面试题——数据库

　事务：

一个数据库事务通常包含对数据库进行读或写的一个操作序列。

四大特效：

A:原子性：要么成功提交，要么失败回滚。

C: 一致性：事务提交前后数据库保持一致性。

I: 隔离性：每个事务的操作互不影响。

D: 持久性：事务一旦成功提交，对数据库的影响是永久的，即使数据库奔溃。

 

 

　隔离性的四个级别

 

1. 脏读：读了事务未提交的数据。

2. 不可重复读：读了事务前一次提交的结果（对于同一个数据而言）。

3. 幻读：读了事务提交的结果，对于同一批数据而言。比如事务A对表的数据进行修改后，B插入了一条数据。

　四个级别：

1. 读未提交：级别最低。导致脏读、不可重复读、幻读。

2. 读已提交：只能提取事务提交的结果。读操作加锁后，读取成功后立即释放。但是写锁要等到修改提交成功后才释放。导致不可重复读和幻读。

3. 可重复读：事务不能读取未提交的结果，数据被读取后不能再被修改，但可以添加数据。导致幻读。

4. 串行化：对事务读写加锁，事务只能一个个执行。但是执行效率最低。

　索引的优缺点：

CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name (column_list)

索引是对数据库表的一列或者多列的值进行排序的一种数据结构，使用索引，可以快速访问数据库表中特定的信息。

优点：加速查询速度；用于多表的连接；创建唯一性索引，可以保证表中每一行都具有唯一性；在分组、排序字句中可以加快检索的速度；可以用于范围查询。

缺点：需要额外创建索引、维护索引的消耗；索引需要额外的物理空间；当对表中数据进行增删修改时，需要额外维护索引。

　索引的数据结构：

B树、B+树。因为树的查询效率高而且可以保持有序。

　MySql的索引类型：

　　数据结构：B+树索引：B-Tree的基本思想是，所有值（被索引的列）都是排过序的，每个叶节点到跟节点距离相等。所以B-Tree适合用来查找某一范围内的数据，

hash索引：基于hash表。所以这种索引只支持精确查找，不支持范围查找，不支持排序。这意味着范围查找或ORDER BY都要依赖server层的额外工作。

FullText索引：主要用来查找文本中的关键字，而不是直接与索引中的值相比较。Full-text索引跟其它索引大不相同，它更像是一个搜索引擎，而不是简单的WHERE语句的参数匹配。

R-tree索引：用于查询比较接近的数据.

　　功能：唯一索引：一个表中可以有多个唯一性索引,唯一性索引列允许空值。

主键索引：一个表中只能有一个主键索引,主键索引列不允许空值。

聚集索引：行的物理顺序与索引顺序相同。

外键索引：主要目的是控制存储在外键表中的数据。 使两张表形成关联。

　索引的使用场合和不适用场合

适用：用于经常需要查询操作的列上；

　　用于需要排序的列上；

　　用于连接表的列上（外键）。

不适用：很少被查询的列；

　　数据值很少的列（比如性别）；　　

　　数据值为image的列这种数据值也少；

　　修改性能远远大于查询性能的列；

　　Like以%开头的；

　　如果使用全表查询比索引快。

　什么时候索引失效

　　当使用or的情况下，如果不是每一列的条件都有索引，索引失效

　　当使用多列索引的时候，没有匹配到第一部分，索引失效

　　当使用like的时候，以%开头，索引失效

　　当数据类型是字符串类型的时候，如果条件数据没有被引号引起来，索引失效

　　如果使用全表扫描比索引更快，索引失效

 

　为何不用二叉查找树

　　当索引值多的时候，构建的二叉查找树深度深，使得IO读写过于频繁。而B树和B+树使得瘦高的二叉查找树变得矮胖，减少了IO读写次数。

　

