典型回答 假如有一个联合索引，（a,b），那么如下两个SQL的性能有差别么？ 1 2 SELECT * FROM my_table WHERE a = 'value' AND b = 'value2'; SELECT * FROM my_table WHERE b = 'value2' AND a = 'value'; 其实是没啥影响的，也就是说WHERE 子句后面多个字段的先后顺序通常不会影响查询的结果。MySQL查询的WHERE子句只是用来过滤满足指定条件的行，而不涉及字段之间的顺序。 因为有查询优化器的存在，字段的先后顺序并不重要，不信的话可以explain看一下上面两个SQL的执行计划，都是可以命中(a,b)的联合索引的。
典型回答 字典锁，英文名叫做MetaData Lock，也叫做MDL锁，它是一种用于管理元数据的锁机制，而不是数据本身的锁。 MDL锁用于控制对数据库对象的元数据的并发访问，数据库会在执行DDL（Data Defination Language）操作时加上字典锁。字典锁的主要目的是保护数据库中的元数据对象，如表、列、索引、视图等，以确保在DDL操作期间，不会出现数据一致性问题和竞争条件。 以下是触发数据库加字典锁的一些情况： 创建/修改/删除表结构：当执行CREATE TABLE、ALTER TABLE、DROP TABLE等DDL语句时，数据库会对相关的表和表的元数据对象加上字典锁，以阻止其他事务同时修改这些表的结构。 创建/修改/删除索引：执行CREATE INDEX、ALTER TABLE 添加索引、修改、删除索引等DDL操作时，会锁定与索引相关的元数据，以确保索引的一致性。 修改列定义：如果执行ALTER TABLE来修改表的列定义，例如改变数据类型、添加、删除、重命名列等，相关的列和表的元数据会被锁定。 创建/修改/删除视图：当执行CREATE VIEW、ALTER VIEW、DROP VIEW等DDL操作以创建或修改视图时，相关视图的元数据会被锁定。 其他DDL操作：其他的DDL操作，如创建、修改、删除存储过程、触发器、事件等也可能涉及到元数据的锁定。 扩展知识 字典锁升级 在数据库中，通常有两种主要的锁级别，即共享锁和排他锁，而字典锁也有两种级别，即： 共享字典锁（SHARED-MDL ）：这允许多个事务同时读取元数据对象，但不允许任何事务修改它们。共享字典锁通常用于保护元数据的读取操作，以确保在读取元数据时不会被其他事务修改。 排他字典锁（EXCLUSIVE-MDL ）：排他字典锁是最高级别的字典锁，它阻止其他事务同时读取或修改元数据对象。只有一个事务可以持有排他字典锁，通常用于保护元数据的写操作，以确保数据的完整性。 而在字典锁的加锁过程中，会有升级的情况，当事务开始时，通常会以共享字典锁的方式访问元数据对象。这允许多个事务同时读取相同的元数据。 如果事务需要对元数据对象进行修改操作，例如修改表结构或索引，它需要将共享字典锁升级为排他字典锁，以阻止其他事务同时访问该元数据对象。 在数据库管理系统中，升级通常是自动执行的。当事务尝试修改元数据对象时，系统会检测到需要升级共享字典锁为排他字典锁，以确保数据的完整性。
典型回答 有的时候，我们加了索引，也不一定最终查询语句就能用上索引，因为Innodb要不要使用索引，该使用哪个索引是优化器决定的。 SQL 优化器会分析所有可能的执行计划，它是根据成本（代价）预估来选择的，他会倾向于选择一个成本最低的方式进行查询。这种优化器称之为：CBO（Cost-based Optimizer，基于成本的优化器）。 那么这个所谓的代价，或者叫做成本，都和什么有关的，主要是以下几个因素： 基数性（Cardinality）： 索引的基数性其实就是我们通常说的区分度，表示索引中不同值的数量。基数性越高，索引区分度越好，优化器越倾向于使用该索引。 参考：https://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-index-cardinality/ 选择性（Selectivity）： 选择性是指索引过滤数据的能力。高选择性意味着索引能过滤掉更多的行，优化器会偏向于使用这样的索引。 这个因素是决定着扫描行数的关键。同一个查询语句，选择性更高的索引会使得扫描行数更少。 索引覆盖： 如果一个查询可以完全通过索引来解决，即所需的所有列都包含在索引中，优化器会倾向于使用这样的“覆盖索引”。 ORDER BY: 为了避免额外的排序操作，当SQL语句中有ORDER BY时，如果这个字段有索引，那么优化器为了减少file sort，会愿意选择使用这个索引，因为索引天然有序。 索引类型： 不同类型的索引（如B-TREE、HASH、FULLTEXT等）适用于不同类型的查询。