面试题------>MySQL!!!
一、连接查询
①:左连接left join (小表在左,大表在右)
②:右连接right join(小表在右,大表在左)
二、聚合函数
SQL 中提供的聚合函数可以用来统计、求和、求最值等等
COUNT:统计行数量
SUM:获取单个列的合计值
AVG:计算某个列的平均值
MAX:计算列的最大值
MIN:计算列的最小值
三、SQL 关键字
①分页:limit
SELECT * FROM student3 LIMIT 100,6; 查询学生表中数据,跳过100条,从第101条开始显示,取6 条
②倒序:order by ... desc
select * from user order by id desc limit 0 6
③分组:group by
SELECT sex , count(*) FROM student GROUP BY sex
④去重:distinct
select DISTINCT NAME FROM student3;
四、 SQL Select 语句完整的执行顺序
查询中用到的关键词主要包含如下展示,并且他们的顺序依次为
form...left join...on...where...group by...having..select...avg()/sum()...order by...asc/desc...limit...
from: 需要从哪个数据表检索数据
where: 过滤表中数据的条件
group by: 如何将上面过滤出的数据分组算结果
order by : 按照什么样的顺序来查看返回的数据
五、 数据库三范式(掌握)
第一范式:
1NF 原子性,列或者字段不能再分,要求属性具有原子性,不可再分解;
第二范式:
2NF主要是解决行的冗余。
1.每一行数据有唯一的主键
2. 非主键字段必须依赖于主键字段
第三范式:
3NF主要是解决 列 的冗余。
非主键字段不依赖于其它非主键字段
我们有时候并不会严格的遵守第三范式,例如我们在设计订单明细表的时候,我们冗余了商品的名称和图片,因为我们通过商品id再去查询商品表会给基础表造成压力,所以我们冗余了两个字段。
六、存储引擎 :MyISAM 存储引擎 与 InnoDB 引擎区别
①. 事务支持:MyLISAM不支持事务,InnoDB支持事务。
②. 锁定机制(锁的粒度):MyISAM 表级锁 ; InnoDB 支持行级锁。
③. 外键支持:MyISAM 不支持外键约束;而 InnoDB 支持外键约束。(一般不用外键,我们在使用外键过程中,删除的时候需要)
④. 并发性能: InnoDB 支持行级锁定和事务处理,InnoDB 的并发性能更高。
七、数据库事务(必会)
1.事务特性ACID
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。
一致性:事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,即一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。拿转账来说,假设用户A和用户B两者的钱加起来一共是5000,那么不管A和B之间如何转账,转几次账,事务结束后两个用户的钱相加起来应该还是5000,这就是事务的一致性。
隔离性:即一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。
持久性:事务一旦结束,数据就持久到数据库
如何保持事务特性:
-
redo log, 持久性,当数据库对数据做修改的时候,需要把数据页从磁盘读到buffer pool中,然后在buffer pool中进行修改,那么这个时候buffer pool中的数据页就与磁盘上的数据页内容不一致,称buffer pool的数据页为dirty page脏数据,如果这个时候发生非正常的DB服务重启,那么这些数据还在内存,并没有同步到磁盘文件中,也就是会发生数据丢失,如果这个时候,能够在有一个文件,当buffer pool中的data page变更结束后,把相应修改记录记录到这个文件(注意,记录日志是顺序IO),那么当DB服务发生crash的情况,恢复DB的时候,也可以根据这个文件的记录内容,重新写到到磁盘文件,这样数据就保持一致。
-
undo log,一致性,原子性。 undo日志用于存放数据被修改前的值,如果修改出现异常,可以使用undo日志来实现回滚操作,保证事务的一致性。另外InnoDB MVCC事务特性也是基于undo日志实现的。undo日志分为insert undo log(insert语句产生的日志,事务提交后直接删除)和update undo log(delete和update语句产生的日志,由于该undo log可能提供MVVC机制使用,所以不能再事务提交时删除)
2.隔离级别
读未提交:脏读
脏读:所谓的脏读,其实就是读到了别的事务回滚前的脏数据。当前事务读到的数据是别的事务想要修改但是没有修改成功的数据。
A读了B回滚前的数据。
读已提交:不可重复读,针对update和delete

可重复读:幻读,针对insert

解决方法:采用多版本并发控制(MVCC,Multiversion Concurrency Control)机制解决了该问题。·
串行化:一个一个来,有效解决脏读,不可重复读,幻读,就是效率很低。
八、索引的优点和缺点(空间换时间)
优点:加快查询效率
缺点:占用内存空间,增删改的效率较低(删除数据的时候还需要删索引的相关数据,故效率低)
九、索引的分类
①:普通索引:值可以重复
