1 背景
面经总结第六篇–数据库。
下面的部分内容可能引用自其他师傅的文章，有的忘记引用了，侵删。
2 关系范式级别、事务的特性和事务并发操作引发的问题、封锁技术、和三级封锁协议
2.1 关系范式级别
1NF：表中的所有字段值都是不可分解的原子值
2NF：在1NF基础上满足非关键字段完全函数依赖于候选关键字段
3NF：在2NF基础上满足非关键字段不传递函数依赖于候选关键字段
BCNF：在3NF基础上消除候选关键字段对关键字段的部分和传递函数依赖
1NF是所有关系型数据库的最基本要求，实际环境常使用规范化理论分解成3NF，因为分解达到BCNF的算法能保证分解的无损连接性，但不一定能保证函数依赖保持，而分解达到3NF的算法既能保持无损连接又能保证函数依赖保持。
2.2 事务
事务的特性：ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)
事务并发操作引发的问题：丢失修改(写后写)、幻读(读写读)、读脏数据(写读回滚)
2.3 封锁技术
封锁技术：封锁是实现并发控制的一种机制，即事务T在对某个数据对象操作之前，先对其加锁。
共享锁(Share Lock)：S锁，又称读锁，用于所有只读数据操作。
S锁并非独占，允许多个并发事务对同一资源加锁，但加S锁的同时不允许加X锁，即资源不能被修改。S锁通常读取结束后立即释放，无需等待事务结束。
排他锁(Exclusive Lock)：X锁，又称写锁，表示对数据进行写操作。
X锁仅允许一个事务对同一资源加锁，且直到事务结束才释放，其他任何事务必须等到X锁被释放才能访问资源。
2.4 三级封锁协议
在运用X锁和S锁对数据对象加锁时，还需要约定一些规则，例如何时申请和释放X和S锁、持锁时间等，这些规则称为封锁协议。
① 一级封锁协议：事务T在修改数据R之前必须先对其加X锁，直到事务结束才释放。
② 二级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁，读完后即可释放S锁。
③ 三级封锁协议：一级封锁协议加上事务T在读取数据R之前必须先对其加S锁，直到事务结束才释放。
3 MySQL的索引类型、B+树比B树更适合索引、Hash索引和B+树区别
3.1 MySQL的索引类型
数据结构维度：B+树索引(所有数据存储在叶子节点，复杂度为Olog(n)，适合范围查询)；哈希索引(适合等值查询)
物理存储维度：聚集索引(以主键创建的索引，叶子节点存储的是表中的数据)；非聚集索引(以非主键创建的索引，叶子节点存储的是主键和索引列)
逻辑维度：
主键索引(一种特殊的唯一索引，不允许有空值)
普通索引(MySQL中基本索引类型，允许空值和重复值)
联合索引(多个字段创建的索引，使用时遵循最左前缀原则)
唯一索引(索引列中的值必须是唯一的，但是允许为空值)
空间索引(MySQL 5.7之后支持空间索引)
3.2 B+树比B树更适合索引
① B+树的磁盘读写代价更低：B+树的内部结点只存关键字不存数据，因而单个页可以存储更多的关键字，即一次性读入内存的关键字也就越多，磁盘的随机I/O读取次数相对就减少；
② B+树的查询效率更稳定：B+树的所有数据存储在叶子节点，查询复杂度为Olog(n)，B树所有节点都存储数据，查询复杂度为O(1)~Olog(n)；
③ B+树的查询效率更高：B+树叶子结点之间用链表有序连接，所以扫描全部数据只需扫描一遍叶子结点，而B树只能中序遍历所有节点，效率较低。
3.3 Hash索引和B+树区别
① B+树可以进行范围查询，Hash索引不能；
② B+树支持联合索引的最左侧原则，Hash索引不支持；
③ B+树支持order by排序，Hash索引不支持；
④ Hash索引在等值查询上比B+树效率更高，但是索引列的重复值很多的话引发Hash冲突导致效率降低；
⑤ B+树使用like进行模糊查询的时候，like后面（比如%开头）的话可以起到优化的作用，Hash索引根本无法进行模糊查询。
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/626943538
4 SQL语句格式、大表数据查询优化、删除数据
4.1 SQL语句格式
4.2 大表数据查询优化
① 优化SQL查询语句，应尽量避免全表扫描
② 调整数据结构的设计，对于经常访问的数据库表建立索引
③ Redis主从复制、读写分离、加缓存
④ 调整硬盘I/O，DBA可以将组成同一个表中的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间I/O负载均衡
4.3 删除数据
drop直接删除表
delete：删除表中部分数据，但需逐行删除，速度慢
truncate：删除表中全部数据，但保留表结构
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