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MySQL面试题

redis集群如何保证一致性？

题目：

参考答案：

(1) 速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)

(2) 支持丰富数据类型，支持string，list，set，sorted set，hash

(3) 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行

(4) 丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除

redis相比memcached有哪些优势？：

参考答案：

(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型

(2) redis的速度比memcached快很多

(3) redis可以持久化其数据

题目：redis常见性能问题和解决方案

参考答案：

(1) Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件

(2) 如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次

(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内

(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库

(5) 主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定，即：Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...

这样的结构方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换。如果Master挂了，可以立刻启用Slave1做Master，其他不变。

题目：MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据

参考答案：

相关知识：redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略：

voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰

volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰

allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰

allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰

no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

题目：Memcache与Redis的区别都有哪些？

参考答案：

1)、存储方式

Memecache把数据全部存在内存之中，断电后会挂掉，数据不能超过内存大小。

Redis有部份存在硬盘上，这样能保证数据的持久性。

2)、数据支持类型

Memcache对数据类型支持相对简单。

Redis有复杂的数据类型。

3)、使用底层模型不同

它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。

Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求。

4），value大小

redis最大可以达到1GB，而memcache只有1MB

题目：Redis 常见的性能问题都有哪些？如何解决？

参考答案：

  1. Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。

  2. Master AOF持久化，如果不重写AOF文件，这个持久化方式对性能的影响是最小的，但是AOF文件会不断增大，AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。

  3. Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

  4. Redis主从复制的性能问题，为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内

题目：Redis的同步机制了解么？

参考答案：

从从同步。第一次同步时，主节点做一次bgsave，并同时将后续修改操作记录到内存buffer，待完成后将rdb文件全量同步到复制节点，复制节点接受完成后将rdb镜像加载到内存。加载完成后，再通知主节点将期间修改的操作记录同步到复制节点进行重放就完成了同步过程。

题目：是否使用过Redis集群，集群的原理是什么？

参考答案：

Redis Sentinel着眼于高可用，在master宕机时会自动将slave提升为master，继续提供服务。

Redis Cluster着眼于扩展性，在单个redis内存不足时，使用Cluster进行分片存储。

题目：连接的种类

参考答案：

查询分析器中执行：

--建表table1,table2：
create table table1(id int,name varchar(10))
create table table2(id int,score int)
insert into table1 select 1,'lee'
insert into table1 select 2,'zhang'
insert into table1 select 4,'wang'
insert into table2 select 1,90
insert into table2 select 2,100
insert into table2 select 3,70

如表:

-------------------------------------------------
table1 | table2 |
-------------------------------------------------
id name |id score |
1 lee |1 90|
2 zhang| 2 100|
4 wang| 3 70|
-------------------------------------------------

以下均在查询分析器中执行 一、外连接 1.概念：包括左向外联接、右向外联接或完整外部联接

2.左连接：left join 或 left outer join (1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。 (2)sql 语句

select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
------------------------------

注释：包含table1的所有子句，根据指定条件返回table2相应的字段，不符合的以null显示

3.右连接：right join 或 right outer join (1)右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。 (2)sql 语句

select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
NULLNULL370
------------------------------

注释：包含table2的所有子句，根据指定条件返回table1相应的字段，不符合的以null显示

4.完整外部联接:full join 或 full outer join (1)完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。 (2)sql 语句

select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
NULLNULL370
------------------------------

注释：返回左右连接的和（见上左、右连接）

二、内连接 1.概念：内联接是用比较运算符比较要联接列的值的联接

2.内连接：join 或 inner join

3.sql 语句

select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
------------------------------

注释：只返回符合条件的table1和table2的列

4.等价（与下列执行效果相同）

A:select a.*,b.* from table1 a,table2 b where a.id=b.id
B:select * from table1 cross join table2 where table1.id=table2.id (注：cross join后加条件只能用where,不能用on)

三、交叉连接(完全)

1.概念：没有 WHERE 子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积。第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小。（table1和table2交叉连接产生3*3=9条记录）

2.交叉连接：cross join (不带条件where...)

3.sql语句

select * from table1 cross join table2
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang190
4wang190
1lee2100
2zhang2100
4wang2100
1lee370
2zhang370
4wang370
------------------------------

注释：返回3*3=9条记录，即笛卡尔积

4.等价（与下列执行效果相同）

A:select * from table1,table2

题目：数据库范式

参考答案：

1 第一范式（1NF）

在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。

2 第二范式（2NF）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。 第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3 第三范式（3NF）

满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。（我的理解是消除冗余）

题目：数据库优化的思路

参考答案：

这个我借鉴了慕课上关于数据库优化的课程。

1.SQL语句优化
1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0 ========================= liueleven的评论 ================================= 不是非我杠精，关于null,isNull,isNotNull其实是要看成本的，是否回表等因素总和考虑，才会决定是要走索引还是走全表扫描

也给大家找了一个作者的博文（MySQL中IS NULL、IS NOT NULL、!=不能用索引？胡扯！），仅供参考！！！

[zhiyong0804d的意见] 之所以未把第二条删除还是考虑可能很多人都被误导了。那这样的组织能让大家兼听则明。

3）很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
4）用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤

2.索引优化 看上文索引

3.数据库结构优化 1）范式优化： 比如消除冗余（节省空间。。）
2）反范式优化：比如适当加冗余等（减少join） 3）拆分表： 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。
4）拆分其实又分垂直拆分和水平拆分： 案例： 简单购物系统暂设涉及如下表： 1.产品表（数据量10w，稳定） 2.订单表（数据量200w，且有增长趋势） 3.用户表 （数据量100w，且有增长趋势） 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分：解决问题：表与表之间的io竞争 不解决问题：单表中数据量增长出现的压力 方案： 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个server上 水平拆分： 解决问题：单表中数据量增长出现的压力 不解决问题：表与表之间的io争夺 方案： 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单 产品表 未完成订单放一个server上 已完成订单表盒男用户表放一个server上 女用户表放一个server上(女的爱购物 哈哈)

4.服务器硬件优化
这个么多花钱咯！

题目：存储过程与触发器的区别

参考答案：

触发器与存储过程非常相似，触发器也是SQL语句集，两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器，所以可以用它来强制实施复杂的业务规则，以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程，触发器主要是通过事件执行触发而被执行的，而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时，SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句，从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。

题目：drop,delete与truncate的区别

参考答案：

drop直接删掉表 truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 delete删除表中数据，可以加where字句。

（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。

（3） 一般而言，drop > truncate > delete

（4） 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view

（5） TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。

（6） truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。

（7） delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。

（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚

（9） 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果于事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。

（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为: truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。

（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

题目：索引的工作原理及其种类

参考答案：

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。

第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。 主键索引 数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 聚集索引 在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

