数据库知识——面试、笔试

数据库

事务

事务的四个特性(ACID)：

  原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）
- （1）原子性
整个事务中的所要操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。
- （2）一致性
保证数据库中的数据操作之前和操作之后的一致性。（比如用户多个账户之间的转账，但是用户的总金额是不变的）
- （3）隔离性
隔离性要求一个事务对数据库中数据的修改，在未提交完成前对于其它事务是不可见的。（即事务之间要串行执行）

在SQL标准中定义了四种隔离性：（下面隔离性是由低到高，并发性由高到低）

• 1）未提交读 最低的隔离等级，允许其他事务看到没有提交的数据，会导致脏读。
• 2）已提交读
  由于数据库是读写分离，事务读取的时候获取读锁，但是在读完之后立即释放，释放读锁之后，就可能被其他事务修改数据，再进行读是就发现前后读取数据的结果不同，造成不可重复读。（读锁不需要事务提交后释放，而写锁需要事务提交后释放）
• 3）可重复读
  所有被select获取的数据都不能被修改，这样就可以避免一个事务前后读取不一致的情况。但是没有办法控制幻读，因为这个时候其他事务不能更改所选的数据，但是可以增加数据；
• 4）可串行化
  所有事务一个接着一个执行，这样可以避免幻读，对于基于锁来实现并发控制的数据库来说，串行化要求在执行范围查询的时候，需要获取范围锁，如果不是基于锁实现并发控制的数据库，则检查到有违反串行操作的事务时，需回滚该事务。
• 总结：四个级别逐渐增强，每个级别解决问题，事务级别越高，性能越差，大多数环境下（read committed就可以用了）

隔离级别            脏读  不可重复读  幻读
未提交读（read uncommitted） 可能  可能     可能
已提交读（read committed） 不可能  可能     可能
可重复读（repeatable read） 不可能  不可能     可能
可串行化（serializable）   不可能  不可能    不可能

• 总结：未提交读会造成脏读—>已提交读解决脏读，但会造成不可重复读—>可重复读解决读取结果前后不一致的情况，但是造成幻读（以前没有，现在有）—>可串行化解决了幻读，但是增加很多范围锁，可能会造成锁超时；
• （4）持久性 一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中，此时即使系统崩溃，已提交的修改数据也不会丢失。

脏读、不可重复读和幻读

• （1）脏读（针对回滚的操作）：事务T1更新了一行记录的内容，但是并没有提交所做的修改，事务T2读取更新后的行，然后T1执行了回滚操作，取消了刚才所做的修改。现在T2读取的行数就无效了（一个事务读取了另一个事务）;
• （2）不可重复读（针对修改的操作）：事务T1读取了一行记录，紧接着T2修改了T1刚才读取的那一行记录，然后T1又再次读取这行记录，发现与刚才读取的结果不同。
• （3）幻读（针对更新的操作）：事务T1读取一条指定的where子句所返回的结果集，然后T2事务新插入一行记录，这行记录恰好可以满足T1所使用的查询条件。然后T1再次对表进行检索，但又看到了T2插入的数据。（第一次没看到，第二次看到了）

索引

2.1 数据库索引的优缺点以及什么时候数据库索引失效？

索引的特点

（1）可以加快数据库的检索速度；
（2）只能创建在表上，不能创建到视图上；
（3）既可以直接创建又可以间接创建；
（4）可以在优化隐藏中使用索引；
（5）使用查询处理器执行sql语句，在一个表上，一次只能使用一个索引。

索引的优点

（1）创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；
（2）大大加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要原因；
（3）加速数据库表之间的链接，特别是在实现数据库的参考完整性方面特别有意义；
（4）在使用分组和排序子句进行检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间；
（5）通过使用索引，可以在查询中使用优化隐藏器，提高系统的性能；

索引的缺点

（1）创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数量的增加而增加；
（2）索引需要占用物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间，如果建立聚集索引，那么需要的空间就会更大；
（3）当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也需要维护，降低数据维护的速度；

