Java面经——数据库

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Java面经数据库

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因为笔者学习的是mysql，所以本篇文章的面试问题主要以mysql为主。

基础部分

1.mysql有哪些数据类型？

2.char和varchar的区别是什么？

varchar是变长而char的长度是固定的。

3.FLOAT和DOUBLE的区别是什么？

4.varchar和text的区别是什么？

5.DROP、TRUNCATE、DELETE的区别是什么？

DROP:

  1. drop是DDL，会隐式提交，所以，不能回滚，不会触发触发器。
  2. drop语句删除表结构及所有数据，并将表所占用的空间全部释放。
  3. drop语句将删除表的结构所依赖的约束，触发器，索引，依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为invalid状态。

TRUNCATE:

  1. truncate是DDL，会隐式提交，所以，不能回滚，不会触发触发器。
  2. truncate会删除表中所有记录，并且将重新设置高水线和所有的索引，缺省情况下将空间释放到minextents个extent，除非使用reuse storage，。不会记录日志，所以执行速度很快，但不能通过rollback撤消操作（如果一不小心把一个表truncate掉，也是可以恢复的，只是不能通过rollback来恢复）。
  3. 对于外键（foreignkey ）约束引用的表，不能使用 truncate table，而应使用不带 where 子句的 delete 语句。
  4. truncate table不能用于参与了索引视图的表。

DELETE:

  1. delete是DML，执行delete操作时，每次从表中删除一行，并且同时将该行的的删除操作记录在redo和undo表空间中以便进行回滚（rollback）和重做操作，但要注意表空间要足够大，需要手动提交（commit）操作才能生效，可以通过rollback撤消操作。
  2. delete可根据条件删除表中满足条件的数据，如果不指定where子句，那么删除表中所有记录。
  3. delete语句不影响表所占用的extent，高水线(high watermark)保持原位置不变。

6.创建索引的SQL语句

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)

7.什么是触发器？

触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。

8.创建触发器的SQL语句

例如：在插入之前执行批量SQL

CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT
ON table_name
FOR EACH ROW
BEGIN
    SQL1;
    SQL2;
    SQL3;
END

9.mysql触发器的六中触发条件

10.创建视图的SQL语句

CREATE VIEW v AS SELECT * FROM table;

11.创建视图之后的表真实存在吗？

不是，视图只是将查询的复杂SQL语句进行记录，方便后续使用，使用时用视图可直接替代复杂的SQL语句，不会开辟空间存储表结果。

12.内连接、左连接、右连接、全连接的区别

内连接：

SELECT * FROM table_a INNER JOIN table_b ON a = b

把表连接时table_a与table_b之间匹配的数据行查询出来，两张表之间数据行均满足匹配，即同时满足ON语句后面的条件。

左（外）连接：

SELECT * FROM table_a LEFT JOIN table_b ON a = b

查询结果以table_a表数据为主，无论是否满足ON的条件，均会查询出左表（table_a）的数据，而右表（table_b）只有满足ON的条件才会被查询出，不满足左表的数据项用NULL填充。

右（外）连接：

SELECT * FROM table_a RIGHT JOIN table_b ON a = b

查询结果以table_b表数据为主，无论是否满足ON的条件，均会查询出右表（table_b）的数据，而左表（table_a）只有满足ON的条件才会被查询出，不满足右表的数据项用NULL填充。

全连接

(SELECT * from table_a ) UNION (SELECT * from table_b )

求两个表的并集。

13.常用关键字

索引部分

14.二叉查找树索引的原理及其缺点

原理：使用二叉查找树作为索引存储的数据结构，平均查询时间复杂度为O(logn)。

缺点：存储数据量小，无法保证树的高度。树越高查询效率越低，数据库磁盘IO操作越多，极端情况下查询时间复杂度为O(n)。

15.B树索引的原理及其优缺点

原理：B树又称平衡多路查找树，底层采用B树作为索引存储的数据结构，一个节点可存储多个索引，并且满足二叉查找树的条件。检索深度不确定，可能检索到非叶子节点就结束，也可能检索到叶子节点才结束。

优缺点：由于B树的特性，控制了树的平衡度，减少了磁盘IO的操作次数，存储索引的容量增大，平均查询时间复杂度为O(logn)，B树为许多数据库引擎所使用。缺点是不支持范围查询。

16.B+树索引的原理及其与B树的区别

原理：使用B+树为索引存储的数据结构，数据全部存储在叶子节点，非叶子节点仅用来存储索引不存储数据，所有的检索都必须从根部检索到叶子节点才能结束。叶子节点尾部有一个指针，指向下一叶子结点的尾部，有利于范围查找。

