mysql數(shù)據(jù)庫怎么面試,mysql數(shù)據(jù)庫面試題常問

「春招系列」MySQL面試核心25問（附答案）

篇幅所限本文只寫了MySQL25題，像其他的Redis，SSM框架，算法，計網(wǎng)等技術(shù)棧的面試題后面會持續(xù)更新，個人整理的1000余道面試八股文會放在文末給大家白嫖，最近有面試需要刷題的同學(xué)可以直接翻到文末領(lǐng)取。

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如果表使用自增主鍵，那么每次插入新的記錄，記錄就會順序添加到當(dāng)前索引節(jié)點的后續(xù)位置，當(dāng)一頁寫滿，就會自動開辟一個新的頁。如果使用非自增主鍵（如果身份證號或?qū)W號等），由于每次插入主鍵的值近似于隨機，因此每次新紀(jì)錄都要被插到現(xiàn)有索引頁得中間某個位置， 頻繁的移動、分頁操作造成了大量的碎片，得到了不夠緊湊的索引結(jié)構(gòu)，后續(xù)不得不通過OPTIMIZE TABLE（optimize table）來重建表并優(yōu)化填充頁面。

Server層按順序執(zhí)行sql的步驟為：

簡單概括：

可以分為服務(wù)層和存儲引擎層兩部分，其中：

服務(wù)層包括連接器、查詢緩存、分析器、優(yōu)化器、執(zhí)行器等 ，涵蓋MySQL的大多數(shù)核心服務(wù)功能，以及所有的內(nèi)置函數(shù)（如日期、時間、數(shù)學(xué)和加密函數(shù)等），所有跨存儲引擎的功能都在這一層實現(xiàn)，比如存儲過程、觸發(fā)器、視圖等。

存儲引擎層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的存儲和提取 。其架構(gòu)模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多個存儲引擎。現(xiàn)在最常用的存儲引擎是InnoDB，它從MySQL 5.5.5版本開始成為了默認(rèn)的存儲引擎。

Drop、Delete、Truncate都表示刪除，但是三者有一些差別：

Delete 用來刪除表的全部或者一部分?jǐn)?shù)據(jù)行，執(zhí)行Delete之后，用戶需要提交(commmit)或者回滾(rollback)來執(zhí)行刪除或者撤銷刪除，會觸發(fā)這個表上所有的delete觸發(fā)器。

Truncate 刪除表中的所有數(shù)據(jù)，這個操作不能回滾，也不會觸發(fā)這個表上的觸發(fā)器，TRUNCATE比Delete更快，占用的空間更小。

Drop 命令從數(shù)據(jù)庫中刪除表，所有的數(shù)據(jù)行，索引和權(quán)限也會被刪除，所有的DML觸發(fā)器也不會被觸發(fā)，這個命令也不能回滾。

因此，在不再需要一張表的時候，用Drop；在想刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)行時候，用Delete；在保留表而刪除所有數(shù)據(jù)的時候用Truncate。

隔離級別臟讀不可重復(fù)讀幻影讀 READ-UNCOMMITTED 未提交讀 READ-COMMITTED 提交讀 REPEATABLE-READ 重復(fù)讀 SERIALIZABLE 可串行化讀

MySQL InnoDB 存儲引擎的默認(rèn)支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ （可重讀）

這里需要注意的是 ：與 SQL 標(biāo)準(zhǔn)不同的地方在于InnoDB 存儲引擎在 REPEATABLE-READ（可重讀）事務(wù)隔離級別 下使用的是 Next-Key Lock 鎖 算法，因此可以避免幻讀的產(chǎn)生，這與其他數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(如 SQL Server)是不同的。所以 說InnoDB 存儲引擎的默認(rèn)支持的隔離級別是 REPEATABLE-READ（可重讀） 已經(jīng)可以完全保證事務(wù)的隔離性要 求，即達到了 SQL標(biāo)準(zhǔn)的SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

因為隔離級別越低，事務(wù)請求的鎖越少，所以大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的隔離級別都是READ-COMMITTED(讀取提交內(nèi) 容):，但是你要知道的是InnoDB 存儲引擎默認(rèn)使用 REPEATABLE-READ（可重讀）并不會有任何性能損失 。

InnoDB 存儲引擎在分布式事務(wù) 的情況下一般會用到SERIALIZABLE(可串行化)隔離級別。

主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據(jù)庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

