一，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：1）速度比内存操作慢，频繁的IO操作。2）查询数据不方便
数据保存在数据库
1）数据永久保存
2）使用SQL语句，查询方便效率高。
3）管理数据方便

二，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

三，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

四，mysql有哪些数据类型

作者：动力节点链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112857507来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
1、整数类型，包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数。
长度：整数类型可以被指定长度，例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数，而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。
例子，假定类型设定为INT(5)，属性为UNSIGNED ZEROFILL，如果用户插入的数据为12的话，那么数据库实际存储数据为00012。

2、实数类型，包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。
而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。
计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。

3、字符串类型，包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间。
VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时，使用1字节表示，否则使用2字节表示。
VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断。
CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间。
CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度。
CHAR存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断。
使用策略：
对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。
4、枚举类型（ENUM），把不重复的数据存储为一个预定义的集合。
有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。
ENUM在内部存储时，其实存的是整数。
尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。排序是按照内部存储的整数
5、日期和时间类型，尽量使用timestamp，空间效率高于datetime，
用整数保存时间戳通常不方便处理。
如果需要存储微妙，可以使用bigint存储

五，MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别

存储引擎Storage engine：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
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。

  • InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引。

  • InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效。
  • MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。
  • InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。

    InnoDB引擎的4大特性

  1. 插入缓冲（insert buffer)
  2. 二次写(double write)
  3. 自适应哈希索引(ahi)
  4. 预读(read ahead)

    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。

    六，索引

    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。

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

    如何选取索引

    添加新索引需要更多磁盘空间。如果我们尝试索引每个属性和所有可能的组合，我们最终可能会遇到比我们最初的更差的性能。因此，在考虑新索引时，请记住：
  1. 仅在我们期望大量数据的表中添加索引；
  2. 只为我们希望经常搜索的属性添加索引 where 条件中用到较多;
  3. 如果UNIQUE无法帮助我们，请在字段中添加索引；
  4. 如果我们为索引使用多个字段，我们必须正确地对它们进行排序；

索引使用场景（重点）

where

1.SQL执行可选的索引只有主键索引，如果有多个，最终会选一个较优的作为检索的依据
2.如果在一个字段未建立索引时，根据该字段查询的效率，对该字段建立索引，同样的SQL执行的效率，查询效率会有明显的提升（数据量越大越明显）

order by

当我们使用order by将查询结果按照某个字段排序时，如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将查询出的所有数据使用外部排序（将数据从硬盘分批读取到内存使用内部排序，最后合并排序结果），这个操作是很影响性能的，因为需要将查询涉及到的所有数据从磁盘中读到内存（如果单条数据过大或者数据量过多都会降低效率），更无论读到内存之后的排序了。
但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的，因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。（从磁盘取数据是最影响性能的）

join

对join语句匹配关系（on）涉及的字段建立索引能够提高效率

索引覆盖

如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后只写必要的查询字段，以增加索引覆盖的几率。
同时也不能为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小

索引的类型

  • 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。

    1.                 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引<br />                      可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索引

  • 普通索引: 基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。

    1.                 可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引<br />                      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。

    1.                 可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引

    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
    关于B树索引与HASH索引详情请见索引篇

B树索引

mysql通过存储引擎取数据，基本上90%的人用的就是InnoDB了，按照实现方式分，InnoDB的索引类型目前只有两种：BTREE（B树）索引和HASH索引。B树索引是Mysql数据库中使用最频繁的索引类型，基本所有存储引擎都支持BTree索引。通常我们说的索引不出意外指的就是（B树）索引（实际是用B+树实现的，因为在查看表索引时，mysql一律打印BTREE，所以简称为B树索引）
查询方式：
主键索引区:PI(关联保存的时数据的地址)按主键查询,
普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)。所以按主键查询,速度最快

B+tree性质：

  • 1.）n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。
  • 2.）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
  • 3.）所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
  • 4.）B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
  • 5.）B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。

    哈希索引

    简要说下，类似于数据结构中简单实现的HASH表（散列表）一样，当我们在mysql中用哈希索引时，主要就是通过Hash算法（常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图

