数据库
目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。
1 、第一范式（1NF）
在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。
在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式要求数据表中的每一列（每个字段）必须是不可拆分的最小单元。
2、 第二范式（2NF）
第二范式（2NF）是在第一范式（1NF）的基础上建立起来的，即满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。
第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性，如果存在，那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体，新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。简而言之，第二范式要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系。
3 、第三范式（3NF）
满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含其它表中已包含的非主关键字信息。简而言之，第三范式要求表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，表中的每一列只能依赖于主键。
4 、巴斯-科德范式（BCNF）
Boyce-Codd Normal Form（巴斯-科德范式）
在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）
巴斯-科德范式（BCNF）是第三范式（3NF）的一个子集，即满足巴斯-科德范式（BCNF）必须满足第三范式（3NF）。通常情况下，巴斯-科德范式被认为没有新的设计规范加入，只是对第二范式与第三范式中设计规范要求更强，因而被认为是修正第三范式，也就是说，它事实上是对第三范式的修正，使数据库冗余度更小。这也是BCNF不被称为第四范式的原因。某些书上，根据范式要求的递增性将其称之为第四范式是不规范，也是更让人不容易理解的地方。而真正的第四范式，则是在设计规范中添加了对多值及依赖的要求。
定义：关系模式R∈1FNF,若X→Y且Y不是X的子集时X必含有码，则R∈BCNF。也就是说，关系模式R中，若每一个决定因素都包含码，则R∈BCNF。
由BCNF的定义可以得到结论，一个满足BCNF的关系模式有：
-所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖。
-所有主属性对每一个不包含它的码也是完全函数依赖。
-没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性。
若R∈BCNF，按定义排除了任何属性对码的传递依赖与部分依赖，所以R∈3NF。 [1]
一般关系型数据库设计中，达到BCNF就可以了！
由BCNF的定义可以得到结论，一个满足BCNF的关系模式有：
-所有非主属性对每一个码都是完全函数依赖。
-所有主属性对每一个不包含它的码也是完全函数依赖。
-没有任何属性完全函数依赖于非码的任何一组属性。
若R∈BCNF，按定义排除了任何属性对码的传递依赖与部分依赖，所以R∈3NF。 [1]
一般关系型数据库设计中，达到BCNF就可以了！
SQL基础和SQL优化的内容,对不同DB的索引原理和库表存储结构,ACE的DB架构和性能优化方面的建议
1）msyql优化经验：
2）mysql的语句优化，使用什么工具；
3）mysql的索引分类：B+，hash；什么情况用什么索引；
4）mysql的存储引擎有哪些，区别是什么；
5）说说事务的特性和隔离级别；
6）悲观锁和乐观锁的区别，怎么实现；
如果有很多数据插入MYSQL 你会选择什么方式?
数据库方面，表结构建立时不要使用索引，要不然插入过程过还要维护索引B+树；
修改存储引擎为InnoDB;运用存储过程
事物使用，考虑把添加放在一个事物中去处理。使用批量操作
单条sql插入，拼接多组字段
效率最高的为以文件的方式导入 load data local infile “a.dat” into mytable;
考虑存车nosql 再以队列的方式insert 开启多个任务进程等。
1、超键、候选键、主键、外键
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。
2、什么是事务？什么是锁？
事务：就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的 SQL 语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过 ACID 测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。
锁：在所以的 DBMS 中，锁是实现事务的关键，锁可以保证事务的完整性和并发性。与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的。
3、数据库事务的四个特性及含义
原子性：整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
一致性：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离性：隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行 相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请 求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
持久性：在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
4、什么是视图？
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。
5、触发器的作用？
触发器是一中特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。
6、 维护数据库的完整性和一致性，你喜欢用触发器还是自写业务逻辑？为什么？
尽可能使用约束，如 check, 主键，外键，非空字段等来约束，这样做效率最高，也最方便。其次是使用触发器，这种方法可以保证，无论什么业务系统访问数据库都可以保证数据的完整新和一致性。最后考虑的是自写业务逻辑，但这样做麻烦，编程复杂，效率低下。
7、索引的作用？和它的优点缺点是什么？
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？
增加索引也有许多不利的方面：
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
一般来说，应该在这些列上创建索引：
（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
同样，对于有些列不应该创建索引：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
8、drop,delete与truncate的区别
drop直接删掉表 。
truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 。
delete删除表中数据，可以加where字句。
（1） DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。
（2） 表和索引所占空间。当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，而DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。drop语句将表所占用的空间全释放掉。
（3） 一般而言，drop > truncate > delete
（4） 应用范围。TRUNCATE 只能对TABLE；DELETE可以是table和view
（5） TRUNCATE 和DELETE只删除数据，而DROP则删除整个表（结构和数据）。
（6） truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。
（7） delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。
（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚。
