● 请你讲解一下数据连接池的工作机制?
考察点：连接池
参考回答：
J2EE 服务器启动时会建立一定数量的池连接，并一直维持不少于此数目的池连接。客户端程序需要连接时，池驱动程序会返回一个未使用的池连接并将其表记为忙。如果当前没有空闲连接，池驱动程序就新建一定数量的连接，新建连接的数量由配置参数决定。当使用的池连接调用完成后，池驱动程序将此连接表记为空闲，其他调用就可以使用这个连接。
● 你了解继承映射吗，请简单讲讲你的理解。
考察点：映射
参考回答：
继承关系的映射策略有三种：
① 每个继承结构一张表（table per class hierarchy），不管多少个子类都用一张表。
② 每个子类一张表（table per subclass），公共信息放一张表，特有信息放单独的表。
③ 每个具体类一张表（table per concrete class），有多少个子类就有多少张表。
第一种方式属于单表策略，其优点在于查询子类对象的时候无需表连接，查询速度快，适合多态查询；缺点是可能导致表很大。后两种方式属于多表策略，其优点在于数据存储紧凑，其缺点是需要进行连接查询，不适合多态查询。
● 请介绍一些你了解的数据库优化方法
考察点：数据库
参考回答：
（1）选取最适用的字段属性
MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。
例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是BIGIN来定义整型字段。
另外一个提高效率的方法是在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多。这样，我们又可以提高数据库的性能。
（2）使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
MySQL从4.1开始支持SQL的子查询。这个技术可以使用SELECT语句来创建一个单列的查询结果，然后把这个结果作为过滤条件用在另一个查询中。例如，我们要将客户基本信息表中没有任何订单的客户删除掉，就可以利用子查询先从销售信息表中将所有发出订单的客户ID取出来，然后将结果传递给主查询
（3）使用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
MySQL从4.0的版本开始支持union查询，它可以把需要使用临时表的两条或更多的select查询合并的一个查询中。在客户端的查询会话结束的时候，临时表会被自动删除，从而保证数据库整齐、高效。使用union来创建查询的时候，我们只需要用UNION作为关键字把多个select语句连接起来就可以了，要注意的是所有select语句中的字段数目要想同。下面的例子就演示了一个使用UNION的查询。
（4）事务
尽管我们可以使用子查询（Sub-Queries）、连接（JOIN）和联合（UNION）来创建各种各样的查询，但不是所有的数据库操作都可以只用一条或少数几条SQL语句就可以完成的。更多的时候是需要用到一系列的语句来完成某种工作。但是在这种情况下，当这个语句块中的某一条语句运行出错的时候，整个语句块的操作就会变得不确定起来。设想一下，要把某个数据同时插入两个相关联的表中，可能会出现这样的情况：第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以BEGIN关键字开始，COMMIT关键字结束。在这之间的一条SQL操作失败，那么，ROLLBACK命令就可以把数据库恢复到BEGIN开始之前的状态。
● 请你说明一下 left join 和 right join 的区别？
考察点：表结构
参考回答：
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
比如：
表A记录如下：
aID aNum
1 a20050111
2 a20050112
3 a20050113
4 a20050114
5 a20050115
表B记录如下:
bID bName
1 2006032401
2 2006032402
3 2006032403
4 2006032404
8 2006032408
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.
