数据库常见面试题（附答案）
https://blog.csdn.net/qq_22222499/article/details/79060495
文章目录
- 1.事务四大特性
- 2.数据库隔离级别
- 3.MYSQL的两种存储引擎区别（事务、锁级别等等），各自的适用场景
- 4.索引有B+索引和hash索引
- 5.聚集索引和非聚集索引
- 6.索引的优缺点，什么时候使用索引，什么时候不能使用索引
- 7.InnoDB索引和MyISAM索引的区别
- 8.索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）重点
- 9.B+树的实现
- 10.为什么使用B+Tree
- 11.Sql的优化
- 12.索引最左前缀问题
- 13.索引分类，索引失效条件
- 14.数据库的主从复制
- 15.long_query怎么解决
- 16.varchar和char的使用场景
- 17.数据库连接池的作用
- 19.分库分表，主从复制，读写分离
- 20.数据库三范式
- 21.关系型数据库和非关系型数据库区别
- 22.数据库中join的inner join, outer join, cross join
- 23.有哪些锁,select时怎么加排它锁
- 24.死锁怎么解决
- 25.最左匹配原则
1.事务四大特性
原子性，要么执行，要么不执行
隔离性，所有操作全部执行完以前其它会话不能看到过程
一致性，事务前后，数据总额一致
持久性，一旦事务提交，对数据的改变就是永久的
2.数据库隔离级别
脏读：事务B读取事务A还没有提交的数据
不可重复读：两次事务读的数据不一致
幻读:事务A修改了数据，事务B也修改了数据，这时在事务A看来，明明修改了数据，咋不一样
3.MYSQL的两种存储引擎区别（事务、锁级别等等），各自的适用场景
| 引擎 | 特性 |
|---|---|
| MYISAM | 不支持外键，表锁，插入数据时，锁定整个表，查表总行数时，不需要全表扫描 |
| INNODB | 支持外键，行锁，查表总行数时，全表扫描 |
4.索引有B+索引和hash索引
| 索引 | 区别 |
|---|---|
| Hash | hash索引，等值查询效率高，不能排序,不能进行范围查询 |
| B+ | 数据有序,范围查询 |
5.聚集索引和非聚集索引
| 索引 | 区别 |
|---|---|
| 聚集索引 | 数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据 |
| 非聚集索引 | 存储指向真正数据行的指针 |
6.索引的优缺点，什么时候使用索引，什么时候不能使用索引
索引最大的好处是提高查询速度，
缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引
对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。
- 1
- 2
- 3
7.InnoDB索引和MyISAM索引的区别
一是主索引的区别，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。
二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主
- 1
- 2
8.索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）重点
| 树 | 区别 |
|---|---|
| 红黑树 | 增加，删除，红黑树会进行频繁的调整，来保证红黑树的性质，浪费时间 |
| B树也就是B-树 | B树，查询性能不稳定，查询结果高度不致，每个结点保存指向真实数据的指针，相比B+树每一层每屋存储的元素更多，显得更高一点。 |
| B+树 | B+树相比较于另外两种树,显得更矮更宽，查询层次更浅 |
9.B+树的实现
一个m阶的B+树具有如下几个特征：
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素
- 1
- 2
- 3
- 4
10.为什么使用B+Tree
索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,主要看IO次数，和磁盘存取原理有关。
根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，
将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入
局部性原理与磁盘预读
- 1
- 2
- 3
- 4
11.Sql的优化
1.sql尽量使用索引,而且查询要走索引
2.对sql语句优化
子查询变成left join
limit 分布优化，先利用ID定位，再分页
or条件优化，多个or条件可以用union all对结果进行合并（union all结果可能重复）
不必要的排序
where代替having,having 检索完所有记录，才进行过滤
避免嵌套查询
对多个字段进行等值查询时，联合索引
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
12.索引最左前缀问题
如果对三个字段建立联合索引，如果第二个字段没有使用索引，第三个字段也使用不到索引了
- 1
13.索引分类，索引失效条件
| 索引类型 | 概念 |
|---|---|
| 普通索引 | 最基本的索引，没有任何限制 |
| 唯一索引 | 与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。 |
| 主键索引 | 它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。 |
| 全文索引 | 针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。 |
| 组合索引 | 为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则 |
失效条件
条件是or,如果还想让or条件生效，给or每个字段加个索引
like查询，以%开发
内部函数
对索引列进行计算
is null不会用，is not null 会用
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
14.数据库的主从复制
| 复制方式 | 操作 |
|---|---|
| 异步复制 | 默认异步复制，容易造成主库数据和从库不一致,一个数据库为Master,一个数据库为slave,通过Binlog日志,slave两个线程，一个线程去读master binlog日志，写到自己的中继日志一个线程解析日志，执行sql,master启动一个线程,给slave传递binlog日志 |
| 半同步复制 | 只有把master发送的binlog日志写到slave的中继日志，这时主库,才返回操作完成的反馈，性能有一定降低 |
| 并行操作 | slave 多个线程去请求binlog日志 |
15.long_query怎么解决
设置参数，开启慢日志功能，得到耗时超过一定时间的sql
- 1
16.varchar和char的使用场景
