面试 SQL整理 常见的SQL面试题:大厂经典60题(一)

news2024/11/17 22:31:51

目录

SQL基础知识整理: 

数据库基础知识

为什么要使用数据库

数据保存在内存

数据保存在文件

数据保存在数据库

什么是SQL?

什么是MySQL?

数据库三大范式是什么

mysql有关权限的表都有哪几个

MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?

有三种格式,statement,row和mixed。

数据类型

mysql有哪些数据类型

​编辑

MyISAM索引与InnoDB索引的区别?

InnoDB引擎的4大特性

存储引擎选择

索引

什么是索引?

索引有哪些优缺点?索引的优点

索引的基本原理

索引算法有哪些?

BTree算法

Hash算法

索引设计的原则?

适合索引的列是出现在where子句中的列,或者连接子句中指定的列

创建索引的原则(重中之重)

创建索引的三种方式,删除索引

第三种方式:使用CREATE INDEX命令创建

创建索引时需要注意什么?

使用索引查询一定能提高查询的性能吗?为什么

百万级别或以上的数据如何删除

前缀索引

什么是最左前缀原则?什么是最左匹配原则

 SQL基础知识整理: 

select 查询结果    如: [学号,平均成绩:组函数avg(成绩)]
from 从哪张表中查找数据   如:[涉及到成绩:成绩表score]
where 查询条件    如:[b.课程号='0003' and b.成绩>80]
group by 分组    如:[每个学生的平均:按学号分组](oracle,SQL server中出现在select 子句后的非分组函数,必须出现                                                                                        在group by子句后出现),MySQL中可以不用
having 对分组结果指定条件    如:[大于60分]
order by 对查询结果排序    如:[增序: 成绩  ASC / 降序: 成绩 DESC];

limit   使用limt子句返回topN(对应这个问题返回的成绩前两名)如:[ limit  2 ==>从0索引开始读取2个]
limit==>从0索引开始 [0,N-1]

组函数: 去重 distinct()  统计总数sum()   计算个数count()  平均数avg()  最大值max() 最小数min() 

多表连接: 内连接(省略默认inner) join ...on..左连接left join tableName as b on a.key ==b.key右连接right join  连接union(无重复(过滤去重))和union all(有重复[不过滤去重])

数据库基础知识


为什么要使用数据库


数据保存在内存

优点: 存取速度快

缺点: 数据不能永久保存

数据保存在文件

优点: 数据永久保存

缺点:

1)速度比内存操作慢,频繁的IO操作。

2)查询数据不方便

数据保存在数据库

1)数据永久保存

2)使用SQL语句,查询方便效率高。

3)管理数据方便

什么是SQL?


结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种数据库查询语言。

作用:用于存取数据、查询、更新和管理关系数据库系统。

什么是MySQL?

MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。
 

数据库三大范式是什么

第一范式:每个列都不可以再拆分。

第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键,而不能是依赖于主键的一部分。

第三范式:在第二范式的基础上,非主键列只依赖于主键,不依赖于其他非主键。

在设计数据库结构的时候,要尽量遵守三范式,如果不遵守,必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。

mysql有关权限的表都有哪几个

MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。下面分别介绍一下这些表的结构和内容:

user权限表:记录允许连接到服务器的用户帐号信息,里面的权限是全局级的。
db权限表:记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
table_priv权限表:记录数据表级的操作权限。
columns_priv权限表:记录数据列级的操作权限。
host权限表:配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。
 

MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?

有三种格式,statement,row和mixed。

statement模式下,每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO,提高性能。由于sql的执行是有上下文的,因此在保存的时候需要保存相关的信息,同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。
row级别下,不记录sql语句上下文相关信息,仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动,基本是可以全部记下来但是由于很多操作,会导致大量行的改动(比如alter table),因此这种模式的文件保存的信息太多,日志量太大。
mixed,一种折中的方案,普通操作使用statement记录,当无法使用statement的时候使用row。
此外,新版的MySQL中对row级别也做了一些优化,当表结构发生变化的时候,会记录语句而不是逐行记v

数据类型

mysql有哪些数据类型

MyISAM索引与InnoDB索引的区别?

  • InnoDB索引是聚簇索引,MyISAM索引是非聚簇索引。
  • InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据,因此主键索引非常高效。
  • MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址,需要再寻址一次才能得到数据。InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据,因此查询时做到覆盖索引会非常高效。
InnoDB引擎的4大特性

  • 插入缓冲(insert buffer)
  • 二次写(double write)
  • 自适应哈希索引(ahi)
  • 预读(read ahead)

存储引擎选择

如果没有特别的需求,使用默认的Innodb即可。

MyISAM:以读写插入为主的应用程序,比如博客系统、新闻门户网站。

Innodb:更新(删除)操作频率也高,或者要保证数据的完整性;并发量高,支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。
 

索引

什么是索引?

