数据库笔记

事务四大特性（ACID）原子性、一致性、隔离性、持久性？

原子性（Atomicity）

原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

一致性（Consistency）

事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。比如A向B转账，不可能A扣了钱，B却没收到。

隔离性（Isolation）

隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。

比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。

关于事务的隔离性数据库提供了多种隔离级别，稍后会介绍到。

 

 持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

事务的并发？事务隔离级别，每个级别会引发什么问题，MySQL默认是哪个级别？

 

从理论上来说, 事务应该彼此完全隔离, 以避免并发事务所导致的问题，然而, 那样会对性能产生极大的影响, 因为事务必须按顺序运行， 在实际开发中, 为了提升性能, 事务会以较低的隔离级别运行， 事务的隔离级别可以通过隔离事务属性指定。

 

 

事务的并发问题

（1）脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据

（2）不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。

（3）幻读：幻读解决了不重复读，保证了同一个事务里，查询的结果都是事务开始时的状态（一致性）。不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。

 

事务的隔离级别

 

读未提交：另一个事务修改了数据，但尚未提交，而本事务中的SELECT会读到这些未被提交的数据脏读
不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果因此本事务先后两次读到的数据结果会不一致。
可重复读：在同一个事务里，SELECT的结果是事务开始时时间点的状态，因此，同样的SELECT操作读到的结果会是一致的。但是，会有幻读现象
串行化：最高的隔离级别，在这个隔离级别下，不会产生任何异常。并发的事务，就像事务是在一个个按照顺序执行一样

 

 

 

MySQL常见的三种存储引擎（InnoDB、MyISAM、MEMORY）的区别？

 

 

MySQL的MyISAM与InnoDB两种存储引擎在，事务、锁级别，各自的适用场景？

查询语句不同元素（where、jion、limit、group by、having等等）执行先后顺序？

 

 

（1）查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为 select--from--where--group by--having--order by

其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序 与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行

from:需要从哪个数据表检索数据
where:过滤表中数据的条件
group by:如何将上面过滤出的数据分组
having:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
order by :按照什么样的顺序来查看返回的数据
（2）from后面的表关联，是自右向左解析 而where条件的解析顺序是自下而上的。

也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量小的表放在最右边来进行关联（用小表去匹配大表），而把能筛选出小量数据的条件放在where语句的最左边 （用小表去匹配大表）

 

 

什么是临时表，临时表什么时候删除?

MySQL B+Tree索引和Hash索引的区别？

• Hash索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位;
• B+树索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问;

 

（1）Hash索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询,因为经过相应的Hash算法处理之后的Hash值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；

（2）Hash索引无法被用来避免数据的排序操作，因为Hash值的大小关系并不一定和Hash运算前的键值完全一样；

（3）Hash索引不能利用部分索引键查询，对于组合索引，Hash索引在计算Hash值的时候是组合索引键合并后再一起计算Hash值，而不是单独计算Hash值，所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候，Hash索引也无法被利用；

（4）Hash索引在任何时候都不能避免表扫描，由于不同索引键存在相同Hash值，所以即使取满足某个Hash键值的数据的记录条数，也无法从Hash索引中直接完成查询，还是要回表查询数据；

（5）Hash索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B+树索引高。
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sql查询语句确定创建哪种类型的索引？如何优化查询？

聚集索引和非聚集索引区别？

聚集索引

聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致，所以查询效率快，只要找到第一个索引值记录，其余就连续性的记录在物理也一样连续存放。聚集索引对应的缺点就是修改慢，因为为了保证表中记录的物理和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。

聚集索引类似于新华字典中用拼音去查找汉字，拼音检索表于书记顺序都是按照a~z排列的，就像相同的逻辑顺序于物理顺序一样，当你需要查找a,ai两个读音的字，或是想一次寻找多个傻(sha)的同音字时，也许向后翻几页，或紧接着下一行就得到结果了。

非聚集索引

非聚集索引制定了表中记录的逻辑顺序，但是记录的物理和索引不一定一致，两种索引都采用B+树结构，非聚集索引的叶子层并不和实际数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针方式。非聚集索引层次多，不会造成数据重排。

非聚集索引类似在新华字典上通过偏旁部首来查询汉字，检索表也许是按照横、竖、撇来排列的，但是由于正文中是a~z的拼音顺序，所以就类似于逻辑地址于物理地址的不对应。同时适用的情况就在于分组，大数目的不同值，频繁更新的列中，这些情况即不适合聚集索引。

 

 

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