sql数据库面试题（概念类）

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-05-10 07:00 159阅读 0赞

1．触发器的作用？

答：触发器是一中特殊的存储过程，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。

2。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。

3。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。

3。什么是内存泄漏？

答：一般我们所说的内存泄漏指的是堆内存的泄漏。堆内存是程序从堆中为其分配的，大小任意的，使用完后要显示释放内存。当应用程序用关键字new 等创建对象时，就从堆中为它分配一块内存，使用完后程序调用free 或者delete 释放该内存，否则就说该内存就不能被使用，我们就说该内存被泄漏了。

4。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check, 主键，外键，非空字段等来约束，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。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。

5。什么是事务？什么是锁？

答：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][Link 1]，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][Link 2]。当然锁还分级别的。

6。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，试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。

你能向我简要叙述一下SQL Server 2000中使用的一些数据库对象吗?

你希望听到的答案包括这样一些对象:表格、视图、用户定义的函数，以及存储过程;如果他们还能够提到像触发器这样的对象就更好了。如果应聘者不能回答这个基本的问题，那么这不是一个好兆头。

NULL是什么意思?

NULL(空)这个值是数据库世界里一个非常难缠的东西，所以有不少应聘者会在这个问题上跌跟头您也不要觉得意外。

NULL这个值表示UNKNOWN(未知):它不表示“”(空字符串)。假设您的SQL Server数据库里有ANSI\_NULLS，当然在默认情况下会有，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 UNKNOWN值进行比较，并在逻辑上希望获得一个答案。您必须使用IS NULL操作符。

什么是索引?SQL Server 2000里有什么类型的索引?

任何有经验的数据库开发人员都应该能够很轻易地回答这个问题。一些经验不太多的开发人员能够回答这个问题，但是有些地方会说不清楚。

简单地说，索引是一个数据结构，用来快速访问数据库表格或者视图里的数据。在SQL Server里，它们有两种形式:聚集索引和非聚集索引。聚集索引在索引的叶级保存数据。这意味着不论聚集索引里有表格的哪个(或哪些)字段，这些字段都会按顺序被保存在表格。由于存在这种排序，所以每个表格只会有一个聚集索引。非聚集索引在索引的叶级有一个行标识符。这个行标识符是一个指向磁盘上数据的指针。它允许每个表格有多个非聚集索引。

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。

什么是触发器?SQL Server 2000有什么不同类型的触发器?

让未来的数据库开发人员知道可用的触发器类型以及如何实现它们是非常有益的。

触发器是一种专用类型的存储过程，它被捆绑到SQL Server 2000的表格或者视图上。在SQL Server 2000里，有INSTEAD-OF和AFTER两种触发器。INSTEAD-OF触发器是替代数据操控语言(Data Manipulation Language，DML)语句对表格执行语句的存储过程。例如，如果我有一个用于TableA的INSTEAD-OF-UPDATE触发器，同时对这个表格执行一个更新语句，那么INSTEAD-OF-UPDATE触发器里的代码会执行，而不是我执行的更新语句则不会执行操作。

AFTER触发器要在DML语句在数据库里使用之后才执行。这些类型的触发器对于监视发生在数据库表格里的数据变化十分好用。

您如何确一个带有名为Fld1字段的TableB表格里只具有Fld1字段里的那些值，而这些值同时在名为TableA的表格的Fld1字段里?

这个与关系相关的问题有两个可能的答案。第一个答案(而且是您希望听到的答案)是使用外键限制。外键限制用来维护引用的完整性。它被用来确保表格里的字段只保存有已经在不同的(或者相同的)表格里的另一个字段里定义了的值。这个字段就是候选键(通常是另外一个表格的主键)。

另外一种答案是触发器。触发器可以被用来保证以另外一种方式实现与限制相同的作用，但是它非常难设置与维护，而且性能一般都很糟糕。由于这个原因，微软建议开发人员使用外键限制而不是触发器来维护引用的完整性。

对一个投入使用的在线事务处理表格有过多索引需要有什么样的性能考虑?

你正在寻找进行与数据操控有关的应聘人员。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。

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，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。

如果应聘者能够正确地回答这个问题，那么他的机会就非常大了，因为这表明他们具有使用存储过程的经验。

返回参数总是由存储过程返回，它用来表示存储过程是成功还是失败。返回参数总是INT数据类型。

OUTPUT参数明确要求由开发人员来指定，它可以返回其他类型的数据，例如字符型和数值型的值。(可以用作输出参数的数据类型是有一些限制的。)您可以在一个存储过程里使用多个OUTPUT参数，而您只能够使用一个返回参数。

什么是相关子查询?如何使用这些查询?

