MySQL的复制原理以及流程
基本原理流程，3个线程以及之间的关联；
- 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；
- 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；
- 从：sql执行线程——执行relay log中的语句；
mysql中myisam与innodb的区别
5点不同
InnoDB支持事务，MyISAM不支持，对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此，主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持
InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快； 但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。注意的是，当count(*)语句包含 where条件时，两种表的操作是一样的。
Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；
对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。
DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除
innodb引擎的4大特性
插入缓冲（insert buffer)
插入主键聚集索引，是顺序的，不需要磁盘的随机读取；但是这也导致同一个表中的非聚集索引不是顺序的，因为B+树的特性决定了非聚集索引插入的离散型。
插入缓存就是为提高非聚集索引的插入和更新操作的性能而做的优化设计，其原理将插入数据先放到内存就直接返回上层，上层看来已经插入成功，其实插入数据还在内存中，内部会触发内存的索引数据与物理的索引数据进行合并操作，合并时将多个插入合并到一个操作（正好一个索引页），这样大大提高了对非聚集索引插入的性能。二次写(double write)
为了提升数据页的可靠性。
写数据页的时候宕机怎么办？
重做日志，但是如果物理页已经损坏了怎么版？
用doubleWrite：发现物理页损坏了，则找到其前面的一个副本，用副本来还原当前页，再重做日志。自适应哈希索引(ahi)
原先的索引是B+树结构，当查询频繁，建立哈希可以提高效率，则自动构建哈希索引，提高速度。异步IO(Async IO)
同时发起多个IO请求（索引页的扫描），可以将多个IO请求合并为一个IO操作，同时将每个IO请求的结果进行Merge。刷新邻接页
刷新一个脏页的同事检查所在区的其他页是否需要一起刷新。
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。
MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义
(1)、varchar与char的区别
char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型
(2)、varchar(50)中50的涵义
最多存放50个字符，varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)
(3)、int（20）中20的涵义
是指显示字符的长度
但要加参数的，最大为255，比如它是记录行数的id,插入10笔资料，它就显示00000000001 ~~~00000000010，当字符的位数超过11,它也只显示11位，如果你没有加那个让它未满11位就前面加0的参数，它不会在前面加0
20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变；
(4)、mysql为什么这么设计
对大多数应用没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int(20)存储和计算均一样；
innodb的事务与日志的实现方式
(1)、有多少种日志；
- 错误日志：记录出错信息，也记录一些警告信息或者正确的信息。
- 查询日志：记录所有对数据库请求的信息，不论这些请求是否得到了正确的执行。
- 慢查询日志：设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。
- 二进制日志binlog：记录对数据库执行更改的所有操作。
- 中继日志relay log：
- 事务日志 redo log / undo log：
(2)、事物的4种隔离级别
- 读未提交(RU)
- 读已提交(RC)
- 可重复读(RR)
- 串行
(3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。
事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲（Innodb log buffer）来实现的，当开始一个事务的时候，会记录该事务的lsn(log sequence number)号; 当事务执行时，会往InnoDB存储引擎的日志
的日志缓存里面插入事务日志；当事务提交时，必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘（通过innodb_flush_log_at_trx_commit来控制），也就是写数据前，需要先写日志。这种方式称为“预写日志方式”
MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别
(1)、binlog的日志格式的种类和分别
(2)、适用场景；
(3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。
- Statement：
每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中，过程导向（没有关注结果）。
优点：记录sql语句上下文相关信息
缺点：存储过程，或function，以及trigger的调用和触发无法被正确复制 - Row:
不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改成什么样子，结果导向（不关注过程）。
优点：仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。
缺点：产生大量的日志内容。 - Mixedlevel:
是以上两种level的混合使用，一般的语句修改使用statment格式保存binlog，如一些函数，statement无法完成主从复制的操作，则 采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式
MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？
(1)、没有经验的，可以不问；
(2)、有经验的，问他们的处理思路。
- 找出占用的线程杀掉，分析日志，找问题，解决
- mysql> show processlist; 找出占用cpu的线程
- 常见问题 ：
- 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。
mysql> set global wait_timeout=20; - 增加 tmp_table_size 值
- SQL语句没有建立索引
- 函数计算的，放到应用层进行
- 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。
sql优化
使用explain，分析优化， 各item的意义；
select_type
表示查询中每个select子句的类型
type
表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型”
possible_keys
指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用
key
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL
key_len
表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度
ref
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
Extra
包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息profile的意义以及使用场景
查询到 SQL 会执行多少时间, 并看出 CPU/Memory 使用量, 执行过程中 Systemlock, Table lock 花多少时间等等
备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理
(1)、备份计划；
利用空闲间隔
长期全量备份
每天增量备份
删除1个月前的备份数据
(2)、备份恢复时间；
(3)、xtrabackup实现原理
在InnoDB内部会维护一个redo日志文件，我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时，InnoDB会检查数据文件和事务日志，并执行两个步骤：它应用（前滚）已经提交的事务日志到数据文件，并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。
500台db，在最快时间之内重启
采用docker swarm
或者自动化配置和部署工具，如Puppet、Chef、Ansible和SaltStack
innodb的读写参数优化
(1)、读取参数
global buffer pool以及 local buffer；
(2)、写入参数；
innodb_flush_log_at_trx_commit
innodb_buffer_pool_size
(3)、与IO相关的参数；
innodb_write_io_threads = 8
innodb_read_io_threads = 8
innodb_thread_concurrency = 0
(4)、缓存参数以及缓存的适用场景。
query cache/query_cache_type
你是如何监控你们的数据库的？你们的慢日志都是怎么查询的？
监控的工具有很多，例如zabbix，lepus，我这里用的是lepus
你是否做过主从一致性校验，如果有，怎么做的，如果没有，你打算怎么做？
主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等
表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为为主，请问
(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。
拆带来的问题：连接消耗 + 存储拆分空间；不拆可能带来的问题：查询性能；
如果能容忍拆分带来的空间问题,拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区) 顺序IO,减少连接消耗,最后这是一个文本列再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗
如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话:上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题,那么不拆就是最好的选择
18、MySQL中InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的？为什么是这样子的？
InnoDB是基于索引来完成行锁
例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;
for update 可以根据条件来完成行锁锁定,并且 id 是有索引键的列,
如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁,,并发将无从谈起
开放性问题：
一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录
1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引
select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;
2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。
select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;