优化器会根据查询类型选择最合适的索引。 JOIN类型和顺序： 对于包含JOIN的查询，优化器会考虑使用哪些索引以及JOIN的顺序。 索引的大小和深度： 较小、较浅的索引通常更快，因为它们占用更少的磁盘空间，可以更快地加载到内存中。 访问类型： 访问类型，如范围查询、点查找、扫描等，也会影响索引的选择。例如，某些索引可能更适合范围查询。 内存使用： 对于大型表，优化器还会考虑执行计划的内存使用情况，尽量避免造成过多的内存占用。 系统资源限制： 优化器还会考虑系统的资源限制，如内存和磁盘I/O。 查询缓存： 如果启用了查询缓存且相同的查询已被缓存，优化器会使用这个缓存的结果而不是选择新的索引。 这里面比较重要的因素就是索引的基数性（区分度）、索引的选择性（扫描行数）、是否有索引覆盖等这几个。 因为如何选择索引是由以上这些因素共同决定的，所以最终选错了索引，可能有以下几个原因： 不准确的统计信息： InnoDB存储引擎依赖统计信息来决定使用哪个索引，如基数性、选择性这些都是统计信息。如果这些统计信息过时或不准确，优化器可能做出错误的决策。 复杂的查询逻辑： 对于复杂的查询，尤其是那些包含多表join、子查询、函数等的查询，优化器可能难以准确判断哪个索引最有效。 系统和配置因素： MySQL的配置设置和系统资源限制（如内存大小）也会影响优化器的决策。 那么，如果发现mysql选择了一个错误的索引，一般来说有以下几种解决方式： 更新统计信息： 定期运行ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息。这可以帮助优化器更准确地评估各个索引的有效性。 使用强制索引（FORCE INDEX）： 如果我们确定某个索引比优化器选择的更有效，可以在查询中使用FORCE INDEX来强制使用特定索引。 如SELECT * FROM hollis_test_table FORCE INDEX (idx_name) WHERE name ='Hollis'; 但是，FORCE INDEX 应该谨慎使用，因为**强制使用特定的索引可能会导致性能下降，特别是当表的数据分布发生变化时。**在使用之前，应该确保理解该索引为什么是最好的选择，并且定期评估其效果。 优化查询： 简化查询逻辑，尽量避免复杂的连接和子查询，这有助于优化器做出更好的决策。 调整索引： 我们可以为where条件中的过滤条件创建更合适的索引，并尽可能考虑创建复合索引来提高查询效率，尤其是对于多列的过滤和排序。 调整MySQL配置： 根据系统的资源和需求调整MySQL的配置参数，比如缓冲池大小（innodb_buffer_pool_size）。
典型回答 MySQL 外键（Foreign Key）是用于建立表之间关系的，它定义了一个表中的一列或一组列，这些列的值必须在另一个表的主键列中存在。 MySQL 外键最大的作用就是有助于维护数据的一致性和完整性。 一致性：如果一个订单表引用了一个客户表的外键，外键可以确保订单的客户 ID 存在于客户表中，从而保持数据的一致性。 完整性：外键可以防止在引用表中删除正在被其他表引用的记录，从而维护数据的完整性。 但是，其实在很多大型互联网公司中，很少用外键的，甚至阿里巴巴Java开发手册中明确规定了： 【强制】不得使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。 说明: 以学生和成绩的关系为例，学生表中的 student_id 是主键，那么成绩表中的 student_id 则为外键。如果更新学生表中的 student_id，同时触发成绩表中的 student_id 更新，即为级联更新。外键与级联更新适用于单机低并发，不适合分布式、高并发集群;级联更新是强阻塞，存在数据库更新风暴的风险;外键影响数据库的插入速度。 那么，使用外键会带来哪些问题呢？ 先举个例子，我们有两张表：Orders（订单）和 OrderItems（订单项）。这两个表之间通过外键建立关系，订单项表中的外键引用订单表的订单号。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 CREATE TABLE Orders ( OrderID INT PRIMARY KEY, CustomerID INT, OrderDate DATE, -- 其他订单信息 ); CREATE TABLE OrderItems ( ItemID INT PRIMARY KEY, OrderID INT, ProductID INT, Quantity INT, -- 其他订单项信息 FOREIGN KEY (OrderID) REFERENCES Orders(OrderID) ); 接下来基于这两张表展开分析， ...
