关系型数据库作业

MySQL常见的三种存储引擎（InnoDB、MyISAM、MEMORY）的区别(至少5点)？

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	1）InnoDB的优势在于提供了良好的事务处理、崩溃修复能力和并发控制。缺点是读写效率较差，占用的数据空间相对较大。（磁盘表，支持事务处理，InnoDB还支持外键）
	2）MyISAM是MySQL中常见的存储引擎，曾经是MySQL的默认存储引擎。MyISAM的表存储成3个文件。文件的名字与表名相同。拓展名为frm、MYD、MYI。（MyISAM：磁盘表，不支持事务，支持表级锁，B+Tree索引）
	3） MEMORY是MySQL中一类特殊的存储引擎。它使用存储在内存中的内容来创建表，而且数据全部放在内存中。每个基于MEMORY存储引擎的表实际对应一个磁盘文件。该文件的文件名与表名相同，类型为frm类型。该文件中只存储表的结构。而其数据文件，都是存储在内存中，因为它是把数据存到内存中，如果内存出现异常就会影响数据。如果重启或者关机，所有数据都会消失。因此，基于MEMORY的表的生命周期很短，一般是一次性的。（MEMORY内存表，不支持事务，表级锁，Hash索引）

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数据库事务的四个特性及含义

1、原子性(Atomicity)：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，要么全部完成，要么均不执行。
2、一致性(Consistency)：几个并行执行的事务，其执行结果必须与按某一顺序串行执行的结果相一致。
3、隔离性(Isolation)：事务的执行不受其他事务的干扰，事务执行的中间结果对其他事务必须是透明的。
4、持久性(Durability)：对于任意已提交事务，系统必须保证该事务对数据库的改变不被丢失，即使数据库出现故障。

note：隔离级别需要根据并发情况进行设置，将数据库设计成单线程，可以防止所有的线程安全问题，自然也就保证了隔离型的问题，但是如果这样，那么效率就会极其低下。如果两个线程并发修改，一定会相互捣乱，这时必须利用锁机制防止多个线程的并发修改。如果两个线程并发查询，没有线程安全问题。

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数据库三范式是什么?

对于设计数据库提出了一些规范，这些规范被称为范式：
	 第一范式（1NF)：列不可拆分 , 即无重复的域。 
		 指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项。
		 符合第一范式的特点就有：有主关键字、主键不能为空、主键不能重复,字段不可以再分。
	 第二范式（2NF)：唯一标识 ，即拥有实体的唯一标识(eg: 身份证、id号等)。
		 指每个表必须有且仅有一个数据元素为主关键字(Primary key),其他数据元素与主关 键字一一对应。这种关系为函数依赖。
		 符合第二范式的特点就有：满足第一范式的前提下，消除部分函数依赖。
	第三范式（3NF)：引用主键 ,即每列数据都与主键直接相关。
		 符合第三范式的特点就有：不存在非主属性对码的传递性依赖以及部分性依赖 
	note：三大范式只是一般设计数据库的基本理念，可以建立冗余较小、结构合理的数据库。（需求>性能>表结构）

数据库支持的SQL数据类型常用的有哪些?

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SQL数据类型varchar和char的区别?

	1）char是指固定长度的变量类型，char类型在查询时比varchar更有效率
	2）varchar是长度不固定的变量类型，varchar储存数据时不会浪费空间

SQL 约束有哪几种并解释含义(eg:NOT NULL、UNIQUE等)？

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数据库内连表、左连表、右连表有什么区别？

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SQL语句查询时如何实现分页?

SELECT * FROM TABLE_NAME LIMIT START, COUNT

什么是SQL注入?

用户提交带有恶意的数据与SQL语句进行字符串方式的拼接，从而影响了SQL语句的语义，最终产生数据泄露的现象
	
	如何防止SQL注入?
	SQL语句参数化（使用%s占位符来传递参数）

数据库怎么优化查询效率(参考解释)？

	1). 储存引擎选择：如果数据表需要事务处理，应该考虑使用 InnoDB，因为它完全符合 ACID 特性。如果不需要事务处理，使用默认存储引擎 MyISAM 是比较明智的
	2). 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引
	3). 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
	4). 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
	5). 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描6). Update 语句，如果只更改 1、2 个字段，不要 Update 全部字段，否则频繁调用会引起明显的性能消耗，同时带来大量日志7). 对于多张大数据量（这里几百条就算大了）的表 JOIN，要先分页再 JOIN，否则逻辑读会很高，性能很差。