Java面试题13

1.数据库的三范式是什么？

        数据库的三范式是指数据库设计的一种规范，用来规定如何将数据进行组织和存储，以便减 少冗余、提高数据的一致性和准确性。具体来说，三范式分为三个层次：

• 第一范式（1NF）要求每个表中的每个字段都是原子性的，不可再分。即每个字段中不能包含多个 值或者数组。
• 第二范式（2NF）要求表中的非主键字段完全依赖于主键，也就是说，非主键字段必须完全取决于 整个主键，而不是只取决于部分主键。
• 第三范式（3NF）要求表中的非主键字段不依赖于其他非主键字段。换句话说，任何字段不能由其 他字段派生出来，而应该直接与主键相关。

数据库的三范式是：

1. 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。
2. 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。第二范式（2NF）要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。
3. 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。

2.一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 MySQL 数据库，又插入了 一条数据，此时 id 是几？

        在 MySQL 中，自增字段（比如AUTO_INCREMENT）的值是在表创建的时候确定的，而且 重启数据库并不会重置自增字段的值。所以，重启后插入的数据的自增字段值会从上一次插入的最 大值继续递增，不会回到初始值。因此，在这个情况下，新插入的数据的 id 取决于之前最大的 id 值，加上重启后新插入的数据。

3.如何获取当前数据库版本？

        可以通过执行SQL语句 SELECT VERSION(); 来获取当前数据库的版本信息。这将返回一个 包含数据库版本信息的结果集

4.说一下 ACID 是什么？

        ACID是数据库事务的四个关键特性，用于确保事务的正确执行和数据的可靠性：

• 一致性（Consistency）：事务执行前后，数据库的状态应该保持一致。
• 隔离性（Isolation）：并发执行的事务之间应该互不干扰，各自独立进行。
• 持久性（Durability）：事务一旦提交，其结果应该被永久保存，不受系统故障影响。
• 原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作，要么全部执行，要么全部不执行。

5.char 和 varchar 的区别是什么？

CHAR 和 VARCHAR 是用于存储字符数据的数据类型，它们的主要区别在于存储方式和存储长 度：

• VARCHAR 可变长度： VARCHAR 类型会根据实际存储的数据长度来动态分配存储空间，更加节 省存储空间。
• CHAR 固定长度： CHAR 类型会固定占用指定长度的存储空间，不管实际存储的数据长度。如 果存储的字符数少于指定长度，会在后面用空格填充。

char和varchar的区别主要体现在存储方式、存储空间、查询效率以及长度限制上。具体如下：

1. 存储方式：char是定长类型，存储长度就是char(l)中l的值；varchar是变长类型，存储长度就是实际字符串的长度，存储的时候会占用额外的空间来保存记录长度。
2. 存储空间：char的长度为0到255，在utf8字符集下能存储21844个字符，在GBK字符集中能存储32766个字符；varchar的长度为在utf8字符集下能存储21844个字符，在GBK字符集中能存储32766个字符。
3. 查询效率：char的查询效率要比varchar的效率高，因为varchar需要通过后面的记录数去计算。
4. 长度：char的长度是固定的，而varchar的长度是可变的。如果存进去的是‘hehe’，那么char所占的长度依然为5，除了字符‘hehe’外，后面跟1个空格，而varchar的长度变为4。

6.float 和 double 的区别是什么？

FLOAT 和 DOUBLE 是用于存储浮点数的数据类型，它们的主要区别在于精度和存储范围：

• DOUBLE ：双精度浮点数，占用8字节，精度约为15位有效数字，适用于存储较大范围和更高 精度的浮点数。
• FLOAT ：单精度浮点数，占用4字节，精度约为7位有效数字，适用于存储较小范围的浮点 数。

float和double的区别主要体现在以下方面：

1. 变量类型：double属于双精度型浮点数据，而float是单精度浮点数据。
2. 指数范围：float的指数范围为-127～128，而double的指数范围为-1023～1024。
3. 表达式指数位：float的表达式为1bit（符号位）+8bits（指数位）+23bits（尾数位），而double的表达式为1bit（符号位）+ 11bits（指数位）+ 52bits（尾数位）。
4. 占用内存空间：float占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，而double占8个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308。
5. 有效位数：float只能提供七位有效数字，而double可以提供16位有效数字。
6. 计算机读取速度：在读取中，float的速度是double的两倍。