局部性原理与磁盘预读 由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。

预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。

B-/+Tree索引的性能分析 到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。

上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：

每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。

而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。

综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？

如果存储引擎类型是MyISAM，自增主键的最大ID记录到数据文件里，重启不会丢失，是18

如果是InnoDB，记录到内存中，重启或者OPTIMIZE操作，都会导致最大ID丢失

2、Mysql的技术特点是什么？

Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。

3、Heap表是什么？

HEAP表存在于内存中，用于临时高速存储。

  • BLOB或TEXT字段是不允许的
  • 只能使用比较运算符=，<，>，=>，= <
  • HEAP表不支持AUTO_INCREMENT
  • 索引不可为NULL

4、Mysql服务器默认端口是什么？

Mysql服务器的默认端口是3306。

5、与Oracle相比，Mysql有什么优势？

  • Mysql是开源软件，随时可用，无需付费。
  • Mysql是便携式的
  • 带有命令提示符的GUI。
  • 使用Mysql查询浏览器支持管理

6、如何区分FLOAT和DOUBLE？

以下是FLOAT和DOUBLE的区别：

  • 浮点数以8位精度存储在FLOAT中，并且有四个字节。
  • 浮点数存储在DOUBLE中，精度为18位，有八个字节。

7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？

CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。

8、请简洁描述Mysql中InnoDB支持的四种事务隔离级别名称，以及逐级之间的区别？

SQL标准定义的四个隔离级别为：

  • read uncommited ：读到未提交数据
  • read committed：脏读，不可重复读
  • repeatable read：可重读
  • serializable ：串行事物

9、在Mysql中ENUM的用法是什么？

ENUM是一个字符串对象，用于指定一组预定义的值，并可在创建表时使用。

Create table size(
    name ENUM('Smail,'Medium','Large'
);

10、如何定义REGEXP？

REGEXP是模式匹配，其中匹配模式在搜索值的任何位置。

11、CHAR和VARCHAR的区别？

以下是CHAR和VARCHAR的区别：

  • CHAR和VARCHAR类型在存储和检索方面有所不同
  • CHAR列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是1到255
  • 当CHAR值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索CHAR值时需删除尾随空格。

12、列的字符串类型可以是什么？

字符串类型是：

  • SET
  • BLOB
  • ENUM
  • CHAR
  • TEXT
  • VARCHAR

13、如何获取当前的Mysql版本？

SELECT VERSION();用于获取当前Mysql的版本。

14、Mysql中使用什么存储引擎？

存储引擎称为表类型，数据使用各种技术存储在文件中。

技术涉及：

  • Storage mechanism
  • Locking levels
  • Indexing
  • Capabilities and functions.

15、Mysql驱动程序是什么？

以下是Mysql中可用的驱动程序：

  • PHP驱动程序
  • JDBC驱动程序
  • ODBC驱动程序
  • CWRAPPER
  • PYTHON驱动程序
  • PERL驱动程序
  • RUBY驱动程序
  • CAP11PHP驱动程序
  • Ado.net5.mxj

16、TIMESTAMP在UPDATE CURRENT_TIMESTAMP数据类型上做什么？

创建表时TIMESTAMP列用Zero更新。只要表中的其他字段发生更改，UPDATE CURRENT_TIMESTAMP修饰符就将时间戳字段更新为当前时间。

17、主键和候选键有什么区别？

表格的每一行都由主键唯一标识,一个表只有一个主键。

主键也是候选键。按照惯例，候选键可以被指定为主键，并且可以用于任何外键引用。

18、如何使用Unix shell登录Mysql？

我们可以通过以下命令登录：

# [mysql dir]/bin/mysql -h hostname -u <UserName> -p <password>

19、 myisamchk是用来做什么的？

它用来压缩MyISAM表，这减少了磁盘或内存使用。

20、MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些?

  • SHOW STATUS
  • BYTES_RECEIVED BYTES_SENT：和服务器之间来往的流量
  • COM_*：服务器正在执行的命令
  • CREATED_*：查询执行期间创建的临时表和文件
  • HANDLER_*：存储引擎操作
  • SELECTED_*：不同类型的联结执行计划
  • SORT_*：几种排序信息
  • SHOW SESSION STATUS LIKE 'SELECT'
  • SHOW PROFILES
  • SET PROFILING = 1
  • SHOW PROFILES
  • SHOW PROFILE

21、如何控制HEAP表的最大尺寸？

Heal表的大小可通过称为max_heap_table_size的Mysql配置变量来控制。

22、MyISAM Static和MyISAM Dynamic有什么区别？

在MyISAM Static上的所有字段有固定宽度。动态MyISAM表将具有像TEXT，BLOB等字段，以适应不同长度的数据类型。点击这里有一套最全阿里面试题总结。

MyISAM Static在受损情况下更容易恢复。

23、federated表是什么？

federated表，允许访问位于其他服务器数据库上的表。

24、如果一个表有一列定义为TIMESTAMP，将发生什么？

每当行被更改时，时间戳字段将获取当前时间戳。

25、列设置为AUTO INCREMENT时，如果在表中达到最大值，会发生什么情况？

它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用。

26、怎样才能找出最后一次插入时分配了哪个自动增量？

LAST_INSERT_ID将返回由Auto_increment分配的最后一个值，并且不需要指定表名称。

27、你怎么看到为表格定义的所有索引？

索引是通过以下方式为表格定义的：

SHOW INDEX FROM ;

28.、LIKE声明中的％和_是什么意思？

％对应于0个或更多字符，_只是LIKE语句中的一个字符。

29、如何在Unix和Mysql时间戳之间进行转换？

  • UNIX_TIMESTAMP是从Mysql时间戳转换为Unix时间戳的命令
  • FROM_UNIXTIME是从Unix时间戳转换为Mysql时间戳的命令

30、列对比运算符是什么？

在SELECT语句的列比较中使用=，<>，<=，<，> =，>，<<，>>，<=>，AND，OR或LIKE运算符。

31、我们如何得到受查询影响的行数？

行数可以通过以下代码获得：

SELECT COUNT(user_id)FROM users;

32、Mysql查询是否区分大小写？

不区分

SELECT VERSION(), CURRENT_DATE;

SeLect version(), current_date;

seleCt vErSiOn(), current_DATE;

所有这些例子都是一样的，Mysql不区分大小写。

33.LIKE和REGEXP操作有什么区别？

LIKE和REGEXP运算符用于表示^和％。

SELECT * FROM employee WHERE emp_name REGEXP "^b";
SELECT * FROM employee WHERE emp_name LIKE "%b";

