《求职》第五部分 - 数据库篇 - 数据库常见问题

1.数据库基础

1.1索引是什么

1、索引

数据库索引是为了增加查询速度而对表字段附加的一种标识，是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

DB在执行一条Sql语句的时候，默认的方式是根据搜索条件进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集合。如果我们对某一字段增加索引，查询时就会先去索引列表中一次定位到特定值的行数，大大减少遍历匹配的行数，所以能明显增加查询的速度。

优点：

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。
• 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。

缺点：

• 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。

• 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。

• 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。

2、添加索引原则

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。

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。

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。

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。

1.2数据库索引

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

数据库的索引类型，数据库索引的作用

1. 数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，employee 表的姓氏 (lname) 列）的值进行排序的结构。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

2. 优点

大大加快数据的检索速度; 创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；加速表和表之间的连接; 在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

3. 缺点

索引需要占用数据表以外的物理存储空间；创建索引和维护索引要花费一定的时间；当对表进行更新操作时，索引需要被重建，这样降低了数据的维护速度。

4. 类型

唯一索引——UNIQUE，例如：create unique index stusno on student（sno）；表明此索引的每一个索引值只对应唯一的数据记录，对于单列惟一性索引，这保证单列不包含重复的值。对于多列惟一性索引，保证多个值的组合不重复。

主键索引——primary key，数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。 在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

聚集索引（也叫聚簇索引）——cluster，在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引，如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

5. 实现方式

B+树、散列索引、位图索引

聚集索引和非聚集索引的区别

1. 聚集索引表示表中存储的数据按照索引的顺序存储，检索效率比非聚集索引高，但对数据更新影响较大。非聚集索引表示数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置，非聚集索引检索效率比聚集索引低，但对数据更新影响较小。

2. 聚集索引一个表只能有一个，而非聚集索引一个表可以存在多个。聚集索引存储记录是物理上连续存在，而非聚集索引是逻辑上的连续，物理存储并不连续

1.3数据库事务

数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。 事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成，否则不会永久更新面向数据的资源。通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元，可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠。一个逻辑工作单元要成为事务，必须满足所谓的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性。事务是数据库运行中的逻辑工作单位，由DBMS中的事务管理子系统负责事务的处理。

什么是事务

1. 事务（txn）是一系列在共享数据库上执行的行为，以达到更高层次更复杂逻辑的功能。事务是DBMS中最基础的单位，事务不可分割。

2. ACID，是指在可靠数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所应该具有的四个特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。

3. 原子性是指事务是一个不可再分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。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。

4. 一致性是指事务使得系统从一个一致的状态转换到另一个一致状态。这是说数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性。

5. 多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。这指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。

6. 持久性，意味着在事务完成以后，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。即使出现了任何事故比如断电等，事务一旦提交，则持久化保存在数据库中。

分布式事务

本地事务数据库断电的这种情况，它是怎么保证数据一致性的呢？我们使用SQL Server来举例，我们知道我们在使用 SQL Server 数据库是由两个文件组成的，一个数据库文件和一个日志文件，通常情况下，日志文件都要比数据库文件大很多。数据库进行任何写入操作的时候都是要先写日志的，同样的道理，我们在执行事务的时候数据库首先会记录下这个事务的redo操作日志，然后才开始真正操作数据库，在操作之前首先会把日志文件写入磁盘，那么当突然断电的时候，即使操作没有完成，在重新启动数据库时候，数据库会根据当前数据的情况进行undo回滚或者是redo前滚，这样就保证了数据的强一致性。

1.4数据库事务隔离

同一时间，只允许一个事务请求同一数据，不同的事务之间彼此没有任何干扰。比如A正在从一张银行卡中取钱，在A取钱的过程结束前，B不能向这张卡转账。

数据库的隔离级别

1. 隔离级别高的数据库的可靠性高，但并发量低，而隔离级别低的数据库可靠性低，但并发量高，系统开销小。

2. READ UNCIMMITTED（未提交读），事务中的修改，即使没有提交，其他事务也可以看得到，比如说上面的两步这种现象就叫做脏读，这种隔离级别会引起很多问题，如无必要，不要随便使用；这就是事务还没提交，而别的事务可以看到他其中修改的数据的后果，也就是脏读；

