不知不觉要写第二篇文章了
 接着第一篇文章，es实现like复合查询，里面案例有用到通过时间(年-月-日 时:分:秒)进行筛选的，
 在这里说下如果通过时间筛选需要对index进行mapping设置滴，不然不行的
 首先，创建一个索引index
 
PUT  /index
 
好勒，创建好索引了，接下来开始对索引进行mapping设置，相当于定义数据库表字段，不过不用担心设置了多余的mapping字段，没关系的，索引下面的type会去自动匹配mapping对应的设置的， 如果没匹配到es会默认根据值去分配的
 接下来老习惯，直接上案例mapping
 操作:
 
PUT /index/_mapping
 
mapping时提交的body内容如下
 
{
    "index":{
        "mappings":{
            "_default_":{
                "_source":{
                    "enabled":true
                },
                "properties":{
                    "title":{
                        "type":"string",
                        "index":"analyzed",
                        "analyzer":"ik_max_word"
                    },
                    "id":{
                        "type":"integer"
                    },
                    "img":{
                        "type":"string",
                        "index":"no"
                    },
                    "start_time":{
                        "type":"date",
                        "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis",
                        "ignore_malformed":true
                    },
                    "end_time":{
                        "type":"date",
                        "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis",
                        "ignore_malformed":true
                    }
                }
            }
        }
    }
}
 
在6.7版本中
 
PUT /index/_mapping/type_name
 
mapping
 
{
    "properties":{
        "sn":{
            "type":"keyword"
        },
        "ip":{
            "type":"keyword"
        },
        "create_at":{
            "type":"date",
            "format":"yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis",
            "ignore_malformed":true
        }
    }
}
 
解说环节
 算了，应该不需要解说了，不知道上面如何解说了。。。ㄟ( ▔, ▔ )ㄏ完了

一、EF日期格式筛选，获取本年，本月，本日等
 
1.直接使用DateTime的部分值相等
 
//获取上一个月
            DateTime date = DateTime.Now.AddMonths(-1);
            int count = _context.students.Where(q => 
            q.sbirthday.Value.Year == date.Year
            &&q.sbirthday.Value.Month== date.Month
            ).Count();
 

 2.使用时间短筛选
 
//获取上2个月到今天
DateTime start = DateTime.Now.AddMonths(-2);
DateTime end = DateTime.Now;
List<student> list = _context.students.Where(q => q.sbirthday >= start && q.sbirthday < end)
    .ToList();
Console.WriteLine(list.Count);
 
 
 
二、EF日期格式筛选，方式2 ，使用SqlFunctions
 
在EF中日期筛选需要使用SqlFunctions，特别需要注意一下命名空间
 
namespace System.Data.Entity.SqlServer
{
    //
    // 摘要:
    //     包含在 Linq to Entities 中公开 SqlServer 方法的函数存根。
    public static class SqlFunctions
 
时间差计算函数，对应SqlServer数据库的DATEDIFF函数
 
        //
        // 摘要:
        //     返回所指定开始日期和结束日期之间的指定日期部分边界的计数。
        //
        // 参数:
        //   datePartArg:
        //     要计算时间间隔差值的日期部分。
        //
        //   startDate:
        //     第一个日期。
        //
        //   endDate:
        //     第二个日期。
        //
        // 返回结果:
        //     两个日期之间的时间间隔数。
        [DbFunction("SqlServer", "DATEDIFF")]
        [SuppressMessage("Microsoft.Usage", "CA1801:ReviewUnusedParameters", MessageId = "startDate")]
        [SuppressMessage("Microsoft.Usage", "CA1801:ReviewUnusedParameters", MessageId = "endDate")]
        [SuppressMessage("Microsoft.Usage", "CA1801:ReviewUnusedParameters", MessageId = "datePartArg")]
        public static int? DateDiff(string datePartArg, DateTime? startDate, DateTime? endDate);
 
关于DATEDIFF函数，计算差值为指定类型的总差值：
 
	select DATEDIFF(day,'2016-1-1','2017-1-1');
	select DATEDIFF(month,'2016-1-1','2017-1-1');
        select DATEDIFF(year,'2016-1-1','2017-1-1');
 

