关系型数据库主要考点

附上某网的对应的教学视频，希望可以帮到大家：链接：https://pan.baidu.com/s/1dHitliqfADxMmcr2BEznBQ 
提取码：584f 

关系型数据库主要考点

为什么要使用索引？

1. 快速查询数据。

什么样的信息可以成为索引

1. 主键，唯一键以及普通键等

数据结构

1. 生成索引，建立二叉查找树进行二分查找
2. 生成索引，建立B-Tree结构进行查找
3. 生成索引，建立B+ -Tree结构进行查找
4. 生成索引，建立hash结构进行查找

二叉数（左：平衡二叉树（左节点比右节点的高度小于等于1），右：线性二叉树）：

B-Tree:

定义：
1. 根节点至少包括两个孩子。
2. 数中每个节点最多含有m个孩子（m>2)
3. 除根节点和叶节点外，其他每个节点至少有ceil（m/2）个孩子
4. 所有叶子节点都位于同一层
5. 假设每个非终端结点中包含有n个关键字信息，其中：
1. Ki(i=1…n)为关键字，且关键字按顺序升序排列K(i-1) < ki
2. 关键字的个数n必须满足：[ceil(m/2)-1]<=n<=m-1
3. 非叶子结点的指针：P[1],P[2],…P[M]；其中P[1]指向关键字小于K[1]的子树，P[M]指向关键字大于K[M-1]的子树，其他P[i]指向关键字属于（K[i-1]，K[i]）的子树

B+ -Tree
结构图如下：

定义：

结论：B+ -Tree更适合用来做储存索引

 1. B+ 树的磁盘读写代价更低
 2. B+ 树的查询效率更加稳定
 3. B+ 树更有利于对数据库的扫描

密集索引和稀疏索引的区别

1. 密集索引文件中的每一个搜索码值都对应一个索引值
2. 稀疏索引文件只为索引码的某些值建立索引项

InnoDB

1. 若一个主键被定义，该主键则作为密集索引。
2. 若没有主键被定义，则该表的第一个唯一非空索引则作为密集索引
3. 若以上条件都不满足，innoDB内部会生成一个隐藏主键（密集索引）
4. 非主键索引存储相关键位和对应的主键值，包含两次查找
   

如何定位并优化慢sql

1. 根据慢日志定位慢查询sql
2. 使用explain等工具分析sql
3. 修改sql或者尽量让sql走索引

查询变量展示：show variables like '%quer%';
打开慢日志查询记录：set global slow_query_log = on;
设置慢查询时间为超过1秒：set global long_query_time = 1;（需重新连接数据库）
查看已经记录下来的慢查询：show status like '%slow_queries%';
使用explain，分析：explain select merchant_id from sxw_pos_pay order by merchant_id desc;

###explain关键字段分析：

type:

extra：

1. 最左前缀匹配原则，非常重要的原则，MySQL会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配。
2. =和in可以乱序，MySQL的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式。

联合索引的最左匹配原则的成因

	对于联合索引，默认会对第一个字段进行绝对排序，再对后面字段进行排序

索引是建立的越多越好吗

1. 数据量小的表不需要建立索引，建立会增加额外的索引开销
2. 数据变更需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本
3. 更多的索引意味着也需要更多的空间

myisam
加读锁：lock tables sxw_pos_pay read;
加写锁：lock tables sxw_pos_pay write;
释放锁：unlock tables;
innoDB
是否自动提交：show variables like 'autocommit';
关闭自动提交：set autocommit = 0;
加共享锁：select * from table lock in share mode;

MyISAM与InnoDB关于锁方面的区别是什么

myisam默认用的是表级锁，不支持行级锁。
innodb不走索引时整张表会被锁住，查询用的是表级锁，innodb再sql没有用到索引的时候用的是表级锁，sql用到索引的时候用的是行级锁及gap锁。
innodb支持事务的同时，相对于myisam有更大的开销。innodb有且仅有一个密集索引，是和索引绑在一起的，通过辅助索引需要查询两次，先查到主键，再由主键查到数据。
myisam是稀疏索引，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，在纯检索的系统中性能较高。

