java面试总结——MySQL专题

一.标准SQL规范中定义的四个事务隔离级别

数据库操作面临的问题：脏读、不可重复读、幻读、更新丢失。

脏读

指一个事务读取了另一个事务未提交的记录。当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中；另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个未提交的数据。因为这个数据还没有提交，那么第二个事务读取到的是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

不可重复读

指在一个事务内，多次重复执行某个查询，返回的记录不一致。例如：在一个事务还没有结束时，另外一个事务修改了该数据；在第一个事务中的两次读数据之间，由于第二个事务的修改，导致两次读取到的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。

幻读

指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如：第一个事务对表中的数据进行了批量修改（status=2）；同时第二个事务也修改这个表中的数据，向表中插入一行新数据（status=1），插入的数据刚好满足第一个事务的修改条件；操作第一个事务的用户发现表中还存在没有修改的数据行（status=1），就好象发生了幻觉一样。

更新丢失

两个事务都同时更新一行数据，一个事务对数据的更新把另一个事务对数据的更新覆盖了。这是因为系统没有执行任何的锁操作，因此并发事务并没有被隔离开来。

对应的事物隔离级别:

为了避免上面出现的几种情况，在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。

读未提交

读未提交（Read Uncommitted）：允许脏读取，但不允许更新丢失。如果一个事务已经开始写数据，则另外一个事务则不允许同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。该隔离级别可以通过“排他写锁”实现。

读已提交

读已提交（Read Committed）：允许不可重复读取，但不允许脏读取。这可以通过“共享读锁”和“排他写锁”实现。读取数据的事务允许其他事务继续访问该行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问该行。

可重复读取（Repeatable Read）

可重复读取（Repeatable Read）：禁止不可重复读取和脏读取，但是有时可能出现幻读数据。这可以通过“共享读锁”和“排他写锁”实现。读取数据的事务将会禁止写事务（但允许读事务），写事务则禁止任何其他事务。

串行操作（Serializable）

串行化（Serializable）：提供严格的事务隔离。它要求事务串行化执行，事务只能一个接着一个地执行，不能并发执行。仅仅通过“行级锁”是无法实现事务序列化的，必须通过其他机制保证新插入的数据不会被刚执行查询操作的事务访问到。
隔离级别越高，越能保证数据的完整性和一致性，但是对并发性能的影响也越大。对于多数应用程序，可以优先考虑把数据库系统的隔离级别设为Read Committed。它能够避免脏读取，而且具有较好的并发性能。尽管它会导致不可重复读、幻读和第二类丢失更新这些并发问题，在可能出现这类问题的个别场合，可以由应用程序采用悲观锁或乐观锁来控制。
原文链接：

二.MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别总结整理

1、MySQL默认存储引擎的变迁

在MySQL 5.1之前的版本中，默认的搜索引擎是MyISAM，从MySQL 5.5之后的版本中，默认的搜索引擎变更为InnoDB。

2、MyISAM与InnoDB存储引擎的主要特点

MyISAM存储引擎的特点是：表级锁、不支持事务和全文索引，适合一些CMS内容管理系统作为后台数据库使用，但是使用大并发、重负荷生产系统上，表锁结构的特性就显得力不从心；
InnoDB存储引擎的特点是：行级锁、事务安全（ACID兼容）、支持外键、不支持FULLTEXT类型的索引(5.6.4以后版本开始支持FULLTEXT类型的索引)。InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全存储引擎。InnoDB是为处理巨大量时拥有最大性能而设计的。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。

InnoDB表的行锁也不是绝对的，假如在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表，例如

update table set num=1 where name like “a%”。

两种类型最主要的差别就是InnoDB支持事务处理与外键和行级锁。而MyISAM不支持。所以MyISAM往往就容易被人认为只适合在小项目中使用。

3、MyISAM与InnoDB性能测试

随着CPU核数的增加，InnoDB的吞吐量反而越好，而MyISAM，其吞吐量几乎没有什么变化，显然，MyISAM的表锁定机制降低了读和写的吞吐量。

4、事务支持与否

MyISAM是一种非事务性的引擎，使得MyISAM引擎的MySQL可以提供高速存储和检索，以及全文搜索能力，适合数据仓库等查询频繁的应用；

InnoDB是事务安全的；

事务是一种高级的处理方式，如在一些列增删改中只要哪个出错还可以回滚还原，而MyISAM就不可以了。

5、MyISAM与InnoDB构成上的区别

（1）每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件：

第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型，.frm文件存储表定义。
第二个文件是数据文件，其扩展名为.MYD (MYData)。
第三个文件是索引文件，其扩展名是.MYI (MYIndex)。

