4500字数据库必背八股文面经，个人整理留存

数据库

索引及B树和B+树的区别（多路平衡搜索树）：

索引是一种帮助数据库管理系统(innodb引擎为B+树，也可修改为hash索引)高效获取数据的排好序的数据结构,比较常用的是B+树。一个完整的索引数据通常包含两部分：排序的值和对应的数据。索引可以将无序内容转换为有序的一个集合（相对）

.Hash索引和B+树索引区别是什么？

· B+树可以进行范围查询，Hash索引不能。

· B+树支持联合索引，Hash索引不支持。

· B+树支持order by排序，Hash索引不支持。

· Hash索引在等值查询上比B+树效率更高。 （hash类似hash表查询，O（1），B树类似二分查询，O(log2 n)）

· B+树支持like进行模糊查询的时候，Hash索引根本无法进行模糊查询。

表中是否有索引：

show index from `表名`;

或

1	show keys from `表名`;

然后看结果中的key_name是否包含你创建的索引名

  查询是否使用了索引：sql语句前加个explain

聚集索引（主键索引）：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引。

create table t1( id int primary key, name nvarchar(255) )

非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引

        普通索引：就是给普通字段加上索引。

CREATE INDEX INDEX_USER_AGE ON `user`(age);

        复合索引：就是好几个字段组成的索引，称为联合索引。遵循“最左匹配”，没有最左边的索引值，就没办法使用这个索引。在MySQL建立联合索引时会遵守最左前缀匹配原则，即最左优先，在检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，顺序不对时引擎会自动优化为匹配联合索引的顺序，这样是能够命中索引的。可以说创建的idx_abc(a,b,c)索引，相当于创建了(a)、（a,b）（a,b,c）三个索引。由于构建一棵B+树只能根据一个值来确定索引关系，所以数据库依赖联合索引最左的字段来构建

         唯一索引（CREATE UNIQUE INDEX）：类似主键索引，都是值不能相同，但允许空

B：属于多叉树又名平衡多路查找树 一种在节点存储多条索引元素以及附带数据的树形结构，B树是专门为外部存储器设计的，如磁盘，它对于读取和写入大块数据有良好的性能，所以一般被用在文件系统及数据库中。

1. 关键字集合分布在整颗树中；
2. 任何一个关键字出现且只出现在一个结点中；
3. 搜索有可能在非叶子结点结束；
4. 其搜索性能等价于在关键字全集内做一次二分查找；

B+：，B树的变种，中间结点（非叶节点）只存索引，不存数据，且非叶结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字，所以关键字会重复出现；在叶子节点存储了所有索引元素和附带数据，且含有双向指针；b+树的中间节点不保存数据，所以磁盘页能容纳更多节点元素，更“矮胖”；查询性能更稳定，磁盘读写代价更低

Mysql如何为表字段添加索引？？？

1.添加PRIMARY KEY（主键索引）

ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` )

2.添加UNIQUE(唯一索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` )

3.添加INDEX(普通索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` )

4.添加FULLTEXT(全文索引)

ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`)

5.添加多列索引

ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` )

数据库事务（MyISAM不支持事务和hash索引，而InnoDB支持）

1.数据库事务可以包含一个或多个数据库操作,但这些操作构成一个逻辑上的整体。事务具有原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）四个特性，简称 ACID，

2.原子性：构成逻辑整体的这些数据库操作,要么全部执行成功,要么全部不执行。

    MySQL通过undo log来保证原子性；

   比如，要修改A的值，那么在修改之前先读取A的原值，将A的原值写入undo log中，然后再修改A的值，再将undo log写入磁盘，然后将A的新值写入磁盘，事务提交；

如果在事务执行过程中意外宕机，那么就会读取undo log，将这个还没执行完的事务回滚；

3.一致性：构成事务的所有操作,要么全都对数据库产生影响,要么全都不产生影响,即不管事务是否执行成功,数据库总能保持一致性状态。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。例如对银行转帐事务，不管事务成功还是失败，应该保证事务结束后ACCOUNTS表中Tom和Jack的存款和不变。AID保证C的达成。

