MySQL复习问题总结

1.数据库基础

①什么是数据库三范式？
范式：数据库遵循的规范，各种范式呈递次规范，范式越高数据库冗余越小。
第一范式：确保每一列的的原子性（每一列的数据都不可再分）；
第二范式：非关键字段必须依赖关键字段（一旦主键确定，其他非主键跟着被确定），要求每个表只描述一件事；
第三范式：非关键字段都不依赖其他非关键字段（非关键字段之间不存在依赖关系），在2NF基础上消除传递依赖。
注意：数据库的范式是典型“时间换空间”策略，范式越高查询速度越慢。

②说说char(n) varchar(n) int(n)数字n的意义？
char与varchar中的n都表示所占空间的字节数。
char类型定长（不足补空格），所以char中的n就是它实际所占空间字节数；
varchar中的n表示预留空间大小，实际所占空间由具体数据确定；
char虽然付出空间代价，但是它获得了时间（定长易查），查询速度快于varchar；
另外char类型只适合存储0-255字节的数据。
int中的n仅仅与显示有关，与实际存储所占空间大小无关。
即是int(n)和int存储数据所占空间大小相同；
int(n)中的n表示最短显示n个字符，不足用你指定的数字填充（如：int(n) zerofill）。

③MYSQL的两种存储引擎（InnoDB MyISAM）区别？
InnoDB：支持事务，支持外键，支持行级锁，不支持全索（5.5v）
MyISAM：不支持事务，不支持外键，支持表级锁，支持全文索引

④MySQL主从复制流程以及作用？
原理：主数据库开启一个二进制日志文件记录所有sql。
从数据库启动两个线程一个日志文件。
I/O线程登录主数据库监听其二进制日志文件，并将新增的sql写入本地的中继日志文件中，sql线程监听中继日志文件，更新数据库实现主从数据同步。
作用：作数据热备，以防数据丢失；
降低磁盘I/O的频率，提高单个机器的I/O性能；
实现读写分离，提高响应速度。

⑤如何设计一对一，一对多，多对多的等情况下的两张表？
例表：Student Tearch Class
一对一：一个班只有一个班主任老师，一个班主任只管一个班 --> Tearch(tno,cno) Class(cno)；
一对多：一个班级可以有多个学生，一个学生只能在一个班级 --> Student(sno,cno) Class(cno)；
多对多：一个学生可以有多个老师，一个老师可以有多个学生 --> Xi(xno,sno,tno)；

⑥MySQL中having和where有啥区别？
having：用于分组后筛选（常配合group by使用），后面可以用聚合函数（max,min,avg,sum,count）；
where：用于分组前筛选，执行顺序大于聚合函数，所以后面不能使用聚合函数；
个人总结：能用where的语句一般能用having替换，能用having的语句不一定能用where替换。

⑦join on，join left on，join right on效果差异？
内连接：[inner] join…on，只匹配左右表中满足条件的数据行；
左外连：left join…on，匹配左表中所有数据行以及右表中满足条件的数据行（补NULL）；
右外连：right join…on，匹配左表中满足条件的数据行（补NULL）以及右表中所有数据行；
全连接：full [out] join…on，匹配左右两表中的所有数据行（没有的都补NULL）；
交叉连接（笛卡尔积）：join，左表中的每一数据行与右表中的所有数据行组合（很少用）。
注意：Oracle数据库支持full join，mysql是不支持full join的，但仍然可以通过左外连接+ union+右外连接实现。

⑧函数、存储过程以及触发器的区别？
函数：具有针对性，一般是简单的功能；
存储过程：一组SQL语句集，相当于打包好的sql语法，相比于函数其针对性较弱，单可以实现复杂的功能；
触发器：一种特殊的存储过程，触发条件后自行调用（如销量加1库存量自动减1）。
（1） 存储过程的创建：

//声明语句分割符（MySQL默认为;）
DELIMITER $
// 创建存储过程pro并声明INT型输入参数m输出参数n
CREATE PROCEDURE pro (IN m INT,OUT n INT)
	BEGIN
		IF m%3==0 THEN
			set n=m*3;
		ELSE m%3==1 THEN
			set n=m;
		ELSE
			// 将查询结果赋值给变量
			SELECT score INTO n FROM Score WHERE sno=m;
	END $

（2） 存储过程的调用和删除：

//调用存储过程
CALL pro(13,@m);
//打印输出变量m
SELECT @m;
//删除存储过程
DROP PROCEDURE pro;