（2）基于磁盘的资源是InnoDB表空间数据文件和它的日志文件，InnoDB 表的 大小只受限于操作系统文件的大小，一般为 2GB。

6、MyISAM与InnoDB表锁和行锁的解释

MySQL表级锁有两种模式：表共享读锁（Table Read Lock）和表独占写锁（Table Write Lock）。什么意思呢，就是说对MyISAM表进行读操作时，它不会阻塞其他用户对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写操作；而对MyISAM表的写操作，则会阻塞其他用户对同一表的读和写操作。

InnoDB行锁是通过给索引项加锁来实现的，即只有通过索引条件检索数据，InnoDB才使用行级锁，否则将使用表锁！行级锁在每次获取锁和释放锁的操作需要消耗比表锁更多的资源。在InnoDB两个事务发生死锁的时候，会计算出每个事务影响的行数，然后回滚行数少的那个事务。当锁定的场景中不涉及Innodb的时候，InnoDB是检测不到的。只能依靠锁定超时来解决。

7.1 MySQL 中 InnoDB 引擎的行锁是通过加在什么上完成（或称实现） 的？

InnoDB 行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的，这一点 MySQL 与Oracle 不同，后者是通过在数据块中对相应数据行加锁来实现的。InnoDB 这种行锁实现特点意味着：只有通过索引条件检索数据，InnoDB 才使用行级锁，否则，InnoDB 将使用表锁！

7、是否保存数据库表中表的具体行数

InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count(*) from table 时，InnoDB要扫描一遍整个表来计算有多少行，但是MyISAM只要简单的读出保存好的行数即可。

注意的是，当count(*)语句包含where条件时，两种表的操作是一样的。也就是 上述“6”中介绍到的InnoDB使用表锁的一种情况。

8、如何选择

MyISAM适合：

（1）做很多count 的计算；
（2）插入不频繁，查询非常频繁，如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择；
（3）没有事务。
InnoDB适合：

（1）可靠性要求比较高，或者要求事务；
（2）表更新和查询都相当的频繁，并且表锁定的机会比较大的情况指定数据引擎的创建；
（3）如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表；
（4）DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的 删除；
（5）LOAD TABLE FROM MASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性（例如外键）的表不适用。
要注意，创建每个表格的代码是相同的，除了最后的 TYPE参数，这一参数用来指定数据引擎。

其他区别：

1、对于AUTO_INCREMENT类型的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中，可以和其他字段一起建立联合索引。

2、DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除。

3、LOAD TABLE FROMMASTER操作对InnoDB是不起作用的，解决方法是首先把InnoDB表改成MyISAM表，导入数据后再改成InnoDB表，但是对于使用的额外的InnoDB特性(例如外键)的表不适用。

4、 InnoDB存储引擎被完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。

5、对于自增长的字段，InnoDB中必须包含只有该字段的索引，但是在MyISAM表中可以和其他字段一起建立联合索引。

6、清空整个表时，InnoDB是一行一行的删除，效率非常慢。MyISAM则会重建表。

基础知识总结（点击查看）

三。 MYSQL数据库服务器性能分析的方法命令有哪些?

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四.MySQL常用函数大全（总结篇）

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五.唯一索引比普通索引快吗, 为什么？

唯一索引不一定比普通索引快, 还可能慢。

查询时, 在未使用limit 1的情况下, 在匹配到一条数据后, 唯一索引即返回, 普通索引会继续匹配下一条数据, 发现不匹配后返回. 如此看来唯一索引少了一次匹配, 但实际上这个消耗微乎其微.
更新时, 这个情况就比较复杂了. 普通索引将记录放到change buffer中语句就执行完毕了. 而对唯一索引而言, 它必须要校验唯一性, 因此, 必须将数据页读入内存确定没有冲突, 然后才能继续操作. 对于 写多读少的情况, 普通索引利用change buffer有效减少了对磁盘的访问次数, 因此普通索引性能要高于唯一索引.

