从网络资料中进行整理。

（一）什么是存储过程？有哪些优缺点？

存储过程可以说是一个记录集吧，它是由一些T-SQL语句组成的代码块，这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能（对单表或多表的增删改查），然后再给这个代码块取一个名字，在用到这个功能的时候调用他就行了。

存储过程的好处：

1.由于数据库执行动作时，是先编译后执行的。然而存储过程是一个编译过的代码块，所以执行效率要比T-SQL语句高。

2.一个存储过程在程序在网络中交互时可以替代大堆的T-SQL语句，所以也能降低网络的通信量，提高通信速率。

3.通过存储过程能够使没有权限的用户在控制之下间接地存取数据库，从而确保数据的安全。

如果你对存储过程不熟悉，建议阅读：存储过程详解-博客园

（二）索引是什么？有什么作用以及优缺点？

索引是对数据库表中一或多个列的值进行排序的结构，是帮助MySQL高效获取数据的数据结构

数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。

在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。

为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

创建索引可以大大提高系统的性能（优点）：

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

第五，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。

也许会有人要问：增加索引有如此多的优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？因为，增加索引也有许多不利的方面：

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。

索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候，应该考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。

一般来说，应该在这些列上创建索引：

（1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；

（2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；

（3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；

（4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；

（5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；

（6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。

同样，对于有些列不应该创建索引：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。

第三，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。

第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。

（三）什么是事务？

事务（Transaction）是并发控制的基本单位。所谓的事务，它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。例如，银行转账工作：从一个账号扣款并使另一个账号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把它们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性。

事务具有以下4个基本特征。

●  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。

（四） 使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么？

通常,通过索引查询数据比全表扫描要快.但是我们也必须注意到它的代价.

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

（五）简单说一说drop、delete与truncate的区别

（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。

  TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

（2）表和索引所占空间。

  当表被TRUNCATE 后，这个表和索引所占用的空间会恢复到初始大小，

  DELETE操作不会减少表或索引所占用的空间。

  drop语句将表所占用的空间全释放掉。

（3）一般而言，drop > truncate > delete

（4）应用范围。

    TRUNCATE 只能对TABLE；        DELETE可以是table和view

（5）TRUNCATE 和DELETE只删除数据， DROP则删除整个表（结构和数据）。

（6）truncate与不带where的delete ：只删除数据，而不删除表的结构（定义）drop语句将删除表的结构被依赖的约束（constrain),触发器（trigger)索引（index);依赖于该表的存储过程/函数将被保留，但其状态会变为：invalid。

（7）delete语句为DML（data maintain Language),这个操作会被放到 rollback segment中,事务提交后才生效。如果有相应的 tigger,执行的时候将被触发。

（8）truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原数据不放到 rollback segment中，不能回滚

（9）在没有备份情况下，谨慎使用 drop 与 truncate。要删除部分数据行采用delete且注意结合where来约束影响范围。回滚段要足够大。要删除表用drop;若想保留表而将表中数据删除，如果于事务无关，用truncate即可实现。如果和事务有关，或老师想触发trigger,还是用delete。

（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因为:

truncate table 在功能上与不带 WHERE 子句的 DELETE 语句相同：二者均删除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系统和事务日志资源少。DELETE 语句每次删除一行，并在事务日志中为所删除的每行记录一项。TRUNCATE TABLE 通过释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。

（11） TRUNCATE TABLE 删除表中的所有行，但表结构及其列、约束、索引等保持不变。新行标识所用的计数值重置为该列的种子。如果想保留标识计数值，请改用 DELETE。如果要删除表定义及其数据，请使用 DROP TABLE 语句。

（12） 对于由 FOREIGN KEY 约束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而应使用不带 WHERE 子句的 DELETE 语句。由于 TRUNCATE TABLE 不记录在日志中，所以它不能激活触发器。

