數據庫常見面試題（附答案）

閱讀指南

文章目錄

1.事務四大特性

原子性，要么執行，要么不執行隔離性，所有操作全部執行完以前其它會話不能看到過程一致性，事務前后，數據總額一致持久性，一旦事務提交，對數據的改變就是永久的

2.數據庫隔離級別

多個事務讀可能會道理以下問題

臟讀：事務B讀取事務A還沒有提交的數據

不可重復讀：，一行被檢索兩次，并且該行中的值在不同的讀取之間不同時

幻讀:當在事務處理過程中執行兩個相同的查詢，并且第二個查詢返回的行集合與第一個查詢不同時

這兩個區別在于，不可重復讀重點在一行，幻讀的重點，返回的集合不一樣

示例圖，Id =1這一行

幻讀，返回的集合不一樣

隔離級別總結

3.MYSQL的兩種存儲引擎區別（事務、鎖級別等等），各自的適用場景

引擎特性

MYISAM

不支持外鍵，表鎖，插入數據時，鎖定整個表，查表總行數時，不需要全表掃描

INNODB

支持外鍵，行鎖，查表總行數時，全表掃描

4.索引有B 索引和hash索引

索引區別

Hash

hash索引，等值查詢效率高，不能排序,不能進行范圍查詢

數據有序,范圍查詢

5.聚集索引和非聚集索引

索引區別

聚集索引

數據按索引順序存儲，中子結點存儲真實的物理數據

非聚集索引

存儲指向真正數據行的指針

6.索引的優缺點，什么時候使用索引，什么時候不能使用索引

索引最大的好處是提高查詢速度，
缺點是更新數據時效率低，因為要同時更新索引
對數據進行頻繁查詢進建立索引，如果要頻繁更改數據不建議使用索引。
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7.InnoDB索引和MyISAM索引的區別

一是主索引的區別，InnoDB的數據文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和數據是分開的。二是輔助索引的區別：InnoDB的輔助索引data域存儲相應記錄主

8.索引的底層實現（B 樹，為何不采用紅黑樹，B樹）重點

樹區別

紅黑樹

增加，刪除，紅黑樹會進行頻繁的調整，來保證紅黑樹的性質，浪費時間

B樹也就是B-樹

B樹，查詢性能不穩定，查詢結果高度不致，每個結點保存指向真實數據的指針，相比B 樹每一層每屋存儲的元素更多，顯得更高一點。

B 樹

B 樹相比較于另外兩種樹,顯得更矮更寬，查詢層次更淺

9.B 樹的實現

一個m階的B 樹具有如下幾個特征：
1.有k個子樹的中間節點包含有k個元素（B樹中是k-1個元素），每個元素不保存數據，只用來索引，所有數據都保存在葉子節點。
2.所有的葉子結點中包含了全部元素的信息，及指向含這些元素記錄的指針，且葉子結點本身依關鍵字的大小自小而大順序鏈接。
3.所有的中間節點元素都同時存在于子節點，在子節點元素中是最大（或最小）元素
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10.為什么使用B Tree

索引查找過程中就要產生磁盤I/O消耗,主要看IO次數，和磁盤存取原理有關。根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。數據庫系統的設計者巧妙利用了磁盤預讀原理，將一個節點的大小設為等于一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入局部性原理與磁盤預讀

11.Sql的優化

1.sql盡量使用索引,而且查詢要走索引

2.對sql語句優化

為什么查詢優化對關系數據庫很重要_關系數據庫查詢優化的一般準則_庫查詢優化重要關系數據的方法

子查詢變成left join
limit 分布優化，先利用ID定位，再分頁
or條件優化，多個or條件可以用union all對結果進行合并（union all結果可能重復）
不必要的排序
where代替having,having 檢索完所有記錄，才進行過濾
避免嵌套查詢
對多個字段進行等值查詢時，聯合索引
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12.索引最左前綴問題