文件與數(shù)據(jù)庫都是需要較大的存儲，也就是說，它們都不可能全部存儲在內(nèi)存中，故需要存儲到磁盤上。而所謂索引，則為了數(shù)據(jù)的快速定位與查找，那么索引的結(jié)構(gòu)組織要盡量減少查找過程中磁盤I/O的存取次數(shù)，因此B+樹相比B樹更為合適。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)巧妙利用了局部性原理與磁盤預(yù)讀原理，將一個節(jié)點的大小設(shè)為等于一個頁，這樣每個節(jié)點只需要一次I/O就可以完全載入，而紅黑樹這種結(jié)構(gòu)，高度明顯要深的多，并且由于邏輯上很近的節(jié)點(父子)物理上可能很遠，無法利用局部性。

最重要的是，B+樹還有一個最大的好處：方便掃庫。

B樹必須用中序遍歷的方法按序掃庫，而B+樹直接從葉子結(jié)點挨個掃一遍就完了，B+樹支持range-query非常方便，而B樹不支持，這是數(shù)據(jù)庫選用B+樹的最主要原因。

B+樹查找效率更加穩(wěn)定，B樹有可能在中間節(jié)點找到數(shù)據(jù)，穩(wěn)定性不夠。

B+tree的磁盤讀寫代價更低：B+tree的內(nèi)部結(jié)點并沒有指向關(guān)鍵字具體信息的指針(紅色部分)，因此其內(nèi)部結(jié)點相對B 樹更小。如果把所有同一內(nèi)部結(jié)點的關(guān)鍵字存放在同一塊盤中，那么盤塊所能容納的關(guān)鍵字?jǐn)?shù)量也越多。一次性讀入內(nèi)存中的需要查找的關(guān)鍵字也就越多，相對來說IO讀寫次數(shù)也就降低了；

B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定：由于內(nèi)部結(jié)點并不是最終指向文件內(nèi)容的結(jié)點，而只是葉子結(jié)點中關(guān)鍵字的索引，所以，任何關(guān)鍵字的查找必須走一條從根結(jié)點到葉子結(jié)點的路。所有關(guān)鍵字查詢的路徑長度相同，導(dǎo)致每一個數(shù)據(jù)的查詢效率相當(dāng)；

視圖是一種虛擬的表，通常是有一個表或者多個表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游標(biāo)是對查詢出來的結(jié)果集作為一個單元來有效的處理。一般不使用游標(biāo)，但是需要逐條處理數(shù)據(jù)的時候，游標(biāo)顯得十分重要。

而在 MySQL 中，恢復(fù)機制是通過回滾日志（undo log）實現(xiàn)的，所有事務(wù)進行的修改都會先記錄到這個回滾日志中，然后在對數(shù)據(jù)庫中的對應(yīng)行進行寫入。當(dāng)事務(wù)已經(jīng)被提交之后，就無法再次回滾了。

回滾日志作用：1)能夠在發(fā)生錯誤或者用戶執(zhí)行 ROLLBACK 時提供回滾相關(guān)的信息 2) 在整個系統(tǒng)發(fā)生崩潰、數(shù)據(jù)庫進程直接被殺死后，當(dāng)用戶再次啟動數(shù)據(jù)庫進程時，還能夠立刻通過查詢回滾日志將之前未完成的事務(wù)進行回滾，這也就需要回滾日志必須先于數(shù)據(jù)持久化到磁盤上，是我們需要先寫日志后寫數(shù)據(jù)庫的主要原因。

InnoDB

MyISAM

總結(jié)

數(shù)據(jù)庫并發(fā)會帶來臟讀、幻讀、丟棄更改、不可重復(fù)讀這四個常見問題，其中：

臟讀 ：在第一個修改事務(wù)和讀取事務(wù)進行的時候，讀取事務(wù)讀到的數(shù)據(jù)為100，這是修改之后的數(shù)據(jù)，但是之后該事務(wù)滿足一致性等特性而做了回滾操作，那么讀取事務(wù)得到的結(jié)果就是臟數(shù)據(jù)了。

幻讀 ：一般是T1在某個范圍內(nèi)進行修改操作（增加或者刪除），而T2讀取該范圍導(dǎo)致讀到的數(shù)據(jù)是修改之間的了，強調(diào)范圍。

