MySQL数据库面试题总结（2）

今天内容

国庆节就这么过完了，是不是应该开始迎接双十一了，哈哈哈哈哈哈开个玩笑啦~
言归正传啊，这几天总结后发现，其实数据库里面的内容其实也不少诶，咱们这两节还只是总结了MySQL这一种关系型数据库，后面可能还需要学一些非关系型数据库就比如：Redis、MongoDB之类的，，所以真的，学无止境！你可能今天学的是这个东西，但是过几天后又会有新的技术点去代替这个东西，没办法啦，做好当下就好！加油！

面试问题总结

1. 数据库的三范式
   1. 第一范式：保证每列的原子性，每列都要是不可分割的最小数据单元
   2. 第二范式：表中的非主键列不存在对主键的部分依赖
   3. 第三范式：表中的列不存在对非主键列的传递依赖

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2. select count（*）和select count（1）的区别
   1. 一般返回结构是一样的
   2. 如果没有主键，那么count（1）会比count（*）要快
   3. 如果有主键，那么count（主键）最快
   4. 如果你的表中只有一个字段，那么就是count（1）更快

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3. char和varchar的区别
   1. char：固定长度，效率高，通常用来存放md5值
   2. varchar：可变长度，占用空间较少！

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4. 数据库锁有哪些？
   1. MySQL各引擎使用了三张类型级别的锁机制：表级锁定、行级索引、页级锁定
   2. 表级锁：一次可以锁定整张表。主要是在MylSAM、Memory等非事务存储引擎，是适用于查找为主，更新少的应用
   3. 行级锁：容易发生死锁，主要是Innodb、NDBCluster分布式引擎。适用于对事务完整性要求较高的系统，是针对索引加的锁，Innodb的行级锁类型有：
      1. 共享锁（读锁）：多个事务对同一数据共享一把锁，都能访问到数据，只读！
      2. 排它锁（写锁）：可以select进行查询，普通查询没有任何锁机制！
      3. 意向锁（Innodb自动加的锁）：提高效率
   4. 页级锁：介于行级锁和表级锁之间，会发生死锁！

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5. 数据库引擎和区别
   1. Mylsam：MySQL的默认引擎（5.1版本之前），但是不提供事务的支持！也不支持行锁和外键，所以当插入更新时要锁定整个表，效率会低很多
   2. InnoDB：底层存储接口为B+树，B树的每个节点对应的innodb的一个Page（一般设置为16），使用场景有：经常更新的表，使用处理多重并发的更新请求，支持事务、外键约束、自动增长属性。支持行级锁和表级锁，默认用到的是行级锁！
   3. Memory：也是Heap（堆内存），使用存在内存中的内容来创建表，访问速度非常快，因为数据是放在内存中，默认使用的是hash索引，但是一旦服务关闭，表中的数据就会丢失！支持B树索引和散列索引~
   4. Archive
   5. Federated

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6. Innodb是如何保证原子性的
   1. redolog称为重做日志，用来保证事务的原子性和持久性
   2. undolog称为回滚日志，用来保证事务的一致性

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7. Innodb的锁机制
   1. 通过索引条件查询数据，innodb才会使用行级锁，否则就会用到表级锁
   2. 提交事务或者回滚事务就会释放锁

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8. MySQL的二级缓存
   1. 一级缓存：Mybatis在默认情况下是对支持缓存的，而且只是开启一级缓存，而一级缓存是针对于一个SqlSession而言的。所以在参数和SQL都一样的情况下，我们如果第一次使用SqlSession.getMapper()方法时，Mybatis会将其放入到缓存中，以后再查询的时候，如果声明没有变化时，SqlSession就会取出当前的缓存数据，而不会再次发送SQL到数据库。
   2. 二级缓存：Application级别的缓存，可以提高对数据库查询的效率，以提高应用的性能。如果一个会话查询一条数据，那么当前数据就会放在当前会话的一级缓存中，如果当前会话关闭了，那么一级缓存中的数据就会被保存到二级缓存！而二级缓存的开启需要自行配置，需要在Mybatis.xml中配置cacheEnabled的value为true！

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9. 分库分表是如何做的？
   1. 垂直分表：按照功能模块切分、关系密切程度进行划分，然后部署到不同的数据库上。
   2. 水平切分：如果表中的数据量较大时，可以按照某种规则进行划分，如UserId的散列（取余值）

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10. limit后面写0会发生什么情况？
    1. 如果limit后面写的是0，会查出0条数据，不会报错！
    2. 一般会用在数据量比较少的时候或者没有偏移量需求的地方