注：对应需要判断大于多少天或月的处理逻辑需要使用表达式>数字,例如：大于3天的记录 DATEDIFF(Day,'xx','xx')>3
 判断少于多少天需要表达式<=数字
 
 
 
使用实例：
 
DateTime date = DateTime.Now.AddMonths(-1);
//本年
int count1 = _member.DbSet.Where(q => SqlFunctions.DateDiff("year", q.ActiveTime, date) == 0).Count();
//本月
int count2 = _member.DbSet.Where(q => SqlFunctions.DateDiff("month", q.ActiveTime, date) == 0).Count();
//本天
int count3 = _member.DbSet.Where(q => SqlFunctions.DateDiff("day", q.ActiveTime, date) == 0).Count();
 
自动生成的Sql代码：
 
exec sp_executesql N'SELECT 
[Extent1].[ActiveAmount] AS [ActiveAmount]
FROM [dbo].[Member_Info] AS [Extent1]
WHERE ([Extent1].[IsActive] = 1) 
AND (0 = (DATEDIFF(day, [Extent1].[ActiveTime], @p__linq__0)))',N'@p__linq__0 datetime2(7)',@p__linq__0='2017-01-02 00:00:00'
 
 
 
三、筛选指定月日时间段之间的数据，不关心哪一年
 
原理使用 Sql中 的  DayOfYear ，当前时间的本年中第几天，在开始时间结束时间的本年中第几天来判断。
 
一下是EF Core中的代码示例：
 
            if (payStart != null)
                query = query.Where(q => q.FeeTime.DayOfYear >= payStart.Value.DayOfYear);
            if (payEnd != null)
                query = query.Where(q => q.FeeTime.DayOfYear < payEnd.Value.DayOfYear);
 
执行Sql 时生成的代码：
 
exec sp_executesql N'SELECT [q].[ID], [q].[CompanyID], [q].[CompanyName], xxxxxxxx
FROM [ProjectInfo] AS [q]
WHERE (DATEPART(dayofyear, [q].[FeeTime]) >= @__payStart_Value_DayOfYear_0) AND (DATEPART(dayofyear, [q].[FeeTime]) < @__payEnd_Value_DayOfYear_1)
ORDER BY [q].[CreateTime] DESC, [q].[State]
OFFSET @__p_2 ROWS FETCH NEXT @__p_3 ROWS ONLY',N'@__payStart_Value_DayOfYear_0 int,@__payEnd_Value_DayOfYear_1 int,@__p_2 int,@__p_3 int',@__payStart_Value_DayOfYear_0=206,@__payEnd_Value_DayOfYear_1=231,@__p_2=0,@__p_3=10
 
 
 
 
 
 
 
 
 
更多参考：
 
sqlserver计算时间差DATEDIFF 函数
 
EF日期筛选异常：SqlServer.DATEDIFF”函数的 DATEPART 参数必须是文字字符串。
 
http://blog.163.com/m13864039250_1/blog/static/21386524820141184595445/

在视图中可以直接在条件处填写一下筛选器即可筛选出相应的数据

 
 
 

最全MySQL面试题和答案
 
 
 
Mysql 的存储引擎,myisam和innodb的区别。
 
 
答：
 
 
1.MyISAM 是非事务的存储引擎，适合用于频繁查询的应用。表锁，不会出现死锁，适合小数据，小并发。
 
 
2.innodb是支持事务的存储引擎，合于插入和更新操作比较多的应用，设计合理的话是行锁（最大区别就在锁的级别上），适合大数据，大并发。
 
 
数据表类型有哪些
 
 
       答：MyISAM、InnoDB、HEAP、BOB,ARCHIVE,CSV等。
       MyISAM：成熟、稳定、易于管理，快速读取。一些功能不支持（事务等），表级锁。
       InnoDB：支持事务、外键等特性、数据行锁定。空间占用大，不支持全文索引等。
 
 
MySQL数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？
 
 
a. 设计良好的数据库结构，允许部分数据冗余，尽量避免join查询，提高效率。
b. 选择合适的表字段数据类型和存储引擎，适当的添加索引。
c. mysql库主从读写分离。
d. 找规律分表，减少单表中的数据量提高查询速度。
e。添加缓存机制，比如memcached，apc等。
f. 不经常改动的页面，生成静态页面。
g. 书写高效率的SQL。比如 SELECT * FROM TABEL 改为 SELECT field_1, field_2, field_3 FROM TABLE.
 
