数据库基本知识_mysql在有多个索引的情况下,为什么修改效率低-优快云博客

SQL（Structured Query Language)结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

Oracle Database，又名Oracle RDBMS，或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。

MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，采用了GPL（GNU通用公共许可证）。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。

（一）什么是存储过程？有哪些优缺点？

存储过程是一些预编译的SQL语句。

存储过程可以说是一个记录集，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。

存储过程是一个预编译的代码块，执行效率比较高
一个存储过程替代大量T_SQL语句，可以降低网络通信量，提高通信速率
可以一定程度上确保数据安全

（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

索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。

MySQL数据库几个基本的索引类型：普通索引、唯一索引、主键索引、全文索引

索引加快数据库的检索速度
索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度
唯一索引可以确保每一行数据的唯一性
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
索引需要占物理和数据空间

（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。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。

目的：1、为数据库操作提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法，同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持一致性的方法。（因此，一旦有异常，DBMS通常需要维护事务日志以追踪事务中所有影响数据库数据的操作。） 2、当多个应用程序在并发访问数据库时，可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法，以防止彼此的操作互相干扰。

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

原子性（Atomicity）：事务作为一个整体被执行，包含在其中的对数据库的操作要么全部被执行，要么都不执行。
一致性（Consistency）：事务应确保数据库的状态从一个一致状态转变为另一个一致状态。一致状态的含义是数据库中的数据应满足完整性约束。
隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行。

持久性（Durability）：一个事务一旦提交，他对数据库的修改应该永久保存在数据库中。

所谓数据一致性，就是当多个用户试图同时访问一个数据库，它们的事务同时使用相同的数据时，可能会发生以下四种情况：丢失更新、脏读、不可重复读和幻读
所谓数据完整性，数据库中的数据是从外界输入的，而数据的输入由于种种原因，会发生输入无效或错误信息。保证输入的数据符合规定，

（四）数据库的乐观锁和悲观锁是什么？

数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。

乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。

悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作(都是在操作之前上锁，悲观锁适用于多写的应用类型)

优点：能避免冲突的发生；缺点：开销较大，对于高并发的访问性支持不好

乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性(可以使用版本号或时间戳等机制，乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量)

优点：提升了大并发下的整体性能表现，避免了加锁解锁的开销；缺点：存在高冲突的风险

有关锁的详细解释请移步：https://blog.youkuaiyun.com/woshiluoye9/article/details/68954515

并发控制：https://blog.youkuaiyun.com/longxinghaofeng/article/details/53966175

（五）使用索引查询一定能提高查询的性能吗？为什么（索引是重点）

有关索引的基本知识请移步：https://blog.youkuaiyun.com/weiliangliang111/article/details/51333169

一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）

有关B-Tree的基本知识请移步：https://www.cnblogs.com/dongguacai/p/7239599.html

https://blog.youkuaiyun.com/ty_hf/article/details/53526822

有关索引的详解请移步：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_30186009/article/details/52169057（写的很不错！）

聚集索引，在索引页里直接存放数据，而非聚集索引在索引页里存放的是索引，这些索引指向专门的数据页的数据。

简单来说，聚集索引的叶节点就是数据节点。而非聚簇索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应的数据块。

有关聚集索引与非聚集索引请移步：https://www.cnblogs.com/aspnethot/articles/1504082.html

有关MySQL的索引：mysql中普遍使用B+Tree做索引，但在实现上又根据聚簇索引和非聚簇索引而不同。

所谓聚簇索引，就是指主索引文件和数据文件为同一份文件，聚簇索引主要用在Innodb存储引擎中。在该索引实现方式中B+Tree的叶子节点上的data就是数据本身，key为主键，如果是一般索引的话，data便会指向对应的主索引。

非聚簇索引，就是指B+Tree的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。主索引和辅助索引没啥区别，只是主索引中的key一定得是唯一的。主要用在MyISAM存储引擎中。

http://blog.codinglabs.org/articles/theory-of-mysql-index.html

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

（六）简单说一说drop、delete与truncate的区别

SQL中的drop、delete、truncate都表示删除，但是三者有一些差别

delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构
速度,一般来说: drop> truncate >delete
delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;
如果有相应的trigger,执行的时候将被触发. truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger.

（七）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

（八）超键、候选键、主键、外键、索引分别是什么？

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。

索引：该字段没有重复值，但可以有空值，用来提高查询排序的速度

（九）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，试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

（十）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。(原子性)

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。 (属性完全依赖于主键)

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。(属性不依赖于其他非主属性)

https://zhidao.baidu.com/question/124980695.html

其他常见问题请移步：https://m.2cto.com/database/201710/688377.html

补充：MySQL优化的几点建议？