（3）触发器的创建和删除

创建语法格式：CREATE TRIGGER <触发器名> BEFORE/AFTER <触发事件> ON <表名><触发类型> [when <触发条件>] <触发动作体>;
触发事件：INSERT/UPDATE/DELETE，是对表进行增改还是删？
触发类型：for each row/statement，行级触发器/语句触发器
删除语法格式：DROP TRIGGER <触发器名> ON <表名>;

⑨简单说一说drop、delete与truncate的区别？
drop：清空数据又删除表，直接删除数据页，不支持事务回滚，运行速度最快；
truncate：清空数据保留表，直接删除数据页，不支持事务回滚，运行速度快；
delete：清空数据保留表，逐行删除数据行并记录日志，支持事务回滚，运行速度慢。
注意：truncate删除不会触发任何delete触发器，不能删除带外键的表。

⑩说MySQL、MongoDB、Redis以及HBase的对比？
MongoDB：文档存储，数据结构自由，定位“灵活”；
MySQL：SQL数据库，数据结构化，定位“严格”；
HBase：列存储，数据结构自由，定位“大”；
Redis（内存数据库）：键-值存储，数据结构自由，定位“快”。

⑪数据库的级联操作是什么？
联级操作：主键表中被参考列发生变化（ON UPDATE/DELETE），外键表中相应字段的变化规则（RESTRICT/CASCADE/SET NULL）。
RESTRICT：拒绝更新删除（默认）；
CASCADE：保持一致；
SET NULL：设置NULL；
SET DEFAULT：设置默认值（目前InnoDB不支持）。

如：FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES t_user (id) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE;

2.数据库事务

①事务四大特性（ACID）？
原子性（A）：要么全部执行成功，要么都不执行；
一致性（C）：事务并发执行所得结果，与按某个顺序串行执行的结果相一致；
隔离性（I）：并发事务之间是相互隔离的，互不影响；’
持久性（D）：事务一旦提交，则改变是永久的。

②数据库四大隔离级别？
Read uncommitted（可读未提交的数据）：
不能防止任何隔离型问题（脏读，不可重复读，幻读）；
Read commit（读已经提交的数据）：
可以防止脏读问题，但是不能防止不可重复读/幻读问题（oracle）
Repeatable read（可重复读）：
可以防止脏读/不可重复读，不能防止幻读（mysql）
Serializable（串行化）：
数据库被设计为单线程，可以防止上述所有问题

③事务并发会带来哪些问题？怎么解决？
脏读：事务A读取到事务B未提交的数据；
不可重复读：事务A读取到事务B已经提交的数据（UPDATE/DELETE）；
幻读：事务A读取到事务B新增的数据（INSERT）。
以上三种问题可以通过提高隔离级别来解决
第一类丢失更新（回滚丢失，标准定义的所有隔离级别都不允许出现此现象）：事务A撤销时，将事务B已经提交的数据覆盖（A：1000-100 撤销；B：1000+100提交 --> 1000 ）；
第二类丢失更新（覆盖丢失，采用悲观锁法/乐观锁法/提高隔离级别解决）：事务A覆盖事务B已经提交的数据（A：1000+100 提交；B：1000-100提交 --> 1100）。

④数据库的锁（共享锁 排他锁），锁思想（ 悲观锁 乐观锁），以及锁现象（活锁 死锁）？
数据库的隔离机制通过加锁来实现：对于可重复读隔离级别，读操作加共享锁，写操作加排他锁（排斥任意锁），事务A读取数据加共享锁，事务B写数据要求加排他锁被拒绝，所以事务再读时数据依然没有改变，实现可重复读隔离级别。
悲观锁思想：悲观的认为每次读取数据后数据都会被修改，所以一开始就加锁防止数据被修改[SELECT…FOR UPDATE]。适合于写次数较多的表，不需要重复处理，但锁开销大且系统吞吐量低。如表锁，行锁，读锁，写锁。
乐观锁思想：乐观的认为每次读取数据后数据都不会被修改而不加锁，更新数据前做一次查询确认，如果数据未被修改则更新数据，如果数据被修改则本次更新失败，再次尝试…适用于写次数较少的表，可以减少锁开销，提高系统吞吐量，但可能需要重复处理。如CAS技术（内存位置，预期原值，新值，只有内存位置和预期原值匹配，处理器才会更新对应位置的值为新值）。
死锁现象：多个事务各自锁定一些资源，而要求锁定对方的资源，从而造成相互等待的现象。解决思路：避免死锁和检测死锁打破死锁。
活锁现象：多事务并发，某个事务一直处于等待的现象，避免活锁的简单方法是先来先服务策略。