 
对于大流量的网站,您采用什么样的方法来解决各页面访问量统计问题？
 
 
答：a. 确认服务器是否能支撑当前访问量。
b. 优化数据库访问。
c. 禁止外部访问链接（盗链）, 比如图片盗链。
d. 控制文件下载。
e. 使用不同主机分流。
f. 使用浏览统计软件，了解访问量，有针对性的进行优化。
 
 
如何进行SQL优化？
 
 
答：
（1）选择正确的存储引擎
以 MySQL为例，包括有两个存储引擎 MyISAM 和 InnoDB，每个引擎都有利有弊。
MyISAM 适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到读操作完成。另外，MyISAM 对于 SELECT COUNT(*) 这类的计算是超快无比的。
 
 
InnoDB 的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比 MyISAM 还慢。但是它支持“行锁” ，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。
 
 
 
 
 
（2）优化字段的数据类型
 
 
记住一个原则，越小的列会越快。如果一个表只会有几列罢了（比如说字典表，配置表），那么，我们就没有理由使用 INT 来做主键，使用 MEDIUMINT, SMALLINT 或是更小的 TINYINT 会更经济一些。如果你不需要记录时间，使用 DATE 要比 DATETIME 好得多。当然，你也需要留够足够的扩展空间。
 
 
 
 
 
（3）为搜索字段添加索引
 
 
索引并不一定就是给主键或是唯一的字段。如果在你的表中，有某个字段你总要会经常用来做搜索，那么最好是为其建立索引，除非你要搜索的字段是大的文本字段，那应该建立全文索引。
 
 
 
 
 
(4)避免使用Select *从数据库里读出越多的数据，那么查询就会变得越慢。并且，如果你的数据库服务器和WEB服务器是两台独立的服务器的话，这还会增加网络传输的负载。即使你要查询数据表的所有字段，也尽量不要用*通配符，善用内置提供的字段排除定义也许能给带来更多的便利。
 
 
 
 
 
(5)使用 ENUM 而不是 VARCHAR
 
 
ENUM 类型是非常快和紧凑的。在实际上，其保存的是 TINYINT，但其外表上显示为字符串。这样一来，用这个字段来做一些选项列表变得相当的完美。例如，性别、民族、部门和状态之类的这些字段的取值是有限而且固定的，那么，你应该使用 ENUM 而不是 VARCHAR。
 
 
 
 
 
(6)尽可能的使用 NOT NULL
 
 
除非你有一个很特别的原因去使用 NULL 值，你应该总是让你的字段保持 NOT NULL。 NULL其实需要额外的空间，并且，在你进行比较的时候，你的程序会更复杂。 当然，这里并不是说你就不能使用NULL了，现实情况是很复杂的，依然会有些情况下，你需要使用NULL值。
 
 
 
 
 
(7)固定长度的表会更快
 
 
如果表中的所有字段都是“固定长度”的，整个表会被认为是 “static” 或 “fixed-length”。 例如，表中没有如下类型的字段： VARCHAR，TEXT，BLOB。只要你包括了其中一个这些字段，那么这个表就不是“固定长度静态表”了，这样，MySQL 引擎会用另一种方法来处理。
 
 
 
 
 
固定长度的表会提高性能，因为MySQL搜寻得会更快一些，因为这些固定的长度是很容易计算下一个数据的偏移量的，所以读取的自然也会很快。而如果字段不是定长的，那么，每一次要找下一条的话，需要程序找到主键。
 
 
 
 
 
并且，固定长度的表也更容易被缓存和重建。不过，唯一的副作用是，固定长度的字段会浪费一些空间，因为定长的字段无论你用不用，他都是要分配那么多的空间。
 
 
 
 
 
