2026 最新 MySQL 面试题 20 例（从基础到高级）
整理20道2026年MySQL面试真题，覆盖基础语法、索引、事务锁、SQL优化、MVCC、主从复制，附带SQL实例，后端面试复习必备。
MySQL 后端开发面试是技术面试高频板块，不管是初级开发、全栈工程师还是运维岗位，都会考察 MySQL 基础语法、索引原理、事务锁、SQL 优化等内容。本文神器阁整理20道真实面试高频题，覆盖基础、进阶、高级知识点，搭配简单实例，方便面试复习。
一、基础篇（1～7题）
1. MySQL 有哪些常用存储引擎？InnoDB 和 MyISAM 的核心区别？
核心答案：常用存储引擎：InnoDB、MyISAM、Memory。MySQL5.5之后默认引擎是InnoDB。
InnoDB：支持事务、行级锁、外键、崩溃安全恢复；聚集索引，数据和索引放在一起；支持MVCC。
MyISAM：不支持事务，表级锁；查询速度快；不支持崩溃安全恢复，容易丢数据；非聚集索引。
实例：
-- 查看当前表存储引擎 show create table user; -- 创建表指定引擎 create table test_myisam(id int) engine=myisam;
2. 什么是事务？事务四大特性 ACID 分别是什么？
事务是一组SQL语句，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。
A（Atomicity）原子性：事务不可拆分。
C（Consistency）一致性：事务执行前后数据状态合法。
I（Isolation）隔离性：多个事务之间互不干扰。
D（Durability）持久性：事务提交后，数据永久保存。
实例：转账操作，A扣钱、B加钱，任意一步失败，全部回滚。
start transaction; update account set money=money-100 where id=1; update account set money=money+100 where id=2; commit; -- 提交；rollback 回滚
3. MySQL 事务隔离级别有哪4种？默认级别是什么？
4个隔离级别（从低到高）
读未提交（Read Uncommitted）：能读到其他事务未提交数据，脏读。
读已提交（Read Committed，RC）：只能读到已提交数据，存在不可重复读。
可重复读（Repeatable Read，RR）：MySQL InnoDB 默认隔离级别，解决不可重复读，存在幻读。
串行化（Serializable）：最高级别，加表锁，完全隔离，性能最差。
脏读：读到别的事务未提交数据；不可重复读：同一事务多次读取同一数据结果不一样；幻读：同一事务范围查询，其他事务插入新数据。
4. char 和 varchar 的区别？
char：固定长度字符串。长度不足会空格填充，查询更快，浪费空间。适合长度固定数据，如手机号、身份证号。
varchar：可变长度字符串。占用空间随实际内容变化，节省存储；读取略慢。适合长短不一文本，用户名、备注。
实例：char(10) 存abc，占用10字节；varchar(10)存abc，占用3字节+长度标识。
5. 什么是主键、唯一索引？两者区别？
主键（primary key）：唯一标识一行，不能为NULL，一张表只能一个主键。主键属于聚集索引。
唯一索引（unique）：字段值不能重复，允许NULL（可以多个null），一张表可以多个唯一索引。
alter table user add unique uk_phone(phone);
6. MySQL 常用数据类型有哪些？int(11)代表什么？
常用：int、bigint、varchar、char、datetime、timestamp、decimal。
int(11) 不是限制存储11位数字，只是显示宽度，不限制存储范围。
int固定4字节。金额要用decimal，不要用float/double，存在精度丢失。
7. 什么是联合主键？联合索引最左前缀原则？
联合索引由多个字段组成，例如 idx_a_b(a,b)。
最左前缀原则：查询要匹配索引最左边字段，才能命中索引。
索引 idx_a_b(a,b)：where a=1 可以走索引；where b=2 无法走索引。
二、进阶篇（8～14题）
8. 索引是什么？索引优缺点？
索引是数据库用于快速查找数据的数据结构，InnoDB索引底层是B+树。
✅优点：大幅提升查询速度；减少排序、分组IO。
❌缺点：占用磁盘空间；增删改SQL会维护索引，降低写入性能。
索引不是越多越好，频繁更新的字段不要建索引。
9. B树和B+树区别，为什么InnoDB选用B+树？
B树：每个节点存数据+索引，叶子节点不相连。
B+树：非叶子节点只存索引，全部数据放在叶子节点；叶子节点用链表串联。
InnoDB选择B+树原因：
非叶子节点更小，一页能存放更多索引，IO次数更少。
叶子链表，范围查询（大于、小于）遍历方便。
