木子小站

2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+4°C 🌬️↓19km/h # MySQL是如何实现事务的？ # 简要回答 主要是通过锁、Redo log、Undo Log 、MVCC来实现事务 通过事务的特性来分析 原子性: undo log（回滚日志），它会记录事务的反向操作，也就是保存数据的历史版本，用于事务的回滚，可以在事务执行失败之后恢复之前的数据，实现原子性和隔离性 一致性：通过原子性、隔离性、持久性来达到一致性的目的 隔离性： Mysql利用锁机制，通过对数据并发修改的控制，满足事务的隔离性。 MVCC（多版本并发控制），满足了非锁定读的需求，提

2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+4°C 🌬️↓19km/h # 请详细描述MySQL的B+树中查询数据的全过程 # MySQL中count（*）、count（1）和count（字段名）有什么区别？ # 简要回答 都是用来统计行数的聚合函数，但是还有一些区别： 功能上： 1. count(*)会统计表中所有行的数量，包括null值（不会忽略任何一行的数据）。由于只是计算行数，不需要对具体的列进行计算，所以性能一般较高 2. count（1）和count（*）几乎没有差别，也会统计表中包括null值的所有行的数量 3. count（字段名）只统计指定

2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+4°C 🌬️↓19km/h # MySQL中的索引数量是否越多越好？为什么? # 简要回答 索引数量并不是越多越好，虽然索引在提升查询性能方面起着重要作用，但是过多的索引会带来一些负面影响。 占用额外的存储空间 每个索引都会占用一定的磁盘空间，当索引数量过多的时候，会导致数据库文件体积增大，不仅浪费磁盘空间，还可能影响数据库的备份和恢复速度，每个索引都是一个B+树，B+树的每个节点通常是一个页，每页默认16KB 降低写入性能 每次对表进行插入、更新、删除操作时，数据库不仅要更新表中的数据，同时还要更新相关的索引，所以索引数量

2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+4°C 🌬️↓19km/h # MySQL中使用索引一定有效么？ # 简要回答 不一定有效 查询条件中不包含索引列 低基数列索引效果不佳 查询条件复杂且不匹配索引的顺序 对于小表，全表扫描可能比使用索引开销更小 # 补充回答 排查索引效果的方法:使用EXPLAIN命令，在查询语句前添加EXPLAIN可以查看MySQL选择的执行计划，了解是否使用了索引，使用了哪个索引，以及扫描的行数等信 红色为需要重要关注的信息 id：执行计划中每个操作的唯一标识符。对于一条查询语句，每个操作都有一个唯一的id。但是在多表join的时候，一次e

# MySQL三层B+树能存多少数据？ 具体答案题解很详细，这里只补充下思路及扩展知识点。 # 答题思路 一般这种题，更多的是考察对于MySQL存储格式的了解，后续遇到类似的面试题该如何思考？接下来按步骤分析以下。 了解MySQL的存储格式及对应的结构（如每页默认大小16KB，B+树的结构） 假设数据大小，估算每页可存储数据数量 假设索引键和指针大小，估算单个节点的扇出数量 通过（单页存储数据量×单个节点的扇出量2 ）计算总数据量，这里三层就是2次方，n层就是n-1次方。 # 扩展知识（了解即可） # InnoDB的存储格式 # 页结构 # 引导思路及假想面试 Q ：上面问题回答的不错

2025-01-15🌱上海: ☀️ 🌡️+3°C 🌬️↓19km/h # MySQL InnoDB引擎中的聚簇索引和非聚簇索引有什么区别？ # 简要回答（重要） 聚簇索引的非叶子节点存储的是索引值，叶子节点存储的是完整的数据记录，一个表只能有一个聚簇索引，一般是表的主键，主要用于范围查询和排序。 非聚簇索引的非叶子节点存储的也是索引值，但是叶子节点存储的是数据行的主键或对应的索引列，一个表可以有多个非聚簇索引，非聚簇索引由称为辅助索引，二级索引等，主要用于快速定位要查找的列。 # 补充回答（引导面试官主动提问） 聚簇索引简单理解就是把索引和数据记录放在一起了，通过索引就可以