某客户在使用expdp导出数据时遇到wait for unread message on broadcast channel等待事件，查找mos文档
  
 
 WAITEVENT: "wait for unread message on broadcast channel" Reference Note (文档 ID 170464.1) 
 
 
 The Oracle process is waiting for a message on a broadcast channel. This is normally an idle wait - the process is waiting for an AQ message on a subscribed queue. 
 
 
 This event is classed as an "idle" wait so should be ignored when looking at systemwide timings. See <<61998.1>> for more information about "IDLE" waits. 
 
 该等待事件是由于oracle进程在请求message时出现等待，该等待是空闲(idle)等待，并且可以忽略
 测试过程：
一、不使用并行
1、查询表的行数
JZH@jzh>select count(*) from t;

  COUNT(*)
----------
   9202528

JZH@jzh>quit
Disconnected from Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
2、使用expdp导出
[oracle@jzh5 ~]$ expdp jzh/jzh directory=dmp dumpfile=jzh.dmp logfile=jzh.log

Export: Release 11.2.0.3.0 - Production on Wed Jun 24 04:25:50 2015

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Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
Starting "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01":  jzh/******** directory=dmp dumpfile=jzh.dmp logfile=jzh.log 
Estimate in progress using BLOCKS method...
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Total estimation using BLOCKS method: 1.063 GB
Processing object type SCHEMA_EXPORT/USER
Processing object type SCHEMA_EXPORT/SYSTEM_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/ROLE_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/DEFAULT_ROLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/PRE_SCHEMA/PROCACT_SCHEMA
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/COMMENT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS
. . exported "JZH"."T"                                   888.5 MB 9202528 rows
. . exported "JZH"."TEST1"                               46.45 MB 4096000 rows
. . exported "JZH"."TEST"                                122.3 KB   10000 rows
. . exported "JZH"."JZH1"                                5.460 KB       4 rows
. . exported "JZH"."TEST2"                               5.007 KB       1 rows
Master table "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully loaded/unloaded
******************************************************************************
Dump file set for JZH.SYS_EXPORT_SCHEMA_01 is:
  /home/oracle/jzh.dmp
Job "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully completed at 04:28:12

3、查询等待事件
SYS@jzh>select sid from v$session where username='JZH';

      SID
----------
        35
        42
        44
SYS@jzh>select event from v$session_wait where sid in (35,42,44);
EVENT
--------------------------------------------------
direct path read
wait for unread message on broadcast channel
wait for unread message on broadcast channel

二、使用并行，dumpfile与paralle一致
1、使用expdp导出
[oracle@jzh5 ~]$ expdp jzh/jzh directory=dmp dumpfile=jzh_%u.dmp logfile=jzh.log parallel=2
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Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
Starting "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01":  jzh/******** directory=dmp dumpfile=jzh_%u.dmp logfile=jzh.log parallel=2 
Estimate in progress using BLOCKS method...
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Total estimation using BLOCKS method: 1.063 GB
Processing object type SCHEMA_EXPORT/USER
Processing object type SCHEMA_EXPORT/SYSTEM_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/ROLE_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/DEFAULT_ROLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/PRE_SCHEMA/PROCACT_SCHEMA
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/COMMENT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS
. . exported "JZH"."TEST1"                               46.45 MB 4096000 rows
. . exported "JZH"."TEST"                                122.3 KB   10000 rows
. . exported "JZH"."JZH1"                                5.460 KB       4 rows
. . exported "JZH"."TEST2"                               5.007 KB       1 rows
. . exported "JZH"."T"                                   888.5 MB 9202528 rows
Master table "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully loaded/unloaded
******************************************************************************
Dump file set for JZH.SYS_EXPORT_SCHEMA_01 is:
  /home/oracle/jzh_01.dmp
  /home/oracle/jzh_02.dmp
Job "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully completed at 06:06:10
2、查询等待事件
SYS@jzh>select sid from v$session where username='JZH';
       SID
----------
        17
        27
        45
        50
SYS@jzh>select event from v$session_wait where sid in (17,27,45,50);
EVENT
--------------------------------------------------
direct path read
wait for unread message on broadcast channel
wait for unread message on broadcast channel
wait for unread message on broadcast channel

三、使用并行，parallel与dumpfile不一致
1、使用expdp导出
[oracle@jzh5 ~]$ expdp jzh/jzh directory=dmp dumpfile=jzh.dmp logfile=jzh.log parallel=2

Export: Release 11.2.0.3.0 - Production on Wed Jun 24 06:09:06 2015

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Connected to: Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options
Starting "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01":  jzh/******** directory=dmp dumpfile=jzh.dmp logfile=jzh.log parallel=2 
Estimate in progress using BLOCKS method...
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE_DATA
Total estimation using BLOCKS method: 1.063 GB
Processing object type SCHEMA_EXPORT/USER
. . exported "JZH"."T"                                   888.5 MB 9202528 rows
Processing object type SCHEMA_EXPORT/SYSTEM_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/ROLE_GRANT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/DEFAULT_ROLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/PRE_SCHEMA/PROCACT_SCHEMA
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/TABLE
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/COMMENT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/INDEX
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/CONSTRAINT/CONSTRAINT
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/INDEX/STATISTICS/INDEX_STATISTICS
Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/STATISTICS/TABLE_STATISTICS
. . exported "JZH"."TEST1"                               46.45 MB 4096000 rows
. . exported "JZH"."TEST"                                122.3 KB   10000 rows
. . exported "JZH"."JZH1"                                5.460 KB       4 rows
. . exported "JZH"."TEST2"                               5.007 KB       1 rows
Master table "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully loaded/unloaded
******************************************************************************
Dump file set for JZH.SYS_EXPORT_SCHEMA_01 is:
  /home/oracle/jzh.dmp
Job "JZH"."SYS_EXPORT_SCHEMA_01" successfully completed at 06:11:12
2、查询等待事件
SYS@jzh>select sid from v$session where username='JZH';

       SID
----------
        40
        42
        45
        50

SYS@jzh>select event from v$session_wait where sid in (40,42,45,50);

EVENT
--------------------------------------------------
direct path read
wait for unread message on broadcast channel
wait for unread message on broadcast channel
wait for unread message on broadcast channel

 
 
  

 
 
 总结：1、使用expdp/impdp是尽量少用parallel，不但影响性能，而且会遭遇bug
 

        2、如果使用parallel，parallel与dumpfile数最好一致。
 

 
 
 
 来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/10271187/viewspace-1710678/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。 
 
 
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数据库常见问题
 
1. SQL语言包括哪些类型？
 数据定义DDL：Create Table,Alter Table,Drop Table, Create/Drop Index等
 数据操纵DML：Select ,insert,update,delete,
 数据控制DCL：grant,revoke
 
2. 内联接,外联接区别？
 内连接是保证两个表中所有的行都要满足连接条件，而外连接则不然。
 在外连接中，某些不满条件的列也会显示出来，也就是说，只限制其中一个表的行，而不限制另一个表的行。分左连接、右连接、全连接（mysql不支持）三种。
 
3. 什么是存储过程？用什么来调用？
 答：存储过程是一组为了完成特定功能的SQL 语句集，经编译创建并保存在数据库中，一次编译后永久有效。通过Call语句指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。
 由于存储过程是经过预编译处理的，因此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。存储过程不允许执行return语句，但是可以通过out参数返回多个值，存储过程一般是作为一个独立的部分来执行，存储过程是一个预编译的SQL语句。
 
4．触发器的作用？
 答：触发器是一种特殊的存储过程，主要是通过事件来触发而被执行的。
 它可以强化约束，来维护数据的完整性和一致性，可以跟踪数据库内的操作从而不允许未经许可的更新和变化。可以联级运算。如，某表上的触发器上包含对另一个表的数据操作，而该操作又会导致该表触发器被触发。触发器无法由用户直接调用，而是由于对表的【增/删/改】操作被动引发的。
 
5. 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，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：它减慢了数据录入和修改的速度，同时索引也会占用一定的存储资源，因此我们在建索引的时候需要斟酌。
 
6. 维护数据库的完整性和一致性，你喜欢用触发器还是自写业务逻辑？为什么？
 答：我是这样做的，尽可能使用约束，如主键，外键，非空字段等来约束(Check约束在mysql中可以使用但是对数据验证没有任何作用)，这样做效率最高，也最方便。其次是使用触发器，这种方法可以保证，无论什么业务系统访问数据库都可以保证数据的完整新和一致性。触发器是针对每一行的；对增删改非常频繁的表上切记不要使用触发器，因为它会非常消耗资源。 最后考虑的是自写业务逻辑，但这样做麻烦，编程复杂，效率低下。
 
7. 什么是事务？什么是锁？事务有哪些类型？
 
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。
锁：在所以的DBMS中，锁是实现事务的关键，锁可以保证事务的完整性和并发性。与现实生活中锁一样，它可以使某些数据的拥有者，在某段时间内不能使用某些数据或数据结构。当然锁还分级别的。
扁平化事务：在扁平事务中，所有的操作都在同一层次，这也是平时使用最多的事务，主要限制是不能提交或回滚事务的某一部分，要么都成功要么都回滚。
带保存点的扁平事务：解决了扁平事务的弊端，它允许事务在执行过程中回滚到较早的状态而不是全部回滚，通过在事务中插入保存点，当操作失败后可以选择回滚到最近的保存点处。
链事务：可看做第二种事务的变种，它在事务提交时，会将必要的上下文隐式传递给下一个事务，当事务失败时，可以回滚到最近的事务，不过链事务只能回滚到最近的保存点，而带保存点的扁平化事务是可以回滚到任意一个保存点。
嵌套事务：由顶层事务和子事务构成，类似于树的结构，一般顶层事务负责逻辑处理，子事务负责具体的工作，子事务可以提交，但真正的提交要等到顶层事务的提交，如果顶层事务回滚，那么所有的子事务都将回滚。
分布式事务：在分布式环境中的扁平化事务。
 常用的分布式事务解决方案：
 （1） XA规范，是保证强一致性的刚性事务，实现方式有两段式提交（2PC）和三段式提交（3PC），2PC需要一个事务协调者来保证事务的参与者都完成了第一阶段的准备工作，如果协调者收到了所有的参与者都准备好的消息，就会通知所有的事务执行第二阶段的提交，一般场景下两段式提交已经能很好的解决分布式事务了。然而两阶段在即使只有一个进程发生故障时，也会导致整个系统存在较长时间的阻塞。三段式提交通过增加pre-commit阶段来减少两段式提交提到的系统阻塞时间，三段式提交很少在实际中使用，简单了解就行了。
 （2） TCC：是满足最终一致性的柔性事务方案。TCC采用补偿机制，核心的思想是对每一个操作都要注册对应的确认和补偿操作，分为三个阶段，try阶段主要对业务系统进行检测及资源预留，confirm阶段对业务系统进行确认提交，cancel阶段是对业务执行错误，执行回滚释放预留的资源。
 （3） 消息一致性方案：基本思路是将本地操作和发送消息封装在一个事务中，保证本地的操作和消息发送要么都成功，要么都失败。下游应用订阅消息，收到消息后执行对应的操作。
 （4）GTS：阿里云的全局事务服务，对应的开源版本是Fescar，Fescar基于两段式提交进行改良，剥离了分布式事务方案对数据库在协议支持上的要求，使用Fescar的前提是分支事务中涉及的资源必须支持ACID事务的关系型数据库，分支的提交和回滚都依赖于本地事务来保障。了解即可。
8. 事务的基本要素？
 原子性Atomicity，指事务由原子的操作序列组成，所有操作要么全部成功，要么全部失败回滚。
 一致性Consistency，指事务的执行不能破坏数据库数据的完整性和一致性，一个事务在执行之前和执行之后，数据库都必须处以一致性状态。比如在做多表操作时，多个表要么都是事务后新的值，要么都是事务前的旧值。
 隔离性Isolation，指多个用户并发访问数据库时，数据库为每个用户执行的事务，不能被其他事务的操作所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。事务的隔离级别在后文中介绍。
 持久性Durability，指一个事务一旦提交并执行成功，那么对数据库中数据的改变就是永久性的，即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。
 
9. 事务的并发问题？事务的隔离级别有哪些？
 
        事务的并发问题
 
　　1、脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后B回滚操作，那么A读取到的数据是脏数据
 
　　2、不可重复读：在一个事务里面读取了两次某个数据，读出来的数据不一致，事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务A多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务A多次读取同一数据时，结果不一致。
 
　　3、幻读：在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据，系统管理员A将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为ABCDE等级，但是系统管理员B就在这个时候插入了一条新的学生成绩具体分数的记录，当系统管理员A改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
 
　　小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表
 
事务隔离级别
脏读
不可重复读
幻读
读未提交（read-uncommitted）
是
是
是
读已提交（read-committed）
否
是
是
可重复读（repeatable-read）
否
否
是
串行化（serializable）
否
否
否
10. 什么叫视图？游标是什么？
 答：视图是对一些原表选择部分列合并成的一个虚拟表格，具有和物理表相同的功能。可以对视图进行插入、更新、删除操作。对视图的修改会同步到具体数据表中。注意以下几种情况不能对视图进行插入、更新、删除的操作：
 
视图列中含有统计函数的情况
视图使用了GROUP BY /HAVING，DISTINCT，UNION语句的情况
视图定义时使用了子查询的情况
对视图的修改涉及到了多个基础表的数据
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。
 