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11. 数据库的性能优化
    1. 为搜索字段创建索引
    2. 避免使用select *，列出需要查询的字段
    3. 垂直分割分表
    4. 选择正确的存储引擎

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12. 验证MySQL的索引满足需求的方法
    1. 可以使用explain来查看SQL是如何执行查询语句的，从而分析你的索引是否满足需求
    2. 语法：explain select * from table where type = 1

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13. sql的优化
    1. 对查询进行优化，应该尽量避免全表扫描，应该首先考虑在where或者order by涉及的列上面建立索引！
    2. 避免在字段上进行计算操作
    3. 避免频繁的创建删除数据表
    4. 将大的增删操作进行拆分，可以提高并发的性能！

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14. MVCC的理解
    1. MVCC（Multi-Version Concurrency Control）多版本并发控制，是一种并发控制的方法，一般是在数据库管理系统中实现并发访问，在编程语句中实现事务内存，在MySQL中主要是为了提高数据库并发的性能，可以用更好的方式去处理读写冲突。
    2. 优势：
       1. 可以解决脏读、幻读、不可重复读的事务隔离问题
       2. 同时也可以在并发读写数据库时，做到非阻塞读写操作，从而提高数据库并发读写的性能
    3. 综上所述MVCC也就是在原本数据库用悲观锁解决读写冲突至上的改进和升级，现在数据库中大多都是用MVCC和乐观锁或者悲观锁进行组合，这样能够更好的提高数据库并发读写性能。

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15. MySQL问题排查都有哪些方法？
    1. 使用show processlist命令来看当前所有连接信息
    2. 使用explain命令查询Sql语句执行计划
    3. 开启慢查询日志，查看慢查询的Sql

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16. 对数据库的慢查询的了解
    1. MySQL的慢查询是一种日志记录，用于记录超过响应时间阈值的语句，如果运行超过long_query_time（默认值为10），这条记录就会被记录到慢查询日志中！
    2. 默认情况下，Mysql数据库并不启动慢查询日志，就需要手动来设置该参数slow_query_log为1
    3. 一般是不会使用该参数的，当然如果需要做数据库调优就可以使用了！

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17. 雪花算法
    1. 雪花算法（SnowFlake）也就是分布式id的生成算法，核心思想就是：使用一个64bit的long型数字作为全局唯一id。在分布式系统中的使用十分广泛，而且id引入了时间戳，可以保证基础的自增！（其中的64个bit中，1个bit是不会用的，41个bit会作为毫秒数，10个bit作为工作机器的id，12个bit作为序列号~）
    2. 优点：生成时不用依赖数据库，完全在内存中生成；容量大，每秒能生成百万的自增id；存入数据库中，索引效率较高 ，因为id自增！
    3. 缺点：系统时间如果改变或者回调，就可能造成id冲突！

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18. AQS
    1. AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是在Java.util.concurrent.Locks包下面，是一个用来构建锁和同步器的框架。
    2. 核心思想：如果请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设定为锁定状态，如果没请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时所分配的机制，该机制AQS是CLH队列锁实现的，即暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

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19. CAP
    1. C（Consistency）一致性：所有的备份数据在同一时刻被访问时的值一致
    2. A（Availability）可用性：在集群中一部分单点故障后，集群整体还能响应客户端的读写请求（数据的高可用）
    3. P （Partition tolerance）分区容错性：如果不能在时限内达成数据一致性，那么就意味着发生了分区，那么就必须在CA中作出选择！
    4. CAP定理是指在分布式系统中，一致性、可用性、分区容错性不可兼得！

阶段性总结

通过这两节面试总结我们也可以看出来MySQL数据库这一部分的内容其实还是很多的，可以说是又多又杂，本人在做总结的时候很多地方其实了解的也还是比较浅的，如果里面有你感兴趣的，大家可以自行去找一些较深入的文章去了解了解~
过了这一部分，下一节咱就开始总结关于JavaWeb部分了，再往后面就要开始准备进框架了，所以大家学习的时候也一定要开始重视JavaWeb部分的内容，因为知识点都是有关联的，可能你现在看视频觉得soeasy啦，就开倍数看对吧，但是到后面学框架的时候你又懵了，还得回来看，可是可以，但是没必要对吧，所以一步一个脚印，不要跳着学，否则很有可能就从入门到放弃了！！！
最近事情好多啊，太忙了，所以咱下节再见啦~