Python面试——数据库相关问题

1.MySQL事务的特性

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

2.数据库怎么优化查询效率？

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、分表分库，主从。

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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。

3. 数据库的优化？

1.优化索引、SQL 语句、分析慢查询；

2.设计表的时候严格根据数据库的设计范式来设计数据库；

3.使用缓存，把经常访问到的数据而且不需要经常变化的数据放在缓存中，能节约磁盘 IO

4.优化硬件；采用 SSD，使用磁盘队列技术(RAID0,RAID1,RDID5)等

5.采用 MySQL 内部自带的表分区技术，把数据分层不同的文件，能够提高磁盘的读取效率；

6.垂直分表；把一些不经常读的数据放在一张表里，节约磁盘 I/O；

7.主从分离读写；采用主从复制把数据库的读操作和写入操作分离开来；

8.分库分表分机器（数据量特别大），主要的的原理就是数据路由；

9.选择合适的表引擎，参数上的优化

10.进行架构级别的缓存，静态化和分布式；

11.不采用全文索引；

12.采用更快的存储方式，例如 NoSQL 存储经常访问的数据**。

4. Mysql 数据库中怎么实现分页？ 

select * from table limit (start-1)*limit,limit; 其中 start 是页码，limit 是每页显示的条数。

5. 怎样解决数据库高并发的问题？

解决数据库高并发的常见方案：

1）分表分库

2）数据库索引

3）Redis 缓存数据库

4）读写分离

5）负载均衡集群：将大量的并发请求分担到多个处理节点。由于单个处理节点的故障不影响整

个服务，负载均衡集群同时也实现了高可用性。

6. redis 有多少个库？

Redis 一个实例下有 16 个。