mysql查询语句面试题,【MySQL】20个经典面试题

mysql查询语句面试题,【MySQL】20个经典面试题详细介绍

本文目录一览： 面试题：谈谈如何优化MYSQL数据库查询

MySQL中数据类型有多种，如果你是一名DBA，正在按照优化的原则对数据类型进行严格的检查，但开发人员可能会选择他们认为最简单的方案，以加快编码 速度，或者选择最明显的选择，因此，你可能面临的都不是最佳的选择，如果可能的话，你应该尝试以通用准则来改变这些决定。(1)避免使用NULLNULL对于大多数数据库都需要特殊处理，MySQL也不例外，它需要更多的代码，更多的检查和特殊的索引逻辑，有些开发人员完全没有意识到，创建表时NULL是默认值，但大多数时候应该使用NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如0，-1作为默认值。(2)仅可能使用更小的字段 MySQL从磁盘读取数据后是存储到内存中的，然后使用cpu周期和磁盘I/O读取它，这意味着越小的数据类型占用的空间越小，从磁盘读或打包到内存的效 率都更好，但也不要太过执着减小数据类型，要是以后应用程序发生什么变化就没有空间了。修改表将需要重构，间接地可能引起代码的改变，这是很头疼的问题， 因此需要找到一个平衡点。2、小心字符集转换客户端或应用程序使用的字符集可能和表本身的字符集不一样，这需要MySQL在运行过程中隐含地进行转换，此外，要确定字符集如UTF-8是否支持多字节字符，因此它们需要更多的存储空间。3、优化count(my_col)和count(*)如果你使 用MyISAM表，在没有where子句的情况下使用count(*)速度是很快的，因为行数量的统计是非常精确的，因此MySQL不会一行一行地去找， 进而得出行数，如my_col列没有空值，那么和前面说的情况会一样，即count(my_col)速度也会很快。如果有where子句时使用count( )，基本上就无法进行更多优化了，在where子句中超出了明显的索引列，对于复杂的where子句，只有使用覆盖索引才有用。除了上面 的建议外，你还可以使用汇总表，它们让你可以对表的内容保持更新，你可以使用触发器，或者应用程序逻辑保持汇总表总是最新状态，或者定期运行一个批处理作 业保持填充最新的数据信息，如果你采用后者，你的信息将会非常接近，但不是精确的，依赖于批处理作业多久运行一次，这需要权衡应用程序对精确信息的需要， 和保持数据更新的系统开销，要在这二者之间找到一个平衡点。4、优化子查询遇到子查 询时，MySQL查询优化引擎并不是总是最有效的，这就是为什么经常将子查询转换为连接查询的原因了，优化器已经能够正确处理连接查询了，当然要注意的一 点是，确保连接表(第二个表)的连接列是有索引的，在第一个表上MySQL通常会相对于第二个表的查询子集进行一次全表扫描，这是嵌套循环算法的一部分。5、优化UNION在跨多个不同的数据库时使用UNION是一个有趣的优化方法，UNION从两个互不关联的表中返回数据，这就意味着不会出现重复的行，同时也必须对数据进行排序，我们知道排序是非常耗费资源的，特别是对大表的排序。 UNION ALL可以大大加快速度，如果你已经知道你的数据不会包括重复行，或者你不在乎是否会出现重复的行，在这两种情况下使用UNION ALL更适合。此外，还可以在应用程序逻辑中采用某些方法避免出现重复的行，这样UNION ALL和UNION返回的结果都是一样的，但UNION ALL不会进行排序。面试题：谈谈如何优化MYSQL数据库查询标签：