索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分),它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。

索引是一种数据结构。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。

更通俗的说,索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容,通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件,它是要占据物理空间的。
 

索引有哪些优缺点?
索引的优点


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。
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。
索引的缺点

时间方面:创建索引和维护索引要耗费时间,具体地,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,会降低增/改/删的执行效率;
空间方面:索引需要占物理空间
 

可以尝试在一个字段未建立索引时,根据该字段查询的效率,然后对该字段建立索引(alter table 表名 add index(字段名)),同样的SQL执行的效率,你会发现查询效率会有明显的提升(数据量越大越明显)。

索引的基本原理


索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引,一般来说执行查询时遍历整张表。

索引的原理很简单,就是把无序的数据变成有序的查询

  1. 把创建了索引的列的内容进行排序
  2. 对排序结果生成倒排表
  3. 在倒排表内容上拼上数据地址链
  4. 在查询的时候,先拿到倒排表内容,再取出数据地址链,从而拿到具体数据
     

索引算法有哪些?

索引算法有 BTree算法和Hash算法

BTree算法

BTree是最常用的mysql数据库索引算法,也是mysql默认的算法。因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操作符,只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量。

Hash算法

Hash Hash索引只能用于对等比较,例如=,<=>(相当于=)操作符。由于是一次定位数据,不像BTree索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次IO访问,所以检索效率远高于BTree索引。

索引设计的原则?


适合索引的列是出现在where子句中的列,或者连接子句中指定的列

基数较小的类,索引效果较差,没有必要在此列建立索引
使用短索引,如果对长字符串列进行索引,应该指定一个前缀长度,这样能够节省大量索引空间
不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间,并降低写操作的性能。在修改表内容的时候,索引会进行更新甚至重构,索引列越多,这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
 

创建索引的原则(重中之重)

索引虽好,但也不是无限制的使用,最好符合一下几个原则

1) 最左前缀匹配原则,组合索引非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。

2)较频繁作为查询条件的字段才去创建索引

3)更新频繁字段不适合创建索引

4)若是不能有效区分数据的列不适合做索引列(如性别,男女未知,最多也就三种,区分度实在太低)

5)尽量的扩展索引,不要新建索引。比如表中已经有a的索引,现在要加(a,b)的索引,那么只需要修改原来的索引即可。

6)定义有外键的数据列一定要建立索引。

7)对于那些查询中很少涉及的列,重复值比较多的列不要建立索引。

8)对于定义为text、image和bit的数据类型的列不要建立索引。
 

创建索引的三种方式,删除索引

第一种方式:在执行CREATE TABLE时创建索引

第二种方式:使用ALTER TABLE命令去增加索引

ALTER TABLE用来创建普通索引、UNIQUE索引或PRIMARY KEY索引。

其中table_name是要增加索引的表名,column_list指出对哪些列进行索引,多列时各列之间用逗号分隔。

索引名index_name可自己命名,缺省时,MySQL将根据第一个索引列赋一个名称。另外,ALTER TABLE允许在单个语句中更改多个表,因此可以在同时创建多个索引。
 

第三种方式:使用CREATE INDEX命令创建

CREATE INDEX可对表增加普通索引或UNIQUE索引。(但是,不能创建PRIMARY KEY索引)

删除索引

根据索引名删除普通索引、唯一索引、全文索引:alter table 表名 drop KEY 索引名

删除主键索引:alter table 表名 drop primary key(因为主键只有一个)。这里值得注意的是,如果主键自增长,那么不能直接执行此操作(自增长依赖于主键索引):
 

创建索引时需要注意什么?

  • 非空字段:应该指定列为NOT NULL,除非你想存储NULL。在mysql中,含有空值的列很难进行查询优化,因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。你应该用0、一个特殊的值或者一个空串代替空值;
  • 取值离散大的字段:(变量各个取值之间的差异程度)的列放到联合索引的前面,可以通过count()函数查看字段的差异值,返回值越大说明字段的唯一值越多字段的离散程度高;
  • 索引字段越小越好:数据库的数据存储以页为单位一页存储的数据越多一次IO操作获取的数据越大效率越高。

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
     

百万级别或以上的数据如何删除

关于索引:由于索引需要额外的维护成本,因为索引文件是单独存在的文件,所以当我们对数据的增加,修改,删除,都会产生额外的对索引文件的操作,这些操作需要消耗额外的IO,会降低增/改/删的执行效率。所以,在我们删除数据库百万级别数据的时候,查询MySQL官方手册得知删除数据的速度和创建的索引数量是成正比的。

  • 所以我们想要删除百万数据的时候可以先删除索引(此时大概耗时三分多钟)
  • 然后删除其中无用数据(此过程需要不到两分钟)
  • 删除完成后重新创建索引(此时数据较少了)创建索引也非常快,约十分钟左右。
  • 与之前的直接删除绝对是要快速很多,更别说万一删除中断,一切删除会回滚。那更是坑了。
     

前缀索引

语法:index(field(10)),使用字段值的前10个字符建立索引,默认是使用字段的全部内容建立索引。

前提:前缀的标识度高。比如密码就适合建立前缀索引,因为密码几乎各不相同。

实操的难度:在于前缀截取的长度。

我们可以利用select count(*)/count(distinct left(password,prefixLen));,通过从调整prefixLen的值(从1自增)查看不同前缀长度的一个平均匹配度,接近1时就可以了(表示一个密码的前prefixLen个字符几乎能确定唯一一条记录)
 

什么是最左前缀原则?什么是最左匹配原则


顾名思义,就是最左优先,在创建多列索引时,要根据业务需求,where子句中使用最频繁的一列放在最左边。
最左前缀匹配原则,非常重要的原则,mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整。
=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮你优化成索引可以识别的形式

总结:

感谢每一个认真阅读我文章的人!!!

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