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主键和外键有什么区别?
- 主键(主码)
- 外键(外码)
什么是ER图?
我们做一个项目的时候一定要试着花ER图来捋清数据库设计,这个也是面试官问你项目的时候经常会被问道的。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。 它是描述现实世界关系概念模型的有效方法。 是表示概念关系模型的一种方式。
下图是一个学生选课的ER图,每个学生可以选若干门课程,同一门课程也可以被若干人选择,所以它们之间的关系是多对多(M:N)。另外,还有其他两种关系是:1对1(1:1)、1对多(1:N)。
ER图示例
我们试着将上面的ER图转换成数据库实际的关系模型(实际设计中,我们通常会将任课教师也作为一个实体来处理):
关系模型数据库范式了解吗?1NF(第一范式)
属性(对应于表中的字段)不能再被分割,也就是这个字段只能是一个值,不能再分为多个其他的字段了。1NF是所有关系型数据库的最基本要求 ,也就是说关系型数据库中创建的表一定满足第一范式。2NF(第二范式)
2NF在1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。如下图所示,展示了第一范式到第二范式的过渡。第二范式在第一范式的基础上增加了一个列,这个列称为主键,非主属性都依赖于主键。
第二范式
一些重要的概念:
- 函数依赖(functional dependency)
- 部分函数依赖(partial functional dependency)
- 完全函数依赖(Full functional dependency)
- 传递函数依赖
3NF(第三范式)
3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖 。符合3NF要求的数据库设计,基本上解决了数据冗余过大,插入异常,修改异常,删除异常的问题。比如在关系R(学号 ,姓名, 系名,系主任)中,学号 → 系名,系名 → 系主任,所以存在非主属性系主任对于学号的传递函数依赖,所以该表的设计,不符合3NF的要求。总结
- 1NF:属性不可再分。
- 2NF:1NF的基础之上,消除了非主属性对于码的部分函数依赖。
- 3NF:3NF在2NF的基础之上,消除了非主属性对于码的传递函数依赖 。
什么是存储过程?
我们可以把存储过程看成是一些 SQL 语句的集合,中间加了点逻辑控制语句。存储过程在业务比较复杂的时候是非常实用的,比如很多时候我们完成一个操作可能需要写一大串SQL语句,这时候我们就可以写有一个存储过程,这样也方便了我们下一次的调用。存储过程一旦调试完成通过后就能稳定运行,另外,使用存储过程比单纯SQL语句执行要快,因为存储过程是预编译过的。
存储过程在互联网公司应用不多,因为存储过程难以调试和扩展,而且没有移植性,还会消耗数据库资源。
阿里巴巴Java开发手册里要求禁止使用存储过程。
阿里巴巴Java开发手册:禁止存储过程drop、delete与truncate区别?用法不同
- drop(丢弃数据): drop table 表名 ,直接将表都删除掉,在删除表的时候使用。
- truncate (清空数据) : truncate table 表名 ,只删除表中的数据,再插入数据的时候自增长id又从1开始,在清空表中数据的时候使用。
- delete(删除数据) : delete from 表名 where 列名=值,删除某一列的数据,如果不加 where 子句和truncate table 表名作用类似。
truncate 和不带 where 子句的 delete、以及 drop 都会删除表内的数据,但是 truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义),执行drop语句,此表的结构也会删除,也就是执行 drop 之后对应的表不复存在。属于不同的数据库语言
truncate和drop 属于DDL(数据定义语言)语句,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。而 delete 语句是DML (数据库操作语言)语句,这个操作会放到 rollback segement 中,事务提交之后才生效。DML 语句和 DDL 语句区别:
- DML 是数据库操作语言(Data Manipulation Language)的缩写,是指对数据库中表记录的操作,主要包括表记录的插入(insert)、更新(update)、删除(delete)和查询(select),是开发人员日常使用最频繁的操作。
- DDL (Data Definition Language)是数据定义语言的缩写,简单来说,就是对数据库内部的对象进行创建、删除、修改的操作语言。它和 DML 语言的最大区别是 DML 只是对表内部数据的操作,而不涉及到表的定义、结构的修改,更不会涉及到其他对象。DDL 语句更多的被数据库管理员(DBA)所使用,一般的开发人员很少使用。
执行速度不同
一般来说:drop>truncate>delete(这个我没有设计测试过)。数据库设计通常分为哪几步?