「春招系列」MySQL面试核心25问（附答案）

篇幅所限本文只写了MySQL25题，像其他的Redis，SSM框架，算法，计网等技术栈的面试题后面会持续更新，个人整理的1000余道面试八股文会放在文末给大家白嫖，最近有面试需要刷题的同学可以直接翻到文末领取。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
Server层按顺序执行sql的步骤为：
简单概括：
可以分为服务层和存储引擎层两部分，其中：
服务层包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器等 ，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等。
存储引擎层负责数据的存储和提取 。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现在最常用的存储引擎是InnoDB，它从MySQL 5.5.5版本开始成为了默认的存储引擎。
Drop、Delete、Truncate都表示删除，但是三者有一些差别：
Delete 用来删除表的全部或者一部分数据行，执行Delete之后，用户需要提交(commmit)或者回滚(rollback)来执行删除或者撤销删除，会触发这个表上所有的delete触发器。
Truncate 删除表中的所有数据，这个操作不能回滚，也不会触发这个表上的触发器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空间更小。
Drop 命令从数据库中删除表，所有的数据行，索引和权限也会被删除，所有的DML触发器也不会被触发，这个命令也不能回滚。
因此，在不再需要一张表的时候，用Drop；在想删除部分数据行时候，用Delete；在保留表而删除所有数据的时候用Truncate。
隔离级别脏读不可重复读幻影读 READ-UNCOMMITTED 未提交读 READ-COMMITTED 提交读 REPEATABLE-READ 重复读 SERIALIZABLE 可串行化读
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ （可重读）
这里需要注意的是 ：与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ（可重读）事务隔离级别 下使用的是 Next-Key Lock 锁 算法，因此可以避免幻读的产生，这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以 说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ（可重读） 已经可以完全保证事务的隔离性要 求，即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内 容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失 。
InnoDB 存储引擎在分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
文件与数据库都是需要较大的存储，也就是说，它们都不可能全部存储在内存中，故需要存储到磁盘上。而所谓索引，则为了数据的快速定位与查找，那么索引的结构组织要尽量减少查找过程中磁盘I/O的存取次数，因此B+树相比B树更为合适。数据库系统巧妙利用了局部性原理与磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，而红黑树这种结构，高度明显要深的多，并且由于逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远，无法利用局部性。
最重要的是，B+树还有一个最大的好处：方便扫库。
B树必须用中序遍历的方法按序扫库，而B+树直接从叶子结点挨个扫一遍就完了，B+树支持range-query非常方便，而B树不支持，这是数据库选用B+树的最主要原因。
B+树查找效率更加稳定，B树有可能在中间节点找到数据，稳定性不够。
B+tree的磁盘读写代价更低：B+tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针(红色部分)，因此其内部结点相对B 树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一块盘中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多，相对来说IO读写次数也就降低了；
B+tree的查询效率更加稳定：由于内部结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引，所以，任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当；
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
而在 MySQL 中，恢复机制是通过回滚日志（undo log）实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
回滚日志作用：1)能够在发生错误或者用户执行 ROLLBACK 时提供回滚相关的信息 2) 在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
InnoDB
MyISAM
总结
数据库并发会带来脏读、幻读、丢弃更改、不可重复读这四个常见问题，其中：
脏读 ：在第一个修改事务和读取事务进行的时候，读取事务读到的数据为100，这是修改之后的数据，但是之后该事务满足一致性等特性而做了回滚操作，那么读取事务得到的结果就是脏数据了。
幻读 ：一般是T1在某个范围内进行修改操作（增加或者删除），而T2读取该范围导致读到的数据是修改之间的了，强调范围。
丢弃修改 ：两个写事务T1 T2同时对A=0进行递增操作，结果T2覆盖T1，导致最终结果是1 而不是2，事务被覆盖
不可重复读 ：T2 读取一个数据，然后T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
第一个事务首先读取var变量为50，接着准备更新为100的时，并未提交，第二个事务已经读取var为100，此时第一个事务做了回滚。最终第二个事务读取的var和数据库的var不一样。
T1 读取某个范围的数据，T2 在这个范围内插入新的数据，T1 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。
T1 和 T2 两个事务都对一个数据进行修改，T1 先修改，T2 随后修改，T2 的修改覆盖了 T1 的修改。例如：事务1读取某表中的数据A=50，事务2也读取A=50，事务1修改A=A+50，事务2也修改A=A+50，最终结果A=100，事务1的修改被丢失。
T2 读取一个数据，T1 对该数据做了修改。如果 T2 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。
悲观锁，先获取锁，再进行业务操作，一般就是利用类似 SELECT … FOR UPDATE 这样的语句，对数据加锁，避免其他事务意外修改数据。当数据库执行SELECT … FOR UPDATE时会获取被select中的数据行的行锁，select for update获取的行锁会在当前事务结束时自动释放，因此必须在事务中使用。
乐观锁，先进行业务操作，只在最后实际更新数据时进行检查数据是否被更新过。Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。
分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
通过分表 ，可以减少数据库的单表负担，将压力分散到不同的表上，同时因为不同的表上的数据量少了，起到提高查询性能，缩短查询时间的作用，此外，可以很大的缓解表锁的问题。分表策略可以归纳为垂直拆分和水平拆分:
水平分表 ：取模分表就属于随机分表，而时间维度分表则属于连续分表。如何设计好垂直拆分，我的建议：将不常用的字段单独拆分到另外一张扩展表. 将大文本的字段单独拆分到另外一张扩展表, 将不经常修改的字段放在同一张表中，将经常改变的字段放在另一张表中。对于海量用户场景，可以考虑取模分表，数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。
库内分表 ，仅仅是解决了单表数据过大的问题，但并没有把单表的数据分散到不同的物理机上，因此并不能减轻 MySQL 服务器的压力，仍然存在同一个物理机上的资源竞争和瓶颈，包括 CPU、内存、磁盘 IO、网络带宽等。
分库与分表带来的分布式困境与应对之策 数据迁移与扩容问题----一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。分页与排序问题----需要在不同的分表中将数据进行排序并返回，并将不同分表返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。
不可重复读的重点是修改，幻读的重点在于新增或者删除。
视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的 sql 操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。
视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。
创建视图：create view xxx as xxxx
对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
B+tree的磁盘读写代价更低，B+tree的查询效率更加稳定 数据库索引采用B+树而不是B树的主要原因：B+树只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树只能中序遍历所有节点，效率太低。
B+树的特点
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列 2）对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。
如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称 之为“覆盖索引”。
我们知道在InnoDB存储引 擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次,这样就 会比较慢。覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！
举例 ：
学号姓名性别年龄系别专业 20020612李辉男20计算机软件开发 20060613张明男18计算机软件开发 20060614王小玉女19物理力学 20060615李淑华女17生物动物学 20060616赵静男21化学食品化学 20060617赵静女20生物植物学
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。

