事務
事務的四個特性(ACID):
原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)
- (1)原子性
所要操作要么全部提交成功,要么全部失敗回滾。
- (2)一致性
保證資料庫中的資料操作前後的一致性。 (例如使用者多個帳戶之間的轉賬,但是使用者的總金額是不變的)
- (3)隔離性
隔離性要求一個事務對資料庫中資料的修改,在未提交完成前對於其它事務是不可見的。 (即事務之間要串行執行)
在SQL標準中定義了四種隔離性:(下面隔離性是由低到高,並發性由高到低)
1)未提交讀取最低的隔離等級,允許其他交易看到沒有提交的數據,會導致髒讀。
2)已提交讀
由於資料庫是讀寫分離,事務讀取的時候獲取讀鎖,但是在讀完之後立即釋放,釋放讀鎖之後,就可能被其他事務修改數據,再進行讀是就發現前後讀取資料的結果不同,造成不可重複讀。 (讀鎖不需要事務提交後釋放,而寫鎖需要事務提交後釋放)
3)可重複讀
所有被select獲取的資料都不能被修改,這樣就可以避免一個事務前後讀取不一致的情況。但沒有辦法控制幻讀,因為這個時候其他事務不能更改所選的數據,但是可以增加數據;
4)可串行化
所有事務一個接著一個執行,這樣可以避免幻讀,對於基於鎖來實現並發控制的資料庫來說,串行化要求在執行範圍查詢的時候,需要獲取範圍鎖,如果不是基於鎖實現並發控制的資料庫,則檢查到有違反串行操作的事務時,需回滾該事務。
總結:四個等級逐漸增強,每個等級解決問題,事務等級越高,效能越差,大多數環境下(read committed就可以用了)
隔離等級 ⃀ ⃀髒 提交讀取(read uncommitted) 可能 可能 可能
已提交讀取(read committed) 不可能 可能 ⃀rep
可串列化(serializable) 不可能 不可能 不可能
總結:未提交讀取會造成髒讀—>已提交讀取解決臟讀,但會造成不可重複讀取—>可重複讀取解決讀取結果前後不一致的情況,但是造成幻讀(以前沒有,現在有)— >可串行化解決了幻讀,但是增加很多範圍鎖,可能會造成鎖超時;
(4)持久性一旦事務提交,則其所做的修改就會永久保存到數據庫中,此時即使系統崩潰,已提交的修改資料也不會遺失。
臟讀、不可重複讀和幻讀
(1)臟讀(針對回滾的操作):事務T1更新了一行記錄的內容,但是並沒有提交所做的修改,事務T2讀取更新後的行,然後T1執行了回滾操作,取消了剛才所做的修改。現在T2讀取的行數就無效了(一個事務讀取了另一個事務);
(2)不可重複讀取(針對修改的操作):事務T1讀取了一行記錄,緊接著T2修改了T1剛才讀取的那一行記錄,然後T1又再讀這行記錄,發現與剛才讀取的結果不同。
(3)幻讀(針對更新的操作):事務T1讀取一條指定的where子句所傳回的結果集,然後T2事務新插入一行記錄,這行記錄恰好可以滿足T1所使用的查詢條件。然後T1再次對錶進行檢索,但又看到了T2插入的資料。 (第一次沒看到,第二次看到了)
索引
2.1 資料庫索引的優缺點以及何時資料庫索引失效?
