数据库面试题目

1、数据库三大范式

　　1）、每一列都是逻辑上不可分化的最基础数据
　　2）、表中必须要有主键且每一列的每行数据不能重复，如果重复了就分表，把重复的数据提出去。这个重复是逻辑上的重复，如统计工厂内各个车间的工人信息，那么车间号就要提出去，工人的姓名却不需要。
　　3）、表中的每一个字段都要和主键有直接的关系，简单来说在满足第二范式之后，外表在本表内存储的数据只能是外键

2、数据库五大约束
　　1）、主键约束（Primay Key Coustraint） 唯一性，非空性；
　　2）、唯一约束 （Unique Counstraint）唯一性，可以空，但只能有一个；
　　3）、默认约束 (Default Counstraint) 该数据的默认值；
　　4）、外键约束 (Foreign Key Counstraint) 需要建立两表间的关系；
　　5）、非空约束（Not Null Counstraint）:设置非空约束，该字段不能为空。

3、.net中读写数据库需要用到那些类？他们的作用？
　　Connection连接对象，Command执行命令和存储过程，DataReader向前只读的数据流，DataAdapter适配器，支持增删查询，DataSet数据级对象，相当与内存里的一张或多张表。

4、drop、truncate、 delete区别 
drop直接删掉表。 truncate删除表中数据，再插入时自增长id又从1开始。 delete删除表中数据，可以加where字句。
DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。

5、什么是临时表，临时表什么时候删除?
临时表可以手动删除：
DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS temp_tb;
临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，MySQL会自动删除表并释放所有空间。因此在不同的连接中可以创建同名的临时表，并且操作属于本连接的临时表。
创建临时表的语法与创建表语法类似，不同之处是增加关键字TEMPORARY，
如：
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_table (
NAME VARCHAR (10) NOT NULL,
time date NOT NULL
);
select * from tmp_table;

6、非关系型数据库和关系型数据库区别，优势比较?
非关系型数据库的优势：
性能：NOSQL是基于键值对的，可以想象成表中的主键和值的对应关系，而且不需要经过SQL层的解析，所以性能非常高。
可扩展性：同样也是因为基于键值对，数据之间没有耦合性，所以非常容易水平扩展。
关系型数据库的优势：
复杂查询：可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。
事务支持：使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。
其他：
1.对于这两类数据库，对方的优势就是自己的弱势，反之亦然。
2.NOSQL数据库慢慢开始具备SQL数据库的一些复杂查询功能，比如MongoDB。
3.对于事务的支持也可以用一些系统级的原子操作来实现例如乐观锁之类的方法来曲线救国，比如Redis set nx

7、什么是 内连接、外连接、交叉连接、笛卡尔积等?
内连接: 只连接匹配的行
左外连接: 包含左边表的全部行（不管右边的表中是否存在与它们匹配的行），以及右边表中全部匹配的行
右外连接: 包含右边表的全部行（不管左边的表中是否存在与它们匹配的行），以及左边表中全部匹配的行
例如1：
SELECT a.,b. FROM luntan LEFT JOIN usertable as b ON a.username=b.username
例如2：
SELECT a.,b. FROM city as a FULL OUTER JOIN user as b ON a.username=b.username
全外连接: 包含左、右两个表的全部行，不管另外一边的表中是否存在与它们匹配的行。
交叉连接: 生成笛卡尔积－它不使用任何匹配或者选取条件，而是直接将一个数据源中的每个行与另一个数据源的每个行都一一匹配
例如：
SELECT type,pub_name FROM titles CROSS JOIN publishers ORDER BY type

8、varchar和char的使用场景?
1.char的长度是不可变的，而varchar的长度是可变的。
定义一个char[10]和varchar[10]。
如果存进去的是‘csdn’,那么char所占的长度依然为10，除了字符‘csdn’外，后面跟六个空格，varchar就立马把长度变为4了，取数据的时候，char类型的要用trim()去掉多余的空格，而varchar是不需要的。
2.char的存取数度还是要比varchar要快得多，因为其长度固定，方便程序的存储与查找。
char也为此付出的是空间的代价，因为其长度固定，所以难免会有多余的空格占位符占据空间，可谓是以空间换取时间效率。
varchar是以空间效率为首位。
3.char的存储方式是：对英文字符（ASCII）占用1个字节，对一个汉字占用两个字节。
varchar的存储方式是：对每个英文字符占用2个字节，汉字也占用2个字节。
4.两者的存储数据都非unicode的字符数据。

