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id: backend.mysql.interview
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title: MySQL 面试题
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type: interview
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domain: backend
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stack: [mysql]
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tags: [MySQL, InnoDB, 索引, 事务, 面试]
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level: intermediate
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related: [backend.mysql.index-explain, backend.mysql.tx-locks-mvcc, backend.mysql.ops-scale, backend.postgresql.interview]
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week: [2, 14, 16]
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# MySQL 面试题
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> 招聘要求里 MySQL 出现频率很高，这部分建议全部能口述。PostgreSQL 的题见 [PostgreSQL 面试题](../postgresql/interview.md)。
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## 基础
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### 【基础】InnoDB 为什么用 B+ 树而不是 B 树、红黑树或哈希？
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**参考答案**：B+ 树的非叶子节点只存键，一个页能放更多键，树更矮，磁盘 IO 次数少；所有数据在叶子节点且叶子之间用链表相连，范围查询和排序高效。红黑树是二叉树，数据多时太高；哈希只支持等值查询，不支持范围和排序。
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**追问**：一棵 3 层的 B+ 树大约能存多少行？→ 粗略估算：16KB 页，非叶子节点每条约十几字节，可放一千多个指针；叶子页按每行 1KB 放 16 行，约 1000 × 1000 × 16 ≈ 两千万行。这是数量级估算，实际取决于行大小。
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### 【基础】什么是聚簇索引、回表和覆盖索引？
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**参考答案**：InnoDB 的主键索引叶子节点存整行数据，叫聚簇索引；二级索引叶子节点存索引列和主键值。通过二级索引找到主键再去主键索引取整行叫回表。如果查询需要的列都在二级索引里，就不用回表，叫覆盖索引（EXPLAIN 的 Extra 显示 Using index）。
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**追问**：为什么建议主键用自增整数？→ 顺序插入页分裂少；主键越短，二级索引越小。
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### 【基础】联合索引的最左前缀原则是什么？
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**参考答案**：联合索引 `(a, b, c)` 先按 a 排序，a 相同再按 b，依此类推。查询条件要从 a 开始连续使用才能利用索引定位；只用 b 或 c 用不上；中间遇到范围条件（如 `a > 1`）后，后面的列一般不能再用于定位（可以靠索引下推过滤）。
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**追问**：`WHERE b = 1 AND a = 2` 能用上 (a, b) 索引吗？→ 能，优化器会调整条件顺序；最左前缀看的是条件中是否包含最左列，不看书写顺序。
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### 【基础】有哪些常见的索引失效情况？
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**参考答案**：索引列上用函数或运算；隐式类型转换（字符串列用数字比较）；`LIKE` 以 `%` 开头；不满足最左前缀；`OR` 连接的列有的没索引；优化器判断走索引不如全表扫描（区分度低、要扫的行太多）。
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**追问**：怎么确认索引有没有用上？→ 用 `EXPLAIN` 看 `type`、`key`、`rows`、`Extra`；MySQL 8.0.18+ 可以用 `EXPLAIN ANALYZE` 看实际执行情况。
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### 【基础】redo log、undo log、binlog 分别是什么？
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**参考答案**：redo log 是 InnoDB 的物理日志，记录“某页做了什么修改”，保证崩溃后已提交的事务不丢（持久性）；undo log 记录修改前的值，用于回滚和 MVCC 读旧版本（原子性、隔离性）；binlog 是 Server 层的逻辑日志，用于主从复制和按时间点恢复。redo log 和 binlog 用两阶段提交保证一致。
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**追问**：为什么需要两阶段提交？→ redo log 和 binlog 是两份日志，必须保证一致：否则崩溃恢复后主库数据和从库（通过 binlog 复制）不一致。
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## 进阶
