(1)表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最 高,并发度最低。
(2)行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最 低,并发度也最高。
(3)页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表 锁和行锁之间,并发度一般。
共有 5 种类型的表格:
(1)MyISAM
(2)Heap
(3)Merge
(4)INNODB
(5)ISAM
(1)不支持事务,但是每次查询都是原子的;
(2)支持表级锁,即每次操作是对整个表加锁;
(3)存储表的总行数;
(4)一个 MYISAM 表有三个文件:索引文件、表结构文件、数据文件;
(5)采用菲聚集索引,索引文件的数据域存储指向数据文件的指针。辅索引与主索引基本一致,但是辅索引不用保证唯一性。
(1)支持 ACID 的事务,支持事务的四种隔离级别;
(2)支持行级锁及外键约束:因此可以支持写并发;
(3)不存储总行数:
(4)一个 InnoDb 引擎存储在一个文件空间(共享表空间,表大小不受操作系统控制,一个表可能分布在多个文件里),也有可能为多个(设置为独立表空,表大小受操作系统文件大小限制,一般为 2G),受操作系统文件大小的限制;
(5)主键索引采用聚集索引(索引的数据域存储数据文件本身),辅索引的数据域存储主键的值;因此从辅索引查找数据,需要先通过辅索引找到主键值,再访问辅索引;最好使用自增主键,防止插入数据时,为维持 B+树结构,文件的大调整。
(1)read uncommited :读到未提交数据
(2)read committed:脏读,不可重复读
(3)repeatable read:可重读
(4)serializable :串行事物
(1)CHAR 和 VARCHAR 类型在存储和检索方面有所不同
(2)CHAR 列长度固定为创建表时声明的长度,长度值范围是 1 到 255 当 CHAR值被存储时,它们被用空格填充到特定长度,检索 CHAR 值时需删除尾随空格。
表格的每一行都由主键唯一标识,一个表只有一个主键。
主键也是候选键。按照惯例,候选键可以被指定为主键,并且可以用于任何外键引用。
它用来压缩 MyISAM 表,这减少了磁盘或内存使用。
MyISAM Static 和 MyISAM Dynamic 有什么区别?
在 MyISAM Static 上的所有字段有固定宽度。动态 MyISAM 表将具有像 TEXT,BLOB 等字段,以适应不同长度的数据类型。
MyISAM Static 在受损情况下更容易恢复。
每当行被更改时,时间戳字段将获取当前时间戳。
列设置为 AUTO INCREMENT 时,如果在表中达到最大值,会发生什么情况?
它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。
怎样才能找出最后一次插入时分配了哪个自动增量?
LAST_INSERT_ID 将返回由 Auto_increment 分配的最后一个值,并且不需要指定表名称。
索引是通过以下方式为表格定义的:
SHOW INDEX FROM ;
%对应于 0 个或更多字符,_只是 LIKE 语句中的一个字符。
如何在 Unix 和 MySQL 时间戳之间进行转换?
