这是SQL的第二篇，结合一些被面试的内容，对常考的数据库问题进行一些总结。
SQL语法编写
重复数据的一组查询
有一张person表，其中有p_id,p_name;一张house表，其中有h_id,address;一张hire表，其中有hh_id、h_id、p_id;hire记录了租房者租房的记录，一个租房客可以租多个房子。设计一条sql，查询租了多个房子的租房者姓名。
select p_name,count(*)
from hire
INNER JOIN person on hire.p_id = person.p_id
group by hire.p_id having count(*)>1;
假设京东商品表jd_sku中，price字段表示价格，promote_price字段表示促销时期的价格。请用一条SQL语句实现；当前月份为6月份时，使用promote_price字段代替price字段
update jd_sku set promote_price = price
from jd_sku
where month = '6';
Mysql的数据引擎Innodb与Myisam的区别
事务支持、行锁与表锁、聚集索引与非聚集索引、全文索引
- 1.组成部分：Myisam的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的，而Innodb是索引和数据放在一起，且没有使用压缩，因而Innodb比MyISAM体积更大。MyISAM每张表都包括三种文件：表定义文件（.frm）、数据文件（.myd)和索引文件（.myi)，而Innodb通常许多表保存在同一个文件中。
- 2.Myisam没事务而Innodb支持事务，支持事务的回滚。
- 3.MySQL表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。
对MyISAM表进行读操作时，它不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写操作；而对MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作。
InnoDB行锁是通过给索引项加锁来实现的，即只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则将使用表锁！行级锁在每次获取锁和释放锁的操作需要消耗比表锁更多的资源。
表级锁,直接锁定整张表，在你锁定期间，其它进程无法对该表进行写操作。如果你是写锁，则其它进程则读也不允许
行级锁, 仅对指定的记录进行加锁，这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进行操作。 - 4.Myisam是非聚集索引，有专用的索引表而Innodb是聚集索引，根据物理存储而建立的索引。
- 5.Myisam支持全文索引而Innodb不支持全文索引。倒排文档技术：建立一个词出现的频率和位置的库。
关于索引
索引的优点
- 1.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。
- 2.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。
- 3.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。
索引的缺点
- 1.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。
- 2.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。
- 3.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。
索引的实现原理 B树与B+树
在了解B树与B+树之前，先来解释一下平衡二叉树：
平衡二叉树特点
- 非叶子节点最多拥有两个子节点。
- 非叶子节点值大于左边子节点、小于右边子节点。
- 树的左右两边的层级数相差不会大于1。
- 没有值相等重复的节点。
B树：平衡多路查找树
将平衡二叉树变成多路，进而减少了树的层级，提升了数据查找的效率。
B+树
应用：操作系统索引和数据库索引
1.由于内部节点不存储键值关联的附属数据，所以内部节点节省的空间可以存放更多的键值。也就意味着从磁盘存取一页时可获得更多的键值信息。
2.叶节点形成了一个链，所以对树的全扫描就是对所有叶节点的线性遍历。
特点：
- 非叶子结点的子树指针与关键字个数相同。
- 非叶子结点的子树指针P[i]，指向关键字值属于[K[i], K[i+1])的子树。
- 为所有叶子结点增加一个链指针。
- 所有关键字都在叶子结点出现。