典型回答 唯一索引和主键索引是数据库中两种常见的索引类型。他们之所以放在一起比较，是因为他们都需要保证唯一性。但是他们还是有很多区别的。 唯一性：主键索引其实是一种特殊的唯一索引，他们都具有唯一性；也就是在一张表中，不能有两行有相同的主键；在同一张表中，主键索引字段的所有值都是唯一的。 是否可空：主键索引是不能为NULL的，而唯一键索引是可以为NULL的。 是否可以有多个：主键索引在一张表中只能有一个，而唯一索引在一张表中可以创建多个。 索引结构：在InnoDB中，主键索引就是聚簇索引，而唯一索引通常是非聚簇索引。 为啥说唯一索引通常是非聚簇索引呢？ 这是因为有的时候，我们可能没有创建主键索引，那么，MySQL会默认选择一个唯一的非空索引作为聚簇索引。所以，唯一索引也可能被选为聚簇索引。 ✅MySQL的主键一定是自增的吗？ 是否回表：基于主键索引的查询一定不需要回表，基于唯一索引的查询，通常是需要回表的（这里的通常和上面的通常是一个事儿） **外键：**主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引是不可以的。
典型回答 肯定不是的。 联合索引是数据库中的一种索引类型，它由多个列组成，这些列按照指定的顺序组合在一起，以加速数据库查询操作。如(a,b)，表示字段a和字段b组成一个联合索引。 关于联合索引及最左前缀匹配可以看下这篇： ✅什么是最左前缀匹配？为什么要遵守？ 虽然联合索引能带来很多好处，一方面当涉及到多个索引列的查询时，联合索引可以更快的定位到符合条件的数据行。另外，联合索引可以实现索引覆盖，当索引中包含了本次要查询的所有列时，可以通过索引覆盖直接返回而不需要回表。 但是，并不是说越多越好的，因为索引的创建和维护也是有很多成本和开销的。 首先，每个索引都需要占用存储空间。创建太多的联合索引可能会增加数据库的存储需求。 其次，每次对表进行插入、更新或删除操作时，相关的索引都需要进行维护。如果有太多的联合索引，这可能会增加写入操作的成本。 索引的维护会带来额外的一些页分裂、页合并等操作，会让整个过程效率更加低。 ✅什么是InnoDB的页分裂和页合并 所以，联合索引并不是越多越好的。而是根据实际的查询条件、使用频率、字段区分度等情况，来创建合适的联合索引。
典型回答 在SQL中，ON和WHERE子句都用于指定条件，但它们在JOIN操作中的应用和影响是不同的。 ON子句主要用在JOIN操作中，用于指定JOIN的条件。他仅影响JOIN操作的结果。 1 2 3 SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.foreign_id; WHERE子句用于对结果集进行过滤，无论是简单的SELECT查询还是复杂的JOIN查询。**WHERE**子句在JOIN操作之后应用，即在所有的JOIN操作完成后，对这个已经组合起来的数据集进行过滤。 1 2 3 4 SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.foreign_id WHERE table1.column > 100; 二者区别 应用阶段：ON子句在JOIN阶段应用，而WHERE子句在所有JOIN操作完成后应用。 用途：ON定义了如何JOIN两个表，WHERE定义了如何筛选结果。 举例说明 考虑以下两个查询： 使用ON子句： 1 2 3 SELECT * FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id AND departments.name = 'IT'; 这将返回所有员工，即使他们不在IT部门。对于不在IT部门的员工，部门相关的列将为NULL。 使用WHERE子句： 1 2 3 SELECT * FROM employees LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id WHERE departments.name = 'IT'; 这将仅返回IT部门的员工。那些不在IT部门的员工将被过滤掉。 ...