六.MySQL由哪些部分组成, 分别用来做什么

Server
连接器: 管理连接, 权限验证.
分析器: 词法分析, 语法分析.
优化器: 执行计划生成, 索引的选择.
执行器: 操作存储引擎, 返回执行结果.
存储引擎: 存储数据, 提供读写接口.

七.MySQL怎么恢复半个月前的数据

通过整库备份+binlog进行恢复. 前提是要有定期整库备份且保存了binlog日志.

八.MySQL事务的隔离级别, 分别有什么特点

读未提交(RU): 一个事务还没提交时, 它做的变更就能被别的事务看到.
读提交(RC): 一个事务提交之后, 它做的变更才会被其他事务看到.
可重复读(RR): 一个事务执行过程中看到的数据, 总是跟这个事务在启动时看到的数据是一致的. 当然在可重复读隔离级别下, 未提交变更对其他事务也是不可见的.
串行化(S): 对于同一行记录, 读写都会加锁. 当出现读写锁冲突的时候, 后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行.

九.MySQL索引详细介绍

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十.MySQL中的索引的存储类型BTREE、HASH

做过哪些MySQL索引相关优化

尽量使用主键查询: 聚簇索引上存储了全部数据, 相比普通索引查询, 减少了回表的消耗.
MySQL5.6之后引入了索引下推优化, 通过适当的使用联合索引, 减少回表判断的消耗.
若频繁查询某一列数据, 可以考虑利用覆盖索引避免回表.
联合索引将高频字段放在最左边.

十一.简要说一下数据库范式

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第一范式：字段的原子性：
简单来说就是每一个字段不能分割出其他的属性
　　确保每列的原子性
　　如果每列(或者每个属性)都是不可再分的最小数据单元(也称为最小的原子单元)，则满足第一范式.　
　　例如:顾客表(姓名、编号、地址、……)其中"地址"列还可以细分为国家、省、市、区等。

第二范式：保证主键的唯一性，属性完全依赖于主键
　　在第一范式的基础上更进一层,目标是确保表中的每列都和主键相关
　　如果一个关系满足第一范式,并且除了主键以外的其它列,都依赖于该主键,则满足第二范式.
　　例如:订单表(订单编号、产品编号、定购日期、价格、……)，"订单编号"为主键，"产品编号"和主键列没有直接 的关系，即"产品编号"列不依赖于主键列，应删除该列。

第三范式：消除传递依赖，保证每个属性都直接依赖于主键
　　在第二范式的基础上更进一层,目标是确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关
　　如果一个关系满足第二范式,并且除了主键以外的其它列都不依赖于主键列，则满足第三范式。
　　为了理解第三范式，需要根据Armstrong公里之一定义传递依赖。假设A、B和C是关系R的三个属性，如果A-〉B且B-〉C，则从这些函数依赖中，可以得出A-〉C， 如上所述，依赖A-〉C是传递依赖。

十二.一千万条数据的表, 如何分页查询

数据量过大的情况下, limit offset分页会由于扫描数据太多而越往后查询越慢. 可以配合当前页最后一条ID进行查询, SELECT * FROM T WHERE id > #{ID} LIMIT #{LIMIT}. 当然, 这种情况下ID必须是有序的, 这也是有序ID的好处之一.

订单表数据量越来越大导致查询缓慢, 如何处理

分库分表. 由于历史订单使用率并不高, 高频的可能只是近期订单, 因此, 将订单表按照时间进行拆分, 根据数据量的大小考虑按月分表或按年分表. 订单ID最好包含时间(如根据雪花算法生成), 此时既能根据订单ID直接获取到订单记录, 也能按照时间进行查询。

十三.有哪些数据库优化方面的经验?

1.用 PreparedStatement， 一般来说比 Statement 性能高：一个 sql发给服务器去执行，涉及步骤：语法检查、语义分析， 编译，缓存。
2.有外键约束会影响插入和删除性能，如果程序能够保证数据的完整性， 那在设计数据库时就去掉外键。
3.表中允许适当冗余，譬如，主题帖的回复数量和最后回复时间等
4.UNION ALL 要比 UNION 快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用 UNION ALL。
5.避免使用 NULL，NULL 需要特殊处理, 大多数时候应该使用 NOT NULL，或者使用一个特殊的值，如 0，-1 作为默认值。
6.仅可能使用更小的字段，MySQL 从磁盘读取数据后是存储到内存中的，然后使用 cpu 周期和磁盘 I/O 读取它，这意味着越小的数据类型占用的空间越小.