索引的特點
(1)可以加快資料庫的檢索速度;
(2)只能創建在表上,不能創建到視圖上;(3)既可以直接創建又可以間接創建;
(4 )可以在最佳化隱藏中使用索引;
(5)使用查詢處理器執行sql語句,在一個表上,一次只能使用一個索引。
索引的優點
(1)建立唯一性索引,確保資料庫表中每一行資料的唯一性;
(2)大幅加快資料的檢索速度,這是建立索引的最主要原因;
(3)加速資料庫表之間的鏈接,特別是在實現資料庫的參考完整性方面特別有意義;
(4)在使用分組和排序子句進行檢索時,同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間;
(5)通過使用索引,可以在查詢中使用最佳化隱藏器,提高系統的效能;
索引的缺點
(1)建立索引和維護索引要耗費時間,這種時間隨著數量的增加而增加;
(2)索引需要佔用實體空間,除了資料表佔用資料空間之外,每個索引還要佔用一定的實體空間,如果建立聚集索引,那麼需要的空間就會更大;
(3)當對資料表中的資料進行增加、刪除和修改的時候,索引也需要維護,降低資料維護的速度;
索引分類
(1)普通索引(它沒有任何限制。)
(2)唯一性索引(索引列的值必須唯一,但允許有空值。 ( 5)聚集索引依照每張表的主鍵建構一顆B+樹,並且葉節點中存放著整張表的行記錄數據,因此也讓聚集索引的葉節點成為數據頁。
(6)非聚集索引(輔助索引)(頁節點不存放一整行記錄)。
索引失效
(2)Like查詢是以%開頭,例如SELECT * FROM mytable WHEREt Name like'%admin';
(3)如果列類型是字串,那一定要在條件中使用引號引起來,否則不會使用索引;
各引擎支援索引:(核心弄清楚B-Tree索引)
索引 MyISAM索引 InnoDB索引 Memonry ⃀⃀⃀⃀⃀⃀⃀⃀⃀⃀ 支援
Hash索引 不支援 不支援 支援R-Tree12 Full-text索引 不支援 暫不支援 不支援
資料庫中的索引結構?什麼情況下適合建索引?
資料庫中的索引結構?
因為在使用二元樹的時候,由於二元樹的深度過大而造成I/O讀寫過於頻繁,進而導致查詢效率低下。因此採用多路樹結構,B樹的各種操作能使B樹保持在較低的高度。
- 1.樹中每個結點最多含有m個孩子(m>=2);
- 2.除根結點和葉子結點外,其他每個結點至少有(ceil(m/2))個孩子(其中ceil(x)是一個取上限的函數);- 3.根結點至少有2個孩子(除非B樹只包含一個結點:根結點);
- 4.所有葉子結點都出現在同一層,葉子結點不包含任何關鍵字資訊(可以看做是外部結點或查詢失敗的結點,指向這些結點的指針都為null);(註:葉子結點只是沒有孩子和指向孩子的指針,這些結點也存在,也有元素,類似紅黑樹中,每一個null指針即當做葉子點結建立索引;
(2)在union等集合操作的結果集字段上建立索引,其建立索引的目的同上;
(3)為經常用作查詢選擇的字段,建立索引;
(4)在經常用在做表格連結的屬性上,建立索引;
(5)考慮使用索引覆蓋,對資料很少被更新的表,如果使用者經常只查詢其中的幾個字段,可以考慮在這幾個字段上建立索引,從而將表的掃描改變為索引的掃描。
Mysql語法順序
即當sql中存在下面的關鍵字時,它們要保持這樣的順序:
select[distinct]、from、join(如left join)、on、where、group by、having、union、 order by、limit;
Mysql執行順序
即執行時sql依照下面的順序執行:
from、on、join、where、group by、having、select、distinct、union、group by
⃠
⃠ by和聚合函數一起使用,例如:
select a.Customer,sum(a.OrderPrice) from orders a where a.Customer='Bush' or a.Customer = 'Adams' group by a.Customer
實作多表查詢(內連結)
select u.uname,a.addr from lm_user u inner join lm_addr a on u.uid = a.uid;
使用select from where同樣可以實作
查看預存程序
show procedure status like 'procedure_bill';
在MySQL資料庫建立多對多的資料表關係
在資料庫中,如果對多的資料庫中關係,如:“學生表和課程表”,一個學生可以選多門課,一門課也可以被多個學生選;根據數據庫的設計原則,應當形成第三張關聯表。
步驟1:建立三張資料表Student ,Course,Stu_Cour/**学生表*/CREATE TABLE Student ( stu_id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(30), age INT , class VARCHAR(50), address VARCHAR(100),PRIMARY KEY(stu_id) ) /*学生课程表*/CREATE TABLE Course( cour_id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(50), CODE VARCHAR(30),PRIMARY KEY(cour_id) ) /**学生课程关联表*/CREATE TABLE Stu_Cour( sc_id INT AUTO_INCREMENT, stu_id INT , cour_id INT,PRIMARY KEY(sc_id) )
/*添加外键约束*/ ALTER TABLE Stu_Cour ADD CONSTRAINT stu_FK1 FOREIGN KEY(stu_id) REFERENCES Student(stu_id); ALTER TABLE Stu_Cour ADD CONSTRAINT cour_FK2 FOREIGN KEY(cour_id) REFERENCES Course(cour_id);
完成建立!
