1.数据库三范式

第一范式：数据库中的每个属性都不可以再分

第二范式：满足第一范式的基础上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖

第三范式：在第二范式的基础上，消除了非主属性对于码的传递函数依赖。

⚠️：这里所说的码就是候选码（candidiate key），如果k是一个候选码，就代表k确定的时候数据库中的其它属性也就都确定了。从候选码中选择一个作为主码（primary key）。

主属性就是包含在任何一个码中的属性，非主属性就是不包含在任何一个码中的属性。

所以说第二范式就是在第一范式的基础上，所有的非主属性都完全依赖于码。

什么叫传递函数依赖：Y->Z,X->Y,且Y不属于X,且X不函数依赖Y,Z就传递函数依赖于X。

2.什么叫索引？索引有什么用？什么样的属性适合添加索引？

首先我们要知道索引的目的，索引是为了加快数据库中数据的搜索速度，可快速访问数据库表中的特定信息。

索引通常是用b树这种数据结构实现的，下面我们就简单讲一下b树。

b树的核心思想就是为了降低搜索树的高度，从而减少搜索次数也就是I/O操作，提高搜索速度，b树对比起二叉树，每个节点的子节点个数不再是两个而是多个，b树是一棵平衡数，当节点个数增多的时候，b树的搜索速度远远高于二叉搜索树。

b树有什么样的特点呢，一棵M阶的B-Tree满足以下条件：

1）每个结点至多有M个孩子；

2）除根结点和叶结点外，其它每个结点至少有M/2个孩子；

3）根结点至少有两个孩子（除非该树仅包含一个结点）；

4）所有叶结点在同一层，叶结点不包含任何关键字信息；

5）有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子；

在这里要解释一下b树中的节点，b树中的节点不仅仅代表一个简单的数字，而是包含了更深刻的含义，b树的节点由三部分组成：关键字 、指针、关键字所代表的文件地址。也就说说我们通过关键字找到文件地址，那么为什么有K个关键字的非叶结点恰好包含K+1个孩子呢，因为有k个关键字的节点里有k＋1个指针，每一个指针指向一个孩子。

下面这张图可以很清晰的表达b树的结构

b树

⚠️：b树中每一个节点的关键字是有序的，这样就可以通过二分查找更快的找到要查找的关键字。

查找的时候，可以通过二分查找查找每一个节点的关键字，如果如果要查找的就是关键字那么找到，查找停止。如果关键字没有找到。就定位到一个关键字的范围，然后根据指针，到孩子里继续查找。

⚠️：使用索引虽然提高了数据库的查找效率，却也降低了删除，插入等操作，因为每次更新数据库都要维护这样一个b树，比起简单的更新操作更加耗时，所以不能滥用索引。

索引的类型：聚集索引和非聚集索引。

聚集索引：表数据按照索引的顺序来存储的。对于聚集索引，叶子结点即存储了真实的数据行，不再有另外单独的数据页。

非聚集索引：表数据存储顺序与索引顺序无关。对于非聚集索引，叶结点包含索引字段值及指向数据页数据行的逻辑指针，该层紧邻数据页，其行数量与数据表行数据量一致。

A）叶子结点并非数据结点

B）叶子结点为每一真正的数据行存储一个“键-指针”对

C）叶子结点中还存储了一个指针偏移量，根据页指针及指针偏移量可以定位到具体的数据行。

D）类似的，在除叶结点外的其它索引结点，存储的也是类似的内容，只不过它是指向下一级的索引页的。

3.什么是数据库事务，干什么用的？

事务（transaction）是并发控制的基本单位，是一个操作序列，这些操作要么都执行要么都不执行，是一个不可分割的工作单位。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。

针对上面的描述可以看出，事务的提出主要是为了解决并发情况下保持数据一致性的问题。

事务的四个特性：

● 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。

事务相关的操作语句：

开始事务：BEGIN TRANSACTION

提交事务：COMMIT TRANSACTION

回滚事务：ROLLBACK TRANSACTION

4.数据库中的锁，乐观锁与悲观锁。

数据库中也存在着多个事务同时存取数据库中的同一数据，从而造成数据不一致的问题。

悲观锁：指的是对数据被外界修改持悲观态度，也就是认为数据会被外界修改，因此在整个数据库操作过程中，将数据锁定。悲观锁的实现，利用了数据库的排他锁（exclusive locking）。

悲观锁的优点与缺点：

悲观并发控制实际上是“先取锁再访问”的保守策略，为数据处理的安全提供了保证。但是在效率方面，处理加锁的机制会让数据库产生额外的开销，还有增加产生死锁的机会；另外，在只读型事务处理中由于不会产生冲突，也没必要使用锁，这样做只能增加系统负载；还有会降低了并行性，一个事务如果锁定了某行数据，其他事务就必须等待该事务处理完才可以处理那行数据。

乐观锁：它假设多用户并发的事务在处理时不会彼此互相影响，各事务能够在不产生锁的情况下处理各自影响的那部分数据。在提交数据更新之前，每个事务会先检查在该事务读取数据后，有没有其他事务又修改了该数据。如果其他事务有更新的话，正在提交的事务会进行回滚。

实现乐观锁的方式主要就是为数据添加版本标识从而记录数据版本。实现数据版本有两种方式：版本号和时间戳。

乐观锁的优点与缺点：

乐观并发控制相信事务之间的数据竞争(data race)的概率是比较小的，因此尽可能直接做下去，直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁。但如果直接简单这么做，还是有可能会遇到不可预期的结果，例如两个事务都读取了数据库的某一行，经过修改以后写回数据库，这时就遇到了问题。

5.drop、delete、truncate有什么区别

首先truncate和drop都是DDL，隐式提交，不能回滚，不会触发trigger／

delete是DML，需要手动提交操作才能生效，可以回滚，触发trigger。

delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构，drop可以删除表结构，也就是说把表所占据的空间全部释放掉。

在没有备份的情况下要慎用truncate和drop，因为他们都不能会回滚，一旦操作执行就无法恢复了。

在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。

使用场景：

  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；

6.超码、候选码、主码都是什么意思？

超码（super key）能唯一标识元组的属性集，就是说超码中的属性值确定了以后，这个数据中的所有属性就被唯一确定了。

候选码（candidate key）最小的超码就是候选码，也就是没有冗余属性。

主码（primary key）从候选码里选一个就是主码，一个数据列只能有一个主码，主码的值不能为null。

外键（foreign key）一个数据表里存着另一个数据表的主码，就是外键。

7.什么是视图？

视图，也就是view，他是一种虚拟的表，对视图可以进行增删改查等操作，但是不会影响物理表，可以把多表查询的结果构成一个视图，只暴露一部分属性给用户，会使得多表查询更加方便，而且对原始表不造成影响。

参考文章：常见面试题整理--数据库篇