面试题: mysql数据库 已看1 索引和事务 没用

mysql数据库面试总结

2017年09月04日 00:11:40

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结合网上大神还有自己面试经历，收集的总结Mysql面试题，方便自己准备面试；

mysql一个永远都复习不完，尽量总结，差不多就可以去面试（个人观点）

1、数据库事务的四个特性及含义

• 数据库事务transanction正确执行的四个基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
• 原子性:整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
• 一致性:在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
• 隔离性:隔离状态执行事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行 相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请 求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
• 持久性:在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
• 一般也会问事务的四个级别，理解事务并发问题的前提： 在多个事务同时使用相同的数据的时候，可能会出现并发问题。

2、事务的隔离级别

• 为了平衡事务并发问题的解决与数据库的效率，设计了多种隔离级别：

  • 数据库事务的隔离级别有4个，由低到高依次为Read uncommitted（读未提交）、Read committed（读提交）、Repeatable read（重复读）、Serializable（序列化），这四个级别可以逐个解决脏读、不可重复读、幻读这几类问题。

        隔离级别            脏读   不可重复读   虚读（幻读）
        Read uncommitted    √       √          √
        Read committed      ×       √          √
        Repeatable read     ×       ×          √
        Serializable        ×       ×          ×
        备注： √: 可能出现    ×: 不会出现
    

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补充：故事

1. Read uncommitted 读未提交

   • 公司发工资了，领导把5000元打到长贵的账号上，但是该事务并未提交，而长贵的正好去查看账户，发现工资已经到账，是5000元整，非常高兴。可是不幸的是，领导发现发给长贵的工资金额不对，是2000元，于是迅速回滚了事务，修改金额后，将事务提交，最后长贵实际的工资只有2000元，长贵空欢喜一场。

   • 出现上述情况，即我们所说的脏读，两个并发的事务，“事务A：领导给长贵发工资”、“事务B：长贵查询工资账户”，事务B读取了事务A尚未提交的数据。

   • 当隔离级别设置为Read uncommitted时，就可能出现脏读，如何避免脏读，请看下一个隔离级别。

     1. Read committed 读提交

   • 长贵拿着工资卡去消费，系统读取到卡里确实有2000元，而此时她的老婆谢大脚也正好在网上转账，把谢大脚把工资卡的2000元转到自己的账户，并在长贵之前提交了事务，当长贵扣款时，系统检查到长贵的工资卡已经没有钱，扣款失败，长贵十分纳闷，明明卡里有钱，为何……

   • 出现上述情况，即我们所说的不可重复读，两个并发的事务，“事务A：长贵消费”、“事务B：长贵的老婆谢大脚网上转账”，事务A事先读取了数据，事务B紧接了更新了数据，并提交了事务，而事务A再次读取该数据时，数据已经发生了改变。

   • 当隔离级别设置为Read committed时，避免了脏读，但是可能会造成不可重复读。大多数数据库的默认级别就是Read committed，比如Sql Server , Oracle。如何解决不可重复读这一问题，请看下一个隔离级别。

     1. Repeatable read 重复读

   • 当隔离级别设置为Repeatable read时，可以避免不可重复读。当长贵拿着工资卡去消费时，一旦系统开始读取工资卡信息（即事务开始），长贵的老婆就不可能对该记录进行修改，也就是长贵的老婆不能在此时转账。

   • 虽然Repeatable read避免了不可重复读，但还有可能出现幻读。

   • 谢大脚查看长贵的工资卡消费记录。有一天，她正在查询到长贵当月信的总消费金额（select sum(amount) from transaction where month = 本月）为80元，而长贵此时正好在外面胡吃海塞后在收银台买单，消费1000元，即新增了一条1000元的消费记录（insert transaction … ），并提交了事务，随后谢大脚将长贵当月消费的明细打印到A4纸上，却发现消费总额为1080元，谢大脚很诧异，以为出现了幻觉，幻读就这样产生了。

   • 简单的说，幻读指当用户读取某一范围的数据行时（不是同一行数据），另一个事务又在该范围内插入了新行，当用户再读取该范围的数据行时，会发现有新的“幻影” 行。

   • Serializable，序列化。最严格的事务隔离。要求事务序列化执行，即一个接一个执行，不能并发执行。不会有任何问题，但是效率太低，实际中，很少会设置这个级别。

3、drop,delete与truncate的区别

• 这个很长，一般只要记住delete是DML语句,不会自动提交。drop/truncate都是DDL语句,执行后会自动提交。
• TRUNCATE 和DELETE只删除数据， DROP则删除整个表（结构和数据）。
• 速度性能而言，drop > truncate > delete
• 具体链接：http://www.cnblogs.com/8765h/archive/2011/11/25/2374167.html

mysql引擎

• 在MySQL数据库中存在着多种引擎（不同版本的MySQL数据库支持的引擎不同），熟悉各种引擎才能在软件开发中应用引擎，从而开发出高性能的软件
• 链接：http://blog.csdn.net/gaohuanjie/article/details/50944782
• 默认 InnoDB：该存储引擎为MySQL表提供了ACID事务支持、系统崩溃修复能力和多版本并发控制（即MVCC Multi-Version Concurrency Control）的行级锁;该引擎支持自增长列（auto_increment）,自增长列的值不能为空，如果在使用的时候为空则自动从现有值开始增值，如果有但是比现在的还大，则直接保存这个值; 该引擎存储引擎支持外键（foreign key） ,外键所在的表称为子表而所依赖的表称为父表。该引擎在5.5后的MySQL数据库中为默认存储引擎。
• 记住两个即可，MyISAM（搜索方面会比较好）

索引方面

• 创建索引的好处：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。加大搜索速度，查询性能提高，提高系统性能
• 缺点：创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。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，这样就降低了数据的维护速度。
• 索引失效的情况：
• 1.索引不存储null值，更准确的说，单列索引不存储null值，复合索引不存储全为null的值。索引不能存储Null，所以对这列采用is null条件时，因为索引上根本没Null值，不能利用到索引，只能全表扫描。
• 2.不适合键值较少的列（重复数据较多的列），
• 3.前导模糊查询不能利用索引(like ‘%XX’或者like ‘%XX%’)
• 4.索引失效的几种情况 
  • 1.如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这也是为什么尽量少用or的原因)要想使用or，又想让索引生效，只能将or条件中的每个列都加上索引
  • 2.对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
  • 3.like查询以%开头
  • 4.如果列类型是字符串，那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引
  • 5.如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引
• 链接：http://www.cnblogs.com/binyue/p/4058931.html

Mysql性能提升

• sql语句效率提升：太多了，建议把索引失效的几种情况说下，
• 链接：http://www.cnblogs.com/lykbk/p/aefweere45454545454.html
• mysql性能提升：还是太多了，链接：http://www.jianshu.com/p/5dd73a35d70f
• 个人总结： 
  • 1、搜索引擎的选取，MySQL默认innodb(支持事务)，可以选择MYISAM(有b-tree算法查询)还有其他不同引擎
  • 2、服务器的硬件提升
  • 3、索引方面
  • 4、建表的时候尽量使用notnull
  • 5、字段尽量固定长度
  • 6、垂直分隔（将很多字段多分成几张表）,水平分隔（将大数据的表分成几个小的数量级，分成几张表，还可以分开放在几个数据库中，利用集群的思想）
  • 7、优化sql语句（查询执行速度比较慢的sql语句））
  • 8、添加适当存储过程，触发器，事务等
  • 9、表的设计要符合三范式。
  • 10、读写分离（主从数据库）

数据库三范式简单理解

• 链接： http://blog.csdn.net/z1002137615/article/details/50836263