正常
- 根据数据量、业务场景、业务容忍度，选择变更的方案以及预估需要的时间
- 确定操作时间点，如果数据量大，建议在低峰进行
- 通知研发开始进行变更操作，告知研发观察对应业务
- 变更过程中，留意 MySQL 监控和机器监控，观察主从状态、主从连接数、主从机器负载
- 变更过程出现问题，及时 KILL 相关操作
- 变更顺利完成，进行数据校验
- 告知研发
25、MySQL 建表的最佳实践是什么？
简单列一下：
- 表名跟业务绑定，表名使用小写字母和下划线命名
- 除存放日志的表和中间临时表外，其他表原则上必须有主键
- 创建表必须包含行记录的创建时间字段和修改时间字段
- 优先选择存储引擎类型为 InnoDB
- 表和字段必须有 Comment 注释
- 字符集优先选择 UTF-8
- 根据数据尺寸决定数据长度，尽量减少冗余
- 组合索引不能超过5列，最好保持在 3 列以内
- 组合索引最常使用的字段或区分度高的字段考虑放在索引第一列
- 索引不宜太多，维护索引也需要成本，单表索引数量建议不超过 5 个
- 尽量避免使用触发器、存储过程、自定义函数(UDF)、视图
- 预估容量，是否需要使用分区表，是否需要分表分库
- 所有字段建议设置默认值，INT 为 0，VARCHAR 为 ‘’
26、MySQL 的表空间设置个和优化策略主要有哪些？
- innodb_file_per_table 参数设置为 ON
- 定期执行 OPTIMIZE TABLE tableName;
- 定期执行 ALTER TABLE tableName ENGINE = InnoDB;
注意：第 2、3 条是高危操作，会影响业务，建议在低峰期操作