丟棄修改 ：兩個寫事務(wù)T1 T2同時對A=0進行遞增操作，結(jié)果T2覆蓋T1，導(dǎo)致最終結(jié)果是1 而不是2，事務(wù)被覆蓋

不可重復(fù)讀 ：T2 讀取一個數(shù)據(jù)，然后T1 對該數(shù)據(jù)做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果不同。

第一個事務(wù)首先讀取var變量為50，接著準(zhǔn)備更新為100的時，并未提交，第二個事務(wù)已經(jīng)讀取var為100，此時第一個事務(wù)做了回滾。最終第二個事務(wù)讀取的var和數(shù)據(jù)庫的var不一樣。

T1 讀取某個范圍的數(shù)據(jù)，T2 在這個范圍內(nèi)插入新的數(shù)據(jù)，T1 再次讀取這個范圍的數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和和第一次讀取的結(jié)果不同。

T1 和 T2 兩個事務(wù)都對一個數(shù)據(jù)進行修改，T1 先修改，T2 隨后修改，T2 的修改覆蓋了 T1 的修改。例如：事務(wù)1讀取某表中的數(shù)據(jù)A=50，事務(wù)2也讀取A=50，事務(wù)1修改A=A+50，事務(wù)2也修改A=A+50，最終結(jié)果A=100，事務(wù)1的修改被丟失。

T2 讀取一個數(shù)據(jù)，T1 對該數(shù)據(jù)做了修改。如果 T2 再次讀取這個數(shù)據(jù)，此時讀取的結(jié)果和第一次讀取的結(jié)果不同。

悲觀鎖，先獲取鎖，再進行業(yè)務(wù)操作，一般就是利用類似 SELECT … FOR UPDATE 這樣的語句，對數(shù)據(jù)加鎖，避免其他事務(wù)意外修改數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)庫執(zhí)行SELECT … FOR UPDATE時會獲取被select中的數(shù)據(jù)行的行鎖，select for update獲取的行鎖會在當(dāng)前事務(wù)結(jié)束時自動釋放，因此必須在事務(wù)中使用。

樂觀鎖，先進行業(yè)務(wù)操作，只在最后實際更新數(shù)據(jù)時進行檢查數(shù)據(jù)是否被更新過。Java 并發(fā)包中的 AtomicFieldUpdater 類似，也是利用 CAS 機制，并不會對數(shù)據(jù)加鎖，而是通過對比數(shù)據(jù)的時間戳或者版本號，來實現(xiàn)樂觀鎖需要的版本判斷。

分庫與分表的目的在于，減小數(shù)據(jù)庫的單庫單表負(fù)擔(dān)，提高查詢性能，縮短查詢時間。

通過分表 ，可以減少數(shù)據(jù)庫的單表負(fù)擔(dān)，將壓力分散到不同的表上，同時因為不同的表上的數(shù)據(jù)量少了，起到提高查詢性能，縮短查詢時間的作用，此外，可以很大的緩解表鎖的問題。分表策略可以歸納為垂直拆分和水平拆分:

水平分表 ：取模分表就屬于隨機分表，而時間維度分表則屬于連續(xù)分表。如何設(shè)計好垂直拆分，我的建議：將不常用的字段單獨拆分到另外一張擴展表. 將大文本的字段單獨拆分到另外一張擴展表, 將不經(jīng)常修改的字段放在同一張表中，將經(jīng)常改變的字段放在另一張表中。對于海量用戶場景，可以考慮取模分表，數(shù)據(jù)相對比較均勻，不容易出現(xiàn)熱點和并發(fā)訪問的瓶頸。

庫內(nèi)分表 ，僅僅是解決了單表數(shù)據(jù)過大的問題，但并沒有把單表的數(shù)據(jù)分散到不同的物理機上，因此并不能減輕 MySQL 服務(wù)器的壓力，仍然存在同一個物理機上的資源競爭和瓶頸，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤 IO、網(wǎng)絡(luò)帶寬等。

分庫與分表帶來的分布式困境與應(yīng)對之策 數(shù)據(jù)遷移與擴容問題----一般做法是通過程序先讀出數(shù)據(jù)，然后按照指定的分表策略再將數(shù)據(jù)寫入到各個分表中。分頁與排序問題----需要在不同的分表中將數(shù)據(jù)進行排序并返回，并將不同分表返回的結(jié)果集進行匯總和再次排序，最后再返回給用戶。