11. 什么是主键?什么是外键?
 主键是表格里的(一个或多个)字段，只用来定义表格里的行;主键里的值总是唯一的。外键是一个用来建立两个表格之间关系的约束。这种关系一般都涉及一个表格里的主键字段与另外一个表格(尽管可能是同一个表格)里的一系列相连的字段。那么这些相连的字段就是外键。
 
12.一个表有过多索引需要有什么样的性能考虑?
 时间和空间。对一个表格的索引越多，数据库引擎用来更新、插入或者删除数据所需要的时间就越多，因为在数据操控发生的时候索引也必须要维护。
 
13.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?
 这个问题可以用多种方式来回答，但是只有一个答案是"好"答案。您希望听到的回答是Check限制（MYSQL有，但是没有强制约束，使用了也没用），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。因此，微软建议使用Check限制而不是其他的方式来限制域的完整性。
 
15. 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:
     1.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%宜采用;
     2.基于非唯一性索引的检索
 索引就是为了提高查询性能而存在的,如果在查询中索引没有提高性能,只能说是用错了索引,或者讲是场合不同
 
16. 列举几种表连接方式，并写出SQL语句? 什么是相关子查询？关联查询和相关子查询的区别？
 内连接、外连接（左、右、全）、自连接（特殊的内连接）、交叉连接
 Or hash join/merge join/nest loop(cluster join)/index join 
 1)内连接:只连接匹配的行
 select A.c1,B.c2 from A join B on A.c3 = B.c3;
 2)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，最终结果数大于等于左表行数
 select A.c1,B.c2 from A left join B on A.c3 = B.c3;
 3)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，最终结果数大于等于右表结果数
 select A.c1,B.c2 from A right join B on A.c3 = B.c3;
 4)全外连接:包含左、右两个表的全部行，不管在另一边的表中是否存在与它们匹配的行
 select A.c1,B.c2 from A full join B on A.c3 = B.c3;
 5)交叉连接又称隐式的内联查询: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一一匹配
 select A.c1,B.c2 from A,B;
 6）相关子查询是一种包含子查询的特殊类型的查询。查询里包含的子查询会用到外部查询的值。
     SELECT * FROM A WHERE A.id IN（SELECT B.aId FROM B  WHERE B.name=A.name）
  7）表关联可能有多条记录，子查询只有一条记录，如果需要唯一的列，最好走子查询
 
交叉连接与内连接，查询的结果是一样的，但是效率不同，内连接查询的效率更高。
 
17 如何优化数据库，如何提高数据库的性能？
 主要从：表结构、索引、sql语句考虑
 （1）表结构如：合适的字段类型、适当增加中间表、适当拆分表、增加冗余字段避免关联查询、尽量不要使用null
 （2）索引：不要盲目使用索引、要在数据差别大的列上使用索引、要在查询常用到的列上增加索引、根据具体查询情况选择合适的索引数据结构
 （3）查询时不要select *，注意查询是否使用了索引、减少关联查询、减少in和not in这些查询、针对不同的情况选择in或者exists查询
 （4）适当的使用存储过程
 
18. 谈谈数据库设计的三范式
 第一范式的定义：所有的域都应该是原子性的，即数据库表的每一列都是不可分割的原子数据项，则这个表属于第一范式（常记成1NF）。简而言之："每一字段只存储一个值"。例如:职工号，姓名，电话号码组成一个表（一个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码）
 第二范式的定义：如果一个表属于1NF，任何属性只依赖于关键字，则这个表属于第二范式（常记成2NF ）。简而言之：必须先符合1NF的条件，且每一行都能被唯一的识别。将1NF转换成2NF的方法是添加主键。例如：学号，姓名，课程名，成绩
 第三范式的定义：如果一个表属于2NF，且不包含传递依赖性，则这个表是第三范式（常记成 3NF）。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。例如，存在一个部门信息表，其中每个部门有部门编号（dept_id）、部门名称、部门简介等信息。那么在员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。如果不存在部门信息表，则根据第三范式（3NF）也应该构建它，否则就会有大量的数据冗余。
 
19. 设计数据库应注意那些问题
 首先应尽量满足三范式的要求，在一定程度上打破三范式的要求以提高数据库的性能。例如，我们创建某些表的时候，不仅会插入外键，还会插入相关的属性，这违反了第三范式，但这样做的好处，就是我们在业务查询的时候会减少很多关联查询，从而提高查询效率。
 
20. 表与表之间的关联关系
 分为3种：一对一、一对多、多对多。
 
21. 主键和外键的区别
 主键在本表中是唯一的、不可为空的，外键可以重复可以唯空；外键和另一张表的主键关联，不能创建对应表中不存在的外键。
 
22. 游标的作用？如何知道游标已经到了最后？
 游标用于定位结果集的行，在mysql中用DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLSTATE '02000' SET done = 1; 可以判断是否到了最后，通常此变量不等于0表示出错或到了最后。
 
23. 事前触发和事后触发有何区别？语句级触发和行级触发有何区别？
 事前触发器运行于触发事件发生之前，如表的插入、更新、删除之前，而事后触发器运行于触发事件发生之后，如表的插入、更新、删除之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行，而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。
 
24. 数据库设计的必要性及设计步骤
 好的数据库结构有利于：节省数据的存储空间，能够保证数据的完整性，方便进行数据库应用系统的开发
 设计不好的数据库结构将导致：数据冗余、存储空间浪费和内存空间浪费
 不管数据库的大小和复杂程度如何，可以用下列基本步骤来设计数据库：收集信息--标识对象--设计数据模型--标识每个对象--存储的信息类型–标识对象之间的关系
 
25. 什么是数据模型？什么是规范化？
 数据模型是一种标识实体类型及其实体间联系的模型。典型的数据模型有网状模型、层次模型和关系模型。
 从关系数据库的表中，除去冗余数据的过程称为规范化。包括：精简数据库的结构，从表中删除冗余的列，标识所有依赖于其它数据的数据
 
26. 说出一些数据库优化方面的经验?
 用PreparedStatement 一般来说比Statement性能高：一个sql 发给服务器去执行，涉及步骤：语法检查、语义分析， 编译，缓存
 “inert into user values(1,1,1)”-?二进制
 “inert into user values(2,2,2)”-?二进制
 “inert into user values(?,?,?)”-?二进制
 
有外键约束会影响插入和删除性能，如果程序能够保证数据的完整性，那在设计数据库时就去掉外键。（比喻：就好比免检产品，就是为了提高效率，充分相信产品的制造商）
 （对于hibernate来说，就应该有一个变化：empleyee->Deptment对象，现在设计时就成了employee?deptid）
 
看mysql帮助文档子查询章节的最后部分，例如，根据扫描的原理，下面的子查询语句要比第二条关联查询的效率高：
 1)select e.name,e.salary where e.managerid=(select id from employee where name='zxx');
 2)select e.name,e.salary,m.name,m.salary from employees e,employees m where
 e.managerid = m.id and m.name='zxx';
 
表中允许适当冗余，譬如，主题帖的回复数量和最后回复时间等
 将姓名和密码单独从用户表中独立出来。这可以是非常好的一对一的案例哟！
 sql语句全部大写，特别是列名和表名都大写。特别是sql命令的缓存功能，更加需要统一大小写，sql语句?发给oracle服务器?语法检查和编译成为内部指令?缓存和执行指令。根据缓存的特点，不要拼凑条件，而是用?和PreparedStatment
 还有索引对查询性能的改进也是值得关注的。
 
27. union和union all有什么不同?
 Union和Union All的区别之一在于对重复结果的处理。
 
UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算，删除重复的记录再返回结果。
 而UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样，如果返回的两个结果集中有重复的数据，那么返回的结果集就会包含重复的数据了。
 从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用UNION ALL
 
28. 几种索引类型？
 
MySQL数据库几个基本的索引类型：普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引
 
索引加快数据库的检索速度
索引降低了插入、删除、修改等维护任务的速度
唯一索引可以确保每一行数据的唯一性
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
索引需要占物理和数据空间 
29. 数据库的乐观锁和悲观锁是什么？数据库表锁和行锁又是什么？
 
数据库管理系统（DBMS）中的并发控制的任务是确保在多个事务同时存取数据库中同一数据时不破坏事务的隔离性和统一性以及数据库的统一性。
 乐观并发控制(乐观锁)和悲观并发控制（悲观锁）是并发控制主要采用的技术手段。
 
悲观锁：假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作
乐观锁：假设不会发生并发冲突，只在提交操作时检查是否违反数据完整性。
在MySQL中 引擎为InnoDB的表支持表锁和行锁，而引擎为MyISAM的表只支持表锁
 
表锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定力度大，发生锁冲突概率高，并发度最低
行锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度小，发生锁冲突的概率低，并发度高
30. char和vachar区别？
 
char是固定长度，处理速度比vachar快，费内存空间，当存储的值没有达到指定的范围时，会用空格替代。
 vachar是不固定长度，节约存储空间，存储的是真实的值。
 如：存储字符串'abc'
 使用char(10)，表示存储的字符将占10个字节（包括7个空字符）
 使用varchar(10)，则表示只占3个字节，10是最大值，当存储的字符小于10时，按照实际的长度存储。
 
31. 什么是E-R图？
 
E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。
 
ER图中有如下四个成分：
 
矩形框：表示实体，在框中记入实体名。
 
菱形框：表示联系，在框中记入联系名。
 
椭圆形框：表示实体或联系的属性，将属性名记入框中。对于主属性名，则在其名称下划一下划线。
 
连线：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直线上标注联系的类型。（对于一对一联系，要在两个实体连线方向各写1； 对于一对多联系，要在一的一方写1，多的一方写N；对于多对多关系，则要在两个实体连线方向各写N,M。
 
E-R图的3个基本要素是实体、属性和联系
 
32.MySQL两种引擎InnoDB和MyISAM的区别？
 
MyISAM不支持事务，而InnoDB支持事务。
MyISAM锁的是表锁（表锁又分读锁和写锁），而InnoDB锁为行级锁。
MyISAM支持全文类型索引，而InnoDB不支持。
MyISAM相对简单，所以在效率上要优于InnoDB，小型应用可以考虑使用MyISAM。
MyISAM表是保存成文件的形式，在跨平台的数据转移中使用MyISAM存储会省去不少的麻烦。
InnoDB表比MyISAM表更安全，可以在保证数据不会丢失的情况下，切换非事务表到事务表（alter table tablename type=innodb）。
33. 如何解决MYSQL数据库中文乱码问题？
 
建表和建库的时候指定字符集。
 
SQL练习
 
1.为管理业务培训信息，建立3个表：
 S(S#,SN,SD,SA)S#,SN,SD,SA分别代表学号，学员姓名，所属单位，学员年龄
 C(C#,CN)C#,CN分别代表课程编号，课程名称
 SC(S#,C#,G) S#,C#,G分别代表学号，所选的课程编号，学习成绩
 1）使用标准SQL嵌套语句查询选修课程名称为’税收基础’的学员学号和姓名?
 答案：select s# ,sn from s where S# in(select S# from c,sc where c.c#=sc.c# and cn=’税收基础’)
 2) 使用标准SQL嵌套语句查询选修课程编号为’C2’的学员姓名和所属单位?
 答：select sn,sd from s,sc where s.s#=sc.s# and sc.c#=’c2’
 3) 使用标准SQL嵌套语句查询不选修课程编号为’C5’的学员姓名和所属单位?
 答：select sn,sd from s where s# not in(select s# from sc where c#=’c5’)
 4)查询选修了课程的学员人数
 答：select 学员人数=count(distinct s#) from sc
 5) 查询选修课程超过5门的学员学号和所属单位?
 答：select sn,sd from s where s# in(select s# from sc group by s# having count(distinct c#)>5)
 
2. 查询表A(id,name)中存在id重复三次以上的记录，查询语句请写出来？
 SELECT * FROM A GROUP BY id HAVING COUNT(id)>3
 
3. 适用于MySql的分页查询语句?
 --limit函数，从数据库表中的m条记录开始，检索n条记录。
 select * from 表名 limit m,n;
 
4. 适用于Oracle的分页查询语句?使用rownum关键字，oracle特有的分析函数和树查询非常有用可以看看。
 --从m条开始，检索n条记录。
 select * from (select rownum r,t1.* from 表名称 t1 where rownum < m + n) b where b.r >= m;
 
5. 所有部门之间的比赛组合
 一个叫department的表，里面只有一个字段name,一共有4条纪录，分别是a,b,c,d,对应四个球对，现在四个球对进行比赛，用一条sql语句显示所有可能的比赛组合.
 
