摘要：这篇文章是对数据库基础的总结和归纳。

前言：上一篇我们已经把java基础复习了一遍，现在我们来复习一下数据库的有关内容。

1.常用的数据库有哪些？redis用过吗?

• 常用的数据库
  • MySQL
  • SQLServer
  • Redis
  • oracle
• Redis是一个速度非常快的非关系型数据库，他可以存储键(key)与5种不同类型的值（value）之间的映射，可以将存储在内存中的键值对数据持久化到硬盘中。
• 与Memcached相比
  • 两者都可用于存储键值映射，彼此性能也相差无几
  • Redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘
  • Redis除了能存储普通的字符串键之外，还可以存储其他4种数据结构，memcached只能存储字符串键
  • Redis既能用作主数据库，由可以作为其他存储系统的辅助数据库

2数据库索引的优缺点以及什么时候数据库索引失效

• 索引的特点

  • 可以加快数据库的检索速度
  • 降低数据库插入、修改、删除等维护的速度
  • 只能创建在表上，不能创建到视图上
  • 既可以直接创建又可以间接创建
  • 可以在优化隐藏中使用索引
  • 使用查询处理器执行SQL语句，在一个表上，一次只能使用一个索引

• 索引的优点

  • 创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性
  • 大大加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因
  • 加速数据库表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义
  • 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间
  • 通过使用索引，可以在查询中使用优化隐藏器，提高系统的性能

• 索引的缺点

  • 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
  • 索引需要占用物理空间，除了数据表占用数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果建立聚簇索引，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，索引也需要维护，降低数据维护的速度

• 索引分类

  • 直接创建索引和间接创建索引
  • 普通索引和唯一性索引
  • 单个索引和复合索引
  • 聚簇索引和非聚簇索引

• 索引失效

  • 如果条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用(这就是问什么尽量少使用or的原因)
  • 对于多列索引，不是使用的第一部分，则不会使用索引
  • like查询是以%开头
  • 如果列类型是字符串，那一定要在条件中使用引号引起来，否则不会使用索引

• 如果mysql估计使用全表扫秒比使用索引快，则不适用索引。

• 各引擎支持索引
  

3.事务隔离级别

• 串行化(Serializable)：所有事务一个接着一个的执行，这样可以避免幻读(phantom read),对于基于锁来实现并发控制的数据库来说，串行化要求在执行范围查询的时候，需要获取范围锁，如果不是基于锁实现并发控制的数据库，则检查到有违反串行操作的事务时，需回滚该事务。
• 可重复读(Repeated Read)：所有被Select获取的数据都不能被修改，这样就可以避免一个事务前后读取不一致的情况。但是没有办法控制幻读，因为这个时候其他事务不能更改所选的数据，但是可以增加数据，因为强恶意事务没有范围锁
• 读已提交(Read Committed)：被读取的数据可以被其他事务修改，这样可能导致不可重复读。也就是说，事务读取的时候获取读锁，但是在读完之后立即释放(不需要等事务结束)，而写锁则是事务提交之后才释放，释放读锁之后，就可能被其他事务修改数据。改等级也是SQL Server默认的隔离等级
• 读未提交(Read Uncommitted)：最低的隔离等级，允许其他事务看到没有提交的数据，会导致脏读
• 总结
  • 四个级别逐渐增强，每个级别解决一个问题，每个级别解决一个问题，事务级别遇到，性能越差，大多数环境(Read committed 就可以用了)
    

4.数据库中的范式有哪些？

• 目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、巴斯-科德范式（BCNF）、第四范式(4NF）和第五范式（5NF，又称完美范式）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多规范要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式(3NF）就行了。
• 范式的包含关系。一个数据库设计如果符合第二范式，一定也符合第一范式。如果符合第三范式，一定也符合第二范式…
• 范式
• 1NF ：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分
• 2NF：属性完全依赖于主键 [消除部分子函数依赖]
• 3NF：属性不依赖于其它非主属性[消除传递依赖]
• BCNF：在1NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖[在3NF基础上消除对主码子集的依赖]
• 4NF：要求把同一表内的多对多关系删除。
• 5NF：从最终结构重新建立原始结构。

5数据库中的索引的结构？什么情况下适合建索引?

