2025年mysql数据库优化面试（2025年mysql 数据库面试）
我以为自己MySQL够厉害了,直到看到了alibaba面试题
1、这样可以确保索引在查询时能够被有效利用。索引下推与查询优化MySQL 6中对索引做了哪些优化？MySQL 6引入了索引下推（Index Condition Pushdown， ICP）优化技术。索引下推技术可以在索引扫描过程中直接对不符合条件的记录进行过滤，而不需要将这些记录回表后再进行过滤。这减少了回表操作的次数，提高了查询效率。
2、因此，在选择联合索引字段顺序时，应该优先考虑查询条件中最常出现的字段组合。索引下推与查询优化MySQL 6中对索引做了哪些优化？如何排查索引是否生效？什么情况下索引会失效？MySQL 6中的索引优化：MySQL 6引入了索引下推（Index Condition Pushdown， ICP）优化技术。
3、三面阿里蚂蚁金服面经总结：面试大厂需要注意的那些点面试过程概述在阿里蚂蚁金服的面试过程中，我深刻感受到了面试官的专业性和问题的全面性。面试内容不仅涵盖了技术深度，还涉及了技术广度，问题设置也比较符合实际工作场景，没有过于刁钻的题目。
4、除了以上问题，根据具体的职位需求和公司要求，还可能会涉及其他方面的面试问题。在面试过程中，应聘者需要展示自己的专业知识和技能，同时表现出对于公司的热情和兴趣，以及适应能力和沟通能力等方面的素质。好久面试官来了，开始进行面试。
面试官:MySQL单表过亿数据,如何优化count(*)全表的操作?
实现方式：通过执行 SHOW TABLE STATUS 命令，可以获取表的元数据，其中包括表的行数（但这是一个估算值）。优点：查询速度快，无论表中数据量多大，都能毫秒级返回结果。缺点：数据准确性较差，只能用作大概估算。
增加redis缓存：对于简单的count（*）操作，如统计浏览总次数或人数，可以将接口使用redis缓存，避免实时统计，提高性能。用户每次访问页面时，redis中的count值自动加1并更新。这种方式适用于对数据准确性要求不高的场景，但可能会在高并发下出现缓存和数据库数据不一致的问题。
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE，HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。水平分库分表 将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。
当单表数据量过大时，可以考虑使用分表策略，将数据分散到多个表中，并通过应用层进行路由。存储过程：使用存储过程来封装复杂的业务逻辑，减少网络传输开销和数据库连接次数。存储过程在数据库服务器端执行，可以利用数据库的优化器来提高执行效率。
使用子查询优化：原理：通过子查询先获取到需要分页数据的create_time等唯一标识，再根据这个唯一标识回表获取实际数据，从而减少回表数据量。优点：能够显著降低深度分页时的查询时间。缺点：子查询本身也会消耗一定的资源。
①设计数据库表，按照要求去写sql查询。常见的有订单表、商品表；学生表、成绩表、班级表；省市区表。②php操作数据库的基本功底，手写php操作数据库的代码。③数据库性能优化。其中包括MySQL的使用以及性能优化。
阿里云面试官:如果是MySQL引起的CPU消耗过大,你会如何优化?
