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前言1.char和varchar的区别2.数据库的三大范式3.你了解sql的执行顺序吗？4.索引是什么5.索引的优点和缺点6.索引的类型7.索引怎么设计(优化)8.怎么避免索引失效(也属于sql优化的一种)9.索引的数据类型10.索引为什么使用树结构11.二叉查找树、B树、B+树12.为什么使用B+树不用B树13.最左匹配原则14.MylSAM和InnoDB、Memory的区别15.什么是事务16.事务的四大特性(ACID)17.脏读、不可重复读、幻读18.事务的隔离级别？19.怎么优化数据库20.SQL优化21.常用的聚合函数22.几种关联查询23.in和exists的区别24.drop、truncate、delete的区别

前言

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1.char和varchar的区别

①char设置多少长度就是多少长度，varchar可以改变长度，所以char的空间利用率不如varchar的空间利用率高。

②因为长度固定，所以存取速度要比varchar快。

③char适用于固定长度的字符串，比如身份证号、手机号等，varchar适用于不固定的字符串。

2.数据库的三大范式

第一范式(1NF)：保证字段不可再分，保证原子性。

第二范式(2NF)：满足1NF前提下，表的每一列都必须和主键有关系。消除部分依赖关系。

第三范式(3NF)：满足2NF前提下，表的每一列比必须和主键有直接关系，不能是间接关系。消除传递依赖

3.你了解sql的执行顺序吗？

⑧select⑨distinct(去重)⑥聚合函数

①from表1

③[inner join | left join | right join](连接)表2

②on(连接条件)表1.字段 = 表2.字段

④where查询条件

⑤group by(分组)字段

⑦having分组过滤条件

⑩order by(排序)字段

⑪limit(分页)0,10

4.索引是什么

是一种高效获取数据的数据结构，相当于目录，更快的找到数据，是一个文件，占用物理空间。

5.索引的优点和缺点

优点：

①提高检索的速度。

②索引列对数据排序，降低排序成本。

③mysql 8之后引入了，隐藏索引，当一个索引被隐藏就不会被优化器所使用，就可以看出来索引对数据库的影响，有利于调优。

缺点：

①索引也是一个文件，所以会占用空间。

②降低更新的速度，因为不光要更新数据，还要更新索引。

6.索引的类型

①普通索引：基本索引类型，允许定义索引的字段为空值和重复值。

②唯一索引：索引的值必须唯一，允许定义索引的字段为空值。

③主键索引：索引的值必须唯一，不可以为空。

④复合索引：多个字段加索引，遵守最左匹配规则。

⑤全局索引：只有在 MyISAM 引擎上才能使用。

7.索引怎么设计(优化)

①选择唯一性索引：值是唯一的，查询的更快。

②经常作为查询条件的字段加索引。

③为经常需要排序、分组和联合操作的字段建立索引：order by、group by、union(联合)、distinct(去重)等。

④限制索引个数：索引数量多，需要的磁盘空间就越多，更新表时，对索引的重构和更新就很费劲。

⑤表数据少的不建议使用索引(百万级以内)：数据过少，有可能查询的速度，比遍历索引的速度都快。

⑥删除不常用和不再使用的索引。

⑦用类型小的类型做索引：比如：int和BIGINT能用int就使用int。因为类型小，查询速度快和索引占用的空间更少。

⑧使用前缀索引，要是字符串越长，那么索引占的空间越大，并且比较起来就时间就越长。

8.怎么避免索引失效(也属于sql优化的一种)

①某列使用范围查询(>、<、like、between and)时, 右边的所有列索引也会失效。

②不要对索引字段进行运算。

③在where子句中不要使用 OR、!=、<>和对值null的判断。

④避免使用’%'开头的like的模糊查询。

⑤字符串不加单引号，造成索引失效。

9.索引的数据类型

Hash：查询时调用Hash函数获得地址，回表查询实际数据。(InnoDB和MylSAM不支持，Memory支持)。

B+树：每次从根节点出发去查询，然后得到地址，回表查询实际数据。

10.索引为什么使用树结构

因为可以加快查询效率，而且可以保持有序。

11.二叉查找树、B树、B+树

二叉查找树(二叉排序树、二叉搜索树)：一个节点最多两个子节点(左小右大)，查询次数和比较次数都是最小的，但是索引是存在磁盘的，当数据量过大的时候，不能直接把整个索引文件加载到内存，需要分多次IO，最坏的情况IO的次数就是树的高度，为了减少IO，需要把树从竖向变成横向。

B树( B- )：是一种多路查询树，每个节点包含K个子节点，节点都存储索引值和数据，K是B树的阶(树高被称为树的阶)。虽然比较的次数比较多，但是是在内存的比较，可以忽略不计，但是B树IO的次数要比二叉查找树要少，因为B树的高度可以更低。