数据库基础知识 - 图1

索引的基本原理

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询

  1. 把创建了索引的列的内容进行排序
  2. 对排序结果生成倒排表
  3. 在倒排表内容上拼上数据地址链
  4. 在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据

    索引的算法

    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。因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=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， 例如：
    1. -- 只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量
    2. select * from user where name like 'jack%'; 
    3. -- 如果一通配符开头，或者没有使用常量，则不会使用索引，例如： 
    4. select * from user where name like '%jack';
    Hash算法
    Hash 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
  • 基数较小的类，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。

    创建索引的原则（重中之重）

    索引虽好，但也不是无限制的使用，最好符合一下几个原则
    1） 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。
    2）较频繁作为查询条件的字段才去创建索引
    3）更新频繁字段不适合创建索引
    4）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)
    5）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。
    6）定义有外键的数据列一定要建立索引。

    七，事务

    什么是数据库事务？

    事务是一个不可分割的数据库操作序列，也是数据库并发控制的基本单位，其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。
    事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。
    假如小明要给小红转账1000元，这个转账会涉及到两个关键操作就是：将小明的余额减少1000元，将小红的余额增加1000元。万一在这两个操作之间突然出现错误比如银行系统崩溃，导致小明余额减少而小红的余额没有增加，这样就不对了。事务就是保证这两个关键操作要么都成功，要么都要失败

事务的四大特性

  1. 原子性： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；
  2. 一致性： 执行事务前后，数据保持一致，多个事务对同一个数据读取的结果是相同的；
  3. 隔离性： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
  4. 持久性： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

    什么是脏读？幻读？不可重复读？

  • 脏读(Drity Read)：某个事务已更新一份数据，另一个事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，前一个RollBack了操作，则后一个事务所读取的数据就会是不正确的。
  • 不可重复读(Non-repeatable read):在一个事务的两次查询之中数据不一致，这可能是两次查询过程中间插入了一个事务更新的原有的数据。
  • 幻读(Phantom Read):在一个事务的两次查询中数据笔数不一致，例如有一个事务查询了几列(Row)数据，而另一个事务却在此时插入了新的几列数据，先前的事务在接下来的查询中，就会发现有几列数据是它先前所没有的

什么是事务的隔离级别？MySQL的默认隔离级别是什么？

为了达到事务的四大特性，数据库定义了4种不同的事务隔离级别，由低到高依次为Read uncommitted、Read committed、Repeatable read、Serializable，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

SQL 标准定义了四个隔离级别：

  • READ-UNCOMMITTED(读取未提交)： 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
  • READ-COMMITTED(读取已提交)： 允许读取并发事务已经提交的数据，可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
  • REPEATABLE-READ(可重复读)： 对同一字段的多次读取结果都是一致的，除非数据是被本身事务自己所修改，可以阻止脏读和不可重复读，但幻读仍有可能发生。
  • SERIALIZABLE(可串行化)： 最高的隔离级别，完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行，这样事务之间就完全不可能产生干扰，也就是说，该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。

这里需要注意的是：Mysql 默认采用的 REPEATABLE_READ隔离级别 Oracle 默认采用的 READ_COMMITTED隔离级别
事务隔离机制的实现基于锁机制和并发调度。其中并发调度使用的是MVVC（多版本并发控制），通过保存修改的旧版本信息来支持并发一致性读和回滚等特性。
因为隔离级别越低，事务请求的锁越少，所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容):，但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ（可重读）并不会有任何性能损失。
InnoDB 存储引擎在 分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。

八，锁

什么是MySQL的锁

当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
就像酒店的房间，如果大家随意进出，就会出现多人抢夺同一个房间的情况，而在房间上装上锁，申请到钥匙的人才可以入住并且将房间锁起来，其他人只有等他使用完毕才可以再次使用。