UNION 和 UNION ALL 关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。

1. 对重复结果的处理：UNION 在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All 不会去除重复记录。
2. 对排序的处理：Union 将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL 只是简单的将两个结果合并后就返回。

十四.MySQL 的基础操作命令:

1.MySQL 是否处于运行状态:Debian 上运行命令 service mysql status，在 RedHat 上运行命令 service mysqld status
2.开启或停止 MySQL 服务 :运行命令 service mysqld start 开启服务；运行命令 service mysqld stop 停止服务
3.Shell 登入 MySQL: 运行命令 mysql -u root -p
4.列出所有数据库:运行命令 show databases;
5.切换到某个数据库并在上面工作:运行命令 use databasename; 进入名为 databasename 的数据库
6.列出某个数据库内所有表: show tables;
7.获取表内所有 Field 对象的名称和类型 :describe table_name;

十五.mysql 的复制原理以及流程。

Mysql 内建的复制功能是构建大型，高性能应用程序的基础。将 Mysql 的数据分布到多个系统上去，这种分布的机制，是通过将 Mysql 的某一台主机的数据复制到其它主机（slaves）上，并重新执行一遍来实现的。 * 复制过程中一个服务器充当主服务器，而一个或多个其它服务器充当从服务器。主服务器将更新写入二进制日志文件，并维护文件的一个索引以跟踪日志循环。这些日志可以记录发送到从服务器的更新。 当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器在日志中读取的最后一次成功更新的位置。从服务器接收从那时起发生的任何更新，然后封锁并等待主服务器通知新的更新。 过程如下 1. 主服务器把更新记录到二进制日志文件中。 2. 从服务器把主服务器的二进制日志拷贝到自己的中继日志（replay log）中。 3. 从服务器重做中继日志中的时间， 把更新应用到自己的数据库上。

mysql 支持的复制类型?

1.基于语句的复制： 在主服务器上执行的 SQL 语句，在从服务器上执行同样的语句。MySQL 默认采用基于语句的复制，效率比较高。 一旦发现没法精确复制时，会自动选着基于行的复制。
2.基于行的复制：把改变的内容复制过去，而不是把命令在从服务器上执行一遍. 从 mysql5.0 开始支持
3.混合类型的复制: 默认采用基于语句的复制，一旦发现基于语句的无法精确的复制时，就会采用基于行的复制。

mysql 中 varchar 与 char 的区别以及 varchar(50)中的 50 代表的涵义？

1.varchar 与 char 的区别: char 是一种固定长度的类型，varchar 则是一种可变长度的类型.
2.varchar(50)中 50 的涵义 : 最多存放 50 个字节
3.int（20）中 20 的涵义: int(M)中的 M indicates the maximum display width (最大显示宽度)for integer types. The maximum legal display width is 255.

表中有大字段 X（例如：text 类型），且字段 X 不会经常更新，以读为为主，将该字段拆成子表好处是什么？

如果字段里面有大字段（text,blob)类型的，而且这些字段的访问并不多，这时候放在一起就变成缺点了。 MYSQL 数据库的记录存储是按行存储的，数据块大小又是固定的（16K），每条记录越小，相同的块存储的记录就越多。此时应该把大字段拆走，这样应付大部分小字段的查询时，就能提高效率。当需要查询大字段时，此时的关联查询是不可避免的，但也是值得的。拆分开后， 对字段的 UPDAE 就要 UPDATE 多个表了

MySQL 中控制内存分配的全局参数，有哪些？

1.Keybuffersize：

• keybuffersize 指定索引缓冲区的大小， 它决定索引处理的速度，尤其是索引读的速度。通过检查状态值 Keyreadrequests 和 Keyreads，可以知道 keybuffersize 设置是否合理。比例 keyreads/keyreadrequests 应该尽可能的低，至少是1:100，1:1000 更好（上述状态值可以使用 SHOW STATUS LIKE ‘keyread%'获得）。
• keybuffersize 只对 MyISAM 表起作用。即使你不使用 MyISAM 表，但是内部的临时磁盘表是 MyISAM 表，也要使用该值。可以使用检查状态值 createdtmpdisktables 得知详情。对于 1G 内存的机器，如果不使用 MyISAM 表，推荐值是 16M（8- 64M）