答：SELECT t1.name AS whiteName,t2.name AS blackName FROM department t1 INNER JOIN department t2 ON t1.name>t2.name
 
6.简单说一说drop、delete与truncate的区别
 
SQL中的drop、delete、truncate都表示删除，但是三者有一些差别
 
delete和truncate只删除表的数据不删除表的结构
速度,一般来说: drop> truncate >delete 
delete语句是dml,这个操作会放到rollback segement中,事务提交之后才生效;
 如果有相应的trigger,执行的时候将被触发. truncate,drop是ddl, 操作立即生效,原数据不放到rollback segment中,不能回滚. 操作不触发trigger. 
 7. 每个月份的发生额都比101科目多的科目
 请用SQL语句实现：从TestDB数据表中查询出所有月份的发生额都比101科目相应月份的发生额高的科目。
 请注意：TestDB中有很多科目，都有1－12月份的发生额。
 表名：TestDB
 字段：AccID：科目代码，Occmonth：发生额月份，DebitOccur：发生额。
 答案：
 SELECT DISTINCT t1.AccID FROM TestDB t1 INNER JOIN TestDB t2 ON t2.Occmonth=t1.OccMonth AND t1.DebitOccur>t2.DebitOccur AND t2.AccID=101
 
8. 统计每年每月的信息
 year month amount
 1991 1 1.1
 1991 2 1.2
 1991 3 1.3
 1991 4 1.4
 1992 1 2.1
 1992 2 2.2
 1992 3 2.3
 1992 4 2.4
 查成这样一个结果
 year m1 m2 m3 m4
 1991 1.1 1.2 1.3 1.4
 1992 2.1 2.2 2.3 2.4
 答案一:
 select sales.year ,
 (select t.amount from sales t where t.month='1' and t.year= sales.year) '1',
 (select t.amount from sales t where t.month='1' and t.year= sales.year) '2',
 (select t.amount from sales t where t.month='1' and t.year= sales.year) '3',
 (select t.amount from sales t where t.month='1' and t.year= sales.year) as '4' 
 from sales group by year;
 答案二：
 
SELECT sales.`year`,GROUP_CONCAT(CONCAT(sales.`year`,':',sales.amount))
  FROM sales GROUP BY sales.`year`
 
9. 显示文章标题，发帖人、最后回复时间
 表：id,title,postuser,postdate,parentid
 准备sql语句：
 drop table if exists articles;
 create table articles(id int auto_increment primary key,title varchar(50), postuser varchar(10), postdate datetime,parentid int references articles(id));
 insert into articles values
 (null,'第一条','张三','1998-10-10 12:32:32',null),
 (null,'第二条','张三','1998-10-10 12:34:32',null),
 (null,'第一条回复1','李四','1998-10-10 12:35:32',1),
 (null,'第二条回复1','李四','1998-10-10 12:36:32',2),
 (null,'第一条回复2','王五','1998-10-10 12:37:32',1),
 (null,'第一条回复3','李四','1998-10-10 12:38:32',1),
 (null,'第二条回复2','李四','1998-10-10 12:39:32',2),
 (null,'第一条回复4','王五','1998-10-10 12:39:40',1);
 
答案：
 select a.title,a.postuser,
 (select max(postdate) from articles where parentid=a.id) reply 
 from articles a where a.parentid is null;
 
10. 查出比经理薪水还高的员工信息：
 Drop table if not exists employees;
 create table employees(id int primary key auto_increment,name varchar(50)
 ,salary int,managerid int references employees(id));
 insert into employees values (null,' lhm',10000,null), (null,' zxx',15000,1
 ),(null,'flx',9000,1),(null,'tg',10000,2),(null,'wzg',10000,3);
 
Wzg大于flx,lhm大于zxx
 
解题思路：
 根据sql语句的查询特点，是逐行进行运算，不可能两行同时参与运算。
 涉及了员工薪水和经理薪水，所有，一行记录要同时包含两个薪水，所有想到要把这个表自关联组合一下。
 首先要组合出一个包含有各个员工及该员工的经理信息的长记录，譬如，左半部分是员工，右半部分是经理。而迪卡尔积会组合出很多垃圾信息，先去除这些垃圾信息。
 
select e.* from employees e,employees m where e.managerid=m.id and e.sala
 ry>m.salary;
 
11. 求出小于45岁的各个老师所带的大于12岁的学生人数
 数据库中有3个表 teacher 表，student表，tea_stu关系表。 
 teacher 表 teaID name age 
 student 表 stuID name age 
 teacher_student表 teaID stuID 
 要求用一条sql查询出这样的结果 
 1)显示的字段要有老师name, age 每个老师所带的学生人数 
 SELECT t1.teaID,COUNT(*) FROM teacher_student t1 LEFT JOIN teacher t2 ON t1.teaID=t2.teaID GROUP BY t1.teaID
 2)只列出老师age为40以下，学生age为12以上的记录
 SELECT t1.teaID,t2.name AS teaName,t1.stuID,t3.name AS stuName FROM teacher_student t1 INNER JOIN teacher t2 ON t1.teaID=t2.teaID AND t2.age<40 INNER JOIN student t3 ON t1.stuID=t3.stuID AND t3.age>12
 

 12. 求出发帖最多的人：
 select authorid,count(*) total from articles group by authorid ORDER BY total DESC LIMIT 1
 
13. 一个用户表中有一个积分字段，假如数据库中有100多万个用户，若要在每年第一天凌晨将积分清零，你将考虑什么，你将想什么办法解决?
 alter table drop column score;
 alter table add colunm score int;
 可能会很快，但是需要试验，试验不能拿真实的环境来操刀，并且要注意，
 这样的操作时无法回滚的，在我的印象中，只有inert update delete等DML语句才能回滚，
 对于create table,drop table ,alter table等DDL语句是不能回滚。
 
解决方案一，update user set score=0; 
 解决方案二，假设上面的代码要执行好长时间，超出我们的容忍范围，那我就
 alter table user drop column score;
 alter table user add column score int。
 
14. xxx公司的sql面试
 Table EMPLOYEES Structure:
 EMPLOYEE_ID NUMBER Primary Key,
 FIRST_NAME VARCHAR2(25),
 LAST_NAME VARCHAR2(25),
 Salary number(8,2),
 HiredDate DATE,
 Departmentid number(2)
 Table Departments Structure:
 Departmentid number(2) Primary Key,
 DepartmentName VARCHAR2(25).
 
1）基于上述EMPLOYEES表写出查询：写出雇用日期在今年的，或者工资在[1000,2000]之间的，或者员工姓名（last_name）以’Obama’打头的所有员工，列出这些员工的全部个人信息。
 select * from employees 
 where Year(hiredDate) = Year(date()) 
 or (salary between 1000 and 200)
 or left(last_name,3)='abc';
 
2) 基于上述EMPLOYEES表写出查询：查出部门平均工资大于1800元的部门的所有员工，列出这些员工的全部个人信息。
 mysql> select id,name,salary,deptid did from employee1 where (select avg(salary)
 from employee1 where deptid = did) > 1800;
 
3) 基于上述EMPLOYEES表写出查询：查出个人工资高于其所在部门平均工资的员工，列出这些员工的全部个人信息及该员工工资高出部门平均工资百分比。
 select employee1.*,(employee1.salary-t.avgSalary)*100/employee1.salary 
 from employee1,
 (select deptid,avg(salary) avgSalary from employee1 group by deptid) as t
 where employee1.deptid = t.deptid and employee1.salary>t.avgSalary;

 二、数据库选择题：
 1. 下面叙述正确的是___C___。 
 A、算法的执行效率与数据的存储结构无关 
 B、算法的空间复杂度是指算法程序中指令（或语句）的条数 
 C、算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止D、以上三种描述都不对
 
2. 以下数据结构中不属于线性数据结构的是__C____。
 A、队列 B、线性表 C、二叉树 D、栈
 
3. 在一棵二叉树上第5层的结点数最多是__B____。
 A、8 B、16 C、32 D、15
 
4. 在结构化方法中，用数据流程图（DFD）作为描述工具的软件开发阶段是__B__。 
 A、可行性分析 B、需求分析 C、详细设计 D、程序编码
 
5. 在软件开发中，下面任务不属于设计阶段的是___D___。 
 A、数据结构设计 B、给出系统模块结构 C、定义模块算法 D、定义需求并建立系统模型
 
6. 数据库系统的核心是___B___。 
 A、数据模型 B、数据库管理系统 C、软件工具 D、数据库
 
7. 下列叙述中正确的是___C___。 
 A、数据库是一个独立的系统，不需要操作系统的支持 
 B、数据库设计是指设计数据库管理系统 
 C、数据库技术的根本目标是要解决数据共享的问题 
 D、数据库系统中，数据的物理结构必须与逻辑结构一致
 
8. SQL语句中修改表结构的命令是__C____。 
 A、MODIFY TABLE B、MODIFY STRUCTURE C、ALTER TABLE D、ALTER STRUCTURE

 9. 如果要创建一个数据组分组报表，第一个分组表达式是"部门"，第二个分组表达式是"性别"，第三个分组表达式是"基本工资"，当前索引的索引表达式应当是___B___。 
 A、部门+性别+基本工资 B、部门+性别+STR（基本工资） 
 C、STR（基本工资）+性别+部门 D、性别+部门+STR（基本工资） 

 10. 数据库DB、数据库系统DBS、数据库管理系统DBMS三者之间的关系是___A___。 
 A、DBS包括DB和DBMS B、DBMS包括DB和DBS 
 C、DB包括DBS和DBMS D、DBS就是DB，也就是DBMS
 
11. 要控制两个表中数据的完整性和一致性可以设置"参照完整性"，要求这两个表__A___。 
 A、是同一个数据库中的两个表 B、不同数据库中的两个表 
 C、两个自由表 D、一个是数据库表另一个是自由表
 
12. 在关系模型中，实现"关系中不允许出现相同的元组"的约束是通过___B___。 
 A、候选键 B、主键 C、外键 D、超键
 
13. 只有满足联接条件的记录才包含在查询结果中，这种联接为___C___。 
 A、左联接 B、右联接 C、内部联接 D、完全联接
 
14. 索引字段值不唯一，应该选择的索引类型为___B___。 
 A、主索引 B、普通索引 C、候选索引 D、唯一索引
 
15. 从数据库中删除表的命令是__A____。 
 A、DROP TABLE B、ALTER TABLE C、DELETE TABLE D、USE
 
16. DELETE FROM S WHERE 年龄>60语句的功能是__B____。 
 A、从S表中彻底删除年龄大于60岁的记录 B、S表中年龄大于60岁的记录被加上删除标记 
 C、删除S表 D、删除S表的年龄列
 
17. SELECT-SQL语句是__B____。 
 A、选择工作区语句 B、数据查询语句 C、选择标准语句 D、数据修改语句
 
18. SQL语言是___C___语言。
 A、层次数据库 B、网络数据库 C、关系数据库 D、非数据库
 
19. 在SQL中，删除视图用___C___。 
 A、DROP SCHEMA命令 B、CREATE TABLE命令 C、DROP VIEW命令 D、DROP INDEX命令
 
20. 在命令窗口执行SQL命令时，若命令要占用多行，续行符是__D____。 
 A、冒号(:) B、分号(;) C、逗号(,) D、连字符(-)
 
21. 设有图书管理数据库： 
 图书(总编号C(6),分类号C(8),书名C(16),作者C(6),出版单位C(20),单价N(6,2)) 
 读者(借书证号C(4),单位C(8),姓名C(6),性别C(2),职称C(6),地址C(20)) 
 借阅(借书证号C(4),总编号C(6),借书日期D(8)) 
 对于图书管理数据库，查询0001号借书证的读者姓名和所借图书的书名。 
 SQL语句正确的是___A___。 
 SELECT 姓名,书名 FROM 借阅,图书,读者 WHERE; 
 借阅.借书证号="0001" AND; 
 ______ 
 ______ 
 A、图书.总编号=借阅.总编号 AND; 
 读者.借书证号=借阅.借书证号 
 B、图书.分类号=借阅.分类号 AND; 
 读者.借书证号=借阅.借书证号 
 C、读者.总编号=借阅.总编号 AND; 
 读者.借书证号=借阅.借书证号 
 D、图书.总编号=借阅.总编号 AND; 
 读者.书名=借阅.书名
 
22. 设有图书管理数据库： 
 图书(总编号C(6),分类号C(8),书名C(16),作者C(6),出版单位C(20),单价N(6,2)) 
 读者(借书证号C(4),单位C(8),姓名C(6),性别C(2),职称C(6),地址C(20)) 
 借阅(借书证号C(4),总编号C(6),借书日期D(8)) 
 对于图书管理数据库，分别求出各个单位当前借阅图书的读者人次。下面的SQL语句正确的是___A___。 
 SELECT 单位,______ FROM 借阅,读者 WHERE; 
 借阅.借书证号=读者.借书证号 ______ 
 A、COUNT(借阅.借书证号) GROUP BY 单位 B、SUM(借阅.借书证号) GROUP BY 单位 
 C、COUNT(借阅.借书证号) ORDER BY 单位 D、COUNT(借阅.借书证号) HAVING 单位
 
23. 设有图书管理数据库： 
 图书(总编号C(6),分类号C(8),书名C(16),作者C(6),出版单位C(20),单价N(6,2)) 
 读者(借书证号C(4),单位C(8),姓名C(6),性别C(2),职称C(6),地址C(20)) 
 借阅(借书证号C(4),总编号C(6),借书日期D(8)) 
 对于图书管理数据库，检索借阅了《现代网络技术基础》一书的借书证号。下面SQL语句正确的是___B___。 
 SELECT 借书证号 FROM 借阅 WHERE 总编号=; 
 ______ 
 A、(SELECT 借书证号 FROM 图书 WHERE 书名="现代网络技术基础") 
 B、(SELECT 总编号 FROM 图书 WHERE 书名="现代网络技术基础") 
 C、(SELECT 借书证号 FROM 借阅 WHERE 书名="现代网络技术基础") 
 D、(SELECT 总编号 FROM 借阅 WHERE 书名="现代网络技术基础")
 

 三、Oracle面试题
 1. 解释冷备份和热备份的不同点以及各自的优点 
 解答：热备份针对归档模式的数据库，在数据库仍旧处于工作状态时进行备份。而冷备份指在数据库关闭后，进行备份，适用于所有模式的数据库。热备份的优点在于当备份时，数据库仍旧可以被使用并且可以将数据库恢复到任意一个时间点。冷备份的优点在于它的备份和恢复操作相当简单，并且由于冷备份的数据库可以工作在非归档模式下,数据库性能会比归档模式稍好。(因为不必将archive log写入硬盘)
 2. 你必须利用备份恢复数据库，但是你没有控制文件，该如何解决问题呢?
 解答：重建控制文件，用带backup control file 子句的recover 命令恢复数据库。
 3. 如何转换init.ora到spfile?
 解答：使用create spfile from pfile 命令.
 4. 解释data block , extent 和 segment的区别(这里建议用英文术语)
 解答：data block是数据库中最小的逻辑存储单元。当数据库的对象需要更多的物理存储空间时，连续的data block就组成了extent . 一个数据库对象
 拥有的所有extents被称为该对象的segment.
 5. 给出两个检查表结构的方法
 解答：
 1)DESCRIBE命令
 2)DBMS_METADATA.GET_DDL 包
 6. 怎样查看数据库引擎的报错
 解答：alert log.
 
