数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。
1、数据库三范式
第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。
比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。
第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。
比如学生表（学号、姓名、课程号、学分），这里姓名依赖学号、学分依赖课程号，第二范式强调非主键字段必须依赖主键，所以不符合第二范式。
可能会存在的问题：
（1）数据冗余：每条记录都含有相同的信息，比如所有学生都选了同一门课程。
（2）删除异常：删除学生，则对应的课程也被删除了。
（3）插入异常：学生未选课，则无法插入数据库。
（4）更新异常：调整课程学分，可能所有行都要更新。
正确的设计应该如下：
学生表（学号、姓名）
课程表（课程号、学分）
学生选课表（学号、课程号、成绩）
第三范式：在第二范式的基础上，要求每列都和主键直接相关，而不是间接相关。
比如学生表（学号、姓名、年龄、学院名称、学院电话）
因为存在依赖关系：学号->学生->所在学院->学院电话，而第三范式要求任何字段都不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余，即不存在传递依赖。
可能存在的问题：
（1）数据冗余：重复保存学院信息
（2）更新异常：更新学院信息时，可能需要更新多条记录，不然会出现数据不一致的情况。
正确的设计应该如下：
学生表（学号、姓名、年龄、所在学院）
学院表（学院名称、学院电话）
2、分别说一下范式和反范式的优缺点
范式化
优点：
（1）减少数据冗余。
（2）表中重复数据较少，更新比较快。
（3）范式化的表通常比反范式化的表更小。
缺点
（1）查询时需要多表联合查询，降低了查询效率。
（2）增加了索引优化的难度。
反范式化
优点：
（1）可以减少表的关联。
（2）更好进行索引的优化。
缺点：
（1）数据的冗余。
（2）对数据进行修改需要更多的成本。
3、Mysql 数据库索引B+ 树和 B 树的区别
（1）B+树的非叶子节点只存储关键字和指向子节点的指针，而B树的非叶子节点还存储了数据，在同样大小的情况下，B+树可以存储更多的数据。
（2）B+树叶子节点存储了所有的关键字和数据，并且多个节点用链表连接，可以快速进行查找。
（3）B+树非叶子节点不存储数据，所以查询时间复杂度固定为O(logN)，B树查询时间复杂度不确定，最好为O(1)
4、为什么 B+ 树比 B 树更适合应用于数据库索引，除了数据库索引，还有什么地方用到了（操作系统的文件索引）
因为B树的叶子节点和非叶子节点都存储了数据，导致了非叶子节点能存储的关键字和指针变少，如果要存储大量数据，只能增加树的高度，导致IO操作变多， 查询性能降低。
除数据库索引，还有操作系统的文件索引用到了B树。
5、聚簇索引和非聚簇索引
（1）聚簇索引，又叫主键索引，每个表只有一个主键索引，叶子节点保存主键的值和数据。
（2）非聚簇索引，又叫辅助索引，叶子节点保存索引字段的值和主键的值。
6、前缀索引和覆盖索引
（1）前缀索引
对于列的值较长，比如TEXT、BLOB、VARCHAR，就必须建立前缀索引，即将值得前一部分作为索引。这样既可以节约空间，又可以提高查询效率。但无法使用前缀索引做ORDER BY和GROUP BY，也无法使用前缀索引做覆盖扫描。
（2）覆盖索引
select的数据列从索引中就能获得，不必再从数据表中读取。如果一个索引中包含了（或覆盖了）查询语句中字段与条件的数据就叫做覆盖索引。
当发起一个被索引覆盖的查询(也叫作索引覆盖查询)时，在EXPLAIN的Extra列可以看到Using index的信息
7、介绍一下数据库的事务
事务是一个操作序列，这些操作要么全都执行，要么全都不执行。
事务具有四大特性：A（原子性）、C（一致性）、I（隔离性）、D（持久性）
-
Mysql 有哪些隔离级别
image.png
8、Mysql 什么情况会造成脏读、不可重复度、幻读？如何解决
脏读：有两个事务A和B，A读取被B修改但未提交的的字段，此时B回滚，那么A读取的字段就是临时无效的。可以提高隔离级别到读已提交解决脏读问题。