• keybuffersize 设置注意事项

1. 单个 keybuffer 的大小不能超过 4G，如果设置超过 4G，就有可能遇到下面 3 个bug:
   http://bugs.mysql.com/bug.php?id=29446
   http://bugs.mysql.com/bug.php?id=29419
   http://bugs.mysql.com/bug.php?id=5731

2. 建议 keybuffer 设置为物理内存的 1/4(针对 MyISAM 引擎)，甚至是物理内存的 30%~40%，如果 keybuffersize 设置太大， 系统就会频繁的换页，降低系统性能。因为 MySQL 使用操作系统的缓存来缓存数据，所以我们得为系统留够足够的内存；在很多情况下数据要比索引大得多。 >>>3. 如果机器性能优越，可以设置多个keybuffer,分别让不同的 keybuffer 来缓存专门的索引

2.innodbbufferpool_size:

• 表示缓冲池字节大小，InnoDB 缓存表和索引数据的内存区域。mysql 默认的值是 128M。最大值与你的CPU 体系结构有关，在 32 位操作系统，最大值是 4294967295 (2^32-1) ，在 64 位操作系统，最大值为18446744073709551615 (2^64-1)。
• 在 32 位操作系统中， CPU 和操作系统实用的最大大小低于设置的最大值。如果设定的缓冲池的大小大于 1G，设置 innodbbufferpoolinstances 的值大于 1.
• 数据读写在内存中非常快, innodbbufferpoolsize 减少了对磁盘的读写。 当数据提交或满足检查点条件后才一次性将内存数据刷新到磁盘中。然而内存还有操作系统或数据库其他进程使用, 一般设置 buffer pool 大小为总内存的 3/4 至 4/5。 若设置不当, 内存使用可能浪费或者使用过多。 对于繁忙的服务器, buffer pool 将划分为多个实例以提高系统并发性, 减少线程间读写缓存的争用。buffer pool 的大小首先受 innodbbufferpool_instances 影响, 当然影响较小。

3.querycachesize

• 当 mysql 接收到一条 select 类型的 query 时，mysql 会对这条 query 进行 hash 计算而得到一个 hash 值，然后通过该 hash 值到 query cache 中去匹配，如果没有匹配中，则将这个hash 值存放在一个 hash 链表中，同时将 query 的结果集存放进cache 中，存放 hash 值的链表的每一个 hash 节点存放了相应 query 结果集在 cache 中的地址，以及该 query 所涉及到的一些 table 的相关信息；如果通过 hash 值匹配到了一样的 query，则直接将 cache 中相应的 query 结果集返回给客户端。如果 mysql 任何一个表中的任何一条数据发生了变化，便会通知 query cache 需要与该 table 相关的query 的 cache 全部失效，并释放占用的内存地址。
• query cache 优缺点

1. query 语句的 hash 计算和 hash 查找带来的资源消耗。mysql 会对每条接收到的 select 类型的 query 进行 hash 计算然后查找该 query 的 cache 是否存在，虽然 hash 计算和查找的效率已经足够高了，一条 query 所带来的消耗可以忽略，但一旦涉及到高并发，有成千上万条 query 时，hash 计算和查找所带来的开销就的重视了；
2. query cache 的失效问题。如果表变更比较频繁，则会造成 query cache 的失效率非常高。表变更不仅仅指表中的数据发生变化，还包括结构或者索引的任何变化；
3. 对于不同 sql 但同一结果集的 query 都会被缓存，这样便会造成内存资源的过渡消耗。sql 的字符大小写、空格或者注释的不同，缓存都是认为是不同的 sql（因为他们的 hash 值会不同）；
4. 相关参数设置不合理会造成大量内存碎片，相关的参数设置会稍后介绍。
   4.readbuffersize
   是 MySQL 读入缓冲区大小。对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL 会为它分配一段内存缓冲区。readbuffersize 变量控制这一缓冲区的大小。如果对表的顺序扫描请求非常频繁，并且你认为频繁扫描进行得太慢，可以通过增加该变量值以及内存缓冲区大小提高其性能。

若一张表中只有一个字段 VARCHAR(N)类型，utf8 编码，则 N 最大值为多少(精确到数量级即可)?