註:為已經新增好的資料表新增外鍵:
-語法:alter table 表名add constraint FK_ID foreign key(你的外鍵欄位名稱) REFERENCES 外觀表名(對應的表的主鍵欄位名稱);範例: alter table tb_active add constraint FK_ID foreign key(user_id) REFERENCES tb_user(id);
SQL最佳化
NO SQL 資料庫
常用的資料庫有哪些? Redis用過麼?
常用的關聯式資料庫:
Mysql、SQLServer、Oracle常用的無模式資料庫:
Mysql、SQLServer、Oracle
常用的無模式資料庫:
MongoDB, Merncached,Redis…
Redis
(1)Redis是一個速度非常快的非關聯式資料庫,可以儲存非常快的鍵(Key )與5種不同類型的值(value)之間的映射,可以將儲存在記憶體中的鍵值對資料持久化到硬碟中。
(2)與Merncached相比
1)兩者都可以用於儲存鍵值映射,彼此效能也相差無幾;
2)redis能夠自動以兩種不同的方式將資料寫入硬碟;
3)redis除了能儲存普通的字串鍵之外,還可以儲存其他4種資料結構,merncached只能儲存字串鍵;
4)redis既能作主資料庫,也可以作為其他儲存系統的輔助資料庫;
資料庫引擎(儲存引擎)
引擎是什麼?
當你訪問資料庫時,不管是手動訪問,還是程式訪問,都不是直接讀寫資料庫文件,而是透過資料庫引擎去存取資料庫檔案。
以關聯式資料庫為例,你發SQL語句給資料庫引擎,資料庫引擎解釋SQL語句,提取出你需要的資料回傳給你。因此,對訪客來說,資料庫引擎就是SQL語句的解釋器。
MYISAM和InnoDB引擎的差別
主要區別:
- (1)MYISAM 是非事務安全型的,而InnoDB是事務安全型;
- (2)NYISAM鎖的粒徑是表級鎖,而InnoDB支援行級鎖;
- (3)MYISAM支援全文本索引,而InnoDB不支援全文索引
- (4)MYISAM相對簡單,所以在效率上要優於InnoDB,小型應用可以考慮使用MYISAM;
- (5)MYISAM表格是保存成檔案的形式,在跨平台的資料轉移中使用MYISAM儲存會省去不少的麻煩;
- (6)InnoDB表比MYISAM表更安全,可以在保證資料不遺失的情況下,切換非事務表到事務表;
應用場景:
- (1)MYISAM管理非事務表,它提供高速儲存和檢索,以及全文搜尋能力,如果應用程式中需要執行大量的select查詢,那麼MYISAM是更好的選擇。
- (2)InnoDB用於事務處理應用程序,具有眾多特性,包括ACID事務支援。如果應用程式中需要執行大量的insert或update操作,則應該使用innodb,這樣可以提高多使用者並發操作的效能。
其他
資料庫中的範式有哪些
目前關係資料庫有6種範式:第一範式{1NF},第二範式{2NF},第三範式{3NF},巴斯— },第四範式{4NF},第五範式{5NF,又稱完美範式}。滿足最低要求的範式是第一個範式。在第一範式的基礎上進一步滿足更多規範要求的稱為第二範式{2NF},其餘範式依次類推,一般來說,資料庫只需滿足第三範式(3NF)就OK了。
範式:
(1)1NF:確保每列保持原子性;
(2)2NF:確保表中的每列都和主鍵相關(聯合主鍵);
(3)3NF:確保表中的每列都和主鍵直接相關(外鍵);
(4)BCNF:在1NF基礎上,任何非主屬性不能對主鍵子集依賴(在3NF基礎上消除對主碼子集的依賴);
(5)4NF:要求刪除同一表內的多對多關係;
(6)5NF:從最終結構重新建立原始結構;