软件测试面试最常考的mysql知识点，最好看完这个再去面试！

关注公众号【测试开发Guide】

回复「java」：即可获得java经典学习资料，带你轻松入门java编程。
回复「python」：免费获取「python入门」高分好书，业余时间偷偷变牛逼。
回复「面试」：24个常见的测试面试题，你一定不想错过。
回复「书单」：获取2020年软件测试工程师必看的书单
回复「测试用例」：获取本人常用的 Excel 和 Xmind 测试用例模版
回复「测试工具」：获取 mac 和 windows 常用的测试工具
 

秋招之后，部门又来了好多小鲜肉，其中有部分同学是没有用过MySQL的，我把自己以前做过的笔记又重新整理了一番，希望能够对新同学有帮助！

 

什么是DML、DDL、DCL？

DML（data manipulation language）：

它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言

 

DDL（data definition language）：主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用

 

DCL（Data Control Language）：是数据库控制功能。是用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。在默认状态下，只有sysadmin,dbcreator,db_owner或db_securityadmin等人员才有权力执行DCL

 

TCL（Transaction Control Language）：事务控制语言，包括：set transaction\rollback\savepoin

 

 

MySQL常用命令

DDL

创建数据库

create database 数据库名;

 

查看数据库列表

show databases;

 

使用数据库

use 数据库名;

 

删除数据库

drop database 数据库名;

 

创建数据表

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `codes_user`(->    `user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,->    `user_title` VARCHAR(100) NOT NULL,->    `user_author` VARCHAR(40) NOT NULL,->    `submission_date` DATE,->    PRIMARY KEY ( `user_id` )-> )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

 

查看数据表设计

方法一

desc 表名

方法二

show create table 表名

 

删除数据表

drop table 表名;

 

清空表

truncate table 表名;

或者

delete from 表名;

 

删除字段

ALTER TABLE 表名 DROP 字段名;

 

新增字段

ALTER TABLE 表名 ADD 字段名 INT; # INT 是字段类型

 

修改字段类型

ALTER TABLE 表名 MODIFY 字段名 CHAR(10); # 修改字段类型

 

修改字段

ALTER TABLE 表名 CHANGE 旧字段名 新字段名 BIGINT; # BIGINRT 是新字段的数据类型

 

创建索引

# 方法一alter table 表名 add index 索引名(字段1,字段2...);   # 创建普通索引alter table 表名 add unique 索引名(字段1,字段2...);   # 创建unique索引alter table 表名 add primary 索引名(字段1,字段2...);   # 创建主键索引
# 方法二create index 索引名 on 表名 (字段1，字段2...);   # 创建普通索引

 

查看索引信息

SHOW INDEX FROM 表名\G;

 

删除索引

ALTER TABLE 表名 DROP INDEX 索引名DROP INDEX 索引名 ON 表名

 

DQL and DML

查询

查询结果去重

select distinct 字段名 from 表名;

 

限制 limit与offset

select * from 表名 limit 5; # 只检索5条数据select * from 表名 limit 5 offset 10; # 从第5条数据开始，取10条数据

 

 

排序 order by

select * from 表名 order by id; # ASC 默认是升序排列select * from 表名 order by id desc; # DESC 默认是升序排列

 

 

数据过滤

or与and

select * from TB_User where （ score=100 or score=200) and age>18; # or 的优先级小于 and，需要加括号

in 与 not in

select * from TB_User where age in (20, 21)

between..and

select * from TB_User where age between 18 and 20

 

模糊匹配 关键字 like

# “%” 表示任意多个字符# 完全匹配张三select * from TB_User where name like '张三';# 以张三结尾select * from TB_User where name like '%张三';# 以张三开头select * from TB_User where name like '张三%';# 结果包含张三select * from TB_User where name like '%张三%';# “_” 表示任意单个字符select * from TB_User where name like '_张三';select * from TB_User where name like '张三_';

 

正则匹配 关键字 regexp

# 以张三开头select * from TB_User where name regexp '^张三';# 以张三结尾select * from TB_User where name regexp '张三$';# “.” 匹配任意一个字符select * from TB_User where name regexp '.三';# 匹配以姓是张、赵的学生SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '^[张赵]';# 匹配“张张张三”SELECT * FROM tb_student WHERE `name` REGEXP '张{3}';

 

拼接字段

select Concat(name, '(', age, ')') from user order by age;

 

内置函数

select AVG(price) AS avg_price from TB_Order where orderID='100'; # 返回某列的平均值select Count(*) from TB_User # 返回user表行数 count(*) 不省略null值select Max(score) from TB_Student # 返回最大值select Min(score) from TB_Student # 返回最小值select SUM(score) from TB_Student where name='老王'; # 返回求和

 

 

分组

group by 以某个字段进行分组

select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name; # 统计每个学生的平均分

having 过滤分组，having后面一般跟聚合函数使用，且需要和group by配合使用

select name, AVG(score) as avg_score from TB_Student group_by name having avg_score>90; # 统计每个学生的平均分，并且过滤出平均分大于90的记录

 

 

SELECT 子句顺序

select > from > where > group by > having > order by > limit

 