②:唯一索引:唯一,允许有一个空值
③:主键索引:不为空,只能有一个
④:联合索引:(手机号和密码),(订单id和status)
⑤:全文索引:虽然MySQL支持全文索引但我们并没有采用,我们采用ES做搜索引擎。
十、B树与B+树的主要区别
存储数据的位置:
B树: 数据既存储在所有节点中(叶子节点和非叶子节点都有数据)
B+树: 所有的数据记录都存储在叶子节点中,非叶子节点仅包含索引信息。叶子节点包含了完整的数据和索引键。
叶子节点之间的链接:
B树: 叶子节点之间没有链接。
B+树: 叶子节点之间通过指针相互链接,形成一个链表或循环链表,这使得范围查询和遍历变得高效。
十一、MySql Explain优化命令使用
truncate table student // 自增id 从 0 开始
delete from student // 自增id 会保留 , 108
区别:
1:自增id
2:delete 可以恢复
truncate 无法恢复
通过MySQL的慢日志和skyworking进行记录所有较慢的sql语句,我们的运维通过xxl-job每天早上八点定时发送邮件,我们查看邮件看是否有自己所在组的慢日志的语句。在通过explain命令对我们的sql语句进行分析,通过查看type字段看我们的sql处于什么阶段,然后进行优化。
1、type 列(重点)
"type"列用于表示访问表时所采用的访问类型。
下面是常见的"type"值及其含义:
-
system: 表示只有一行的表,通常是系统表。 -
const: 表示通过索引只能匹配到一行数据。 explain select * from student where id = 1688
-
eq_ref: 表示使用了等值连接(例如,使用主键或唯一索引连接表)。explain SELECT * FROM student s1 JOIN student s2 ON s1.id = s2.id WHERE s1.age = 25;
-
ref: 表示使用了非唯一索引进行查找,并返回匹配的多行或一行数据。 explain select * from student where name = '张68'
-
range: 表示使用了索引进行范围查找,例如使用比较符(>, <, BETWEEN)或IN操作符。 explain select * from student where age < 1688
-
index: 表示全索引扫描,也就是说用了某一个索引的全部, 通常发生在查询使用索引覆盖的情况下。explain select count(*) from student ;explain select sum(age) from student
-
all: 表示全表扫描,即没有使用索引,需要遍历整个表进行查询。 explain select * from student
2、如何避免索引失效
①:避免使用范围条件查询(如果查询的结果数大于总数的三分之一,索引就会失效)
②:避免使用函数运算会造成索引失效(使用函数运算,在没计算出来结果之前无法确定结果)
③:字符串不加引号会造成索引失效(不加引号比较的是ASI码,加引号比较的是字符串常量)
④:尽量使用索引覆盖
索引覆盖:通过索引就能找到你想要的信息,就可以避免再次查询
回表:通过索引不能够完全查询到你要找到的信息,需要回表再查询一次
⑤:or关键字连接(or前后的列都需要有索引才会走索引,只要有一个没有使用索引,索引就是失效)
⑥:使用!=(底层就是使用函数运算,索引就会失效)
⑦:like '%张' (最左匹配原则,先%就是全表查询,先‘张’就是根据索引查询)
十二、数据库锁
1、行锁和表锁
①:粒度划分:行锁,表锁,库锁
②:行锁和表锁的区别:
表锁:开销小,加锁快,不会出现死锁,锁的粒度大,锁冲突的概率大,并发低
行锁:开销大,加锁慢,会出现死锁,粒度小,锁冲突的概率小,高并发
2、优化索引
2.1、索引设计原则:
-
对查询频次较高, 且数据量比较大的表, 建立索引.
- 索引字段的选择, 最佳候选列应当从 where 子句的条件中提取, 如果 where 子句中的组合比较多, 那么应当挑选最常用, 过滤效果最好的列的组合
-
使用唯一索引, 区分度越高, 使用索引的效率越高,能建唯一索引就建唯一索引,或者普通索引
-
索引并非越多越好, 如果该表赠,删,改操作较多, 慎重选择建立索引, 过多索引会降低表维护效率. 不是越多越好
-
使用短索引, 提高索引访问时的 I/O 效率, 因此也相应提升了 Mysql 查询效率.
-
如果 where 后有多个条件经常被用到, 建议建立复合索引, 复合索引需要遵循最左前缀法则, N 个列组合而成的复合索引, 相当于创建了 N 个索引.
3、聚簇索引和非聚簇索引
索引存储的都是key - value形式,主键索引存储的索引(key)物理表的地址(value)
非聚簇索引,key存储的是索引,value存储的是主键索引,需要再回表。
聚簇索引:我们以往使用的索引中只有主键索引是聚簇索引。主键索引是跟物理表直接连接。
非聚簇索引:除了主键索引外的都是非聚簇索引,依赖于主键索引,根据主键索引连接物理表,再进行回表。
十三、索引下推
在传统的查询语句中,当我们的查询条件有多个时,通常会将拥有的数据查出来后再进行回表操作,拿到符合的条件再比对剩下的查询条件,这会浪费大量资源,但在开启索引下推后,我们可以直接在第一次查询索引时附带上其余条件,从而减少回表的次数,增加查询效率,但索引吓退时只能附带一些简单查询规则,后续可能会慢慢优化。mysql6.5之后才有索引下推。
相关文章:
面试题------>MySQL!!!
