一 . 数据库索引
1．什么是索引
在数据库中，索引的含义与日常意义上的“索引”一词并无多大区别（想想小时候查字典），它是用于提高数据库表数据访问速度的数据库对象。
A）索引可以避免全表扫描。多数查询可以仅扫描少量索引页及数据页，而不是遍历所有数据页。
B）对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据页。
C）聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页。
D）一些情况下，索引还可用于避免排序操作。
当然，众所周知，虽然索引可以提高查询速度，但是它们也会导致数据库系统更新数据的性能下降，因为大部分数据更新需要同时更新索引。
2 . 索引的存储
一条索引记录中包含的基本信息包括：键值（即你定义索引时指定的所有字段的值）+逻辑指针（指向数据页或者另一索引页）。
当你为一张空表创建索引时，数据库系统将为你分配一个索引页，该索引页在你插入数据前一直是空的。此页此时既是根结点，也是叶结点。每当你往表中插入一行数据，数据库系统即向此根结点中插入一行索引记录。当根结点满时，数据库系统大抵按以下步骤进行分裂：
A）创建两个儿子结点
B）将原根结点中的数据近似地拆成两半，分别写入新的两个儿子结点
C）根结点中加上指向两个儿子结点的指针
通常状况下，由于索引记录仅包含索引字段值（以及4-9字节的指针），索引实体比真实的数据行要小许多，索引页相较数据页来说要密集许多。一个索引页可以存储数量更多的索引记录，这意味着在索引中查找时在I/O上占很大的优势，理解这一点有助于从本质上了解使用索引的优势。
3．索引的类型
A）聚集索引，表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。
B）非聚集索引，表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。
在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只可能是一种。如果一张表没有聚集索引，那么它被称为“堆集”（Heap）。这样的表中的数据行没有特定的顺序，所有的新行将被添加的表的末尾位置。
4．聚集索引
在聚集索引中，叶结点也即数据结点，所有数据行的存储顺序与索引的存储顺序一致。
1）聚集索引与查询操作
如上图，我们在名字字段上建立聚集索引，当需要在根据此字段查找特定的记录时，数据库系统会根据特定的系统表查找的此索引的根，然后根据指针查找下一个，直到找到。例如我们要查询“Green”，由于它介于[Bennet,Karsen]，据此我们找到了索引页1007，在该页中“Green”介于[Greane, Hunter]间，据此我们找到叶结点1133（也即数据结点），并最终在此页中找以了目标数据行。
此次查询的IO包括3个索引页的查询（其中最后一次实际上是在数据页中查询）。这里的查找可能是从磁盘读取(Physical Read)或是从缓存中读取(Logical Read)，如果此表访问频率较高，那么索引树中较高层的索引很可能在缓存中被找到。所以真正的IO可能小于上面的情况。
2）聚集索引与插入操作
最简单的情况下，插入操作根据索引找到对应的数据页，然后通过挪动已有的记录为新数据腾出空间，最后插入数据。
如果数据页已满，则需要拆分数据页（页拆分是一种耗费资源的操作，一般数据库系统中会有相应的机制要尽量减少页拆分的次数，通常是通过为每页预留空间来实现）：
A）在该使用的数据段（extent）上分配新的数据页，如果数据段已满，则需要分配新段。
B）调整索引指针，这需要将相应的索引页读入内存并加锁。
C）大约有一半的数据行被归入新的数据页中。
D）如果表还有非聚集索引，则需要更新这些索引指向新的数据页。
特殊情况：
A）如果新插入的一条记录包含很大的数据，可能会分配两个新数据页，其中之一用来存储新记录，另一存储从原页中拆分出来的数据。
B）通常数据库系统中会将重复的数据记录存储于相同的页中。
C）类似于自增列为聚集索引的，数据库系统可能并不拆分数据页，页只是简单的新添数据页。
3）聚集索引与删除操作
删除行将导致其下方的数据行向上移动以填充删除记录造成的空白。
如果删除的行是该数据页中的最后一行，那么该数据页将被回收，相应的索引页中的记录将被删除。如果回收的数据页位于跟该表的其它数据页相同的段上，那么它可能在随后的时间内被利用。如果该数据页是该段的唯一一个数据页，则该段也被回收。
对于数据的删除操作，可能导致索引页中仅有一条记录，这时，该记录可能会被移至邻近的索引页中，原索引页将被回收，即所谓的“索引合并”。
5．非聚集索引
非聚集索引与聚集索引相比：
A）叶子结点并非数据结点
B）叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对
C）叶子结点中还存储了一个指针偏移量，根据页指针及指针偏移量可以定位到具体的数据行。
D）类似的，在除叶结点外的其它索引结点，存储的也是类似的内容，只不过它是指向下一级的索引页的。
聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一级的索引页存储的是页指针，而不是行指针。而对于非聚集索引，则是密集索引，在数据页的上一级索引页它为每一个数据行存储一条索引记录。
对于根与中间级的索引记录，它的结构包括：
A）索引字段值
B）RowId（即对应数据页的页指针+指针偏移量）。在高层的索引页中包含RowId是为了当索引允许重复值时，当更改数据时精确定位数据行。
C）下一级索引页的指针
对于叶子层的索引对象，它的结构包括：
A）索引字段值
B）RowId
1）非聚集索引与查询操作
针对上图，如果我们同样查找“Green”，那么一次查询操作将包含以下IO：3个索引页的读取+1个数据页的读取。同样，由于缓存的关系，真实的IO实际可能要小于上面列出的。
2）非聚集索引与插入操作