不可重复读：有两个事务A和B，A读取了一个字段值，此时B更新并且提交了事务，A再重新读取这个字段，就和之前不相等了。可以提高隔离级别到可重复读解决这个问题。
幻读：有两个事务A和B，A读取了某个范围内的记录，此时B在该范围内插入了新的记录并提交，当A再次读取该范围内的纪录时，会产生幻行。可以提高隔离级别到可串行化，或者使用MVCC + next-key解决。
9、Mysql 在可重复读的隔离级别下会不会有幻读的情况，为什么？
不会，MySQL的默认隔离级别是RR，使用MVCC + next-key锁的方式解决幻读。
PS：其实严格来说，是存在幻读的。。。可以尝试一下这个操作，A开启事务，执行查询，此时B开启事务新增一条数据并提交，此时A再查询，发现没有幻读，但是如果A执行一个update操作，再查询，会发现出现了幻读。我认为应该是A在执行update操作的时候，新建了一条创建版本号为A事务版本号的记录，然后标记B事务创建的记录为待删除的，查询的版本号依据是删除版本号为空或大于当前版本号，并且创建版本号小于等于当前事务版本号，那么这里刚刚A更新的这条数据，显然也符合查询的条件，所以也会被查出来。
MVCC版本号原理参考文章：https://www.cnblogs.com/shujiying/p/11347632.html
详细测试参考文章：https://blog.csdn.net/w139074301/article/details/111052454
10、Mysql 事务是如何实现的
- 原子性：通过
undo log实现的。每条数据的变更都伴随一条undo log日志的生成，当系统发生错误或者执行回滚数据根据undo log做逆向操作。 - 一致性：通过
redo log实现的。redo log记录了数据的修改日志。数据要持久化到硬盘，先是储存到缓冲池中，然后缓冲池中的数据定期同步到磁盘中，如果系统宕机，可能会丢失数据，系统重启后会读取redo log恢复记录。 - 隔离性：mysql数据库通过
MVCC + next-key锁机制实现隔离性。 - 一致性：上面3大特性，保证了事务的一致性。
11、Binlog 和 Redo log 的区别是什么，分别是什么用？
binlog是二进制文件，记录了对数据库更改的所有操作，不包括select, show操作，因为这两个操作没有对数据本身做修改。但是若操作了数据，但数据没变化，也会记录到binlog。常用来数据恢复，数据备份。
redo log又叫重做日志文件，记录了事务的修改，不管事务是否提交都记录下来。在实例和介质失败时，InnoDB存储引擎会根据redo log恢复到之前的状态，保证数据的完整性。
必须了解的mysql三大日志-binlog、redo log和undo log：https://segmentfault.com/a/1190000023827696
12、谈一谈 MVCC 多版本并发控制
MVCC是通过在每行记录后面增加两个列实现的。这两个列，一个保存了行的创建时间，一个保存了行的删除时间。存储的并不是真正的时间，而是系统版本号（System Version Number）。每开始一个新的事务，系统版本号都会递增。事务开始时刻的系统版本号会作为事务的版本号，用来和查询到的每行记录的版本号进行比较。
- select
InnoDB会根据下面两个条件检查每行记录
（1）InnoDB只查找版本号小于或等于当前事务版本号的行，这样可以确保事务读取的行，要么是在事务开始之前就已经存在的，要么是事务自身插入或修改的。
（2）行的删除版本号要么未定义，要么大于当前事务版本号。这样可以确保事务读取到的行，在事务开始之前未被删除。
只有符合上述两个条件的记录，才会作为查询结果返回。
insert
InnoDB为插入的每一行保存当前系统版本号作为行版本号。delete
InnoDB为删除的每一行保存当前系统版本号作为行删除标识。update
InnoDB插入一行新纪录，保存当前系统版本号作为行版本号，同时保存当前系统版本号到原来的行作为行删除标识。
13、Innodb 和 MyISAM 的区别是什么
（1）InnoDB支持事务，MyISAM不支持。
（2）InnoDB支持外键，MyISAM不支持。
（3）InnoDB主键索引的叶子节点存储的是数据文件，辅助索引的叶子节点是主键的值。MyISAM的主键索引和辅助索引，叶子节点存储的都是数据文件的指针。