经验更加丰富的开发人员将能够准确地描述这种类型的查询。

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真正请求外部查询的值，从而形成一个类似于循环的状况。

1.事务四大特性  
原子性，要么执行，要么不执行  
隔离性，所有操作全部执行完以前，其它会话不能看到过程  
一致性，事务前后，数据总额一致  
持久性，一旦事务提交，对数据的改变就是永久的

2.数据库隔离级别，每个级别会引发什么问题，mysql默认是哪个级别

脏读：事务B读取事务A还没有提交的数据  
不可重复读：两次事务读的数据不一致  
幻读:事务A修改了数据，事务B也修改了数据，这时在事务A看来，明明修改了数据，昨不一样，  
隔离级别 读数据一致性 脏读 不可重复读 幻读  
未提交读 最低级别 是 是 是  
已提交读 语句级 否 是 是  
事务级 事务级 否 否 是  
串行化 最高级别 否 否 否

3.MYSQL的两种存储引擎区别（事务、锁级别等等），各自的适用场景  
MYISAM 不支持事务，不支持外键，表锁，插入数据时，锁定整个表，查表总行数时，不需要全表扫描  
INNODB 支持事务，支持外键，行锁，查表总行数时，全表扫描

4.索引有B+索引和hash索引，各自的区别  
hash索引，等值查询效率高，  
不能排序  
不能进行范围查询

B+索引  
数据有序  
范围查询

5.B+索引数据结构，和B树的区别

1.单一节点存储更多的元素，B+树空间利用率更高，使得查询的IO次数更少。  
2.所有查询都要查找到叶子节点，查询性能稳定。  
3.所有叶子节点形成有序链表，便于范围查询

6.索引的底层实现（B+树，为何不采用红黑树，B树）  
增加，删除，红黑树会进行频繁的调整，来保证红黑树的性质，浪费时间  
B树，查询性能不稳定，查询结果高度不致，  
B树，每个结点保存指向真实数据的指印，相比B+树每一层每屋存储的元素更多，显得更高一点。

7.聚集索引和非聚集索引区别  
聚集索引，数据按索引顺序存储，中子结点存储真实的物理数据  
非聚集索引，存储指向真正数据行的指针

8.索引的优缺点，什么时候使用索引，什么时候不能使用索引（重点）  
索引最大的好处是提高查询速度，  
缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引  
对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。

9.B树，也是B-树  
先看二叉查找树，时间复杂度log(n),考虑磁盘IO，所以需要二叉查找树矮宽，减小树的高度。  
1.根结点至少有两个子女。  
2.每个中间节点都包含k-1个元素和k个孩子，其中 m/2 <= k <= m  
3.每一个叶子节点都包含k-1个元素，其中 m/2 <= k <= m  
4.所有的叶子结点都位于同一层。  
5.每个节点中的元素从小到大排列，节点当中k-1个元素正好是k个孩子包含的元素的值域分划  
k的大小取决于磁盘页的大小，主存和磁盘以页为单位交换数据。当程序要读取的数据不在主存中时，会触发一个缺页异常，  
此时系统会向磁盘发出读盘信号，磁盘会找到数据的起始位置并向后连续读取一页或几页载入内存中，然后异常返回，程序继续运行。

10.InnoDB索引和MyISAM索引的区别：  
一是主索引的区别，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的索引和数据是分开的。  
二是辅助索引的区别：InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。而MyISAM的辅助索引和主索引没有多大区别。

11.为什么使用B-/+Tree  
索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,主要看IO次数，和磁盘存取原理有关。  
根据B-Tree的定义，可知检索一次最多需要访问h个节点。数据库系统的设计者巧妙利用了磁盘预读原理，  
将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入  
局部性原理与磁盘预读

12.B+树具体实现  
一个m阶的B+树具有如下几个特征：  
1.有k个子树的中间节点包含有k个元素（B树中是k-1个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。  
2.所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。  
3.所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素

13.数据库的优化（一条sql中能使用一个索引，多个索引会自动选择最优的索引,从sql语句优化和索引两个部分回答）  
原则1.sql尽量使用索引  
2.对sql语句优化  
子查询变成left join  
limit 分布优化，先利用ID定位，再分页  
or条件优化，多个or条件可以用union all对结果进行合并（union all结果可能重复）  
不必要的排序  
where代替having,having 检索完所有记录，才进行过滤  
避免嵌套查询  
对多个字段进行等值查询时，联合索引

14.是否使用索引explain查看查询计划

15.索引最左前缀问题  
如果对三个字段建立联合索引，如果第二个字段没有使用索引，第三个字段也使用不到索引了。  
16.索引分类，索引失效条件  
普通索引：最基本的索引，没有任何限制  
唯一索引：与”普通索引”类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。  
主键索引：它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。  
全文索引：针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。  
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则  
失效条件  
条件是or,如果还想让or条件生效，给or每个字段加个索引  
like查询，以%开发  
内部函数  
对索引列进行计算  
is null不会用，is not null 会用

