DBS DBMS DB区别
- DBS 数据库系统
- DBMS 数据库管理系统
- DB 数据库
数据库系统dbs包括但不限于数据库管理系统dbms和数据库db
MySQL存储引擎
- InnoDB（默认）:支持事物，表锁，行锁设计，支持外键
- MyISAM：不支持事物和表锁设计，不支持外键
事物
-
使用场景
-
转账：
- a转账给b，a账户减少
- b账户增加
- 过程就要用到事物，转账事物就回滚
-
解释：一组原子性的SQL查询（结合ACID）
-
ACID特性
- A:原子性
- C:一致性
- I:隔离性
- D:持久性
-
隔离级别（低到高）
- read uncommitted（未提交读）
- read committed（提交读）：大多数数据库默认的级别
- repeatable read （可重复读）：mysql默认级别，解决了脏读问题，InnoDB通过mvcc可解决幻读问题
- serializable（可串行化）：最高的隔离级别，不能并发，解决了幻读问题，会产生超时 锁争用问题
乐观锁与悲观锁
- 悲观锁
- 特征（what）：每次操作数据都会加锁
- 常见例子：mysql中行锁 表锁 读锁 写锁 ；java的中重量级锁synchronized
- 乐观锁
- 特征（what）：操作数据时不加锁
- 实现方法（how）：通过版本控制和cas算法实现
- 优点：适用于多读的应用类型，可以提高吞吐量
- 常见例子：java中的原子变量类（cas算法）
MVCC多版本并发控制
- 是啥（what）：
- 可以认为是行级锁的变种，他在很多情况下避免加锁，花销更低
- 分类：
- 乐观并发控制和悲观并发控制
- 实现（mysal的innodb引擎）：
- 通过在每行记录后面保存两个隐藏的列来实现，一个是保存行的创建时间，一个是保存行的过期时间。不过这里的时间指的是系统版本号
死锁（数据库的）
- 解释现象：两个或两个以上事务在同一资源相互占用，并请求锁定对方占用的资源，从而导致恶性循环的现象。
并发控制
- 解决问题：我在读数据，你在删数据的情况
- 锁分类：
- 读锁：共享锁，不阻塞
- 写锁：排他锁，排除其他写锁和读锁。
- 锁策略
- 解决问题：提高性能
- 分类：
表锁：开销最小
行级锁：最大程度支持并发，但开销最大
范式分类
- 1nf：属性具有原子性
- 2nf：在1nf基础上消除非主属性对主码的部分依赖
- 3nf：在2nf基础上消除传递依赖
范式与反范式
-
范式：
-
优点：
更新比反范式快
修改数据少
表比较小，存在内存中，执行快 -
缺点：
需要关联
-
-
反范式：
-
优点：
避免关联
-
缺点：
信息冗余
-
Char varchar
- Char是定长 剩余空间会用空格填充
- Varchar是可变长
MySQL date、datetime和timestamp类型的区别
索引（书的目录）
- 解决问题（why）：方便查找数据
- 优点：
- 大大减少服务器需要扫描的数据量
- 帮助服务器避免排序和临时表
- 将随机io变成顺序io
- 缺点：
- 时间：创建索引，维护索引需要时间
- 空间：创建索引占用物理空间
- 创建索引的原则
- 最左前缀匹配原则，具体在联合索引体现，mysql会一直向右匹配，当遇到范围查询会停止，此时把范围查询的索引放到最后即可
- 经常作为查询的字段作为索引
- 更新频繁的字段不适合做索引
- 定义有外键的字段一定要做索引
- 尽量扩展索引，不要重新新建索引
- 索引分类
-
按底层数据结构分：
b数索引（底层是b+数）
哈希索引
空间数据（r-tree）索引
全文索引 -
按逻辑分类
主键索引（特殊的唯一索引，不允许null值）
单列索引
多列索引
唯一索引
空间索引
-
Group by
- 后面接条件时用having；
- 一般与**cout（）**函数一起使用，实现查询重复数据功能
- 查重：
- 结果
分页查询（limit（mysql） top（sqlserver））
-
解释：limit x， y 表示从x+1行（x从0开始算）开始查询y条数据
公众号
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