隔离级别与锁的关系

在Read Uncommitted级别下，读取数据不需要加共享锁，这样就不会跟被修改的数据上的排他锁冲突
在Read Committed级别下，读操作需要加共享锁，但是在语句执行完以后释放共享锁；
在Repeatable Read级别下，读操作需要加共享锁，但是在事务提交之前并不释放共享锁，也就是必须等待事务执行完毕以后才释放共享锁。
SERIALIZABLE 是限制性最强的隔离级别，因为该级别锁定整个范围的键，并一直持有锁，直到事务完成。

按照锁的粒度分数据库锁有哪些？锁机制与InnoDB锁算法

在关系型数据库中，可以按照锁的粒度把数据库锁分为行级锁(INNODB引擎)、表级锁(MYISAM引擎)和页级锁(BDB引擎 )。
MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：

  • MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
  • InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁，默认为行级锁

    行级锁，表级锁和页级锁对比

    行级锁 行级锁是Mysql中锁定粒度最细的一种锁，表示只针对当前操作的行进行加锁。行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，但加锁的开销也最大。行级锁分为共享锁 和 排他锁。
    特点：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
    表级锁 表级锁是MySQL中锁定粒度最大的一种锁，表示对当前操作的整张表加锁，它实现简单，资源消耗较少，被大部分MySQL引擎支持。最常使用的MYISAM与INNODB都支持表级锁定。表级锁定分为表共享读锁（共享锁）与表独占写锁（排他锁）。
    特点：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发出锁冲突的概率最高，并发度最低。
    页级锁 页级锁是MySQL中锁定粒度介于行级锁和表级锁中间的一种锁。表级锁速度快，但冲突多，行级冲突少，但速度慢。所以取了折衷的页级，一次锁定相邻的一组记录。
    特点：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般

    从锁的类别上分MySQL都有哪些锁呢？像上面那样子进行锁定岂不是有点阻碍并发效率了

    从锁的类别上来讲，有共享锁和排他锁。
    共享锁: 又叫做读锁。 当用户要进行数据的读取时，对数据加上共享锁。共享锁可以同时加上多个。
    排他锁: 又叫做写锁。 当用户要进行数据的写入时，对数据加上排他锁。排他锁只可以加一个，他和其他的排他锁，共享锁都相斥。
    用上面的例子来说就是用户的行为有两种，一种是来看房，多个用户一起看房是可以接受的。 一种是真正的入住一晚，在这期间，无论是想入住的还是想看房的都不可以。
    锁的粒度取决于具体的存储引擎，InnoDB实现了行级锁，页级锁，表级锁。
    他们的加锁开销从大到小，并发能力也是从大到小。

    MySQL中InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？

    答：InnoDB是基于索引来完成行锁
    例: select * from tab_with_index where id = 1 for update;
    for update 可以根据条件来完成行锁锁定，并且 id 是有索引键的列，如果 id 不是索引键那么InnoDB将完成表锁，并发将无从谈起

InnoDB存储引擎的锁的算法有三种

  • Record lock：单个行记录上的锁
  • Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
  • Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身

相关知识点：

  1. innodb对于行的查询使用next-key lock
  2. Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题
  3. 当查询的索引含有唯一属性时，将next-key lock降级为record key
  4. Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内，而这会导致幻读问题的产生

  5. 有两种方式显式关闭gap锁：（除了外键约束和唯一性检查外，其余情况仅使用record lock） A. 将事务隔离级别设置为RC B. 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1

    什么是死锁？怎么解决？

    死锁是指两个或多个事务在同一资源上相互占用，并请求锁定对方的资源，从而导致恶性循环的现象。
    常见的解决死锁的方法
    1、如果不同程序会并发存取多个表，尽量约定以相同的顺序访问表，可以大大降低死锁机会。
    2、在同一个事务中，尽可能做到一次锁定所需要的所有资源，减少死锁产生概率；
    3、对于非常容易产生死锁的业务部分，可以尝试使用升级锁定颗粒度，通过表级锁定来减少死锁产生的概率；
    如果业务处理不好可以用分布式事务锁或者使用乐观锁

    数据库的乐观锁和悲观锁是什么？怎么实现的？

    数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。乐观并发控制（乐观锁）和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

  6. 悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。在查询完数据的时候就把事务锁起来，直到提交事务。实现方式：使用数据库中的锁机制