7. 比较truncate和delete 命令
 解答：两者都可以用来删除表中所有的记录。区别在于：truncate是DDL操作，它移动HWK，不需要 rollback segment .而Delete是DML操作, 需要rollback segment 且花费较长时间.
 
8. 使用索引的理由
 解答：快速访问表中的data block
 
9. 给出在STAR SCHEMA中的两种表及它们分别含有的数据
 解答：Fact tables 和dimension tables. fact table 包含大量的主要的信息而 dimension tables 存放对fact table 某些属性描述的信息
 
10. FACT Table上需要建立何种索引?
 解答：位图索引 (bitmap index)
 
11. 给出两种相关约束?
 解答：主键和外键
 
12. 如何在不影响子表的前提下，重建一个母表
 解答：子表的外键强制实效，重建母表，激活外键
 
13. 解释归档和非归档模式之间的不同和它们各自的优缺点
 解答：归档模式是指你可以备份所有的数据库 transactions并恢复到任意一个时间点。非归档模式则相反，不能恢复到任意一个时间点。但是非归档模式可以带来数据库性能上的少许提高.
 
14. 如何建立一个备份控制文件?
 解答：Alter database backup control file to trace.
 
15. 给出数据库正常启动所经历的几种状态 ?
 解答：
 　　STARTUP NOMOUNT – 数据库实例启动
 　　STARTUP MOUNT - 数据库装载
 　　STARTUP OPEN – 数据库打开
 
16. 哪个column可以用来区别V$视图和GV$视图?
 解答： INST_ID 指明集群环境中具体的 某个instance 。
 
17. 如何生成explain plan?
 解答：运行utlxplan.sql. 建立plan 表
 针对特定SQL语句，使用 explain plan set statement_id = 'tst1' into plan_table
 运行utlxplp.sql 或 utlxpls.sql察看explain plan
 
18. 如何增加buffer cache的命中率?
 解答：在数据库较繁忙时，适用buffer cache advisory 工具，查询v$db_cache_advice . 如果有必要更改，可以使用 alter system set db_cache_size 命令
 
19. ORA-01555的应对方法?
 解答：具体的出错信息是snapshot too old within rollback seg , 通常可以通过
 增大rollback seg来解决问题。当然也需要察看一下具体造成错误的SQL文本
 
20. 解释$ORACLE_HOME和$ORACLE_BASE的区别?
 解答：ORACLE_BASE是oracle的根目录，ORACLE_HOME是oracle产品的目录。
 
21. 如何判断数据库的时区?
 解答：SELECT DBTIMEZONE FROM DUAL;
 
22. 解释GLOBAL_NAMES设为TRUE的用途
 解答：GLOBAL_NAMES指明联接数据库的方式。如果这个参数设置为TRUE,在建立数据库链接时就必须用相同的名字连结远程数据库
 
23。如何加密PL/SQL程序?
 解答：WRAP
 
24. 解释FUNCTION,PROCEDURE和PACKAGE区别
 解答：function 和procedure是PL/SQL代码的集合，通常为了完成一个任务。procedure 不需要返回任何值而function将返回一个值在另一
 方面，Package是为了完成一个商业功能的一组function和proceudre的集合
 
25. 解释TABLE Function的用途
 解答：TABLE Function是通过PL/SQL逻辑返回一组纪录，用于普通的表/视图。他们也用于pipeline和ETL过程。
 
26. 举出3种可以收集three advisory statistics
 解答：Buffer Cache Advice, Segment Level Statistics, Timed Statistics
 
27. Audit trace 存放在哪个oracle目录结构中?
 解答：unix $ORACLE_HOME/rdbms/audit Windows the event viewer
 
28. 解释materialized views的作用
 解答：Materialized views 用于减少那些汇总，集合和分组的信息的集合数量。它们通常适合于数据仓库和DSS系统。
 
29. 当用户进程出错，哪个后台进程负责清理它
 解答： PMON
 
30. 哪个后台进程刷新materialized views?
 解答：The Job Queue Processes.
 
31. 如何判断哪个session正在连结以及它们等待的资源?
 解答：V$SESSION / V$SESSION_WAIT
 
32. 描述什么是 redo logs
 解答：Redo Logs 是用于存放数据库数据改动状况的物理和逻辑结构。可以用来修复数据库.
 
33. 如何进行强制LOG SWITCH?
 解答：ALTER SYSTEM SWITCH LOGFILE;
 
34. 举出两个判断DDL改动的方法?
 解答：你可以使用 Logminer 或 Streams
 
35. Coalescing做了什么?
 解答：Coalescing针对于字典管理的tablespace进行碎片整理，将临近的小extents合并成单个的大extent.
 
36. TEMPORARY tablespace和PERMANENT tablespace 的区别是?
 解答：A temporary tablespace 用于临时对象例如排序结构而 permanent tablespaces用来存储那些'真实'的对象(例如表，回滚段等)
 
37. 创建数据库时自动建立的tablespace名称?
 解答：SYSTEM tablespace.
 
38. 创建用户时，需要赋予新用户什么权限才能使它联上数据库。
 解答：CONNECT
 
39. 如何在tablespace里增加数据文件?
 解答：ALTER TABLESPACE ADD DATAFILE SIZE
 
40. 如何变动数据文件的大小?
 解答：ALTER DATABASE DATAFILE RESIZE ;
 
41. 哪个VIEW用来检查数据文件的大小?
 解答： DBA_DATA_FILES
 
42. 哪个VIEW用来判断tablespace的剩余空间
 解答：DBA_FREE_SPACE
 
43. 如何判断谁往表里增加了一条纪录?
 解答：auditing
 
44. 如何重构索引?
 解答： ALTER INDEX REBUILD;
 
45. 解释什么是Partitioning(分区)以及它的优点。
 解答：Partition将大表和索引分割成更小，易于管理的分区。
 
46. 你刚刚编译了一个PL/SQL Package但是有错误报道，如何显示出错信息?
 解答：SHOW ERRORS
 
47. 如何搜集表的各种状态数据?
 解答： ANALYZE
 The ANALYZE command.
 
48. 如何启动SESSION级别的TRACE
 解答: DBMS_SESSION.SET_SQL_TRACE
 ALTER SESSION SET SQL_TRACE = TRUE;
 
49. IMPORT和SQL*LOADER 这2个工具的不同点
 解答：这两个ORACLE工具都是用来将数据导入数据库的。
 区别是：IMPORT工具只能处理由另一个ORACLE工具EXPORT生成
 的数据。而SQL*LOADER可以导入不同的ASCII格式的数据源
 
50。用于网络连接的2个文件?
 解答： TNSNAMES.ORA and SQLNET.ORA

MySQL 面试题
 
MySQL 涉及的内容非常非常非常多，所以面试题也容易写的杂乱。当年，我们记着几个一定要掌握的重心：
 
 
 
重点的题目添加了【重点】前缀。
 
 
索引。
锁。
事务和隔离级别。
 
因为 MySQL 还会有部分内容和运维相关度比较高，所以本文我们分成两部分【开发】【运维】两部分。
 
对于【开发】部分，我们需要掌握。
对于【运维】部分，更多考验开发的知识储备情况，当然能回答出来是比较好的，特别是对于高级开发工程师、架构师等。
 
开发
 
为什么互联网公司一般选择 MySQL 而不是 Oracle?
 
免费、流行、够用。
 
? 当然，这个回答要稍微润色下。不过一般，很少问这个问题了。
 
数据库的三范式是什么？什么是反模式？
 
 
 
艿艿：重点在于反模式的回答。实际开发中，不会严格遵守三范式。
 
 
胖友直接看 《服务端指南 数据存储篇 | MySQL（07） 范式与反模式》 。
 
MySQL 有哪些数据类型？
 
MySQL 支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。具体可以看看 《MySQL 数据类型》 文档。
 
正确的使用数据类型，对数据库的优化是非常重要的。
 
? MySQL 中 varchar 与 char 的区别？varchar(50) 中的 50 代表的涵义？
 
1、varchar 与 char 的区别，char 是一种固定长度的类型，varchar 则是一种可变长度的类型。
2、varchar(50) 中 50 的涵义最多存放 50 个字符。varchar(50) 和 (200) 存储 hello 所占空间一样，但后者在排序时会消耗更多内存，因为 ORDER BY col 采用 fixed_length 计算 col 长度(memory引擎也一样)。所以，实际场景下，选择合适的 varchar 长度还是有必要的。
 
? int(11) 中的 11 代表什么涵义？
 
int(11) 中的 11 ，不影响字段存储的范围，只影响展示效果。具体可以看看 《MySQL 中 int 长度的意义》 文章。
 
? 金额(金钱)相关的数据，选择什么数据类型？
 
方式一，使用 int 或者 bigint 类型。如果需要存储到分的维度，需要 *100 进行放大。
方式二，使用 decimal 类型，避免精度丢失。如果使用 Java 语言时，需要使用 BigDecimal 进行对应。
 
? 一张表，里面有 ID 自增主键，当 insert 了 17 条记录之后，删除了第 15,16,17 条记录，再把 MySQL 重启，再 insert 一条记录，这条记录的 ID 是 18 还是 15？
 
一般情况下，我们创建的表的类型是 InnoDB ，如果新增一条记录（不重启 MySQL 的情况下），这条记录的 ID 是18 ；但是如果重启 MySQL 的话，这条记录的 ID 是 15 。因为 InnoDB 表只把自增主键的最大 ID 记录到内存中，所以重启数据库或者对表 OPTIMIZE 操作，都会使最大 ID 丢失。
但是，如果我们使用表的类型是 MyISAM ，那么这条记录的 ID 就是 18 。因为 MyISAM 表会把自增主键的最大 ID 记录到数据文件里面，重启 MYSQL 后，自增主键的最大 ID 也不会丢失。
 
最后，还可以跟面试官装个 x ，生产数据，不建议进行物理删除记录。
 
? 表中有大字段 X(例如：text 类型)，且字段 X 不会经常更新，以读为为主，请问您是选择拆成子表，还是继续放一起?写出您这样选择的理由
 
 
拆带来的问题：连接消耗 + 存储拆分空间。
 
  
 
   
如果能容忍拆分带来的空间问题，拆的话最好和经常要查询的表的主键在物理结构上放置在一起(分区) 顺序 IO ，减少连接消耗，最后这是一个文本列再加上一个全文索引来尽量抵消连接消耗。
 
  
 
 
不拆可能带来的问题：查询性能。
 
  
 
   
如果能容忍不拆分带来的查询性能损失的话，上面的方案在某个极致条件下肯定会出现问题，那么不拆就是最好的选择。
 
  
 
 
实际场景下，例如说商品表数据量比较大的情况下，会将商品描述单独存储到一个表中。即，使用拆的方案。
 
MySQL 有哪些存储引擎？
 
MySQL 提供了多种的存储引擎：
 
InnoDB
MyISAM
MRG_MYISAM
MEMORY
CSV
ARCHIVE
BLACKHOLE
PERFORMANCE_SCHEMA
FEDERATED
…
 
具体每种存储引擎的介绍，可以看看 《数据库存储引擎》 。
 
? 如何选择合适的存储引擎？
 
提供几个选择标准，然后按照标准，选择对应的存储引擎即可，也可以根据 常用引擎对比 来选择你使用的存储引擎。使用哪种引擎需要根据需求灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎，将会提高整个数据库的性能。
 
 
是否需要支持事务。
 
 
对索引和缓存的支持。
 
 
是否需要使用热备。
 
 
崩溃恢复，能否接受崩溃。
 
 
存储的限制。
 
 
是否需要外键支持。
 
  
 
   
艿艿：目前开发已经不考虑外键，主要原因是性能。具体可以看看 《从 MySQL 物理外键开始的思考》 文章。
 
  
 
 
目前，MySQL 默认的存储引擎是 InnoDB ，并且也是最主流的选择。主要原因如下：
 
【最重要】支持事务。
支持行级锁和表级锁，能支持更多的并发量。
查询不加锁，完全不影响查询。
支持崩溃后恢复。
 
在 MySQL5.1 以及之前的版本，默认的存储引擎是 MyISAM ，但是目前已经不再更新，且它有几个比较关键的缺点：
 
不支持事务。
使用表级锁，如果数据量大，一个插入操作锁定表后，其他请求都将阻塞。
 
 
 