（9） 在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果于事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。
（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:
truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。
（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。
（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。
msyql优化经验
1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
3、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
5、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。诸如此类，等等等等…
类似参考文章，请移驾：
关键的十个MySQL性能优化技巧
MySQL索引优化
悲观锁和乐观锁的区别，怎么实现
悲观锁：一段执行逻辑加上悲观锁,不同线程同时执行时,只能有一个线程执行,其他的线程在入口处等待,直到锁被释放。
乐观锁：一段执行逻辑加上乐观锁,不同线程同时执行时,可以同时进入执行,在最后更新数据的时候要检查这些数据是否被其他线程修改了(版本和执行初是否相同),没有修改则进行更新,否则放弃本次操作。
悲观锁的实现：
//0.开始事务
begin;/begin work;/start transaction; (三者选一就可以)
//1.查询出商品信息
select status from t_goods where id=1 for update;
//2.根据商品信息生成订单
insert into t_orders (id,goods_id) values (null,1);
//3.修改商品status为2
update t_goods set status=2;
//4.提交事务
commit;/commit work;
乐观锁的实现
1.查询出商品信息
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
2.根据商品信息生成订单
3.修改商品status为2
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
谈一谈对MySQL InnoDB的认识
介绍：
InnoDB引擎是MySQL数据库的一个重要的存储引擎,和其他存储引擎相比,InnoDB引擎的优点是支持兼容ACID的事务(类似于PostgreSQL),以及参数完整性(有外键)等。现在Innobase实行双认证授权.MySQL5.5.5以后默认的存储引擎都是InnoDB引擎。
特点是：
1、具有较好的事务支持：支持4个事务隔离级别，支持多版本读
2、行级锁定：通过索引实现，全表扫描仍然会是表锁，注意间隙锁的影响
3、读写阻塞与事务隔离级别相关
4、具有非常高效的缓存特性：能缓存索引，也能缓存数据
5、整个表和主键以Cluster方式存储，组成一颗平衡树
6、所有Secondary Index都会保存主键信息
适用场景：
1、需要事务支持（具有较好的事务特性）
2、行级锁定对高并发有很好的适应能力，但需要确保查询是通过索引完成
3、数据更新较为频繁的场景
4、数据一致性要求较高
5、硬件设备内存较大，可以利用InnoDB较好的缓存能力来提高内存利用率，尽可能减少磁盘IO
谈一谈数据库事务的隔离级别？
1、Read uncommitted（读未提交）就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。
2、Read committed（读提交）就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。
3、Repeatable read（重复读）就是在开始读取数据（事务开启）时，不再允许修改操作。
4、Serializable（序列化）在该级别下，事务串行化顺序执行，可以避免脏读、不可重复读与幻读。是最高的事务隔离级别，但是这种事务隔离级别效率低下，比较耗数据库性能，一般不使用。
事务的作用就是保证数据的一致性、完整性。事务隔离级别越高，在并发下会产生的问题就越少，但同时付出的性能消耗也将越大，因此很多时候必须在并发性和性能之间做一个权衡。所以设立了几种事务隔离级别，以便让不同的项目可以根据自己项目的并发情况选择合适的事务隔离级别，对于在事务隔离级别之外会产生的并发问题，在代码中做补偿。
相关阅读：
在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？
数据库事务介绍
MySQL主备同步的基本原理
MySQL支持单向、异步复制，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。
MySQL复制是基于主服务器在二进制日志中跟踪所有对数据库的更改。因此，要进行复制，必须在主服务器上启用二进制日志。每个从服务器从主服务器接收主服务器已经记录到日志的数据。
当一个从服务器连接主服务器时，它通知主服务器从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，并在本机上执行相同的更新。然后封锁并等待主服务器通知新的更新。从服务器执行备份不会干扰主服务器，在备份过程中主服务器可以继续处理更新。
对于有一定经验的开发者，在面试过程中多多少少都会被问及jvm相关知识，但是往往在实际开发中涉及较少，这里整理一些知识点做一期面试题库拿出来，希望对有用到朋友有一些参考。
小编水平有限，可以把常考题型列出来，但解答部分仅做参考，如果有知识点错误希望能够留言纠正，如果是有更好的参考答案，更加欢迎留言大家探讨，我会置顶，以上这些，下面是正题。
数据库会死锁吗，举一个死锁的例子，mysql 怎么解决死锁。
产生死锁的原因主要是：
系统资源不足。
进程运行推进的顺序不合适。
资源分配不当等。
如果系统资源充足，进程的资源请求都能够得到满足，死锁出现的可能性就很低，否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。其次，进程运行推进顺序与速度不同，也可能产生死锁。
产生死锁的四个必要条件：
互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用。
请求与保持条件：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。
不剥夺条件：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。
循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
这四个条件是死锁的必要条件，只要系统发生死锁，这些条件必然成立，而只要上述条件之一不满足，就不会发生死锁。
解决数据库死锁的方法：
重启数据库。
杀掉抢资源的进程。
二、哪些场景会造成索引生效
1、应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，not In，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描；null 值判断没有全表扫描。
2、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，即使其中有条件带索引也不会使用，这也是为什么尽量少用 or 的原因；
3、对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引；
4、如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来，否则不会使用索引；
5、like的模糊查询以 % 开头，索引失效；以’xxx%'结尾会继续使用索引。
6、不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引；
7、如果MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引；
8、不适合键值较少的列（重复数据较多的列）
假如索引列TYPE有5个键值，如果有1万条数据，那么 WHERE TYPE = 1将访问表中的2000个数据块。再加上访问索引块，一共要访问大于200个的数据块。如果全表扫描，假设10条数据一个数据块，那么只需访问1000个数据块，既然全表扫描访问的数据块少一些，肯定就不会利用索引了。