如何设计一个高并发的系统
 
 
① 数据库的优化，包括合理的事务隔离级别、SQL语句优化、索引的优化
 
 
② 使用缓存，尽量减少数据库 IO
 
 
③ 分布式数据库、分布式缓存
 
 
④ 服务器的负载均衡
 
 
锁的优化策略
 
 
① 读写分离
 
 
② 分段加锁
 
 
③ 减少锁持有的时间
 
 
④ 多个线程尽量以相同的顺序去获取资源
 
 
等等，这些都不是绝对原则，都要根据情况，比如不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。这部分跟面试官谈了很久
 
 
索引的底层实现原理和优化
 
 
B+树，经过优化的B+树
 
 
主要是在所有的叶子结点中增加了指向下一个叶子节点的指针，因此InnoDB建议为大部分表使用默认自增的主键作为主索引。
 
 
 什么情况下设置了索引但无法使用 
 
 
① 以“%”开头的LIKE语句，模糊匹配
 
 
② OR语句前后没有同时使用索引
 
 
③ 数据类型出现隐式转化（如varchar不加单引号的话可能会自动转换为int型）
 
 
SQL语句的优化 
 
 
order by要怎么处理
 
 
alter尽量将多次合并为一次
 
 
insert和delete也需要合并
 
 
等等
 
 
实践中如何优化MySQL
 
 
我当时是按以下四条依次回答的，他们四条从效果上第一条影响最大，后面越来越小。
 
 
① SQL语句及索引的优化
 
 
② 数据库表结构的优化
 
 
③ 系统配置的优化
 
 
④ 硬件的优化
 
 
sql注入的主要特点
 
 
变种极多，攻击简单，危害极大
 
 
sql注入的主要危害
 
 
未经授权操作数据库的数据
 
 
恶意纂改网页
 
 
私自添加系统账号或者是数据库使用者账号
 
 
网页挂木马
 
 
优化数据库的方法
 
 
 选取最适用的字段属性，尽可能减少定义字段宽度，尽量把字段设置NOTNULL，例如’省份’、’性别’最好适用ENUM
 使用连接(JOIN)来代替子查询
 适用联合(UNION)来代替手动创建的临时表
 事务处理
 锁定表、优化事务处理
 适用外键，优化锁定表
 建立索引
 优化查询语句
 
 
 
简单描述mysql中，索引，主键，唯一索引，联合索引的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）
 
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。
 
普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度。
 
 
 
普通索引允许被索引的数据列包含重复的值。如果能确定某个数据列将只包含彼此各不相同的值，在为这个数据列创建索引的时候就应该用关键字UNIQUE把它定义为一个唯一索引。也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性。
 
 
 
主键，是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能定义一个主键索引，主键用于唯一标识一条记录，使用关键字 PRIMARY KEY 来创建。
 
索引可以覆盖多个数据列，如像INDEX(columnA, columnB)索引，这就是联合索引。
 
 
 
索引可以极大的提高数据的查询速度，但是会降低插入、删除、更新表的速度，因为在执行这些写操作时，还要操作索引文件。
 
数据库中的事务是什么?
 
事务（transaction）是作为一个单元的一组有序的数据库操作。如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使只有一个操作失败，事务也不成功。如果所有操作完成，事务则提交，其修改将作用于所有其他数据库进程。如果一个操作失败，则事务将回滚，该事务所有操作的影响都将取消。ACID 四大特性,原子性、隔离性、一致性、持久性。
 
了解XSS攻击吗？如何防止？
 
XSS是跨站脚本攻击，首先是利用跨站脚本漏洞以一个特权模式去执行攻击者构造的脚本，然后利用不安全的Activex控件执行恶意的行为。
使用htmlspecialchars()函数对提交的内容进行过滤，使字符串里面的特殊符号实体化。
 
SQL注入漏洞产生的原因？如何防止？
 
SQL注入产生的原因：程序开发过程中不注意规范书写sql语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量POST和GET提交一些sql语句正常执行。
 
防止SQL注入的方式：
开启配置文件中的magic_quotes_gpc 和 magic_quotes_runtime设置
 
执行sql语句时使用addslashes进行sql语句转换
 
Sql语句书写尽量不要省略双引号和单引号。
 
过滤掉sql语句中的一些关键词：update、insert、delete、select、 * 。
 
提高数据库表和字段的命名技巧，对一些重要的字段根据程序的特点命名，取不易被猜到的。
 
Php配置文件中设置register_globals为off,关闭全局变量注册
 
控制错误信息，不要在浏览器上输出错误信息，将错误信息写到日志文件中。
 
 
 
