数据库面试知识点

1. 什么是数据库索引：
   MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据/的数据结构。

2. 索引的类型：
   MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等

3. 为什么使用数据库索引能提高效率：

   • 数据索引的存储是有序的，建索引时，会根据索引key进行排序（B+树的叶子节点就是排好序的结果）
   • 在有序的情况下，通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的
   • 极端情况下，数据索引的查询效率为二分法查询效率，趋近于 log2(N)

4. 为什么用自增列作为主键

   1. 如果我们设定了主键（PRIMARY KEY），那么InnoDB（数据库）引擎会选择主键作为聚集索引;
      • 如果没有显式定义索引那么InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。
      • 如果也没有这样的唯一索引，则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID（行id）作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键 递增，这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用，是隐含的)
   2. 每当有一条新的记录插入时（插入B树），MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置；
      • 如果是递增的主键，新的数据直接插入B树末尾，减少了B树维护的开销代价；
      • 如果页面达到装载因子（InnoDB默认为15/16），则开辟一个新的页（节点），（B树是专门的磁盘存储数据结构）

5. 哈希索引的优势

   • 哈希索引采用的是哈希表实现，索引再没有哈希冲突的情况下查询效率为1；

6. 哈希索引不适用场景

   • 不支持范围查询
   • 不支持索引完成排序
   • 不支持联合索引的最左前缀匹配规则

7. B树和B+树的区别

   1. B树，每个节点都存储key和data，所有节点组成这棵树，并且叶子节点指针为nul，叶子结点不包含任何关键字信息。
   2. B+树，所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含有这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大的顺序链接
      所有的非终端结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）关键字。(而B 树的非终节点也包含需要查找的有效信息)

8. 为什么B+树比B树更加适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引

   • B树每个节点都存储key和date，导致一页所存储的数据较少，加深了树的深度，增加了IO次数；
   • B+tree的查询效率更加稳定。
     由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同，导致每一个数据的查询效率相当。

9. 什么情况下应不建或少建索引？

   • 表数据太少
   • 经常增删改的表
   • 数据重复且分布平均的表字段
   • 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段；

10. 什么是表分区(物理上多个分开了)

    • 表分区，是指根据一定规则，将数据库中的一张表分解成多个更小的，容易管理的部分。从逻辑上看，只有一张表，但是底层却是由多个物理分区组成。

11. 表分区和分表的区别

    • 分表：指的是通过一定规则，将一张表分解成多张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。
      分表与分区的区别在于：分区从逻辑上来讲只有一张表，而分表则是将一张表分解成多张表。

12. 表分区的好处

    • 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索速度。
    • 增强可用性：如果表的某个分区出现故障，表的其他分区的数据仍然可用；
    • 维护方便：如果表的某个分区出现故障，只需修复出故障的分区；
    • 均衡 I/O:可以把不同的分区映射到磁盘以均衡 I/O，改善整个系统性能；
    • 优化查询。在where语句中包含分区条件时，可以只扫描一个或多个分区表来提高查询效率；涉及sum和count语句时，也可以在多个分区上并行处理，最后汇总结果。

13. 分区表的限制因素
    1、一个表最多只能有1024个分区
    2、MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。
    3、如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。
    4、分区表中无法使用外键约束
    5、MySQL的分区适用于一个表的所有数据和索引，不能只对表数据分区而不对索引分区，也不能只对索引分区而不对表分区，也不能只对表的一部分数据分区。

14. 如何判断当前MySQL是否支持分区
    命令：show variables like ‘%partition%’ 运行结果:have_partintioning 的值为YES，表示支持分区。

15. MySQL支持的分区类型有哪些
    RANGE分区：这种模式允许将数据划分不同范围。例如可以将一个表通过年份划分成若干个分区
    LIST分区：这种模式允许系统通过预定义的列表的值来对数据进行分割。按照List中的值分区，与RANGE的区别是，range分区的区间范围值是连续的。
    HASH分区 ：这中模式允许通过对表的一个或多个列的Hash Key进行计算，最后通过这个Hash码不同数值对应的数据区域进行分区。例如可以建立一个对表主键进行分区的表。
    **KEY分区 **：上面Hash模式的一种延伸，这里的Hash Key是MySQL系统产生的。

16. 四种事务隔离级别

    • Serializable (串行化)：可避免脏读、不可重复读、幻读的发生。
    • Repeatable read (可重复读)：可避免脏读、不可重复读的发生。
    • Read committed (读已提交)：可避免脏读的发生。
    • Read uncommitted (读未提交)：最低级别，任何情况都无法保证。

17. 关于MVCC

18. 在MVCC并发控制中，读操作可以分两类

19. 行级锁定的优点
    1、当在许多线程中访问不同的行时只存在少量锁定冲突。
    2、回滚时只有少量的更改
    3、可以长时间锁定单一的行。

20. 行级锁定的缺点：
    比页级或表级锁定占用更多的内存。
    当在表的大部分中使用时，比页级或表级锁定速度慢，因为你必须获取更多的锁。
    如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表，比其它锁定明显慢很多。
    用高级别锁定，通过支持不同的类型锁定，你也可以很容易地调节应用程序，因为其锁成本小于行级锁定。

21. MySQL优化

22. key和index的区别

23. MySQL中MyISAM和InnoDB的区别
    区别：
    1、InnoDB支持事务，MyISAM不支持
    对于InnoDB每一条SQL语言都默认封装成事务，自动提交，这样会影响速度，所以最好把多条SQL语言放在begin和commit之间，组成一个事务；
    2、InnoDB支持外键，而MyISAM不支持。
    对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败；
    3、InnoDB是聚集索引，数据文件是和索引绑在一起的，必须要有主键，通过主键索引效率很高。
    但是辅助索引需要两次查询，先查询到主键，然后再通过主键查询到数据。因此主键不应该过大，因为主键太大，其他索引也都会很大。
    而MyISAM是非聚集索引，数据文件是分离的，索引保存的是数据文件的指针。主键索引和辅助索引是独立的。
    4、InnoDB不保存表的具体行数，执行select count(*) from table时需要全表扫描。而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快；
    5、Innodb不支持全文索引，而MyISAM支持全文索引，查询效率上MyISAM要高；
    如何选择：
    是否要支持事务，如果要请选择innodb，如果不需要可以考虑MyISAM；
    如果表中绝大多数都只是读查询，可以考虑MyISAM，如果既有读写也挺频繁，请使用InnoDB
    系统奔溃后，MyISAM恢复起来更困难，能否接受；
    MySQL5.5版本开始Innodb已经成为Mysql的默认引擎(之前是MyISAM)，说明其优势是有目共睹的，如果你不知道用什么，那就用InnoDB，至少不会差
    参考：
    MyISAM索引实现
    InnoDB索引实现