数据库

char和varchar的区别

①char设置多少长度就是多少长度，varchar可以改变长度，所以char的空间利用率不如varchar的空间利用率高。

②因为长度固定，所以存取速度要比varchar快。

③char适用于固定长度的字符串，比如身份证号、手机号等，varchar适用于不固定的字符串。

 

数据库的三大范式

第一范式(1NF)： 保证字段不可再分，保证原子性。

第二范式(2NF)： 满足1NF前提下，表的每一列都必须和主键有关系。消除部分依赖关系。

第三范式(3NF)： 满足2NF前提下，表的每一列比必须和主键有直接关系，不能是间接关系。消除传递依赖

索引的类型

①普通索引： 基本索引类型，允许定义索引的字段为空值和重复值。

②唯一索引： 索引的值必须唯一，允许定义索引的字段为空值。

③主键索引： 索引的值必须唯一，不可以为空。

④复合索引： 多个字段加索引，遵守最左匹配规则。

⑤全局索引： 只有在 MyISAM 引擎上才能使用。

 

索引怎么设计(优化)

①选择唯一性索引：值是唯一的，查询的更快。

②经常作为查询条件的字段加索引。

③为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引：order by、group by、union(联合)、distinct(去重)等。

④限制索引个数：索引数量多，需要的磁盘空间就越多，更新表时，对索引的重构和更新就很费劲。

⑤表数据少的不建议使用索引(百万级以内)：数据过少，有可能查询的速度，比遍历索引的速度都快。

⑥删除不常用和不再使用的索引。

⑦用类型小的类型做索引：比如：int和BIGINT能用int就使用int。因为类型小，查询速度快和索引占用的空间更少。

⑧使用前缀索引，要是字符串越长，那么索引占的空间越大，并且比较起来就时间就越长。

 

二叉查找树、B树、B+树

二叉查找树(二叉排序树、二叉搜索树)： 一个节点最多两个子节点(左小右大)，查询次数和比较次数都是最小的，但是索引是存在磁盘的，当数据量过大的时候，不能直接把整个索引文件加载到内存，需要分多次IO，最坏的情况IO的次数就是树的高度，为了减少IO，需要把树从竖向变成横向。

B树( B- )： 是一种多路查询树，每个节点包含K个子节点，节点都存储索引值和数据，K是B树的阶(树高被称为树的阶)。虽然比较的次数比较多，但是是在内存的比较，可以忽略不计，但是B树IO的次数要比二叉查找树要少，因为B树的高度可以更低。

B+树： B树的升级版，只有叶子节点储存的是索引值指向的数据库的数据。

 

为什么使用B+树不用B树

①B树只适合随机检索，而B+树同时支持随机检索和顺序检索(因为叶子节点相当于链表，保存索引值都是有序的)。

顺序检索： 按照序列顺序遍历比较找到给定值。

随机检索： 不断从序列中随机抽取数据进行比较，最终找到结果。

②减少了磁盘IO，提高空间利用率： 因为B+树非叶子节点不会存放数据，只有索引值，所以非叶子节点可以保存更多的索引值，这样B+树就可以更矮，减少IO次数。

③B+树适合范围查找： 这才是关键，因为数据库大部分都是范围查找，B+树的叶子节点是有序链表，直接遍历就行，而B树的范围查找可能两个节点距离很远，只能通过中序遍历去查找，所以使用B+树更合适。

中序遍历： (根在中，从左往右，一棵树的左子树永远在根前面，根永远在右子树前面）

 

脏读、不可重复读、幻读

脏读： 也叫"读未提交"，顾名思义，就是某一事务A读取到了事务B未提交的数据。

不可重复读： 在一个事务内，多次读取同一个数据，却返回了不同的结果。实际上，这是因为在该事务间隔读取数据的期间，有其他事务对这段数据进行了修改，并且已经提交，就会发生不可重复读事故。

幻读： 在同一个事务中，第一次读取到结果集和第二次读取到的结果集不同。像幻觉一样所以叫幻读。

从上面可以看出脏读和不可重复读是基于数据值的错误，幻读是基于条数增加或者减少的错误

 

优化数据库：SQL优化 加缓存 分表 读写分离

 

SQL优化

①不要用select *，要使用具体字段。

②使用数值代替字符串，比如：0=唱，1=跳，2=rap。

③避免返回大量数据，采用分页最好。

④使用索引，提升查询速度，不宜建太多索引，不能建在重复数据比较多的字段上。

⑤批量插入比单条插入要快，因为事务只需要开启一次，数据量太小体现不了。

⑥避免子查询，优化为多表连接查询。

⑦尽量使用union all替代union，因为union会自动去重。

 

in和exists的区别

in()： 适合子表(子查询)比主表数据小的情况。

exists()： 适合子表(子查询)比主表数据大的情况。

 

drop、truncate、delete的区别

速度： drop > truncate > delete。

回滚： delete支持，truncate和drop不支持。

删除内容： delete表结构还在，删除部分或全部数据，不释放空间。truncate表结构还在，删除全部数据，释放空间。drop表结构和数据不在，包括索引和权限，释放空间。

 

数据库索引失效的情况记录：

1.查询条件中有or,即使有部分条件带索引也会失效

2.like查询是以%开头

3.如果列类型是字符串，那在查询条件中需要将数据用引号引用起来，否则不走索引

4.索引列上参与计算会导致索引失效

5.违背最左匹配原则

6.如果mysql估计全表扫描要比使用索引要快，会不适用索引