最新面试题集锦（5）-mysql相关题

答案如下：

选择题：

1-12分别为 CA、C、B、B、B、A、C、C、B、B、A、A

简答题：

题一：

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

题二：

• 索引就像是书的目录，是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。
• 为什么要建立索引，即索引的优点：
  1) 建立索引的列可以保证行的唯一性，生成唯一的rowId；
  2) 建立索引可以有效缩短数据的检索时间；
  3) 建立索引可以加快表与表之间的连接；
  4) 为用来排序或者是分组的字段添加索引可以加快分组和排序顺序。索引的缺点：
  1) 创建索引和维护索引需要时间成本，这个成本随着数据量的增加而加大；
  2) 创建索引和维护索引需要空间成本。
• 数据库建立索引常用的规则如下：
• 1、表的主键、外键必须有索引； 
• 2、数据量超过300的表应该有索引； 
• 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 
• 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 
• 5、索引应该建在选择性高的字段上； 
• 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引； 
• 7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：
• A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；
• B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；
• C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；
• E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；
• 8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引； 
• 9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

题三：

原子性（Atomicity）：事务包含的操作全部成功或者全部失败

一致性（Consistency）：数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态 (一系列操作后,所有的操作和更新全部提交成功,数据库只包含全部成功后的数据就是数据的一致性)(由于系统异常或数据库系统出现故障导致只有部分数据更新成功,但是这不是我们需要的最终数据,这就是数据的不一致)

隔离性（Isolation）：事务互相隔离互不干扰 (事务内部操作的数据对其它事务是隔离的,在一个事务执行完之前不会被其他事务影响和操作)

持久性（Durability）：事务提交后数据应该被永久的保存下来，出现宕机等故障后可以恢复数据

题四：
存储引擎：
InnoDB存储引擎：mysql5.5版本之后默认存储引擎
1.容灾恢复性比较好
2.支持事务
3.支持更高的并发：使用锁粒度行为锁
4.支持外键
5.缓存管理，加快查询速度
MyISAM存储引擎：不支持事务，不支持外键，没有缓存，宕机后数据易损难恢复

题五：

一、区别
1.去什么?

truncate table 和 delete只删除数据(记录)不删除表的结构;drop语句将删除表的数据(记录)和表结构依赖的约束(constrain)，触发器(trigger),索引(index),保留依赖于该表的存储过程/函数，但是变为invalid状态 .

譬如:delete 是单杀，truncate 是团灭，drop 是把电脑摔了。

2.范畴:

delete 是 DML 语句，操作完以后如果没有不想提交事务还可以回滚，truncate 和 drop 是 DDL 语句，操作完马上生效，不能回滚.

譬如:delete 是发微信说分手，后悔还可以撤回，truncate 和 drop 是直接扇耳光说滚，不能反悔。

3.在自增字段的表中:

truncate之后的自增字段从1开始计数了[即truncate是摧毁原来的表重新创建一张结构相同的表(有原表的结构)],delete的仍保留原来的最数数值[即如果添加数据从最值+1开始],drop将表的结构也删除了(原表数据和结构都没有了)。

譬如:drop 是神舟火箭，truncate 是和谐号动车，delete 是自行车。

二、总结：
1.执行速度:一般，drop> truncate > delete。

2.在使用drop和truncate时一定要注意，虽然可以恢复，但为了减少麻烦，还是要慎重。

3.如果想删除部分数据用delete，注意带上where子句，回滚段要足够大；
如果想删除表，当然用drop；
如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可；
如果和事务有关，或者想触发trigger，还是用delete
如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据

题六：

题八：

逻辑视图（概念视图）：
HBase以表的形式存储数据，表由行和列组成。列划分为若干个列簇

HBase是一个键值（key-value）型数据库。HBase数据行可以类比成一个多重映射（map），通过多重的键（key）一层层递进可以定位一个值（value）。因为HBase数据行列值可以是空白的（这些空白列是不占用存储空间的），所以HBase存储的数据是稀疏的。

（1）表（table）：类似于关系型数据库中的表，即数据行的集合。表名用字符串表示，一个表可以包含一个或者多个分区（region）。

（2）行键（row key）：用来标识表中唯一的一行数据，以字节数组形式存储，类似于关系型数据库中表的主键（不同的是从底层存储来说，行键其实并不能唯一标识一行数据，因为HBase数据行可以有多个版本。

但是，一般在不指定版本或者数据时间戳的情况下，用行键可以获取到当前最新生效的这行数据，因此从用户视图来说，默认情况下行键能够标识唯一一行数据），同时行键也是HBase表中最直接最高效的索引，表中数据按行键的字典序排序。

（3）列族（column family）：HBase是一个列式存储数据库，所谓列式就是根据列族存储，每个列族一个存储仓库（Store），每个Store有多个存储文件（StoreFile）用来存储实际数据。

（4）列限定符（column qualifier）：每个列族可以有任意个列限定符用来标识不同的列，这个列也类似于关系型数据库表的一列，与关系型数据库不同的是列无须在表创建时指定，可以在需要使用时动态加入。

（5）单元格（cell）：单元格由行键、列族、列限定符、时间戳、类型（Put、Delete等用来标识数据是有效还是删除状态）唯一决定，是HBase数据的存储单元，以字节码的形式存储。

（6）版本（version）：HBase数据写入后是不会被修改的，数据的Put等操作在写入预写入日志（Write-Ahead-Log，WAL）（类似于Oracle Redo Log）后，会先写入内存仓库（MemStore），同时在内存中按行键排序，等到合适的时候会将MemStore中的数据刷新到磁盘的StoreFile文件。

因为数据已经排序，所以只需顺序写入磁盘，这样的顺序写入对磁盘来说效率很高。由于数据不会被修改，因此带来的问题就是数据会有多个版本，这些数据都会有一个时间戳用来标识数据的写入时间。

（7）分区（region）：当传统数据库表的数据量过大时，我们通常会考虑对表做分库分表。例如，淘宝的订单系统可以按买家ID与按卖家ID分别分库分表。同样HBase中分区也是一个类似的概念，分区是集群中高可用、动态扩展、负载均衡的最小单元，一个表可以分为任意个分区并且均衡分布在集群中的每台机器上，分区按行键分片，可以在创建表的时候预先分片，也可以在之后需要的时候调用HBase shell命令行或者API动态分片。
HBase是一个列式存储数据库，数据按列族聚簇存储在存储文件（StoreFile）中，在逻辑视图上面有些列是空白的，空白的列单元格不会被存储，当请求这些空白的单元格时，会返回null值。如果在查询的时候不提供时间戳，那么会返回距离现在最近的那一个版本的数据，因为在存储的时候，数据会按照时间戳来排序。

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