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MySQL 进阶 面经级

会用数据库,找大厂工作是远远不够的。

本人2025美团暑期AI面试好几个MySQL场景问题不会答,已脏面评。遂在此整理学习!

文章目录

  • 美团AI面
    • 1.数据库分片sharding的概念,它有什么优势和挑战?
        • 优势
        • Sharding 挑战
    • 2. 分库分表的常见策略有哪些
        • a. 取模分片
        • b. 范围分片
        • c. 按业务
        • d. 按时间分
        • e. 混合分片

美团AI面

1.数据库分片sharding的概念,它有什么优势和挑战?

我当时甚至不清楚分片啥意思——其实就是分布式数据库,将数据拆分到多个数据库节点上。

每个数据库节点存储数据的一个子集,被称为分片(Shard)。

优势
  1. 水平扩展,能够支持海量数据

  2. 提高性能:

  • 多个数据库节点可以并行处理查询和写入请求,减少单个数据库的负载。
  • 每个分片只存储部分数据,索引体积更小,提高查询效率。
  1. 隔离
    单个分片出现故障,不会影响其他分片的数据
Sharding 挑战
  1. 怎么分?
    需要选择合适的分片键(Shard Key),否则:

数据倾斜:部分分片存储的数据量过大,导致查询压力集中,影响性能。

查询跨分片:如果查询涉及多个分片(如 JOIN、GROUP BY),可能导致性能下降。

  1. 维护

随着数据增长,可能需要重新分片。数据迁移过程复杂,可能影响在线业务。

需要额外的工具监控各个分片的健康状况,防止单点瓶颈。

  1. 跨分片问题

联合只能在应用层。

跨分片事务,需要引入两阶段提交(2PC)等机制。而且要保证数据一致性。

2. 分库分表的常见策略有哪些

延续上一个问题了,,

a. 取模分片

num % 3 == 0/1/2

✅ 数据均匀

❌ 拓展困难,模数想跳转只能重新计算。
      范围查询表现不佳

b. 范围分片

每10W个编号分到一个数据库中

✅ 支持数据查询,扩展方便

❌ 数据倾斜风险:可能部分连续数据访问量大,分片压力大

c. 按业务

常规,不要宽列

d. 按时间分

日志,订单等

e. 混合分片

先分用户表,再对其取模分片,再按时间分

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