艿艿：也就是说，我们不需要花太多力气在 MyISAM 的学习上。
 
 
? 请说明 InnoDB 和 MyISAM 的区别
 
InnoDB
MyISAM
事务
支持
不支持
存储限制
64TB
无
锁粒度
行锁
表锁
崩溃后的恢复
支持
不支持
外键
支持
不支持
全文检索
5.7 版本后支持
支持
更完整的对比，可以看看 《数据库存储引擎》 的 「常用引擎对比」 小节。
 
? 请说说 InnoDB 的 4 大特性？
 
 
 
艿艿：貌似我面试没被问过…反正，我是没弄懂过~~
 
 
插入缓冲(insert buffer)
二次写(double write)
自适应哈希索引(ahi)
预读(read ahead)
 
? 为什么 SELECT COUNT(*) FROM table 在 InnoDB 比 MyISAM 慢？
 
对于 SELECT COUNT(*) FROM table 语句，在没有 WHERE 条件的情况下，InnoDB 比 MyISAM 可能会慢很多，尤其在大表的情况下。因为，InnoDB 是去实时统计结果，会全表扫描；而 MyISAM 内部维持了一个计数器，预存了结果，所以直接返回即可。
 
详细的原因，胖友可以看看 《高性能 MySQL 之 Count 统计查询》 博客。
 
? 各种不同 MySQL 版本的 Innodb 的改进？
 
 
 
艿艿：这是一个选择了解的问题。
 
 
MySQL5.6 下 Innodb 引擎的主要改进：
 
online DDL
memcached NoSQL 接口
transportable tablespace（ alter table discard/import tablespace）
MySQL 正常关闭时，可以 dump 出 buffer pool 的（ space， page_no），重启时 reload，加快预热速度
索引和表的统计信息持久化到 mysql.innodb_table_stats 和 mysql.innodb_index_stats，可提供稳定的执行计划
Compressed row format 支持压缩表
 
MySQL5.7 下 Innodb 引擎的主要改进：
 
 
1、修改 varchar 字段长度有时可以使用
 
  
 
   
这里的“有时”，指的是也有些限制。可见 《MySQL 5.7 online ddl 的一些改进》 。
 
  
 
 
2、Buffer pool 支持在线改变大小
 
 
3、Buffer pool 支持导出部分比例
 
 
4、支持新建 innodb tablespace，并可以在其中创建多张表
 
 
5、磁盘临时表采用 innodb 存储，并且存储在 innodb temp tablespace 里面，以前是 MyISAM 存储
 
 
6、透明表空间压缩功能
 
 
重点】什么是索引？
 
索引，类似于书籍的目录，想找到一本书的某个特定的主题，需要先找到书的目录，定位对应的页码。
 
MySQL 中存储引擎使用类似的方式进行查询，先去索引中查找对应的值，然后根据匹配的索引找到对应的数据行。
 
? 索引有什么好处？
 
提高数据的检索速度，降低数据库IO成本：使用索引的意义就是通过缩小表中需要查询的记录的数目从而加快搜索的速度。
降低数据排序的成本，降低CPU消耗：索引之所以查的快，是因为先将数据排好序，若该字段正好需要排序，则正好降低了排序的成本。
 
? 索引有什么坏处？
 
占用存储空间：索引实际上也是一张表，记录了主键与索引字段，一般以索引文件的形式存储在磁盘上。
降低更新表的速度：表的数据发生了变化，对应的索引也需要一起变更，从而减低的更新速度。否则索引指向的物理数据可能不对，这也是索引失效的原因之一。
 
? 索引的使用场景？
 
 
1、对非常小的表，大部分情况下全表扫描效率更高。
 
 
2、对中大型表，索引非常有效。
 
 
3、特大型的表，建立和使用索引的代价随着增长，可以使用分区技术来解决。
 
  
 
   
实际场景下，MySQL 分区表很少使用，原因可以看看 《互联网公司为啥不使用 MySQL 分区表？》 文章。
 
   
对于特大型的表，更常用的是“分库分表”，目前解决方案有 Sharding Sphere、MyCAT 等等。
 
  
 
 
? 索引的类型？
 
索引，都是实现在存储引擎层的。主要有六种类型：
 
 
1、普通索引：最基本的索引，没有任何约束。
 
 
2、唯一索引：与普通索引类似，但具有唯一性约束。
 
 
3、主键索引：特殊的唯一索引，不允许有空值。
 
 
4、复合索引：将多个列组合在一起创建索引，可以覆盖多个列。
 
 
5、外键索引：只有InnoDB类型的表才可以使用外键索引，保证数据的一致性、完整性和实现级联操作。
 
 
6、全文索引：MySQL 自带的全文索引只能用于 InnoDB、MyISAM ，并且只能对英文进行全文检索，一般使用全文索引引擎。
 
  
 
   
常用的全文索引引擎的解决方案有 Elasticsearch、Solr 等等。最为常用的是 Elasticsearch 。
 
  
 
 
具体的使用，可以看看 《服务端指南 数据存储篇 | MySQL（03） 如何设计索引》 。
 
? MySQL 索引的“创建”原则？
 
 
 
注意，是“创建”噢。
 
 
 
1、最适合索引的列是出现在 WHERE 子句中的列，或连接子句中的列，而不是出现在 SELECT 关键字后的列。
 
 
2、索引列的基数越大，索引效果越好。
 
  
 
   
具体为什么，可以看看如下两篇文章：
 
   
《MySQL 索引基数》 理解相对简单
《低基数索引为什么会对性能产生负面影响》 写的更原理，所以较为难懂。
 
  
 
 
3、根据情况创建复合索引，复合索引可以提高查询效率。
 
  
 
   
因为复合索引的基数会更大。
 
  
 
 
4、避免创建过多的索引，索引会额外占用磁盘空间，降低写操作效率。
 
 
5、主键尽可能选择较短的数据类型，可以有效减少索引的磁盘占用提高查询效率。
 
 
6、对字符串进行索引，应该定制一个前缀长度，可以节省大量的索引空间。
 
 
? MySQL 索引的“使用”注意事项？
 
 
 
注意，是“使用”噢。
 
 
 
1、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。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
 
  
 
   
注意，column IS NULL 也是不可以使用索引的。
 
  
 
 
2、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 。
 
 
3、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。
 
 
4、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。
 
 
5、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。
 
 
6、复合索引遵循前缀原则。
 
 
7、如果 MySQL 评估使用索引比全表扫描更慢，会放弃使用索引。如果此时想要索引，可以在语句中添加强制索引。
 
 
8、列类型是字符串类型，查询时一定要给值加引号，否则索引失效。
 
 
9、LIKE 查询，% 不能在前，因为无法使用索引。如果需要模糊匹配，可以使用全文索引。
 
 
关于这块，可以看看 《服务端指南 数据存储篇 | MySQL（04） 索引使用的注意事项》 文章，写的更加细致。
 
? 以下三条 SQL 如何建索引，只建一条怎么建？
 
WHERE a = 1 AND b = 1
WHERE b = 1
WHERE b = 1 ORDER BY time DESC

 
以顺序 b , a, time 建立复合索引，CREATE INDEX table1_b_a_time ON index_test01(b, a, time)。
对于第一条 SQL ，因为最新 MySQL 版本会优化 WHERE 子句后面的列顺序，以匹配复合索引顺序。
 
? 想知道一个查询用到了哪个索引，如何查看?
 
EXPLAIN 显示了 MYSQL 如何使用索引来处理 SELECT 语句以及连接表,可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
 
使用方法，在 SELECT 语句前加上 EXPLAIN 就可以了。 《MySQL explain 执行计划详细解释》 。
 
【重点】MySQL 索引的原理？
 
解释 MySQL 索引的原理，篇幅会比较长，并且网络上已经有靠谱的资料可以看，所以艿艿这里整理了几篇，胖友可以对照着看。
 
 
《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》
 
  
 
   
写的一点都不好，艿艿在地铁反复看了 10 遍。
 
   
强烈推荐！！！！
 
  
 
 
《MySQL 索引原理》
 
 
《深入理解 MySQL 索引原理和实现 —— 为什么索引可以加速查询？》
 
 
下面，艿艿对关键知识做下整理，方便胖友回顾。
 
几篇好一点的文章:
 
《MySQL索引背后的数据结构及算法原理》
 
《MySQL 索引原理》
 
《深入理解 MySQL 索引原理和实现 —— 为什么索引可以加速查询？》
 
MySQL 有哪些索引方法？
 
在 MySQL 中，我们可以看到两种索引方式：
 
 
B-Tree 索引。
 
 
Hash 索引。
 
《MySQL BTree 索引和 hash 索引的区别》
 
 
什么是 B-Tree 索引？
 
B-Tree 是为磁盘等外存储设备设计的一种平衡查找树。因此在讲 B-Tree 之前先了解下磁盘的相关知识。
 
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。
InnoDB存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。InnoDB 存储引擎中默认每个页的大小为 16 KB，可通过参数 innodb_page_size 将页的大小设置为 4K、8K、16K ，在 MySQL 中可通过如下命令查看页的大小：
 
mysql> show variables like 'innodb_page_size';
 
而系统一个磁盘块的存储空间往往没有这么大，因此 InnoDB 每次申请磁盘空间时都会是若干地址连续磁盘块来达到页的大小 16KB 。InnoDB 在把磁盘数据读入到磁盘时会以页为基本单位，在查询数据时如果一个页中的每条数据都能有助于定位数据记录的位置，这将会减少磁盘 I/O 次数，提高查询效率。
 
B-Tree 结构的数据可以让系统高效的找到数据所在的磁盘块。为了描述B-Tree，首先定义一条记录为一个二元组 [key, data] ，key 为记录的键值，对应表中的主键值，data 为一行记录中除主键外的数据。对于不同的记录，key值互不相同。
 
一棵 m 阶的 B-Tree 有如下特性：
 
每个节点最多有 m 个孩子。 
  
除了根节点和叶子节点外，其它每个节点至少有 Ceil(m/2) 个孩子。
若根节点不是叶子节点，则至少有 2 个孩子。
 
所有叶子节点都在同一层，且不包含其它关键字信息。
每个非叶子节点包含 n 个关键字信息（P0,P1,…Pn, k1,…kn） 
  
关键字的个数 n 满足：ceil(m/2)-1 <= n <= m-1
ki(i=1,…n) 为关键字，且关键字升序排序。
Pi(i=0,…n) 为指向子树根节点的指针。P(i-1) 指向的子树的所有节点关键字均小于 ki ，但都大于 k(i-1) 。
 
 
B-Tree 中的每个节点根据实际情况可以包含大量的关键字信息和分支，如下图所示为一个 3 阶的 B-Tree：
 
 
每个节点占用一个盘块的磁盘空间，一个节点上有两个升序排序的 key 和三个指向子树根节点的 point ，point 存储的是子节点所在磁盘块的地址。两个 key 划分成的三个范围域，对应三个 point 指向的子树的数据的范围域。
以根节点为例，key 为 17 和 35 ，P1 指针指向的子树的数据范围为小于 17 ，P2 指针指向的子树的数据范围为 [17~35] ，P3 指针指向的子树的数据范围为大于 35 。
 
模拟查找 key 为 29 的过程：
 
1、根据根节点找到磁盘块 1 ，读入内存。【磁盘I/O操作第1次】
2、比较 key 29 在区间（17,35），找到磁盘块 1 的指针 P2 。
3、根据 P2 指针找到磁盘块 3 ，读入内存。【磁盘I/O操作第2次】
4、比较 key 29 在区间（26,30），找到磁盘块3的指针P2。
5、根据 P2 指针找到磁盘块 8 ，读入内存。【磁盘I/O操作第3次】
6、在磁盘块 8 中的 key 列表中找到 eky 29 。
 
分析上面过程，发现需要 3 次磁盘 I/O 操作，和 3 次内存查找操作。由于内存中的 key 是一个有序表结构，可以利用二分法查找提高效率。而 3 次磁盘 I/O 操作是影响整个 B-Tree 查找效率的决定因素。B-Tree 相对于 AVLTree 缩减了节点个数，使每次磁盘 I/O 取到内存的数据都发挥了作用，从而提高了查询效率。
 
什么是 B+Tree 索引？
 
B+Tree 是在 B-Tree 基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构，InnoDB存储引擎就是用 B+Tree 实现其索引结构。
 
从上一节中的 B-Tree 结构图中可以看到，每个节点中不仅包含数据的 key 值，还有 data 值。而每一个页的存储空间是有限的，如果 data 数据较大时将会导致每个节点（即一个页）能存储的 key 的数量很小，当存储的数据量很大时同样会导致 B-Tree 的深度较大，增大查询时的磁盘 I/O 次数，进而影响查询效率。在 B+Tree 中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储 key 值信息，这样可以大大加大每个节点存储的 key 值数量，降低 B+Tree 的高度。
 
B+Tree 相对于 B-Tree 有几点不同：
 
非叶子节点只存储键值信息。
所有叶子节点之间都有一个链指针。
数据记录都存放在叶子节点中。
 
将上一节中的 B-Tree 优化，由于 B+Tree 的非叶子节点只存储键值信息，假设每个磁盘块能存储 4 个键值及指针信息，则变成 B+Tree 后其结构如下图所示：
 
 
通常在 B+Tree 上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构。因此可以对 B+Tree 进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
 
