MySQL凭借着它不错的性能、不错的稳定性、数据的安全性常年稳居行业老二宝座，成为互联网公司首选数据库。
越来越多的DBA和后端同学在工作中少不了和MySQL打交道，也经常会产生这样的疑问：
为什么我写的sql语句性能这么低？
为什么明明我建了索引却没有用到索引？
为什么突然我的数据就成了乱码？
为什么我备份的文件在主库恢复，数据无法同步到从库？
为什么我的数据库数据不多，却占了很多的空间？
生产中我应该选择哪种隔离级别？
生产中都在使用innodb存储引擎，我却对它一无所知？
我应该怎么规划缓冲池才能让数据库性能更高？
为什么我做表数据迁移这么慢？
为什么我写的sql会造成那么多的锁冲突、死锁？
为什么我不能将数据恢复到任意时间点？
为什么我不能解决公司主从复制架构中的故障？
吧啦吧啦一大堆问题……
在面试中MySQL的一些知识更成为躲不过的问题，比如b+tree索引、MVCC、隔离级别的实现、锁的使用，主从复制，MySQL性能优化、事务两阶段提交等等都成为了面试考题重灾区。下面来看下我总结的面试题。
一、为什么用自增列作为主键
1、如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。
如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。
如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。
2、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(主键插入性能最高，因为是顺序的)，当一页写满，就会自动开辟一个新的页
3、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
此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、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来重建表并优化填充页面。
二、为什么在字段上添加索引能提高查询效率
1、添加索引的字段的值，是存放在索引构建的b+tree的叶子节点上，并经过排序存放；
2、如有相关查询进来，会通过索引创建的b+tree获取数据所在的数据页（b+tree与二分查找法配合，只需几次io消耗就可以找到对应的数据页）；
3、找到数据页后，将页加载到buffer pool中，再内存中从数据页中获取具体数据；
三、B+树索引和哈希索引的区别
B+树是一个平衡的多叉树结构，从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1，而且同层级的节点间有指针相互链接，是有序的，如下图：
哈希索引就是采用一定的哈希算法，把键值换算成新的哈希值，检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找，只需一次哈希算法即可,是无序的，如下图所示：
四、哈希索引的优势：
等值查询，哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。）；MySQL中在缓冲池中会开启自适应哈希索引。
五、说说你对MySQL聚集索引的理解
1、聚集索引的选择：
会优先选择显示创建的主键作为聚集索引；
如果没有则选择第一个创建的非空唯一索引作为聚集索引；
如都没有则系统会创建一个实例级别的rowid作为聚集索引。
2、聚集索引的特点：
聚集索引的键值顺序决定了表数据行的物理顺序；
叶子节点上存放的是整行数据；
一张表只能创建一个聚集索引。
六、说说MySQL如何优化普通索引的写操作
如一个普通索引的插入操作，对于非聚集索引叶子节点的插入不再是顺序的了，这时就需要离散地访问非聚集索引页，由于随机读取的存在而导致了插入操作性能下降。
MySQL通过insert buffer（插入缓冲）这个特性，来优化普通索引的写入操作。
对于非聚集索引的插入操作，不是每一次直接插入到索引页中，而是先判断插入的非聚集索引页是否在缓冲池中，若在，则直接插入；若不在，则先放入到一个Insert Buffer对象中。然后再以一定的频率和情况进行Insert Buffer和辅助索引页子节点的merge（合并）操作，这时通常能将多个插入合并到一个操作中（因为在一个索引页中），这就大大提高了对于非聚集索引插入的性能。
七、说说前缀索引使用的注意事项
建前缀索引时，最重要的是定义好长度，把握好度，即可节省内存使用，又可以减少额外的查询成本；前缀索引会对覆盖索引产生影响
八、说说索引影响着哪些方面
索引关乎着MySQL性能，影响着方方面面；
最主要的有这几点：提升读性能；减少锁等待和死锁；主从复制中sql线程利用索引进行回放，减少主从延迟。
九、什么情况下应不建或少建索引
首先大家要知道索引的用处：索引就是用来从大量数据中获取少部分数据
