【基础】数据库基础、锁、索引、事务、视图（面试）

整理多处大神帖子，加上自己的整理：

https://www.2cto.com/database/201710/689540.html

https://blog.csdn.net/weinierzui/article/details/71054964

三个范式

第一范式(1NF)：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

第二范式(2NF)：数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖(部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况)，也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。

第三范式(3NF)：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如 果存在”A → B → C”的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系： 关键字段 → 非关键字段 x → 非关键字段y

内联接,外联接区别

内连接是保证两个表中所有的行都要满足连接条件，而外连接则不然。

在外连接中，某些不满条件的列也会显示出来，也就是说，只限制其中一个表的行，而不限制另一个表的行

超键、候选键、主键、外键分别是什么?

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。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。

候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。

主键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值(Null)。

外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。

锁：共享锁、互斥锁

共享锁：如果事务T对数据A加上共享锁后，则其他事务只能对A再加共享锁，不能加排他锁。获准共享锁的事务只能读数据，不能修改数据。

排他锁：如果事务T对数据A加上排他锁后，则其他事务不能再对A加任任何类型的封锁。获准排他锁的事务既能读数据，又能修改数据。

乐观锁、悲观锁

乐观锁是一种思想，表中有一个版本字段，第一次读的时候，获取到这个字段。处理完业务逻辑开始更新的时候，需要再次查看该字段的值是否和第一次的一样。如果一样更新，反之拒绝。之所以叫乐观，因为这个模式没有从数据库加锁。

悲观锁是读取的时候为后面的更新加锁，之后再来的读操作都会等待。这种是数据库锁

乐观锁优点程序实现，不会存在死锁等问题。他的适用场景也相对乐观。阻止不了除了程序之外的数据库操作。

悲观锁是数据库实现，他阻止一切数据库操作。

数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

• 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作
• 乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。

行锁 表锁 页锁

页级:引擎 BDB。

表级:引擎 MyISAM ， 理解为锁住整个表，可以同时读，写不行

行级:引擎 INNODB ， 单独的一行记录加锁

表级，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,，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。

页级，表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。

行级锁定的优点：

· 当在许多线程中访问不同的行时只存在少量锁定冲突。

· 回滚时只有少量的更改。

· 可以长时间锁定单一的行。

行级锁定的缺点：

· 比页级或表级锁定占用更多的内存。

· 当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁。

· 如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多。

· 用高级别锁定，通过支持不同的类型锁定，你也可以很容易地调节应用程序，因为其锁成本小于行级锁定。

在以下情况下，表锁定优先于页级或行级锁定：

· 表的大部分语句用于读取。

· 对严格的关键字进行读取和更新，你可以更新或删除可以用单一的读取的关键字来提取的一行：

· UPDATE tbl_name SET column=value WHERE unique_key_col=key_value;

· DELETE FROM tbl_name WHERE unique_key_col=key_value;

· SELECT 结合并行的INSERT语句，并且只有很少的UPDATE或DELETE语句。

· 在整个表上有许多扫描或GROUP BY操作，没有任何写操作。

为什么会发生死锁?解决死锁的主要方法是什么?

若干事务相互等待释放封锁，就陷入无限期等待状态，系统就进入死锁

解决死锁的方法应从预防和解除的两个方面着手：

(1)死锁的预防方法：①要求每一个事务必须一次封锁所要使用的全部数据(要么全成功，要么全不成功)②规定封锁数据的顺序，所有事务必须按这个顺序实行封锁。

(2)允许死锁发生，然后解除它，如果发现死锁，则将其中一个代价较小的事物撤消，回滚这个事务，并释放此事务持有的封锁，使其他事务继续运行。

索引是什么？有什么作用以及优缺点？

索引是对数据库表中一或多个列的值进行排序的结构，是帮助MySQL高效获取数据的数据结构

你也可以这样理解：索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。

MySQL数据库几个基本的索引类型：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引

索引的优点：

① 建立索引的列可以保证行的唯一性，生成唯一的rowId

② 建立索引可以有效缩短数据的检索时间

③ 建立索引可以加快表与表之间的连接

④ 为用来排序或者是分组的字段添加索引可以加快分组和排序顺序

索引的缺点：

① 创建索引和维护索引需要时间成本，这个成本随着数据量的增加而加大

② 创建索引和维护索引需要空间成本，每一条索引都要占据数据库的物理存储空间，数据量越大，占用空间也越大(数据表占据的是数据库的数据空间)

