1.主键超键候选键外键是什么?
定义：
超键：在关系中可以唯一标识元组的属性集。
初始键：不包含多余属性的超键。
主键：用户选作元组标识的一个附加键程序主键。
外键：如果关系R中的属性集是关系L中的主键，那么该属性集为关系R的外键。
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。
这样我们从示例中可以发现学号是标识学生实体的唯一标识。那么该元组的超键就为学号。
除此之外我们还可以把它跟其他属性组合起来，比如：
（学号，性别）
（学号，年龄）
这样也是超键。
初始键
排除多余属性的超键为预期键。
根据示例可知，学号是一个可以唯一标识元组的唯一标识，因此学号是一个附加键，实际上，指向键是超键的子集，而非（学号，年龄）是超键，但是它不是预设键。因为它还有了额外的属性。
主键
用户选择的预设键作为该元组的唯一标识，那么它就以此为主键。
简单的说，示例中的元组的扩展键为学号，但是我们将他作为该元组的唯一标识，那么学号就以此为主。
外键
外键是相对于主键的，某些在学生记录里，主键为学号，在成绩单表中也有学号插入，因此学号为成绩单表的外键，为学生表的主键。
总结
主键为预期键的子集，外部键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
2.数据库事务的四个特性：
ACID:原子性，一致性，隔离性，持久性。
原子性：数据库的所有操作要么完成，要么全部不完成，不会停在某一步不动的。事务过程中发生错误会回滚（RollBack）到事务开始前的状态。
一致性：在事务开始前和事务结束后，数据库的一致约束没有被改变。
隔离性：数据库在相同的时间，执行相同的任务，事务的隔离性将会确保只有该事务在使用系统。为了防止事务互相影响，同时同一时间只有一个事务在请求访问数据。
持久性：在数据库的事务结束后，该事务的所对数据库的影响将持久存在于数据库中，且不会被回滚。
3.视图可以被更改吗？
显示的是虚拟的表，与包含的数据不同，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sql的操作，隐藏具体的表，可以使用和表一样的操作操作视图。
不能被索引，也不能用关联的替换或替换值，如果视图本身有order by那么再次对视图进行order by将会被覆盖。
对于某些视图中未使用连接子查询分组聚集函数等，是可以更改的，更改后更新基表。但是视图的基本用途为简化查询，保护数据，并不用于更新，所以大部分视图是不能更改的。
4.drop、delete和truncate的区别？
dropdirect删除表truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始删除删除表中数据，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，并且同时进入行的删除操作作为事务记录在日志记录中的保存动作进行进行回滚操作。TRUNCATETABLE则是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删除。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，删除>截断>删除
（4）应用范围。TRUNCATE只能对表； DELETE可以是表和视图
（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的删除：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），替换（trigger）索引（index）；依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会转化：无效。
（7）delete语句为DML（数据操作语言），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trigger，执行的时候将被触发。
（8）truncate，drop是DDL（数据定义语言），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并且注意结合其中来约束影响范围。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立即实现。如果和事务有关，或老是想触发trigger，还是用delete。
（10）截断表表名速度快，而且效率高，因为：截断表在功能上与不带WHERE子句的DELETE语句相同：同时均删除表中的全部行。但TRUNCATE TABLE比DELETE速度快，删除表中的语句通过删除存储的数据，并只在其中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，因此它不能激活调用。
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特定算法的数据结构，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长的时间（因为索引也要随之移动）。
图是一个数据表，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不一定一定物理相邻的）。为了快速Col2的查找，可以维护一个右边所示的二叉查找树，每个分别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，这样就可以利用二叉查找在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，这也是创造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初始方面特别转化。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着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，增加索引也有很多不利的方面。
首先，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间连续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减小。
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的。在创建索引的时候，应该考虑在某些列上可以创建索引，在某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分隔结构；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，这样的查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；在经常使用中WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
一般来说，不应该创建索引的这些列具有以下特点：
首先，对于那些在查询中很少使用或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，并且不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增加了空间需求。
第二是因为，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。
这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
这是因为，修改性能和检索性能是相互交叉的。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，大多数数据库重置将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能阻止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在雇员表中职员的姓（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一个列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的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。与非聚集索引索引，聚集索引通常提供重新的数据访问速度。
局部性原理与磁盘预读由于存储介质的特性，磁盘本身访问就比主存慢很多，再加上机械运动耗费，磁盘的访问速度往往是主存的几百分分之一，因此为了为了达到这个目的，磁盘往往不是严格按需读取，或者每次都会预读，甚至只需要一个字节，磁盘也将从这个位置开始，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（页）的整倍数。页是计算机管理存储器的逻辑块，硬件和操作系统经常将主存储和磁盘存储区分割为连续的大小较小的块，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加载内存中，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索引的性能分析。
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个计算器。数据库系统的设计者优化利用了磁盘预读原理，将一个二进制的大小设置等于一个页面，这样每个收件人只需要一次I / O就可以完全加载。为了达到这个目的，在实际实现中B-Tree还需要使用以下技巧：
每次新建异步时，直接申请一个页面的空间，这样就保证一个路由器物理上也存储在一个页面里，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个节点只需一次I / O。
B-Tree中一次检索最多需要h-1次I / O（根中断常驻内存），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）。
而红黑树的这种结构，h明显要深的多。由于逻辑上很近的子系统（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.链接的种类
(1).外连接（包括左连接和右链接）
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）
(2).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)
(3).交叉链接（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,table27.数据库范式
第一范式（1NF）：数据库中每一列的数据都是不可分割的基本数据类型，同一列中不能有重复的值，即实体的每个属性中不能有重复的值。简而言之，第一范式就是无重复的列。
第二范式（2NF）：第二范式是在第一范式的基础上建立起来的，即第二范式必须满足第一范式。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。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。
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。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
1.SQL语句优化
-
应尽量避免在其中子句中使用！=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
-
应尽量避免在其中子句中对分段进行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：
从 t 中选择 id ，其中 num为null可以在数字上设置默认值0，确保表中数字列没有空值，然后这样查询：
从 t 中选择编号，其中 num = 0
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。-
很多时候用存在代替是是一个好的选择。
-
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。
2.索引优化
看上文索引
3.数据库结构优化
-
范式优化：例如消除冗余（节省空间。。）
-
反范式优化：至少适当加冗余等（减少加入）
-
分割表：分区将数据在物理上分开开，不同分区的数据可以在其中保存到位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。对数据量大的时表可采用此方法。可按月自动建表分区。
-
初步解释又分垂直纵向和水平拆分：
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为例找出下水平分段和垂直分割，mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万
垂直分割：
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服务器上
水平分割：
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：用户表通过性别细分为男用户表和女用户表，订单表通过已完成和完成中分解为已完成订单和未完成订单，产品表未完成订单放一个服务器上，已完成订单表盒男用户表放一个服务器上，女用户表放一个服务器上（女的爱购物哈哈）。
4.服务器硬件优化
9.存储过程和触发器的区别
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。
10.解释SQL中的left join和right join
left join 和 right join 都是两个表进行 merge 的操作，left join 是将右边的表 merge 到左边，right join 是将左边的表 merge 到右边，通常我们会指定按照哪几列进行 merge。