208面试题 MySql
十七、MySql
164.数据库的三范式是什么？
第一范式（1NF）：
数据表中的每一列（每个字段）必须是不可拆分的最小单元，也就是确保每一列的原子性；
例如：用户表1中的用户信息字段可以拆分为用户表2中的地址和电话字段，而用户表2中的地址字段还可以拆分为用户表3中的省份和市区字段。
第二范式（2NF）：
满足1NF后，要求表中的所有列，都必须依赖于主键，而不能有任何一列与主键没有关系，也就是说一个表只描述一件事情；
例如：产品编号与订单编号并没有明确的关系，订购日期与订单编号有关系，因为一旦订单编号确定下来了，订购日期也确定了，价格与订单编号也没有直接关系，而与产品有关，所以上面的表实际上可以拆分：
第三范式（3NF）：
必须先满足第二范式（2NF），要求：表中的每一列只与主键直接相关而不是间接相关，（表中的每一列只能依赖于主键）；
例如：订单表中需要有客户相关信息，在分离出客户表之后，订单表中只需要有一个用户编号即可，而不能有其他的客户信息。因为其他的客户信息直接关联于用户编号，而不是直接与订单编号直接相关。
165.一张自增表里面总共有 7 条数据，删除了最后 2 条数据，重启 mysql 数据库，又插入了一条数据，此时 id 是几？
一般情况下，我们创建的表的类型是InnoDB，如果新增一条记录（不重启mysql的情况下），这条记录的ID是8；但是如果重启MySQL的话，这条记录的ID是6。因为InnoDB表只把自增主键的最大ID记录到内存中，所以重启数据库或者对表OPTIMIZE操作，都会使最大ID丢失。
但是，如果我们使用表的类型是MylSAM，那么这条记录的ID就是8。因为MylSAM表会把自增主键的最大ID记录到数据文件里面，重启MYSQL后，自增主键的最大ID也不会丢失。
如果在这7条记录里面删除的是中间的几个记录（比如删除的是3,4,5三条记录），重启MySQL数据库后，insert一条记录后，ID都是8。因为内存或者数据库文件存储都是自增主键最大ID
166.如何获取当前数据库版本？
- 利用navicat连接mysql的客户端工具，运行下边sql
- 利用dos命令连接mysql,下面会显示版本号
- 利用命令查询版本号
167.说一下 ACID 是什么？
Atomicity
原子性体现在对于一个事务来讲，要么一起执行成功要么一起失败，执行的过程中是不能被打断或者执行其他操作的。
Consistency
一致性表现为事务进行过后和执行前，整体系统都是稳定的，比如对于入账出账操作是不会有总资金的变化的。
Isolation
隔离性表示各个事务之间不会互相影响，数据库一般会提供多种级别的隔离。实际上多个事务是并发执行的，但是他们之间不会互相影响。
Durability
持久性表示一旦一个事务成功了，那么他的改变是永久性的被记录和操作。
168.char 和 varchar 的区别是什么？
- char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的，
- 定义一个char[10]和varchar[10],如果存进去的是‘abcd’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘abcd’外，后面跟六个空格，而varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的，
- char的存取数度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找；但是char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率，而varchar是以空间效率为首位的。
- char的存储方式是，对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节；而varchar的存储方式是，对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节，两者的存储数据都非unicode的字符数据。
169.float 和 double 的区别是什么？
- .在内存中占有的字节数不同
单精度浮点数在机内存占4个字节
双精度浮点数在机内存占8个字节 - 有效数字位数不同
单精度浮点数有效数字8位
双精度浮点数有效数字16位 - 数值取值范围
单精度浮点数的表示范围：-3.40E+38~3.40E+38
双精度浮点数的表示范围：-1.79E+308~-1.79E+308 - 在程序中处理速度不同
一般来说，CPU处理单精度浮点数的速度比处理双精度浮点数快
如果不声明，默认小数为double类型，所以如果要用float的话，必须进行强转
例如：float a=1.3; 会编译报错，正确的写法 float a = (float)1.3;或者float a = 1.3f;（f或F都可以不区分大小写）
float是8位有效数字，第7位数字将会四舍五入
170.mysql 的内连接、左连接、右连接有什么区别？
1.内连接,显示两个表中有联系的所有数据;
2.左链接,以左表为参照,显示所有数据,右表没有的数据补充为null;
3.右链接,以右表为参照显示数据,左表没有的数据补充为null;
171.mysql 索引是怎么实现的？
参考博客：https://blog.****.net/waeceo/article/details/78702584
172.怎么验证 mysql 的索引是否满足需求？
使用 explain 查看 SQL 是如何执行查询语句的，从而分析你的索引是否满足需求。
explain 语法：explain select * from table where type=1。
173.说一下数据库的事务隔离？
- 读未提交（Read Uncommitted）：只处理更新丢失。如果一个事务已经开始写数据，则不允许其他事务同时进行写操作，但允许其他事务读此行数据。可通过“排他写锁”实现。
- 读已提交（Read Committed）：处理更新丢失、脏读。读取数据的事务允许其他事务继续访问改行数据，但是未提交的写事务将会禁止其他事务访问改行。可通过“瞬间共享读锁”和“排他写锁”实现。
- 可重复读（Repeatable Read）：处理更新丢失、脏读和不可重复读取。读取数据的事务将会禁止写事务，但允许读事务，写事务则禁止任何其他事务。可通过“共享读锁”和“排他写锁”实现。
- 可串行化（Serializable）：提供严格的事务隔离。要求失去序列化执行，事务只能一个接一个地执行，不能并发执行。仅仅通过“行级锁”是无法实现事务序列化的，必须通过其他机制保证新插入的数据不会被刚执行查询操作的事务访问到。
174.说一下 mysql 常用的引擎？
InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比 较低，也可以使用。
MEMORY：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。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。
注意：
同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表。如果一个表要求比较高的事务处理，可以选择InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储。如果该数据库需要一个用于查询的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。
175.说一下 mysql 的行锁和表锁？
MyISAM 只支持表锁，InnoDB 支持表锁和行锁，默认为行锁。
- 表级锁：开销小，加锁快，不会出现死锁。锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低。
- 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁力度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高。
176.说一下乐观锁和悲观锁？
悲观锁
总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁（共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程）。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁
总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库提供的类似于write_condition机制，其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
177.mysql 问题排查都有哪些手段？
使用 show processlist 命令查看当前所有连接信息。
使用 explain 命令查询 SQL 语句执行计划。
开启慢查询日志，查看慢查询的 SQL。
178.如何做 mysql 的性能优化？
1. 选择正确的存储引擎
以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
2. 优化字段的数据类型
记住一个原则，越小的列会越快。如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。
3. 为搜索字段添加索引
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么最好是为其建立索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那应该建立全文索引。
4. 避免使用Select *
从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段，也尽量不要用*通配符，善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。
5. 使用 ENUM 而不是 VARCHAR
ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如，性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
6. 尽可能的使用 NOT NULL
除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。
7. 固定长度的表会更快
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。