1、什么是多表关联查询，有几种多表关联的查询方式，分别是什么？
多表关联查询概念：
将两个或两个以上的表按某个条件连接起来，从而选取需要的数据。多表联查是同时查
询两个或两个以上的表时使用的。
多表关联查询分类：
1.1内连接
SELECT 字段,字段1,..
FROM table_name1
INNER JOIN table_name2
ON table_name1.column_name=table_name2.column_name
1.2外连接
1.2.1左外连接
左外连接使用关键字left join,
然后通过on连接表与表之间的条件
注意：left join 会查询出left join左边的表所有的数据，
即使右表没有匹配
语法：
SELECT 字段,字段1,...
FROM table_name1
LEFT JOIN table_name2
ON table_name1.column_name=table_name2.column_name
1.2.2 右外连接
左外连接使用关键字right join,
然后通过on连接表与表之间的条件
注意： 即使左表中没有匹配，
也从右表返回所有的行
语法:
SELECT 字段,字段1,....
FROM table_name1
RIGHT JOIN table_name2
ON table_name1.column_name=table_name2.column_name
2、mysql的引擎有哪几种，innodb Myisam 的区别？
2.1 mysql的各种引擎
ISAM、MyISAM、HEAP、CSV、 BLACKHOLE、ARCHIVE、
PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、Berkeley、Merge、Federated、Cluster
2.2 InnoDB和MyISAM的区别
2.2.1 InnoDB
MyISAM是MySQL的默认数据库引擎（5.5版之前），由早期的ISAM（Indexed Sequential Access Method：有索引的顺序访问方法）所改良。虽然性能极佳，但却有一个缺点：不支持事务处理（transaction）。不过，在这几年的发展下，MySQL也导入了InnoDB（另一种数据库引擎），以强化参考完整性与并发违规处理机制，后来就逐渐取代MyISAM。
2.2.2 MyISAM
InnoDB，是MySQL的数据库引擎之一，为MySQL AB发布binary的标准之一。InnoDB由Innobase Oy公司所开发，2006年五月时由甲骨文公司并购。与传统的ISAM与MyISAM相比，InnoDB的最大特色就是支持了ACID兼容的事务（Transaction）功能，类似于PostgreSQL。目前InnoDB采用双轨制授权，一是GPL授权，另一是专有软件授权。
2.2.3 区别
2.2.3.1、 存储结构
MyISAM：每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。第一个文件的名字以表的名字开始，扩展名指出文件类型。.frm文件存储表定义。数据文件的扩展名为.MYD (MYData)。索引文件的扩展名是.MYI (MYIndex)。
InnoDB：所有的表都保存在同一个数据文件中（也可能是多个文件，或者是独立的表空间文件），InnoDB表的大小只受限于操作系统文件的大小，一般为2GB。
2.2.3.2、 存储空间
MyISAM：可被压缩，存储空间较小。支持三种不同的存储格式：静态表(默认，但是注意数据末尾不能有空格，会被去掉)、动态表、压缩表。
InnoDB：需要更多的内存和存储，它会在主内存中建立其专用的缓冲池用于高速缓冲数据和索引。
2.2.3.3、 可移植性、备份及恢复
MyISAM：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：免费的方案可以是拷贝数据文件、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。
2.2.3.4、 事务支持
MyISAM：强调的是性能，每次查询具有原子性,其执行数度比InnoDB类型更快，但是不提供事务支持。
InnoDB：提供事务支持事务，外部键等高级数据库功能。 具有事务(commit)、回滚(rollback)和崩溃修复能力(crash recovery capabilities)的事务安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
2.2.3.5、 AUTO_INCREMENT
MyISAM：可以和其他字段一起建立联合索引。引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引，自动增长可以不是第一列，他可以根据前面几列进行排序后递增。
InnoDB：InnoDB中必须包含只有该字段的索引。引擎的自动增长列必须是索引，如果是组合索引也必须是组合索引的第一列。
2.2.3.6、 表锁差异
MyISAM：只支持表级锁，用户在操作myisam表时，select，update，delete，insert语句都会给表自动加锁，如果加锁以后的表满足insert并发的情况下，可以在表的尾部插入新的数据。
InnoDB：支持事务和行级锁，是innodb的最大特色。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。
