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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！

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。

3. 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。

2. 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。

3. 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