  7. 乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。在修改数据的时候把事务锁起来，通过version的方式来进行锁定。实现方式：一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

两种锁的使用场景
从上面对两种锁的介绍，我们知道两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。
但如果是多写的情况，一般会经常产生冲突，这就会导致上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

九，视图

为什么要使用视图？什么是视图？

为了提高复杂SQL语句的复用性和表操作的安全性，MySQL数据库管理系统提供了视图特性。所谓视图，本质上是一种虚拟表，在物理上是不存在的，其内容与真实的表相似，包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以储存的数据值形式存在。行和列数据来自定义视图的查询所引用基本表，并且在具体引用视图时动态生成。
视图使开发者只关心感兴趣的某些特定数据和所负责的特定任务，只能看到视图中所定义的数据，而不是视图所引用表中的数据，从而提高了数据库中数据的安全性。

视图有哪些特点？

视图的特点如下:

  • 视图的列可以来自不同的表，是表的抽象和在逻辑意义上建立的新关系。
  • 视图是由基本表(实表)产生的表(虚表)。
  • 视图的建立和删除不影响基本表。
  • 对视图内容的更新(添加，删除和修改)直接影响基本表。
  • 当视图来自多个基本表时，不允许添加和删除数据。

  • 视图的操作包括创建视图，查看视图，删除视图和修改视图。

    视图的使用场景有哪些？

    视图根本用途：简化sql查询，提高开发效率。如果说还有另外一个用途那就是兼容老的表结构。
    下面是视图的常见使用场景：

  • 重用SQL语句；

  • 简化复杂的SQL操作。在编写查询后，可以方便的重用它而不必知道它的基本查询细节；
  • 使用表的组成部分而不是整个表；
  • 保护数据。可以给用户授予表的特定部分的访问权限而不是整个表的访问权限；

  • 更改数据格式和表示。视图可返回与底层表的表示和格式不同的数据。

    视图的优点

  • 查询简单化。视图能简化用户的操作

  • 数据安全性。视图使用户能以多种角度看待同一数据，能够对机密数据提供安全保护

  • 逻辑数据独立性。视图对重构数据库提供了一定程度的逻辑独立性

    视图的缺点

  • 性能。数据库必须把视图的查询转化成对基本表的查询，如果这个视图是由一个复杂的多表查询所定义，那么，即使是视图的一个简单查询，数据库也把它变成一个复杂的结合体，需要花费一定的时间。

  • 修改限制。当用户试图修改视图的某些行时，数据库必须把它转化为对基本表的某些行的修改。事实上，当从视图中插入或者删除时，情况也是这样。对于简单视图来说，这是很方便的，但是，对于比较复杂的视图，可能是不可修改的

这些视图有如下特征：

  1. 有UNIQUE等集合操作符的视图。
  2. 有GROUP BY子句的视图。3.有诸如AVG\SUM\MAX等聚合函数的视图。 4.使用DISTINCT关键字的视图。5.连接表的视图（其中有些例外）

    十，游标

    游标是系统为用户开设的一个数据缓冲区，存放SQL语句的执行结果，每个游标区都有一个名字。用户可以通过游标逐一获取记录并赋给主变量，交由主语言进一步处理。

十一，存储过程与函数

什么是存储过程？有哪些优缺点？
存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需要创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。

存储过程优点

  • 1）存储过程是预编译过的，执行效率高。
  • 2）存储过程的代码直接存放于数据库中，通过存储过程名直接调用，减少网络通讯。
  • 3）安全性高，执行存储过程需要有一定权限的用户。

  • 4）存储过程可以重复使用，减少数据库开发人员的工作量。

    存储过程缺点

  • 1）调试麻烦，但是用 PL/SQL Developer 调试很方便！弥补这个缺点。

  • 2）移植问题，数据库端代码当然是与数据库相关的。但是如果是做工程型项目，基本不存在移植问题。
  • 3）重新编译问题，因为后端代码是运行前编译的，如果带有引用关系的对象发生改变时，受影响的存储过程、包将需要重新编译（不过也可以设置成运行时刻自动编译）。