2.2.3.7、 全文索引
MyISAM：支持 FULLTEXT类型的全文索引
InnoDB：不支持FULLTEXT类型的全文索引，但是innodb可以使用sphinx插件支持全文索引，并且效果更好。
2.2.3.8、 表主键
MyISAM：允许没有任何索引和主键的表存在，索引都是保存行的地址。
InnoDB：如果没有设定主键或者非空唯一索引，就会自动生成一个6字节的主键(用户不可见)，数据是主索引的一部分，附加索引保存的是主索引的值。
2.2.3.9、 表的具体行数
MyISAM：保存有表的总行数，如果select count() from table;会直接取出出该值。
InnoDB：没有保存表的总行数，如果使用select count() from table；就会遍历整个表，消耗相当大，但是在加了wehre条件后，myisam和innodb处理的方式都一样。
2.2.3.10、 CURD操作
MyISAM：如果执行大量的SELECT，MyISAM是更好的选择。
InnoDB：如果你的数据执行大量的INSERT或UPDATE，出于性能方面的考虑，应该使用InnoDB表。DELETE 从性能上InnoDB更优，但DELETE FROM table时，InnoDB不会重新建立表，而是一行一行的删除，在innodb上如果要清空保存有大量数据的表，最好使用truncate table这个命令。
2.2.3.11、 外键
MyISAM：不支持
InnoDB：支持
3、什么是数据库事务，为什么要有数据库事务，事务的特性，事务的隔离级别有哪些？
3.1 什么是数据库事务
事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行,在关系数据库中,一个事务可以是一条SQL语句、一组SQL语句或整个程序。 。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性
3.2 为什么要引入数据库事务
事务的提出主要是为了解决并发情况下保持数据一致性的问题。
3.3 数据库事务的特征
Atomic（原子性）：事务中包含的操作被看做一个逻辑单元，这个逻辑单元中的操作要么全部成功，要么全部失败(减款,增款必须一起完成)。
Consistency（一致性）：只有合法的数据可以被写入数据库，否则事务应该将其回滚到最初状态。事务的运行并不改变数据的一致性.例如,完整性约束了a+b=10,一个事务改变了a,那么b也应该随之改变。
Isolation（隔离性）：事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问，而不破坏数据的正确性和完整性。同时，并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。
Durability（持久性）：事务完成之后，它对于 系统的影响是永久的，该修改即使出现系统故障也将一直保留，真实的修改了数据库
3.4 事务的隔离级别
Read uncommitted，读未提交
Read committed，读提交
Repeatable read，重复读
Serializable，序列化
4、什么是索引，作用？原理？MySQL的原理？
4.1 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
4.2 索引的作用
保证数据库表中数据的唯一性，提高查询效率
4.3 索引的原理
对要查询的字段建立索引其实就是把该字段按照一定的方式排序；建立的索引只对该字段有用，如果查询的字段改变，那么这个索引也就无效了，比如图书馆的书是按照书名的第一个字母排序的，那么你想要找作者叫张三的就不能用改索引了；还有就是如果索引太多会降低查询的速度
4.4 MySQL的原理
mysql原理图各个组件说明：
4.4.1 connectors
与其他编程语言中的sql 语句进行交互，如php、java等。
4.4.2 Management Serveices & Utilities
系统管理和控制工具
4.4.3 Connection Pool (连接池)
管理缓冲用户连接，线程处理等需要缓存的需求
4.4.4 SQL Interface (SQL接口)
接受用户的SQL命令，并且返回用户需要查询的结果。比如select from就是调用SQL Interface
4.4.5 Parser （解析器）
SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析。主要功能：a . 将SQL语句分解成数据结构，并将这个结构传递到后续步骤，后面SQL语句的传递和处理就是基于这个结构的b. 如果在分解构成中遇到错误，那么就说明这个sql语句是不合理的，语句将不会继续执行下去
4.4.6 Optimizer (查询优化器)
SQL语句在查询之前会使用查询优化器对查询进行优化(产生多种执行计划,最终数据库会选择最优化的方案去执行,尽快返会结果) 他使用的是“选取-投影-联接”策略进行查询。用一个例子就可以理解： select uid,name from user where gender = 1;这个select 查询先根据where 语句进行选取，而不是先将表全部查询出来以后再进行gender过滤这个select查询先根据uid和name进行属性投影，而不是将属性全部取出以后再进行过滤将这两个查询条件联接起来生成最终查询结果.