　B树：

　　1）根结点至少有两个子女。

　　2）每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m

　　3）每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m

　　4）所有的叶子结点都位于同一层。

　　5）每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划。

　B树的插入操作

　　自顶向下查找4的节点位置，发现4应当插入到节点元素3，5之间

　　节点3，5已经是两元素节点，无法再增加。父亲节点 2， 6 也是两元素节点，也无法再增加。根节点9是单元素节点，可以升级为两元素节点。于是拆分节点3，5与节点2，6，让根节点9升级为两元素节点4，9。节点6独立为根节点的第二个孩子。

　　优点：保持多路平衡。

　　删除操作：

　　自顶向下查找元素11的节点位置。

　　删除11后，节点12只有一个孩子，不符合B树规范。因此找出12,13,15三个节点的中位数13，取代节点12，而节点12自身下移成为第一个孩子。（这个过程称为左旋）

　B+树：

　　每个节点上的指针上限为k+1；

　　非叶子节点只存储键值、指针，不存储数据。

　　所有的数据都在叶子节点层。

　　B+树和B-树相比的优缺点：

　　B+树的优点：

　　非叶子节点不存储数据，这样，一个节点中中可以容纳更多的索引项，一是可以降低树的高度。二是一个内部节点可以定位更多的叶子节点。

　　叶子节点之间通过指针来连接，范围扫描将十分简单，而对于B树来说，则需要在叶子节点和内部节点不停的往返移动。

　　B-树的优点：

　　对于在内部节点的数据，可直接得到，不必根据叶子节点来定位。

　　B+树和联合索引

　　对数据库表中的多列数据，根据最左原则联合建立索引。优先按照按照第一个关键字进行索引排列的。

　连接：

　　左连接：得到左表中所有记录，将右表中满足连接条件的记录附加在左表相应的记录中。如果左表的某条记录在右表中不存在，那么连接后该记录在右表中的属性值为null

　　右连接：得到右表中所有的记录，将左表中满足连接条件的记录都附加在右表相应的记录中，不满足的相应记录记为null。

　　内连接：将两个表中共同的记录连接在一起。

　　外连接：将两个表取并集，所有的记录连接在一起。

 

 

 

　JDBC连接：

1. 加载JDBC驱动程序

　　调用Class.forName()方法加载想要连接的数据库的驱动到JVM（Java虚拟机）。

2. 调用DriverManager对象的getConnection()方法，获得一个Connection对象。

3. 创建一个Statement对象

执行静态SQL语句。通常通过Statement实例实现。

执行动态SQL语句。通常通过PreparedStatement实例实现。

执行数据库存储过程。通常通过CallableStatement实例实现。

　　 4.Statement接口提供了三种执行SQL语句的方法：executeQuery 、executeUpdate和execute.

　　 5.对返回的结果进行处理

　　 6.关闭JDBC连接

操作完成以后要把所有使用的JDBC对象全都关闭，以释放JDBC资源，关闭顺序和声明顺序相反：

1. 关闭记录集 Resultset
2. 关闭声明 Statement
3. 关闭连接对象 Connection

MVCC：

MVCC：多版本并发控制（MVCC,Multiversion Currency Control）。一般情况下，事务性储存引擎不是只使用表锁，行加锁的处理数据，而是结合了MVCC机制，以处理更多的并发问题。
Mvcc处理高并发能力最强，在MVCC协议中，每个用户在连接数据库时看到的是一个具有一致性状态的镜像，每个事务在提交到数据库之前对其他用户均是不可见的。
当事务需要更新数据时，不会直接覆盖以前的数据，而是生成一个新的版本的数据，因此一条数据会有多个版本存储，但是同一时刻只有最新的版本号是有效的。
因此，读的时候就可以保证总是以当前时刻的版本的数据可以被读到，不论这条数据后来是否被修改或删除。

　　INSERT

　　InnoDB为每个新增行记录当前系统版本号作为创建ID。

　　DELETE

　　InnoDB为每个删除行的记录当前系统版本号作为行的删除ID。

　　UPDATE

　　InnoDB复制了一行。这个新行的版本号使用了系统版本号。它也把系统版本号作为了删除行的版本。