1、经常更新的字段
2、重复值比较高的字段
3、不经常查询的字段
4、如果表中记录数特别特别少，就不建议在表中字段上创建索引；但是如果达到万级别以上，还是建议创建索引
十、如何限制某ip段下的某个ip用户不允许登录
利用用户ip精确匹配的特点；假如原先用户ergou@'192.168.58.%'，重新创建一个用户，如ergou@'192.168.58.51'，并重新设置密码；这样就会用户通过用户ergou登录，就会匹配到ergou@'192.168.58.51'。
十一、delete与truncate区别
1、delete是逻辑删除，按行删除数据，效率低，支持回滚；但是大家要知道delete只是做了一个删除的标记，具体的删除是由purge线程完成删除，这才会释放空间
2.truncate是物理删除，释放空间，速度快，不支持回滚
十二、生产中为什么建议字段使用not null约束
1、从性能来说，空值会存放在b+tree的左边，造成索引性能下降
2、空值需要更多的存储空间，多1个字节（null列上建立索引后）
3、造成统计结果的不准确，count(*)会统计允许为null的字段，count(某字段)不含null值
十三、什么情况下使用不到索引
1、where条件：
列进行计算：
explain select * from orders where o_custkey=o_custkey+1;
列使用函数：
explain select * from orders where o_custkey=ceil(o_custkey);
列进行隐式转换：
explain select * from emp where ename=007;
2、联合索引：用到范围查询，只能用到部分索引
3、联表查询：
关联条件字符集不同，不走索引
关联条件的列类型不同，不走索引
4、其他情况：
。select * from emp;
。查询结果集大于数据量的30%，不走索引
explain select * from emp where empno > 7000;
。索引本身失效
。like '%s'
explain select * from emp where ename like '%s';
。not in(111,9999) 普通索引，如果是主键索引，会被优化为范围查询，可以利用索引
explain select * from emp where empno not in(111, 9999);
。!=
explain select * from emp where empno != 9999;
十六、四种隔离级别
读未提交（read-uncommitted）RU，产生脏读
读已提交（read-committed）RC，不会产生脏读，产生不可重复读；
可重复读（repeatable-read）RR，不会产生脏读，不会产生不可重复读；会产生幻读（但是innodb默认会阻止产生幻读，通过锁实现）；
可串行化（serializeable），不会产生脏读，不会产生不可重复读；不会产生幻读；完美符合事务，但性能最低
十七、MVVC
MySQL InnoDB存储引擎，实现的是基于多版本的并发控制协议——MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
MVCC最大的好处：读不加锁，读写不冲突。在读多写少的OLTP应用中，读写不冲突是非常重要的，极大的增加了系统的并发性能，现阶段几乎所有的RDBMS，都支持了MVCC。
MVCC由数据页中的事务id、回滚指针+undo日志，read view构成
十八、事务两阶段提交
阶段1：写redo log，事务处于prepare
阶段2：写binlog，事务处于commit
写binlog成功有xid事件，会将xid写入redo log
十九、binlog与redo log区别
①redo log是innodb存储引擎独有的，binlog是不区分存储引擎
②记录内容不同，redo log是物理逻辑日志，记录页的变化过程；binlog是逻辑日志，记录事务具体操作的内容
③写入时间不同，先写入redo log，再写入binlog
④redo log是循环使用文件，binlog每次新增一个文件
二十、如何快速将一张大表迁移到其他数据库实例
二十一、事务是如何实现的
二十二、MySQL在RR隔离级别下如何阻止幻读
二十三、生产如何尽量避免死锁
二十四、不同隔离级别下、不同索引下innodb行锁的粒度是什么样的
二十五、mysqldump备份原理
二十六、innodb存储引擎行锁冲突问题
二十七、MySQL在备份时，怎么做到一致性备份
二十八、主从复制原理
二十九、主从复制架构的瓶颈
三十、如何减少主从复制延迟
三十一、过滤复制会产生哪些问题
三十二、主从复制中断如何处理
三十三、1062或者1032错误，如何解决
三十四、如何将数据库回档到任意的一天
三十五、说说5.7和8.0在主从复制方面的改进
三十六、DML变慢的原因