16.数据库的主从复制  
默认异步复制，容易造成主库数据和从库不一致  
一个数据库为Master,一个数据库为slave,通过Binlog日志  
slave两个线程，一个线程去读master binlog日志，写到自己的中继日志  
一个线程解析日志，执行sql  
master启动一个线程  
给slave传递binlog日志

半同步复制  
只有把master发送的binlog日志写到slave的中继日志，这时主库  
才返回操作完成的反馈，性能有一定降低

并行复制  
slave 多个线程去请求binlog日志

17.long\_query怎么解决  
设置参数，开启慢日志功能，得到耗时超过一定时间的sql

18.varchar和char的使用场景  
用来存储字符  
varchar适用字符长度经常变的  
char适用字符长度固定的

19.数据库连接池的作用  
维护一定数量的连接，减少创建连接的时间  
更快的响应时间  
统一的管理

20.分库分表，主从复制，读写分离  
读写分离，读从库，写主库  
spring配置两个数据库，通过AOP（面向切面编程），在写或读方法前面进行判断得到动态切换数据源。

21.数据库三范式  
1NF 属性不可分  
2NF 非主键属性，完全依赖于主键属性  
3NF 非主键属性无传递依赖

22.关系型数据库和非关系型数据库区别  
数据库  
类型 特性  
关系型数据库mysql 1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库,  
2.关系型数据库的最大特点就是事务的一致性；

优点
                      1、容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解；
                      2、使用方便：通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便；
                      3、易于维护：丰富的完整性(实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性)大大减低了数据冗余和数据不一致的概率；
                      4、支持SQL，可用于复杂的查询。 
                         缺点
                      1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差；
                      2、固定的表结构；
                      3、不支持高并发读写需求；
                      4、不支持海量数据的高效率读写；

非关系型数据库 特性  
HBase 1、使用键值对存储数据；  
2、分布式；  
优点  
无需经过sql层的解析，读写性能很高  
基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展  
存储数据的格式：nosql的存储格式是key,value形式  
缺点  
不支持事务  
不提供sql支持

23.数据库中join的inner join, outer join, cross join  
以A，B两张表为例  
A left join B  
选出A的所有记录，B表中没有的以null 代替  
right join 同理

inner join  
A,B的所有记录都选出，没有的记录以null代替

cross join (笛卡尔积)  
A中的每一条记录和B中的每一条记录生成一条记录  
例如A中有4条，B中有4条，cross join 就有16条记录

24.有哪些锁,select时怎么加排它锁  
乐观锁,自己实现，通过版本号  
悲观锁：共享锁，多个事务，只能读不能写，加 lock in share mode  
排它锁，一个事务，只能写，for update  
行锁  
表锁  
25.死锁怎么解决  
找到进程号，kill 进程

26 最左匹配原则  
最左匹配原则是针对索引的  
举例来说：两个字段（name,age）建立联合索引，如果where age=12这样的话，是没有利用到索引的，这里我们可以简单的理解为先是对name字段的值排序，然后对age的数据排序，如果直接查age的话，这时就没有利用到索引了，查询条件where name=’xxx’ and age=xx 这时的话，就利用到索引了，再来思考下where age=xx and name=’xxx‘ 这个sql会利用索引吗，按照正常的原则来讲是不会利用到的，但是优化器会进行优化，把位置交换下。这个sql也能利用到索引了

参考：

[https://wenku.baidu.com/view/6de13363bdd126fff705cc1755270722192e59e1.html][https_wenku.baidu.com_view_6de13363bdd126fff705cc1755270722192e59e1.html]

[https://blog.csdn.net/qq\_22222499/article/details/79060495][https_blog.csdn.net_qq_22222499_article_details_79060495]

[https://www.cnblogs.com/diffrent/p/8854995.html][https_www.cnblogs.com_diffrent_p_8854995.html]

[Link 1]: http://lib.csdn.net/base/softwaretest
[Link 2]: http://lib.csdn.net/base/datastructure
[https_wenku.baidu.com_view_6de13363bdd126fff705cc1755270722192e59e1.html]: https://wenku.baidu.com/view/6de13363bdd126fff705cc1755270722192e59e1.html
[https_blog.csdn.net_qq_22222499_article_details_79060495]: https://blog.csdn.net/qq_22222499/article/details/79060495
[https_www.cnblogs.com_diffrent_p_8854995.html]: https://www.cnblogs.com/diffrent/p/8854995.html