UNIX_TIMESTAMP 是从 MySQL 时间戳转换为 Unix 时间戳的命令
FROM_UNIXTIME 是从 Unix 时间戳转换为 MySQL 时间戳的命令
在 SELECT 语句的列比较中使用=,<>,<=,<,> =,>,<<,>>,<=>,AND,OR 或 LIKE 运算符。
BLOB 是一个二进制对象,可以容纳可变数量的数据。TEXT 是一个不区分大小写的 BLOB。
BLOB 和 TEXT 类型之间的唯一区别在于对 BLOB 值进行排序和比较时区分大小写,对 TEXT 值不区分大小写。
以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别:
MySQL_fetch_array() – 将结果行作为关联数组或来自数据库的常规数组返回。
MySQL_fetch_object – 从数据库返回结果行作为对象。
每个 MyISAM 表格以三种格式存储在磁盘上:
(1)·“.frm”文件存储表定义
(2)·数据文件具有“.MYD”(MYData)扩展名
(3)索引文件具有“.MYI”(MYIndex)扩展名
DISTINCT 在所有列上转换为 GROUP BY,并与 ORDER BY 子句结合使用。
SELECT DISTINCT t1.a FROM t1,t2 where t1.a=t2.a;
在 MySQL 中,使用以下代码查询显示前 50 行:
SELECT*FROM
LIMIT 0,50;
任何标准表最多可以创建 16 个索引列。
NOW()命令用于显示当前年份,月份,日期,小时,分钟和秒。
CURRENT_DATE()仅显示当前年份,月份和日期。
(1)TINYTEXT
(2)TEXT
(3)MEDIUMTEXT
(4)LONGTEXT
(1)CONCAT(A, B) – 连接两个字符串值以创建单个字符串输出。通常用于将两个或多个字段合并为一个字段。
(2)FORMAT(X, D)- 格式化数字 X 到 D 有效数字。
(3)CURRDATE(), CURRTIME()- 返回当前日期或时间。
(4)NOW() – 将当前日期和时间作为一个值返回。
(5)MONTH(),DAY(),YEAR(),WEEK(),WEEKDAY() – 从日期值中提取给定数据。
(6)HOUR(),MINUTE(),SECOND() – 从时间值中提取给定数据。
(7)DATEDIFF(A,B) – 确定两个日期之间的差异,通常用于计算年龄
(8)SUBTIMES(A,B) – 确定两次之间的差异。
(9)FROMDAYS(INT) – 将整数天数转换为日期值。
在缺省模式下,MySQL 是 autocommit 模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,MySQL 是不支持事务的。
但是如果你的 MySQL 表类型是使用 InnoDB Tables 或 BDB tables 的话,你的MySQL 就可以使用事务处理,使用 SETAUTOCOMMIT=0 就可以使 MySQL 允许在非 autocommit 模式,在非autocommit 模式下,你必须使用 COMMIT 来提交你的更改,或者用 ROLLBACK来回滚你的更改。
NUMERIC 和 DECIMAL 类型被 MySQL 实现为同样的类型,这在 SQL92 标准允许。他们被用于保存值,该值的准确精度是极其重要的值,例如与金钱有关的数据。当声明一个类是这些类型之一时,精度和规模的能被(并且通常是)指定。
例如:
salary DECIMAL(9,2)
在这个例子中,9(precision)代表将被用于存储值的总的小数位数,而 2(scale)代 表将被用于存储小数点后的位数。
因此,在这种情况下,能被存储在 salary 列中的值的范围是从-9999999.99 到9999999.99。
MySQL 服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在 MySQL 数据库里,由 MySQL_install_db 脚本初始化。这些权限表分别 user,db,table_priv,columns_priv 和 host。
字符串类型是:
(1)SET2
(2)BLOB
(3)ENUM
(4)CHAR
(5)TEXT
(1)设计良好的数据库结构,允许部分数据冗余,尽量避免 join 查询,提高效率。
(2)选择合适的表字段数据类型和存储引擎,适当的添加索引。
(3)MySQL 库主从读写分离。
(4)找规律分表,减少单表中的数据量提高查询速度。
(5)添加缓存机制,比如 memcached,apc 等。
(6)不经常改动的页面,生成静态页面。
(7)书写高效率的 SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.
