Java面试--Mysql篇

项目采用垂直分库（微服务拆分），水平分库解决单表超1000万问题，通过MyCat按ID取模分片，分摊存储与查询压力。

主从同步：主库通过Binlog记录变更，从库读取Binlog写入Relay Log并重放，实现数据同步。

MVCC通过隐藏字段（trx_id、roll_pointer）、undo log版本链和ReadView实现事务隔离，不同隔离级别基于快照读控制版本可见性，避免读写冲突。

redo log记录数据页物理变化，确保宕机恢复与事务持久性；undo log记录逻辑操作，支持回滚保证原子性与一致性。

并发事务引发脏读、不可重复读和幻读问题。MySQL默认隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ），平衡性能与一致性，串行化可彻底解决但性能低。

SQL优化需优化字段类型与索引设计，避免低效查询（如SELECT *），利用分页/分区技术，并通过分库分表提升性能 。

SQL优化需优化字段类型与索引设计，避免低效查询（如SELECT *），利用分页/分区技术，并通过分库分表提升性能 。

索引失效主因包括未遵循最左匹配原则 、模糊查询以%开头 、索引列运算/函数 、隐式类型转换 、复合索引中间使用范围查询导致右侧失效

索引创建原则：数据量大时建索引，高频查询/排序字段优先，多用复合索引，低区分度字段靠后，长字段用前缀索引，控制总量避免拖累写入。

覆盖索引直接返回索引列避免回表，提升查询性能。超大分页可通过子查询+覆盖索引优化，先查ID再关联获取数据，减少全表扫描。

聚簇索引数据与索引一体（主键构成），非聚簇索引分离存储（叶子节点存主键值）。回表指通过二级索引查主键再查聚簇索引取完整数据。

索引是提升MySQL查询效率的数据结构，InnoDB采用B+树存储，相比B树，B+树数据仅存于叶子节点且双向链接，范围查询更高效稳定。

通过EXPLAIN分析慢SQL，检查key/type确认索引命中及执行计划，结合Extra判断回表，优化索引或调整查询字段避免全表扫描。

MySQL慢查询可通过监控工具（如Skywalking）或开启慢查询日志定位，设置阈值（如2秒）自动记录超时SQL，便于优化分析。