34.BLOB和TEXT有什么区别？

BLOB是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据。有四种类型的BLOB -

  • TINYBLOB
  • BLOB
  • MEDIUMBLOB和
  • LONGBLOB

它们只能在所能容纳价值的最大长度上有所不同。

TEXT是一个不区分大小写的BLOB。四种TEXT类型

  • TINYTEXT
  • TEXT
  • MEDIUMTEXT和
  • LONGTEXT

它们对应于四种BLOB类型，并具有相同的最大长度和存储要求。

BLOB和TEXT类型之间的唯一区别在于对BLOB值进行排序和比较时区分大小写，对TEXT值不区分大小写。

35、mysql_fetch_array和mysql_fetch_object的区别是什么？

以下是mysql_fetch_array和mysql_fetch_object的区别：

mysql_fetch_array（） - 将结果行作为关联数组或来自数据库的常规数组返回。

mysql_fetch_object - 从数据库返回结果行作为对象。

36、我们如何在mysql中运行批处理模式？

以下命令用于在批处理模式下运行：

mysql;

mysql mysql.out

37、MyISAM表格将在哪里存储，并且还提供其存储格式？

每个MyISAM表格以三种格式存储在磁盘上：

·“.frm”文件存储表定义

·数据文件具有“.MYD”（MYData）扩展名

索引文件具有“.MYI”（MYIndex）扩展名

38.、Mysql中有哪些不同的表格？

共有5种类型的表格：

  • MyISAM
  • Heap
  • Merge
  • INNODB
  • ISAM

InnoDB是Mysql的默认存储引擎。

39、ISAM是什么？

ISAM简称为索引顺序访问方法。它是由IBM开发的，用于在磁带等辅助存储系统上存储和检索数据。

40、InnoDB是什么？

lnnoDB是一个由Oracle公司开发的Innobase Oy事务安全存储引擎。

41、Mysql如何优化DISTINCT？

DISTINCT在所有列上转换为GROUP BY，并与ORDER BY子句结合使用。

SELECT DISTINCT t1.a FROM t1,t2 where t1.a=t2.a;

42、如何输入字符为十六进制数字？

如果想输入字符为十六进制数字，可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀（X），或者只用（Ox）前缀输入十六进制数字。

如果表达式上下文是字符串，则十六进制数字串将自动转换为字符串。

43、如何显示前50行？

在Mysql中，使用以下代码查询显示前50行：

SELECT*FROM

LIMIT 0,50;

44、可以使用多少列创建索引？

任何标准表最多可以创建16个索引列。

45、NOW（）和CURRENT_DATE（）有什么区别？

NOW（）命令用于显示当前年份，月份，日期，小时，分钟和秒。

CURRENT_DATE（）仅显示当前年份，月份和日期。

46、什么样的对象可以使用CREATE语句创建？

以下对象是使用CREATE语句创建的：

  • DATABASE
  • EVENT
  • FUNCTION
  • INDEX
  • PROCEDURE
  • TABLE
  • TRIGGER
  • USER
  • VIEW

47、Mysql表中允许有多少个TRIGGERS？

在Mysql表中允许有六个触发器，如下：

  • BEFORE INSERT
  • AFTER INSERT
  • BEFORE UPDATE
  • AFTER UPDATE
  • BEFORE DELETE
  • AFTER DELETE

48、什么是非标准字符串类型？

以下是非标准字符串类型：

  • TINYTEXT
  • TEXT
  • MEDIUMTEXT
  • LONGTEXT

49、什么是通用SQL函数？

  • CONCAT(A, B) 连接两个字符串值以创建单个字符串输出。通常用于将两个或多个字段合并为一个字段。
  • FORMAT(X, D)格式化数字X到D有效数字。
  • CURRDATE(), CURRTIME()返回当前日期或时间。
  • NOW（） 将当前日期和时间作为一个值返回。
  • MONTH（），DAY（），YEAR（），WEEK（），WEEKDAY（） 从日期值中提取给定数据。
  • HOUR（），MINUTE（），SECOND（） 从时间值中提取给定数据。
  • DATEDIFF（A，B） 确定两个日期之间的差异，通常用于计算年龄
  • SUBTIMES（A，B） 确定两次之间的差异。
  • FROMDAYS（INT） 将整数天数转换为日期值。

50、解释访问控制列表

ACL（访问控制列表）是与对象关联的权限列表。这个列表是Mysql服务器安全模型的基础，它有助于排除用户无法连接的问题。

Mysql将ACL（也称为授权表）缓存在内存中。当用户尝试认证或运行命令时，Mysql会按照预定的顺序检查ACL的认证信息和权限。

51、MYSQL支持事务吗？

52、 mysql里记录货币用什么字段类型好

NUMERIC和DECIMAL类型被Mysql实现为同样的类型，这在SQL92标准允许。他们被用于保存值，该值的准确精度是极其重要的值，例如与金钱有关的数据。当声明一个类是这些类型之一时，精度和规模的能被(并且通常是)指定；点击这里有一套最全阿里面试题总结。

例如：

salary DECIMAL(9,2)

在这个例子中，9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数，而2(scale)代表将被用于存储小数点后的位数。

因此，在这种情况下，能被存储在salary列中的值的范围是从-9999999.99到9999999.99。在ANSI/ISO SQL92中，句法DECIMAL(p)等价于DECIMAL(p,0)。

同样，句法DECIMAL等价于DECIMAL(p,0)，这里实现被允许决定值p。Mysql当前不支持DECIMAL/NUMERIC数据类型的这些变种形式的任一种。

这一般说来不是一个严重的问题，因为这些类型的主要益处得自于明显地控制精度和规模的能力。

DECIMAL和NUMERIC值作为字符串存储，而不是作为二进制浮点数，以便保存那些值的小数精度。

一个字符用于值的每一位、小数点(如果scale>0)和“-”符号(对于负值)。如果scale是0，DECIMAL和NUMERIC值不包含小数点或小数部分。

DECIMAL和NUMERIC值得最大的范围与DOUBLE一样，但是对于一个给定的DECIMAL或NUMERIC列，实际的范围可由制由给定列的precision或scale限制。

当这样的列赋给了小数点后面的位超过指定scale所允许的位的值，该值根据scale四舍五入。

当一个DECIMAL或NUMERIC列被赋给了其大小超过指定(或缺省的）precision和scale隐含的范围的值，Mysql存储表示那个范围的相应的端点值。

我希望本文可以帮助你提升技术水平。那些，感觉学的好难，甚至会令你沮丧的人，别担心，我认为，如果你愿意试一试本文介绍的几点，会向前迈进，克服这种感觉。这些要点也许对你不适用，但你会明确一个重要的道理：接受自己觉得受困这个事实是摆脱这个困境的第一步。

53、MYSQL数据表在什么情况下容易损坏？

服务器突然断电导致数据文件损坏。

强制关机，没有先关闭mysql 服务等。

54、mysql有关权限的表都有哪几个？ Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。

55、Mysql中有哪几种锁？

  • MyISAM支持表锁，InnoDB支持表锁和行锁，默认为行锁
  • 表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低
  • 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁力度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高