可能上面例子中只有 22 条数据记录，看不出 B+Tree 的优点，下面做一个推算：
 
InnoDB 存储引擎中页的大小为 16KB，一般表的主键类型为 INT（占用4个字节） 或 BIGINT（占用8个字节），指针类型也一般为 4 或 8 个字节，也就是说一个页（B+Tree 中的一个节点）中大概存储 16KB/(8B+8B)=1K 个键值（因为是估值，为方便计算，这里的 K 取值为〖10〗^3）。也就是说一个深度为 3 的 B+Tree 索引可以维护10^3 *10^3 *10^3 = 10亿 条记录。
实际情况中每个节点可能不能填充满，因此在数据库中，B+Tree 的高度一般都在 2~4 层。MySQL 的 InnoDB 存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的，也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要 1~3 次磁盘 I/O 操作。
 
B+Tree 有哪些索引类型？
 
在 B+Tree 中，根据叶子节点的内容，索引类型分为主键索引和非主键索引。
 
主键索引的叶子节点存的数据是整行数据( 即具体数据 )。在 InnoDB 里，主键索引也被称为聚集索引（clustered index）。
非主键索引的叶子节点存的数据是整行数据的主键，键值是索引。在 InnoDB 里，非主键索引也被称为辅助索引（secondary index）。
 
辅助索引与聚集索引的区别在于辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，而是存储相应行数据的聚集索引键，即主键。当通过辅助索引来查询数据时，需要进过两步：
 
首先，InnoDB 存储引擎会遍历辅助索引找到主键。
然后，再通过主键在聚集索引中找到完整的行记录数据。
 
另外，InnoDB 通过主键聚簇数据，如果没有定义主键，会选择一个唯一的非空索引代替，如果没有这样的索引，会隐式定义个主键作为聚簇索引。
 
再另外，可能有胖友有和艿艿的一样疑惑，在辅助索引如果相同的索引怎么存储？最终存储到 B+Tree 非子节点中时，它们对应的主键 ID 是不同的，所以妥妥的。如下图所示：
 
 
聚簇索引的注意点有哪些？
 
聚簇索引表最大限度地提高了 I/O 密集型应用的性能，但它也有以下几个限制：
 
 
1、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于 InnoDB 表，我们一般都会定义一个自增的 ID 列为主键。
 
  
 
   
关于这一点，可能面试官会换一个问法。例如，为什么主键需要是自增 ID ，又或者为什么主键需要带有时间性关联。
 
  
 
 
2、更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB 表，我们一般定义主键为不可更新。
 
  
 
   
MySQL 默认情况下，主键是允许更新的。对于 MongoDB ，其 主键是不允许更新的。
 
  
 
 
3、二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
 
  
 
   
当然，有一种情况可以无需二次查找，基于非主键索引查询，但是查询字段只有主键 ID ，那么在二级索引中就可以查找到。
 
  
 
 
4、主键 ID 建议使用整型。因为，每个主键索引的 B+Tree 节点的键值可以存储更多主键 ID ，每个非主键索引的 B+Tree 节点的数据可以存储更多主键 ID 。
 
 
什么是索引的最左匹配特性？
 
当 B+Tree 的数据项是复合的数据结构，比如索引 (name, age, sex) 的时候，B+Tree 是按照从左到右的顺序来建立搜索树的。
 
比如当 (张三, 20, F) 这样的数据来检索的时候，B+Tree 会优先比较 name 来确定下一步的所搜方向，如果 name 相同再依次比较 age 和 sex ，最后得到检索的数据。
但当 (20, F) 这样的没有 name 的数据来的时候，B+Tree 就不知道下一步该查哪个节点，因为建立搜索树的时候 name 就是第一个比较因子，必须要先根据 name 来搜索才能知道下一步去哪里查询。
比如当 (张三, F) 这样的数据来检索时，B+Tree 可以用 name 来指定搜索方向，但下一个字段 age 的缺失，所以只能把名字等于张三的数据都找到，然后再匹配性别是 F 的数据了。
 
这个是非常重要的性质，即索引的最左匹配特性。
 
MyISAM 索引实现？
 
MyISAM 索引的实现，和 InnoDB 索引的实现是一样使用 B+Tree ，差别在于 MyISAM 索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
 
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。
 
【重点】请说说 MySQL 的四种事务隔离级别？
 
 
1、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于 InnoDB 表，我们一般都会定义一个自增的 ID 列为主键。
 
  
 
   
关于这一点，可能面试官会换一个问法。例如，为什么主键需要是自增 ID ，又或者为什么主键需要带有时间性关联。
 
  
 
 
2、更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB 表，我们一般定义主键为不可更新。
 
  
 
   
MySQL 默认情况下，主键是允许更新的。对于 MongoDB ，其 主键是不允许更新的。
 
  
 
 
3、二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
 
  
 
   
当然，有一种情况可以无需二次查找，基于非主键索引查询，但是查询字段只有主键 ID ，那么在二级索引中就可以查找到。
 
  
 
 
4、主键 ID 建议使用整型。因为，每个主键索引的 B+Tree 节点的键值可以存储更多主键 ID ，每个非主键索引的 B+Tree 节点的数据可以存储更多主键 ID 。
 
 
1、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于 InnoDB 表，我们一般都会定义一个自增的 ID 列为主键。
 
  
 
   
关于这一点，可能面试官会换一个问法。例如，为什么主键需要是自增 ID ，又或者为什么主键需要带有时间性关联。
 
  
 
 
2、更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB 表，我们一般定义主键为不可更新。
 
  
 
   
MySQL 默认情况下，主键是允许更新的。对于 MongoDB ，其 主键是不允许更新的。
 
  
 
 
3、二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
 
  
 
   
当然，有一种情况可以无需二次查找，基于非主键索引查询，但是查询字段只有主键 ID ，那么在二级索引中就可以查找到。
 
  
 
 
4、主键 ID 建议使用整型。因为，每个主键索引的 B+Tree 节点的键值可以存储更多主键 ID ，每个非主键索引的 B+Tree 节点的数据可以存储更多主键 ID 。
 
 
1、插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于 InnoDB 表，我们一般都会定义一个自增的 ID 列为主键。
 
  
 
   
关于这一点，可能面试官会换一个问法。例如，为什么主键需要是自增 ID ，又或者为什么主键需要带有时间性关联。
 
  
 
 
2、更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB 表，我们一般定义主键为不可更新。
 
  
 
   
MySQL 默认情况下，主键是允许更新的。对于 MongoDB ，其 主键是不允许更新的。
 
  
 
 
3、二级索引访问需要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
 
  
 
   
当然，有一种情况可以无需二次查找，基于非主键索引查询，但是查询字段只有主键 ID ，那么在二级索引中就可以查找到。
 
  
 
 
4、主键 ID 建议使用整型。因为，每个主键索引的 B+Tree 节点的键值可以存储更多主键 ID ，每个非主键索引的 B+Tree 节点的数据可以存储更多主键 ID 。
 
 
事务就是对一系列的数据库操作（比如插入多条数据）进行统一的提交或回滚操作，如果插入成功，那么一起成功，如果中间有一条出现异常，那么回滚之前的所有操作。
 
这样可以防止出现脏数据，防止数据库数据出现问题。
 
事务的特性指的是？
 
指的是 ACID ，如下图所示：
 
 
原子性 Atomicity ：一个事务（transaction）中的所有操作，或者全部完成，或者全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被恢复（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。即，事务不可分割、不可约简。
一致性 Consistency ：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设约束、触发器、级联回滚等。
隔离性 Isolation ：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（Read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（Serializable）。
持久性 Durability ：事务处理结束后，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。
 
事务的并发问题？
 
实际场景下，事务并不是串行的，所以会带来如下三个问题：
 
1、脏读：事务 A 读取了事务 B 更新的数据，然后 B 回滚操作，那么 A 读取到的数据是脏数据。
2、不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务 A 多次读取的过程中，对数据作了更新并提交，导致事务 A 多次读取同一数据时，结果不一致。
3、幻读：系统管理员 A 将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为 ABCDE 等级，但是系统管理员 B 就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员 A 改结束后发现还有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。
 
小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表。
 
MySQL 事务隔离级别会产生的并发问题？
 
 
READ UNCOMMITTED（未提交读）：事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的。
 
  
 
   
会导致脏读。
 
  
 
 
READ COMMITTED（提交读）：事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的。
 
  
 
   
会导致不可重复读。
 
   
这个隔离级别，也可以叫做“不可重复读”。
 
  
 
 
REPEATABLE READ（可重复读）：一个事务按相同的查询条件读取以前检索过的数据，其他事务插入了满足其查询条件的新数据。产生幻行。
 
  
 
   
会导致幻读。
 
  
 
 
SERIALIZABLE（可串行化）：强制事务串行执行。
 
 
事务隔离级别
脏读
不可重复读
幻读
读未提交（read-uncommitted）
是
是
是
读已提交（read-committed）
否
是
是
可重复读（repeatable-read）
否
否
是（x）
串行化（serializable）
否
否
否
MySQL 默认的事务隔离级别为可重复读（repeatable-read） 。
上图的 <X> 处，MySQL 因为其间隙锁的特性，导致其在可重复读（repeatable-read）的隔离级别下，不存在幻读问题。也就是说，上图 <X> 处，需要改成“否”！！！！
? 记住这个表的方式，我们会发现它是自左上向右下是一个对角线。当然，最好是去理解。
具体的实验，胖友可以看看 《MySQL 的四种事务隔离级别》 。
 
【重点】请说说 MySQL 的锁机制？
 
表锁是日常开发中的常见问题，因此也是面试当中最常见的考察点，当多个查询同一时刻进行数据修改时，就会产生并发控制的问题。MySQL 的共享锁和排他锁，就是读锁和写锁。
 
共享锁：不堵塞，多个用户可以同时读一个资源，互不干扰。
排他锁：一个写锁会阻塞其他的读锁和写锁，这样可以只允许一个用户进行写入，防止其他用户读取正在写入的资源。
 
? 锁的粒度？
 
表锁：系统开销最小，会锁定整张表，MyIsam 使用表锁。
行锁：最大程度的支持并发处理，但是也带来了最大的锁开销，InnoDB 使用行锁。
 
? 什么是悲观锁？什么是乐观锁？
 
1）悲观锁
 
它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。
 
在悲观锁的情况下，为了保证事务的隔离性，就需要一致性锁定读。读取数据时给加锁，其它事务无法修改这些数据。修改删除数据时也要加锁，其它事务无法读取这些数据。
 
2）乐观锁
 
相对悲观锁而言，乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。
 
而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁，大多是基于数据版本（ Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。
 
什么是死锁？
 
多数情况下，可以认为如果一个资源被锁定，它总会在以后某个时间被释放。而死锁发生在当多个进程访问同一数据库时，其中每个进程拥有的锁都是其他进程所需的，由此造成每个进程都无法继续下去。简单的说，进程 A 等待进程 B 释放他的资源，B 又等待 A 释放他的资源，这样就互相等待就形成死锁。
 
虽然进程在运行过程中，可能发生死锁，但死锁的发生也必须具备一定的条件，死锁的发生必须具备以下四个必要条件：
 
互斥条件：指进程对所分配到的资源进行排它性使用，即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源，则请求者只能等待，直至占有资源的进程用毕释放。
请求和保持条件：指进程已经保持至少一个资源，但又提出了新的资源请求，而该资源已被其它进程占有，此时请求进程阻塞，但又对自己已获得的其它资源保持不放。
不剥夺条件：指进程已获得的资源，在未使用完之前，不能被剥夺，只能在使用完时由自己释放。
环路等待条件：指在发生死锁时，必然存在一个进程——资源的环形链，即进程集合 {P0，P1，P2，•••，Pn} 中的 P0 正在等待一个 P1 占用的资源；P1 正在等待 P2 占用的资源，……，Pn 正在等待已被 P0 占用的资源。
 
下列方法有助于最大限度地降低死锁：
 
 
设置获得锁的超时时间。
 
  
 
   
通过超时，至少保证最差最差最差情况下，可以有退出的口子。
 
  
 
 
按同一顺序访问对象。
 
  
 
   
这个是最重要的方式。
 
  
 
 
避免事务中的用户交互。
 
 
保持事务简短并在一个批处理中。
 
 
使用低隔离级别。
 
 
使用绑定连接。
 
 
? MySQL 中 InnoDB 引擎的行锁是通过加在什么上完成(或称实现)的？为什么是这样子的？？
 
InnoDB 是基于索引来完成行锁。例如：SELECT * FROM tab_with_index WHERE id = 1 FOR UPDATE 。
 
FOR UPDATE 可以根据条件来完成行锁锁定，并且 id 是有索引键的列,如果 id 不是索引键那么 InnoDB 将完成表锁，并发将无从谈起。
 
【重要】MySQL 查询执行顺序？
 
MySQL 查询执行的顺序是：
 
(1)     SELECT
(2)     DISTINCT <select_list>
(3)     FROM <left_table>
(4)     <join_type> JOIN <right_table>
(5)     ON <join_condition>
(6)     WHERE <where_condition>
(7)     GROUP BY <group_by_list>
(8)     HAVING <having_condition>
(9)     ORDER BY <order_by_condition>
(10)    LIMIT <limit_number>
 
