数据库常见面试题二

数据库常见面试题二:

1.事务四大特性

  • 原子性:要么执行,要么不执行,也就是不可再分,已经最小了。
  • 隔离性:所有操作全部执行完以前其它会话不能看到过程。
  • 一致性:事务前后,数据总额一致。
  • 持久性:一旦事务提交,对数据的改变就是永久的

2.数据库隔离级别

  • 脏读:事务B读取事务A还没有提交的数据
  • 不可重复读:两次事务读的数据不一致
  • 幻读:事务A修改了数据,事务B也修改了数据,这时在事务A看来,明明修改了数据,咋不一样

3.mysql的两种引擎区别

    引擎                    特性
  MYISAM              不支持外键,表锁,插入数据时,锁定整个表,查表总行数时,不需要全表扫描
  INNODB              支持外键,行锁,查表总行数时,全表扫描

4.索引有B+索引和hash索引    

    索引                    区别
    Hash              hash索引,等值查询效率高,不能排序,不能进行范围查询
    B+               数据有序,范围查询



5.聚集索引和非聚集索引     

    索引                  区别
    聚集索引            数据按索引顺序存储,中子结点存储真实的物理数据
    非聚集索引            存储指向真正数据行的指针


6.索引的优缺点,什么时候使用索引,什么时候不能使用索引

  • 索引最大的好处是提高查询速度,
  • 缺点是更新数据时效率低,因为要同时更新索引
  • 对数据进行频繁查询进建立索引,如果要频繁更改数据不建议使用索引。

 7.InnoDB索引和MyISAM索引的区别一是主索引的区别,

  InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。

  二是辅助索引的区别:InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主

8.索引的底层实现(B+树,为何不采用红黑树,B树)重点             


     树                           区别
    红黑树               增加,删除,红黑树会进行频繁的调整,来保证红黑树的性质,浪费时间
    B树也就是B-树            B树,查询性能不稳定,查询结果高度不致,每个结点保存指向真实数据的指针,相比B+树每一层每屋存储的元素更多,显得更高一点。
    B+树                 B+树相比较于另外两种树,显得更矮更宽,查询层次更浅

9.B+树的实现,为什么使用B+tree

一个m阶的B+树具有如下几个特征:
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素(B树中是k-1个元素),每个元素不保存数据,只用来索引,所有数据都保存在叶子节点。
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息,及指向含这些元素记录的指针,且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点,在子节点元素中是最大(或最小)元素

索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,主要看IO次数,和磁盘存取原理有关。
根据B-Tree的定义,可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理,
将一个节点的大小设为等于一个页,这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入
局部性原理与磁盘预读

11.sql的优化

1.sql尽量使用索引,而且查询要走索引
2.对sql语句优化
子查询变成left join
limit 分布优化,先利用ID定位,再分页
or条件优化,多个or条件可以用union all对结果进行合并(union all结果可能重复)
不必要的排序
where代替having,having 检索完所有记录,才进行过滤
避免嵌套查询
对多个字段进行等值查询时,联合索引

12.索引分类,和失效的条件

索引类型              概念
      普通索引          最基本的索引,没有任何限制
      唯一索引          与"普通索引"类似,不同的就是:索引列的值必须唯一,但允许有空值。
      主键索引          它是一种特殊的唯一索引,不允许有空值。
      全文索引          针对较大的数据,生成全文索引很耗时好空间。
      组合索引          为了更多的提高mysql效率可建立组合索引,遵循”最左前缀“原则
失效条件
条件是or,如果还想让or条件生效,给or每个字段加个索引
like查询,以%开发
内部函数
对索引列进行计算
is null不会用,is not null 会用

14.varchar和char的使用场景

      类型            使用场景
      varchar         字符长度经常变的
      char          用字符长度固定的

15.数据库三范式

      1NF        属性不可分
      2NF        非主键属性,完全依赖于主键属性
      3NF        非主键属性无传递依赖


16.关系型数据库和非关系型数据库区别

关系型数据库
优点

  • 容易理解:二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念,关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解;
  • 使用方便:通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便;
  • 易于维护:丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率;
  • 支持SQL,可用于复杂的查询。
  • 支持事务


缺点

  • 为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差;
  • 固定的表结构;
  • 不支持高并发读写需求;
  • 不支持海量数据的高效率读写


非关系型数据库

  • 使用键值对存储数据;
  • 分布式;

优点

  • 无需经过sql层的解析,读写性能很高
  • 基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展
  • 存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式

缺点

    • 不提供sql支持

17.有哪些锁,select时怎么加排它锁

        锁              概念
      乐观锁          自己实现,通过版本号
      悲观锁          共享锁,多个事务,只能读不能写,加 lock in share mode
      排它锁          一个事务,只能写,for update
      行锁           作用于数据行
      表锁           作于用表


18.死锁怎么解决

找到进程号,kill 进程


19.最左匹配原则

最左匹配原则是针对索引的
举例来说:两个字段(name,age)建立联合索引,如果where age=12这样的话,是没有利用到索引的,
这里我们可以简单的理解为先是对name字段的值排序,然后对age的数据排序,如果直接查age的话,这时就没有利用到索引了,
查询条件where name=‘xxx’ and age=xx 这时的话,就利用到索引了,再来思考下where age=xx and name=’xxx‘ 这个sql会利用索引吗,
按照正常的原则来讲是不会利用到的,但是优化器会进行优化,把位置交换下。这个sql也能利用到索引了

参考https://www.cnblogs.com/xiaofengwang/p/11246552.html

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