不可重復(fù)讀的重點是修改，幻讀的重點在于新增或者刪除。

視圖是虛擬的表，與包含數(shù)據(jù)的表不一樣，視圖只包含使用時動態(tài)檢索數(shù)據(jù)的查詢；不包含任何列或數(shù)據(jù)。使用視圖可以簡化復(fù)雜的 sql 操作，隱藏具體的細(xì)節(jié)，保護數(shù)據(jù)；視圖創(chuàng)建后，可以使用與表相同的方式利用它們。

視圖不能被索引，也不能有關(guān)聯(lián)的觸發(fā)器或默認(rèn)值，如果視圖本身內(nèi)有order by 則對視圖再次order by將被覆蓋。

創(chuàng)建視圖：create view xxx as xxxx

對于某些視圖比如未使用聯(lián)結(jié)子查詢分組聚集函數(shù)Distinct Union等，是可以對其更新的，對視圖的更新將對基表進行更新；但是視圖主要用于簡化檢索，保護數(shù)據(jù)，并不用于更新，而且大部分視圖都不可以更新。

B+tree的磁盤讀寫代價更低，B+tree的查詢效率更加穩(wěn)定 數(shù)據(jù)庫索引采用B+樹而不是B樹的主要原因：B+樹只要遍歷葉子節(jié)點就可以實現(xiàn)整棵樹的遍歷，而且在數(shù)據(jù)庫中基于范圍的查詢是非常頻繁的，而B樹只能中序遍歷所有節(jié)點，效率太低。

B+樹的特點

在最頻繁使用的、用以縮小查詢范圍的字段,需要排序的字段上建立索引。不宜：1）對于查詢中很少涉及的列或者重復(fù)值比較多的列 2）對于一些特殊的數(shù)據(jù)類型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等。

如果一個索引包含（或者說覆蓋）所有需要查詢的字段的值，我們就稱 之為“覆蓋索引”。

我們知道在InnoDB存儲引 擎中，如果不是主鍵索引，葉子節(jié)點存儲的是主鍵+列值。最終還是要“回表”，也就是要通過主鍵再查找一次,這樣就 會比較慢。覆蓋索引就是把要查詢出的列和索引是對應(yīng)的，不做回表操作！

舉例 ：

學(xué)號姓名性別年齡系別專業(yè) 20020612李輝男20計算機軟件開發(fā) 20060613張明男18計算機軟件開發(fā) 20060614王小玉女19物理力學(xué) 20060615李淑華女17生物動物學(xué) 20060616趙靜男21化學(xué)食品化學(xué) 20060617趙靜女20生物植物學(xué)

主鍵為候選鍵的子集，候選鍵為超鍵的子集，而外鍵的確定是相對于主鍵的。

【MySQL】20個經(jīng)典面試題

原文鏈接：

基本原理流程，3個線程以及之間的關(guān)聯(lián)；

(1)、varchar與char的區(qū)別

(2)、varchar(50)中50的涵義

(3)、int（20）中20的涵義

(4)、mysql為什么這么設(shè)計

2.InnoDB支持行級鎖，而MyISAM支持表級鎖

3.InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

4.InnoDB支持外鍵，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

插入緩沖（insert buffer),二次寫(double write),自適應(yīng)哈希索引(ahi),預(yù)讀(read ahead)

(3)、2者selectcount(*)哪個更快，為什么 myisam更快，因為myisam內(nèi)部維護了一個計數(shù)器，可以直接調(diào)取。

(1)、您是選擇拆成子表，還是繼續(xù)放一起；

(2)、寫出您這樣選擇的理由。

開放性問題：據(jù)說是騰訊的

Mysql 數(shù)據(jù)庫面試問題

select

t1.non_seller,

t3.coupon,

ifnull(sum(t2.bal),0)

from

(select seller,coupon from

(select distinct seller from t2) c,

(select distinct coupon from t2) d

) t3

left join t2 on

t3.seller=t2.seller and t3.coupon=t2.coupon

join t1

on t1.seller=t3.seller

group by

t1.non_seller,t3.coupon

order by t3.coupon,t1.non_seller

mysql數(shù)據(jù)庫面試題（學(xué)生表_課程表_成績表_教師表）

Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)學(xué)生表

Sid：學(xué)號

Sname：學(xué)生姓名

Sage：學(xué)生年齡

Ssex：學(xué)生性別

Course(Cid,Cname,Tid)課程表

Cid：課程編號

Cname：課程名稱

Tid：教師編號

SC(Sid,Cid,score)成績表

Sid：學(xué)號

Cid：課程編號

score：成績

Teacher(Tid,Tname)教師表

Tid：教師編號：

Tname：教師名字

1、插入數(shù)據(jù)