具体的，可以看看 《SQL 查询之执行顺序解析》 文章。
 
【重要】聊聊 MySQL SQL 优化？
 
可以看看如下几篇文章：
 
《PHP 面试之 MySQL 查询优化》
《【面试】【MySQL常见问题总结】【03】》 第 078、095、105 题
 
另外，除了从 SQL 层面进行优化，也可以从服务器硬件层面，进一步优化 MySQL 。具体可以看看 《MySQL 数据库性能优化之硬件优化》 。
 
编写 SQL 查询语句的考题合集
 
《10 道 MySQL 查询语句面试题》
《MySQL 开发面试题》
《企业面试题｜最常问的 MySQL 面试题集合（二）》
 
MySQL 数据库 CPU 飙升到 500% 的话，怎么处理？
 
当 CPU 飙升到 500% 时，先用操作系统命令 top 命令观察是不是 mysqld 占用导致的，如果不是，找出占用高的进程，并进行相关处理。
 
 
 
如果此时是 IO 压力比较大，可以使用 iostat 命令，定位是哪个进程占用了磁盘 IO 。
 
 
如果是 mysqld 造成的，使用 show processlist 命令，看看里面跑的 Session 情况，是不是有消耗资源的 SQL 在运行。找出消耗高的 SQL ，看看执行计划是否准确， index 是否缺失，或者实在是数据量太大造成。一般来说，肯定要 kill 掉这些线程(同时观察 CPU 使用率是否下降)，等进行相应的调整(比如说加索引、改 SQL 、改内存参数)之后，再重新跑这些 SQL。
 
 
 
也可以查看 MySQL 慢查询日志，看是否有慢 SQL 。
 
 
也有可能是每个 SQL 消耗资源并不多，但是突然之间，有大量的 Session 连进来导致 CPU 飙升，这种情况就需要跟应用一起来分析为何连接数会激增，再做出相应的调整，比如说限制连接数等。
 
? 在 MySQL 服务器运行缓慢的情况下输入什么命令能缓解服务器压力？
 
1）检查系统的状态
 
通过操作系统的一些工具检查系统的状态，比如 CPU、内存、交换、磁盘的利用率，根据经验或与系统正常时的状态相比对，有时系统表面上看起来看空闲，这也可能不是一个正常的状态，因为 CPU 可能正等待IO的完成。除此之外，还应观注那些占用系统资源(CPU、内存)的进程。
 
使用 sar 来检查操作系统是否存在 IO 问题。
使用 vmstat 监控内存 CPU 资源。
磁盘 IO 问题，处理方式：做 raid10 提高性能 。
网络问题，telnet 一下 MySQL 对外开放的端口。如果不通的话，看看防火墙是否正确设置了。另外，看看 MySQ L是不是开启了 skip-networking 的选项，如果开启请关闭。
 
2）检查 MySQL 参数
 
max_connect_errors
connect_timeout
skip-name-resolve
slave-net-timeout=seconds
master-connect-retry
 
3）检查 MySQL 相关状态值
 
关注连接数
关注下系统锁情况
关注慢查询（slow query）日志
 
Innodb 的事务与日志的实现方式
 
? 有多少种日志？
 
redo 日志
undo 日志
 
? 日志的存放形式？
 
redo：在页修改的时候，先写到 redo log buffer 里面， 然后写到 redo log 的文件系统缓存里面(fwrite)，然后再同步到磁盘文件（fsync）。
undo：在 MySQL5.5 之前，undo 只能存放在 ibdata* 文件里面， 5.6 之后，可以通过设置 innodb_undo_tablespaces 参数把 undo log 存放在 ibdata* 之外。
 
? 事务是如何通过日志来实现的，说得越深入越好
 
 
 
艿艿：这个流程的理解还是比较简单的，实际思考实现感觉还是蛮复杂的。
 
 
基本流程如下：
 
因为事务在修改页时，要先记 undo ，在记 undo 之前要记 undo 的 redo， 然后修改数据页，再记数据页修改的 redo。 redo（里面包括 undo 的修改）一定要比数据页先持久化到磁盘。
当事务需要回滚时，因为有 undo，可以把数据页回滚到前镜像的状态。
崩溃恢复时，如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录，那么需要用 undo 把该事务的修改回滚到事务开始之前。如果有 commit 记录，就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。
 
MySQL binlog 的几种日志录入格式以及区别
 
? 各种日志格式的涵义
 
binlog 有三种格式类型，分别如下：
 
1）Statement
 
每一条会修改数据的 SQL 都会记录在 binlog 中。
 
 
优点：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。(相比 row 能节约多少性能与日志量，这个取决于应用的 SQL 情况，正常同一条记录修改或者插入 row 格式所产生的日志量还小于 Statement 产生的日志量，但是考虑到如果带条件的 update 操作，以及整表删除，alter 表等操作，ROW 格式会产生大量日志，因此在考虑是否使用 ROW 格式日志时应该跟据应用的实际情况，其所产生的日志量会增加多少，以及带来的 IO 性能问题。)
 
 
缺点：由于记录的只是执行语句，为了这些语句能在 slave 上正确运行，因此还必须记录每条语句在执行的时候的一些相关信息，以保证所有语句能在 slave 得到和在 master 端执行时候相同 的结果。另外 MySQL 的复制，像一些特定函数功能，slave 可与 master 上要保持一致会有很多相关问题(如 sleep() 函数，last_insert_id()，以及 user-defined functions(udf) 会出现问题)。
 
 
使用以下函数的语句也无法被复制：
 
  
 
LOAD_FILE()
 
 
UUID()
 
 
USER()
 
 
FOUND_ROWS()
 
 
SYSDATE() (除非启动时启用了 --sysdate-is-now 选项)
 
    
 
     
同时在 INSERT …SELECT 会产生比 RBR 更多的行级锁 。
 
    
 
 
 
2）Row
 
不记录 SQL 语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。
 
优点：binlog 中可以不记录执行的 SQL 语句的上下文相关的信息，仅需要记录那一条记录被修改成什么了。所以 rowlevel 的日志内容会非常清楚的记录下每一行数据修改的细节。而且不会出现某些特定情况下的存储过程，或 function ，以及 trigger 的调用和触发无法被正确复制的问题。
缺点：所有的执行的语句当记录到日志中的时候，都将以每行记录的修改来记录，这样可能会产生大量的日志内容,比如一条 Update 语句，修改多条记录，则 binlog 中每一条修改都会有记录，这样造成 binlog 日志量会很大，特别是当执行 alter table 之类的语句的时候，由于表结构修改，每条记录都发生改变，那么该表每一条记录都会记录到日志中。
 
3）Mixedlevel
 
是以上两种 level 的混合使用。
 
一般的语句修改使用 Statement 格式保存 binlog 。
如一些函数，statement 无法完成主从复制的操作，则采用 Row 格式保存 binlog 。
 
MySQL 会根据执行的每一条具体的 SQL 语句来区分对待记录的日志形式，也就是在 Statement 和 Row 之间选择 一种。
 
新版本的 MySQL 中对 row level 模式也被做了优化，并不是所有的修改都会以 row level 来记录。
 
像遇到表结构变更的时候就会以 Statement 模式来记录。
至于 Update 或者 Delete 等修改数据的语句，还是会记录所有行的变更，即使用 Row 模式。
 
? 适用场景？
 
在一条 SQL 操作了多行数据时， Statement 更节省空间，Row 更占用空间。但是， Row 模式更可靠。
 
因为，互联网公司，使用 MySQL 的功能相对少，基本不使用存储过程、触发器、函数的功能，选择默认的语句模式，Statement Level（默认）即可。
 
? 结合第一个问题，每一种日志格式在复制中的优劣？
 
Statement 可能占用空间会相对小一些，传送到 slave 的时间可能也短，但是没有 Row 模式的可靠。
Row 模式在操作多行数据时更占用空间，但是可靠。
 
所以，这是在占用空间和可靠之间的选择。
 
如何在线正确清理 MySQL binlog？
 
MySQL 中的 binlog 日志记录了数据中的数据变动，便于对数据的基于时间点和基于位置的恢复。但日志文件的大小会越来越大，占用大量的磁盘空间，因此需要定时清理一部分日志信息。
 
# 首先查看主从库正在使用的binlog文件名称
show master(slave) status

# 删除之前一定要备份
purge master logs before'2017-09-01 00:00:00'; # 删除指定时间前的日志
purge master logs to'mysql-bin.000001'; # 删除指定的日志文件

# 自动删除：通过设置binlog的过期时间让系统自动删除日志
show variables like 'expire_logs_days'; # 查看过期时间
set global expire_logs_days = 30; # 设置过期时间
 
MySQL 主从复制的流程是怎么样的？
 
MySQL 的主从复制是基于如下 3 个线程的交互（多线程复制里面应该是 4 类线程）：
 
1、Master 上面的 binlog dump 线程，该线程负责将 master 的 binlog event 传到 slave 。
2、Slave 上面的 IO 线程，该线程负责接收 Master 传过来的 binlog，并写入 relay log 。
3、Slave 上面的 SQL 线程，该线程负责读取 relay log 并执行。
4、如果是多线程复制，无论是 5.6 库级别的假多线程还是 MariaDB 或者 5.7 的真正的多线程复制， SQL 线程只做 coordinator ，只负责把 relay log 中的 binlog 读出来然后交给 worker 线程， woker 线程负责具体 binlog event 的执行。
 
? MySQL 如何保证复制过程中数据一致性？
 
1、在 MySQL5.5 以及之前， slave 的 SQL 线程执行的 relay log 的位置只能保存在文件（ relay-log.info）里面，并且该文件默认每执行 10000 次事务做一次同步到磁盘， 这意味着 slave 意外 crash 重启时， SQL 线程执行到的位置和数据库的数据是不一致的，将导致复制报错，如果不重搭复制，则有可能会导致数据不一致。 
  
MySQL 5.6 引入参数 relay_log_info_repository，将该参数设置为 TABLE 时， MySQL 将 SQL 线程执行到的位置存到 mysql.slave_relay_log_info 表，这样更新该表的位置和 SQL 线程执行的用户事务绑定成一个事务，这样 slave 意外宕机后，slave 通过 innodb 的崩溃恢复可以把 SQL 线程执行到的位置和用户事务恢复到一致性的状态。
 
2、MySQL 5.6 引入 GTID 复制，每个 GTID 对应的事务在每个实例上面最多执行一次， 这极大地提高了复制的数据一致性。
3、MySQL 5.5 引入半同步复制， 用户安装半同步复制插件并且开启参数后，设置超时时间，可保证在超时时间内如果 binlog 不传到 slave 上面，那么用户提交事务时不会返回，直到超时后切成异步复制，但是如果切成异步之前用户线程提交时在 master 上面等待的时候，事务已经提交，该事务对 master 上面的其他 session 是可见的，如果这时 master 宕机，那么到 slave 上面该事务又不可见了，该问题直到 5.7 才解决。
4、MySQL 5.7 引入无损半同步复制，引入参 rpl_semi_sync_master_wait_point，该参数默认为 after_sync，指的是在切成半同步之前，事务不提交，而是接收到 slave 的 ACK 确认之后才提交该事务，从此，复制真正可以做到无损的了。
5、可以再说一下 5.7 的无损复制情况下， master 意外宕机，重启后发现有 binlog 没传到 slave 上面，这部分 binlog 怎么办？？？分 2 种情况讨论， 1 宕机时已经切成异步了， 2 是宕机时还没切成异步？？？ 这个怎么判断宕机时有没有切成异步呢？？？ 分别怎么处理？？？
 
? MySQL 如何解决主从复制的延时性？
 
5.5 是单线程复制，5.6 是多库复制（对于单库或者单表的并发操作是没用的），5.7 是真正意义的多线程复制，它的原理是基于 group commit， 只要 master 上面的事务是 group commit 的，那 slave 上面也可以通过多个 worker线程去并发执行。 和 MairaDB10.0.0.5 引入多线程复制的原理基本一样。
 
? 工作遇到的复制 bug 的解决方法？
 
5.6 的多库复制有时候自己会停止，我们写了一个脚本重新 start slave 。
 
? 你是否做过主从一致性校验，如果有，怎么做的，如果没有，你打算怎么做？
 
主从一致性校验有多种工具 例如 checksum、mysqldiff、pt-table-checksum 等。
 
聊聊 MySQL 备份方式？备份策略是怎么样的？
 
具体的，胖友可以看看 《MySQL 高级备份策略》 。主要有几个知识点：
 
 
数据的备份类型
 
  
 
【常用】完全备份
 
    
 
     
这是大多数人常用的方式，它可以备份整个数据库，包含用户表、系统表、索引、视图和存储过程等所有数据库对象。但它需要花费更多的时间和空间，所以，一般推荐一周做一次完全备份。
 
    
 
 
增量备份
 
    
 
     
它是只备份数据库一部分的另一种方法，它不使用事务日志，相反，它使用整个数据库的一种新映象。它比最初的完全备份小，因为它只包含自上次完全备份以来所改变的数据库。它的优点是存储和恢复速度快。推荐每天做一次差异备份。
 
    
 
 
【常用】事务日志备份
 
    
 
     
事务日志是一个单独的文件，它记录数据库的改变，备份的时候只需要复制自上次备份以来对数据库所做的改变，所以只需要很少的时间。为了使数据库具有鲁棒性，推荐每小时甚至更频繁的备份事务日志。
 
    
 
 
文件备份
 
    
 
     
数据库可以由硬盘上的许多文件构成。如果这个数据库非常大，并且一个晚上也不能将它备份完，那么可以使用文件备份每晚备份数据库的一部分。由于一般情况下数据库不会大到必须使用多个文件存储，所以这种备份不是很常用。
 
    
 
 
 
备份数据的类型
 
  
热备份
温备份
冷备份
 
 
备份工具
 
  
cp
mysqldump
xtrabackup
lvm2 快照
 
 
MySQL 几种备份方式？
 
MySQL 一般有 3 种备份方式。
 
1）逻辑备份
 
使用 MySQL 自带的 mysqldump 工具进行备份。备份成sql文件形式。
 
优点：最大好处是能够与正在运行的 MySQL 自动协同工作，在运行期间可以确保备份是当时的点，它会自动将对应操作的表锁定，不允许其他用户修改(只能访问)。可能会阻止修改操作。SQL 文件通用方便移植。
缺点：备份的速度比较慢。如果是数据量很多的时候，就很耗时间。如果数据库服务器处在提供给用户服务状态，在这段长时间操作过程中，意味着要锁定表(一般是读锁定，只能读不能写入数据)，那么服务就会影响的。
 
2）物理备份
 
 
 
艿艿：因为现在主流是 InnoDB ，所以基本不再考虑这种方式。
 
 
直接拷贝只适用于 MyISAM 类型的表。这种类型的表是与机器独立的。但实际情况是，你设计数据库的时候不可能全部使用 MyISAM 类型表。你也不可能因为 MyISAM 类型表与机器独立，方便移植，于是就选择这种表，这并不是选择它的理由。
 
缺点：你不能去操作正在运行的 MySQL 服务器(在拷贝的过程中有用户通过应用程序访问更新数据，这样就无法备份当时的数据)，可能无法移植到其他机器上去。
 
3）双机热备份。
 
当数据量太大的时候备份是一个很大的问题，MySQL 数据库提供了一种主从备份的机制，也就是双机热备。
 
优点：适合数据量大的时候。现在明白了，大的互联网公司对于 MySQL 数据备份，都是采用热机备份。搭建多台数据库服务器，进行主从复制。
 
数据库不能停机，请问如何备份? 如何进行全备份和增量备份?
 