经典20道

1、MySQL的复制原理以及流程

基本原理流程，3个线程以及之间的关联；

  1. 主：binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句，放进master上的binlog中；

  2. 从：io线程——在使用start slave 之后，负责从master上拉取 binlog 内容，放进 自己的relay log中；

  3. 从：sql执行线程——执行relay log中的语句；

2、MySQL中myisam与innodb的区别，至少5点

(1)、问5点不同；

1>.InnoDB支持事物，而MyISAM不支持事物

2>.InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁

3>.InnoDB支持MVCC, 而MyISAM不支持

4>.InnoDB支持外键，而MyISAM不支持

5>.InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持。

(2)、innodb引擎的4大特性

插入缓冲（insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)

(3)、2者selectcount(*)哪个更快，为什么

myisam更快，因为myisam内部维护了一个计算器，可以直接调取。MyISAM的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的，内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引，而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的，没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。

3、MySQL中varchar与char的区别以及varchar(50)中的50代表的涵义 (1)、varchar与char的区别 char是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型 (2)、varchar(50)中50的涵义 最多存放50个字符，varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样) (3)、int（20）中20的涵义 是指显示字符的长度 但要加参数的，最大为255，比如它是记录行数的id,插入10笔资料，它就显示00000000001 ~~~00000000010，当字符的位数超过11,它也只显示11位，如果你没有加那个让它未满11位就前面加0的参数，它不会在前面加0 20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变；

(4)、mysql为什么这么设计 对大多数应用没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int(20)存储和计算均一样；

4、问了innodb的事务与日志的实现方式 (1)、有多少种日志； 错误日志：记录出错信息，也记录一些警告信息或者正确的信息。 查询日志：记录所有对数据库请求的信息，不论这些请求是否得到了正确的执行。 慢查询日志：设置一个阈值，将运行时间超过该值的所有SQL语句都记录到慢查询的日志文件中。 二进制日志：记录对数据库执行更改的所有操作。 中继日志： 事务日志：

(2)、事物的4种隔离级别 隔离级别 读未提交(RU) 读已提交(RC) 可重复读(RR) 串行

(3)、事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好。 事务日志是通过redo和innodb的存储引擎日志缓冲（Innodb log buffer）来实现的，当开始一个事务的时候，会记录该事务的lsn(log sequence number)号; 当事务执行时，会往InnoDB存储引擎的日志 的日志缓存里面插入事务日志；当事务提交时，必须将存储引擎的日志缓冲写入磁盘（通过innodb_flush_log_at_trx_commit来控制），也就是写数据前，需要先写日志。这种方式称为“预写日志方式”

5、问了MySQL binlog的几种日志录入格式以及区别 (1)、binlog的日志格式的种类和分别 (2)、适用场景； (3)、结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣。 Statement：每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。 优点：不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。(相比row能节约多少性能 与日志量，这个取决于应用的SQL情况，正常同一条记录修改或者插入row格式所产生的日志量还小于Statement产生的日志量，但是考虑到如果带条 件的update操作，以及整表删除，alter表等操作，ROW格式会产生大量日志，因此在考虑是否使用ROW格式日志时应该跟据应用的实际情况，其所 产生的日志量会增加多少，以及带来的IO性能问题。) 缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在slave上正确运行，因此还必须记录每条语句在执行的时候的 一些相关信息，以保证所有语句能在slave得到和在master端执行时候相同 的结果。另外mysql 的复制,像一些特定函数功能，slave可与master上要保持一致会有很多相关问题(如sleep()函数， last_insert_id()，以及user-defined functions(udf)会出现问题). 使用以下函数的语句也无法被复制：

  • LOAD_FILE()
  • UUID()
  • USER()
  • FOUND_ROWS()
  • SYSDATE() (除非启动时启用了 --sysdate-is-now 选项) 同时在INSERT ...SELECT 会产生比 RBR 更多的行级锁 2.Row:不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。 优点： binlog中可以不记录执行的sql语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以rowlevel的日志内容会非常清楚的记录下 每一行数据修改的细节。而且不会出现某些特定情况下的存储过程，或function，以及trigger的调用和触发无法被正确复制的问题 缺点:所有的执行的语句当记录到日志中的时候，都将以每行记录的修改来记录，这样可能会产生大量的日志内容,比 如一条update语句，修改多条记录，则binlog中每一条修改都会有记录，这样造成binlog日志量会很大，特别是当执行alter table之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中。 3.Mixedlevel: 是以上两种level的混合使用，一般的语句修改使用statment格式保存binlog，如一些函数，statement无法完成主从复制的操作，则 采用row格式保存binlog,MySQL会根据执行的每一条具体的sql语句来区分对待记录的日志形式，也就是在Statement和Row之间选择 一种.新版本的MySQL中队row level模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以row level来记录，像遇到表结构变更的时候就会以statement模式来记录。至于update或者delete等修改数据的语句，还是会记录所有行的 变更。

6、问了下MySQL数据库cpu飙升到500%的话他怎么处理？ (1)、没有经验的，可以不问； (2)、有经验的，问他们的处理思路。 列出所有进程 show processlist 观察所有进程 多秒没有状态变化的(干掉) 查看超时日志或者错误日志 (做了几年开发,一般会是查询以及大批量的插入会导致cpu与i/o上涨,,,,当然不排除网络状态突然断了,,导致一个请求服务器只接受到一半，比如where子句或分页子句没有发送,,当然的一次被坑经历)

7、sql优化 (1)、explain出来的各种item的意义； select_type 表示查询中每个select子句的类型 type 表示MySQL在表中找到所需行的方式，又称“访问类型” possible_keys 指出MySQL能使用哪个索引在表中找到行，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被查询使用 key 显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL key_len 表示索引中使用的字节数，可通过该列计算查询中使用的索引的长度 ref 表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值 Extra 包含不适合在其他列中显示但十分重要的额外信息

(2)、profile的意义以及使用场景； 查询到 SQL 会执行多少时间, 并看出 CPU/Memory 使用量, 执行过程中 Systemlock, Table lock 花多少时间等等

8、备份计划，mysqldump以及xtranbackup的实现原理 (1)、备份计划； 这里每个公司都不一样，您别说那种1小时1全备什么的就行 (2)、备份恢复时间； 这里跟机器，尤其是硬盘的速率有关系，以下列举几个仅供参考 20G的2分钟（mysqldump） 80G的30分钟(mysqldump) 111G的30分钟（mysqldump) 288G的3小时（xtra) 3T的4小时（xtra) 逻辑导入时间一般是备份时间的5倍以上