3.数据库索引

①使用索引（有序的数据结构）的优缺点？
优点：实现目标数据快速定位，加速表与表之间的连接，极大提高数据库读性能；
缺点：常见索引和维护索引都需要时间，较低数据库写性能，索引需要占用一定的物理空间。

②什么样的字段适合创建索引？哪些情况下索引会失效？
经常查询、排序、分组、去重以及作表连接的字段
创建索引的字段应该NOT NULL，取值离散大（重复低)，长度小
失效情况：以%开头的LIKE语句，模糊匹配；OR语句前后没有同时使用索引；数据类型出现隐式转换（如varchar不加单引号可能自动转换为int类型）；不符合最左匹配原则（abc索引，条件不能缺a，有a顺序无所谓，mysql查询优化器自动优化）的多索引。

③为什么说B+Tree比B-Tree更适合做数据库的索引？
B-Tree：平衡多路查找树。树中每一个节点最对多含m个孩子；除根结点和叶子结点外，其它每个结点至少有ceil(m / 2)个孩子；若根节点不是叶子节点（整棵树不是只有一个节点），则根节点至少有两棵子树；所有叶子结点都出现在同一层，叶子结点不包含任何关键字信息（都指向NULL）；有n个孩子的非叶子节点恰好有n-1个关键字，且是按从小到大顺序排列。
B+Tree：B树的变形树。n棵子树的节点都含有n个关键码；所有的叶子节点都包含了全部的关键码信息，并且以从小到大顺序连接；非终端节点可以看成是索引部分，结点中仅含有其子树根结点中最大（或最小）关键码。
B+Tree相比于B-Tree的最大好处（根本原因）：只需要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而B树只能中序遍历所有节点，效率太低；B+树支持range-query非常方便，而B树不支持。

④索引有哪些分类？
唯一性：普通索引和唯一索引（索引值可以为NULL）；
数目：单一索引和复合索引；
物理存储划分：聚集索引（必须唯一，迅速将大范围缩为小范围，然后再这个小范围扫描）；非聚集索引（把大范围转为小地图，通过地图位置找到数据）。

注意：主键是一种特殊的唯一索引，它可以是聚集索引，也可以使非聚集索引；
     默认创建的是聚集索引，但也可以显式指定为非聚集索引。

4.数据库优化

①表结构优化
表设计遵循三大范式
选择合适的数据类型

②索引优化
在经常查询、排序、分组、去重以及作表连接的字段创建索引
注意索引失效的情况

③sql语句优化
优化insert语句：一次插入多值
应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符
应尽量避免在 where 子句中对字段进行null值判断
优化嵌套查询：子查询可以被更有效率的连接(Join)替代
很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择

5.SQL实战(无答案)

create table dept(				-- 部门表
	deptno int primary key,		-- 部门编号
	deptname varchar(50),		-- 部门名称
	loc varchar(50)				-- 部门位置
);
create table emp(				-- 员工表
	empno int primary key,		-- 员工编号
	empname varchar(50),		-- 员工姓名
	job varchar(50),			-- 职位
	mgr int,					-- 直属上级
	hiredate date,				-- 受雇日期
	sal int,					-- 薪资
	comm int,					-- 奖金
	deptno int,					-- 所在部门编号
	foreign key(deptno) references dept(deptno)
);

1.列出部门名称和这些部门的员工信息`，同时列出那些没有员工的部门。

2.列出薪资比关羽高的所有员工。

3.列出所有员工的姓名及其直接上级的姓名。

4.列出最低薪资大于1500的各种职位及从事此职位的员工人数。

5.列出在销售部职位的员工的姓名，假定不知道销售部的部门编号。

6.列出与曹操从事相同职位的所有员工及部门名称。

7.列出薪资高于在销售部(已知部门编号为30)就职的所有员工的薪资的员工姓名和薪资、部门名称。

8.列出在每个部门职位的员工数量、平均工资。

9.查出至少有一个员工的部门。显示部门人数、部门编号、部门名称、部门位置。

10.列出受雇日期早于直接上级的所有员工的编号、姓名、部门名称。

11.列出所有职员的姓名及其部门名称，部门的人数。

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