MyIsam适合的场景

1：频繁执行全表count语句
2：对数据进行增删改的频率不高，查询非常频繁
3：没有事务

InnoDB适合的场景

1：数据增删改查都相当频繁
2：可靠性要求比较高，要求支持事务

数据库锁的分类

1：按锁的粒度划分，可分为表级锁，行级锁，页级锁
2：按锁级别划分，可分为共享锁，排它锁
3：按加锁方式分，可分为自动锁，显式锁
4：按操作划分，可分为DML锁，DDL锁
5：按使用方式分，可分为乐观锁，悲观锁

数据库事务的四大特性（ACID）

1：原子性（atomic）-->事务要么全部成功，要么全部失败，
2：一致性（consistency）-->保证数据从一个一致状态转变为另外一个一致状态，满足完整性约束
3：隔离性（isolation）--> 多个事务并发执行时，一个事务的执行，不应该影响另一个事务的执行
4：持久性（durability）-->一个事务对数据库进行了修改，那么这个修改应该一致保存在数据库中，当设备故障，保证已发生改变的事务不能丢失

事务隔离级别以及各级别下的并发访问问题

1：更新丢失（一个事务的更新覆盖了另一个事务的更新）--- MySQL所有事务隔离级别在数据库层面上均可避免
2：脏读（一个事务读到另一个事务，未提交的更新数据）---->read-committed事务隔离级别上可避免
3：不可重复读（事务A多次读取同一数据，事务B在事务A读取的过程中对数据进行了更新并提交，导致事务A多次读取的数据不一致）-->repeatable-read事务隔离级别以上可以避免
4：幻读（事务A读取与搜索条件相关的若干行，事务B修改事务A查出的结果集）---serializable事务隔离级别可避免

查询事务隔离级别：select @@tx_isolation;
设置事务隔离级别为：set session transaction isolation level read uncommitted;
set session transaction isolation level read committed;
start transaction;
回滚：rollback;
提交：commit;

事务隔离级别	更新丢失	脏读	不可重复读	幻读
未提交读	避免	发生	发生	发生
已提交读	避免	避免	发生	发生
可重复读	避免	避免	避免	发生
串行化	避免	避免	避免	避免

InnoDB可重复读隔离（RR）级别如下如何避免幻读

1. 表象：快照读（非阻塞读）--伪MVCC
2. 内在：next-key锁（行锁+gap锁）
3. 在可重复读，串行化级别下都支持gap锁，

当前读和快照读

1. 当前读：select ...... lock in share mode,select .......for update
2. 当前读：update,delete,insert
3. 快照读：不加锁的非阻塞读，select

备注：读取的是当前事务的最新版本，读取之后要保证其他事务不能修改当前事务，对读取的事务加锁

RC（READ-COMMITTED） 、RR（REPEATABLE-READ）级别下的InnoDB的非阻塞读如何实现

1. 数据行里的DB_TRX_ID,DB_ROLL_PTR,DB_ROW_ID字段
2. undo日志
3. read view（可见性判断当我们执行快照读时，针对我们查询的数据创建一个read view）

总结：

在RR级别下，在开启事务后的第一条快照读会创建一个快照，即read view.将当前活跃的事务记录起来，此后调用快照读的时候，使用的是同一个read view。在RC级别下，每次调用快照读时，都会创建一个新的快照。
innodb在rc,rr级别下支持非阻塞读，非阻塞就是所谓的mvcc,innodb非阻塞读，实现了仿照版的mvcc,读不加锁，读写不冲突，在读多写少。没有实现多版本共存，在undolog中，只是串行化实现，不属于多版本共存。

非阻塞读图示：
第一步：

第二步：

对主键索引或者唯一索引会用Gap锁吗

1：如果where条件全部命中，则不会用gap锁，只会加记录锁
2：如果where条件部分命中或者全不命中，则会加gap锁

Gap锁会用在非唯一索引或者不走做索引的当前读中

1：非唯一索引
2：不走索引

锁小结

1. myIsam与innodb关于锁方面的区别是什么
2. 数据库事务的四大特性
3. 事务隔离级别以及各个级别下的并发访问问题
4. innodb可重复读隔离级别下如何避免幻读
5. rc,rr级别下的innodb的非阻塞读如何实现

语法部分：

a:group by
  满足select子句中的列名必须为分组列或列函数
  列函数对于group by子句定义的每个组个返回一个结果
b:having
  通常与group by子句一起使用
  where过滤行，having过滤组
  出现在同一sql的顺序：where>group by >having