 
 
为表中得字段选择合适得数据类型（物理设计）
 
 字段类型优先级: 整形>date,time>enum,char>varchar>blob,text
 优先考虑数字类型，其次是日期或者二进制类型，最后是字符串类型，同级别得数据类型，应该优先选择占用空间小的数据类型
 
存储时期
 
Datatime:以 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式存储时期时间，精确到秒，占用8个字节得存储空间，datatime类型与时区无关
Timestamp:以时间戳格式存储，占用4个字节，范围小1970-1-1到2038-1-19，显示依赖于所指定得时区，默认在第一个列行的数据修改时可以自动得修改timestamp列得值
Date:（生日）占用得字节数比使用字符串.datatime.int储存要少，使用date只需要3个字节，存储日期月份，还可以利用日期时间函数进行日期间得计算
Time:存储时间部分得数据
注意:不要使用字符串类型来存储日期时间数据（通常比字符串占用得储存空间小，在进行查找过滤可以利用日期得函数）
使用int存储日期时间不如使用timestamp类型
 
 
 
对于关系型数据库而言，索引是相当重要的概念，请回答有关索引的几个问题：
 
a)、索引的目的是什么？
快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度
 
创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性。
 
加速表和表之间的连接
 
使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间
 
b)、索引对数据库系统的负面影响是什么？
负面影响：
创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；索引需要占用物理空间，不光是表需要占用数据空间，每个索引也需要占用物理空间；当对表进行增、删、改、的时候索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。
 
c)、为数据表建立索引的原则有哪些？
在最频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。
 
在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引
 
d)、 什么情况下不宜建立索引？
对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。
 
对于一些特殊的数据类型，不宜建立索引，比如文本字段（text）等
 
 简述在MySQL数据库中MyISAM和InnoDB的区别
 
区别于其他数据库的最重要的特点就是其插件式的表存储引擎。切记：存储引擎是基于表的，而不是数据库。
 
InnoDB与MyISAM的区别：
 
InnoDB存储引擎: 主要面向OLTP(Online Transaction Processing，在线事务处理)方面的应用，是第一个完整支持ACID事务的存储引擎(BDB第一个支持事务的存储引擎，已经停止开发)。
 
特点：
 
· 行锁设计、支持外键,支持事务，支持并发，锁粒度是支持mvcc得行级锁；
 
 MyISAM存储引擎: 是MySQL官方提供的存储引擎，主要面向OLAP(Online Analytical Processing,在线分析处理)方面的应用。
特点：
 
不支持事务，锁粒度是支持并发插入得表级锁，支持表所和全文索引。操作速度快，不能读写操作太频繁；
 
 解释MySQL外连接、内连接与自连接的区别
 
先说什么是交叉连接: 交叉连接又叫笛卡尔积，它是指不使用任何条件，直接将一个表的所有记录和另一个表中的所有记录一一匹配。
 
内连接 则是只有条件的交叉连接，根据某个条件筛选出符合条件的记录，不符合条件的记录不会出现在结果集中，即内连接只连接匹配的行。
外连接 其结果集中不仅包含符合连接条件的行，而且还会包括左表、右表或两个表中
的所有数据行，这三种情况依次称之为左外连接，右外连接，和全外连接。
 
左外连接，也称左连接，左表为主表，左表中的所有记录都会出现在结果集中，对于那些在右表中并没有匹配的记录，仍然要显示，右边对应的那些字段值以NULL来填充。右外连接，也称右连接，右表为主表，右表中的所有记录都会出现在结果集中。左连接和右连接可以互换，MySQL目前还不支持全外连接。
 
写出三种以上MySQL数据库存储引擎的名称（提示：不区分大小写）
 
MyISAM、InnoDB、BDB（BerkeleyDB）、Merge、Memory（Heap）、Example、Federated、
Archive、CSV、Blackhole、MaxDB 等等十几个引擎
 
Myql中的事务回滚机制概述
 
事务是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做要么全不做，是一个不可分割的工作单位，事务回滚是指将该事务已经完成的对数据库的更新操作撤销。
 
