文章目录 一、索引相关（1）什么是索引?（2）索引是个什么样的数据结构呢?（3）为什么使用索引？（4）主键和索引的区别?（5）说一说索引的底层实现？（6）索引有哪些优缺点？（7）联合索引是什么?（8）MySQL索引种类（9）索引
索引是一种数据结构，可以帮助我们快速的进行数据的查找。
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在 Mysql 中使用较多的索引有 Hash 索引，B+ 树索引等
可以大大加快数据的检索速度
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
将随机io变为顺序IO。
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
主键、外键及约束的作用：保证数据的完整性
索引的作用：索引是一个数据结构，用来快速访问数据库表格或者视图里的数据，加快数据库的搜索引擎对数据的检索效率；
Hash索引
基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（hash code），并且Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针。
索引的优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
索引的缺点
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。
mysql 可以使用多个字段同时建立一个索引，叫做联合索引
普通索引
唯一索引(主键索引、唯一索引)
联合索引
全文索引
空间索引
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询
把创建了索引的列的内容进行排序
事务（Transaction）指的是一个操作序列，该操作序列中的多个操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位，是数据库环境中的逻辑工作单位
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120952001
恢复机制是通过回滚日志实现的，所有事务进行的修改都会先记录到这个回滚日志中，然后在对数据库中的对应行进行写入。当事务已经被提交之后，就无法再次回滚了。
在整个系统发生崩溃、数据库进程直接被杀死后，当用户再次启动数据库进程时，还能够立刻通过查询回滚日志将之前未完成的事务进行回滚，这也就需要回滚日志必须先于数据持久化到磁盘上，是我们需要先写日志后写数据库的主要原因。
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120955265
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120955265
当数据库有并发事务的时候,可能会产生数据的不一致,这时候需要一些机制来保证访问的次序,锁机制就是这样的一个机制
就像酒店的房间,如果大家随意进出,就会出现多人抢夺同一个房间的情况,而在房间上装上锁,申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来,其他人只有等他使用完毕才可以再次使用.
按照 锁的粒度 划分可以分成：
行锁
表锁
页锁
按照 使用的方式 划分可以分为：
共享锁
排它锁
按照 思想 的划分：
乐观锁
悲观锁
行级锁：
描述：行级锁是mysql中锁定粒度最细的一种锁。表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突，其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。
特点：开销大，加锁慢，会出现死锁。发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
表级锁：
描述：表级锁是mysql中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分mysql引擎支持。
特点： 开销小，加锁快，不会出现死锁。发生锁冲突的概率最高，并发度也最低。
页级锁：
描述：页级锁是 MySQL 中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。
特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般。
是指二个或者二个以上的进程在执行时候，因为争夺资源造成相互等待的现象，进程一直处于等待中，无法得到释放，这种状态就叫做死锁。
批量入库，存在则更新，不存在则插入
发起死锁检测，发现死锁之后，主动回滚死锁中的事务，不需要其他事务继续
设置超时时间，一直等待直到超时
客户端请求->
2.连接器（验证用户身份，给予权限） ->
3.查询缓存（存在缓存则直接返回，不存在则执行后续操作）->
4.分析器（对SQL进行词法分析和语法分析操作） ->
5.优化器（主要对执行的sql优化选择最优的执行方案方法） ->
6.执行器（执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口）->
7.去引擎层获取数据返回（如果开启查询缓存则会缓存查询结果）
简单概括：
连接器：管理连接、权限验证；
查询缓存：命中缓存则直接返回结果；
分析器：对SQL进行词法分析、语法分析；（判断查询的SQL字段是否存在也是在这步）
优化器：执行计划生成、选择索引；
执行器：操作引擎、返回结果；
存储引擎：存储数据、提供读写接口。
select distinct
from
left join