由于 utf8 的每个字符最多占用 3 个字节。而 MySQL 定义行的长度不能超过65535，因此 N 的最大值计算方法为：(65535-1-2)/3=21844。减去 1 的原因是实际存储从第二个字节开始，减去 2 的原因是因为要在列表长度存储实际的字符长度，除以 3 是因为 utf8 限制：每个字符最多占用 3 个字节。

[SELECT *] 和[SELECT 全部字段]的 2 种写法有何优缺点?

1.前者要解析数据字典，后者不需要
2.结果输出顺序，前者与建表列顺序相同，后者按指定字段顺序。
3.表字段改名，前者不需要修改，后者需要改
4.后者可以建立索引进行优化，前者无法优化
5.后者的可读性比前者要高

HAVNG 子句 和 WHERE 的异同点?

1.语法上：where 用表中列名，having 用 select 结果别名
2.影响结果范围：where 从表读出数据的行数，having 返回客户端的行数
3.索引：where 可以使用索引，having 不能使用索引，只能在临时结果集操作
4.where 后面不能使用聚集函数，having 是专门使用聚集函数的。

MySQL 当记录不存在时 insert,当记录存在时 update，语句怎么写？

INSERT INTO table (a,b,c) VALUES (1,2,3) ON DUPLICATE KEY UPDATE c=c+1;

MySQL 的 insert 和 update 的 select 语句语法

insert into student (stuid,stuname,deptid) select 10,'xzm',3 from student where stuid > 8;
#如果查询结果不存在则插入数据
update student a inner join student b on b.stuID=10 set a.stuname=concat(b.stuname, b.stuID) where a.stuID=10 ;

在 MySQL 中 ENUM 的用法是什么？

ENUM 是一个字符串对象，用于指定一组预定义的值，并可在创建表时使用。
SQL 语法如下：

Create table size(name ENUM('Smail,'Medium','Large');#每个字段说明

列的字符串类型可以是什么？

SET、 BLOB、 ENUM 、CHAR 、TEXT、 VARCHAR

TIMESTAMP 在 UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 数据类型上做什么？

创建表时 TIMESTAMP 列用 Zero 更新。只要表中的其他字段发生更改，UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 修饰符就将时间戳字段更新为当前时间。

主键和候选键有什么区别？

表格的每一行都由主键唯一标识, 一个表只有一个主键。
主键也是候选键。按照惯例，候选键可以被指定为主键，并且可以用于任何外键引用。

BLOB 和 TEXT 有什么区别？

BLOB 是一个二进制对象，可以容纳可变数量的数据。有四种类型的

• TINYBLOB
• BLOB
• MEDIUMBLOB
• LONGBLOB
  TEXT 是一个不区分大小写的 BLOB。四种 TEXT 类型
• TINYTEXT
• TEXT
• MEDIUMTEXT 和
• LONGTEXT

BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写，对 TEXT 值不区分大小写。

MySQL 表中允许有多少个 TRIGGERS（触发器）？

在 MySQL 表中允许有六个触发器，如下：

• BEFORE INSERT
• AFTER INSERT
• BEFORE UPDATE
• AFTER UPDATE
• BEFORE DELETE
• AFTER DELETE

数据库备份。

必须要在未登录状态下

• 导出整个数据库
  mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 导出的文件名
• 导出一个表
  mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 表名> 导出的文件名
• 导出一个数据库结构
  mysqldump -u dbuser -p -d --add-drop-table dbname >d:/dbname_db.sql

-d 没有数据 –add-drop-table 在每个 create 语句之前增加一个 drop table

truncate 、delete、 drop 的区别

1.drop(DDL 语句)：是不可逆操作，会将表所占用空间全部释放掉；
2.truncate(DDL 语句)：只针对于删除表的操作，在删除过程中不会激活与表有关的删除触发器并且不会把删除记录放在日志中；当表被 truncate 后，这个表和索引会恢复到初始大小；
3.delete(DML 语句)：可以删除表也可以删除行，但是删除记录会被计入日志保存， 而且表空间大小不会恢复到原来；
执行速度：drop>truncate>delete。
delete xx from table; //删除所有数据
truncate table xx; //将auto_increatement调制从0开始，实际就是从1开始
DROP TABLE xx