③ 会降低表的增删改的效率，因为每次增删改索引需要进行动态维护，导致时间变长

什么样的表跟列要建立索引

① 总的来说就是数据量大的，经常进行查询操作的表要建立索引

② 表中字段建立索引应该遵循几个原则：

1) 越小的数据类型通常更好：越小的数据类型通常在磁盘、内存中都需要更少的空间，处理起来更快。

2) 简单的数据类型更好：整型数据比起字符，处理开销更小，因为字符串的比较更复杂，处理起来也更耗时。

3) 尽量避免NULL：应该指定列为NOT NULL。含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值。

4) 对非唯一的字段，例如“性别”这种大量重复值的字段，增加索引也没有什么意义，所以索引的建立应当更多的选取唯一性更高的字段。

③ 表与表连接用于多表联合查询的约束条件的字段应当建立索引

④ 用于排序的字段可以添加索引，用于分组的字段应当视情况看是否需要添加索引。

⑤ 添加多列索引的时候，对应的多条件查询可以触发该索引的同时，索引最左侧的列的单条件查询也可以触发。

⑥ 如果有些表注定只会进行查询所有，也就没必要添加索引，因为查询全部只能进行全量搜索即扫描全表。

索引的原理：

索引的原理大致概括为以空间换时间，数据库在未添加索引的时候进行查询默认的是进行全量搜索，也就是进行全局扫描，有多少条数据就要进行多少次查询，然后找到相匹配的数据就把他放到结果集中，直到全表扫描完。而建立索引之后，会将建立索引的KEY值放在一个n叉树上(BTree)。因为B树的特点就是适合在磁盘等直接存储设备上组织动态查找表，每次以索引进行条件查询时，会去树上根据key值直接进行搜索，次数约为log总条数，底数为页面存储数，例如一个100万数据的表，页面存储数为100，那么有索引的查询次数为3次log1000000100，但是全量搜索为100万次搜索，这种方式类似于二分法，但是这个是n分法。

索引对增删改的影响实际数据修改测试：

一个表有字段A、B、C，同时进行插入10000行记录测试

在没有建索引时平均完成时间是2.9秒

在对A字段建索引后平均完成时间是6.7秒

在对A字段和B字段建索引后平均完成时间是10.3秒

在对A字段、B字段和C字段都建索引后平均完成时间是11.7秒

从以上测试结果可以明显看出索引对数据修改产生的影响

使用索引查询一定能提高查询的性能吗?为什么

通常,通过索引查询数据比全表扫描要快.但是我们也必须注意到它的代价.

索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。

这意味着每条记录的INSERT,DELETE,UPDATE将为此多付出4,5 次的磁盘I/O. 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢.

使用索引查询不一定能提高查询性能,索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:

基于一个范围的检索,一般查询返回结果集小于表中记录数的30%

基于非唯一性索引的检索

事务

(1):事务(Transaction)是并发控制的单位，是用户定义的一个操作序列。这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位。

通过事务，SQL Server能将逻辑相关的一组操作绑定在一起，以便服务器保持数据的完整性。

(2):事务通常是以BEGIN TRANSACTION开始，以COMMIT或ROLLBACK结束。

COMMIT表示提交，即提交事务的所有操作。具体地说就是将事务中所有对数据库的更新写回到磁盘上的物理数据库中去，事务正常结束。

ROLLBACK表示回滚，即在事务运行的过程中发生了某种故障，事务不能继续进行，系统将事务中对数据库的所有以完成的操作全部撤消，滚回到事务开始的状态。

(3):事务运行的三种模式:

A:自动提交事务

每条单独的语句都是一个事务。每个语句后都隐含一个COMMIT。

B:显式事务

以BEGIN TRANSACTION显式开始，以COMMIT或ROLLBACK显式结束。

C:隐性事务

在前一个事务完成时，新事务隐式启动，但每个事务仍以COMMIT或ROLLBACK显式结束。

(4):事务的特性(ACID特性)

A:原子性(Atomicity)

事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。

B:一致性(Consistency)

事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

C:隔离性(Isolation)

一个事务的执行不能被其他事务干扰。

D:持续性/永久性(Durability)

一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。

注:事务是恢复和并发控制的基本单位。

视图

视图是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增，改，查，操作，试图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。

如下两种场景一般会使用到视图：

(1)不希望访问者获取整个表的信息，只暴露部分字段给访问者，所以就建一个虚表，就是视图。

(2)查询的数据来源于不同的表，而查询者希望以统一的方式查询，这样也可以建立一个视图，把多个表查询结果联合起来，查询者只需要直接从视图中获取数据，不必考虑数据来源于不同表所带来的差异。

注：这个视图是在数据库中创建的 而不是用代码创建的。