与B树区别：

17.Hash索引的原理及其优缺点

原理：Hash索引内部使用Hash表进行存储数据，其原理和Java中的HashMap类似。通过对Keys进行求hash散列值对应到相应的bucket位置，然后再将bucket的数据全部加载到内存中，在bucket中进行线性查询目标数据位置。理论上查询效率比B树和B+树效率都高。

优点：

缺点：

18.密集索引和稀疏索引的区别

在mysql中InnoDB引擎使用的是密集索引，MyIsam使用的稀疏索引。InnoDB中一定会有一个密集索引，如果定义了主键那么它就是密集索引，如果没有那就取第一个唯一非空索引作为密集索引，如果都没有那么内部会生成一个隐藏索引作为密集索引。

19.mysql中有哪些索引？

20.为什么要使用索引？

索引可以避免全表扫描去查找数据，提升检索效率。

21.什么样的数据可以成为索引？

主键、唯一键等，能区分字段唯一性的数据。（字段重复太多不宜建立索引，反而会降低检索速率，比如性别）

22.如何定位并优化Sql？

23.索引是建立的越多越好吗？

答案是否定的，数据量比较小的数据不需要建立索引，建立索引会增加额外的开销，并且需要更多消耗去维护索引，建立索引越多维护成本越多，同时索引也需要存储空间，索引越多需要消耗的存储空间也就越大。

数据库事务

24.MyIsam和InnoDB在锁方面的区别是什么？

25.数据库中锁的分类

26.解释一下排它锁和共享锁

27.排它锁和共享锁的兼容性

仅共享锁和共享锁是兼容，其余所有情况不兼容。在mysql中默认select为共享锁，update、delete、insert为排它锁。当然在执行select命令时也可设定锁类型。

select * from table for update; # 排他查，使用排他锁

select * from table lock in share mode; # 共享查，使用共享锁

X：排它锁。S：共享锁

28.MyIsam和InnoDB各自使用的场景是什么？

MyIsam：

InnoDB：

29.数据库事务的四大特性（ACID）是什么？

30.介绍一下四大隔离级别？

  1. 读未提交（Read uncommitted），就是一个事务能够看到其他事务尚未提交的修改，这是最低的隔离水平，允许脏读出现。
  2. 读已提交（Read committed），事务能够看到的数据都是其他事务已经提交的修改，也就是保证不会看到任何中间性状态，当然脏读也不会出现。读已提交仍然是比较低级别的隔离，并不保证再次读取时能够获取同样的数据，也就是允许其他事务并发修改数据，允许不可重复读和幻象读（Phantom Read）出现。
  3. 可重复读（Repeatable reads），保证同一个事务中多次读取的数据是一致的，这是 MySQL InnoDB 引擎的默认隔离级别，但是和一些其他数据库实现不同的是，可以简单认为 MySQL 在可重复读级别不会出现幻象读。
  4. 串行化（Serializable），并发事务之间是串行化的，通常意味着读取需要获取共享读锁，更新需要获取排他写锁，如果 SQL 使用 WHERE 语句，还会获取区间锁（MySQL 以 GAP 锁形式实现，可重复读级别中默认也会使用），这是最高的隔离级别。

其他

31.关系数据库的三大范式是什么？

  1. 第一范式（1NF）：在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。简而言之，第一范式就是无重复的列。
  2. 第二范式（2NF）：满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF），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。为实现区分通常需要为表加上一个列，以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。第二范式（2NF）要求实体的属性完全依赖于主关键字，简而言之，第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。
  3. 第三范式（3NF）：满足第三范式（3NF）必须先满足第二范式（2NF）。简而言之，第三范式（3NF）要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。

32.简述一下关系型数据库和非关系型数据库的优劣

关系型数据库的优势：

  1. 保持数据的一致性（事务处理）
  2. 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处）
  3. 可以进行Join等复杂查询

关系型数据库的不足：

  1. 大量数据的写入处理
  2. 为有数据更新的表做索引或表结构（schema）变更
  3. 字段不固定时应用
  4. 对简单查询需要快速返回结果的处理

非关系型数据库的优势：

  1. 性能NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
  2. 可扩展性同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。

非关系型数据库的不足：

  1. 不提供关系型数据库对事务的处理。
  2. 不支持复杂查询

33.SQL语句优化

  1. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
  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=0
  1. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
  2. 用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤
  3. 尽量使用join连表查询，减少数据遍历次数
  4. 查询时能走索引就走索引

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最后编辑时间为: 2019/04/25 08:41

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