1、升级CPU 如果经过上述优化后，CPU利用率仍然很高，且无法满足业务需求，那么可以考虑升级CPU。在选择升级方案时，需要根据实际业务需求和预算来决定是选择更快的CPU还是更多的CPU核心数。综上所述，针对MySQL引起的CPU消耗过大问题，可以从减少IO等待、减少计算量、减少逻辑IO量、减少query请求量以及升级CPU等多个方面进行优化。
2、找出那些CPU使用率高的SQL语句，分析它们的执行计划（使用EXPLAIN语句），检查是否存在索引缺失、查询的数据量过大等问题。处理问题 终止高消耗线程：如果确定了某些SQL语句是导致CPU使用率飙升的罪魁祸首，可以尝试终止这些SQL语句对应的线程（使用KILL命令），同时观察CPU使用率是否有所下降。
3、一般是睡眠连接过多，严重消耗mysql服务器资源（主要是cpu，内存），并可能导致mysql崩溃。解决办法：mysql的配置my.ini文件中，有一项：wait_timeout，即可设置睡眠连接超时秒数，如果某个连接超时，会被mysql自然终止。
互联网Java程序员面试:MySQL高频灵魂22问,听说80%人都败在这
1、互联网Java程序员面试：MySQL高频灵魂22问精炼答案 name字段建立索引，where name like ‘dafei%’一定会用到索引么？答案：不一定。解释：是否使用索引取决于数据的离散性。如果数据是dafei1， dafei2， ... dafein，则离散性差，可能不会用到索引。
2、程序员认为平安Java岗面试耗尽其毕生所学，最终选择去阿里，主要原因是平安Java中级开发面试题难度过高、考察范围过广，超出常规中级工程师能力要求。
3、需掌握源码级知识，例如线程池无界队列导致的内存飙升问题、ThreadLocal的线程安全陷阱等。面试高频点：ConcurrentHashMap实现原理、虚拟机优化策略、无界队列风险解决方案。互联网技术栈全栈能力 数据库：MySQL参数调优、存储引擎选择、索引优化、分库分表设计；Redis/MongoDB原理与参数配置。
面试中常问:mysql数据库做哪些优化也提高mysql性能
1、通过分布式部署多个MySQL实例来分散负载，提高系统的可用性和扩展性。可以使用主从复制、读写分离等技术来优化读写性能。增加硬件：升级服务器的CPU、内存和磁盘等硬件设备，提高数据库的处理能力和I/O性能。使用SSD替代传统的HDD磁盘，可以显著提高数据库的读写速度。
2、定期清理和维护数据库 定期删除不必要的数据和备份旧数据，可以避免数据库膨胀，提高数据库性能。使用视图简化复杂查询 对于复杂的查询，可以创建视图来简化操作和提高效率。优化数据访问 减少不必要的数据访问，比如只返回必要的列，不重复查询相同的数据。
3、概念一，数据的可选择性基数，也就是常说的cardinality值。查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。比如表t1有100行记录，其中一列为f1。
4、通过跨页面参数传递减少访问次数，降低数据库负载。合理需求：评估需求产出比，对产出比极端底下的需求进行合理去除或优化。避免过度设计和不必要的复杂查询，以简化数据库操作和提高性能。升级CPU 如果经过上述优化后，CPU利用率仍然很高，且无法满足业务需求，那么可以考虑升级CPU。
5、答案：优化MySQL查询性能的方法包括使用索引、避免全表扫描、优化SQL语句、选择合适的存储引擎（如InnoDB）、定期分析和优化表、使用适当的查询缓存等。
数据库面试八股
1、答案：InnoDB选择B+树而非B树作为索引结构，主要考虑到IO效率和缓存命中性。B+树的data全都存在叶子节点，内节点只存key，这使得树更矮更宽，减少了IO次数。同时，叶节点构成的有序链表使得数据顺序排列且相连，便于范围查找与搜索，缓存命中性更好。
2、网络技术 图解网络内容涵盖：HTTP、HTTPS、TCP、UDP、IP等常见协议，以及面试常见问题。推荐理由：覆盖面试中90%的网络题目，适合突击复习。图片展示：编程语言（以Java为例）1000道Java高频面试题内容涵盖：Java整套技术栈，包括基础、集合、多线程、JVM、数据库等。
3、三天吃透MongoDB面试八股文的重点内容包括以下几点：MongoDB基本概念：定义：MongoDB是由C++编写的基于分布式文件存储的开源数据库系统，旨在提供可扩展的高性能数据存储解决方案。数据存储形式：以文档形式存储，数据结构由键值对组成，类似于JSON对象。MongoDB特点与优势：操作简单易用。