● 请你介绍一下 mysql的主从复制？
考察点：数据库
参考回答：
MySQL主从复制是其最重要的功能之一。主从复制是指一台服务器充当主数据库服务器，另一台或多台服务器充当从数据库服务器，主服务器中的数据自动复制到从服务器之中。对于多级复制，数据库服务器即可充当主机，也可充当从机。MySQL主从复制的基础是主服务器对数据库修改记录二进制日志，从服务器通过主服务器的二进制日志自动执行更新。
MySQL主从复制的两种情况：同步复制和异步复制，实际复制架构中大部分为异步复制。
复制的基本过程如下：
Slave上面的IO进程连接上Master，并请求从指定日志文件的指定位置（或者从最开始的日志）之后的日志内容。
Master接收到来自Slave的IO进程的请求后，负责复制的IO进程会根据请求信息读取日志指定位置之后的日志信息，返回给Slave的IO进程。返回信息中除了日志所包含的信息之外，还包括本次返回的信息已经到Master端的bin-log文件的名称以及bin-log的位置。
Slave的IO进程接收到信息后，将接收到的日志内容依次添加到Slave端的relay-log文件的最末端，并将读取到的Master端的 bin-log的文件名和位置记录到master-info文件中，以便在下一次读取的时候能够清楚的告诉Master“我需要从某个bin-log的哪个位置开始往后的日志内容，请发给我”。
Slave的Sql进程检测到relay-log中新增加了内容后，会马上解析relay-log的内容成为在Master端真实执行时候的那些可执行的内容，并在自身执行。
● 讲一讲，数据库ACID的特性。
考察点：数据库
参考回答：
原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。
一致性指事务前后数据的完整性必须保持一致。
隔离性指多个用户并发访问数据库时，一个用户的事务不能被其他用户的事务所干扰，多个并发事务之间数据要相互隔离。
持久性是指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，即便数据库发生故障也不应该对其有任何影响。
● 请你介绍一下，数据库的三个范式？
考察点：数据库
参考回答：
第一范式（1NF）强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
第二范式（2NF）
首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
在1NF基础上，任何非主属性不依赖于其它非主属性[在2NF基础上消除传递依赖]。
第三范式（3NF）
第三范式（3NF）是第二范式（2NF）的一个子集，即满足第三范式（3NF）必须满足第二范式（2NF）。
首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
● 请你介绍一下，数据库乐观锁和悲观锁
考察点：数据库
参考回答：
悲观锁
悲观锁（Pessimistic Lock），顾名思义，就是很悲观，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block直到它拿到锁。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。
Java synchronized 就属于悲观锁的一种实现，每次线程要修改数据时都先获得锁，保证同一时刻只有一个线程能操作数据，其他线程则会被block。
乐观锁
乐观锁（Optimistic Lock），顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在提交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。乐观锁适用于读多写少的应用场景，这样可以提高吞吐量。
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。
乐观锁一般来说有以下2种方式：
使用数据版本（Version）记录机制实现，这是乐观锁最常用的一种实现方式。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，一般是通过为数据库表增加一个数字类型的 “version” 字段来实现。当读取数据时，将version字段的值一同读出，数据每更新一次，对此version值加一。当我们提交更新的时候，判断数据库表对应记录的当前版本信息与第一次取出来的version值进行比对，如果数据库表当前版本号与第一次取出来的version值相等，则予以更新，否则认为是过期数据。
使用时间戳（timestamp）。乐观锁定的第二种实现方式和第一种差不多，同样是在需要乐观锁控制的table中增加一个字段，名称无所谓，字段类型使用时间戳（timestamp）, 和上面的version类似，也是在更新提交的时候检查当前数据库中数据的时间戳和自己更新前取到的时间戳进行对比，如果一致则OK，否则就是版本冲突。
● 请你介绍一下数据库的隔离级别
考察点：事务的隔离级别
参考回答：