• 数据库中的索引结构
  因为在使用二叉树的时候，由于二叉树的深度过大而造成I/O读写过于频繁，进而导致查询效率低下。因此采用多叉树结构。B树的各种操作能使B树能保持较低的高度。

• B 树又叫平衡多路查找树，一棵 m 阶的 B 树的特性如下

• 树中每个结点最多含有 m 个孩子（m>=2）；

• 除根结点和叶子结点外，其他每个结点至少有[ceil(m / 2)]个孩子（其中 ceil(x)是一个取上限的函数）；

• 根结点至少有 2 个孩子（除非 B 树只包含一个结点：根结点）；

• 所有叶子结点都出现在同一层， 叶子结点不包含任何关键字信息 (可以看做是外部结点或查询失败的结点，指向这些结点的指针都为 null)；（注：叶子节点只是没有孩子和指向孩子的指针，这些节点也存
  在，也有元素。类似红黑树中，每一个 NULL 指针即当做叶子结点，只是没画出来而已）。

• 每个非终端结点中包含有 n 个关键字信息： (n，P0，K1，P1，K2，P2，……，Kn，Pn)。其中：
  a) Ki (i=1…n)为关键字，且关键字按顺序升序排序 K(i-1)< Ki。
  b) Pi 为指向子树根的结点，且指针 P(i-1)指向子树种所有结点的关键字均小于 Ki，但都大于 K(i-1)。
  c) 关键字的个数 n 必须满足： [ceil(m / 2)-1]<= n <= m-1。比如有 j 个孩子的非叶结点恰好有 j-1 个关
  键码。
  

• B+树
  

• 在什么情况下适合建立索引

  • 为经常出现在关键字order by、group by、distinct后面的字段，建立索引。
  • 在union等集合操作的结果集字段上，建立索引。其建立索引的目的同上。
  • 为经常用作查询选择的字段，建立索引。
  • 在经常用作表连接的属性上，建立索引。
  • 考虑使用索引覆盖。对数据很少被更新的表，如果用户经常只查询其中的几个字段，可以考虑在这几个字段上建立索引，从而将表的扫描改变为索引的扫描。

6.Redis的存储结构，或者说如何工作的，与mysql的区别？有哪些数据类型？

• Redis的数据结构
  • STRING：可以是字符串、整数或者浮点数
  • LIST：一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串
  • SET：包含字符串的无序收集器（unordered collection），并且被包含的每个字符串都是独一无二、各不相同的
  • HAST：包含键值对的无序散列表
  • ZSET：字符串成员（member）与浮点数分值（score）之间的有序映射，元素的排列顺序由分值的大小决定

7.数据库中的分页查询语句怎么写？http://qimo601.iteye.com/blog/1634748

• Mysql的limit用法
  • SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset
  • LIMIT 接受一个或两个数字参数。参数必须是一个整数常量。如果给定两个参数，第一个参数指定第一个返回记录行的偏移量，第二个参数指定返回记录行的最大数目。初始记录行的偏移量是 0(而不是 1)
• 最基本的分页方式：SELECT … FROM … WHERE … ORDER BY … LIMIT …
• 子查询的分页方式：

8.数据库ACID

• 原子性(Atomicity)：保证事务中的所有操作全部执行或全部不执行
• 一致性(Consistency)：保证数据库始终保持数据的一致性——事务操作之前和之后都是一致的
• 隔离性(Isolation)：多个事务并发执行的话，结果应该与多个事务串行执行效果是一样的
• 持久性(Durability)：事务操作完成之后，对数据库的影响是持久的，即使数据库因故障而受到破坏，数据库也能够恢复(日志)

9.脏读、不可重复读和幻读

• 脏读：事务T1更新了一行记录的内容，但是并没有提交所做的修改。事务T2读取更新后的行，然后T1执行了回滚操作，取消了刚才所做的修改。现在T2读取的行就无效了（一个事务读取了另一个事务未提交的数据）
• 不可重复读：事务T1读取了一行记录，紧接着T2修改了T1刚才读取的那一行记录，然后T1又再次读取这行记录，发现与刚才读取的结果不同。
• 幻读：事务T1读取一条指定的Where子句所返回的结果集，然后T2事务新插入一行记录，这行记录恰好可以满足T1所使用的查询条件。然后T1再次对表进行检索，但又看到了T2插入的数据。

10.MyISAM和InnoDB引擎的区别

• 主要区别：

  • MyISAM是非事务安全型的，而InnoDB是事务安全型的。
  • MyISAM锁的粒度是表级，而InnoDB支持行级锁定。
  • MyISAM支持全文类型索引，而InnoDB不支持全文索引。
  • MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM。
  • MyISAM表是保存成文件的形式，在跨平台的数据转移中使用MyISAM存储会省去不少的麻烦。
  • InnoDB表比MyISAM表更安全，可以在保证数据不会丢失的情况下，切换非事务表到事务表（alter table tablename type=innodb）。

• 应用场景：

  • MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。如果应用中需要执行大量的SELECT查询，那么MyISAM是更好的选择。
  • InnoDB用于事务处理应用程序，具有众多特性，包括ACID事务支持。如果应用中需要执行大量的INSERT或UPDATE操作，则应该使用InnoDB，这样可以提高多用户并发操作的性能。