|
|
|
|
移动端

14个必须掌握的数据库面试题(附答案)

本文总结了14个必须掌握的数据库面试题,附答案,快看看是否对你有帮助!

作者:图灵程序员来源:数据库开发|2020-10-15 08:53

一、为什么使用数据索引能提高效率

  • 数据索引的存储是 有序的
  • 在有序的情况下, 通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的
  • 极端情况下,数据索引的查询效率为二分法查询效率,趋近于log2(N)

二、B+树索引和哈希索引的区别

B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的,如下图:

哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可,是无序的,如下图所示:

三、哈希索引的优势:

等值查询,哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题。

四、哈希索引不适用的场景:

  • 不支持 范围查询
  • 不支持索引完成排序
  • 不支持联合索引的最左前缀匹配规则

五、什么是表分区?

表分区,是指根据一定规则,将数据库中的一张表分解成多个更小的,容易管理的部分。从逻辑上看,只有一张表,但是底层却是由多个物理分区组成

六、表分区与分表的区别?

分表:指的是通过一定规则, 将一张表分解成多 张不同的表。比如将用户订单记录根据时间成多个表。

分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表 ,而分表则是将一张表分解成多张表。

七、表分区有什么好处?

  1. 存储更多数据。分区表的数据可以分布在不同的物理设备上,从而高效地利用多个硬件设备。和单个磁盘或者文件系统相比,可以存储更多数据
  2. 优化E询。在where语句中包含分区条件时,可以只扫描一个或多 个分区表来提高查询效率;涉及sum和count语句时,也可以在多个分区上并行处理,最后汇总结果。
  3. 分区表更容易维护。例如:想批量删除大量数据可以清除整个分区。
  4. 避免某些特殊的瓶颈,例如InnoDB的单个索引的互斥访问, ext3问价你系统的inode锁竞争等。

八、在MVCC并发控制中,读操作可以分成两类:

快照读(snapshot read):读取的是记录的可见版本(有可能是历史版本),不用加锁(共享读锁s锁也不加,所以不会阻塞其他事务的写)

当前读(currentread):读取的是记录的最新版本,并且,当前读返回的记录,都会加上锁,保证其他事务不会再并发修改这条记录

九、行级锁定的优点:

  1. 当在许多线程中访问不同的行时只存在少量锁定冲突。
  2. 回滚时只有少量的更改
  3. 可以长时间锁定单一的行。

十、行级锁定的缺点:

比页级或表级锁定占用更多的内存。当在表的大部分中使用时,比页级或表级锁定速度慢,因为你必须获取更多的锁。 如果你在大部分数据上经常进行GROUP BY操作或者必须经常扫描整个表,比其它锁定明显慢很多。 用高级别锁定,通过支持不同的类型锁定,你也可以很容易地调节应用程序,因为其锁成本小于行级锁定。

十一、MySQL优化

  • 开启查询缓存,优化查询
  • explain你的select查询, 这可以帮你分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。EXPLAIN的查询结果还会告诉你你的索引 主键被如何利用的,你的数据表是如何被搜索和排序的
  • 当只要一行数据时使用limit 1, MySQL数据库引擎会在找到一条数据后停止搜索,而不是继续往后查少下一条符合记录的数据
  • 为搜索字段建索引
  • 使用ENUM而不是VARCHAR
  • Prepared StatementsPrepared Statements很像存储过程,是一种运行在后台的SQL语句集合,我们可以从使用

prepared statements获得很多好处,无论是性能问题还是安全问题。

Prepared Statements可以检查一些你绑定好的变量,这样可以保护你的程序不会受到“SQL注入式” 攻击

  • 垂直分表
  • 选择正确的存储引擎

十二、key和index的区别

key是数据库的物理结构,它包含两层意义和作用,一是约束(偏 重于约束和规范数据库的结构完整性) ,二是索引(辅助查询 用的)。包括primary key, unique key, foreign key等

index是数据库的物理结构,它只是辅助查询的,它创建时会在另外的表空间(mysql中的innodb表空间) 以-个类似目录的结 构存储。索引要分类的话,分为前缀索引、全文本索引等;

十三、Mysql 中MyISAM和InnoDB的区别有哪些?

  1. InnoDB支持事务, MyISAM不支持
  2. InnoDB支持外键,而MylSAM不支持。对一个包含外键的InnoDB表转为MYISAM会失败;
  3. InnoDB是聚集索引,数据文件是和索引绑在一起,必须要有主键,通过主键索引效率高。
  4. InnoDB不保存 表的具体行数,执行select count(*) from table时需要全表扫描。
  5. Innodb不支持全文索引,而MyISAM支持全文索引,查询效率上MyISAM要高;

十四、数据库表创建注意事项

1、字段名及字段配制合理性

  • 剔除关系不密切的字段; 1字段命名要有规则及相对应的含义(不要一部分英文,一部分拼音,还有类似a.b.c这样不明含义的字段) ;
  • 字段命名尽量不要使用缩写(大多数缩写都不能明确字段含义) ;
  • 字段不要大小写混用(想要具有可读性,多个英文单词可使用下划线形式连接) ;
  • 字段名 不要使用保留字或者关键字;
  • 保持字段名和类型的一致性;
  • 慎重选择数字类型; 给文本字段留足余量;

2、系统特殊字段处理及建成后建议

  • 添加删除标记(例如操作人、删除时间) ;
  • 建立版本机制;

3、表结构合理性配置

  • 多型字段的处理 ,就是表中是否存在字段能够分解成更小独立的几部分(例如:人可以分为男人和女人) ;
  • 多值字段的处理,可以将表分为三张表,这样使得检索和排序更加有调理,且保证数据的完整性!

4、其它建议

  • 对于大数据字段,独立表进行存储,以便影响性能(例如:简介字段) ;
  • 使用varchar类 型代替char,因为varchar 会动态分配长度,char指定长度是固定的; 给表创建主键,对于没有主键的表,在查询和索引定义上有一定的影响;
  • 避免表字段运行为null,建议设置默认值(例如: int类型设置默认值为0) 在索引查询上,效率立显; 1建立索引,最好建立在唯-和非空的字段上,建立太多的索引对后期插入、更新都存在一定的影响(考虑实际情况来创建) ; 
【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

订阅专栏+更多

云原生架构实践

云原生架构实践

新技术引领移动互联网进入急速赛道
共3章 | KaliArch

20人订阅学习

数据中心和VPDN网络建设案例

数据中心和VPDN网络建设案例

漫画+案例
共20章 | 捷哥CCIE

182人订阅学习

搭建数据中心实验Lab

搭建数据中心实验Lab

实验平台Datacenter
共5章 | ITGO(老曾)

112人订阅学习

视频课程+更多

Spring 5.x框架

Spring 5.x框架

讲师:张晨光547人学习过

AD活动目录管理 - 理论与实战

AD活动目录管理 - 理论与实战

讲师:杰森洋56839人学习过

GreenPlum分布式集群数据库培训实战教程(PB级大数据平台)

GreenPlum分布式集群数据库培训实战教程(PB

讲师:风哥7097人学习过

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊

51CTO服务号

51CTO官微