(1)读写分离
(2)分段加锁
(3)减少锁持有的时间
(4)多个线程尽量以相同的顺序去获取资源
不能将锁的粒度过于细化,不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多,反而效率不如一次加一把大锁。
B+树,经过优化的 B+树
主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针,因此 InnoDB 建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。
(1)以“%”开头的 LIKE 语句,模糊匹配
(2)OR 语句前后没有同时使用索引
(3)数据类型出现隐式转化(如 varchar 不加单引号的话可能会自动转换为 int 型)
最好是按照以下顺序优化:
(1)SQL 语句及索引的优化
(2)数据库表结构的优化
(3)系统配置的优化
(4)硬件的优化
(1)选取最适用的字段属性,尽可能减少定义字段宽度,尽量把字段设置 NOTNULL,例如’省份’、’性别’最好适用 ENUM
(2)使用连接(JOIN)来代替子查询
(3)适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
(4)事务处理
(5)锁定表、优化事务处理
(6)适用外键,优化锁定表
(7)建立索引
(8)优化查询语句
索引是一种特殊的文件(InnoDB 数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
普通索引(由关键字 KEY 或 INDEX 定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值,在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字 UNIQUE 把它定义为一个唯一索引。也就是说,唯一索引可以保证数据记录的唯一性。
主键,是一种特殊的唯一索引,在一张表中只能定义一个主键索引,主键用于唯一标识一条记录,使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。
索引可以覆盖多个数据列,如像 INDEX(columnA, columnB)索引,这就是联合索引。
索引可以极大的提高数据的查询速度,但是会降低插入、删除、更新表的速度,因为在执行这些写操作时,还要操作索引文件。
事务(transaction)是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功,则认为事务成功,即使只有一个操作失败,事务也不成功。如果所有操作完成,事务则提交,其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败,则事务将回滚,该事务所有操作的影响都将取消。
事务特性:
(1)原子性:即不可分割性,事务要么全部被执行,要么就全部不被执行。
(2)一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态。
(3)隔离性。在事务正确提交之前,不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务。
(4)持久性。事务正确提交后,其结果将永久保存在数据库中,即使在事务提交后有了其他故障,事务的处理结果也会得到保存。
或者这样理解:
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。
SQL 注入产生的原因:程序开发过程中不注意规范书写 sql 语句和对特殊字符进行过滤,导致客户端可以通过全局变量 POST 和 GET 提交一些 sql 语句正常执行。
防止 SQL 注入的方式:
开启配置文件中的 magic_quotes_gpc 和 magic_quotes_runtime 设置
执行 sql 语句时使用 addslashes 进行 sql 语句转换
Sql 语句书写尽量不要省略双引号和单引号。
过滤掉 sql 语句中的一些关键词:update、insert、delete、select、 * 。
提高数据库表和字段的命名技巧,对一些重要的字段根据程序的特点命名,取不易被猜到的。
字段类型优先级: 整形>date,time>enum,char>varchar>blob,text
优先考虑数字类型,其次是日期或者二进制类型,最后是字符串类型,同级别得数据类型,应该优先选择占用空间小的数据类型
以 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式存储时期时间,精确到秒,占用 8 个字节得存储空间,datatime 类型与时区无关Timestamp:以时间戳格式存储,占用 4 个字节,范围小 1970-1-1 到 2038-1-19,显示依赖于所指定得时区,默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改timestamp 列得值
(生日)占用得字节数比使用字符串.datatime.int 储存要少,使用 date 只需要 3 个字节,存储日期月份,还可以利用日期时间函数进行日期间得计算
存储时间部分得数据
不要使用字符串类型来存储日期时间数据(通常比字符串占用得储存空间小,在进行查找过滤可以利用日期得函数)
使用 int 存储日期时间不如使用 timestamp 类型
快速访问数据表中的特定信息,提高检索速度
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
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
负面影响:
创建索引和维护索引需要耗费时间,这个时间随着数据量的增加而增加;索引需要占用物理空间,不光是表需要占用数据空间,每个索引也需要占用物理空间;当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护,这样就降低了数据的维护速度。
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。
在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引
对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列,不宜建立索引。
对于一些特殊的数据类型,不宜建立索引,比如文本字段(text)等
先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积,它是指不使用任何条件,直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。
则是只有条件的交叉连接,根据某个条件筛选出符合条件的记录,不符合条件的记录不会出现在结果集中,即内连接只连接匹配的行。
其结果集中不仅包含符合连接条件的行,而且还会包括左表、右表或两个表中的所有数据行,这三种情况依次称之为左外连接,右外连接,和全外连接。