3. READ COMMITTED（提交读），大多数数据库系统的默认隔离级别是READ COMMITTED，这种隔离级别就是一个事务的开始，只能看到已经完成的事务的结果，正在执行的，是无法被其他事务看到的。这种级别会出现读取旧数据的现象

4. REPEATABLE READ（可重复读），REPEATABLE READ解决了脏读的问题，该级别保证了每行的记录的结果是一致的，也就是上面说的读了旧数据的问题，但是却无法解决另一个问题，幻行，顾名思义就是突然蹦出来的行数据。指的就是某个事务在读取某个范围的数据，但是另一个事务又向这个范围的数据去插入数据，导致多次读取的时候，数据的行数不一致。虽然读取同一条数据可以保证一致性，但是却不能保证没有插入新的数据。

5. SERIALIZABLE（可串行化），SERIALIZABLE是最高的隔离级别，它通过强制事务串行执行（注意是串行），避免了前面的幻读情况，由于他大量加上锁，导致大量的请求超时，因此性能会比较底下，再特别需要数据一致性且并发量不需要那么大的时候才可能考虑这个隔离级别。

1.5inner join和left join

left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录。

1.6数据库的事物以及特征

事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务是DBMS中最基础的单位，事务不可分割。

事务具有4个基本特征，分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Duration），简称ACID。

1）原子性（Atomicity）

原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，[删删删]因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。

2）一致性（Consistency）

一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

拿转账来说，假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000，那么不管A和B之间如何转账，转几次账，事务结束后两个用户的钱相加起来应该还得是5000，这就是事务的一致性。

3）隔离性（Isolation）

隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。

多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。这指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。

不同的隔离级别：

Read Uncommitted（读取未提交[添加中文释义]内容）：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。

Read Committed（读取提交内容）：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。

Repeated Read（可重复读）：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。

Serialization（可串行化）：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。

4）持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

例如，我们在使用JDBC操作数据库时，在提交事务方法后，提示用户事务操作完成，当我们程序执行完成直到看到提示后，就可以认定事务以及正确提交，即使这时候数据库出现了问题，也必须要将我们的事务完全执行完成，否则就会造成我们看到提示事务处理完毕，但是数据库因为故障而没有执行事务的重大错误。

1.7数据库的三大范式

1. 第一范式，数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分；每一个属性都是原子项，不可分割；如果实体中的某个属性有多个值时，必须拆分为不同的属性 通俗解释。1NF是关系模式应具备的最起码的条件，如果数据库设计不能满足第一范式，就不称为关系型数据库。也就是说，只要是关系型数据库，就一定满足第一范式。

2. 第二范式，数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖，即符合第二范式；如果一个表中某一个字段A的值是由另外一个字段或一组字段B的值来确定的，就称为A函数依赖于B；当某张表中的非主键信息不是由整个主键函数来决定时，即存在依赖于该表中不是主键的部分或者依赖于主键一部分的部分时，通常会违反2NF。

3. 第三范式，在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合3NF；第三范式规则查找以消除没有直接依赖于第一范式和第二范式形成的表的主键的属性。我们为没有与表的主键关联的所有信息建立了一张新表。每张新表保存了来自源表的信息和它们所依赖的主键；如果某一属性依赖于其他非主键属性，而其他非主键属性又依赖于主键，那么这个属性就是间接依赖于主键，这被称作传递依赖于主属性。 通俗理解：一张表最多只存2层同类型信息 。

总结如下：第一范式：当关系模式R的所有属性都不能再分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式，即属性不可分

第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式

第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，即非主属性不传递依赖于键码。

• 第一范式（1NF）：属性（字段）是最小单位不可再分
• 第二范式（2NF）：满足 1NF，每个非主属性完全依赖于主键（消除 1NF 非主属性对码的部分函数依赖）
• 第三范式（3NF）：满足 2NF，任何非主属性不依赖于其他非主属性（消除 2NF 主属性对码的传递函数依赖）
• 鲍依斯-科得范式（BCNF）：满足 3NF，任何非主属性不能对主键子集依赖（消除 3NF 主属性对码的部分和传递函数依赖）
• 第四范式（4NF）：满足 3NF，属性之间不能有非平凡且非函数依赖的多值依赖（消除 3NF 非平凡且非函数依赖的多值依赖）

