秋招备战——数据库

两种数据库

关系型数据库：MySQL、SQL Server、Oracle 存储方式是用表

非关系型数据库：MongoDB、Redis 存储方式是键值对

常用的锁有哪些

互斥锁、自旋锁、读写锁、乐观锁、悲观锁

三大范式

第一范式：要求一张表中的每一列是不可分割的原子数据

第二范式：消除部分依赖，要求一张表中的每一列都完全依赖于主键（针对于组合主键），也就是不会出现某一列只和部分主键相关；

第三范式：消除传递依赖，要求一张表中的每一列都和主键是直接依赖的，不是间接依赖。

数据库的乐观锁和悲观锁

悲观锁：

①悲观锁总是认为数据会被其他线程修改，所以在修改前强制加锁，使其他线程阻塞等待，具有强烈的独占和排他特性。

②传统的关系型数据库的行锁，表锁，读锁，写锁等，以及Java中synchronized关键字都是悲观锁的实现。

③悲观锁比较适用于写多读少的情况（多写场景）。

悲观锁实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据的安全提供了保证。

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乐观锁：

①乐观锁认为在一般情况下数据不会被其他线程修改，所以在修改前不会加锁，而是在数据提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则返回给用户错误的信息，让用户决定如何去做。

②乐观锁不会刻意使用数据库本身的锁机制，而是依据数据本身来保证数据的正确性，如加版本号字段、时间戳、AtomicInteger类的CAS（比较并交换）、MySQL中InnoDB的MVCC（多版本控制）机制等都是乐观锁的实现。

③乐观锁比较适用于读多写少的情况（多读场景）

MySQL一条语句查询慢的原因是啥？

原因：

① 电脑系统内存不足；

② 网络突然降速了；

③ 所写的SQL语句不是最优解

解决方案：两条快于一条；精准快于全表；建立索引。

Redis的五大基本类型

String 字符串、List列表、Hash散列（Value本身又是键值对）、set集合、zset有序集合。

Redis的两种持久化方式

RDB将数据库中的数据定期以快照的方式存储到磁盘，保存到rdb中，并在启动时自动加载rdb文件，以达到持久化的需要；它的优点呢是数据恢复快，缺点是保存不是实时产生的。会在设置的时间内进行保存。
AOF，把每一次的操作都记录到一个文件中，当redis进行重启时会将AOF文件中所有操作都执行一遍，确保恢复数据。需要开启，也有设置；优点是任何写的数据不会丢失，缺点是文件大，耗能高，数据恢复快，冗余多。

Redis的默认持久化方式是RDB

Redis中的删除策略

主要包括三种删除策略：

（1）定时删除（时间换空间）
（2）惰性删除（内存占用严重，空间换时间）
（3）定期删除（随机清理删除，前两者结合）

ACID四大特性

原子性：原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
一致性：数据库总是从一个一致性状态转移到另一个一致性的状态。一致性确保了即使在执行第三、第四条语句之间时系统崩溃，前面执行的第一、第二条语句也不会生效，因为事务最终没有提交，所有事务中所作的修改也不会保存到数据库中。
隔离性：一个事务的执行不能其它事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对其它并发事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持续性：指一个事务一旦提交，它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。

事务的四大隔离级别

序列化：如果隔离级别为序列化，则用户之间通过一个接一个顺序地执行当前的事务，这种隔离级别提供了事务之间最大限度的隔离。
可重复读：在可重复读在这一隔离级别上，事务不会被看成是一个序列。不过，当前正在执行事务的变化仍然不能被外部看到，也就是说，如果用户在另外一个事务中执行同条 SELECT 语句数次，结果总是相同的。（因为正在执行的事务所产生的数据变化不能被外部看到）。
提交读：READ COMMITTED 隔离级别的安全性比 REPEATABLE READ 隔离级别的安全性要差。处于
READ COMMITTED 级别的事务可以看到其他事务对数据的修改。也就是说，在事务处理期间，如果其他事务修改了相应的表，那么同一个事务的多个 SELECT 语句可能返回不同的结果。容易造成“脏读”
未提交读：READ UNCOMMITTED 提供了事务之间最小限度的隔离。除了容易产生虚幻的读操作和不能重复的读操作外，处于这个隔离级的事务可以读到其他事务还没有提交的数据，如果这个事务使用其他事务不提交的变化作为计算的基础，然后那些未提交的变化被它们的父事务撤销，这就导致了大量的数据变化。

聚簇索引和非聚簇索引区别

1. 聚簇索引

并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。当表有了聚簇索引的时候，表的数据行都存放在索引树的叶子页中。无法把数据行放到两个不同的地方，所以一张表只允许有一个聚簇索引。InnoDB的聚簇索引实际上是将索引和数据保存中同一个B-Tree中。InnoDB通过主键聚集数据，如果没有定义主键，InnoDB会选择一个唯一的的非空索引代替。如果没有这样的索引，InnoDB会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

2. 非聚簇索引

又叫二级索引。二级索引的叶子节点中保存的不是指向行的物理指针，而是行的主键值。当通过二级索引查找行，存储引擎需要在二级索引中找到相应的叶子节点，获得行的主键值，然后使用主键去聚簇索引中查找数据行，这需要两次B-Tree查找。

左连接和右连接

左连接： 在 LEFT JOIN 左边的表里面数据全被全部查出来，右边的数据只会查出符合ON后面的符合条件的数据，不符合的会用NULL代替。

内连接： 相当于左连接与右连接的合并，去掉所有含NULL的数据行，剩下的就是查询出来的数据了。其实就是两边的表都必须满足条件。

消息队列

Kafka

优点：吞吐量非常大，性能非常好，集群高可用。

缺点：会丢数据，功能比较单一

使用场景：日志分析、大数据采集

RebbitMQ

优点：消息可靠性高，功能全面。

缺点：吞吐量比较低，消息积累会严重影响性能。erlang语言不好定制。

使用场景：小规模场景。

RocketMQ （阿里产品）

优点：高吞吐、高性能、高可用，功能非常全面。

缺点：开源版功能不如云上商业版。官方文档和周边生态还不够成熟。客户端只支持java

使用场景：几乎是全场景。

Linux的熟悉情况

上过这个课，安装系统，会一些简单的命令，多用户多任务的操作系统。