(3)、xtrabackup实现原理 在InnoDB内部会维护一个redo日志文件，我们也可以叫做事务日志文件。事务日志会存储每一个InnoDB表数据的记录修改。当InnoDB启动时，InnoDB会检查数据文件和事务日志，并执行两个步骤：它应用（前滚）已经提交的事务日志到数据文件，并将修改过但没有提交的数据进行回滚操作。

9、mysqldump中备份出来的sql，如果我想sql文件中，一行只有一个insert....value()的话，怎么办？如果备份需要带上master的复制点信息怎么办？ --skip-extended-insert [root@helei-zhuanshu ~]# mysqldump -uroot -p helei --skip-extended-insert Enter password: KEY idx_c1 (c1), KEY idx_c2 (c2) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=51 DEFAULT CHARSET=latin1; /*!40101 SET character_set_client = @saved_cs_client */;

-- -- Dumping data for table helei

LOCK TABLES helei WRITE; /*!40000 ALTER TABLE helei DISABLE KEYS */; INSERT INTO helei VALUES (1,32,37,38,'2016-10-18 06:19:24','susususususususususususu'); INSERT INTO helei VALUES (2,37,46,21,'2016-10-18 06:19:24','susususususu'); INSERT INTO helei VALUES (3,21,5,14,'2016-10-18 06:19:24','susu');

10、500台db，在最快时间之内重启 puppet，dsh

11、innodb的读写参数优化 (1)、读取参数 global buffer pool以及 local buffer；

(2)、写入参数； innodb_flush_log_at_trx_commit innodb_buffer_pool_size

(3)、与IO相关的参数； innodb_write_io_threads = 8 innodb_read_io_threads = 8 innodb_thread_concurrency = 0

(4)、缓存参数以及缓存的适用场景。 query cache/query_cache_type 并不是所有表都适合使用query cache。造成query cache失效的原因主要是相应的table发生了变更

第一个：读操作多的话看看比例，简单来说，如果是用户清单表，或者说是数据比例比较固定，比如说商品列表，是可以打开的，前提是这些库比较集中，数据库中的实务比较小。 第二个：我们“行骗”的时候，比如说我们竞标的时候压测，把query cache打开，还是能收到qps激增的效果，当然前提示前端的连接池什么的都配置一样。大部分情况下如果写入的居多，访问量并不多，那么就不要打开，例如社交网站的，10%的人产生内容，其余的90%都在消费，打开还是效果很好的，但是你如果是qq消息，或者聊天，那就很要命。 第三个：小网站或者没有高并发的无所谓，高并发下，会看到 很多 qcache 锁 等待，所以一般高并发下，不建议打开query cache

12、你是如何监控你们的数据库的？你们的慢日志都是怎么查询的？ 监控的工具有很多，例如zabbix，lepus，我这里用的是lepus

13、你是否做过主从一致性校验，如果有，怎么做的，如果没有，你打算怎么做？ 主从一致性校验有多种工具 例如checksum、mysqldiff、pt-table-checksum等

14、你们数据库是否支持emoji表情，如果不支持，如何操作？ 如果是utf8字符集的话，需要升级至utf8_mb4方可支持

15、你是如何维护数据库的数据字典的？ 这个大家维护的方法都不同，我一般是直接在生产库进行注释，利用工具导出成excel方便流通。

16、你们是否有开发规范，如果有，如何执行的 有，开发规范网上有很多了，可以自己看看总结下

17、表中有大字段X(例如：text类型)，且字段X不会经常更新，以读为为主，请问 (1)、您是选择拆成子表，还是继续放一起； (2)、写出您这样选择的理由。 答：拆带来的问题：连接消耗 + 存储拆分空间；不拆可能带来的问题：查询性能； 如果能容忍拆分带来的空间问题,拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区) 顺序IO,减少连接消耗,最后这是一个文本列再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗 如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话:上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题,那么不拆就是最好的选择

18、MySQL中InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的？为什么是这样子的？ 答：InnoDB是基于索引来完成行锁 例: select * from tab_with_index where id = 1 for update; for update 可以根据条件来完成行锁锁定,并且 id 是有索引键的列, 如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁,,并发将无从谈起

19、如何从mysqldump产生的全库备份中只恢复某一个库、某一张表？ 答案见：http://suifu.blog.51cto.com/9167728/1830651

开放性问题：据说是腾讯的 一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。 1、如果A表TID是自增长,并且是连续的,B表的ID为索引 select * from a,b where a.tid = b.id and a.tid>500000 limit 200;

2、如果A表的TID不是连续的,那么就需要使用覆盖索引.TID要么是主键,要么是辅助索引,B表ID也需要有索引。 select * from b , (select tid from a limit 50000,200) a where b.id = a .tid;

6、mysql为什么用自增列作为主键

作者：在云端 链接：https://juejin.im/post/5b1480646fb9a01e6b2c0b82

如果我们定义了主键(PRIMARY KEY)，那么InnoDB会选择主键作为聚集索引、如果没有显式定义主键，则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引、如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)。

数据记录本身被存于主索引（一颗B+Tree）的叶子节点上。这就要求同一个叶子节点内（大小为一个内存页或磁盘页）的各条数据记录按主键顺序存放，因此每当有一条新的记录插入时，MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置，如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点）

如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页

如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置，此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据，甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉，此时又要从磁盘上读回来，这增加了很多开销，同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE来重建表并优化填充页面。

7、为什么使用数据索引能提高效率

数据索引的存储是有序的 在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的 极端情况下，数据索引的查询效率为二分法查询效率，趋近于 log2(N)

8、B+树索引和哈希索引的区别

哈希索引的优势：

等值查询。哈希索引具有绝对优势（前提是：没有大量重复键值，如果大量重复键值时，哈希索引的效率很低，因为存在所谓的哈希碰撞问题。） 哈希索引不适用的场景：

不支持范围查询 不支持索引完成排序 不支持联合索引的最左前缀匹配规则 通常，B+树索引结构适用于绝大多数场景，像下面这种场景用哈希索引才更有优势：

在HEAP表中，如果存储的数据重复度很低（也就是说基数很大），对该列数据以等值查询为主，没有范围查询、没有排序的时候，特别适合采用哈希索引，例如这种SQL：

select id,name from table where name='李明'; — 仅等值查询 复制代码 而常用的InnoDB引擎中默认使用的是B+树索引，它会实时监控表上索引的使用情况，如果认为建立哈希索引可以提高查询效率，则自动在内存中的“自适应哈希索引缓冲区”建立哈希索引（在InnoDB中默认开启自适应哈希索引），通过观察搜索模式，MySQL会利用index key的前缀建立哈希索引，如果一个表几乎大部分都在缓冲池中，那么建立一个哈希索引能够加快等值查询。