如果一张表包含一个非聚集索引但没有聚集索引，则新的数据将被插入到最末一个数据页中，然后非聚集索引将被更新。如果也包含聚集索引，该聚集索引将被用于查找新行将要处于什么位置，随后，聚集索引、以及非聚集索引将被更新。
3）非聚集索引与删除操作
如果在删除命令的Where子句中包含的列上，建有非聚集索引，那么该非聚集索引将被用于查找数据行的位置，数据删除之后，位于索引叶子上的对应记录也将被删除。如果该表上有其它非聚集索引，则它们叶子结点上的相应数据也要删除。
如果删除的数据是该数所页中的唯一一条，则该页也被回收，同时需要更新各个索引树上的指针。
由于没有自动的合并功能，如果应用程序中有频繁的随机删除操作，最后可能导致表包含多个数据页，但每个页中只有少量数据。
6．索引覆盖
索引覆盖是这样一种索引策略：当某一查询中包含的所需字段皆包含于一个索引中，此时索引将大大提高查询性能。
包含多个字段的索引，称为复合索引。索引最多可以包含31个字段，索引记录最大长度为600B。如果你在若干个字段上创建了一个复合的非聚集索引，且你的查询中所需Select字段及Where,Order By,Group By,Having子句中所涉及的字段都包含在索引中，则只搜索索引页即可满足查询，而不需要访问数据页。由于非聚集索引的叶结点包含所有数据行中的索引列值，使用这些结点即可返回真正的数据，这种情况称之为“索引覆盖”。
在索引覆盖的情况下，包含两种索引扫描：
A）匹配索引扫描
B）非匹配索引扫描
1）匹配索引扫描
此类索引扫描可以让我们省去访问数据页的步骤，当查询仅返回一行数据时，性能提高是有限的，但在范围查询的情况下，性能提高将随结果集数量的增长而增长。
针对此类扫描，索引必须包含查询中涉及的的所有字段，另外，还需要满足：Where子句中包含索引中的“引导列”（Leading Column），例如一个复合索引包含A,B,C,D四列，则A为“引导列”。如果Where子句中所包含列是BCD或者BD等情况，则只能使用非匹配索引扫描。
2）非配置索引扫描
正如上述，如果Where子句中不包含索引的导引列，那么将使用非配置索引扫描。这最终导致扫描索引树上的所有叶子结点，当然，它的性能通常仍强于扫描所有的数据页。
二．事务
事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。
针对上面的描述可以看出，事务的提出主要是为了解决并发情况下保持数据一致性的问题。
事务具有以下4个基本特征。
● Atomic（原子性）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成功，要么全部失败。
● Consistency（一致性）：只有合法的数据可以被写入数据库，否则事务应该将其回滚到最初状态。
● Isolation（隔离性）：事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问，而不破坏数据的正确性和完整性。同时，并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。
● Durability（持久性）：事务结束后，事务处理的结果必须能够得到固化。
1 . 事务的语句
开始事物：BEGIN TRANSACTION
提交事物：COMMIT TRANSACTION
回滚事务：ROLLBACK TRANSACTION
2 . 事务的4个属性
①原子性(Atomicity)：事务中的所有元素作为一个整体提交或回滚，事务的个元素是不可分的，事务是一个完整操作。
②一致性(Consistemcy)：事物完成时，数据必须是一致的，也就是说，和事物开始之前，数据存储中的数据处于一致状态。保证数据的无损。
③隔离性(Isolation)：对数据进行修改的多个事务是彼此隔离的。这表明事务必须是独立的，不应该以任何方式以来于或影响其他事务。
④持久性(Durability)：事务完成之后，它对于系统的影响是永久的，该修改即使出现系统故障也将一直保留，真实的修改了数据库
3 . 事务的保存点
SAVE TRANSACTION 保存点名称 --自定义保存点的名称和位置
ROLLBACK TRANSACTION 保存点名称 --回滚到自定义的保存点
其他高手的一些补充：
事务的标准定义： 指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，而这些逻辑工作单元需要具有原子性， 一致性，隔离性和持久性四个属性，统称为ACID特性。
所谓事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位。例如,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。
事务和程序是两个概念。一般地讲,一个程序中包含多个事务。
事务的开始与结束可以由用户显式控制。如果用户没有显式地定义事务,则由DBMS按缺省规定自动划分事务。
在SQL语言中,定义事务的语句有三条：
BEGIN TRANSACTION
COMMIT
ROLLBACK
显示事务被用begin transaction 与 end transaction 标识起来，其中的 update 与 delete 语句或者全部执行或者全部不执行。。 如：
begin transaction T1
update student
set name=‘Tank’
where id=2006010
delete from student
where id=2006011
commit
简单地说，事务是一种机制，用以维护数据库的完整性。
其实现形式就是将普通的SQL语句嵌入到Begin Tran…Commit Tran 中（或完整形式 Begin Transaction…Commit Transaction)，当然，必要时还可以使用RollBack Tran 回滚事务，即撤销操作。
利用事务机制，对数据库的操作要么全部执行，要么全部不执行，保证数据库的一致性。需要使用事务的SQL语句通常是更新和删除操作等。
end transaction T1
关于savepoint