2、刪除課程表所有數(shù)據(jù)

3、將學(xué)生表中的姓名 張三修改為張大山

或者

4、查詢姓’李’的老師的個數(shù)：

5、查詢所有課程成績小于60的同學(xué)的學(xué)號、姓名：

6、查詢沒有學(xué)全所有課的同學(xué)的學(xué)號、姓名

7、查詢平均成績大于60分的同學(xué)的學(xué)號和平均成績

8、查詢學(xué)過“100”并且也學(xué)過編號“101”課程的同學(xué)的學(xué)號、姓名

9、查詢“100”課程比“101”課程成績高的所有學(xué)生的學(xué)號

10、查詢課程編號“100”的成績比課程編號“101”課程高的所有同學(xué)的學(xué)號、姓名

11、查詢學(xué)過“魯迅”老師所教的所有課的同學(xué)的學(xué)號、姓名

12、查詢所有同學(xué)的學(xué)號、姓名、選課數(shù)、總成績

13、查詢至少有一門課與學(xué)號為“1”同學(xué)所學(xué)相同的同學(xué)的學(xué)號和姓名

14、把“SC”表中“魯迅”老師教的課的成績都更改為此課程的平均成績，

錯誤

15、查詢和“2”學(xué)號的同學(xué)學(xué)習(xí)的課程完全相同的其他同學(xué)學(xué)號和姓名

16、刪除學(xué)習(xí)“魯迅”老師課的SC表記錄

17、向SC表中插入一些記錄，這些記錄要求符合以下條件：沒有上過編號“003”課程的同學(xué)學(xué)號、002號課的平均成績

18、查詢各科成績最高和最低的分：以如下的形式顯示：課程ID，最高分，最低分

19、按各科平均成績從低到高和及格率的百分?jǐn)?shù)從高到低順序

20、查詢?nèi)缦抡n程平均成績和及格率的百分?jǐn)?shù)(用”1行”顯示): 數(shù)學(xué)（100），語文（101），英語（102）

22、查詢不同老師所教不同課程平均分從高到低顯示

23、查詢?nèi)缦抡n程成績第3名到第6名的學(xué)生成績單：數(shù)學(xué)（100），語文（101），英語（102）

23、統(tǒng)計下列各科成績，各分?jǐn)?shù)段人數(shù)：課程ID，課程名稱，[100-85],[85-70],[70-60],[ 小于60]

24、查詢學(xué)生平均成績及其名次

25、查詢各科成績前三名的記錄（不考慮成績并列情況）

26、查詢每門課程被選修的學(xué)生數(shù)

27、查詢出只選修一門課程的全部學(xué)生的學(xué)號和姓名

28、查詢男生、女生人數(shù)

29、查詢姓“張”的學(xué)生名單

30、查詢同名同姓的學(xué)生名單，并統(tǒng)計同名人數(shù)

31、1981年出生的學(xué)生名單（注：student表中sage列的類型是datetime）

32、查詢平均成績大于85的所有學(xué)生的學(xué)號、姓名和平均成績

33、查詢每門課程的平均成績，結(jié)果按平均成績升序排序，平均成績相同時，按課程號降序排列

34、查詢課程名稱為“英語”，且分?jǐn)?shù)低于60的學(xué)生名字和分?jǐn)?shù)

35、查詢所有學(xué)生的選課情況

36、查詢?nèi)魏我婚T課程成績在70分以上的姓名、課程名稱和分?jǐn)?shù)

37、查詢不及格的課程，并按課程號從大到小的排列

38、查詢課程編號為“101”且課程成績在80分以上的學(xué)生的學(xué)號和姓名

39、求選了課程的學(xué)生人數(shù)：

40、查詢選修“魯迅”老師所授課程的學(xué)生中，成績最高的學(xué)生姓名及其成績

41、檢索至少選修兩門課程的學(xué)生學(xué)號

42、查詢?nèi)繉W(xué)生都選修的課程的課程號和課程名(1.一個課程被全部的學(xué)生選修，2.所有的學(xué)生選擇的所有課程)