注意：在某些工作负载下，通过哈希索引查找带来的性能提升远大于额外的监控索引搜索情况和保持这个哈希表结构所带来的开销。但某些时候，在负载高的情况下，自适应哈希索引中添加的read/write锁也会带来竞争，比如高并发的join操作。like操作和%的通配符操作也不适用于自适应哈希索引，可能要关闭自适应哈希索引。

9、B树和B+树的区别

1、B树，每个节点都存储key和data，所有的节点组成这可树，并且叶子节点指针为null，叶子节点不包含任何关键字信息

2、B+树，所有的叶子节点中包含全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子节点本身依关键字的大小自小到大的顺序链接，所有的非终端节点可以看成是索引部分，节点中仅含有其子树根节点中最大（或最小）关键字

10 、为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引？ B+的磁盘读写代价更低 B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针。因此其内部结点相对B树更小。如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中，那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。

B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

11、 mysql联合索引 联合索引是两个或更多个列上的索引。对于联合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a 、 a,b 、 a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。 利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。复合索引的结构与电话簿类似，人名由姓和名构成，电话簿首先按姓氏对进行排序，然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。如果您知 道姓，电话簿将非常有用；如果您知道姓和名，电话簿则更为有用，但如果您只知道名不姓，电话簿将没有用处。 12、什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段，假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 13、MySQL分区 什么是表分区？ 表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。

表分区与分表的区别 分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。

分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表。

表分区有什么好处？ 分区表的数据可以分布在不同的物理设备上，从而高效地利用多个硬件设备。 2. 和单个磁盘或者文件系统相比，可以存储更多数据 优化查询。在where语句中包含分区条件时，可以只扫描一个或多个分区表来提高查询效率；涉及sum和count语句时，也可以在多个分区上并行处理，最后汇总结果。 分区表更容易维护。例如：想批量删除大量数据可以清除整个分区。 可与使用分区表来避免某些特殊的瓶颈，例如InnoDB的单个索引的互斥访问，ext3问价你系统的inode锁竞争等。 14、分区表的限制因素

1、一个表最多只能有1024个分区

2、MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。

3、如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。

4、分区表中无法使用外键约束

5、MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

15、如何判断当前Mysql是否支持分区？

命令：show variables like '%partition%'

16、Mysql支持的分区类型有哪些？

1、RANGE分区：这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区

2、List分区：这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割。按照list中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的

3、HASH分区：这种模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表

4、KEY分区：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是Mysql系统产生的

17、行级锁定的优点 1、当在许多线程中访问不同的行时只存在少量锁定冲突

2、回滚时只有少量的更改

3、可以长时间锁定单一的行

18、行级锁定的缺点 1、比页级或表级锁定占用更多的内存

2、当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁

3、如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多

4、用高级别锁定，通过支持不同的类型锁定，你也可以很容易地调节应用程序，因为其锁成本小于行级锁定

19、Mysql优化 1、开启查询缓存，优化查询

2、explain你的select查询，这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引主键被如何利用的，你的数据表是如何被搜索和排序

3、当只要一行数据时使用limit 1，Mysql数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索，而不是继续往后查找下一条符合记录的数据

4、为搜索字段建索引

5、使用ENUM而不是VARCHAR，如果你有一个字段，比如“性别”，“国家”，“民族”，“状态”或“部门”，你知道这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用ENUM而不是VARCHAR

6、Prepared Statement Prepared Statements很像存储过程，是一种运行在后台的sql语句集合，我们可以从使用prepared statement获得很多好处，无论是性能问题还是安全问题。Prepared Statements可以检查一些你绑定好的变量，这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式”攻击

7、垂直分表

8、选择正确的存储引擎

20、key和index的区别

1、key是数据库的物理结构，它包含两层意义和作用，一是约束（偏重于约束和规范数据库的结构完整性），二是索引（辅助查询用的）。包括primary key，unique key，foregin key等

2、index是数据库的物理结构，它只是辅助查询的，它创建时会在另外的表空间（mysql中的innodb表空间）以一个类似目录的结构存储。索引要分类的话，分为前缀索引、全文本索引等

随着技术的进步和发展，面试官们对面试者的要求越来越高，现在只要是后端开发的职位，面试肯定会问数据库的相关知识，而mysql作为目前最为流行的免费的关系型数据库管理系统，肯定是很多公司面试必问的重点，今天阿伟就为大家总结一下mysql的面试题；