on
where
group by
having
ording by
desc
limit
触发器：使用触发器可以定制用户对表进行【增、删、改】操作时前后的行为,触发器无法由用户直接调用，而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的
函数：是MySQL数据库提供的内部函数(当然也可以自定义函数)。这些内部函数可以帮助用户更加方便-的处理表中的数据
视图：视图是虚拟表或逻辑表，它被定义为具有连接的SQL SELECT查询语句。
存储过程：存储过程是存储在数据库目录中的一坨的声明性SQL语句，数据库中的一个重要对象,有效提高了程序的性能
视图是一种虚拟的表，通常是有一个表或者多个表的行或列的子集，具有和物理表相同的功能 游标是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。
视图本质上就是：一个查询语句，是一个虚拟的表，不存在的表，你查看视图，其实就是查看视图对应的sql语句
一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/120956605
简化用户操作：视图可以使用户将注意力集中在所关心地数据上，而不需要关心数据表的结构、与其他表的关联条件以及查询条件等。
视图主要用于简化检索，保护数据，并不用于更新，而且大部分视图都不可以更新。
1、提高数据的检索速度；
2、保证数据的唯一性；
3、保证实体的完整性；
https://blog.csdn.net/QiuHaoqian/article/details/115624288
密码散列，盐，用户身份证号等固定长度的字符串应该使用 char 而不是 varchar 来存储，这样可以节省空间且提高检索效率。
Drop直接删掉表;
Truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始 ;
Delete删除表中数据，可以加where字句
主键为候选键的子集，候选键为超键的子集，而外键的确定是相对于主键的。
指一个列或者是多个列的组合，它的值能唯一地标识表中的每一行。
主键是一种特殊的索引，并且是唯一性索引的一种，定义为：PRIMARY KEY
在两个表的关系中，主键用来在一个表中引用来自于另一个表中的特定记录。
主键有那些特点
1、一个表中只能有一个主键；
2、主键可以是一个字段，也可以是多个字段组成主键；
3、设置为主键的字段不能重复；
4、设置为主键的字段不能为空；
主键的优势
1、提高数据的检索速度；
2、保证数据的唯一性；
3、保证实体的完整性；
主键、外键、索引的区别
定义：
主键：唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空
外键：表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
索引：该字段没有重复值，但可以有一个空值
作用：
主键：用来保证数据完整性
外键：用来和其他表建立联系用的
索引：是提高查询排序的速度
个数：
主键：主键只能有一个
外键：一个表可以有多个外键
索引：一个表可以有多个唯一索引
1、最大长度：
char最大长度是255个字符，varchar最大长度是65535个字符。
2、char是定长的，不足的部分会用隐藏空格填充，varchar是不定长的。
当向char中插入数据时，如果该数据小于定义的长度，那么就会用空格填充不足的部分；
当向varchar中插入数据时，如果数据小于定义的长度，那么按数据的实际长度存储，即插入多长就存多长；当要存储的数据的实际长度大于定义的长度时，会对该数据进行自动截取。
3、空间使用：
char会浪费空间，varchar会更加节省空间。
4、查找效率：
char查找效率会很高，varchar查找效率会更低。
因为char的长度固定，故char的存取速度还是要比varchar快得多，存储与查找会更加方便；但是char也为此付出了空间的代价，因为其长度固定，所以会占据多余的空间，可谓是以空间换取时间效率。varchar则刚好相反，是以时间换空间，存储与查找相比于char效率更低一些。
5、尾部空格：
char插入时可省略，varchar插入时不会省略，但查找时省略。
首先int(10)的10表示显示的数据的长度，不是存储数据的大小；
varchar(10)的10表示存储数据的大小，即表示存储多少个字符。
left join：左关联，主表在左边，右边为从表。如果左侧的主表中没有关联字段，会用null 填满
right join：右关联 主表在右边和letf join相反
inner join： 内关联只会显示主表和从表相关联的字段，不会出现null
数据库约束用于保证数据库、表数据的完整性（正确性和一致性）。
可以通过定义约束\索引\触发器来保证数据的完整性。总体来讲,约束可以分为:
主键约束：primary key；
外键约束：foreign key；
唯一约束：unique；
检查约束：check；
空值约束：not null；
默认值约束：default；
排查过程：
使用top 命令观察，确定是mysqld导致还是其他原因。
在服务器上执行mysql -u root -p之后，输入show full processlist; 可以看到正在执行的语句。
找出消耗高的 sql，看看执行计划是否准确， 索引是否缺失，数据量是否太大。
处理：
kill 掉这些线程(同时观察 cpu 使用率是否下降)，
进行相应的调整(比如说加索引、改 sql（首先是缩减查询范围）、改内存参数)
重新跑这些 SQL。
count(*) ：统计所有的行数，包括为null的行（COUNT(*)不单会进行全表扫描，也会对表的每个字段进行扫描。