如果對三個字段建立聯合索引，如果第二個字段沒有使用索引，第三個字段也使用不到索引了

13.索引分類，索引失效條件

索引類型概念

普通索引

最基本的索引，沒有任何限制

唯一索引

與'普通索引'類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。

主鍵索引

它是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。

全文索引

針對較大的數據，生成全文索引很耗時好空間。

組合索引

為了更多的提高mysql效率可建立組合索引，遵循”最左前綴“原則

失效條件
條件是or,如果還想讓or條件生效，給or每個字段加個索引
like查詢，以%開發
內部函數
對索引列進行計算
is null不會用，is not null 會用
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14.數據庫的主從復制

復制方式操作

異步復制

默認異步復制，容易造成主庫數據和從庫不一致,一個數據庫為Master,一個數據庫為slave,通過Binlog日志,slave兩個線程，一個線程去讀master binlog日志，寫到自己的中繼日志一個線程解析日志，執行sql,master啟動一個線程,給slave傳遞binlog日志

半同步復制

只有把master發送的binlog日志寫到slave的中繼日志，這時主庫,才返回操作完成的反饋，性能有一定降低

并行操作

slave 多個線程去請求binlog日志

15.怎么解決

設置參數，開啟慢日志功能，得到耗時超過一定時間的sql

16.varchar和char的使用場景

類型使用場景

varchar

字符長度經常變的

char

用字符長度固定的

17.數據庫連接池的作用

維護一定數量的連接，減少創建連接的時間
更快的響應時間
統一的管理
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19.分庫分表，主從復制，讀寫分離

讀寫分離，讀從庫，寫主庫spring配置兩個數據庫，通過AOP（面向切面編程），在寫或讀方法前面進行判斷得到動態切換數據源。

20.數據庫三范式

級別概念

1NF

屬性不可分

2NF

非主鍵屬性，完全依賴于主鍵屬性

3NF

非主鍵屬性無傳遞依賴

為什么查詢優化對關系數據庫很重要_庫查詢優化重要關系數據的方法_關系數據庫查詢優化的一般準則

21.關系型數據庫和非關系型數據庫區別

關系型數據庫

優點
1、容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解；
2、使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型數據庫非常方便；
3、易于維護：豐富的完整性(實體完整性、參照完整性和用戶定義的完整性)大大減低了數據冗余和數據不一致的概率；
4、支持SQL，可用于復雜的查詢。
5.支持事務
缺點
1、為了維護一致性所付出的巨大代價就是其讀寫性能比較差；
2、固定的表結構；
3、不支持高并發讀寫需求；
4、不支持海量數據的高效率讀寫
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非關系型數據庫

1、使用鍵值對存儲數據；2、分布式；優點無需經過sql層的解析，讀寫性能很高基于鍵值對，數據沒有耦合性，容易擴展存儲數據的格式：nosql的存儲格式是key,value形式缺點不提供sql支持

22.數據庫中join的left join , inner join, cross join

1.以A，B兩張表為例
A left join B
選出A的所有記錄，B表中沒有的以null 代替
right join 同理
2.inner join
A,B有交集的記錄
3.cross join (笛卡爾積)
A中的每一條記錄和B中的每一條記錄生成一條記錄
例如A中有4條，B中有4條，cross join 就有16條記錄
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23.有哪些鎖,select時怎么加排它鎖

鎖概念

樂觀鎖

自己實現，通過版本號

悲觀鎖

共享鎖，多個事務，只能讀不能寫，加 lock in share mode

排它鎖

一個事務，只能寫，for update

行鎖

作用于數據行

表鎖

作于用表

24.死鎖怎么解決

找到進程號，kill 進程

25.最左匹配原則

最左匹配原則是針對索引的
舉例來說：兩個字段（name,age）建立聯合索引，如果where age=12這樣的話，是沒有利用到索引的，
這里我們可以簡單的理解為先是對name字段的值排序，然后對age的數據排序，如果直接查age的話，這時就沒有利用到索引了，
查詢條件where name='xxx’ and age=xx 這時的話，就利用到索引了，再來思考下where age=xx and name=’xxx' 這個sql會利用索引嗎，
按照正常的原則來講是不會利用到的，但是優化器會進行優化，把位置交換下。這個sql也能利用到索引了
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之前的排版有問題，效果不好，重新排了版，增加了目錄和優化了展示，

如果覺得對你有幫助的話，求點贊，求關注，比心

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