数据库常见面试题（附答案）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

阅读指南

文章目录

1.事务四大特性

 原子性，要么执行，要么不执行
  
隔离性，所有操作全部执行完以前其它会话不能看到过程

一致性，事务前后，数据总额一致

持久性，一旦事务提交，对数据的改变就是永久的

2.数据库隔离级别

多个事务读可能会道理以下问题
脏读：事务B读取事务A还没有提交的数据
不可重复读：，一行被检索两次，并且该行中的值在不同的读取之间不同时
幻读:当在事务处理过程中执行两个相同的查询，并且第二个查询返回的行集合与第一个查询不同时
这两个区别在于，不可重复读重点在一行，幻读的重点，返回的集合不一样

示例图，Id =1这一行
在这里插入图片描述

幻读，返回的集合不一样

隔离级别总结

3.MYSQL的两种存储引擎区别（事务、锁级别等等），各自的适用场景

引擎	特性
MYISAM	不支持外键，表锁，插入数据时，锁定整个表，查表总行数时，不需要全表扫描
INNODB	支持外键，行锁，查表总行数时，全表扫描

4.索引有B+索引和hash索引

索引	区别
Hash	hash索引，等值查询效率高，不能排序,不能进行范围查询
B+	数据有序,范围查询

5.聚集索引和非聚集索引

索引	区别
聚集索引	数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据
非聚集索引	存储指向真正数据行的指针

6.索引的优缺点，什么时候使用索引，什么时候不能使用索引

索引最大的好处是提高查询速度，
缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引
对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。

7.InnoDB索引和MyISAM索引的区别

一是主索引的区别，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。
二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主

8.索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）重点

树	区别
红黑树	增加，删除，红黑树会进行频繁的调整，来保证红黑树的性质，浪费时间
B树也就是B-树	B树，查询性能不稳定，查询结果高度不致，每个结点保存指向真实数据的指针，相比B+树每一层每屋存储的元素更多，显得更高一点。
B+树	B+树相比较于另外两种树,显得更矮更宽，查询层次更浅

9.B+树的实现

一个m阶的B+树具有如下几个特征：
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素

10.为什么使用B+Tree

索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,主要看IO次数，和磁盘存取原理有关。
根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，
将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入
局部性原理与磁盘预读

11.Sql的优化

1.sql尽量使用索引,而且查询要走索引

2.对sql语句优化

子查询变成left join
limit 分布优化，先利用ID定位，再分页
or条件优化，多个or条件可以用union all对结果进行合并（union all结果可能重复）
不必要的排序
where代替having,having 检索完所有记录，才进行过滤
避免嵌套查询
对多个字段进行等值查询时，联合索引

12.索引最左前缀问题

如果对三个字段建立联合索引，如果第二个字段没有使用索引，第三个字段也使用不到索引了

13.索引分类，索引失效条件

索引类型	概念
普通索引	最基本的索引，没有任何限制
唯一索引	与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
主键索引	它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。
全文索引	针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引	为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则

失效条件
条件是or,如果还想让or条件生效，给or每个字段加个索引
like查询，以%开发
内部函数
对索引列进行计算
is null不会用，is not null 会用

14.数据库的主从复制

复制方式	操作
异步复制	默认异步复制，容易造成主库数据和从库不一致,一个数据库为Master,一个数据库为slave,通过Binlog日志,slave两个线程，一个线程去读master binlog日志，写到自己的中继日志一个线程解析日志，执行sql,master启动一个线程,给slave传递binlog日志
半同步复制	只有把master发送的binlog日志写到slave的中继日志，这时主库,才返回操作完成的反馈，性能有一定降低
并行操作	slave 多个线程去请求binlog日志

15.long_query怎么解决

设置参数，开启慢日志功能，得到耗时超过一定时间的sql

16.varchar和char的使用场景

类型	使用场景
varchar	字符长度经常变的
char	用字符长度固定的

17.数据库连接池的作用

维护一定数量的连接，减少创建连接的时间
更快的响应时间
统一的管理

19.分库分表，主从复制，读写分离

读写分离，读从库，写主库
spring配置两个数据库，通过AOP（面向切面编程），在写或读方法前面进行判断得到动态切换数据源。

20.数据库三范式

级别	概念
1NF	属性不可分
2NF	非主键属性，完全依赖于主键属性
3NF	非主键属性无传递依赖

21.关系型数据库和非关系型数据库区别

关系型数据库

优点

1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；

2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；
4、支持SQL，可用于复杂的查询。
5.支持事务

缺点
1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
2、固定的表结构；
3、不支持高并发读写需求；
4、不支持海量数据的高效率读写

非关系型数据库

1、使用键值对存储数据；
2、分布式；
优点
无需经过sql层的解析，读写性能很高
基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展
存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式
缺点
不提供sql支持

22.数据库中join的left join , inner join, cross join

1.以A，B两张表为例
A left join B
选出A的所有记录，B表中没有的以null 代替
right join 同理

2.inner join
A,B有交集的记录

3.cross join (笛卡尔积)
A中的每一条记录和B中的每一条记录生成一条记录
例如A中有4条，B中有4条，cross join 就有16条记录

23.有哪些锁,select时怎么加排它锁

锁	概念
乐观锁	自己实现，通过版本号
悲观锁	共享锁，多个事务，只能读不能写，加 lock in share mode
排它锁	一个事务，只能写，for update
行锁	作用于数据行
表锁	作于用表

24.死锁怎么解决

找到进程号，kill 进程

25.最左匹配原则

最左匹配原则是针对索引的
举例来说：两个字段（name,age）建立联合索引，如果where age=12这样的话，是没有利用到索引的，
这里我们可以简单的理解为先是对name字段的值排序，然后对age的数据排序，如果直接查age的话，这时就没有利用到索引了，
查询条件where name=‘xxx’ and age=xx 这时的话，就利用到索引了，再来思考下where age=xx and name=’xxx‘ 这个sql会利用索引吗，
按照正常的原则来讲是不会利用到的，但是优化器会进行优化，把位置交换下。这个sql也能利用到索引了

之前的排版有问题，效果不好，重新排了版，增加了目录和优化了展示，
如果觉得对你有帮助的话，求点赞，求关注，比心

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/134740.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权正版激活】： 官方授权正版激活支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...