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### 【进阶】InnoDB 的可重复读是怎么实现的？能解决幻读吗？
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**参考答案**：普通 SELECT 是快照读，事务第一次读时生成 Read View，之后一直用它判断数据版本是否可见，所以多次读结果一致，也看不到别人新插入的行。当前读（`FOR UPDATE`、`UPDATE`）读最新数据，通过临键锁（记录锁 + 间隙锁）阻止其他事务在范围内插入，从而避免幻读。但如果事务里先快照读、再当前读，仍可能看到不一致，所以不能说“完全解决”。
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**追问**：间隙锁会带来什么问题？→ 锁住的范围比实际修改的行大，并发插入会被阻塞，也更容易死锁；如果业务能接受，可以使用读已提交隔离级别减少间隙锁。
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### 【进阶】什么情况下会死锁？怎么排查和避免？
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**参考答案**：两个事务以不同顺序锁定相同的资源，互相等待。InnoDB 会检测并回滚代价小的那个事务（错误 1213）。排查：`SHOW ENGINE INNODB STATUS` 的 LATEST DETECTED DEADLOCK 段，看两个事务各自持有和等待的锁。避免：固定加锁顺序（如按 id 排序）、缩小事务、更新条件走索引减少锁范围、必要时降低到读已提交减少间隙锁；应用层捕获死锁并重试。
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**追问**：死锁发生后 MySQL 怎么处理？→ InnoDB 检测到死锁后回滚代价较小的事务，另一个继续执行；应用层要捕获死锁错误并重试整个事务。
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### 【进阶】主从延迟的原因和处理方式？
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**参考答案**：原因：大事务、从库重放并行度低、从库负载高或配置差、网络。处理：拆分大事务、开启并行复制、关键读走主库（写后一段时间内读主库）、监控延迟超过阈值时把读流量切回主库。
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**追问**：刚写入就读不到，业务上怎么处理？→ 写后立即读的请求走主库（或一段时间内该用户的读走主库）；或者前端直接使用写接口的返回结果。
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### 【进阶】什么时候需要分库分表？分片键怎么选？
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**参考答案**：单表数据量大到索引优化后仍然慢、或单库写入成为瓶颈，并且归档、缓存、读写分离都用过之后再考虑。分片键选最常用的查询维度（如用户 ID），让大部分请求只访问一个分片，并且数据分布均匀。代价是跨分片查询、分页、事务、全局 ID 和扩容迁移都变复杂。
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**追问**：分库分表后跨分片查询怎么办？→ 尽量通过分片键路由；后台统计类查询同步到 ES 或数仓；避免跨分片 JOIN 和分布式事务。
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## 场景题
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### 【场景题】“先查库存再扣减”在高并发下超卖了，怎么改？
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**参考答案**：查和扣两步之间有并发窗口。改成一条条件更新：`UPDATE stock SET num = num - 1 WHERE sku_id = ? AND num >= 1`，判断影响行数；或者 `SELECT ... FOR UPDATE` 加锁后再扣。并发非常高时（秒杀），数据库行锁会成为瓶颈，在 Redis 里预扣库存、消息队列异步落库（见 Redis 专题的库存场景和跨栈场景“秒杀”）。
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**追问**：用乐观锁还是 `UPDATE ... WHERE stock >= 1`？→ 扣库存这种只需要一个条件的场景，直接条件更新最简单；需要读出数据做复杂计算后再写入的，用版本号乐观锁。
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### 【场景题】一张几千万行的表，分页越往后越慢，怎么优化？
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**参考答案**：`LIMIT offset` 需要扫描并丢弃前面的行。改为游标分页（记住上一页最后一条的排序键和 id）；需要跳页时用延迟关联并限制最大页数；导出走异步任务；历史数据归档。详见[深分页场景](scenarios/deep-pagination.md)。
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**追问**：用户要求可以跳转到任意页，怎么办？→ 深分页限制最大页数；或者用延迟关联（先在覆盖索引上查主键，再回表）；超深分页的需求通常可以引导为搜索 / 筛选。
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### 【场景题】线上一个接口突然变慢，数据库 CPU 很高，你怎么排查？
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**参考答案**：先 `SHOW PROCESSLIST` 看正在执行的慢语句和状态（是否大量 Waiting for lock）；查慢查询日志按总耗时排序；对可疑 SQL 做 EXPLAIN，看是不是最近上线的新语句、索引被删、统计信息不准导致走错索引；有锁等待时查 `information_schema` / `performance_schema` 中的锁信息找到阻塞源。处理上可以先限流或下线问题功能止血，再加索引或改 SQL，最后复盘加监控。
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**追问**：怎么防止慢查询再次发生？→ 上线前审查 SQL 和 `EXPLAIN`；开启慢查询日志并告警；对大表的变更进行评审。
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