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数据库总结(一)

说明：本文主要是自己从Github和论坛上查找的资料进行汇总，方便自己梳理知识点

附原文章和资源的地址：https://github.com/huihut/interview#%E8%99%9A%E6%9E%90%E6%9E%84%E5%87%BD%E6%95%B0

https://github.com/Snailclimb/JavaGuide

https://github.com/CyC2018/CS-Notes

https://leetcode-cn.com/circle/discuss/f40g4J/

这些大佬总结的知识点，非常到位。

读者可以收藏链接，去源地址观看！！！

1.数据库基本知识

1.1什么是数据库，数据库管理系统，数据库系统，数据库管理员？

  • 数据库 :数据库(DataBase 简称 DB)就是信息的集合或者说数据库是由数据库管理系统管理的数据的集合。

  • 数据库管理系统 : 数据库管理系统(Database Management System 简称 DBMS)是一种操纵和管理数据库的大型软件，通常用语用于建立、使用和维护数据库。

  • 数据库系统 : 数据库系统(Data Base System，简称 DBS)通常由软件、数据库和数据管理员(DBA)组成。

  • 数据库管理员 : 数据库管理员(Database Administrator,简称 DBA)负责全面管理和控制数据库系统。

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1.2什么是元组，码，候选码，主码，外码，主属性，非主属性？

  • 元组 ： 元组（tuple）是关系数据库中的基本概念，关系是一张表，表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组，每列就是一个属性。 在二维表里，元组也称为行。

  • 码 ：码就是能唯一标识实体的属性，对应表中的列。

  • 候选码 ： 若关系中的某一属性或属性组的值能唯一的标识一个元组，而其任何、子集都不能再标识，则称该属性组为候选码。例如：在学生实体中，“学号”是能唯一的区分学生实体的，同时又假设“姓名”、“班级”的属性组合足以区分学生实体，那么{学号}和{姓名，班级}都是候选码。

  • 主码 : 主码也叫主键。主码是从候选码中选出来的。 一个实体集中只能有一个主码，但可以有多个候选码。

  • 外码 : 外码也叫外键。如果一个关系中的一个属性是另外一个关系中的主码则这个属性为外码。

  • 主属性 ： 候选码中出现过的属性称为主属性。比如关系 工人（工号，身份证号，姓名，性别，部门）.显然工号和身份证号都能够唯一标示这个关系，所以都是候选码。工号、身份证号这两个属性就是主属性。如果主码是一个属性组，那么属性组中的属性都是主属性。

  • 非主属性： 不包含在任何一个候选码中的属性称为非主属性。比如在关系——学生（学号，姓名，年龄，性别，班级）中，主码是“学号”，那么其他的“姓名”、“年龄”、“性别”、“班级”就都可以称为非主属性。

1.3主键和外键的区别？

  • 主键(主码) ：主键用于唯一标识一个元组，不能有重复，不允许为空。一个表只能有一个主键。

  • 外键(外码) ：外键用来和其他表建立联系用，外键是另一表的主键，外键是可以有重复的，可以是空值。一个表可以有多个外键。

1.4什么是ER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。 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）。

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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)：

