《2021年国企面试数据库必备知识点包含索引、范式、事务、封锁、引擎等》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2021年国企面试数据库必备知识点包含索引、范式、事务、封锁、引擎等（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1 关系型数据库和非关系型数据库的优缺点2 常用的sql语句包括数据库定义语言（DDL）：CREATE、DROP、ALTERCREATE创建数据库：CREATE DATABASE db_name;ALTER修改数据库的表结构ALTER TABLE table_name ADD 列名称 类型；DROP删除数据库：DROP DATABASE db_name;数据库操作语言（DML）：INSERT、UPDATE、DELETEINSERT向表中插入一行：INSERT INTO table_name (列1, 列2,.) VALUES (值1, 值2,.)UPDATE更新表中的一行：UPDATE 表名称
2、 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值DELETE 删除表中的一行：DELETE FROM表名称 WHERE 列名称=值。数据库控制语言（DCL）：Grant，RevokeGrant赋权限：CRANT select, insert, update, delete ON testdb.* TO common_user%Revoke撤销权限：REVOKE select, insert, update, delete ON testdb.* TO common_user%事务控制语言（TCL）：COMMIT，ROLLBACK3 join表A有：张三，李四。 表B有：李四，王五。内连
3、接的结果：李四。外连接包括：左连接、右连接、全连接。左连接的结果：张三，李四。（返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录）右连接的结果：李四，王五。（返回匹配的记录，以及表 B多余的记录）全连接：张三、李四、王五。4 索引4.1 聚集索引（左）和非聚集索引聚集索引规定数据在表中的物理顺序（索引的排序方式和数据的排序方式是一样的），因此一个表只能有一个聚集索引（但他可以包含多列）。它能使查询性能变好而降低Insert、Update的效率。聚集索引的使用场景：1） 查询命令的返回结果是以该字段为排序依据的。2） 查询的结果返回一个区间的值。3） 查询结果返回某值相同的大量结果集。非聚集索引：索引顺序
4、和物理存储数据不同。一张表可以创建多个。使用场景：1） 查询所获取的数据量比较少。2） 某字段的数据唯一性比较高。4.2 聚簇索引和非聚簇索引聚簇索引：把数据行和键值一起存储在二叉树的叶子节点里。非聚簇索引：叶子节点只存储键值。4.3 结合引擎理解索引Mysql有两种引擎：Innodb和MyISAMMyISAM的索引文件和数据分离存储。索引文件只保存数据记录的地址。MyISAM引擎使用B+树索引，叶节点只存放索引值，data域存放数据记录的地址。Innodb也使用B+树索引，键值和数据行一起存放在叶节点中。4.4 索引的底层实现（B+树）不使用hash表的原因：没办法高效的完成范围查找。不使用
5、二叉查找树的原因：id自增的情况下，二叉排序树极端不平衡，退回线性链表。不使用红黑树的原因（红黑树是一种旋转和变色维持自平衡的二叉树，是AVL树和二叉查找树的一种折中）：是黑平衡的，不能完全解决右倾趋势。不使用AVL树（AVL是严格平衡的）：每个叶节点只存储一个数据，IO开销大。B+树是一棵平衡m叉排序树。所有叶节点位于同一层，且按从小到大的顺序存放关键码，各个叶节点之间顺序连接，方便了范围查找。非叶节点仅用于索引作用，跟记录有关的信息均存放在叶子节点中。所有叶节点构成一个有序的链表（便于区间查找和便利）。B+树和B树的区别：（1） B树的节点存储的是数据，而B+树的节点存储的是索引，B+树叶
6、子节点存储所有的数据。（2） B+树叶子节点串起来形成一个链表方便范围查找和全表扫描。4.5 什么是覆盖索引，回表？覆盖索引就是select的所有列被索引覆盖，也就是仅通过检索索引就能够获取所有想要的数据，而不需要去读取表的数据。Where语句有like时，不会执行覆盖查询。5 范式1范式：数据库的每一列不可拆分。2范式：在1范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，不能依赖一部分主键。3范式：在2范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不能依赖于其他非主键（无传递依赖）。BCNF：在1范式的基础上，没有传递依赖。6 数据库的完整性（1） 实体完整性：主键不能为空，也不能有相同值（2） 参照完整性：外
7、键不能为空，（3） 用户自定义完整性：对字段属性的约束。7 事务事务是数据库中的一个单独执行单元，由有限的数据库操作序列构成。这些操作要么全执行，要么全都不执行。ACID属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。原子性：事务要么全部完成、要么全部取消。隔离性：两个或多个事务同时执行，将事务的操作隔离开来。持久性：一旦事务提交，不管发生什么，数据要保存在数据库中。一致性：事务执行前后，数据库必须保持一致的状态。依赖原子性和隔离性。隔离级别：串行化：最高级别的隔离，两个同时执行的事务串行执行。可重复读：事务成功新增一条数据（已提交），对其他事务是可见的。会出现幻影读。（幻影读：T1新增了一条数据，T2