要同时修改数据库中两个不同表时，如果它们不是一个事务的话，当第一个表修改完，可能第二个表修改过程中出现了异常而没能修改，此时就只有第二个表依旧是未修改之前的状态，而第一个表已经被修改完毕。而当你把它们设定为一个事务的时候，当第一个表修改完，第二表修改出现异常而没能修改，第一个表和第二个表都要回到未修改的状态，这就是所谓的事务回滚
 
 
 
SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？
 
答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。
 
数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等
 
数据操纵：Select ,insert,update,delete,
 
数据控制：grant,revoke
 
数据查询：select
 
 
 
完整性约束包括哪些？
 

答：数据完整性(Data Integrity)是指数据的精确(Accuracy)和可靠性(Reliability)。
 
分为以下四类：
 
1) 实体完整性：规定表的每一行在表中是惟一的实体。
 
2) 域完整性：是指表中的列必须满足某种特定的数据类型约束，其中约束又包括取值范围、精度等规定。
 
3) 参照完整性：是指两个表的主关键字和外关键字的数据应一致，保证了表之间的数据的一致性，防止了数据丢失或无意义的数据在数据库中扩散。
 
4) 用户定义的完整性：不同的关系数据库系统根据其应用环境的不同，往往还需要一些特殊的约束条件。用户定义的完整性即是针对某个特定关系数据库的约束条件，它反映某一具体应用必须满足的语义要求。
 
与表有关的约束：包括列约束(NOT NULL（非空约束）)和表约束(PRIMARY KEY、foreign key、check、UNIQUE) 。
 
 
 
什么是事务？及其特性？
 

答：事务：是一系列的数据库操作，是数据库应用的基本逻辑单位。
 
事务特性：
 
（1）原子性：即不可分割性，事务要么全部被执行，要么就全部不被执行。
 
（2）一致性或可串性。事务的执行使得数据库从一种正确状态转换成另一种正确状态
 
（3）隔离性。在事务正确提交之前，不允许把该事务对数据的任何改变提供给任何其他事务，
 
（4） 持久性。事务正确提交后，其结果将永久保存在数据库中，即使在事务提交后有了其他故障，事务的处理结果也会得到保存。
 
或者这样理解：
 
事务就是被绑定在一起作为一个逻辑工作单元的SQL语句分组，如果任何一个语句操作失败那么整个操作就被失败，以后操作就会回滚到操作前状态，或者是上有个节点。为了确保要么执行，要么不执行，就可以使用事务。要将有组语句作为事务考虑，就需要通过ACID测试，即原子性，一致性，隔离性和持久性。
 
 
 
什么是锁？
 

  答：数据库是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。
 
加锁是实现数据库并发控制的一个非常重要的技术。当事务在对某个数据对象进行操作前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务就对该数据对象有了一定的控制，在该事务释放锁之前，其他的事务不能对此数据对象进行更新操作。
 
基本锁类型：锁包括行级锁和表级锁
 
 
 
什么叫视图？游标是什么？
 

答：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，视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。
 
  游标：是对查询出来的结果集作为一个单元来有效的处理。游标可以定在该单元中的特定行，从结果集的当前行检索一行或多行。可以对结果集当前行做修改。一般不使用游标，但是需要逐条处理数据的时候，游标显得十分重要。
 
 
 
什么是存储过程？用什么来调用？
 

答：存储过程是一个预编译的SQL语句，优点是允许模块化的设计，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。如果某次操作需要执行多次SQL，使用存储过程比单纯SQL语句执行要快。可以用一个命令对象来调用存储过程。
 
 
 
索引的作用？和它的优点缺点是什么？
 

答：索引就一种特殊的查询表，数据库的搜索引擎可以利用它加速对数据的检索。它很类似与现实生活中书的目录，不需要查询整本书内容就可以找到想要的数据。索引可以是唯一的，创建索引允许指定单个列或者是多个列。缺点是它减慢了数据录入的速度，同时也增加了数据库的尺寸大小。
 
 
 