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1.５数据库范式了解吗？

  • 第一范式（1NF）：属性（字段）是最小单位不可再分。

  • 第二范式（2NF）：满足 1NF，每个非主属性完全依赖于主键（消除 1NF 非主属性对码的部分函数依赖）。

  • 第三范式（3NF）：满足 2NF，任何非主属性不依赖于其他非主属性（消除 2NF 非主属性对码的传递函数依赖）。

  • 鲍依斯-科得范式（BCNF）：满足 3NF，任何非主属性不能对主键子集依赖（消除 3NF 主属性对码的部分和传递函数依赖）。

  • 第四范式（4NF）：满足 3NF，属性之间不能有非平凡且非函数依赖的多值依赖（消除 3NF 非平凡且非函数依赖的多值依赖）

1.6 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。

1.7 drop、delete与truncate的区别？

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）。

1.8数据库设计通常分为那几步？

  1. 需求分析 : 分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求。

  2. 概念结构设计 : 主要采用 E-R 模型进行设计，包括画 E-R 图。

  3. 逻辑结构设计 : 通过将 E-R 图转换成表，实现从 E-R 模型到关系模型的转换。

  4. 物理结构设计 : 主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径。

  5. 数据库实施 : 包括编程、测试和试运行

  6. 数据库的运行和维护 : 系统的运行与数据库的日常维护。

2. MySQL

2.1基础知识

关系型数据库介绍

顾名思义，关系型数据库就是一种建立在关系模型的基础上的数据库。关系模型表明了数据库中所存储的数据之间的联系（一对一、一对多、多对多）。

关系型数据库中，我们的数据都被存放在了各种表中（比如用户表），表中的每一行就存放着一条数据（比如一个用户的信息）。

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大部分关系型数据库都使用 SQL 来操作数据库中的数据。并且，大部分关系型数据库都支持事务的四大特性(ACID)。

有哪些常见的关系型数据库呢？

MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、SQLite（微信本地的聊天记录的存储就是用的 SQLite） ......。

MySQL 介绍

MySQL 是一种关系型数据库，主要用于持久化存储我们的系统中的一些数据比如用户信息。

由于 MySQL 是开源免费并且比较成熟的数据库，因此，MySQL 被大量使用在各种系统中。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。

2.2存储引擎

存储引擎相关命令

show engines;

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从上图我们可以查看出 MySQL 当前默认的存储引擎是 InnoDB，并且在 5.7 版本所有的存储引擎中只有 InnoDB 是事务性存储引擎，也就是说只有 InnoDB 支持事务。

查看 MySQL 当前默认的存储引擎

我们也可以通过下面的命令查看默认的存储引擎。

mysql> show variables like '%storage_engine%';

image-20210827152926764

查看表的存储引擎

​

2.3 MyISAM和InnoDB的区别

MySQL 5.5 之前，MyISAM 引擎是 MySQL 的默认存储引擎，可谓是风光一时。

虽然，MyISAM 的性能还行，各种特性也还不错（比如全文索引、压缩、空间函数等）。但是，MyISAM 不支持事务和行级锁，而且最大的缺陷就是崩溃后无法安全恢复。

5.5 版本之后，MySQL 引入了 InnoDB（事务性数据库引擎），MySQL 5.5 版本后默认的存储引擎为 InnoDB。小伙子，一定要记好这个 InnoDB ，你每次使用 MySQL 数据库都是用的这个存储引擎吧？

言归正传！咱们下面还是来简单对比一下两者：

1.是否支持行级锁

MyISAM 只有表级锁(table-level locking)，而 InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁。

也就说，MyISAM 一锁就是锁住了整张表，这在并发写的情况下是多么滴憨憨啊！这也是为什么 InnoDB 在并发写的时候，性能更牛皮了！

2.是否支持事务

MyISAM 不提供事务支持。

InnoDB 提供事务支持，具有提交(commit)和回滚(rollback)事务的能力。

3.是否支持外键

MyISAM 不支持，而 InnoDB 支持。

🌈 拓展一下：

一般我们也是不建议在数据库层面使用外键的，应用层面可以解决。不过，这样会对数据的一致性造成威胁。具体要不要使用外键还是要根据你的项目来决定。

4.是否支持数据库异常崩溃后的安全恢复

MyISAM 不支持，而 InnoDB 支持。

使用 InnoDB 的数据库在异常崩溃后，数据库重新启动的时候会保证数据库恢复到崩溃前的状态。这个恢复的过程依赖于 redo log 。

🌈 拓展一下：

  • MySQL InnoDB 引擎使用 redo log(重做日志) 保证事务的持久性，使用 undo log(回滚日志) 来保证事务的原子性。

  • MySQL InnoDB 引擎通过 锁机制、MVCC 等手段来保证事务的隔离性（ 默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ ）。

  • 保证了事务的持久性、原子性、隔离性之后，一致性才能得到保障。

5.是否支持 MVCC

MyISAM 不支持，而 InnoDB 支持。

讲真，这个对比有点废话，毕竟 MyISAM 连行级锁都不支持。

MVCC 可以看作是行级锁的一个升级，可以有效减少加锁操作，提供性能。

2.4锁机制和InnoDB锁算法

MyISAM 和 InnoDB 存储引擎使用的锁：

  • MyISAM 采用表级锁(table-level locking)。

  • InnoDB 支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁

表级锁和行级锁对比：

  • 表级锁： MySQL 中锁定 粒度最大 的一种锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。其锁定粒度最大，触发锁冲突的概率最高，并发度最低，MyISAM 和 InnoDB 引擎都支持表级锁。

