数据库面试题

数据库面试题

DBS DBMS DB区别

1. DBS 数据库系统
2. DBMS 数据库管理系统
3. DB 数据库

数据库系统dbs包括但不限于数据库管理系统dbms和数据库db

MySQL存储引擎

1. InnoDB（默认）:支持事物，表锁，行锁设计，支持外键
2. MyISAM：不支持事物和表锁设计，不支持外键

事物

• 使用场景

• 转帐：

  1. a转帐给b，a帐户减小
  2. b帐户增长
  3. 过程就要用到事物，转帐事物就回滚
• 解释：一组原子性的SQL查询（结合ACID）

• ACID特性

  • A:原子性
  • C:一致性
  • I:隔离性
  • D:持久性

• 隔离级别（低到高）

  1. read uncommitted（未提交读）
  2. read committed（提交读）：大多数数据库默认的级别
  3. repeatable read （可重复读）：mysql默认级别，解决了脏读问题，InnoDB经过mvcc可解决幻读问题
  4. serializable（可串行化）：最高的隔离级别，不能并发，解决了幻读问题，会产生超时 锁争用问题

乐观锁与悲观锁

• 悲观锁

  • 特征（what）：每次操做数据都会加锁
  • 常见例子：mysql中行锁 表锁 读锁 写锁 ；java的中重量级锁synchronized

• 乐观锁

  • 特征（what）：操做数据时不加锁
  • 实现方法（how）：经过版本控制和cas算法实现
  • 优势：适用于多读的应用类型，能够提升吞吐量
  • 常见例子：java中的原子变量类（cas算法）

MVCC多版本并发控制

• 是啥（what）：

  • 能够认为是行级锁的变种，他在不少状况下避免加锁，花销更低

• 分类：

  • 乐观并发控制和悲观并发控制

• 实现（mysal的innodb引擎）：

  • 经过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现，一个是保存行的建立时间，一个是保存行的过时时间。不过这里的时间指的是系统版本号

死锁（数据库的）

• 解释现象：两个或两个以上事务在同一资源相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而致使恶性循环的现象。

并发控制

• 解决问题：我在读数据，你在删数据的状况

• 锁分类：

  • 读锁：共享锁，不阻塞
  • 写锁：排他锁，排除其余写锁和读锁。

• 锁策略

• • 解决问题：提升性能

• 分类：

  表锁：开销最小
  行级锁：最大程度支持并发，但开销最大

范式分类

1. 1nf：属性具备原子性
2. 2nf：在1nf基础上消除非主属性对主码的部分依赖
3. 3nf：在2nf基础上消除传递依赖

范式与反范式

• 范式：

  • 优势：

    更新比反范式快
    修改数据少
    表比较小，存在内存中，执行快

  • 缺点：

    须要关联

• 反范式：

• • 优势：

    避免关联

• 缺点：

  信息冗余

Char varchar

• Char是定长 剩余空间会用空格填充
• Varchar是可变长

MySQL date、datetime和timestamp类型的区别

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/...

索引（书的目录）

• 解决问题（why）：方便查找数据

• 优势：

  • 大大减小服务器须要扫描的数据量
  • 帮助服务器避免排序和临时表
  • 将随机io变成顺序io

• 缺点：

• • 时间：建立索引，维护索引须要时间
• 空间：建立索引占用物理空间

• 建立索引的原则

  • 最左前缀匹配原则，具体在联合索引体现，mysql会一直向右匹配，当遇到范围查询会中止，此时把范围查询的索引放到最后便可
  • 常常做为查询的字段做为索引
  • 更新频繁的字段不适合作索引
  • 定义有外键的字段必定要作索引
  • 尽可能扩展索引，不要从新新建索引

• 索引分类

  • 按底层数据结构分：

    b数索引（底层是b+数）
    哈希索引
    空间数据（r-tree）索引
    全文索引

  • 按逻辑分类

    主键索引（特殊的惟一索引，不容许null值）
    单列索引
    多列索引
    惟一索引
    空间索引

Group by

• 后面接条件时用having；
• 通常与cout（）函数一块儿使用，实现查询重复数据功能
• 查重：

• 结果

分页查询（limit（mysql） top（sqlserver））

• 练习：
  https://www.nowcoder.com/prac...
• 解释：limit x， y 表示从x+1行（x从0开始算）开始查询y条数据

公众号

• 欢迎关注公众号 布尔bl ，分享Java相关信息技术、生活感悟。