如何通俗地理解三个范式？  
 

答：第一范式：1NF是对属性的原子性约束，要求属性具有原子性，不可再分解；
 
第二范式：2NF是对记录的惟一性约束，要求记录有惟一标识，即实体的惟一性；  
 
第三范式：3NF是对字段冗余性的约束，即任何字段不能由其他字段派生出来，它要求字段没有冗余。。
 
范式化设计优缺点:
 
优点:
 
可以尽量得减少数据冗余，使得更新快，体积小
 
缺点:对于查询需要多个表进行关联，减少写得效率增加读得效率，更难进行索引优化
 
反范式化:
 
优点:可以减少表得关联，可以更好得进行索引优化
 
缺点:数据冗余以及数据异常，数据得修改需要更多的成本
 
 
 
什么是基本表？什么是视图？
 

答：基本表是本身独立存在的表，在 SQL 中一个关系就对应一个表。  视图是从一个或几个基本表导出的表。视图本身不独立存储在数据库中，是一个虚表  
 
 
 
试述视图的优点？
 

答：(1) 视图能够简化用户的操作  (2) 视图使用户能以多种角度看待同一数据； (3) 视图为数据库提供了一定程度的逻辑独立性； (4) 视图能够对机密数据提供安全保护。
 
 
 
 NULL是什么意思
 

答：NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。对NULL这个值的任何比较都会生产一个NULL值。您不能把任何值与一个 NULL值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。
 
使用IS  NULL来进行NULL判断
 
 
 
主键、外键和索引的区别？
 

主键、外键和索引的区别
 
定义：
 
 主键–唯一标识一条记录，不能有重复的，不允许为空
 
 外键–表的外键是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值
 
 索引–该字段没有重复值，但可以有一个空值
 
作用：
 
 主键–用来保证数据完整性
 
 外键–用来和其他表建立联系用的
 
 索引–是提高查询排序的速度
 
个数：
 
 主键–主键只能有一个
 
 外键–一个表可以有多个外键
 
 索引–一个表可以有多个唯一索引
 
 
 
你可以用什么来确保表格里的字段只接受特定范围里的值?
 

答：Check限制，它在数据库表格里被定义，用来限制输入该列的值。
 
触发器也可以被用来限制数据库表格里的字段能够接受的值，但是这种办法要求触发器在表格里被定义，这可能会在某些情况下影响到性能。
 
 
 
说说对SQL语句优化有哪些方法？（选择几条）
 

（1）Where子句中：where表之间的连接必须写在其他Where条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾.HAVING最后。
 
（2）用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN。
 
（3） 避免在索引列上使用计算
 
（4）避免在索引列上使用IS NULL和IS NOT NULL
 
（5）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。
 
（6）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
 
（7）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
 
 
 
SQL语句中‘相关子查询’与‘非相关子查询’有什么区别？
 

答：子查询：嵌套在其他查询中的查询称之。
 
子查询又称内部，而包含子查询的语句称之外部查询（又称主查询）。
 
所有的子查询可以分为两类，即相关子查询和非相关子查询
 
（1）非相关子查询是独立于外部查询的子查询，子查询总共执行一次，执行完毕后将值传递给外部查询。
 
（2）相关子查询的执行依赖于外部查询的数据，外部查询执行一行，子查询就执行一次。
 
故非相关子查询比相关子查询效率高
 
 
 
char和varchar的区别？
 

答：是一种固定长度的类型，varchar则是一种可变长度的类型，它们的区别是：  
 
char(M)类型的数据列里，每个值都占用M个字节，如果某个长度小于M，MySQL就会在它的右边用空格字符补足．（在检索操作中那些填补出来的空格字符将被去掉）在varchar(M)类型的数据列里，每个值只占用刚好够用的字节再加上一个用来记录其长度的字节（即总长度为L+1字节）．  
 
varchar得适用场景:
 
字符串列得最大长度比平均长度大很多 2.字符串很少被更新，容易产生存储碎片 3.使用多字节字符集存储字符串
 
Char得场景:
 
    存储具有近似得长度（md5值,身份证，手机号）,长度比较短小得字符串（因为varchar需要额外空间记录字符串长度），更适合经常更新得字符串，更新时不会出现页分裂得情况，避免出现存储碎片，获得更好的io性能。