| 类型 | 使用场景 |
|---|---|
| varchar | 字符长度经常变的 |
| char | 用字符长度固定的 |
17.数据库连接池的作用
维护一定数量的连接，减少创建连接的时间
更快的响应时间
统一的管理
- 1
- 2
- 3
19.分库分表，主从复制，读写分离
读写分离，读从库，写主库
spring配置两个数据库，通过AOP（面向切面编程），在写或读方法前面进行判断得到动态切换数据源。
- 1
- 2
20.数据库三范式
| 级别 | 概念 |
|---|---|
| 1NF | 属性不可分 |
| 2NF | 非主键属性，完全依赖于主键属性 |
| 3NF | 非主键属性无传递依赖 |
21.关系型数据库和非关系型数据库区别
关系型数据库
优点
1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；
4、支持SQL，可用于复杂的查询。
5.支持事务
缺点
1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
2、固定的表结构；
3、不支持高并发读写需求；
4、不支持海量数据的高效率读写
非关系型数据库
1、使用键值对存储数据；
2、分布式；
优点
无需经过sql层的解析，读写性能很高
基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展
存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式
缺点
不支持事务
不提供sql支持
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
22.数据库中join的inner join, outer join, cross join
1.以A，B两张表为例
A left join B
选出A的所有记录，B表中没有的以null 代替
right join 同理
2.inner join
A,B的所有记录都选出，没有的记录以null代替
3.cross join (笛卡尔积)
A中的每一条记录和B中的每一条记录生成一条记录
例如A中有4条，B中有4条，cross join 就有16条记录
23.有哪些锁,select时怎么加排它锁
| 锁 | 概念 |
|---|---|
| 乐观锁 | 自己实现，通过版本号 |
| 悲观锁 | 共享锁，多个事务，只能读不能写，加 lock in share mode |
| 排它锁 | 一个事务，只能写，for update |
| 行锁 | 作用于数据行 |
| 表锁 | 作于用表 |
24.死锁怎么解决
找到进程号，kill 进程
- 1
25.最左匹配原则
最左匹配原则是针对索引的
举例来说：两个字段（name,age）建立联合索引，如果where age=12这样的话，是没有利用到索引的，
这里我们可以简单的理解为先是对name字段的值排序，然后对age的数据排序，如果直接查age的话，这时就没有利用到索引了，
查询条件where name=‘xxx’ and age=xx 这时的话，就利用到索引了，再来思考下where age=xx and name=’xxx‘ 这个sql会利用索引吗，
按照正常的原则来讲是不会利用到的，但是优化器会进行优化，把位置交换下。这个sql也能利用到索引了
26.varchar和char的使用场景？
char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。
定义一个char[10]和varchar[10]。
如果存进去的是‘csdn’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘csdn’外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。
char的存取数度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找。
char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率。
varchar是以空间效率为首位。
char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。
varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。
两者的存储数据都非unicode的字符数据。
27.MySQL 高并发环境解决方案？
MySQL 高并发环境解决方案 分库 分表 分布式 增加二级缓存。。。。。
需求分析：互联网单位 每天大量数据读取，写入，并发性高。
现有解决方式：水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。
读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力。
28.数据库崩溃时事务的恢复机制（REDO日志和UNDO日志）？
[转]MySQL REDO日志和UNDO日志
https://www.cnblogs.com/Bozh/archive/2013/03/18/2966494.html
Undo Log
Undo Log是为了实现事务的原子性，在MySQL数据库InnoDB存储引擎中，还用了Undo Log来实现多版本并发控制(简称：MVCC)。
事务的原子性(Atomicity)
事务中的所有操作，要么全部完成，要么不做任何操作，不能只做部分操作。如果在执行的过程中发生了错误，要回滚(Rollback)到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过。
原理Undo Log的原理很简单，
为了满足事务的原子性，在操作任何数据之前，首先将数据备份到一个地方（这个存储数据备份的地方称为UndoLog）。然后进行数据的修改。如果出现了错误或者用户执行了ROLLBACK语句，系统可以利用Undo Log中的备份将数据恢复到事务开始之前的状态。
之所以能同时保证原子性和持久化，是因为以下特点：
- 更新数据前记录Undo log。
- 为了保证持久性，必须将数据在事务提交前写到磁盘。只要事务成功提交，数据必然已经持久化。
- Undo log必须先于数据持久化到磁盘。如果在G,H之间系统崩溃，undo log是完整的， 可以用来回滚事务。
- 如果在A-F之间系统崩溃,因为数据没有持久化到磁盘。所以磁盘上的数据还是保持在事务开始前的状态。
缺陷：
每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘，这样会导致大量的磁盘IO，因此性能很低。
如果能够将数据缓存一段时间，就能减少IO提高性能。但是这样就会丧失事务的持久性。因此引入了另外一种机制来实现持久化，即Redo Log。
Redo Log
原理和Undo Log相反，Redo Log记录的是新数据的备份。在事务提交前，只要将Redo Log持久化即可，不需要将数据持久化。当系统崩溃时，虽然数据没有持久化，但是Redo Log已经持久化。系统可以根据Redo Log的内容，将所有数据恢复到最新的状态。