可以使用逻辑备份和双机热备份。
 
完全备份：完整备份一般一段时间进行一次，且在网站访问量最小的时候，这样常借助批处理文件定时备份。主要是写一个批处理文件在里面写上处理程序的绝对路径然后把要处理的东西写在后面，即完全备份数据库。
增量备份：对 ddl 和 dml 语句进行二进制备份。且 5.0 无法增量备份，5.1 后可以。如果要实现增量备份需要在 my.ini 文件中配置备份路径即可，重启 MySQL 服务器，增量备份就启动了。
 
? 你的备份工具的选择？备份计划是怎么样的？
 
视库的大小来定，一般来说 100G 内的库，可以考虑使用 mysqldump 来做，因为 mysqldump 更加轻巧灵活，备份时间选在业务低峰期，可以每天进行都进行全量备份(mysqldump 备份出来的文件比较小，压缩之后更小)。
 
100G 以上的库，可以考虑用 xtrabackup 来做，备份速度明显要比 mysqldump 要快。一般是选择一周一个全备，其余每天进行增量备份，备份时间为业务低峰期。
 
备份恢复时间是多长？
 
物理备份恢复快，逻辑备份恢复慢。
 
这里跟机器，尤其是硬盘的速率有关系，以下列举几个仅供参考：
 
20G 的 2 分钟（mysqldump）
80G 的 30分钟（mysqldump)
111G 的 30分钟（mysqldump)
288G 的 3 小时（xtrabackup)
3T 的 4 小时（xtrabackup)
 
逻辑导入时间一般是备份时间的 5 倍以上。
 
备份恢复失败如何处理？
 
首先在恢复之前就应该做足准备工作，避免恢复的时候出错。比如说备份之后的有效性检查、权限检查、空间检查等。如果万一报错，再根据报错的提示来进行相应的调整。
 
? mysqldump 和 xtrabackup 实现原理？
 
1）mysqldump
 
mysqldump 是最简单的逻辑备份方式。
 
在备份 MyISAM 表的时候，如果要得到一致的数据，就需要锁表，简单而粗暴。
在备份 InnoDB 表的时候，加上 –master-data=1 –single-transaction 选项，在事务开始时刻，记录下 binlog pos 点，然后利用 MVCC 来获取一致的数据，由于是一个长事务，在写入和更新量很大的数据库上，将产生非常多的 undo ，显著影响性能，所以要慎用。
优点：简单，可针对单表备份，在全量导出表结构的时候尤其有用。
缺点：简单粗暴，单线程，备份慢而且恢复慢，跨 IDC 有可能遇到时区问题
 
2）xtrabackup
 
xtrabackup 实际上是物理备份+逻辑备份的组合。
 
在备份 InnoDB 表的时候，它拷贝 ibd 文件，并一刻不停的监视 redo log 的变化，append 到自己的事务日志文件。在拷贝 ibd 文件过程中，ibd文件本身可能被写”花”，这都不是问题，因为在拷贝完成后的第一个 prepare 阶段，xtrabackup 采用类似于 Innodb 崩溃恢复的方法，把数据文件恢复到与日志文件一致的状态，并把未提交的事务回滚。
如果同时需要备份 MyISAM 表以及 InnoDB 表结构等文件，那么就需要用 flush tables with lock 来获得全局锁，开始拷贝这些不再变化的文件，同时获得 binlog 位置，拷贝结束后释放锁，也停止对 redo log 的监视。
 
如何从 mysqldump 产生的全库备份中只恢复某一个库、某一张表？
 
具体可见 《MySQL 全库备份中恢复某个库和某张表以及 mysqldump 参数 –ignore-table 介绍》 文章。
 
聊聊 MySQL 集群?
 
 
 
艿艿：这块艿艿懂的少，主要找了一些网络上的资料。
 
 
《五大常见的 MySQL 高可用方案》
《高性能、高可用、可扩展的 MySQL 集群如何组建？》
 
? 对于简历中写有熟悉 MySQL 高可用方案？
 
我一般先问他现在管理的数据库架构是什么，如果他只说出了主从，而没有说任何 HA 的方案，那么我就可以判断出他没有实际的 HA 经验。
 
不过这时候也不能就是断定他不懂 MySQL 高可用，也许是没有实际机会去使用，那么我就要问 MMM 以及 MHA 以及 MM + keepalived 等的原理、实现方式以及它们之间的优势和不足了，一般这种情况下，能说出这个的基本没有。
 
MMM 那东西好像不靠谱，据说不稳定，但是有人在用的，和 mysql-router 比较像，都是指定可写的机器和只读机器。
MHA 的话一句话说不完，可以搜索下相关博客。
 
聊聊 MySQL 安全？
 
感兴趣的胖友，可以看看：
 
《保障 MySQL 安全的14个最佳方法》
《详解 MySQL 安全配置》
 
MySQL 有哪些日志？
 
 
错误日志：记录了当 mysqld 启动和停止时，以及服务器在运行过程中发生任何严重错误时的相关信息。
 
 
二进制文件：记录了所有的 DDL（数据定义语言）语句和 DML（数据操纵语言）语句，不包括数据查询语句。语句以“事件”的形式保存，它描述了数据的更改过程。（定期删除日志，默认关闭）。
 
  
 
   
就是我们上面看到的 MySQL binlog 日志。
 
  
 
 
查询日志：记录了客户端的所有语句，格式为纯文本格式，可以直接进行读取。（log 日志中记录了所有数据库的操作，对于访问频繁的系统，此日志对系统性能的影响较大，建议关闭，默认关闭）。
 
 
慢查询日志：慢查询日志记录了包含所有执行时间超过参数long_query_time（单位：秒）所设置值的 SQL 语句的日志。（纯文本格式）
 
  
 
   
重要，一定要开启。
 
  
 
 
另外，错误日志和慢查询日志的详细解释，可以看看 《MySQL 日志文件之错误日志和慢查询日志详解》 文章。
 
聊聊 MySQL 监控？
 
你是如何监控你们的数据库的？
 
监控的工具有很多，例如 Zabbix ，Lepus ，我这里用的是 Lepus 。
 
对一个大表做在线 DDL ，怎么进行实施的才能尽可能降低影响？
 
使用 pt-online-schema-change ，具体可以看看 《MySQL 大表在线 DML 神器–pt-online-schema-change》 文章。
 
另外，还有一些其它的工具，胖友可以搜索下。

在Oracle中，LOCK TABLE语句可以用来锁定表、表分区或表子分区。本教程将和大家一起学习LOCK TABLE语句的详细用法。
 
LOCK TABLE语法
 
LOCK TABLE语句的语法是：
 
LOCK TABLE tables IN lock_mode MODE [ WAIT [, integer] | NOWAIT ];
 
参数
 
tables：用逗号分隔的表格列表。
lock_mode ：它是以下值之一：
                                               lock_mode
                                                      描述
ROW SHARE
允许同时访问表，但阻止用户锁定整个表以进行独占访问。
ROW EXCLUSIVE
允许对表进行并发访问，但阻止用户以独占访问方式锁定整个表并以共享方式锁定表。
SHARE UPDATE
允许同时访问表，但阻止用户锁定整个表以进行独占访问。
SHARE
允许并发查询，但用户无法更新锁定的表。
SHARE ROW EXCLUSIVE
用户可以查看表中的记录，但是无法更新表或锁定SHARE表中的表。
EXCLUSIVE
允许查询锁定的表格，但不能进行其他活动。
WAIT：它指定数据库将等待(达到指定整数的特定秒数)以获取DML锁定。
NOWAIT：它指定数据库不应该等待释放锁。
LOCK TABLE示例
 
下面是一个如何在Oracle中使用LOCK TABLE语句的例子：
 
LOCK TABLE suppliers IN SHARE MODE NOWAIT;
 
这个例子会锁定suppliers表在共享模式，而不是等待锁定被释放。
 
 
 
LOCK TABLE
 
Purpose
 
Use the LOCK TABLE statement to lock one or more tables, table partitions, or table subpartitions in a specified mode. This lock manually overrides automatic locking and permits or denies access to a table or view by other users for the duration of your operation.
 
Some forms of locks can be placed on the same table at the same time. Other locks allow only one lock for a table.
 
A locked table remains locked until you either commit your transaction or roll it back, either entirely or to a savepoint before you locked the table.
 
A lock never prevents other users from querying the table. A query never places a lock on a table. Readers never block writers and writers never block readers.
 
See Also:
 
 
Oracle Database Concepts for a complete description of the interaction of lock modes
 
 
COMMIT
 
 
ROLLBACK
 
 
SAVEPOINT
 
Prerequisites
 
The table or view must be in your own schema or you must have the LOCK ANY TABLE system privilege, or you must have any object privilege on the table or view.
 
Syntax
 
lock_table::=
 

Description of the illustration lock_table.gif
  
 
Semantics
 
schema
 
Specify the schema containing the table or view. If you omit schema, then Oracle Database assumes the table or view is in your own schema.
 
table / view
 
Specify the name of the table or view to be locked.
 
If you specify view, then Oracle Database locks the base tables of the view.
 
If you specify PARTITION or SUBPARTITION, then Oracle Database first acquires an implicit lock on the table. The table lock is the same as the lock you specify for partition or subpartition, with two exceptions:
 
 
If you specify a SHARE lock for the subpartition, then the database acquires an implicit ROW SHARE lock on the table.
 
 
If you specify an EXCLUSIVE lock for the subpartition, then the database acquires an implicit ROW EXCLUSIVE lock on the table.
 
If you specify PARTITION and table is composite-partitioned, then the database acquires locks on all the subpartitions of partition.
 
Restriction on Locking Tables If view is part of a hierarchy, then it must be the root of the hierarchy.
 
dblink
 
Specify a database link to a remote Oracle Database where the table or view is located. You can lock tables and views on a remote database only if you are using Oracle distributed functionality. All tables locked by a LOCK TABLE statement must be on the same database.
 
If you omit dblink, then Oracle Database assumes the table or view is on the local database.
 
See Also:
 
"Referring to Objects in Remote Databases" for information on specifying database links
 
lockmode Clause
 
Specify one of the following modes:
 
ROW SHARE  ROW SHARE permits concurrent access to the locked table but prohibits users from locking the entire table for exclusive access. ROW SHARE is synonymous with SHARE UPDATE, which is included for compatibility with earlier versions of Oracle Database.
 
ROW EXCLUSIVE  ROW EXCLUSIVE is the same as ROW SHARE, but it also prohibits locking in SHARE mode. ROW EXCLUSIVE locks are automatically obtained when updating, inserting, or deleting.
 
SHARE UPDATE  See ROW SHARE.
 
SHARE SHARE permits concurrent queries but prohibits updates to the locked table.
 
SHARE ROW EXCLUSIVE  SHARE ROW EXCLUSIVE is used to look at a whole table and to allow others to look at rows in the table but to prohibit others from locking the table in SHARE mode or from updating rows.
 
EXCLUSIVE  EXCLUSIVE permits queries on the locked table but prohibits any other activity on it.
 
NOWAIT
 
Specify NOWAIT if you want the database to return control to you immediately if the specified table, partition, or table subpartition is already locked by another user. In this case, the database returns a message indicating that the table, partition, or subpartition is already locked by another user.
 
If you omit this clause, then the database waits until the table is available, locks it, and returns control to you.
 
Examples
 
Locking a Table: Example The following statement locks the employees table in exclusive mode but does not wait if another user already has locked the table:
 
LOCK TABLE employees
   IN EXCLUSIVE MODE 
   NOWAIT; 

 
The following statement locks the remote employees table that is accessible through the database link remote:
 
LOCK TABLE employees@remote 
   IN SHARE MODE;