隔离性：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事物内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事物之间不能互相干扰

持久性：指一个事物一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响

如果在事务在执行过程中宕机了，那么直接用undo log回滚；如果事务已经提交了，那么用redo log重做，保证了原子性和持久性；

事务会导致死锁，死锁解决：一是超时回滚，二是采用死锁检测机制（wait-for graph等待图）

脏写是指事务回滚了其他事务对数据项的已提交修改。

丢失更新是指事务覆盖了其他事务对数据的已提交修改,导致这些修改好像丢失了一样。

脏读是指一个事务读取了另一个事务未提交的数据

不可重复读是指一个事务对同一数据的读取结果前后不一致。脏读和不可重复读的区别在于:前者读取的是事务未提交的脏数据,后者读取的是事务已经提交的数据,只不过因为数据被其他事务修改过导致前后两次读取的结果不一样

幻读是指事务读取某个范围的数据时，因为其他事务的操作导致前后两次读取的结果不一致。幻读和不可重复读的区别在于,不可重复读是针对确定的某一行数据而言,而幻读是针对不确定的多行数据

什么是幻读，脏读，不可重复读？

事务A、B交替执行，事务A被事务B干扰到了，因为事务A读取到事务B未提交的数据，这就是脏读。

在一个事务范围内，两个相同的查询，读取同一条记录，却返回了不同的数据，这就是不可重复读。

事务A查询一个范围的结果集，另一个并发事务B往这个范围中插入/删除了数据，并静悄悄地提交，然后事务A再次查询相同的范围，两次读取得到的结果集不一样了，这就是幻读。

SQL标准为事务定义了不同的隔离级别,从低到高依次是

• 读未提交(READ UNCOMMITTED)
• 读已提交(READ COMMITTED)
• 可重复读(REPEATABLE READ)
• 串行化(SERIALIZABLE)

事务的隔离级别越低,可能出现的并发异常越多,但是通常而言系统能提供的并发能力越强。

隔离的原理：通过MVCC多版本并发控制机制（读已提交和可重复读使用，变种行级锁）和锁（行级锁（有索引才能用）、表级锁（不会死锁）、页级锁）实现，Mysql的当前读和快照读，通过保存数据在某个时间点的快照来实现的。为什么叫当前读？就是它读取的是记录的最新版本，读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录，会对读取的记录进行加锁。快照读读取的是快照版本，也就是历史版本，像不加锁的SELECT操作就是快照读

MVCC的锁：乐观锁（提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测），悲观锁（当其他线程想要访问数据时，都需要阻塞挂起）：共享锁和排它锁。

左（外）连接、右（外）连接、内连接等等

左连接：SELECT * FORM a Left Join b on a.id =b.id

以左表为基础，根据ON后给出的两表的条件将两表连接起来。结果会将左表所有的查询信息列出，而右表只列出ON后条件与左表满足的部分，

反之为右连接。

内连接展示效果和where相同。

Where由于要先把两张表（笛卡尔积，n*m条记录）都加载到内存中创建一个临时表，所以比较占用资源。Join 会先判断数据行是否符合ON语句后面的条件，再决定是否JOIN,不创建临时表。

数据库主键，指的是一个列或多列的组合，其值能唯一地标识表中的每一行，通过它可强制表的实体完整性。主键主要是用与其他表的外键关联，以及文本记录的修改与删除。 

范式

第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值。

第二范式在第一范式的基础之上更进一层。第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关（主要针对联合主键而言）。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关

SQL

增：

INSERT INTO student VALUES( '张三', '女',1990,'中文系', '湖南省永州市');

删：

DELETE FROM students where name=’张三‘;

drop主要用于删除数据结构 

truncate（立即生效,删除内容、释放空间，不主动记录日志,但事务中可以回滚.  ）和 delete(删除内容不删除定义，不释放空间，作为事务记录在日志中，可以回滚 )只删除数据不删除表的结构，delete之后设置为自动增长的Id不会从0开始，而truncate可以