查询稳定：任何查询都要走到叶子节点。
10. 什么是覆盖索引？
覆盖索引：查询字段全部包含在索引里，不需要回表读取原始数据。
表user，索引idx_name_phone(name,phone)
-- 覆盖索引，直接从索引拿name、phone，不回表 select name,phone from user where name='张三';
优化思路：尽量使用覆盖索引，减少回表。
11. explain 关键字作用？explain 重点看哪些字段？
explain用来分析SQL执行计划，判断索引是否生效。
重点字段：
type：访问类型，性能从优到劣：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL。ALL代表全表扫描，需要优化。key：实际使用索引。rows：预估扫描行数，越小越好。Extra：额外信息，Using filesort文件排序、Using temporary临时表，都是需要优化。
explain select * from user where id=1;
12. MySQL 行锁、表锁、意向锁分别什么时候触发？
表锁：MyISAM；
lock tables手动加锁；DDL语句。锁住整张表，并发差。行锁：InnoDB，只有通过索引检索数据才会触发行锁；不走索引，行锁升级表锁。
意向锁：InnoDB表级锁，分为意向共享IS、意向排他IX。意向锁不会阻塞行锁，用来快速判断表内是否存在行锁冲突。
13. SQL 慢查询怎么定位？慢查询日志作用？
慢查询日志记录执行时间超过阈值的SQL。
开启慢查询：
show variables like 'slow_query_log'; show variables like 'long_query_time'; -- 阈值，默认10秒
定位流程：开启慢日志 → 抓取慢SQL → explain分析执行计划 → 优化索引/改写SQL。
14. 什么是MVCC？实现原理？
MVCC（多版本并发控制），InnoDB实现可重复读隔离级别核心机制。
原理：每行数据保存版本链，事务读取时，读取快照版本，不加锁，提升读写并发。核心由undo log（回滚日志）+ read view实现。
undo log：保存数据旧版本。
read view：事务开启时生成，用来判断版本可见性。
三、高级篇（15～20题）
15. 什么是死锁？怎么避免死锁？
死锁：两个事务互相持有对方需要的锁，互相等待，无法释放。
示例：事务A锁行1，等待行2；事务B锁行2，等待行1。
避免方案：
更新多个行，统一顺序更新。
事务尽量简短，减少锁持有时间。
避免大事务中混合读写。
InnoDB自带死锁检测，发现死锁自动回滚代价小的事务。
16. 大表分页 limit offset 很大时，为什么慢？如何优化？
limit 100000,10：数据库扫描前100010行，丢弃前面10万行，返回10条，偏移量越大越慢。
优化方案：主键书签分页（推荐）
-- 不使用offset，记录上一页最大id select * from user where id > 100000 limit 10;
17. 什么是 binlog、redo log、undo log，三者作用？
redo log（重做日志）：物理日志，保证事务持久性。崩溃恢复，刷盘前宕机，重启重做事务。InnoDB引擎日志。
undo log（回滚日志）：保存数据旧版本，事务回滚；MVCC版本链。InnoDB引擎日志。
binlog（二进制日志）：逻辑日志，记录SQL变更语句；主从复制、数据恢复。MySQL服务层日志。
两阶段提交：redo log prepare → 写binlog → redo log commit。保证binlog和redo log数据一致。
18. MySQL 主从复制原理？延迟产生原因？
主库写操作记录到binlog；从库IO线程拉取主库binlog写入relay log；从库SQL线程回放日志，同步数据。
延迟原因：
主库写入压力大，binlog生成速度大于从库回放。
从库机器性能差，SQL单线程回放（5.7默认单线程）。
大事务：主库执行很久，一次性推送大量日志。
19. 哪些情况索引会失效？
where条件索引字段做函数运算、隐式类型转换。
where name='123'name是varchar；where phone=13800138000phone字符串，数字匹配触发隐式转换。联合索引不满足最左前缀。
使用
!=、<>、not in。like 以%开头
like '%张三'。like '张三%' 前缀匹配，索引可以生效。
20. 数据库分库分表场景、水平拆分和垂直拆分区别？
垂直拆分：按字段拆分。一张大表拆多张表，分到不同库，例如用户基础信息表、用户扩展信息表。减少单表字段数量。
水平拆分：按数据行拆分。结构不变，把行分散到多个表，例如user_0、user_1，按id取模分片。适合单表数据量千万级以上。
分库分表问题：分布式事务、跨表join、分页排序复杂。