联结查询 JOIN

内联查询

# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 a# 写法一select a, b from TB_A, TB_B where TB_A.a = TB_B.a# 写法二select a, b from TB_A inner join TB_B on TB_A.a = TB_B.a

 

自联结

select student, score from TB_Student where tag = (select tag from TB_StudentTag where tag = '优秀' );

 

外部连结（左连结和右连结）

# 假设 TB_A 与 TB_B 有公共字段 aselect TB_A.a, TB_b.b from TB_A left outer JOIN TB_B ON TB_A.a = TB_B.a;

全连结

select TB_A.a, TB_B.b from TB_A full join TB_B on TB_A.a=TB_B.a;

 

附上 sql 各种联结查询图解

 

组合查询 UNION

# 使用场景：# 1、单表执行多个查询，按单个查询返回数据# 2、在单个查询中，从不同的表返回类似结构的数据
# 数据去重 unionselect A.key1 from A union select B.key1 from B;# 数据不去重 union allselect A.key1 from A union all select B.key1 from B;

 

增加

INSERT INTO 表名 VALUES(值1,值2...);INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) VALUES(值1,值2...);INSERT INTO 表名(字段1,字段2...) select 字段1,字段2... from 表名（可以是其他表）;

 

修改​​​​​​​

update 表名 set 字段名 = 新值 where id = '100';

 

删除​​​​​​​

# 删除 id 为 '100' 的数据delete from 表名 where id = '100';

 

DCL

数据库授权

grant all privileges  on *.* to root@'%' identified by "root_pwd";

 

mysql复制表

语法：mysqldump -u用戶名 -p密码 -d 数据库名 表名 > 脚本名;​​​​​​​

# 导出整个数据库结构和数据mysqldump -h localhost -uroot -p123456 database > dump.sql# 导出单个数据表结构和数据mysqldump -h localhost -uroot -p123456  database table > dump.sql# 导出整个数据库结构（不包含数据）mysqldump -h localhost -uroot -p123456  -d database > dump.sql# 导出单个数据表结构（不包含数据）mysqldump -h localhost -uroot -p123456  -d database table > dump.sql

 

如何进行慢查询分析

explain select sql语句

结果分析

type（从最优到最差）：const > eq_reg > ref > range > index > all

key ：若为null，则没有使用索引

key_len ：索引长度，越短越好

 

 

SQL优化方法​​​​​​​

1. 索引优化，添加复合索引2. 分表，大表拆小表3. 尽量避免 select *，杜绝 select * from tb_name4. 尽量避免 select * from tb_name where name like 'xxx'5. 避免在大表上的 group by，order by，offset 操作6. WHERE查询条件，尽量按照添加的索引顺序来写

 

非关系型数据库和关系型数据库的比较

关系型数据库：MySQL、SQL Server、Oracle、PostgreSQL、SQLite

优点：​​​​​​​

1. 查询能力高，可以操作很复杂的查询2. 一致性高。在数据同步时，一般采用锁来保证数据的可靠性，在处理数据时，对表进行封锁来保证操作的时候其他操作不能改变查询范围的数据3. 表具有逻辑性，易于理解

缺点：​​​​​​​

1. 不适用高并发读写2. 不适用海量数据高效读写3. 层次多，扩展性低4. 维护一致性开销大5. 涉及联表查询，复杂，慢

 

非关系型数据库：Hbase、Redis、MongoDB、Memcached

优点：​​​​​​​

1. 由于数据之间没有关系，所以易扩展，也易于查询2. 数据结构灵活，每个数据都可以有不同的结构3. 由于降低了一致性的要求，所以查询速度更快

缺点：

1. 数据准确度没有那么高

 

事务的四大特征是什么？

特点：原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）

 

 

什么是脏读、不可重复读、幻读？

脏读

脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。（未提交 读）

不可重复读

是指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有结束时，另外一个事务也访问该同一数据。那么，在第一个事务中的两 次读数据之间，由于第二个事务的修改，那么第一个事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，（不可重复读）

幻读

是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有 没有修改的 数据行，就好象 发生了幻觉一样。

 

 

如何避免脏读、不可重复读、幻读？

隔离级别设置为：可串行化（Serializable）【锁表】

 

 

事务隔离级别有哪些？

从上到下，级别提高​​​​​​​

​​​​​​​​​​​​​​1. 读未提交（read uncommited）【隔离级别最低，并发性能高】（脏读、不可重复读、幻读）

2. 读已提交（read commited）【锁定正在读取的行】（不可重复读、幻读）

3. 可重复读（repeatable read）【锁定所读区的所有行】（幻读）4. 可串行化（serializable）【锁表】

 

▼▼▼

细心的同学可能会看到，示例的sql语句关键字有大写的，也有小写的。当然不管大写还是小写，都能执行成功，但是本文最后，还是有两点补充要送给大家。​​​​​​​

1. SQL语句关键字尽量用大写书写2. 千万不要在同一条SQL语句中出现关键字既有大写也有小写的情况

 

长按识别下方二维码关注公众号

关注我的微信公众号【测试开发Guide】，

 

回复「java」：即可获得java经典学习资料（我花200元买的），带你轻松入门java编程。

回复「python」：免费获取「python入门」高分好书，业余时间偷偷变牛逼。

回复「面试」：24个常见的测试面试题，你一定不想错过。