随着技术的进步和发展,面试官们对面试者的要求越来越高,现在只要是后端开发的职位,面试肯定会问数据库的相关知识,而mysql作为目前最为流行的免费的关系型数据库管理技术,面试时问到与之相关的问题也就不足为奇了。
create table table1(id int,name varchar(10))
create table table2(id int,score int)
insert into table1 select 1,'lee'
insert into table1 select 2,'zhang'
insert into table1 select 4,'wang'
insert into table2 select 1,90
insert into table2 select 2,100
insert into table2 select 3,70
如表
-------------------------------------------------
table1 | table2 |
-------------------------------------------------
id name |id score |
1 lee |1 90|
2 zhang| 2 100|
4 wang| 3 70|
-------------------------------------------------
以下均在查询分析器中执行
一、外连接
1.概念:包括左向外联接、右向外联接或完整外部联接
2.左连接:left join 或 left outer join
(1)左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行,而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行,则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值(null)。
(2)sql 语句
select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
------------------------------
注释:包含table1的所有子句,根据指定条件返回table2相应的字段,不符合的以null显示
3.右连接:right join 或 right outer join
(1)右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行,则将为左表返回空值。
(2)sql 语句
select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
NULLNULL370
------------------------------
注释:包含table2的所有子句,根据指定条件返回table1相应的字段,不符合的以null显示
4.完整外部联接:full join 或 full outer join
(1)完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行,则整个结果集行包含基表的数据值。
(2)sql 语句
select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
NULLNULL370
------------------------------
注释:返回左右连接的和(见上左、右连接)
二、内连接
1.概念:内联接是用比较运算符比较要联接列的值的联接
2.内连接:join 或 inner join
3.sql 语句
select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
------------------------------
注释:只返回符合条件的table1和table2的列
4.等价(与下列执行效果相同)
A:select a.*,b.* from table1 a,table2 b where a.id=b.id
B:select * from table1 cross join table2 where table1.id=table2.id
(注:cross join后加条件只能用where,不能用on)
三、交叉连接(完全)
1.概念:没有 WHERE 子句的交叉联接将产生联接所涉及的表的笛卡尔积。第一个表的行数乘以第二个表的行数等于笛卡尔积结果集的大小。(table1和table2交叉连接产生3*3=9条记录)
2.交叉连接:cross join (不带条件where...)
3.sql语句
select * from table1 cross join table2
-------------结果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang190
4wang190
1lee2100
2zhang2100
4wang2100
1lee370
2zhang370
4wang370
------------------------------
注释:返回3*3=9条记录,即笛卡尔积
4.等价(与下列执行效果相同)
A:select * from table1,table2
7、数据库范式
1) 第一范式(1NF)
在任何一个关系数据库中,第一范式(1NF)是对关系模式的基本要求,不满足第一范式(1NF)的数据库就不是关系数据库。
所谓第一范式(1NF)是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项,同一列中不能有多个值,即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性,就可能需要定义一个新的实体,新的实体由重复的属性构成,新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式(1NF)中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之,第一范式就是无重复的列。
2 )第二范式(2NF)
第二范式(2NF)是在第一范式(1NF)的基础上建立起来的,即满足第二范式(2NF)必须先满足第一范式(1NF)。第二范式(2NF)要求数据库表中的每个实例或行必须可以被惟一地区分。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的惟一标识。这个惟一属性列被称为主关键字或主键、主码。
第二范式(2NF)要求实体的属性完全依赖于主关键字。所谓完全依赖是指不能存在仅依赖主关键字一部分的属性,如果存在,那么这个属性和主关键字的这一部分应该分离出来形成一个新的实体,新实体与原实体之间是一对多的关系。为实现区分通常需要为表加上一个列,以存储各个实例的惟一标识。简而言之,第二范式就是非主属性非部分依赖于主关键字。
3 )第三范式(3NF)
满足第三范式(3NF)必须先满足第二范式(2NF)。简而言之,第三范式(3NF)要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。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。简而言之,第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。(我的理解是消除冗余)
8、数据库优化的思路
这个我借鉴了慕课上关于数据库优化的课程。
一、SQL语句优化
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。
2)应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,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 is null
可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:
select id from t where num=0
3)很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择
4)用Where子句替换HAVING 子句 因为HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤
二、索引优化
看上文索引
三、数据库结构优化
1)范式优化: 比如消除冗余(节省空间。。)
2)反范式优化:比如适当加冗余等(减少join)
3)拆分表: 分区将数据在物理上分隔开,不同分区的数据可以制定保存在处于不同磁盘上的数据文件里。这样,当对这个表进行查询时,只需要在表分区中进行扫描,而不必进行全表扫描,明显缩短了查询时间,另外处于不同磁盘的分区也将对这个表的数据传输分散在不同的磁盘I/O,一个精心设置的分区可以将数据传输对磁盘I/O竞争均匀地分散开。对数据量大的时时表可采取此方法。可按月自动建表分区。
4)拆分其实又分垂直拆分和水平拆分: 案例: 简单购物系统暂设涉及如下表: 1.产品表(数据量10w,稳定) 2.订单表(数据量200w,且有增长趋势) 3.用户表 (数据量100w,且有增长趋势) 以mysql为例讲述下水平拆分和垂直拆分,mysql能容忍的数量级在百万静态数据可以到千万 垂直拆分:解决问题:表与表之间的io竞争 不解决问题:单表中数据量增长出现的压力 方案: 把产品表和用户表放到一个server上 订单表单独放到一个server上 水平拆分: 解决问题:单表中数据量增长出现的压力 不解决问题:表与表之间的io争夺
方案: 用户表通过性别拆分为男用户表和女用户表 订单表通过已完成和完成中拆分为已完成订单和未完成订单 产品表 未完成订单放一个server上 已完成订单表盒男用户表放一个server上 女用户表放一个server上(女的爱购物 哈哈)
四、服务器硬件优化
这个么多花钱咯!
9、存储过程与触发器的区别
触发器与存储过程非常相似,触发器也是SQL语句集,两者唯一的区别是触发器不能用EXECUTE语句调用,而是在用户执行Transact-SQL语句时自动触发(激活)执行。触发器是在一个修改了指定表中的数据时执行的存储过程。通常通过创建触发器来强制实现不同表中的逻辑相关数据的引用完整性和一致性。由于用户不能绕过触发器,所以可以用它来强制实施复杂的业务规则,以确保数据的完整性。触发器不同于存储过程,触发器主要是通过事件执行触发而被执行的,而存储过程可以通过存储过程名称名字而直接调用。当对某一表进行诸如UPDATE、INSERT、DELETE这些操作时,SQLSERVER就会自动执行触发器所定义的SQL语句,从而确保对数据的处理必须符合这些SQL语句所定义的规则。
原文地址:https://www.cnblogs.com/frankielf0921/p/5930743.html
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