我出一道面试题,看看你能拿 3k 还是 30k!
大家好,我是程序员鱼皮。欢迎屏幕前的各位来到今天的模拟面试现场,接下来我会出一道经典的后端面试题,你只需要进行 4 个简单的选择,就能判断出来你的水平是新手(3k)、初级(10k)、中级(15k)还是高级(30k)!
请听题:
题目
MySQL 数据库中的 count(1)、count(*)、count(字段)有什么区别?
请回答
1、它们在功能上有区别么?
A:有区别
B:没区别
答案
有区别。虽然在 MySQL 中,count(*)、count(1) 和 count(字段名) 都是用来 统计行数的聚合函数 。
但 count(*) 和 count(1) 会统计表中所有行的数量,包括 null 值(不会忽略任何一行数据);而 count(字段名) 只会统计指定字段不为 null 的行数。
恭喜答对的朋友,3k 的 offer 到手啦!
2、count(*) 和 count(1) 谁更快?
A:count(*)
B:count(1)
C:没区别
答案
效率一致,没区别。
关于 count(1) 和 count(*) 谁更快的问题,网上众说纷纭,如果背了不专业的八股文,可能答案就选错咯~
有点经验的程序员,在遇到不确定的问题时,当然要去源头亲自求证,得去看官网怎么说。如图:
官网表示 There is no performance difference
,即二者没有性能上的区别!
对于 count(字段) 的查询就是全表扫描,正常情况下它还需要判断字段是否是 null 值,因此理论上会比 count(1) 和 count(*) 慢。
但是如果字段不为 null,例如是主键或具有非空约束,那么理论上性能也差不多。而且本质上它们的统计功能不一样,在需要统计 null 的时候,只能用 count(1) 和 count(*),不需要统计 null 的时候只能用 count(字段),所以也不用太纠结性能问题。
恭喜答对的朋友,10k 的 offer 到手啦!
3、用 count(*) 统计有千万条记录的表的总数据量,快不快?
A:快
B:慢
C:其他
答案
这是一道简单的场景题,有经验的程序员,本能地会想到 具体情况具体分析 。
MySQL 有 2 个主流的存储引擎 MyISAM 和 InnoDB。
在 MyISAM 引擎中,有一个内部计数器来维护表的记录数,查询时可以直接返回表的行数,而无需扫描整个表,所以 count(*) 非常快。
但是在 InnoDB 引擎中无法维护记录总数,需要扫描整个表,所以表越大、记录越多,count(*) 就越慢。
为什么 InnoDB 引擎不维护记录总数呢?因为它支持行锁,会有很多并发修改表数据的操作,难以维护总数,还会带来额外的性能开销;而 MyISAM 只有表锁,对单个表的修改串行执行,所以能维护总数。所以要针对业务场景选择不同的 MySQL 引擎。
恭喜答对的朋友,15k 的 offer 到手啦!
4、InnoDB 引擎中,count(id) 和 count(二级索引) 哪个成本更低?
A:count(id)
B:count(二级索引)
C:其他
答案
count(二级索引) 通常成本更低。是不是没想到?
这是对上一问的进一步追问,虽然 InnoDB 引擎中 count(*) 统计总数性能不高,但它也针对这个操作进行了一定的优化。
id 通常是主键索引,在 InnoDB 中,主键索引是聚簇索引,它存储了实际的数据行。执行 count 时,InnoDB 需要遍历整个聚簇索引来统计行数。
二级索引是指存储了索引列和主键列的指针,而不包含实际的数据行。因此,二级索引相对来说更小。执行 count 时,InnoDB 只需要遍历这个较小的二级索引,而不是整个聚簇索引,需要读取的数据页更少,所以成本更低。
当然,理论归理论,具体情况具体分析,具体的性能差异取决于索引的大小和表的结构,可以用 explain 语句查看查询计划和成本。
恭喜答对的朋友,30k 的 offer 到手啦!
哦不对,恭喜摸到了 30k 的门槛,继续努力,说不定下一个技术专家就是你~
最后
通过这道题目可以发现,其实面试的时候,很多题目都是可以深挖的,挖的越深,越能体现出候选人的水平。
有同学表示:自己面试题目都答上来了,为啥还是通过不了?
别灰心,可能只是差点儿运气,同场面试有同学比你答的更深、表达更流畅罢了。
不管怎么样,大家在准备面试八股文的时候,有时间的话,多思考一点、再深入一点,自己也能学到很多东西。欢迎多到我们的 面试刷题神器 - 面试鸭 上看看。
你答对了几问呢?欢迎大家在评论区留言~
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