数据库常见面试题
- 索引加快数据库的检索速度
- 索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度
- 唯一索引可以确保每一行数据的唯一性
- 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
- 索引需要占物理和数据空间
● Atomic(原子性):事务中包含的操作被看做一个逻辑单元,这个逻辑单元中的操作要么全部成功,要么全部失败。
● Consistency(一致性):只有合法的数据可以被写入数据库,否则事务应该将其回滚到最初状态。
● Isolation(隔离性):事务允许多个用户对同一个数据进行并发访问,而不破坏数据的正确性和完整性。同时,并行事务的修改必须与其他并行事务的修改相互独立。
● Durability(持久性):事务结束后,事务处理的结果必须能够得到固化。
- 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
- 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。
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对于非常小的表、大部分情况下简单的全表扫描比建立索引更高效;
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对于中到大型的表,索引就非常有效;
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但是对于特大型的表,建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下,需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据,而不是一条记录一条记录地匹配,例如可以使用分区技术。
索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时,索引本身也会被修改。这意味着每条记录的INSERT,DELETE,UPDATE将为此多付出4,5 次的磁盘I/O. 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反而会使查询反应时间变慢。使用索引查询不一定能提高查询性能,索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)适用于两种情况:
- 基于一个范围的检索,一般查询返回结果集小于表中记录数的30%
- 基于非唯一性索引的检索
SQL中的drop、delete、truncate都表示删除,但是三者有一些差别
- delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构
- 速度,一般来说: drop> truncate >delete
- delete语句是dml(数据操纵语言 Data Manipulation Language),这个操作会放到rollback segment中,事务提交之后才生效;
如果有相应的trigger,执行的时候将被触发. truncate,drop是ddl(数据定义语言 Data Definition Language), 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger.
(七)drop、delete与truncate分别在什么场景之下使用?
- 不再需要一张表的时候,用drop
- 想删除部分数据行时候,用delete,并且带上where子句
- 保留表而删除所有数据的时候用truncate
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。
(九)什么是视图?以及视图的使用场景有哪些?视图是一种虚拟的表,具有和物理表相同的功能。可以对视图进行增删改查操作,视图通常是有一个表或者多个表的行或列的子集。修改视图会修改底层基表的数据,另外视图一般只做查询不做增删改的操作。视图的目的通常是从优点考虑的,一个是安全(敏感字段),第二是高效,第三是可以定制化数据(如多表查询),相比多表查询它使得我们获取数据更容易,。
- 只暴露部分字段给访问者,所以就建一个虚表,就是视图。
- 查询的数据来源于不同的表,而查询者希望以统一的方式查询,这样也可以建立一个视图,把多个表查询结果联合起来,查询者只需要直接从视图中获取数据,不必考虑数据来源于不同表所带来的差异
(十)说一说三个范式。
第一范式(1NF):数据库表中的字段都是单一属性的,不可再分。这个单一属性由基本类型构成,包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。
第二范式(2NF):数据库表中不存在非关键字段对任一候选关键字段的部分函数依赖(部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段的情况),也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。第三范式(3NF):在第二范式的基础上,数据表中如果不存在非关键字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。所谓传递函数依赖,指的是如 果存在"A → B → C"的决定关系,则C传递函数依赖于A。因此,满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系: 关键字段 → 非关键字段 x → 非关键字段y