4.4.7 Cache和Buffer (查询缓存)
如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。这个缓存机制是由一系列小缓存组成的。比如表缓存，记录缓存，key缓存，权限缓存等
4.4.8 Engine (存储引擎)
存储引擎是MySql中具体的与文件打交道的子系统。也是Mysql最具有特色的一个地方。Mysql的存储引擎是插件式的。它根据MySql AB公司提供的文件访问层的一个抽象接口来定制一种文件访问机制（这种访问机制就叫存储引擎）
5. 请简述python 经典类和新式类的区别？
5.1 经典类与新式类
➤新式类都从object继承，经典类不需要。
➤新式类的MRO(method resolution order 基类搜索顺序)算法采用C3算法广度优先搜
索，而旧式类的MRO算法是采用深度优先搜索
➤新式类相同父类只执行一次构造函数，经典类重复执行多次。
5.2 新式类对象可以直接通过class属性获取自身类型:type
# coding:utf-8
class E:
# 经典类
pass
class E1(object):
# 新式类
pass
e = E()
print "经典类"
print e
print type(e)
print e.__class__
print "新式类"
e1 = E1()
print e1
print e1.__class__
print type(e1)
# 经典类
<__main__.E instance at 0x0000000002250B08>
__main__.E
# 新式类
<__main__.E1 object at 0x0000000002248710>
5.3 继承搜索的顺序发生了改变,经典类多继承属性搜索顺序: 先深入继承树左侧，再返回，开始找右侧;新式类多继承属性搜索顺序: 先水平搜索，然后再向上移动
# coding:utf-8
class A(object):
"""
新式类
作为所有类的基类
"""
def foo(self):
print "class A"
class A1():
"""
经典类
作为所有类的基类
"""
def foo(self):
print "class A1"
class C(A):
pass
class C1(A1):
pass
class D(A):
def foo(self):
print "class D"
class D1(A1):
def foo(self):
print "class D1"
class E(C, D):
pass
class E1(C1, D1):
pass
e = E()
e.foo()
e1 = E1()
e1.foo()
输出
class D
class A1
因为A新式类,对于继承A类都是新式类，首先要查找类E中是否有foo()，如果没有则按顺序查找C->D->A。它是一种广度优先查找方式。
因为A1经典类,对于继承A1类都是经典类，首先要查找类E1中是否有foo()，如果没有则按顺序查找C1->A1->D1。它是一种深度优先查找方式。
5.4 新式类增加了slots内置属性, 可以把实例属性的种类锁定到slots规定的范围之中。
比如只允许对A实例添加name和age属性:
# coding:utf-8
class A(object):
__slots__ = ('name', 'age')
class A1():
__slots__ = ('name', 'age')
a1 = A1()
a = A()
a1.name1 = "a1"
a.name1 = "a"
A是新式类添加了slots 属性,所以只允许添加 name age
A1经典类slots 属性没用
Traceback (most recent call last):
File "t.py", line 13, in
a.name1 = "a"
AttributeError: 'A' object has no attribute 'name1'
所以a.name是会出错的
5.5 新式类增加了getattribute方法
class A(object):
def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
print "A.__getattribute__"
class A1():
def __getattribute__(self, *args, **kwargs):
print "A1.__getattribute__"
a1 = A1()
a = A()
a.test
print "========="
a1.test
A.__getattribute__
=========
Traceback (most recent call last):
File "t.py", line 18, in
a1.test
AttributeError: A1 instance has no attribute 'test'
可以看出A是新式类，每次通过实例访问属性，都会经过getattribute函数,
A1不会调用getattribute所以出错了