  • 4）如果在一个程序系统中大量的使用存储过程，到程序交付使用的时候随着用户需求的增加会导致数据结构的变化，接着就是系统的相关问题了，最后如果用户想维护该系统可以说是很难很难、而且代价是空前的，维护起来更麻烦。

    十二，触发器

    触发器是用户定义在关系表上的一类由事件驱动的特殊的存储过程。触发器是指一段代码，当触发某个事件时，自动执行这些代码。

    使用场景

  • 可以通过数据库中的相关表实现级联更改。

  • 实时监控某张表中的某个字段的更改而需要做出相应的处理。
  • 例如可以生成某些业务的编号。
  • 注意不要滥用，否则会造成数据库及应用程序的维护困难。

大家需要牢记以上基础知识点，重点是理解数据类型CHAR和VARCHAR的差异，表存储引擎InnoDB和MyISAM的区别。

MySQL中都有哪些触发器？

在MySQL数据库中有如下六种触发器：

  • Before Insert
  • After Insert
  • Before Update
  • After Update
  • Before Delete

  • After Delete

    十三，常用SQL语句

  • 数据定义语言DDL（Data Ddefinition Language）CREATE，DROP，ALTER

    1.         主要为以上操作 即对逻辑结构等有操作的，其中包括表结构，视图和索引。

  • 数据查询语言DQL（Data Query Language）SELECT

    1.         这个较为好理解 即查询操作，以select关键字。各种简单查询，连接查询等 都属于DQL。

  • 数据操纵语言DML（Data Manipulation Language）INSERT，UPDATE，DELETE

    1.          主要为以上操作 即对数据进行操作的，对应上面所说的查询操作 DQL与DML共同构建了多数初级程序员常用的增删改查操作。而查询是较为特殊的一种 被划分到DQL中。

  • 数据控制功能DCL（Data Control Language）GRANT，REVOKE，COMMIT，ROLLBACK

    1.            主要为以上操作 即对数据库安全性完整性等有操作的，可以简单的理解为权限控制等。

十四，超键、候选键、主键、外键分别是什么？

  • 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。
  • 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。
  • 主键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。

  • 外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。

    十五，SQL 约束

  • NOT NULL: 用于控制字段的内容一定不能为空（NULL）。

  • UNIQUE: 控件字段内容不能重复，一个表允许有多个 Unique 约束。
  • PRIMARY KEY: 也是用于控件字段内容不能重复，但它在一个表只允许出现一个。
  • FOREIGN KEY: 用于预防破坏表之间连接的动作，也能防止非法数据插入外键列，因为它必须是它指向的那个表中的值之一。

  • CHECK: 用于控制字段的值范围

    十六，六种关联查询

  • 交叉连接（CROSS JOIN）

  • 内连接（INNER JOIN）
  • 外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）
  • 联合查询（UNION与UNION ALL）

  • 全连接（FULL JOIN）

    交叉连接

    没有任何关联条件， 结果是笛卡尔积，结果集会很大，没有意义，很少使用

    内连接

    内连接分为三类

  • 等值连接：ON A.id=B.id

  • 不等值连接：ON A.id > B.id
  • 自连接：SELECT * FROM A T1 INNER JOIN A T2 ON T1.id=T2.pid

外连接（LEFT JOIN/RIGHT JOIN）

  • 左外连接：LEFT OUTER JOIN, 以左表为主，先查询出左表，按照ON后的关联条件匹配右表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成LEFT JOIN
  • 右外连接：RIGHT OUTER JOIN, 以右表为主，先查询出右表，按照ON后的关联条件匹配左表，没有匹配到的用NULL填充，可以简写成RIGHT JOIN

联合查询（UNION与UNION ALL）

SELECT * FROM A UNION SELECT * FROM B UNION …

  • 就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并
  • 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL

    全连接（FULL JOIN）

  • MySQL不支持全连接

  • 可以使用LEFT JOIN 和UNION和RIGHT JOIN联合使用
    1. SELECT * FROM A LEFT JOIN B ON A.id=B.id UNIONSELECT * FROM A RIGHT JOIN B ON A.id=B.id