B+树：B树的升级版，只有叶子节点储存的是索引值指向的数据库的数据。

12.为什么使用B+树不用B树

①B树只适合随机检索，而B+树同时支持随机检索和顺序检索(因为叶子节点相当于链表，保存索引值都是有序的)。

顺序检索：按照序列顺序遍历比较找到给定值。

随机检索：不断从序列中随机抽取数据进行比较，最终找到结果。

②减少了磁盘IO，提高空间利用率：因为B+树非叶子节点不会存放数据，只有索引值，所以非叶子节点可以保存更多的索引值，这样B+树就可以更矮，减少IO次数。

③B+树适合范围查找：这才是关键，因为数据库大部分都是范围查找，B+树的叶子节点是有序链表，直接遍历就行，而B树的范围查找可能两个节点距离很远，只能通过中序遍历去查找，所以使用B+树更合适。

中序遍历：(根在中，从左往右，一棵树的左子树永远在根前面，根永远在右子树前面）

13.最左匹配原则

最左优先，以最左边为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询（>、<、between and、like）就会停止匹配。

例如：Z表建立联合索引 (a,b,c)

//这样索引abc列都起效，因为符合最左匹配原则，where子句几个搜索条件顺序调换不影响查询结果，因为Mysql中有查询优化器，会自动优化查询顺序select * from Z where a = 1 and b = 2 and c = 3 //因为a列是起点，没有a列匹配不上，所以索引失效select * from table_name where b = 2 and c = 3 //因为连续不到b，所以只有a列索引生效select * from table_name where a = 1 and c = 3

14.MylSAM和InnoDB、Memory的区别

MylSAM：mysql5.5之前的存储引擎，是表锁（悲观锁）级别的，不支持事务和外键。

InnoDB：mysql5.5之后的存储引擎，是行锁（乐观锁）级别的，支持事务和外键。

Memory：内存数据库引擎，因为在内存操作，所以读写很快，但是Mysql服务重启，会丢失数据，不支持事务和外键。

15.什么是事务

事务和隔离级别详解及实际应用

事务是对数据库中一系列操作进行统一的回滚或者提交的操作，主要用来保证数据的完整性和一致性。

16.事务的四大特性(ACID)

原子性(Atomicity)：要么全部成功要么全部失败。

一致性(Consistency)：事务执行前和事务执行后，原本和数据库一致的数据仍然一致。

隔离性(Isolation)：事务与事务之间互不干扰。

持久性(Durability)：事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久的。

17.脏读、不可重复读、幻读

脏读：也叫"读未提交"，顾名思义，就是某一事务A读取到了事务B未提交的数据。

不可重复读：在一个事务内，多次读取同一个数据，却返回了不同的结果。实际上，这是因为在该事务间隔读取数据的期间，有其他事务对这段数据进行了修改，并且已经提交，就会发生不可重复读事故。

幻读：在同一个事务中，第一次读取到结果集和第二次读取到的结果集不同。像幻觉一样所以叫幻读。

从上面可以看出脏读和不可重复读是基于数据值的错误，幻读是基于条数增加或者减少的错误

18.事务的隔离级别？

① read uncommited(读取未提交内容)：在该隔离级别，所有事务都可以看到其他未提交事务的执行结果。读取未提交的数据，也被称之为脏读（Dirty Read）

② read committed(读取提交内容)：这是大多数数据库系统的默认隔离级别（但不是MySQL默认的）。一个事务只能看见已经提交事务所做的改变。可解决脏读

③ repeatable read(可重读)：这是MySQL的默认事务隔离级别，同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据。不过理论上，这会导致另一个棘手的问题：幻读（Phantom Read）。可解决脏读、不可重复读

④ serializable(可串行化) ：这是最高的隔离级别，它通过强制事务排序，使之不可能相互冲突，从而解决幻读问题。简言之，它是在每个读的数据行上加上共享锁。在这个级别，可能导致大量的超时现象和锁竞争。可解决脏读、不可重复读、幻读。

19.怎么优化数据库

①SQL优化

②加缓存

③分表

④读写分离

20.SQL优化

①不要用select *，要使用具体字段。

②使用数值代替字符串，比如：0=唱，1=跳，2=rap。

③避免返回大量数据，采用分页最好。

④使用索引，提升查询速度，不宜建太多索引，不能建在重复数据比较多的字段上。

⑤批量插入比单条插入要快，因为事务只需要开启一次，数据量太小体现不了。

⑥避免子查询，优化为多表连接查询。

⑦尽量使用union all替代union，因为union会自动去重。

21.常用的聚合函数

①sum(列名) 求和

②max(列名) 最大值

③min(列名) 最小值

④avg(列名) 平均值

⑤first(列名) 第一条记录

⑥last(列名) 最后一条记录

⑦count(列名) 统计记录数不包含null值 count(*)包含null值。

22.几种关联查询

内连接(inner join)：查询两个表匹配数据。

左连接(left join)：查询左表全部行以及右表匹配的行。

右连接(right join)：查询右表全部行以及左表匹配的行。

23.in和exists的区别

in()：适合子表(子查询)比主表数据小的情况。

exists()：适合子表(子查询)比主表数据大的情况。

24.drop、truncate、delete的区别

速度：drop > truncate > delete。

回滚：delete支持，truncate和drop不支持。

删除内容：delete表结构还在，删除部分或全部数据，不释放空间。truncate表结构还在，删除全部数据，释放空间。drop表结构和数据不在，包括索引和权限，释放空间。