1.8 数据库连接池的作用

1. 在内部对象池中，维护一定数量的数据库连接，并对外暴露数据库连接的获取和返回方法，如外部使用者可通过getConnection方法获取数据库连接，使用完毕后再通过releaseConnection方法将连接返回，注意此时的连接并没有关闭，而是由连接池管理器回收，并为下一次使用做好准备。

2. 资源重用，由于数据库连接得到重用，避免了频繁创建、释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上，增进了系统环境的平稳性（减少内存碎片以级数据库临时进程、线程的数量）

3. 更快的系统响应速度，数据库连接池在初始化过程中，往往已经创建了若干数据库连接置于池内备用。此时连接池的初始化操作均已完成。对于业务请求处理而言，直接利用现有可用连接，避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销，从而缩减了系统整体响应时间。

4. 新的资源分配手段，对于多应用共享同一数据库的系统而言，可在应用层通过数据库连接的配置，实现数据库连接技术。

5. 统一的连接管理，避免数据库连接泄露，较较为完备的数据库连接池实现中，可根据预先的连接占用超时设定，强制收回被占用的连接，从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露。

1.9数据的锁的种类，加锁的方式

1. 锁是网络数据库中的一个非常重要的概念，当多个用户同时对数据库并发操作时，会带来数据不一致的问题，所以，锁主要用于多用户环境下保证数据库完整性和一致性。

2. 数据库锁出现的目的：处理并发问题；

3. 并发控制的主要采用的技术手段：乐观锁、悲观锁和时间戳。

4. 从数据库系统角度分为三种：排他锁、共享锁、更新锁。从程序员角度分为两种：一种是悲观锁，一种乐观锁。

1.10数据库union join的区别

1. join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，成为一个新的记录集 。

2. union在数据库运算中会过滤掉重复数据，并且合并之后的是根据行合并的，即：如果a表和b表中的数据各有五行，且有两行是重复数据，合并之后为8行。运用场景：适合于需要进行统计的运算

3. union all是进行全部合并运算的，即：如果a表和b表中的数据各有五行，且有两行是重复数据，合并之后为10行。

4. join是进行表关联运算的，两个表要有一定的关系。即：如果a表和b表中的数据各有五行，且有两行是重复数据，根据某一列值进行笛卡尔运算和条件过滤，假如a表有2列，b表有2列，join之后是4列。

2.MySQL

2.1mysql的四种隔离状态

Mysql主要包含四种隔离状态：

事务隔离级别	脏读	不可重复读	幻读
读未提交（read-uncommitted）	是	是	是
不可重复读（read-committed）	否	是	是
可重复读（repeatable-read）	否	否	是
串行化（serializable）	否	否	否

2.2mysql的MVCC机制

MVCC是一种多版本并发控制机制，是MySQL的InnoDB存储引擎实现隔离级别的一种具体方式，用于实现提交读和可重复读这两种隔离级别。MVCC是通过保存数据在某个时间点的快照来实现该机制，其在每行记录后面保存两个隐藏的列，分别保存这个行的创建版本号和删除版本号，然后Innodb的MVCC使用到的快照存储在Undo日志中，该日志通过回滚指针把一个数据行所有快照连接起来。

2.3SQL优化方法有哪些

• 通过建立索引对查询进行优化
• 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描

2.4MySQL引擎和区别

1、MySQL引擎
MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。

数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。

MySQL存储引擎主要有： MyIsam、InnoDB、Memory、Blackhole、CSV、Performance_Schema、Archive、Federated、Mrg_Myisam。

但是最常用的是InnoDB和Mylsam。

2、InnoDB

InnoDB是一个事务型的存储引擎，有行级锁定和外键约束。

Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持，并且实现了SQL标准的四种隔离级别，关于数据库事务与其隔离级别的内容请见数据库事务与其隔离级别这类型的文章。该引擎还提供了行级锁和外键约束，它的设计目标是处理大容量数据库系统，它本身其实就是基于MySQL后台的完整数据库系统，MySQL运行时Innodb会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。但是该引擎不支持FULLTEXT类型的索引，而且它没有保存表的行数，当SELECT COUNT(*) FROM TABLE时需要扫描全表。当需要使用数据库事务时，该引擎当然是首选。由于锁的粒度更小，写操作不会锁定全表，所以在并发较高时，使用Innodb引擎会提升效率。但是使用行级锁也不是绝对的，如果在执行一个SQL语句时MySQL不能确定要扫描的范围，InnoDB表同样会锁全表。