用户在事务（transaction）内可以声明（declare）被称为保存点（savepoint）的标记。保存点将一个大事务划分为较小的片断。
用户可以使用保存点（savepoint）在事务（transaction）内的任意位置作标记。之后用户在对事务进行回滚操作（rolling back）时，就可以选择从当前执行位置回滚到事务内的任意一个保存点。例如用户可以在一系列复杂的更新（update）操作之间插入保存点，如果执行过程中一个语句出现错误，用户 可以回滚到错误之前的某个保存点，而不必重新提交所有的语句。
在开发应用程序时也同样可以使用保存点（savepoint）。如果一个过程
（procedure）内包含多个函数（function），用户可以在每个函数的开始位置创建一个保存点。当一个函数失败时， 就很容易将数据恢复到函数执行之前的状态，回滚（roll back）后可以修改参数重新调用函数，或执行相关的误处理。
当事务（transaction）被回滚（rollback）到某个保存点（savepoint）后，
Oracle将释放由被回滚语句使用的锁。其他等待被锁资源的事务就可以继续执行。需要更新（update）被锁数据行的事务也可以继续执行。
将事务（transaction）回滚（roll back）到某个保存点（savepoint）的过程如下：
- Oracle 回滚指定保存点之后的语句
- Oracle 保留指定的保存点，但其后创建的保存点都将被清除
- Oracle 释放此保存点后获得的表级锁（table lock）与行级锁（row
lock），但之前的数据锁依然保留。被部分回滚的事务（transaction）依然处于活动状态，可以继续执行。一个事务（transaction）在等待其他事务的过程中，进行回滚（roll back）到某个保存点（savepoint）的操作不会释放行级锁（row lock）。为了避免事务因为不能获得锁而被挂起，应在执行 UPDATE 或 DELETE 操作前使用 FORUPDATE … NOWAIT 语句。（以上内容讲述的是回滚保存点之前所获得的锁。而在保存点之后获得的行级锁是会被释放的，同时保存点之后执行的SQL 语句也会被完全回滚）。
三．乐观锁和悲观锁
在数据库的锁机制中介绍过，数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。
乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。
无论是悲观锁还是乐观锁，都是人们定义出来的概念，可以认为是一种思想。其实不仅仅是数据库系统中有乐观锁和悲观锁的概念，像memcache、hibernate、tair等都有类似的概念。
针对于不同的业务场景，应该选用不同的并发控制方式。所以，不要把乐观并发控制和悲观并发控制狭义的理解为DBMS中的概念，更不要把他们和数据中提供的锁机制（行锁、表锁、排他锁、共享锁）混为一谈。其实，在DBMS中，悲观锁正是利用数据库本身提供的锁机制来实现的。
悲观锁
在关系数据库管理系统里，悲观并发控制（又名“悲观锁”，Pessimistic Concurrency Control，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以阻止一个事务以影响其他用户的方式来修改数据。如果一个事务执行的操作都某行数据应用了锁，那只有当这个事务把锁释放，其他事务才能够执行与该锁冲突的操作。悲观并发控制主要用于数据争用激烈的环境，以及发生并发冲突时使用锁保护数据的成本要低于回滚事务的成本的环境中。
悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度(悲观)，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。 悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制 （也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）
在数据库中，悲观锁的流程如下：
在对任意记录进行修改前，先尝试为该记录加上排他锁（exclusive locking）。如果加锁失败，说明该记录正在被修改，那么当前查询可能要等待或者抛出异常。 具体响应方式由开发者根据实际需要决定。如果成功加锁，那么就可以对记录做修改，事务完成后就会解锁了。其间如果有其他对该记录做修改或加排他锁的操作，都会等待我们解锁或直接抛出常。
MySQL InnoDB中使用悲观锁
要使用悲观锁，我们必须关闭mysql数据库的自动提交属性，因为MySQL默认使用autocommit模式，也就是说，当你执行一个更新操作后，MySQL会立刻将结果进行提交。 set autocommit=0;
//0.开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;/commit work;
上面的查询语句中，我们使用了 select…for update 的方式，这样就通过开启排他锁的方式实现了悲观锁。此时在t_goods表中，id为1的 那条数据就被我们锁定了，其它的事务必须等本次事务提交之后才能执行。这样我们可以保证当前的数据不会被其它事务修改。
上面我们提到，使用 select…for update 会把数据给锁住，不过我们需要注意一些锁的级别，MySQL InnoDB默认行级锁。行级锁都是基于索引的，如果一条SQL语句用不到索引是不会使用行级锁的，会使用表级锁把整张表锁住，这点需要注意。
优点与不足
悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会；另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载；还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数