43、查詢沒學(xué)過“魯迅”老師講授的任一門課程的學(xué)生姓名

44、查詢兩門以上不及格課程的同學(xué)的學(xué)號及其平均成績

45、檢索“101”課程分?jǐn)?shù)小于60，按分?jǐn)?shù)降序排列的同學(xué)學(xué)號

46、刪除“2”同學(xué)的“101”課程的成績

程序員面試寶典之Mysql數(shù)據(jù)庫Innodb引擎的4個隔離級別

題目：請闡述Mysql Innodb引擎的4個隔離級別

難度：三星

面試頻率：五星

這道題真的是一道數(shù)據(jù)庫的高頻題，數(shù)據(jù)庫題除了索引的原理之外就是這道題的面試頻率最高。

1.Read uncommitted（讀未提交）：，最低的隔離級別，可以一個事務(wù)讀到其他事務(wù)沒有提交的數(shù)據(jù)，也稱臟讀，這個隔離級別很少人用

2.Read committed（讀已提交）：相比于讀未提交，這個隔離級別只能讀到其他事物已經(jīng)提交了的數(shù)據(jù)，這個隔離級別用得比較多。但是不是Mysql默認(rèn)的隔離級別

3.Repeatable read（可重復(fù)讀）： 在讀已提交隔離級別中，2次讀取同一個變量如果其他事務(wù)修改了它的值，會讀到的不一樣。而在這個隔離級別中，顧名思義，一個事務(wù)開始讀了。多次讀到的值可以保證是一樣的

4.Serializable 序列化 在這個隔離級別下，所有的事務(wù)都將串行操作，是隔離級別最高的也是效率最低的，很少人用

面試官追問：Innodb引擎默認(rèn)隔離級別是哪個

答：可重復(fù)讀

面試官追問：可重復(fù)讀的實現(xiàn)原理

答：使用了MVCC多版本控制（類似樂觀鎖），Innodb引擎會給每一行數(shù)據(jù)加一個版本號信息，當(dāng)一個事務(wù)修改一個數(shù)據(jù)時會增加它的版本號+1，當(dāng)一個事務(wù)開始的時候會緩存下此時的版本號，后面讀取的時候只會讀取這個版本號的數(shù)據(jù)，因此別的事務(wù)提交了修改數(shù)據(jù)的版本號大于它，因此不會被讀到

面試官追問：事務(wù)的隔離級別如何設(shè)置：

答：在Mysql命令行下調(diào)用命令 set global.tx_isolation，但這樣Mysql重啟失效，修改my.cnf來永久設(shè)置

面試官追問：可重讀讀有什么問題

答：會出現(xiàn)幻讀，幻讀是指事務(wù)讀取到一個值無法準(zhǔn)確繼續(xù)后續(xù)操作。例如讀取一個值，沒有則插入，但是等插入的時候其他事務(wù)已經(jīng)插入了，這就會導(dǎo)致插入失敗，解決辦法：sql語句顯示加鎖 ：select xxxx for update,其他事務(wù)修改數(shù)據(jù)則會阻塞

每日一問-常見MySQL面試問題3

什么是數(shù)據(jù)庫事務(wù)，MySQL 為什么會使用 InnoDB 作為默認(rèn)選項?

1.原子性（一個原子事務(wù)中的所有操作要么全部成功，要么全部失敗） 實現(xiàn)主要基于undo log（回滾日志）

2.一致性（數(shù)據(jù)庫總是從一個一致性的狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一個一致性的狀態(tài)）

3. 隔離性（針對并發(fā)事務(wù)而言，事務(wù)必須在不干擾其他進程或事務(wù)的前提下獨立執(zhí)行）

4.持久性（一旦事務(wù)提交成功，它對于數(shù)據(jù)的修改就會永久保存到數(shù)據(jù)庫中）

也就是我們常說的事務(wù)ACID，這樣才能保證事務(wù)中數(shù)據(jù)的正確性。

InnoDB支持事務(wù)安全，InnoDB支持表、行(默認(rèn))級鎖，而MyISAM支持表級鎖；

本文題目：mysql數(shù)據(jù)庫怎么面試,mysql數(shù)據(jù)庫面試題常問
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