一、连接查询 ①:左连接left join (小表在左,大表在右) ②:右连接right join(小表在右,大表在左) 二、聚合函数 SQL 中提供的聚合函数可以用来统计、求和、求最值等等 COUNT&…...
英伟达:史上最牛一笔天使投资
200万美元的天使投资,让刚成立就面临倒闭风险的英伟达由危转安,并由此缔造了一个2.8万亿美元的市值神话。 这是全球风投史上浓墨重彩的一笔。 前不久,黄仁勋在母校斯坦福大学的演讲中,提到了人生中的第一笔融资——1993年&#x…...
PDF分页处理:技术与实践
引言 在数字化办公和学习中,PDF文件因其便携性和格式稳定性而广受欢迎。然而,处理大型PDF文件时,我们经常需要将其拆分成单独的页面,以便于管理和分享。本文将探讨如何使用Python编程语言和一些流行的库来实现PDF文件的分页处理。…...
数据可视化——pyecharts库绘图
目录 官方文档 使用说明: 点击基本图表 可以点击你想要的图表 安装: 一些例图: 柱状图: 效果: 折线图: 效果: 环形图: 效果: 南丁格尔图(玫瑰图&am…...
Python的return和yield,哪个是你的菜?
目录 1、return基础介绍 📚 1.1 return用途:数据返回 1.2 return执行:函数终止 1.3 return深入:无返回值情况 2、yield核心概念 🍇 2.1 yield与迭代器 2.2 生成器函数构建 2.3 yield的暂停与续行特性 3、retur…...
持续总结中!2024年面试必问 20 道分布式、微服务面试题(七)
上一篇地址:持续总结中!2024年面试必问 20 道分布式、微服务面试题(六)-CSDN博客 十三、请解释什么是服务网格(Service Mesh)? 服务网格(Service Mesh)是一种用于处理服…...
AJAX 跨域
这里写目录标题 同源策略JSONPJSONP 是怎么工作的JSONP 的使用原生JSONP实践CORS 同源策略 同源: 协议、域名、端口号 必须完全相同、 当然网页的URL和AJAX请求的目标资源的URL两者之间的协议、域名、端口号必须完全相同。 AJAX是默认遵循同源策略的,不…...
3 数据类型、运算符与表达式-3.1 C语言的数据类型和3.2 常量与变量
数据类型 基本类型 整型字符型实型(浮点型) 单精度型双精度型 枚举类型 构造类型 数组类型结构体类型共用体类型 指针类型空类型 #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdbool.h> // 包含布尔类型定义 // 常量和符号常量 #define PRICE 30//…...
NSSCTF-Web题目5
目录 [SWPUCTF 2021 新生赛]error 1、题目 2、知识点 3、思路 [LitCTF 2023]作业管理系统 1、题目 2、知识点 3、思路 [HUBUCTF 2022 新生赛]checkin 1、题目 2、知识点 3、思路 [SWPUCTF 2021 新生赛]error 1、题目 2、知识点 数据库注入、报错注入 3、思路 首先…...
cnvd_2015_07557-redis未授权访问rce漏洞复现-vulfocus复现
1.复现环境与工具 环境是在vulfocus上面 工具:GitHub - vulhub/redis-rogue-getshell: redis 4.x/5.x master/slave getshell module 参考攻击使用方式与原理:https://vulhub.org/#/environments/redis/4-unacc/ 2.复现 需要一个外网的服务器做&…...
免费,C++蓝桥杯等级考试真题--第7级(含答案解析和代码)
C蓝桥杯等级考试真题--第7级 答案:D 解析:步骤如下: 首先,--a 操作会使 a 的值减1,因此 a 变为 3。判断 a > b 即 3 > 3,此时表达式为假,因为 --a 后 a 并不大于 b。因此,程…...
python为什么要字符串格式化
Python2.6 开始,新增了一种格式化字符串的函数 str.format(),它增强了字符串格式化的功能。相对于老版的%格式方法,它有很多优点。 1.在%方法中%s只能替代字符串类型,而在format中不需要理会数据类型; 2.单个参数可以…...
go语言后端开发学习(三)——基于validator包实现接口校验
前言 在我们开发模块的时候,有一个问题是我们必须要去考虑的,它就是如何进行入参校验,在gin框架的博客中我就介绍过一些常见的参数校验,大家可以参考gin框架学习笔记(四) ——参数绑定与参数验证,而这个其实也不是能够完全应对我…...