索引分类

（1）普通索引(它没有任何限制。)
（2）唯一性索引(索引列的值必须唯一，但允许有空值。)
（3）主键索引(一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引。)
（4）组合索引
（5）聚集索引 按照每张表的主键构造一颗B+树，并且叶节点中存放着整张表的行记录数据，因此也让聚集索引的叶节点成为数据页。
（6）非聚集索引(辅助索引)(页节点不存放一整行记录)。

索引失效

（1）如果条件中有or，即使其中有条件带索引，也不会使用（尽量少用or）;
（2）Like查询是以%开头，例如SELECT * FROM mytable WHEREt Name like’%admin’;
（3）如果列类型是字符串，那一定要在条件中使用引号引起来，否则不会使用索引;

各引擎支持索引：（核心弄懂B-Tree索引）

MyISAM，InnoDB,Memonry三个常用MySQL引擎类型比较
索引   MyISAM索引   InnoDB索引   Memonry索引
B-tree索引  支持      支持      支持
Hash索引   不支持     不支持     支持
R-Tree索引  支持     不支持     不支持
Full-text索引 不支持    暂不支持     不支持

数据库中的索引结构？什么情况下适合建索引？

数据库中的索引结构？
  因为在使用二叉树的时候，由于二叉树的深度过大而造成I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下。因此采用多路树结构，B树的各种操作能使B树保持较低的高度。
  B树又叫平衡多路查找树，一棵m阶的B树特性如下：
- 1.树中每个结点最多含有m个孩子（m>=2）;
- 2.除根结点和叶子结点外，其他每个结点至少有（ceil（m/2））个孩子（其中ceil（x）是一个取上限的函数）；
- 3.根结点至少有2个孩子（除非B树只包含一个结点：根结点）;
- 4.所有叶子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字信息（可以看做是外部结点或查询失败的结点，指向这些结点的指针都为null）;（注：叶子结点只是没有孩子和指向孩子的指针，这些结点也存在，也有元素，类似红黑树中，每一个null指针即当做叶子结点，只是没画出来而已）

B+树

在什么情况下适合建立索引?
（1）为经常出现在关键字order by, group by, distinct后面的字段，建立索引;
（2）在union等集合操作的结果集字段上建立索引，其建立索引的目的同上;
（3）为经常用作查询选择的字段，建立索引;
（4）在经常用做表链接的属性上，建立索引;
（5）考虑使用索引覆盖，对数据很少被更新的表，如果用户经常只查询其中的几个字段，可以考虑在这几个字段上建立索引，从而将表的扫描改变为索引的扫描。

Mysql语法顺序

即当sql中存在下面的关键字时，它们要保持这样的顺序：
select[distinct]、from、join（如left join）、on、where、group by、having、union、order by、limit;

Mysql执行顺序

 即在执行时sql按照下面的顺序进行执行：
from、on、join、where、group by、having、select、distinct、union、order by
 group by要和聚合函数一起使用，例如:
select a.Customer,sum(a.OrderPrice) from orders a where a.Customer=’Bush’ or a.Customer = ‘Adams’ group by a.Customer
实现多表查询(内连接)
select u.uname,a.addr from lm_user u inner join lm_addr a on u.uid = a.uid;
使用select from where同样可以实现
select u.uname,a.addr from lm_user u, lm_addr a where u.uid = a.uid;

存储过程

delimiter

createprocedureprocedurebill()comment′查询所有销售情况′beginselectbillid,txtime,amtfromlmbill;end

delimiter ;
调用存储过程
call procedure_bill();
查看存储过程
show procedure status like ‘procedure_bill’;

 

在MySQL数据库建立多对多的数据表关系

  在数据库中，如果两个表的之间的关系为多对多的关系，如：“学生表和课程表”，一个学生可以选多门课，一门课也可以被多个学生选;根据数据库的设计原则，应当形成第三张关联表。
步骤1:创建三张数据表Student ,Course,Stu_Cour