乐观锁
在关系数据库管理系统里，乐观并发控制（又名“乐观锁”，Optimistic Concurrency Control，缩写“OCC”）是一种并发控制的方法。它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。乐观事务控制最早是由孔祥重（H.T.Kung）教授提出。
乐观锁（ Optimistic Locking ） 相对悲观锁而言，乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让返回用户错误的信息，让用户决定如何去做。
相对于悲观锁，在对数据库进行处理的时候，乐观锁并不会使用数据库提供的锁机制。一般的实现乐观锁的方式就是记录数据版本。
数据版本,为数据增加的一个版本标识。当读取数据时，将版本标识的值一同读出，数据每更新一次，同时对版本标识进行更新。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的版本标识进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的版本标识值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。
实现数据版本有两种方式，第一种是使用版本号，第二种是使用时间戳。
使用版本号实现乐观锁
使用版本号时，可以在数据初始化时指定一个版本号，每次对数据的更新操作都对版本号执行+1操作。并判断当前版本号是不是该数据的最新的版本号。
1.查询出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
优点与不足
乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁。但如果直接简单这么做，还是有可能会遇到不可预期的结果，例如两个事务都读取了数据库的某一行，经过修改以后写回数据库，这时就遇到了问题。
四．drop、truncate和delete的区别
（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，
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， 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。
1 . delete
1、delete是DML，执行delete操作时，每次从表中删除一行，并且同时将该行的的删除操作记录在redo和undo表空间中以便进行回滚（rollback）和重做操作，但要注意表空间要足够大，需要手动提交（commit）操作才能生效，可以通过rollback撤消操作。
2、delete可根据条件删除表中满足条件的数据，如果不指定where子句，那么删除表中所有记录。
3、delete语句不影响表所占用的extent，高水线(high watermark)保持原位置不变。
2 . truncate
1、truncate是DDL，会隐式提交，所以，不能回滚，不会触发触发器。
2、truncate会删除表中所有记录，并且将重新设置高水线和所有的索引，缺省情况下将空间释放到minextents个extent，除非使用reuse storage，。不会记录日志，所以执行速度很快，但不能通过rollback撤消操作（如果一不小心把一个表truncate掉，也是可以恢复的，只是不能通过rollback来恢复）。
3、对于外键（foreignkey ）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。
4、truncatetable不能用于参与了索引视图的表。
3 . drop
1、drop是DDL，会隐式提交，所以，不能回滚，不会触发触发器。
2、drop语句删除表结构及所有数据，并将表所占用的空间全部释放。
3、drop语句将删除表的结构所依赖的约束，触发器，索引，依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。
总结：
1、在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。
2、在使用drop和truncate时一定要注意，虽然可以恢复，但为了减少麻烦，还是要慎重。
3、如果想删除部分数据用delete，注意带上where子句，回滚段要足够大；
如果想删除表，当然用drop；
如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可；
如果和事务有关，或者想触发trigger，还是用delete；
如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据。
1、超键、候选键、主键、外键
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。
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）。
外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。
2、什么是事务？什么是锁？
事务：就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的 SQL 语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过 ACID 测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。
锁：在所以的 DBMS 中，锁是实现事务的关键，锁可以保证事务的完整性和并发性。与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的。
3、数据库事务的四个特性及含义