系统架构设计师【补充知识】: 应用数学 (核心总结)
一、 图论之最小生成树 (1)定义: 在连通的带权图的所有生成树中,权值和最小的那棵生成树(包含图中所有顶点的树),称作最小生成树。 (2)针对问题: 带权图的最短路径问题。 (3)最小生成树的解法有普里姆(Prim)算法和克鲁斯卡尔(Kruskal)算法,我…...
【ArcGIS微课1000例】0118:一文讲清楚tif(geotiff)栅格数据格式
文章目录 一、Tiff概述二、GeoTiff概述1. ovr文件2. tfw文件3. xml文件4. dbf文件一、Tiff概述 TIFF(Tagged Image File Format)是一种常见的图像文件格式,它被广泛用于存储和传输各种类型的图像数据。下面是对TIFF格式数据的介绍: 图像存储:TIFF格式可以存储多通道的位…...
调用第三方API --------------Python篇
在项目开发过程中,可能需要调用第三方的一些API或者公司提供的数据接口来得到相应的数据或者实现对应的功能。 因此API的调用和数据接口的访问都是做数据分析的一个常用操作,如何快速实现API和数据接口的调用,网上一般提供很多语言版本&#…...
Web自动化测试-掌握selenium工具用法,使用WebDriver测试Chrome/FireFox网页(Java
目录 一、在Eclipse中构建Maven项目 1.全局配置Maven 2.配置JDK路径 3.创建Maven项目 4.引入selenium-java依赖 二、Chrome自动化脚本编写 1.创建一个ChromeTest类 2.测试ChromeDriver 3.下载chromedriver驱动 4.在脚本中通过System.setProperty方法指定chromedriver的…...
maven多模块项目搭建
文章目录 创建方式创建父项目创建子模块 目录结构示例父模块模块A模块B(并在模块B中引入模块A) 注意事项 创建方式 创建父项目 #创建文件夹后,进入目录,执行以下命令 PS D:\demo> mvn archetype:generate #将输出很多模板&am…...
PostgreSQL的视图pg_tables
PostgreSQL的视图pg_tables pg_tables 是 PostgreSQL 中的一个系统视图,用于显示当前数据库中所有用户定义的表的信息。这个视图提供了关于表的名称、所属模式(schema)、所有者以及表类型等详细信息。 pg_tables 视图的主要列 列名类型描述…...
Stable diffusion采样器详解
在我们使用SD web UI的过程中,有很多采样器可以选择,那么什么是采样器?它们是如何工作的?它们之间有什么区别?你应该使用哪一个?这篇文章将会给你想要的答案。 什么是采样? Stable Diffusion模…...
练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
【大模型RAG】Docker 一键部署 Milvus 完整攻略
本文概要 Milvus 2.5 Stand-alone 版可通过 Docker 在几分钟内完成安装;只需暴露 19530(gRPC)与 9091(HTTP/WebUI)两个端口,即可让本地电脑通过 PyMilvus 或浏览器访问远程 Linux 服务器上的 Milvus。下面…...
云原生玩法三问:构建自定义开发环境
云原生玩法三问:构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目,无文档,无环境,无交接人,俗称三无。 运行设备的环境老,本地环境版本高,ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
A2A JS SDK 完整教程:快速入门指南
目录 什么是 A2A JS SDK?A2A JS 安装与设置A2A JS 核心概念创建你的第一个 A2A JS 代理A2A JS 服务端开发A2A JS 客户端使用A2A JS 高级特性A2A JS 最佳实践A2A JS 故障排除 什么是 A2A JS SDK? A2A JS SDK 是一个专为 JavaScript/TypeScript 开发者设计的强大库ÿ…...
代码规范和架构【立芯理论一】(2025.06.08)
1、代码规范的目标 代码简洁精炼、美观,可持续性好高效率高复用,可移植性好高内聚,低耦合没有冗余规范性,代码有规可循,可以看出自己当时的思考过程特殊排版,特殊语法,特殊指令,必须…...
负载均衡器》》LVS、Nginx、HAproxy 区别
虚拟主机 先4,后7...
2.2.2 ASPICE的需求分析
ASPICE的需求分析是汽车软件开发过程中至关重要的一环,它涉及到对需求进行详细分析、验证和确认,以确保软件产品能够满足客户和用户的需求。在ASPICE中,需求分析的关键步骤包括: 需求细化:将从需求收集阶段获得的高层需…...
aurora与pcie的数据高速传输
设备:zynq7100; 开发环境:window; vivado版本:2021.1; 引言 之前在前面两章已经介绍了aurora读写DDR,xdma读写ddr实验。这次我们做一个大工程,pc通过pcie传输给fpga,fpga再通过aur…...