7.MySQL 的内连接、左连接、右连接有什么区别？

这三种连接是用于联合查询多个表的方式，它们之间的区别在于返回的结果集的不同：

• 左连接（LEFT JOIN）：返回左表的全部记录和右表中符合连接条件的交集。
• 右连接（RIGHT JOIN）：返回右表的全部记录和左表中符合连接条件的交集。
• 内连接（INNER JOIN）：返回两个表中符合连接条件的交集。

• 1.内连接（Inner Join）：内连接是最常用的连接方式之一。它根据两个或多个表之间的关联条件返回满足条件的行。内连接只返回两个表中关联键匹配的行。例如，有两个表A和B，它们都有一个共同的列key。内连接将返回A和B表中key值匹配的行。

语法示例：

	SELECT *
	FROM table1
	INNER JOIN table2
	ON table1.key = table2.key;

• 2.左连接（Left Join）：左连接返回左表中的所有行，以及右表中满足关联条件的行。如果右表中没有匹配的行，则返回NULL值。左连接常用于查询包含左表所有行和右表中匹配行的结果集。

语法示例：

	SELECT *
	FROM table1
	LEFT JOIN table2
	ON table1.key = table2.key;

• 3.右连接（Right Join）：右连接与左连接相反，返回右表中的所有行，以及左表中满足关联条件的行。如果左表中没有匹配的行，则返回NULL值。右连接常用于查询包含右表所有行和左表中匹配行的结果集。

语法示例：

	SELECT *
	FROM table1
	RIGHT JOIN table2
	ON table1.key = table2.key;

8.MySQL 索引是怎么实现的？

        MySQL索引的底层实现常用的数据结构是B+树，这是一种平衡树结构。B+树的特点是每个 节点可以存储多个键值对，同时维护了一个有序的叶子节点链表，使得范围查询非常高效。

MySQL索引的实现是在数据库管理系统中对数据进行排序和检索的关键部分。索引是一种数据结构，它可以帮助数据库系统更快地查询和读取数据。

在MySQL中，索引可以大大提高查询效率，它通过创建一个包含列值和行数据地址的表来实现快速查找。具体来说，索引的工作方式类似于图书的索引：如果你知道你正在寻找的信息的索引，那么你可以直接转到含有该信息的页面，而不是一页一页地查看整本书。

MySQL中的索引主要有以下几种类型：

1. 主键索引（PRIMARY KEY）：对于每个表，主键都是唯一的，这就使得主键索引也是唯一的。在MySQL中，主键索引也是聚簇索引，这意味着它把数据存储和索引放在了一起。
2. 唯一索引（UNIQUE KEY）：唯一索引类似于主键索引，不同之处在于一个表可以有多个唯一索引。
3. 普通索引（INDEX or KEY）：这是最基本的索引类型，它没有任何限制。
4. 全文索引（FULLTEXT）：全文索引是一种特殊类型的索引，用于全文搜索。

MySQL使用B+树作为其索引的基础结构。B+树是一种自平衡的树，可以保持数据的有序性。在B+树中，叶子节点包含指向实际数据的指针，而非叶子节点则包含指向其子树中最小和最大键的指针。这种结构使得查询、插入和删除操作都能在log(n)的时间复杂度内完成，其中n是树中元素的数量。

此外，MySQL还支持空间索引（用于地理空间数据类型）、哈希索引（用于哈希数据类型）等其他类型的索引。

总的来说，理解MySQL如何使用索引可以帮助你更好地优化你的数据库查询，避免全表扫描，提高查询效率。

9.怎么验证 MySQL 的索引是否满足需求？

        可以通过使用 EXPLAIN 关键字分析SQL语句的执行计划来验证MySQL的索引是否满足需 求。执行 EXPLAIN 后，可以查看查询的执行计划，包括使用的索引、访问类型等信息，从而判断 是否需要调整索引。