9、count(*)、count(1)、count(column)的区别
count(*)对行的数目进行计算,包含NULL
count(column)对特定的列的值具有的行数进行计算,不包含NULL值。
count()还有一种使用方式,count(1)这个用法和count(*)的结果是一样的。
性能问题:
1.任何情况下SELECT COUNT(*) FROM tablename是最优选择;
2.尽量减少SELECT COUNT(*) FROM tablename WHERE COL = ‘value’ 这种查询;
3.杜绝SELECT COUNT(COL) FROM tablename WHERE COL2 = ‘value’ 的出现。
如果表没有主键,那么count(1)比count(*)快。
如果有主键,那么count(主键,联合主键)比count(*)快。
如果表只有一个字段,count(*)最快。
count(1)跟count(主键)一样,只扫描主键。count(*)跟count(非主键)一样,扫描整个表。明显前者更快一些。

10、最左前缀原则
多列索引：
ALTER TABLE people ADD INDEX lname_fname_age (lame,fname,age);
为了提高搜索效率，我们需要考虑运用多列索引,由于索引文件以B－Tree格式保存，所以我们不用扫描任何记录，即可得到最终结果。
注：在mysql中执行查询时，只能使用一个索引，如果我们在lname,fname,age上分别建索引,执行查询时，只能使用一个索引，mysql会选择一个最严格(获得结果集记录数最少)的索引。
最左前缀原则：顾名思义，就是最左优先，上例中我们创建了lname_fname_age多列索引,相当于创建了(lname)单列索引，(lname,fname)组合索引以及(lname,fname,age)组合索引。

11、什么是数据库索引？优缺点是什么？
数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
索引作用：
协助快速查询、更新数据库表中数据。
为表设置索引要付出代价的：
一是增加了数据库的存储空间
二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。

12、索引应该在哪些字段上建立？
唯一、不为空、经常被查询的字段适合建立索引，对于那些定义为text, image和bit数据类型的列不应该增加索引。

13、聚集索引和非聚集索引区别?
聚合索引(clustered index):
聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序一致，所以查询效率快，只要找到第一个索引值记录，其余就连续性的记录在物理也一样连续存放。聚集索引对应的缺点就是修改慢，因为为了保证表中记录的物理和索引顺序一致，在记录插入的时候，会对数据页重新排序。
聚集索引类似于新华字典中用拼音去查找汉字，拼音检索表于书记顺序都是按照a~z排列的，就像相同的逻辑顺序于物理顺序一样，当你需要查找a,ai两个读音的字，或是想一次寻找多个傻(sha)的同音字时，也许向后翻几页，或紧接着下一行就得到结果了。

非聚合索引(nonclustered index):
非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但是记录的物理和索引不一定一致，两种索引都采用B+树结构，非聚集索引的叶子层并不和实际数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针方式。非聚集索引层次多，不会造成数据重排。
非聚集索引类似在新华字典上通过偏旁部首来查询汉字，检索表也许是按照横、竖、撇来排列的，但是由于正文中是a~z的拼音顺序，所以就类似于逻辑地址于物理地址的不对应。同时适用的情况就在于分组，大数目的不同值，频繁更新的列中，这些情况即不适合聚集索引。

根本区别：
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致。

14、mysql 高并发环境解决方案?
MySQL 高并发环境解决方案： 分库 分表 分布式 增加二级缓存。。。。。
需求分析：互联网单位 每天大量数据读取，写入，并发性高。
现有解决方式：水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。
读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力。

15、sql优化

1）、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

2）、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

3）、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null

4）、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5）、下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like '%abc%'若要提高效率，可以考虑全文检索。

6）、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

7）、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8）、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9）、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--'2005-11-30'生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'

10）、不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11）、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12）、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a）、num)

13）、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

14）、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。

15）、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

16）、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

17）、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

18）、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

19）、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

20）、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

21）、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

22）、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

16、简单sql查询题目

https://www.cnblogs.com/qluzzh/p/10782993.html