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。
4、什么是视图？
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，试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。
如下两种场景一般会使用到视图：
（1）不希望访问者获取整个表的信息，只暴露部分字段给访问者，所以就建一个虚表，就是视图。
（2）查询的数据来源于不同的表，而查询者希望以统一的方式查询，这样也可以建立一个视图，把多个表查询结果联合起来，查询者只需要直接从视图中获取数据，不必考虑数据来源于不同表所带来的差异。
注：这个视图是在数据库中创建的 而不是用代码创建的。
5、触发器的作用？
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。
6、 维护数据库的完整性和一致性，你喜欢用触发器还是自写业务逻辑？为什么？
尽可能使用约束，如 check, 主键，外键，非空字段等来约束，这样做效率最高，也最方便。其次是使用触发器，这种方法可以保证，无论什么业务系统访问数据库都可以保证数据的完整新和一致性。最后考虑的是自写业务逻辑，但这样做麻烦，编程复杂，效率低下。
7、索引的作用？和它的优点缺点是什么？
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)。
创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：
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：
（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
（2）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；
（3）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；
（4）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；
（5）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；
（6）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：
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。
8、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。
9、SQL常用命令：
CREATE TABLE Student(
ID NUMBER PRIMARY KEY,
NAME VARCHAR2(50) NOT NULL);//建表
CREATE VIEW view_name AS
Select * FROM Table_name;//建视图
Create UNIQUE INDEX index_name ON TableName(col_name);//建索引
INSERT INTO tablename {column1,column2,…} values(exp1,exp2,…);//插入
INSERT INTO Viewname {column1,column2,…} values(exp1,exp2,…);//插入视图实际影响表
UPDATE tablename SET name=‘zang 3’ condition;//更新数据
DELETE FROM Tablename WHERE condition;//删除
GRANT (Select,delete,…) ON (对象) TO USER_NAME [WITH GRANT OPTION];//授权
REVOKE (权限表) ON(对象) FROM USER_NAME [WITH REVOKE OPTION] //撤权
10、内联接,外联接区别？
内连接是保证两个表中所有的行都要满足连接条件，而外连接则不然。
在外连接中，某些不满条件的列也会显示出来，也就是说，只限制其中一个表的行，而不限制另一个表的行。分左连接、右连接、全连接三种
11、什么叫视图？游标是什么？
答：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，试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。
12、NULL是什么意思?
NULL(空)这个值是数据库世界里一个非常难缠的东西，所以有不少应聘者会在这个问题上跌跟头您也不要觉得意外。
NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。假设您的SQL Server数据库里有ANSI_NULLS，当然在默认情况下会有，对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 UNKNOWN值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。您必须使用IS NULL操作符。
13、日志的作用是什么
日志文件（Log File）记录所有对数据库数据的修改，主要是保护数据库以防止故障,以及恢复数据时使用。其特点如下：
a)每一个数据库至少包含两个日志文件组。每个日志文件组至少包含两个日志文件成员。
b)日志文件组以循环方式进行写操作。
c)每一个日志文件成员对应一个物理文件。
记录数据库事务,最大限度地保证数据的一致性与安全性
重做日志文件：含对数据库所做的更改记录，这样万一出现故障可以启用数据恢复,一个数据库至少需要两个重做日志文件
归档日志文件：是重做日志文件的脱机副本，这些副本可能对于从介质失败中进行恢复很必要。