典型回答 以下是一个比较典型的查询语句，其中包含了很多子句，其中有SELECT、FROM、JOIN、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY和LIMIT。 1 2 3 4 5 6 7 8 SELECT name, COUNT(*) FROM employees JOIN departments ON employees.department_id = departments.id WHERE employees.salary > 50000 GROUP BY departments.name HAVING COUNT(*) > 10 ORDER BY name LIMIT 5; 下面是InnoDB处理SQL查询的大致执行顺序，为啥说大致呢，因为这个顺序是逻辑上的执行顺序，实际的物理执行可能会有所不同。数据库优化器可能会根据统计信息、索引、查询类型等因素以不同的方式执行查询。 FROM： 第一步肯定要先识别出查询中涉及的所有表。 JOIN： 根据FROM子句中的表，执行JOIN操作。如果有多个JOIN，数据库会根据内部算法和统计信息确定JOIN的顺序，以尝试优化查询效率。 WHERE： 对JOIN操作的结果应用WHERE中的过滤条件。这一步会排除不符合条件的行。 GROUP BY： 如果查询包含GROUP BY子句，此时对数据进行分组。分组操作通常在WHERE条件过滤之后进行。 HAVING： 如果有HAVING子句，它会在GROUP BY之后应用。HAVING子句用于筛选分组后的数据集。 SELECT： 选择特定的列。实际上，所需列的数据可能在执行过程的早期就已经被获取，但在此阶段会根据SELECT子句确定最终输出的列。 DISTINCT： 如果指定了DISTINCT关键字，此时会去除重复的行。 ORDER BY： 如果查询指定了ORDER BY，现在将对结果进行排序。注意，如果使用了GROUP BY，MySQL可能会利用这个排序作为GROUP BY的一部分。 LIMIT： 最后，应用LIMIT子句来限制返回的行数。这通常是整个查询过程的最后一步。 如上面的SQL，我们是找出平均薪水超过50,000的部门中员工人数超过10人的前5个部门，他的执行过程如下： FROM： 确定涉及的表：employees和departments。 JOIN： 根据employees.department_id = departments.id条件执行JOIN操作，将两个表的数据合并。 WHERE： 应用WHERE过滤条件employees.salary > 50000，只保留薪水超过50,000的员工记录。 GROUP BY： 根据departments.name对结果集进行分组。 HAVING： 应用HAVING条件COUNT(*) > 10，筛选出员工人数超过10人的部门。 SELECT： 选择要显示的列：name（部门名称）和COUNT(*)（员工数量）。 DISTINCT： 此查询没有使用DISTINCT关键字，所以跳过。 ORDER BY： 根据name（部门名称）对结果集进行排序。 LIMIT： 应用LIMIT，只返回前5条记录。
典型回答 在数据库中，有各种各样的锁，按锁的粒度划分，可分为全局锁、表级锁、行级锁和页级锁。 在InnoDB中，有全局锁、表级锁、行级锁，但是是不支持页级锁的。 全局锁 全局锁，是一种影响整个MySQL实例的锁。 例如，<font style="color:rgb(38, 38, 38);">FLUSH TABLES WITH READ LOCK</font> 命令会锁定整个数据库实例的所有表，主要用于全局备份等操作。这个命令是全局读锁定，执行了命令之后库实例中的所有表都被锁定为只读。 表级锁 表级锁，顾名思义，就是对整个表加的锁。表级锁有以下几种： 意向锁 首先就是意向锁，当一个事务请求获取一个行级锁或表级锁时，MySQL会自动获取相应的表的意向锁。 ✅什么是意向锁？ 这种锁是MySQL自动加的，不需要我们显示的加，当我们尝试向记录上添加共享锁的时候，就会自动给这张表添加一个意向共享锁。