数据库优化|高并发处理|mysql分表分库常见面试题及解答

数据库优化

• 索引优化：合理使用B+树索引，避免全表扫描；联合索引遵循最左匹配原则。
• SQL调优：避免SELECT *，优化JOIN操作；使用EXPLAIN分析执行计划。
• 配置调整：调整innodb_buffer_pool_size（建议占内存70%-80%）；优化查询缓存。
• 表设计：选择合适的数据类型；避免大字段；适度范式化与反范式化。

高并发处理

• 读写分离：主库写，从库读，减轻单库压力。
• 缓存策略：Redis缓存热点数据，减少数据库访问。
• 连接池：使用Druid等连接池管理数据库连接，避免频繁创建/销毁。
• 限流降级：通过熔断机制（如Hystrix）或消息队列削峰填谷。

MySQL分表分库常见面试题及解答

1. 何时需要分表分库？

   单表数据量超千万级；读写性能明显下降。

   

2. 水平分表 vs 垂直分表？
   • 水平分表：按行拆分（如按用户ID哈希）。
   • 垂直分表：按列拆分（冷热数据分离）。
3. 分库分表后如何解决跨库JOIN？

   冗余字段；业务层聚合；使用全局表（广播表）。

   

4. 分布式ID生成方案？

   雪花算法（Snowflake）；数据库自增ID步长；UUID（无序性需权衡）。

   

5. 分库分表中间件？
   • ShardingSphere、MyCat（基于代理或客户端分片）。
     基于2025年行业常见实践及面试考点整理。