mysql数据库面试题（学生表_课程表_成绩表_教师表）

Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)学生表
Sid：学号
Sname：学生姓名
Sage：学生年龄
Ssex：学生性别
Course(Cid,Cname,Tid)课程表
Cid：课程编号
Cname：课程名称
Tid：教师编号
SC(Sid,Cid,score)成绩表
Sid：学号
Cid：课程编号
score：成绩
Teacher(Tid,Tname)教师表
Tid：教师编号：
Tname：教师名字

1、插入数据

2、删除课程表所有数据

3、将学生表中的姓名 张三修改为张大山

或者

4、查询姓’李’的老师的个数：

5、查询所有课程成绩小于60的同学的学号、姓名：

6、查询没有学全所有课的同学的学号、姓名

7、查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩

8、查询学过“100”并且也学过编号“101”课程的同学的学号、姓名

9、查询“100”课程比“101”课程成绩高的所有学生的学号

10、查询课程编号“100”的成绩比课程编号“101”课程高的所有同学的学号、姓名

11、查询学过“鲁迅”老师所教的所有课的同学的学号、姓名

12、查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩

13、查询至少有一门课与学号为“1”同学所学相同的同学的学号和姓名

14、把“SC”表中“鲁迅”老师教的课的成绩都更改为此课程的平均成绩，
错误

15、查询和“2”学号的同学学习的课程完全相同的其他同学学号和姓名

16、删除学习“鲁迅”老师课的SC表记录

17、向SC表中插入一些记录，这些记录要求符合以下条件：没有上过编号“003”课程的同学学号、002号课的平均成绩

18、查询各科成绩最高和最低的分：以如下的形式显示：课程ID，最高分，最低分

19、按各科平均成绩从低到高和及格率的百分数从高到低顺序

20、查询如下课程平均成绩和及格率的百分数(用”1行”显示): 数学（100），语文（101），英语（102）

22、查询不同老师所教不同课程平均分从高到低显示

23、查询如下课程成绩第3名到第6名的学生成绩单：数学（100），语文（101），英语（102）

23、统计下列各科成绩，各分数段人数：课程ID，课程名称，[100-85],[85-70],[70-60],[ 小于60]