验证 MySQL 的索引是否满足需求，可以通过以下几种方式进行：

1. 查询性能分析：通过分析查询性能来验证索引是否满足需求。如果查询运行速度过慢，那么可能需要对表进行优化，添加合适的索引。使用EXPLAIN关键字可以获取MySQL如何处理SELECT语句以及这个过程中如何使用索引的。
2. 使用SHOW INDEX语句：可以显示表中每个索引的详细信息，包括索引类型、字段名称、排序方式等。通过分析这些信息，可以验证是否已经创建了满足需求的索引。
3. 检查慢查询日志：慢查询日志记录了执行时间超过一定阈值的查询。通过分析慢查询日志，可以找出哪些查询需要优化，从而确定哪些索引需要添加。
4. 使用mysql-tuner等工具：有一些工具如mysql-tuner可以自动检查MySQL的性能，并提供优化建议，包括添加哪些索引可以提高性能。
5. 直接观察查询性能：对于复杂查询，可以手动执行几次同样的查询，并观察执行时间。如果执行时间明显增加，那么可能需要优化查询或添加更多索引。

需要注意的是，添加索引可以大大提高查询效率，但也可能会增加写入（如插入、更新、删除）操作的时间。因此，在添加索引时需要权衡读写性能的需求。

10.说一下数据库的事务隔离？

        事务隔离是指在多个事务并发执行时，保证各个事务之间互不干扰，从而保证数据的一致 性。数据库的事务隔离级别包括四个级别： READ UNCOMMITTED 、 READ COMMITTED 、 REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE ，随着隔离级别的提高，隔离性越强，但并发性越差。

数据库的事务隔离是指多个事务在并发执行时，如何相互隔离，以避免出现相互干扰和数据不一致的情况。事务隔离分为四个级别，从低到高依次是：读未提交、读提交、可重复读和串行化。这些级别通过锁机制来实现，并可以解决并发事务中的几个问题：脏读、不可重复读、幻读。

• 脏读：一个事务读取到另一个未提交事务的数据。
• 不可重复读：一个事务在多次读取同一数据时，结果不一致。
• 幻读：一个事务读取到另一个事务插入的数据。

在数据库中，为了实现事务隔离，需要遵守以下原则：

1. 原子性：事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。
2. 一致性：事务执行前和执行后必须处于一致性状态。
3. 隔离性：当多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。
4. 持久性：一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失事物的操作。

总之，数据库的事务隔离是保证数据库在并发环境下的数据一致性和正确性的重要手段。

11.说一下 MySQL 常用的引擎？

        MySQL常用的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、MEMORY、CSV等。其中，InnoDB支持 事务和外键，具有ACID特性，适合于事务处理；MyISAM不支持事务，但在读密集型应用中性能 较好；MEMORY引擎将数据存储在内存中，适用于高速读写操作

MySQL常用的存储引擎主要有以下几种：

1. InnoDB：这是MySQL的默认存储引擎，支持事务、行级锁和外键等特性，适合用于处理高并发的OLTP应用。
2. MyISAM：这是MySQL的另一种常用存储引擎，不支持事务和行级锁，但支持全文索引和表级锁等特性。MyISAM适合用于处理OLAP应用和静态网页等数据读取比较频繁的应用。
3. Memory（Heap）：MySQL中的内存表，数据保存在内存中，适合用于处理临时表和缓存等数据读写比较频繁的应用。
4. Archive：这是MySQL中的归档存储引擎，适合用于存储归档数据，对于不经常使用的数据可以使用这个引擎进行存储。
5. NDB：这是MySQL的分布式存储引擎，支持数据的分布式存储和分布式事务处理等特性，适合用于处理高并发和高可用性的应用。

