数据库面试题

1、什么是数据库索引？

    索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。如果想按特定职员的姓来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。

    索引的一个主要目的就是加快检索表中数据的方法，亦即能协助信息搜索者尽快的找到符合限制条件的记录ID的辅助数据结构。

• 优点：
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。

• 缺点：
  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。
  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。
  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。

• 添加索引原则
  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。
  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。
  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。
  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。

2、inner join和left join

• left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 。

• right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录。

• inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行。

3、数据库事务

    事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。事务是DBMS中最基础的单位，事务不可分割。事务具有4个基本特征，分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Duration），简称ACID。

1）原子性（Atomicity）
原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚，[删删删]因此事务的操作如果成功就必须要完全应用到数据库，如果操作失败则不能对数据库有任何影响。
2）一致性（Consistency）
一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态，也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
3）隔离性（Isolation）
隔离性是当多个用户并发访问数据库时，比如操作同一张表时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。即要达到这么一种效果：对于任意两个并发的事务T1和T2，在事务T1看来，T2要么在T1开始之前就已经结束，要么在T1结束之后才开始，这样每个事务都感觉不到有其他事务在并发地执行。多个事务并发访问时，事务之间是隔离的，一个事务不应该影响其它事务运行效果。这指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。
不同的隔离级别：
Read Uncommitted（读取未提交[添加中文释义]内容）：最低的隔离级别，什么都不需要做，一个事务可以读到另一个事务未提交的结果。所有的并发事务问题都会发生。
Read Committed（读取提交内容）：只有在事务提交后，其更新结果才会被其他事务看见。可以解决脏读问题。
Repeated Read（可重复读）：在一个事务中，对于同一份数据的读取结果总是相同的，无论是否有其他事务对这份数据进行操作，以及这个事务是否提交。可以解决脏读、不可重复读。
Serialization（可串行化）：事务串行化执行，隔离级别最高，牺牲了系统的并发性。可以解决并发事务的所有问题。
4）持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交了，那么对数据库中的数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

4、数据库的三大范式

• 第一范式：当关系模式R的所有属性都不能再分解为更基本的数据单位时，称R是满足第一范式，即属性不可分

• 第二范式：如果关系模式R满足第一范式，并且R得所有非主属性都完全依赖于R的每一个候选关键属性，称R满足第二范式

• 第三范式：设R是一个满足第一范式条件的关系模式，X是R的任意属性集，如果X非传递依赖于R的任意一个候选关键字，称R满足第三范式，即非主属性不传递依赖于键码

5、数据库连接泄露的含义

    数据库连接泄露指的是如果在某次使用或者某段程序中没有正确地关闭Connection、Statement和ResultSet资源，那么每次执行都会留下一些没有关闭的连接，这些连接失去了引用而不能得到重新使用，因此就造成了数据库连接的泄漏。数据库连接的资源是宝贵而且是有限的，如果在某段使用频率很高的代码中出现这种泄漏，那么数据库连接资源将被耗尽，影响系统的正常运转。

6、数据库中的聚类查询

    聚集索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。当索引值唯一时，使用聚集索引查找特定的行也很有效率。

7、数据库事务、主键与外键的区别？

• 数据库的事务：事务即用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要全不做，是一个不可分割的工作单位，它具有四个特性，ACID，原子性，一致性，隔离性，持续性。

• 主键是能确定一条记录的唯一标识，比如，一条记录包括身份正号，姓名，年龄。

• 外键用于与另一张表的关联。是能确定另一张表记录的字段，用于保持数据的一致性。

8、请问count和sum的区别，以及count(*)和count(列名)的区别

• Count和sum区别:求和用累加sum()，求行的个数用累计count

• Count（*）包括了所有的列，在统计结果的时候不会忽略列值为null

• Count（列名）只包括列名那一项，会忽略列值为空的计数

9、请问什么是脏读？

    脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，但是还没有来得及提交到数据库中，这时，另一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据

10、请问什么是幻读？

    幻读指的是一个事务在前后两次查询同一个范围的时候，后一次查询看到了前一次查询没有看到的数据行。

11、请问SQL优化方法有哪些

• 通过建立索引对查询进行优化

• 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描

• 调整数据结构的设计，对于经常访问的数据库表建立索引

• 调整SQL语句， ORACLE公司推荐使用ORACLE语句优化器（Oracle Optimizer）和行锁管理器（row-level manager）来调整优化SQL语句。

• 调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（SGA区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（PGA区）的大小。

• 调整硬盘Ｉ／Ｏ，DBA可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间Ｉ／Ｏ负载均衡。

12、Select语句的执行顺序

执行顺序：select---from---where--group by---having---select---order by

词语分析：

SELECT 语句用于从表中选取数据。结果被存储在一个结果表中（称为结果集）。

from  代表具体的数据源，具体表。

where  设置条件从表中选取数据

GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。

SELECT Customer1,SUM(OrderPrice1) FROM Orders

GROUP BY Customer1

HAVING  关键字无法与合计函数一起使用。

SELECT Customer,SUM(OrderPrice) FROM Orders

GROUP BY Customer

HAVING SUM(OrderPrice)<1000

前面从from（表）where（按条件取出数据）goup by（再对取出的数据进行分组）having（分组之后再过滤得到最新数据集）select（按照设置列从数据集里面取出数据）order by（对取出的数据进行排序）

13、where和having的区别

    having是在分组后对数据进行过滤
    where是在分组前对数据进行过滤
    having后面可以使用聚合函数
    where后面不可以使用聚合

在查询过程中执行顺序：from>where>group（含聚合）>having>order>select。

所以聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行，而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。

where子句：

select sum(num) as rmb from order where id>10

//只有先查询出id大于10的记录才能进行聚合语句

having子句:

select reports， count(*)  from employees group by reports having count(*) > 4

上例having条件表达示为聚合语句，肯定的说having子句查询过程执行优先级别低于聚合语句。

再换句说话说把上面的having换成where则会出错，统计分组数据时用到聚合语句。

对分组数据再次判断时要用having。如果不用这些关系就不存在使用having。直接使用where就行了。

having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。

聚合函数：

例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。

HAVING子句可以让我们直接筛选成组后的各组数据，也可以在聚合后对组记录进行筛选，而WHERE子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前。

14、视图和表有什么区别和联系

视图是数据库表的一个抽象子集，它是子集因为它仅仅展示数据库表的一部分数据，可以禁止所有用户访问底层数据库表，而只通过视图操作数据。它是抽象的，因为，它从表里提取数据，形成虚拟表，是编译好的sql语句，而并没有实际的物理记录。

使用视图的好处是：

① 有利于提高执行效率 

②对视图的创建和删除不会影响数据库表，保护数据库的数据安全