事务的基本特征原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。一致性（consistency）：数据库总数从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。隔离性（isolation）：一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。持久性（durability）：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，修改的数据也不会丢失。 事务的隔离级别，mysql默认的隔离级别是什么？读未提交(Read uncommitted)，一个事务可以读取另一个未提交事务的数据，最低级别，任何情况都无法保证。读已提交(Read committed)，一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据，可避免脏读的发生。可重复读(Repeatable read)，就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作，可避免脏读、不可重复读的发生。串行(Serializable)，是最高的事务隔离级别，在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。Mysql的默认隔离级别是Repeatable read。 说一说脏读、不可重复读、幻读脏读：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；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；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）； 数据表类型有哪些答：MyIASM、InnoDB、HEAP、ISAM、MERGE、DBD以及Gemeni(一般只知道前两者即可) innodb引擎的4大特性答：插入缓冲(insert buffer)；二次写(double write)；自适应哈希索引(ahi)；预读(read ahead) InnoDB引擎的行锁是通过加在什么上实现的？答：基于索引； Mysql中的myisam与innodb的区别，至少五点InooDB支持事务，而MyISAM不支持事务；InnoDB支持行级锁，而MyISAM支持表级锁；InnoDB支持MVCC，而MyISAM不支持；InnoDB支持外键，而MyISAM不支持；InnoDB不支持全文索引，而MyISAM支持；InnoDB不能通过直接拷贝表文件的方法拷贝表到另外一台机器， myisam 支持；InnoDB表支持多种行格式， myisam 不支持；InnoDB是索引组织表， myisam 是堆表； myisam与innodb select count(*)哪个更快，为什么答：myisam更快，因为myisam内部维护了一个计数器，可以直接调取。 数据库三大范式第一范式：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分(保持数据的原子性)；第二范式：第二范式必须符合第一范式，非主属性必须完全依赖于主键。第三范式：在满足第二范式的基础上，在实体中不存在其他实体中的非主键属性，传递函数依赖于主键属性，确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关(表中字段[非主键]不存在对主键的传递依赖) 说一说你能想到的sql语句优化，至少五种避免select *，将需要查找的字段列出来；使用连接（join）来代替子查询；拆分大的delete或insert语句；使用limit对查询结果的记录进行限定；用 exists 代替 in 是一个好的选择；用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤；不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引尽量避免在where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描；尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描； 说一说你能想到的表结构优化，至少五种永远为每张表设置一个ID (所有建表的时候不设置主键的程序猿都应该被辞退)；选择正确的存储引擎 ;使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob；使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数；使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar；尽可能使用not null定义字段(给空字段设置默认值)；尽量少用text;给频繁使用和查询的字段建立合适的索引； 说几个mysql中你常用的函数答：sum、count 、avg、min、max 说几个你除了增删改查之外在mysql中常用的命令答：Explain、describe、show、truncate 说几个除了增删改查之外常用的关键字答：distinct、limit、offset、order by、union、union all、between、group by； union、union all的区别对重复结果的处理：UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All不会去除重复记录；对排序的处理：Union将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回；从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多 varchar(100)和varchar(200)的区别答：varchar(100)最多存放100个字符，varchar(200)最多存放200个字符，varchar(100)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样) varchar(20)和int(20)中的20含义一样吗答：不一样，前者表示最多存放20个字符，后者表示最多显示20个字符，但是存储空间还是占4字节存储，存储范围不变； 什么是存储过程？用什么来调用？答：存储过程是一个预编译的SQL 语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL ，使用存储过程比单纯SQL 语句执行要快。可以用一个命令对象来调用存储过程。 什么是触发器？触发器的作用？答：触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。 存储过程与触发器的区别答：触发器与存储过程非常相似，触发器也是SQL语句集，两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器，所以可以用它来强制实施复杂的业务规则，以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程，触发器主要是通过事件执行触发而被执行的，而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时，SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句，从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。 索引的作用？和它的优点缺点是什么？答：索引就一种特殊的查询表，数据库的搜索引擎可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录，不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的，创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度，同时也增加了数据库的尺寸大小。 MySQL主要的索引类型普通索引：是最基本的索引，它没有任何限制；唯一索引：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一；主键索引：是一种特殊的唯一索引，一个表只能有一个主键，不允许有空值；组合索引：指多个字段上创建的索引，只有在查询条件中使用了创建索引时的第一个字段，索引才会被使用。使用组合索引时遵循最左前缀集合；全文索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较，mysql中MyISAM支持全文索引而InnoDB不支持； 使用like 'a%' 、like'%a'、like'%a%'查询时是否会使用索引答：'a%'会，其他两个不会； 使用索引注意事项索引不会包含有NULL的列，复合索引中只要有一列含有NULL值，那么这一列对于此符合索引就是无效的；使用短索引，对串列进行索引，如果可以就应该指定一个前缀长度；短索引不仅可以提高查询速度而且可以节省磁盘空间和I/O操作；mysql查询只使用一个索引，因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作，尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列建复合索引；注意like，上文已经提到；不要在列上进行运算；不使用NOT IN 、<>、！=操作，但<,<=，=，>,>=,BETWEEN,IN是可以用到索引的；索引要建立在经常进行select操作的字段上；索引要建立在值比较唯一的字段上；对于那些定义为text、image和bit数据类型的列不应该增加索引；在where和join中出现的列需要建立索引；如果where字句的查询条件里使用了函数(如：where DAY(column)=…),mysql将无法使用索引；在join操作中(需要从多个数据表提取数据时)，mysql只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引，否则及时建立了索引也不会使用； 说一说什么是外键，优缺点答：外键指的是外键约束，目的是保持数据一致性，完整性，控制存储在外键表中的数据。使两张表形成关联，外键只能引用外表中列的值；优点：由数据库自身保证数据一致性，完整性，更可靠，因为程序很难100％保证数据的完整性，而用外键即使在数据库服务器当机或者出现其他问题的时候，也能够最大限度的保证数据的一致性和完整性。有主外键的数据库设计可以增加ER图的可读性，这点在数据库设计时非常重要。外键在一定程度上说明的业务逻辑，会使设计周到具体全面。缺点：可以用触发器或应用程序保证数据的完整性；过分强调或者说使用外键会平添开发难度，导致表过多，更改业务困难，扩展困难等问题；不用外键时数据管理简单，操作方便，性能高（导入导出等操作，在insert, update, delete 数据的时候更快）； 在什么时候你会选择使用外键，为什么答：在我的业务逻辑非常简单，业务一旦确定不会轻易更改，表结构简单，业务量小的时候我会选择使用外键。因为当不符合以上条件的时候，外键会影响业务的扩展和修改，当数据量庞大时，会严重影响增删改查的效率。 什么叫视图？游标是什么？视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能；可以对视图进行增，改，查，操作，视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。 mysql有没有rowid？答：没有，InnoDB如果没有定义主键，内部会生成一个主键编号rowid ，但是无法查询到。在平时InnoDB建表的时候我们最好自己确定主键，防止每次插入数据前数据库会去生成rowid。 mysql怎么在查询时给查出来的数据设置一个自增的序号？set @i=0;SELECT (@i:=@i+1) 别名 FROM table, (SELECT @i:=0) AS 别名 ; 如何使用explain优化sql和索引？explain sql ;table：显示这一行的数据是关于哪张表的；type：这是重要的列，显示连接使用了何种类型。从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL；all: full table scan ;MySQL将遍历全表以找到匹配的行；index ： index scan; index 和 all的区别在于index类型只遍历索引；range：索引范围扫描，对索引的扫描开始于某一点，返回匹配值的行，常见与between ，< ,>等查询；ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行，常见于使用非唯一索引即唯一索引的非唯一前缀进行查找；eq_ref：唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配，常用于主键或者唯一索引扫描；const，system：当MySQL对某查询某部分进行优化，并转为一个常量时，使用这些访问类型；如果将主键置于where列表中，MySQL就能将该查询转化为一个常量；possible_keys：显示可能应用在这张表中的索引；如果为空，没有可能的索引；可以为相关的域从WHERE语句中选择一个合适的语句；key： 实际使用的索引；如果为NULL，则没有使用索引；很少的情况下，MySQL会选择优化不足的索引；这种情况下，可以在SELECT语句中使用USE INDEX(indexname)来强制使用一个索引或者用IGNORE INDEX(indexname)来强制MySQL忽略索引key_len：使用的索引的长度；在不损失精确性的情况下，长度越短越好；ref：显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数；rows：MySQL认为必须检查的用来返回请求数据的行数；Extra：关于MySQL如何解析查询的额外信息；

  1. 主键 超键 候选键 外键 主 键：

数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。

超 键：

在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。

候选键：

是最小超键，即没有冗余元素的超键。

外 键：

在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。

2.数据库事务的四个特性及含义 数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。 原子性:整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。 一致性:在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。 隔离性:隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行 相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请 求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。 持久性:在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。

3.视图的作用，视图可以更改么？ 视图是虚拟的表，与包含数据的表不一样，视图只包含使用时动态检索数据的查询；不包含任何列或数据。使用视图可以简化复杂的sql操作，隐藏具体的细节，保护数据；视图创建后，可以使用与表相同的方式利用它们。 视图不能被索引，也不能有关联的触发器或默认值，如果视图本身内有order by 则对视图再次order by将被覆盖。 创建视图：create view XXX as XXXXXXXXXXXXXX; 对于某些视图比如未使用联结子查询分组聚集函数Distinct Union等，是可以对其更新的，对视图的更新将对基表进行更新；但是视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。