8、两次count结果不一样。） 事务成功修改一条数据对其他数据则是不可见的。提交的读（不可重复读）：事务成功修改的数据对其他数据可见，会出现幻影读和不可重复读，（不可重复读：T1修改的数据使T2两次读取的数据不一样）未提交的读：事务未成功修改的数据对其他数据可见，会出现幻影读、不可重复读和脏读。（脏读：T2读取了T1修改的数据，T1又回滚了。）8 封锁1 共享锁S和排他锁X排它锁（Exclusive）：X锁，又称写锁。共享锁（Shared）：S锁，又称读锁。规定：如果一个事务对对象A添加了X锁，就可以对对象进行读取和更新操作，此过程其他事务不能对该对象增加任何锁。如果一个事务对对象A加了S锁，就
9、可以对对象A进行读取操作，但是不能进行更新操作，加锁期间，其他事务可以对A加S锁，不能加X锁。只有S锁和S锁是兼容的。意向锁（IX/IS）：一个事务在对某个数据行加X锁之前，必须先获得表的IX锁。一个事务在对某个数据行家S锁之前，必须先获得表的IS锁或者更强的锁。IX/IS锁之间都是兼容的。S锁与S锁/IS锁之间是兼容的。封锁协议：一级封锁协议：事务要修改数据时必须加X锁。直至修改完毕释放。可以解决丢失修改问题。二级封锁协议：在一级锁的基础上，要求事务读取数据时必须加S锁，读完立即释放。可以解决脏读的问题。三级封锁协议：在二级的基础上，要求事务读取数据时必须加S锁，直至事务结束时释放。解决不可
10、重复读的问题。可串行化调度是指通过并发控制，使得并发执行的事务结果与某个串行执行的事务结果相同。2 乐观锁与悲观锁悲观锁：总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。乐观锁：总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁
11、，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。版本号方法：在数据表中加上一个版本号version字段，当程序更新数据时，不仅要读取数据，也要读取数据的版本号。提交更新时判断version是否有冲突。有冲突则更新失败。CAS【compareAndSwap】:当多个线程尝试使用CAS同时更新同一个
12、变量时，只有其中一个线程能更新变量的值，而其它线程都失败，失败的线程并不会被挂起，而是被告知这次竞争中失败，并可以再次尝试。CAS是一种非阻塞式的同步方式。内存位置V，预期值A，新值B。如果V=A时，CAS通过原子方式用新值B来更新V的值，否则不会执行任何操作3 MVCC多版本并发控制只适用于可重复读和不可重复读两种级别，提供一种类似快照的方式，使得读和写不冲突。是一种用来解决读-写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单向增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读操作只读该事务开始前的数据库的快照。 这样在读操作不用阻塞写操作，写操作不用阻塞读操作的同时，避免了脏读和不可重
13、复读9 引擎Innodb引擎：Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持。并且还提供了行级锁和外键的约束。它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。使用的是聚簇索引（叶子节点存储了主键和整行数据）。MyIASM引擎(原本Mysql的默认引擎)：不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。使用的非聚簇索引（叶子节点存储了主键和数据记录的地址）。适用大量查询少量的插入的情形。MEMORY引擎：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。MyISAM的查询性能更优；Innodb的插入性能更优；为什么MyISAM的查询性能更优？因为MyISAM是非聚集索引，叶子节点存储的是数据的物理
14、地址，查询到物理地址再去对应的位置查找数据就可以了。Innodb底层是聚集索引，mysql会在建表的时候建立主键索引树，而其他字段的索引树的叶子节点存储的是主键的值，查找到主键的值之后再去主键索引树里查找数据，因此MyISAM的查询性能更优。最左前缀匹配：创建多列联合索引时，把where子句中使用最频繁的一列放在最左边，mysql索引查询遵循最左前缀匹配原则，即创建一个(k1,k2,k3)的索引，相当于创建了(k1),(k1,k2), (k1,k2,k3)三个索引。10 优化1 对查询进行优化，应该尽量避免全表扫描，首先尽量在Where和order by涉及的列上建立索引。2尽量避免在where上使用！=或者is null或者，否则引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。11 varchar和char的区别Char是定长字段，申请了char（10），无论实际存储多少内容，该字段都占用10个字符。Varchar是变长的，申请的是最大长度，占用的空间是实际使用的长度+1,最后一个字符的位置保存占用的长度。因此在能确定使用的长度时使用char因为char的查询效率高，不能确定时使用varchar。12 varchar(10)和int(10)的区别Varchar（10）表示申请的空间长度，也就是可存储的最大长度。Int(10)代表的是展示给用户的长度，不足的补0，不影响其在数据库的存储。