当我们尝试向记录上添加排他锁的时候，就会自动给这张表添加一个意向排他锁。 AUTO-INC锁 AUTO-INC 锁是一种特殊的表级锁，由插入带有 AUTO_INCREMENT 列的表的事务获取。在最简单的情况下，如果一个事务正在向表中插入值，任何其他事务都必须等待，以便执行它们自己的插入操作，这样第一个事务插入的行就会接收到连续的主键值。 字典锁 字典锁，英文名叫做MetaData Lock，也叫做MDL锁，它是一种用于管理元数据的锁机制，而不是数据本身的锁。 MDL锁用于控制对数据库对象的元数据的并发访问，数据库会在执行DDL（Data Defination Language）操作时加上字典锁。字典锁的主要目的是保护数据库中的元数据对象，如表、列、索引、视图等，以确保在DDL操作期间，不会出现数据一致性问题和竞争条件。 ✅什么是MySQL的字典锁？ 表级排他&共享锁 InnoDB中，一般我们会做的就是两种操作，即DDL和DML。 DML中。我们日常的对数据库表结构的SELECT、INSERT、UPDATE以及DELETE都不会添加表级别的共享锁及排他锁。而是使用默认的并发控制方式——行级锁。 那除了增删改查以外，还有一些其他的操作，比如ALTER、DROP等对表机构改变的动作，他们加锁的过程添加的是MDL锁，即字典锁。 所以，**InnoDB中的表级锁并不是没用，而是因为他划分的太细了，意向锁、AUTO-INC锁、字典锁等。而剩下的普通的排他锁和共享锁，确认很少才能用得上。**我找了很多资料，也没有明确的看到具体是啥时候，在《MySQL是怎样运行的》这本书中提到过一句：比如在崩溃恢复时。 当然，我们可以自己通过SQL语句来添加表级锁。可以使用 LOCK TABLES 手动添加表级锁，但这会阻塞其他所有访问该表的操作，直到执行 UNLOCK TABLES。 LOCK TABLES还可以分为排他和共享： LOCK TABLES table READ：这就是添加表级别的共享锁 ...
典型回答 MySQL数据库中的 TRUNCATE, DELETE, 和 DROP 是用于删除数据的三个不同命令。 DELETE 用于删除表中的一行或多行记录，它可以与 WHERE 子句一起使用来指定要删除的记录。 TRUNCATE 用于快速删除表中的所有记录，并重置任何自增的计数器（如自增的主键） DROP 用于删除整个表结构及其数据。 这三个操作中，DROP是最彻底的，他不仅删除表中的数据，还删除表结构，并且操作不可撤销。 这三个操作中，DELETE是最慢的，因为他再操作过程中会记录binlog，并且他是在事务中的，可以做回滚。 这三个操作中，DELETE可以和WHERE一起用，可以设置筛选条件，二DROP和TRUNCATE是不可以增加筛选条件的。 这三个操作中，TRUNCATE和DROP是DDL(数据定义语言)操作，二DELETE是DML（数据操作语言）操作。 这三个操作中，DELETE操作删除表中记录后，自增ID不会重置，而TRUNCATE操作则会重新从1开始自增。 操作类型 删除内容 记录日志 支持回滚 支持where 速度 主键重置 DELETE DML 记录 Y Y Y 慢 N TRUNCATE DDL 记录 N N N 快 Y DROP DDL 记录+表结构 N N N 快 表都没了 扩展知识 DROP之后有办法恢复吗？ DROP操作非常危险，并且是不可逆的。一旦执行了，数据和表结构就会被立即删除。想要恢复非常困难，可以有以下几个方式，但是不见得一定能100%恢复： 数据库备份：如果你定期备份数据库，可以从最近的备份中恢复丢失的表。 bin log：如果MySQL服务器的二进制日志被启用并且在删除表之前已经记录了所有更改，理论上可以通过这些日志恢复数据。这需要重放日志文件直到删除操作之前的点。 数据恢复工具：存在一些专门的数据恢复工具，如 Percona Data Recovery Tool for InnoDB，这些工具可以在某些情况下帮助恢复删除的InnoDB表。但是，这些方法通常技术要求高，且不能保证100%恢复。 文件系统备份：如果数据库文件所在的文件系统被备份，那么可以尝试从文件系统备份中恢复整个数据库目录。