/**学生表*/
CREATE TABLE Student (
stu_id INT AUTO_INCREMENT,
NAME VARCHAR(30),
age INT ,
class VARCHAR(50),
address VARCHAR(100),
PRIMARY KEY(stu_id)
)
/*学生课程表*/
CREATE TABLE Course(
cour_id INT AUTO_INCREMENT,
NAME VARCHAR(50),
CODE VARCHAR(30),
PRIMARY KEY(cour_id)
)
/**学生课程关联表*/
CREATE TABLE Stu_Cour(
sc_id INT AUTO_INCREMENT,
stu_id INT ,
cour_id INT,
PRIMARY KEY(sc_id)
)

第二步:为Stu_Cour关联表添加外键

/*添加外键约束*/
ALTER TABLE Stu_Cour ADD CONSTRAINT stu_FK1 FOREIGN KEY(stu_id) REFERENCES Student(stu_id);
ALTER TABLE Stu_Cour ADD CONSTRAINT cour_FK2 FOREIGN KEY(cour_id) REFERENCES Course(cour_id);

• 1
• 2
• 3

完成创建！

• 注:为已经添加好的数据表添加外键:
  -语法:alter table 表名 add constraint FK_ID foreign key(你的外键字段名) REFERENCES 外表表名(对应的表的主键字段名); 例: alter table tb_active add constraint FK_ID foreign key(user_id) REFERENCES tb_user(id);

SQL优化

NO SQL 数据库

常用的数据库有哪些？Redis用过么？

常用的关系数据库：
Mysql、SQLServer、Oracle
常用的无模式数据库：
MongoDB, Merncached，redis……
Redis
（1）Redis是一个速度非常快的非关系数据库，可以存储键（Key）与5种不同类型的值（value）之间的映射，可以将存储在内存中的键值对数据持久化到硬盘中。
（2）与Merncached相比
1）两者都可以用于存储键值映射，彼此性能也相差无几；
2）redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘；
3）redis除了能存储普通的字符串键之外，还可以存储其他4种数据结构，merncached只能存储字符串键；
4）redis既能作主数据库，也可以作为其他存储系统的辅助数据库；

数据库引擎（存储引擎）

引擎是什么？
  当你访问数据库时，不管是手工访问，还是程序访问，都不是直接读写数据库文件，而是通过数据库引擎去访问数据库文件。
  以关系型数据库为例，你发SQL语句给数据库引擎，数据库引擎解释SQL语句，提取出你需要的数据返回给你。因此，对访问者来说，数据库引擎就是SQL语句的解释器。

MYISAM和InnoDB引擎的区别

主要区别：
- （1）MYISAM 是非事务安全型的，而InnoDB是事务安全型；
- （2）NYISAM锁的粒度是表级锁，而InnoDB支持行级锁；
- （3）MYISAM支持全文本索引，而InnoDB不支持全文索引
- （4）MYISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB,小型应用可以考虑使用MYISAM;
- （5）MYISAM表是保存成文件的形式，在跨平台的数据转移中使用MYISAM存储会省去不少的麻烦;
- （6）InnoDB表比MYISAM表更安全，可以在保证数据不丢失的情况下，切换非事务表到事务表；
应用场景：
- （1）MYISAM管理非事务表，它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力，如果应用中需要执行大量的select查询，那么MYISAM是更好的选择。
- （2）InnoDB用于事务处理应用程序，具有众多特性，包括ACID事务支持。如果应用中需要执行大量的insert或update操作，则应该使用innodb，这样可以提高多用户并发操作的性能。

其他

数据库中的范式有哪些

  目前关系数据库有6种范式：第一范式{1NF}，第二范式{2NF}，第三范式{3NF}，巴斯—科德范式{BCNF}，第四范式{4NF}，第五范式{5NF，又称完美范式}。满足最低要求的范式是第一范式。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式{2NF},其余范式依次类推，一般来说，数据库只需满足第三范式（3NF）就OK了。
范式：

• （1）1NF:确保每列保持原子性；
• （2）2NF:确保表中的每列都和主键相关(联合主键)；
• （3）3NF:确保表中的每列都和主键直接相关(外键)；
• （4）BCNF:在1NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）；
• （5）4NF:要求把同一表内的多对多关系删除；
• （6）5NF:从最终结构重新建立原始结构；