  • 行级锁： MySQL 中锁定 粒度最小 的一种锁，只针对当前操作的行进行加锁。 行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。

InnoDB 存储引擎的锁的算法有三种：

  • Record lock：记录锁，单个行记录上的锁

  • Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身

  • Next-key lock：record+gap 临键锁，锁定一个范围，包含记录本身

2.5查询缓存

执行查询语句的时候，会先查询缓存。不过，MySQL 8.0 版本后移除，因为这个功能不太实用

my.cnf 加入以下配置，重启 MySQL 开启查询缓存

query_cache_type=1
query_cache_size=600000

MySQL 执行以下命令也可以开启查询缓存

set global  query_cache_type=1;
set global  query_cache_size=600000;

如上，开启查询缓存后在同样的查询条件以及数据情况下，会直接在缓存中返回结果。这里的查询条件包括查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息。

查询缓存不命中的情况：（1）因此任何两个查询在任何字符上的不同都会导致缓存不命中。此外 （2）如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、MySQL 库中的系统表，其查询结果也不会被缓存。

（3）缓存建立之后，MySQL 的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表，如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。

缓存虽然能够提升数据库的查询性能，但是缓存同时也带来了额外的开销，每次查询后都要做一次缓存操作，失效后还要销毁。 因此，开启查询缓存要谨慎，尤其对于写密集的应用来说更是如此。如果开启，要注意合理控制缓存空间大小，一般来说其大小设置为几十 MB 比较合适。此外，还可以通过 sql_cache 和 sql_no_cache 来控制某个查询语句是否需要缓存：

select sql_no_cache count(*) from usr;

2.6什么是事务

一言蔽之，事务是逻辑上的一组操作，要么都执行，要么都不执行。

可以简单举一个例子不？

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：

  1. 将小明的余额减少 1000 元

  2. 将小红的余额增加 1000 元。

事务会把这两个操作就可以看成逻辑上的一个整体，这个整体包含的操作要么都成功，要么都要失败。

这样就不会出现小明余额减少而小红的余额却并没有增加的情况。

2.7什么是数据库事务

数据库事务在我们日常开发中接触的最多了。如果你的项目属于单体架构的话，你接触到的往往就是数据库事务了。

平时，我们在谈论事务的时候，如果没有特指分布式事务，往往指的就是数据库事务。

那数据库事务有什么作用呢？

简单来说：数据库事务可以保证多个对数据库的操作（也就是 SQL 语句）构成一个逻辑上的整体。构成这个逻辑上的整体的这些数据库操作遵循：要么全部执行成功,要么全部不执行 。

# 开启一个事务
START TRANSACTION;
# 多条 SQL 语句
SQL1,SQL2...
## 提交事务
COMMIT;

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另外，关系型数据库（例如：MySQL、SQL Server、Oracle 等）事务都有 ACID 特性：

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2.8何为ACID特性

  1. 原子性（Atomicity） ： 事务是最小的执行单位，不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成，要么完全不起作用；

  2. 一致性（Consistency）： 执行事务前后，数据保持一致，例如转账业务中，无论事务是否成功，转账者和收款人的总额应该是不变的；

  3. 隔离性（Isolation）： 并发访问数据库时，一个用户的事务不被其他事务所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；

  4. 持久性（Durability）： 一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响。

2.9数据事务的实现原理

我们这里以 MySQL 的 InnoDB 引擎为例来简单说一下。

MySQL InnoDB 引擎使用 redo log(重做日志) 保证事务的持久性，使用 undo log(回滚日志) 来保证事务的原子性。

MySQL InnoDB 引擎通过 锁机制、MVCC 等手段来保证事务的隔离性（ 默认支持的隔离级别是 REPEATABLE-READ ）。

保证了事务的持久性、原子性、隔离性之后，一致性才能得到保障。