（4）InnoDB不保存表的行数，执行 select count(*) from tb需要全表扫描。MyISAM 用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句只需要读取该变量，速度很快。
（5）InnoDB所有的表在磁盘上保存在一个文件，MyISAM存储在三个文件。
（6）InnoDB需要更多的内存和存储，MyISAM可被压缩，存储空间较小。
（7）Innodb 移植方案拷贝文件、备份 binlog，或者用 mysqldump，移植较困难。MyISAM 数据以文件形式存储，在备份和回复时可以单独针对表进行操作。
（8）InnoDB支持行锁，表锁，MyISAM支持表锁。
（9）Innodb 在5.7版本之前不支持全文索引。MyISAM 支持全文索引。
14、Innodb 的默认加锁方式是什么，是怎么实现的
InnoDB的默认加锁方式是行级锁，通过给索引上的索引项加锁来实现的。
15、如何高效处理大库 DDL
DDL是指数据定义语句，即建表、建视图这种。比如数据字段的定义，遵循从小原则。表的创建，降低耦合。
16、Mysql 索引重建
（1）mysqldump导出然后重新导入，drop index + recreate index
（2）alter table xxx ENGINE = InnoDB
（3）repaire table xxx，这种对于InnoDB的无效
（4）OPTIMIZE TABLE xxx
17、对于多列索引，哪些情况下能用到索引，哪些情况用不到索引
（1）like以%开头
（2）or查询，必须左右字段都是索引，否则索引失效
（3）联合索引，遵从最左匹配原则，如果不是使用第一列索引，索引失效
（4）数据出现隐形转换，如varchar字段没加单引号，自动转为int类型，会使索引失效
（5）索引字段使用not、<>、!=，索引失效
（6）索引字段使用函数，索引无效
18、为什么使用数据库索引可以提高效率，在什么情况下会用不到数据库索引？
默认执行sql语句是进行全表扫描，遇到匹配条件的就加入搜索结果集。如果有索引，就会去索引表中一次定位到特定值的行数，减少遍历匹配的次数。索引把无序的数据变成了相对有序的数据结构。
用不到索引的情况，如上题。
19、共享锁和排它锁的使用场景
更新、新增、删除默认加排它锁，查询默认不加锁。
共享锁：使用语法select * from tb lock in share mode，自身可以读，其他事务也可以读（也可以继续加共享锁），但是其他事务无法修改。
排它锁：使用语法select * from tb for update，自身可以进行增删改查，其他事务无法进行任何操作。
20、关系型数据库和非关系数据库的优缺点
（1）关系型数据库
优点：
二维表格，容易理解。
容易操作。
易于维护。
支持SQL。缺点：
读写性能较差。
固定的表结构，不够灵活。
应对高并发场景，磁盘I/O存在瓶颈。
海量数据的读写性能差。
（2）非关系型数据库
优点：
不需要SQL解析，读写性能高。
可以使用内存或者硬盘作为载体，速度快。
基于键值对，数据没有耦合性，方便扩展。
部署简单。缺点：
不支持SQL，增加了学习成本。
没有事务。
21、Mysql 什么情况会造成慢查，如何查看慢查询
响应时间超过阈值会产生慢查询日志。一般以下情况会造成慢查询。
（1）没有设置索引，或者查询没有用到索引。
（2）I/O吞吐量过小。
（3）内存不足。
（4）网络不好。
（5）查询的数据量过大。
（6）锁或者死锁。
（7）返回了不必要的行或列。
（8）查询语句存在问题，需要优化。
慢查询日志默认是关闭的，如果非必要，不要开启，会影响性能。
使用SHOW VARIABLES LIKE 'slow_query%';
slow_query_log，慢查询开启关闭状态
slow_query_log_file，慢查询日志存储位置，用文本编辑器打开存储位置的文件，查询慢查询
22、如何处理慢查询，你一般是怎么处理慢查询的
（1）把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，增加读取速度。
（2）纵向、横向分割表，减少表的尺寸。
（3）升级硬件。
（4）根据查询条件，建立索引，索引优化。
（5）提高网速。
（6）扩大服务器内存。
（7）分库分表。
23、Mysql 中 varchar 和 char 的区别
varchar会根据存储的内容改变长度，char是定长，如果长度不够，则使用空格补齐。