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隔离级别 |
脏读（Dirty Read） |
不可重复读（NonRepeatable Read） |
幻读（Phantom Read） |
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未提交读（Read uncommitted） |
可能 |
可能 |
可能 |
|
已提交读（Read committed） |
不可能 |
可能 |
可能 |
|
可重复读（Repeatable read） |
不可能 |
不可能 |
可能 |
|
可串行化（Serializable ） |
不可能 |
不可能 |
不可能 |
未提交读(Read Uncommitted)：允许脏读，也就是可能读取到其他会话中未提交事务修改的数据。
提交读(Read Committed)：只能读取到已经提交的数据。Oracle等多数数据库默认都是该级别 (不重复读)。
可重复读(Repeated Read)：可重复读。在同一个事务内的查询都是事务开始时刻一致的，InnoDB默认级别。在SQL标准中，该隔离级别消除了不可重复读，但是还存在幻象读。
串行读(Serializable)：完全串行化的读，每次读都需要获得表级共享锁，读写相互都会阻塞。
● 简单说明一下，数据库索引底层是怎样实现的，哪些情况下索引会失效
考察点：数据库索引
参考回答：
B+树实现的。
没有遵循最左匹配原则。
一些关键字会导致索引失效，例如 or， ！= ， not in，is null ,is not unll
like查询是以%开头
隐式转换会导致索引失效。
对索引应用内部函数，索引字段进行了运算。
● 请你说一说，mysql数据库的两种引擎 区别
考察点：数据库存储引擎
参考回答：
InnoDB是聚集索引，支持事务，支持行级锁；MyISAM是非聚集索引，不支持事务，只支持表级锁。
● 请介绍一下，数据库索引，以及，什么时候用Innodb什么时候用MyISAM。
考察点：数据库
参考回答：
存储引擎
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。InnoDB主要面向在线事务处理（OLTP）的应用。MyISAM主要面向一些OLAP的应用。
● 请你简单介绍一下，数据库水平切分与垂直切分
考察点：数据库
参考回答：
垂直拆分就是要把表按模块划分到不同数据库表中（当然原则还是不破坏第三范式），这种拆分在大型网站的演变过程中是很常见的。当一个网站还在很小的时候，只有小量的人来开发和维护，各模块和表都在一起，当网站不断丰富和壮大的时候，也会变成多个子系统来支撑，这时就有按模块和功能把表划分出来的需求。其实，相对于垂直切分更进一步的是服务化改造，说得简单就是要把原来强耦合的系统拆分成多个弱耦合的服务，通过服务间的调用来满足业务需求看，因此表拆出来后要通过服务的形式暴露出去，而不是直接调用不同模块的表，淘宝在架构不断演变过程，最重要的一环就是服务化改造，把用户、交易、店铺、宝贝这些核心的概念抽取成独立的服务，也非常有利于进行局部的优化和治理，保障核心模块的稳定性。
垂直拆分：单表大数据量依然存在性能瓶颈
水平拆分，上面谈到垂直切分只是把表按模块划分到不同数据库，但没有解决单表大数据量的问题，而水平切分就是要把一个表按照某种规则把数据划分到不同表或数据库里。例如像计费系统，通过按时间来划分表就比较合适，因为系统都是处理某一时间段的数据。而像SaaS应用，通过按用户维度来划分数据比较合适，因为用户与用户之间的隔离的，一般不存在处理多个用户数据的情况，简单的按user_id范围来水平切分。
通俗理解：水平拆分行，行数据拆分到不同表中， 垂直拆分列，表数据拆分到不同表中。
● 谈一谈，JDBC中如何进行事务处理？
考察点：数据库
参考回答：
Connection提供了事务处理的方法，通过调用setAutoCommit(false)可以设置手动提交事务；当事务完成后用commit()显式提交事务；如果在事务处理过程中发生异常则通过rollback()进行事务回滚。除此之外，从JDBC 3.0中还引入了Savepoint（保存点）的概念，允许通过代码设置保存点并让事务回滚到指定的保存点。
● 请你解释一下，什么是数据库中事务的ACID？
考察点：数据库
参考回答：
- 原子性(Atomic)：事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败； - 一致性(Consistent)：事务结束后系统状态是一致的； - 隔离性(Isolated)：并发执行的事务彼此无法看到对方的中间状态； - 持久性(Durable)：事务完成后所做的改动都会被持久化，即使发生灾难性的失败。通过日志和同步备份可以在故障发生后重建数据。
关于事务，在面试中被问到的概率是很高的，可以问的问题也是很多的。首先需要知道的是，只有存在并发数据访问时才需要事务。当多个事务访问同一数据时，可能会存在5类问题，包括3类数据读取问题（脏读、不可重复读和幻读）和2类数据更新问题（第1类丢失更新和第2类丢失更新）。