count(1)包括了忽略所有列，用1代表代码行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL。
count(列名)只包括列名那一列，在统计结果的时候，会忽略列值为空。
占用空间区别：空值(’’)的长度是0，是不占用空间的；而的NULL长度是NULL，是占用空间的
2.插入/查询方式区别：NULL值查询使用is null/is not null查询，而空值(’’)可以使用=或者!=、<、>等算术运算符。
3.COUNT 和 IFNULL函数：使用 COUNT(字段) 统计会过滤掉 NULL 值，但是不会过滤掉空值。
1.数据存储方式：非关系型数据库的存储方式是KEY-VALUE的形式、文档等形式，而关系型数据库只支持单一的存储方式。
2.查询效率：关系型数据库存储于磁盘，非关系型数据库存储于缓存，效率比关系型数据库更高。
3.事务：关系型数据库支持事务处理，可进行事务回滚。
4.成本：非关系型数据库基本是开源的，不需要像oracle花费大量的成本购买
https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/127169680
数字类型：
（1）非万不得已不要使用DOUBLE，不仅仅只是存储长度的问题，同时还会存在精确性的问题。
2、字符类型：
（1）非万不得已不要使用 TEXT 数据类型，其处理方式决定了他的性能要低于char或者是varchar类型的处理。
（2）对于定长字段，建议使用 CHAR 类型，不定长字段尽量使用 VARCHAR，且设定适当的最大长度，而不是非常随意的给一个很大的最大长度限定，因为不同的长度范围，MySQL也会有不一样的存储处理。
char(n) 不管该字段是否存储数据，都占n个字符的存储空间；varchar 不存的时候不占空间，存多长数据就占多少空间，可以节省存储空间。
1、任何查询也不要出现select *
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null-- 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=
4、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
5、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3)-- 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
6、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
7、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
8、减少跨库查询或多表连接操作
9、将常用的查询放入到缓冲
对作为查询条件和 order by的字段建立索引
避免建立过多的索引，多使用组合索引
在业务系统中，除了使用主键进行的查询，其他的我都会在测试库上测试其耗时，慢查询的统计主要由运维在做，会定期将业务中的慢查询反馈给我们。慢查询的优化首先要搞明白慢的原因是什么？是查询条件没有命中索引？是load了不需要的数据列？还是数据量太大？所以优化也是针对这三个方向来的，
(1)首先分析语句，看看是否load了额外的数据，可能是查询了多余的行并且抛弃掉了，可能是加载了许多结果中并不需要的列，对语句进行分析以及重写。
(2)分析语句的执行计划，然后获得其使用索引的情况，之后修改语句或者修改索引，使得语句可以尽可能的命中索引。
(3)如果对语句的优化已经无法进行，可以考虑表中的数据量是否太大，如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。
（1）一个复杂查询还是多个简单查询
（2）MySQL内部每秒能扫描内存中上百万行数据，相比之下，响应数据给客户端就要慢得多
（3）使用尽可能小的查询是好的，但是有时将一个大的查询分解为多个小的查询是很有必要的。
（6）一次性删除1000万的数据要比一次删除1万，暂停一会的方案更加损耗服务器开销。
（8）执行单个查询可以减少锁的竞争。
（10）查询效率会有大幅提升。
（11）较少冗余记录的查询。
（1）访问数据太多导致查询性能下降
（2）确定应用程序是否在检索大量超过需要的数据，可能是太多行或列
（3）确认MySQL服务器是否在分析大量不必要的数据行
（4）避免犯如下SQL语句错误
（5）查询不需要的数据。解决办法：使用limit解决
（6）多表关联返回全部列。解决办法：指定列名
（7）重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。
（8）重复查询相同的数据。解决办法：可以缓存数据，下次直接读取缓存
（9）是否在扫描额外的记录。
（10）使用索引覆盖扫描，把所有的列都放到索引中，
（11）改变数据库和表的结构，修改数据表范式
(1)应用服务器与数据库服务器建立一个连接
(2)数据库进程拿到请求sql
(3)解析并生成执行计划，执行
(4)读取数据到内存并进行逻辑处理
(5)将读取到的数据封装到一个响应，发送结果到服务端
(6)服务端将响应返回到客户端
(7)关掉连接，释放资源
由于内存是有限的，当计算机内存中存在大量的相互（循环）引用计数时，会占用大部分的内存；当新的变量进来时，但是内存不够用了，所以不会去开辟新的内存
来源地址：https://blog.csdn.net/YZL40514131/article/details/128529226
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本文标题: 数据库面试题总结
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