适用场景：
经常更新的表，适合处理多重并发的更新请求。

支持事务。

可以从灾难中恢复（通过bin-log日志等）。

外键约束。只有他支持外键。

支持自动增加列属性auto_increment。

索引结构：

InnoDB也是B+Treee索引结构。Innodb的索引文件本身就是数据文件，即B+Tree的数据域存储的就是实际的数据，这种索引就是聚集索引。这个索引的key就是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。

InnoDB的辅助索引数据域存储的也是相应记录主键的值而不是地址，所以当以辅助索引查找时，会先根据辅助索引找到主键，再根据主键索引找到实际的数据。所以Innodb不建议使用过长的主键，否则会使辅助索引变得过大。建议使用自增的字段作为主键，这样B+Tree的每一个结点都会被顺序的填满，而不会频繁的分裂调整，会有效的提升插入数据的效率。

3、Mylsam

MyIASM是MySQL默认的引擎，但是它没有提供对数据库事务的支持，也不支持行级锁和外键，因此当INSERT或UPDATE数据时即写操作需要锁定整个表，效率便会低一些。MyIsam 存储引擎独立于操作系统，也就是可以在windows上使用，也可以比较简单的将数据转移到linux操作系统上去。

适用场景：

不支持事务的设计，但是并不代表着有事务操作的项目不能用MyIsam存储引擎，可以在service层进行根据自己的业务需求进行相应的控制。

不支持外键的表设计。

查询速度很快，如果数据库insert和update的操作比较多的话比较适用。

整天对表进行加锁的场景。

MyISAM极度强调快速读取操作。

MyIASM中存储了表的行数，于是SELECT COUNT(*) FROM TABLE时只需要直接读取已经保存好的值而不需要进行全表扫描。如果表的读操作远远多于写操作且不需要数据库事务的支持，那么MyIASM也是很好的选择。

缺点：就是不能在表损坏后主动恢复数据。

索引结构：
MyISAM索引结构：MyISAM索引用的B+ tree来储存数据，MyISAM索引的指针指向的是键值的地址，地址存储的是数据。B+Tree的数据域存储的内容为实际数据的地址，也就是说它的索引和实际的数据是分开的，只不过是用索引指向了实际的数据，这种索引就是所谓的非聚集索引。

3、InnoDB和Mylsam的区别：

1）事务：MyISAM类型不支持事务处理等高级处理，而InnoDB类型支持，提供事务支持已经外部键等高级数据库功能。

2）性能：MyISAM类型的表强调的是性能，其执行数度比InnoDB类型更快。

3）行数保存：InnoDB 中不保存表的具体行数，也就是说，执行select count() fromtable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。

4）索引存储：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。MyISAM支持全文索引（FULLTEXT）、压缩索引，InnoDB不支持。

MyISAM的索引和数据是分开的，并且索引是有压缩的，内存使用率就对应提高了不少。能加载更多索引，而Innodb是索引和数据是紧密捆绑的，没有使用压缩从而会造成Innodb比MyISAM体积庞大不小。

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。InnoDB存储它的表＆索引在一个表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘分区）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存在分离的文件中。InnoDB 表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上。

5）服务器数据备份：InnoDB必须导出SQL来备份，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。

MyISAM应对错误编码导致的数据恢复速度快。MyISAM的数据是以文件的形式存储，所以在跨平台的数据转移中会很方便。在备份和恢复时可单独针对某个表进行操作。

InnoDB是拷贝数据文件、备份 binlog，或者用 mysqldump，在数据量达到几十G的时候就相对痛苦了。

6）锁的支持：MyISAM只支持表锁。InnoDB支持表锁、行锁 行锁大幅度提高了多用户并发操作的新能。但是InnoDB的行锁，只是在WHERE的主键是有效的，非主键的WHERE都会锁全表的。

2.5MySQL端口

MySQL的端口号是多少，如何修改这个端口号

解答：

查看端口号：

使用命令show global variables like ‘port’;查看端口号 ，mysql的默认端口是3306。（补充：sqlserver默认端口号为：1433；oracle默认端口号为：1521；DB2默认端口号为：5000；PostgreSQL默认端口号为：5432）

修改端口号：

修改端口号：编辑/etc/my.cnf文件，早期版本有可能是my.conf文件名，增加端口参数，并且设定端口，注意该端口未被使用，保存退出。