24、查询学生平均成绩及其名次

25、查询各科成绩前三名的记录（不考虑成绩并列情况）

26、查询每门课程被选修的学生数

27、查询出只选修一门课程的全部学生的学号和姓名

28、查询男生、女生人数

29、查询姓“张”的学生名单

30、查询同名同姓的学生名单，并统计同名人数

31、1981年出生的学生名单（注：student表中sage列的类型是datetime）

32、查询平均成绩大于85的所有学生的学号、姓名和平均成绩

33、查询每门课程的平均成绩，结果按平均成绩升序排序，平均成绩相同时，按课程号降序排列

34、查询课程名称为“英语”，且分数低于60的学生名字和分数

35、查询所有学生的选课情况

36、查询任何一门课程成绩在70分以上的姓名、课程名称和分数

37、查询不及格的课程，并按课程号从大到小的排列

38、查询课程编号为“101”且课程成绩在80分以上的学生的学号和姓名

39、求选了课程的学生人数：

40、查询选修“鲁迅”老师所授课程的学生中，成绩最高的学生姓名及其成绩

41、检索至少选修两门课程的学生学号

42、查询全部学生都选修的课程的课程号和课程名(1.一个课程被全部的学生选修，2.所有的学生选择的所有课程)

43、查询没学过“鲁迅”老师讲授的任一门课程的学生姓名

44、查询两门以上不及格课程的同学的学号及其平均成绩

45、检索“101”课程分数小于60，按分数降序排列的同学学号

46、删除“2”同学的“101”课程的成绩

sql面试题(查看数据中指定几行记录)_MySQL

分享一个sql数据库面试题。问题：表 table1,主键为 ID,ID为自动编号（ID可能不连续），要求查询第31-40行记录，请问SQL语句怎么写？实现代码：--SQL server select top 10 * from (select top 40 * from table1 order by ID) a order by ID desc --Oracle select * from (select top 40 * from t order by ID) a where rownum>30

【MySQL】20个经典面试题

原文链接： http://bbs.51cto.com/thread-1470880-1.html

基本原理流程，3个线程以及之间的关联；

(1)、varchar与char的区别
(2)、varchar(50)中50的涵义
(3)、int（20）中20的涵义
(4)、mysql为什么这么设计

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。

(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。

开放性问题：据说是腾讯的

一道关于mysql的面试题，求助

select class,及格人数,不及格人数 from
(select class,count(*) 及格人数 from tb1 where score>=60 group by class) t1 join (select class, count(*) 不及格人数 from tb1 where score<60 group by class) t2 on t1.class=t2.class;
非常简单的：
SELECT `class`,
SUM(CASE WHEN score>=60 THEN 1 ELSE 0 END),
SUM(CASE WHEN score>=60 THEN 0 ELSE 1 END)
FROM tb1
GROUP BY 1
主要是考试GROUP BY分组统计，CASE WHEN THEN ELSE END分情形功能，这个是非常典型的应用，几乎所有的数据库都支持上面的语句。

关于mysql面试题

1 数据表加1个字段，userid用来记录正在处理的人，进入php页面时，写入该字段。处理完成时，或未处理直接退出时，清空userid记录。其他人进入php页面时判断userid是否为空，不为空则禁止进入。
2 lock 和 unlock
mysql> LOCK TABLES real_table WRITE, insert_table WRITE;
mysql> INSERT INTO real_table SELECT * FROM insert_table;
mysql> TRUNCATE TABLE insert_table;
mysql> UNLOCK TABLES;
3 mysql_insert_id() 得到插入的id
4 select last_insert_id()

15个 MySQL 基础面试题，DBA 们准备好了吗

1、set password 'root'@'localhost'=password("root");
2、update user set password=password("root") where user='root'

sql 面试题

我是在自己数据库里建立了书表（book《id,bookname,writer》）,评论表(say《pid,say,bookid》)
建好表：考皮可以直接运行
1、 每种书被评价的次数
sql：select count(*) as 评价次数,a.bookname as 书名 from book as a,say as b where a.id = b.bookid group by b.bookid
2 被评价次数最多的书
我的数据库是mysql，所以分sql server与mysql
mysql:select ok.bid 书名 from (select count(*) as counts,a.bookname as bid from book a,say b
where a.id = b.bookid
group by bookid order by counts desc)as ok limit 0,1
sql server:select top 1 ok.bid 书名 from (select count(*) as counts,a.bookname as bid from book a,say b
where a.id = b.bookid
group by bookid order by counts desc)as ok
如若需要交流可加q：739568191
1. select s.title, count(p.id)
from 书表 s left join 评论 p on s.id=p.书表中的id
group by s.title
(注意:左外连接的作用是将评价数为0的书显示出来.count(p.id)和count(*)的区别是count(p.id)不计入p.id为null的行)
2. select top 1 s.title, count(p.id)
from 书表 s left join 评论 p on s.id=p.书表中的id
group by s.title order by 2 desc
(以第2列倒序排序,取第1行)