- 需求分析
- 概念结构设计
- 逻辑结构设计
- 物理结构设计
- 数据库实施
- 数据库的运行和维护
什么是MySQL?
MySQL 是一种关系型数据库,在Java企业级开发中非常常用,因为 MySQL 是开源免费的,并且方便扩展。阿里巴巴数据库系统也大量用到了 MySQL,因此它的稳定性是有保障的。MySQL是开放源代码的,因此任何人都可以在 GPL(General Public License) 的许可下下载并根据个性化的需要对其进行修改。MySQL的默认端口号是3306。事务相关什么是事务?事务是逻辑上的一组操作,要么都执行,要么都不执行。
事务最经典也经常被拿出来说例子就是转账了。假如小明要给小红转账1000元,这个转账会涉及到两个关键操作就是:将小明的余额减少1000元,将小红的余额增加1000元。万一在这两个操作之间突然出现错误比如银行系统崩溃,导致小明余额减少而小红的余额没有增加,这样就不对了。事务就是保证这两个关键操作要么都成功,要么都要失败。事物的四大特性(ACID)介绍一下?
事物的特性
- 原子性:
- 一致性:
- 隔离性:
- 持久性:
并发事务带来哪些问题?
在典型的应用程序中,多个事务并发运行,经常会操作相同的数据来完成各自的任务(多个用户对统一数据进行操作)。并发虽然是必须的,但可能会导致以下的问题。
- 脏读(Dirty read):
- 丢失修改(Lost to modify):
- 不可重复读(Unrepeatableread):
- 幻读(Phantom read):
不可重复度和幻读区别:
不可重复读的重点是修改,幻读的重点在于新增或者删除。
例1(同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了 ):事务1中的A先生读取自己的工资为 1000的操作还没完成,事务2中的B先生就修改了A的工资为2000,导 致A再读自己的工资时工资变为 2000;这就是不可重复读。
例2(同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样 ):假某工资单表中工资大于3000的有4人,事务1读取了所有工资大于3000的人,共查到4条记录,这时事务2 又插入了一条工资大于3000的记录,事务1再次读取时查到的记录就变为了5条,这样就导致了幻读。事务隔离级别有哪些?MySQL的默认隔离级别是?SQL 标准定义了四个隔离级别:
- READ-UNCOMMITTED(读取未提交): 最低的隔离级别,允许读取尚未提交的数据变更,可能会导致脏读、幻读或不可重复读。
- READ-COMMITTED(读取已提交): 允许读取并发事务已经提交的数据,可以阻止脏读,但是幻读或不可重复读仍有可能发生。
- REPEATABLE-READ(可重复读): 对同一字段的多次读取结果都是一致的,除非数据是被本身事务自己所修改,可以阻止脏读和不可重复读,但幻读仍有可能发生。
- SERIALIZABLE(可串行化): 最高的隔离级别,完全服从ACID的隔离级别。所有的事务依次逐个执行,这样事务之间就完全不可能产生干扰,也就是说,该级别可以防止脏读、不可重复读以及幻读。
MySQL InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ(可重读)。我们可以通过SELECT @@tx_isolation;命令来查看
mysql> SELECT @@tx_isolation; +-----------------+ | @@tx_isolation | +-----------------+ | REPEATABLE-READ | +-----------------+
InnoDB 存储引擎在 分布式事务 的情况下一般会用到SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。
因为隔离级别越低,事务请求的锁越少,所以大部分数据库系统的隔离级别都是READ-COMMITTED(读取提交内容):,但是你要知道的是InnoDB 存储引擎默认使用 REPEATABLE-READ(可重读)并不会有任何性能损失。
这里需要注意的是:与 SQL 标准不同的地方在于InnoDB 存储引擎在 REPEATABLE-READ(可重读)事务隔离级别下使用的是Next-Key Lock 锁算法,因此可以避免幻读的产生,这与其他数据库系统(如 SQL Server)是不同的。所以说InnoDB 存储引擎的默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ(可重读) 已经可以完全保证事务的隔离性要求,即达到了 SQL标准的SERIALIZABLE(可串行化)隔离级别。