4.drop,delete与truncate的区别 drop直接删掉表 truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 delete删除表中数据，可以加where字句。

（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。

（3） 一般而言，drop > truncate > delete

（4） 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view

（5） TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。

（6） truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。

（7） delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。

（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚

（9） 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果于事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。

（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为: truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。

（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

5.索引的工作原理及其种类 数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

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图展示了一种可能的索引方式。左边是数据表，一共有两列七条记录，最左边的是数据记录的物理地址（注意逻辑上相邻的记录在磁盘上也并不是一定物理相邻的）。为了加快Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个节点分别包含索引键值和一个指向对应数据记录物理地址的指针，这样就可以运用二叉查找在O(log2n)的复杂度内获取到相应数据。

创建索引可以大大提高系统的性能。

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面。

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引。一般来说，不应该创建索引的的这些列具有下列特点：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。

第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee表中职员的姓(lname)上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。 主键索引 数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。 聚集索引 在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

局部性原理与磁盘预读 由于存储介质的特性，磁盘本身存取就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的存取速度往往是主存的几百分分之一，因此为了提高效率，要尽量减少磁盘I/O。为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，而是每次都会预读，即使只需要一个字节，磁盘也会从这个位置开始，顺序向后读取一定长度的数据放入内存。这样做的理论依据是计算机科学中著名的局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。程序运行期间所需要的数据通常比较集中。

由于磁盘顺序读取的效率很高（不需要寻道时间，只需很少的旋转时间），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。

预读的长度一般为页（page）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件及操作系统往往将主存和磁盘存储区分割为连续的大小相等的块，每个存储块称为一页（在许多操作系统中，页得大小通常为4k），主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。

B-/+Tree索引的性能分析 到这里终于可以分析B-/+Tree索引的性能了。

上文说过一般使用磁盘I/O次数评价索引结构的优劣。先从B-Tree分析，根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入。为了达到这个目的，在实际实现B-Tree还需要使用如下技巧：

每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证一个节点物理上也存储在一个页里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个node只需一次I/O。

B-Tree中一次检索最多需要h-1次I/O（根节点常驻内存），渐进复杂度为O(h)=O(logdN)。一般实际应用中，出度d是非常大的数字，通常超过100，因此h非常小（通常不超过3）。

而红黑树这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性，所以红黑树的I/O渐进复杂度也为O(h)，效率明显比B-Tree差很多。

综上所述，用B-Tree作为索引结构效率是非常高的。

6.连接的种类 查询分析器中执行： --建表table1,table2： create table table1(id int,name varchar(10)) create table table2(id int,score int) insert into table1 select 1,'lee' insert into table1 select 2,'zhang' insert into table1 select 4,'wang' insert into table2 select 1,90 insert into table2 select 2,100 insert into table2 select 3,70 如表

table1 | table2 |

id name |id score | 1 lee |1 90| 2 zhang| 2 100| 4 wang| 3 70|

以下均在查询分析器中执行 一、外连接 1.概念：包括左向外联接、右向外联接或完整外部联接

2.左连接：left join 或 left outer join (1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。 (2)sql 语句 select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id -------------结果------------- idnameidscore

1lee190 2zhang2100 4wangNULLNULL

注释：包含table1的所有子句，根据指定条件返回table2相应的字段，不符合的以null显示

3.右连接：right join 或 right outer join (1)右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。 (2)sql 语句 select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id -------------结果------------- idnameidscore

1lee190 2zhang2100 NULLNULL370

注释：包含table2的所有子句，根据指定条件返回table1相应的字段，不符合的以null显示

4.完整外部联接:full join 或 full outer join (1)完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。 (2)sql 语句 select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id -------------结果------------- idnameidscore

1lee190 2zhang2100 4wangNULLNULL NULLNULL370

注释：返回左右连接的和（见上左、右连接）

二、内连接 1.概念：内联接是用比较运算符比较要联接列的值的联接

2.内连接：join 或 inner join

3.sql 语句 select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id -------------结果------------- idnameidscore

1lee190 2zhang2100

注释：只返回符合条件的table1和table2的列

4.等价（与下列执行效果相同） A:select a.,b. from table1 a,table2 b where a.id=b.id B:select * from table1 cross join table2 where table1.id=table2.id (注：cross join后加条件只能用where,不能用on)

三、交叉连接(完全)

1.概念：没有 WHERE 子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积。第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小。（table1和table2交叉连接产生3*3=9条记录）

2.交叉连接：cross join (不带条件where...)

3.sql语句 select * from table1 cross join table2 -------------结果------------- idnameidscore

1lee190 2zhang190 4wang190 1lee2100 2zhang2100 4wang2100 1lee370 2zhang370 4wang370

注释：返回3*3=9条记录，即笛卡尔积

4.等价（与下列执行效果相同） A:select * from table1,table2

7.数据库范式 1 第一范式（1NF）

在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。

2 第二范式（2NF）

第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。 第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。

3 第三范式（3NF）

满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。（我的理解是消除冗余）

8.数据库优化的思路 这个我借鉴了慕课上关于数据库优化的课程。

1.SQL语句优化 1）应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2）应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3）很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择 4）用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤

2.索引优化 看上文索引

3.数据库结构优化 1）范式优化： 比如消除冗余（节省空间。。） 2）反范式优化：比如适当加冗余等（减少join） 3）拆分表： 分区将数据在物理上分隔开，不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样，当对这个表进行查询时，只需要在表分区中进行扫描，而不必进行全表扫描，明显缩短了查询时间，另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O，一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。 4）拆分其实又分垂直拆分和水平拆分： 案例： 简单购物系统暂设涉及如下表： 1.产品表（数据量10w，稳定） 2.订单表（数据量200w，且有增长趋势） 3.用户表 （数据量100w，且有增长趋势） 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分：解决问题：表与表之间的io竞争 不解决问题：单表中数据量增长出现的压力 方案： 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个server上 水平拆分： 解决问题：单表中数据量增长出现的压力 不解决问题：表与表之间的io争夺 方案： 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单 产品表 未完成订单放一个server上 已完成订单表盒男用户表放一个server上 女用户表放一个server上(女的爱购物 哈哈)

4.服务器硬件优化 这个么多花钱咯！

9.存储过程与触发器的区别 触发器与存储过程非常相似，触发器也是SQL语句集，两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用，而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发（激活）执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器，所以可以用它来强制实施复杂的业务规则，以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程，触发器主要是通过事件执行触发而被执行的，而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时，SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句，从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。