总结：

1、在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。

2、在使用drop和truncate时一定要注意，虽然可以恢复，但为了减少麻烦，还是要慎重。

3、如果想删除部分数据用delete，注意带上where子句，回滚段要足够大；

  如果想删除表，当然用drop；

  如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可；

  如果和事务有关，或者想触发trigger，还是用delete；

  如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据。

（六）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

（七） 超键、候选键、主键、外键分别是什么？

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。

（八）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，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。对视图的修改不影响基本表。它使得我们获取数据更容易，相比多表查询。

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

（九）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

如果你对三个还不太了解，建议阅读：解释一下关系数据库的第一第二第三范式？

（十）什么是内存泄漏？

一般我们所说的内存泄漏指的是堆内存的泄漏。堆内存是程序从堆中为其分配的，大小任意的，使用完后要显示释放内存。当应用程序用关键字new等创建对象时，就从堆中为它分配一块内存，使用完后程序调用free或者delete释放该内存，否则就说该内存就不能被使用，我们就说该内存被泄漏了。

（十一）回滚段的作用是什么

回滚段用于保存数据修改前的映象，这些信息用于生成读一致性数据库信息、在数据库恢复和Rollback时使用。一个事务只能使用一个回滚段。

事务回滚：当事务修改表中数据的时候，该数据修改前的值（即前影像）会存放在回滚段中，当用户回滚事务（ROLLBACK）时，ORACLE将会利用回滚段中的数据前影像来将修改的数据恢复到原来的值。

事务恢复：当事务正在处理的时候，例程失败，回滚段的信息保存在undo表空间中，ORACLE将在下次打开数据库时利用回滚来恢复未提交的数据。

读一致性：当一个会话正在修改数据时，其他的会话将看不到该会话未提交的修改。 当一个语句正在执行时，该语句将看不到从该语句开始执行后的未提交的修改（语句级读一致性）

当ORACLE执行SELECT语句时，ORACLE依照当前的系统改变号（SYSTEM CHANGE NUMBER-SCN） 来保证任何前于当前SCN的未提交的改变不被该语句处理。可以想象：当一个长时间的查询正在执行时， 若其他会话改变了该查询要查询的某个数据块，ORACLE将利用回滚段的数据前影像来构造一个读一致性视图

（十二）日志的作用是什么

日志文件（Log File）记录所有对数据库数据的修改，主要是保护数据库以防止故障,以及恢复数据时使用。其特点如下：

  a)每一个数据库至少包含两个日志文件组。每个日志文件组至少包含两个日志文件成员。

  b)日志文件组以循环方式进行写操作。

  c)每一个日志文件成员对应一个物理文件。

记录数据库事务,最大限度地保证数据的一致性与安全性

重做日志文件：含对数据库所做的更改记录，这样万一出现故障可以启用数据恢复,一个数据库至少需要两个重做日志文件

归档日志文件：是重做日志文件的脱机副本，这些副本可能对于从介质失败中进行恢复很必要。

（十三）NoSQL的四大类型

1 键值数据库

  相关产品：Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached

  应用：内容缓存

  优点：扩展性好、灵活性好、大量写操作时性能高

  缺点：无法存储结构化信息、条件查询效率较低

  使用者：百度云（Redis）、GitHub（Riak）、BestBuy（Riak）、Twitter（Ridis和Memcached）

2 列族数据库

  相关产品：BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS

  应用：分布式数据存储与管理

  优点：查找速度快、可扩展性强、容易进行分布式扩展、复杂性低

  使用者：Ebay（Cassandra）、Instagram（Cassandra）、NASA（Cassandra）、Facebook（HBase）

3 文档数据库

  相关产品：MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit

  应用：存储、索引并管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据

  优点：性能好、灵活性高、复杂性低、数据结构灵活

  缺点：缺乏统一的查询语言

  使用者：百度云数据库（MongoDB）、SAP（MongoDB）

4 图形数据库

  相关产品：Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB

  应用：大量复杂、互连接、低结构化的图结构场合，如社交网络、推荐系统等

  优点：灵活性高、支持复杂的图形算法、可用于构建复杂的关系图谱

  缺点：复杂性高、只能支持一定的数据规模

  使用者：Adobe（Neo4J）、Cisco（Neo4J）、T-Mobile（Neo4J）