24、数据库外键的优缺点
优点：
（1）能最大限度的保证数据的一致性和完整性。
（2）增加ER图的可读性。
缺点：
（1）影响数据操作的效率。
（2）增加开发难度，导致表过多。
25、有没有使用过数据库的视图
使用 create view view_name as select * from tb创建视图。
使用create or replace view view_name as select * from tb修改视图。
使用select * from view_name正常查询视图。
使用drop view view_name删除视图。
数据库--视图的基本概念以及作用：https://blog.csdn.net/buhuikanjian/article/details/53105416
26、Mysql 中插入数据使用自增 id 好还是使用 uuid，为什么？
（1）单实例或者单节点组，不担心网络爬虫获取数据量，推荐使用自增ID，性能更好。
（2）分布式场景，20个节点下的小规模分布式场景，推荐uuid。20~200个节点的中规模分布式场景，推荐自增ID + 步长的策略。200以上节点，推荐雪花算法的全局自增ID。
27、Mysql 有哪些数据类型，使用的时候有没有什么注意点
（1）整数类型：BIT、BOOL、TINY INT、SMALL INT、MEDIUM INT、INT、BIG INT。
（2）浮点数类型：FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
（3）字符串类型：CHAR、VARCHAR、TINY TEXT、TEXT、MEDIUM TEXT、LONGTEXT、TINY BLOB、MEDIUM BLOB、LONG BLOB。
（4）日期类型：DATE、DATETIME、TIMESTAMP、TIME、YEAR
使用的时候建议遵循从小原则。
（1）使用char或者varchar的时候，注意char会去掉字符串末尾的空格。
（2）使用text或者blob的时候，注意定期清理碎片空间，使用OPTIMIZE TABLE命令。
（3）浮点数会造成精度丢失，尽量使用decimal。
28、Mysql 集群有哪几种方式，分别适用于什么场景
（1）组建MySQL集群的方式：
LVS + Keepalived + MySQL
DRBD + Heartbeat + MySQL
MySQL + Proxy
MySQL Cluster
MySQL + MHA
MySQL + MMM
（2）场景：
如果是双主复制，不需要数据拆分，可以使用MHA或Keepalived或Heartbeat
如果是双主复制，需要数据拆分，采用Cobar
如果是双主复制+Slave，还做了数据拆分，需要读写分离，采用Amoeba
29、Mysql 主从模式如何保证主从强一致性
主从复制原理：master写数据留下写入日志，slave根据master留下的日志模仿数据执行过程写入。
这个过程有两个地方可能导致主从数据不一致：
（1）master写日志不成功。
（2）slave根据日志模仿数据不成功。
解决方法：
（1）master上修改配置
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
sync_binlog = 1
上述两个选项的作用是：保证每次事务提交后，都能实时刷新到磁盘中，尤其是确保每次事务对应的binlog都能及时刷新到磁盘中。
（2）slave上修改配置
master_info_repository = "TABLE"
relay_log_info_repository = "TABLE"
relay_log_recovery = 1
上述前两个选项的作用是：确保在slave上和复制相关的元数据表也采用InnoDB引擎，受到InnoDB事务安全的保护，而后一个选项的作用是开启relay log自动修复机制，发生crash时，会自动判断哪些relay log需要重新从master上抓取回来再次应用，以此避免部分数据丢失的可能性。
30、Mysql 集群如何保证主从可用性
使用HA检测工具，HA工具部署在第三台服务器上，同时连接主从，检测主从是否存活。如果主库宕机则及时将从库升级为主库，将原来的主库降级为从库。
31、Mysql 读写分离有哪些解决办法
（1）配置多数据源。
（2）使用中间件代理。