也称左连接,左表为主表,左表中的所有记录都会出现在结果集中,对于那些在右表中并没有匹配的记录,仍然要显示,右边对应的那些字段值以NULL 来填充。右外连接,也称右连接,右表为主表,右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换,MySQL 目前还不支持全外连接。
事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全做要么全不做,是一个不可分割的工作单位,事务回滚是指将该事务已经完成的对数据库的更新操作撤销。
要同时修改数据库中两个不同表时,如果它们不是一个事务的话,当第一个表修改完,可能第二个表修改过程中出现了异常而没能修改,此时就只有第二个表依旧是未修改之前的状态,而第一个表已经被修改完毕。而当你把它们设定为一个事务的时候,当第一个表修改完,第二表修改出现异常而没能修改,第一个表和第二个表都要回到未修改的状态,这就是所谓的事务回滚
SQL 语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询(DQL) 四个部分。
Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index 等
Select ,insert,update,delete,
grant,revoke
select
数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。
分为以下四类:
规定表的每一行在表中是惟一的实体。
是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束,其中约束又包括取值范围、精度等规定。
是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致,保证了表之间的数据的一致性,防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。
不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同,往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件,它反映某一具体应用必须满足的语义要求。
包括列约束(NOT NULL(非空约束))和表约束(PRIMARY KEY、foreign key、check、UNIQUE) 。
数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性。
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制,在该事务释放锁之前,其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
基本锁类型:锁包括行级锁和表级锁
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,视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。
游标:是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行,从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标,但是需要逐条处理数据的时候,游标显得十分重要。
存储过程是一个预编译的 SQL 语句,优点是允许模块化的设计,就是说只需创建一次,以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次 SQL,使用存储过程比单纯 SQL 语句执行要快。可以用一个命令对象来调用存储过程。
第一范式:1NF 是对属性的原子性约束,要求属性具有原子性,不可再分解;
第二范式:2NF 是对记录的惟一性约束,要求记录有惟一标识,即实体的惟一性;
第三范式:3NF 是对字段冗余性的约束,即任何字段不能由其他字段派生出来,它要求字段没有冗余。。
优点:可以尽量得减少数据冗余,使得更新快,体积小
缺点:对于查询需要多个表进行关联,减少写得效率增加读得效率,更难进行索引优化
优点:可以减少表得关联,可以更好得进行索引优化
缺点:数据冗余以及数据异常,数据得修改需要更多的成本
基本表是本身独立存在的表,在 SQL 中一个关系就对应一个表。 视图是从一个或几个基本表导出的表。视图本身不独立存储在数据库中,是一个虚表
(1) 视图能够简化用户的操作
(2) 视图使用户能以多种角度看待同一数据;
(3) 视图为数据库提供了一定程度的逻辑独立性;
(4) 视图能够对机密数据提供安全保护。
NULL 这个值表示 UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。对 NULL 这个值的任何比较都会生产一个 NULL 值。您不能把任何值与一个 NULL 值进行比较,并在逻辑上希望获得一个答案。
使用 IS NULL 来进行 NULL 判断
主键、外键和索引的区别
主键——唯一标识一条记录,不能有重复的,不允许为空
外键——表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
索引——该字段没有重复值,但可以有一个空值
主键——用来保证数据完整性
外键——用来和其他表建立联系用的
索引——是提高查询排序的速度
主键—— 主键只能有一个
外键—— 一个表可以有多个外键
索引—— 一个表可以有多个唯一索引
Check 限制,它在数据库表格里被定义,用来限制输入该列的值。
触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值,但是这种办法要求触发器在表格里被定义,这可能会在某些情况下影响到性能。
(1)Where 子句中:where 表之间的连接必须写在其他 Where 条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在 Where 子句的末尾.HAVING 最后。
(2)用 EXISTS 替代 IN、用 NOT EXISTS 替代 NOT IN。
(3) 避免在索引列上使用计算
(4)避免在索引列上使用 IS NULL 和 IS NOT NULL
(5)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。
(6)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
(7)应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
作者:程序员追风
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来源:掘金
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