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数据库+消息队列

2020-04-21 10:39:43   1  举报

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AI智能生成

数据库常用语法，及面试常考题

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数据库

作者其他创作

大纲/内容

数据库架构

如何设计一个关系型数据库

程序： 存储管理、缓存机制、SQL解析、日志管理、权限管理、容灾机制、索引管理、锁管理 文件系统-存储的硬件

<ol><li>**为什么要使用索引？</li></ol>避免全表扫描，提升检索效率 <ol><li>**什么样的信息能成为索引？</li></ol>主键、唯一键和普通键 <ol><li>**索引的数据结构？</li></ol>二叉查找树建立二分查找 B-树、B+树、Hash结构 <ol><li>**密集索引和稀疏索引和区别？</li></ol>密集索引每个搜索码都对应一个索引项 稀疏索引只为部分搜索码建立索引项

关系型数据库

存储形式为行、列的表类型，Oracle、DB2、Microsoft SQL Server、MySQL

非关系型数据库

key-value形式：Hbase、Redis、MongoDB

InnoDB

若存在主键，该主键为密集索引 若不存在，该表第一个唯一非空索引则为密集索引 若不满足，该表则会存在一个隐藏的密集索引

索引模块衍生问题

优化慢查询SQL： 1、根据慢日志定位慢SQL 2、使用explain分析SQL 3、修改SQL或者尽量走索引

查询慢日志： show variables like '%quer%';    show status like '%slow_queries%'; # 查询慢请求状态 set global slow_query_log = on;  # 打开慢查询日志 set global long_query_time = 1; # 设置超时时间

explain + 查询SQL;

关键字：type： 如果为index 和all 表示为全表扫描

关键字：extra： 如果为using filesort 和 using temporary 表示无法使用索引

加索引： alter table 表名 add index idx_name(列名);

索引的最左匹配原则成因： 最左优先，以最左边的为起点任何连续的索引都能匹配上。同时遇到范围查询(>、<、between、like)就会停止匹配。

索引是建立的越多越好吗？ 数据量小的表不需要建立索引，增加索引会产生额外的开销 数据变更需要维护索引，更多的索引需要占用更多的资源 更多索引需要更多的空间

索引分类

唯一索引

主键索引

联合索引

全文索引

常用SQL语句

条件查询

关联查询

分组查询

逻辑关键字

函数

SQL优化

表结构索引优化

查看慢日志

explain查看执行计划

优化SQL语句

SQL语句优化

MySQL参数优化

硬件及系统配置

数据库事务

四大特性：ACID 原子性 一致性 隔离性 持久性

查询隔离级别：select @@tx_isolation; 更改事务隔离级别：set session transaction

问题：脏读、不可重复读、幻读 隔离级别：未提交读、已提交读、可重复度、串行化。 1、事务的特性：原子性、一致性、隔离性、持久性 2、多事务同时执行的时候，可能会出现的问题：脏读、不可重复读、幻读 3、事务隔离级别：未提交读、已提交读、可重复读、串行化 4、不同事务隔离级别的区别： 未提交读：一个事务还未提交，它所做的变更就可以被别的事务看到 已提交读：一个事务提交之后，它所做的变更才可以被别的事务看到---oracle数据库 可重复读：一个事务执行过程中看到的数据是一致的。未提交的更改对其他事务是不可见的---MySQL 串行化：对应一个记录会加读写锁，出现冲突的时候，后访问的事务必须等前一个事务执行完成才能继续执行

事务隔离级别越高，串行化越严重，这样就降低了事务的并发度，

having  group by   sum(case when sign_in = 1 then 1 else 0 end)as chuqinNum,

消息队列

使用场景

应用解耦合

服务通信

削峰填谷

消息广播

消息协议

JMS

java平台消息记录

AMQP

客户端应用和消息中间件服务器的高级消息

常用队列

RabbitMQ

kafka

SQL语句优化

<ol><li>查询语句无论是使用哪种判断条件等于、小于、大于， WHERE 左侧的条件查询字段不要使用函数或者表达式</li><li>使用 EXPLAIN 命令优化你的 SELECT 查询，对于复杂、效率低的 sql 语句，我们通常是使用 explain sql 来分析这条 sql 语句，这样方便我们分析，进行优化。</li><li>当你的 SELECT 查询语句只需要使用一条记录时，要使用 LIMIT 1</li><li>不要直接使用 SELECT *，而应该使用具体需要查询的表字段，因为使用 EXPLAIN 进行分析时，SELECT * 使用的是全表扫描，也就是 type = all。</li><li>为每一张表设置一个 ID 属性</li><li>避免在 WHERE 字句中对字段进行 NULL 判断</li><li>避免在 WHERE 中使用 != 或 <> 操作符</li><li>使用 BETWEEN AND 替代 IN</li><li>为搜索字段创建索引</li><li>选择正确的存储引擎，InnoDB 、MyISAM 、MEMORY 等</li><li>使用 LIKE %abc% 不会走索引，而使用 LIKE abc% 会走索引</li><li>对于枚举类型的字段(即有固定罗列值的字段)，建议使用ENUM而不是VARCHAR，如性别、星期、类型、类别等</li><li>拆分大的 DELETE 或 INSERT 语句</li><li>选择合适的字段类型，选择标准是尽可能小、尽可能定长、尽可能使用整数。</li><li>字段设计尽可能使用 NOT NULL</li></ol>