数据库基础知识
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为什么要使用数据库?
- 数据保存在内存
- 优点:存取速度快
- 缺点:数据不能永久保存
- 数据保存在文件
- 优点:数据永久保存
- 缺点:
- 速度比内存操作慢,频繁的IO操作。
- 查询数据不方便
- 数据保存在数据库
- 数据永久保存
- 使用SQL语句,查询方便效率高。
- 管理数据方便
- 数据保存在内存
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什么是SQL?
- 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。
- 作用:用于存取数据、查询、更新和管理关系数据库系统。
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什么是MySQL?
- MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。
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数据库三大范式是什么?
- 第一范式:每个列都不可以再拆分。
- 第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。
- 第三范式:在第二范式的基础上,非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键。
- 在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
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MySQL有关权限的表都有哪几个?
- MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。
- 下面分别介绍一下这些表的结构和内容:
- user权限表:记录允许连接到服务器的用户帐号信息,里面的权限是全局级的。
- db权限表:记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
- table_priv权限表:记录数据表级的操作权限。
- columns_priv权限表:记录数据列级的操作权限。
- host权限表:配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。
- 下面分别介绍一下这些表的结构和内容:
- MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。
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MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?
- 有三种格式,statement,row和mixed。
- statement模式下,每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能。由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。
- row级别下,不记录sql语句上下文相关信息,仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大。
- mixed,一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row。此外,新版的MySQL中对row级别也做了一些优化,当表结构发生变化的时候,会记录语句而不是逐行记录。
- 有三种格式,statement,row和mixed。
引擎
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MySQL存储引擎?
- 常用的存储引擎有以下:
- 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。
- 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。
- 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。
- 常用的存储引擎有以下:
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MyISAM与InnoDB区别
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InnoDB引擎的4大特性
- 插入缓冲(insert buffer)
- 二次写(double write)
- 自适应哈希索引(ahi)
- 预读(read ahead)
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存储引擎选择
- 如果没有特别的需求,使用默认的Innodb即可。
- MyISAM:以读写插入为主的应用程序,比如博客系统、新闻门户网站。
- Innodb:更新(删除)操作频率也高,或者要保证数据的完整性;并发量高,支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。
索引
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什么是索引?
- 索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
- 索引是一种数据结构。数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
- 更通俗的说,索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件,它是要占据物理空间的。
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索引有哪些优缺点?
- 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。
- 通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
- 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。
- 索引的优点
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索引有哪几种类型?
- 主键索引:数据列不允许重复,不允许为NULL,一个表只能有一个主键。
- 唯一索引:数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表允许多个列创建唯一索引。
- 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引
- 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索
- 普通索引:基本的索引类型,没有唯一性的限制,允许为NULL值。
- 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引
- 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3); 创建组合索引
- 全文索引: 是目前搜索引擎使用的一种关键技术。
- 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column); 创建全文索引
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索引的数据结构(B树,hash)
- 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,而我们经常使用的InnoDB存储引擎的默认索引实现为:B+树索引。对于哈希索引来说,底层的数据结构就是哈希表,因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候,可以选择哈希索引,查询性能最快;其余大部分场景,建议选择BTree索引。
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索引算法有哪些?
- 索引算法有BTree算法和Hash算法
- BTree算法:BTree是最常用的mysql数据库索引算法,也是mysql默认的算法。它不仅可以用于=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。
- Hash算法:Hash索引只能用于对等比较,例如=,<=>(相当于=)操作符。由于是一次定位数据,不像BTree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次IO访问,所以检索效率远高于BTree索引。
- 索引算法有BTree算法和Hash算法
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索引设计的原则?
- 适合索引的列是出现在where子句中的列,或者连接子句中指定的列。
- 基数较小的列,索引效果较差,没有必要在此列建立索引。
- 使用短索引,如果对长字符串列进行索引,应该指定一个前缀长度,这样能够节省大量索引空间。
- 不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间,并降低写操作的性能。在修改表内容的时候,索引会进行更新甚至重构,索引列越多,这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
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创建索引的原则
- 索引虽好,但也不是无限制的使用,最好符合以下几个原则:
- 最左前缀匹配原则,组合索引非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
- 较频繁作为查询条件的字段才去创建索引。
- 更新频繁字段不适合创建索引。
- 若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别,男女未知,最多也就三种,区分度实在太低)。
- 尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。
- 定义有外键的数据列一定要建立索引。
- 对于那些查询中很少涉及的列,重复值比较多的列不要建立索引。
- 对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
- 索引虽好,但也不是无限制的使用,最好符合以下几个原则:
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创建索引的三种方式,删除索引
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创建索引时需要注意什么?
- 非空字段:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在MySQL中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值;
- 取值离散大的字段:(变量各个取值之间的差异程度)的列放到联合索引的前面,可以通过count()函数查看字段的差异值,返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高;
- 索引字段越小越好:数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。
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使用索引查询一定能提高查询的性能吗?为什么?
- 通常,通过索引查询数据比全表扫描要快。但是我们也必须注意到它的代价。
- 索引需要空间来存储,也需要定期维护,每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT,DELETE,UPDATE将为此多付出4,5 次的磁盘I/O。
- 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。使用索引查询不一定能提高查询性能,索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:
- 基于一个范围的检索,一般查询返回结果集小于表中记录数的30%
- 基于非唯一性索引的检索
好了,今天先分享20题,之后的部分会在后面几期分享出来,大家在面试之前可以多看看这部分的内容,万一面试官考到,你答对了,你就比别人更有优势,一起加油吧!!!
标签:20,最全,查询,索引,MySQL,权限,数据,数据库 From: https://www.cnblogs.com/cjybigdatablog/p/18346007