速度 drop> truncate > delete tudent； //删除S

改：

UPDATE student SET sex=’女’ where name=’张思’;

查：

1. ORDER BY asc 升序, ORDER By desc

SELECT * FROM student LIMIT 1,3;    //（2到4行）

SELECT AVG(score) FROM student;    //平均成绩

SELECT * FROM sc ORDER BY score DESC LIMIT 3; // 成绩前三名

SELECT name FROM sc WHERE score in(SELECT max(score) FROM sc) //高分

SELECT COUNT(id) FROM sc WHERE sex = '男'  //男数量

索引：CREATE UNIQUE INDEX index_age ON student(id); //用Id作为唯一索引

创建表：

create table person(

id int primary key,  //id为主键

name varchar(16) not null,  //name不为空

age int,

phone varchar(11), );

1.聚集索引与非聚集索引的区别

（1）一个表中只能拥有一个聚集索引，而非聚集索引一个表可以存在多个。

（2）聚集索引，索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序；非聚集索引，索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。

（3）索引是通过二叉树的数据结构来描述的，我们可以这么理解聚簇索引：索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。

（4）聚集索引：物理存储按照索引排序；非聚集索引：物理存储不按照索引排序；

2.为什么要用B+树，为什么不用普通二叉树？

可以从几个维度去看这个问题，查询是否够快，效率是否稳定，存储数据多少，以及查找磁盘次数，为什么不是普通二叉树，为什么不是平衡二叉树，为什么不是B树，而偏偏是B+树呢？

（1）为什么不是普通二叉树？

如果二叉树特殊化为一个链表，相当于全表扫描。平衡二叉树相比于二叉查找树来说，查找效率更稳定，总体的查找速度也更快。

（2）为什么不是平衡二叉树？

我们知道，在内存比在磁盘的数据，查询效率快得多。如果树这种数据结构作为索引，那我们每查找一次数据就需要从磁盘中读取一个节点，也就是我们说的一个磁盘块，但是平衡二叉树可是每个节点只存储一个键值和数据的，如果是B树，可以存储更多的节点数据，树的高度也会降低，因此读取磁盘的次数就降下来啦，查询效率就快啦。

（3）为什么不是B树而是B+树？

B+树非叶子节点上是不存储数据的，仅存储键值，而B树节点中不仅存储键值，也会存储数据。innodb中页的默认大小是16KB，如果不存储数据，那么就会存储更多的键值，相应的树的阶数（节点的子节点树）就会更大，树就会更矮更胖，如此一来我们查找数据进行磁盘的IO次数有会再次减少，数据查询的效率也会更快。

B+树索引的所有数据均存储在叶子节点，而且数据是按照顺序排列的，链表连着的。那么B+树使得范围查找，排序查找，分组查找以及去重查找变得异常简单。

4.什么是最左前缀原则？什么是最左匹配原则？

最左前缀原则，就是最左优先，在创建多列索引时，要根据业务需求，where子句中使用最频繁的一列放在最左边。

当我们创建一个组合索引的时候，如(a1,a2,a3)，相当于创建了（a1）、(a1,a2)和(a1,a2,a3)三个索引，这就是最左匹配原则。

5.索引不适合哪些场景?

· 数据量少的不适合加索引

· 更新比较频繁的也不适合加索引=区分度低的字段不适合加索引（如性别）

6.索引有哪些优缺点？

(1)优点：

· 索引可以加快数据查询速度，减少查询时间

(2)缺点：

· 创建索引和维护索引要耗费时间

· 索引需要占物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占用一定的物理空间

· 以表中的数据进行增、删、改的时候，索引也要动态的维护

数据库优化：

1. 索引
2. 选择合适的数据库引擎，Myisam读性能高，但不支持事务，不支持hash索引
3. 连接join（多表查询）代替子查询（where）
4. delete\truncerte,truncate速度快