此外，MySQL还有ISAM、CSV、BLACKHOLE、PERFORMANCE_SCHEMA等其他几种引擎。需要注意的是，随着MySQL版本的升级，一些存储引擎可能会被弃用或者删除。因此在使用时，需要参照相应版本的MySQL文档或者咨询相关技术人员。

12.说一下 MySQL 的行锁和表锁？

        MySQL支持行级锁和表级锁，区别如下：

• 表锁：锁定整个表，会影响整个表的操作。适用于少量更新操作或需要保证数据一致性的情 况。
• 行锁：只锁定操作的行，不影响其他行的操作。适用于并发性能要求较高的情况。

MySQL中的行锁和表锁是用于控制并发访问数据库的机制。

行锁（Row Lock）是对数据库中的某一行进行加锁，以实现对这一行的并发访问的控制。在MySQL的InnoDB存储引擎中，行锁是通过索引加载的，即只有当SQL语句使用索引时，才会对相应的行进行加锁。如果没有使用索引，MySQL将会对全表进行扫描，并对所有数据行进行加锁。行锁适用于高并发写入的情况，因为它能够减少锁冲突的几率并提高并发度。然而，行锁也可能会导致死锁问题，例如当两个事务分别对不同的行进行加锁时，可能会出现死锁的情况。

表锁（Table Lock）是对数据库中的整张表进行加锁，以实现对表的并发访问的控制。在MySQL的存储引擎中，表锁不会出现死锁的情况，因为它是针对整张表进行加锁，不会出现对不同行的并发访问冲突的情况。然而，由于表锁会对整张表进行加锁，因此当事务需要更新大部分或者全部数据时，使用表锁会导致执行效率低下和冲突增多。在这种情况下，使用行锁可能会导致更高的并发度和更少的冲突。

13.说一下乐观锁和悲观锁？

        乐观锁和悲观锁是并发控制的两种策略：

• 悲观锁：假设并发冲突的可能性较高，先加锁再进行操作，保证操作的独占性。适用于对数 据一致性要求较高的情况。
• 乐观锁：假设并发冲突的可能性很低，不加锁进行操作，只在操作完成后根据数据版本等校 验数据的一致性。常用的方式有CAS（Compare and Swap）等。

乐观锁和悲观锁是两种常见的并发控制技术，它们用于解决多线程或多进程访问同一资源时的数据竞争问题。

悲观锁（Pessimistic Locking）是一种保守的锁机制，它假设每次访问数据时都会发生冲突，因此在进行读写操作前都会对数据进行加锁，以保证数据的一致性和完整性。悲观锁适用于写操作较多的情况，因为它会阻塞其他所有操作，直到当前操作完成。例如，在数据库中，使用SELECT FOR UPDATE语句可以实现对数据的悲观锁。

乐观锁（Optimistic Locking）则是一种乐观的锁机制，它假设冲突不太可能发生，因此在数据进行读写操作前不会进行加锁。而是在更新数据时检查是否存在冲突，如果存在冲突则进行相应的处理。乐观锁适用于读操作较多的情况，因为它不会阻塞其他操作。在数据库中，使用版本号机制或者CAS机制可以实现乐观锁。

14.MySQL 问题排查都有哪些手段？

        MySQL问题排查可以使用以下手段：

• 执行计划分析：使用 EXPLAIN 关键字分析SQL语句的执行计划，查看索引使用情况。
• 锁信息查看：使用 SHOW ENGINE INNODB STATUS 查看当前锁信息，了解是否有锁等待问 题。
• 系统状态查看：使用 SHOW STATUS 查看MySQL的系统状态信息，了解系统的负载情况。
• 慢查询分析：使用 SHOW VARIABLES 查看 slow_query_log 和 long_query_time 设置，分 析慢查询日志。
• 查看错误日志：查看MySQL的错误日志，了解是否有异常或错误发生。

