MySQL目前仅支持前导列-誉天hcie-r&s面试宝典v3.0(原版)面试必备

在进行大量DELETE、UPDATE、INSERT操作时，特别是对于业务繁忙的系统，应该谨慎选择时间点，以免影响线上业务。长时间锁表可能导致部分查询被阻塞，甚至引发Web应用服务器宕机。解决方案包括尽早释放资源，将大操作分解为小操作，如使用LIMIT子句限制每次操作记录数，或基于日期字段进行操作。另一种方法是按自增ID字段分段删除数据。例如，下面的脚本展示了定时删除线上数据的实例，其中interval变量控制每次循环删除的记录数，i变量控制循环次数。若最后一次删除的记录数小于500时，循环结束。interval=200000 i=1 while [ $i -lt 100 ] do delRow=mysql db_name 2>>$logFile

14.2常见问题14.2.1忘记root密码如果忘记了root密码，可以按如下步骤进行处理。 1）先关闭MySQL服务，你可以使用自启动服务脚本关闭MySQL，或者直接在操作系统下kill掉服务。 2）然后修改配置文件，添加--skip-grant-tables参数，然后重新启动MySQL服务，此时我们可以无密码登录，然后修改权限表，命令如下。 UPDATE mysql.user SET password=PASSWORD('new password') WHERE user='root'; 3）修改配置文件，去掉启动参数--skip-grant-tables，重新启动MySQL。这时你就可以使用新密码了。 14.2.2　InnoDB同时打开事务最大不能超1023个对于MySQL 5.1，如果并发事务超过1023个，InnoDB将报错，报错语句为“InnoDB:Warning:cannot find a free slot for an undo log”。程序也会报错，报错语句为SQL state[HY000];error code[1637];Too many active concurrent transactions;。解决方式如下。 ·使用MySQL5.5或之后版本。 ·使用Percona分支版本也可以解决。 14.2.3连接不上MySQL如果连接不上MySQL，将输出类似如下的错误信息。 shell> mysql ERROR 2003: Can't connect to MySQL server on 'host_name' (111) shell> mysql ERROR 2002: Can't connect to local MySQL server through socket '/tmp/mysql.sock' (111)可能的原因如下。

在应用程序中记录访问数据库的性能日志可以帮助我们全面统计访问吞吐情况，尤其是针对那些最耗资源的SQL操作。中小型公司通常依赖数据库的慢查询日志来定位耗时长的SQL，虽然这是一个良好的起点，但有时可能无法及时发现性能问题。对于MySQL，慢查询日志默认记录查询时间超过1秒的操作。为了优化查询效率，我们应查看执行计划，确认是否使用了适当的索引。此外，索引的优化需要考虑数据量、数据类型及表之间的关系。在进行线上环境测试时，应特别注意避免影响生产环境。若索引重建无法显著改善性能，则应慎重考虑是否执行此操作。

(5) NoSQL产品一般实现了简单的Key-Value或改进的数据结构，不支持传统数据库中的“JOIN”操作。传统关系型数据库更适合存储结构化数据，而NoSQL更适合非结构化数据。在大数据情境下，许多公司采用SQL和NoSQL混合策略。在功能选择上需权衡取舍，如QPS和延时的稳定性。数据安全性要求低且可接受数据丢失时，可选择高性能模式。详述MySQL和NoSQL产品的灾难恢复机制，如InnoDB的双写缓冲用于确保数据安全性。

（1）SQL有两个通配符，“-”匹配任意单个字符，“%”匹配任意多个字符，用于模式匹配。模式匹配默认区分大小写，通常使用LIKE或NOT LIKE操作符。例如，要查询employees表中以字母D开头的first_name列的员工记录，可使用以下命令：SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE 'D%'; 若要查询employees表中first_name列以Ang开头，总长度为5个字符，且last_name列以Con开头，总长度也为5个字符的记录，可使用如下命令：SELECT emp_no, first_name, last_name, birth_date FROM employees WHERE first_name LIKE 'Ang__' AND last_name LIKE 'Con__'; （2）逻辑操作符AND、OR、NOT可以组合多个筛选条件。例如，选择employees表中first_name列等于Parto且last_name列等于Alpay的记录：SELECT emp_no, birth_date, first_name, last_name, gender, hire_date FROM employees WHERE first_name='Parto' AND last_name='Alpay'; 选择employees表中入职日期为'1995-01-31'或'1996-11-21'的员工记录：SELECT emp_no, birth_date, first_name, last_name, gender, hire_date FROM employees WHERE hire_date='1995-01-31' OR hire_date='1996-11-21';

（1）浏览和分配权限：查看数据库用户、密码、主机字符串的命令如下。

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Apache Spark V3.0提供了一系列更新和增强，包括：- Dynamic Resource Allocation：动态资源分配可自动调整作业资源，提高资源利用率并降低成本。- Unified Shuffle Service：统一的Shuffle服务提供了一种跨所有Spark引擎一致的高效且可扩展的Shuffle服务。- Read Adaptive Query Execution：自适应查询执行可优化读取查询，根据数据分布和集群资源动态调整执行计划。- Python Pandas Integration：与Pandas集成使Spark程序员能够利用Pandas数据结构和操作，简化数据操作。- Dataset API Enhancements：Dataset API增强提供了更高级别的API，用于处理结构化数据，包括用于处理半结构化数据的新功能。

应对SQL面试的实用指南 想要在技术面试中过关斩将，熟练掌握SQL是必不可少的。以下是一些常见SQL面试题，助你轻松应对挑战： 基础查询 如何从数据库表中选择特定列？ 如何使用WHERE语句过滤查询结果？ 如何使用ORDER BY语句对结果进行排序？ 如何使用GROUP BY语句对结果进行分组？ 如何使用聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）进行统计计算？ 进阶查询 如何使用JOIN语句连接多个表？ 如何使用子查询嵌套查询语句？ 如何使用UNION语句合并多个查询结果？ 如何使用视图简化复杂查询？ 如何使用存储过程封装可重复使用的SQL代码块？ 数据库设计 解释关系型数据库的基本概念。 如何设计数据库表结构？ 如何定义主键、外键和索引？ 如何保证数据的完整性和一致性？ 优化技巧 如何优化慢查询？ 如何使用索引提高查询性能？ 如何避免全表扫描？ 实战演练 除了掌握理论知识，还需要通过实战练习巩固所学。尝试使用SQL解决实际问题，例如： 从销售数据中统计不同产品的销售额。 分析用户行为，识别高价值用户。 构建数据报表，为决策提供支持。 祝你在面试中取得好成绩！