    十七，子查询

    1.条件：一条SQL语句的查询结果做为另一条查询语句的条件或查询结果
    2.嵌套：多条SQL语句嵌套使用，内部的SQL查询语句称为子查询。

    子查询的三种情况

  1. 子查询是单行单列的情况：结果集是一个值，父查询使用：=、 <、 > 等运算符
  2. 子查询是多行单列的情况：结果集类似于一个数组，父查询使用：in 运算符

  3. 子查询是多行多列的情况：结果集类似于一张虚拟表，不能用于where条件，用于select子句中做为子表

    十七，MYSQL中的一些区别与联系

    mysql中 in 和 exists 区别

    mysql中的in语句是把外表和内表作hash 连接，而exists语句是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询。一直大家都认为exists比in语句的效率要高，这种说法其实是不准确的。这个是要区分环境的。

  4. 如果查询的两个表大小相当，那么用in和exists差别不大。

  5. 如果两个表中一个较小，一个是大表，则子查询表大的用exists，子查询表小的用in。
  6. not in 和not exists：如果查询语句使用了not in，那么内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not extsts的子查询依然能用到表上的索引。所以无论那个表大，用not exists都比not in要快。

    varchar与char的区别

    char的特点

  • char表示定长字符串，长度是固定的；
  • 如果插入数据的长度小于char的固定长度时，则用空格填充；
  • 因为长度固定，所以存取速度要比varchar快很多，甚至能快50%，但正因为其长度固定，所以会占据多余的空间，是空间换时间的做法；

  • 对于char来说，最多能存放的字符个数为255，和编码无关

    varchar的特点

  • varchar表示可变长字符串，长度是可变的；

  • 插入的数据是多长，就按照多长来存储；
  • varchar在存取方面与char相反，它存取慢，因为长度不固定，但正因如此，不占据多余的空间，是时间换空间的做法；
  • 对于varchar来说，最多能存放的字符个数为65532

总之，结合性能角度（char更快）和节省磁盘空间角度（varchar更小），具体情况还需具体来设计数据库才是妥当的做法。

varchar(50)中50的涵义

最多存放50个字符，varchar(50)和(200)存储hello所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为order by col采用fixed_length计算col长度(memory引擎也一样)。在早期 MySQL 版本中， 50 代表字节数，现在代表字符数。

int(20)中20的涵义

是指显示字符的长度。20表示最大显示宽度为20，但仍占4字节存储，存储范围不变；
不影响内部存储，只是影响带 zerofill 定义的 int 时，前面补多少个 0，易于报表展示

mysql为什么这么设计

对大多数应用没有意义，只是规定一些工具用来显示字符的个数；int(1)和int(20)存储和计算均一样；

mysql中int(10)和char(10)以及varchar(10)的区别

  • int(10)的10表示显示的数据的长度，不是存储数据的大小；chart(10)和varchar(10)的10表示存储数据的大小，即表示存储多少个字符。
  • int(10) 10位的数据长度 9999999999，占32个字节，int型4位
  • char(10) 10位固定字符串，不足补空格 最多10个字符
  • varchar(10) 10位可变字符串，不足补空格 最多10个字符
  • char(10)表示存储定长的10个字符，不足10个就用空格补齐，占用更多的存储空间

  • varchar(10)表示存储10个变长的字符，存储多少个就是多少个，空格也按一个字符存储，这一点是和char(10)的空格不同的，char(10)的空格表示占位不算一个字符

    FLOAT和DOUBLE的区别是什么？

  • FLOAT类型数据可以存储至多8位十进制数，并在内存中占4字节。

  • DOUBLE类型数据可以存储至多18位十进制数，并在内存中占8字节。

    drop、delete与truncate的区别

    三者都表示删除，但是三者有一些差别：
    image.png
    因此，在不再需要一张表的时候，用drop；在想删除部分数据行时候，用delete；在保留表而删除所有数据的时候用truncate。

    UNION与UNION ALL的区别？

  • 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行

  • 效率 UNION 高于 UNION ALL