MySQL问题排查的常见手段包括：

1. 搜索日志文件：检查MySQL的错误日志文件，了解可能发生的错误。
2. 检查MySQL配置：检查MySQL配置文件，确保正确地设置了所有选项，以避免可能的问题。
3. 检查MySQL服务：检查MySQL服务是否正常工作，如果服务出现故障，可以尝试重新启动它以纠正问题。
4. 检查MySQL查询：检查MySQL查询以确保它们正确并且没有发生编码错误。
5. 检查MySQL性能：检查MySQL的性能，以确保它正常运行，而不会出现超时或其他性能问题。
6. 检查MySQL安全：检查MySQL的安全设置，以确保保护数据免受攻击。
7. 检查MySQL兼容性：检查MySQL的兼容性，以确保它可以与其他系统和应用程序正确地交互。
8. 分析慢查询日志：找出性能瓶颈。使用工具如MySQL Enterprise Monitor或Percona Toolkit进行性能分析。使用EXPLAIN分析慢查询的执行计划。使用系统函数和状态变量监控数据库的性能和状态。
9. 使用第三方监控工具：如Zabbix、Nagios、Prometheus等来监控MySQL性能。利用performance_schema来监控MySQL性能。使用pt-stalk、pt-pmp、pt-heartbeat等工具来监控数据库。
10. 使用调优工具：如MySQLTuner和mysqltuner.pl来优化数据库性能。
11. 分析数据库错误日志：了解数据库出现的错误。
12. 使用工具进行诊断：例如使用mysqldumpslow或pt-query-digest分析慢查询日志；使用Percona之类的工具来诊断数据库问题；使用调优工具如MySQLTuner和mysqltuner.pl来优化数据库性能。

15.如何做 MySQL 的性能优化？

MySQL性能优化的方法有很多，可以从以下几个方面入手：

• 使用索引：根据查询的情况添加适当的索引，加快数据检索速度。
• 优化 SQL 语句：编写高效的 SQL 语句，避免全表扫描、使用合适的连接方式等。
• 适当分区：根据数据的特点进行分区存储，提高查询效率。
• 控制并发：合理设置事务隔离级别、避免锁冲突、使用乐观锁等。
• 配置优化：根据硬件资源和负载情况，适当调整MySQL的配置参数。
• 定期维护：定期清理无用数据、优化索引、重新分析表等，保持数据库的良好状态。
• 合理设计表结构：避免冗余字段和多余的关联表，减少查询的复杂性

MySQL的性能优化可以从多个方面进行，以下是一些常见的优化手段：

1. 优化查询性能：

   • 尽量减少全表扫描，通过使用索引优化查询。
   • 避免在WHERE子句中使用非索引字段。
   • 优化COUNT()查询，count(*)会忽略所有列，直接统计行数，如果只需要一行数据，可以使用LIMIT 1。
   • 优化关联查询，确定ON或者USING子句的列上有索引。
   • 尽可能使用关联查询来替代子查询。

2. 创建合适的索引：索引可以显著提高查询性能，但过多或不合适的索引也会降低写入性能。创建索引时，应选择具有高差异性的列，并避免冗余索引。

3. 优化数据类型：选择合适的数据类型可以显著提高查询性能。例如，使用整型代替字符型来存储数字可以减少存储空间和提高比较效率。

4. 调整MySQL配置：通过修改MySQL配置文件来优化性能。例如，增加缓冲区大小、调整查询缓存设置等。

5. 定期清理和优化表：定期使用OPTIMIZE TABLE命令可以清理无效的索引、修复表结构问题，从而提高性能。

6. 使用分区表：对于大型表，使用分区可以减少查询时间和提高并发性能。

7. 优化服务器硬件和操作系统：通过升级硬件和优化操作系统配置来提高MySQL的性能。

8. 使用更快的存储设备：例如固态硬盘（SSD）代替传统的机械硬盘（HDD），可以显著提高I/O性能。

9. 调整MySQL复制设置：如果使用MySQL复制功能，可以调整复制设置以减少延迟和提高性能。

10. 使用缓存技术：通过使用缓存技术，如Memcached或Redis，可以减少数据库访问次数，从而提高性能。