12数据库
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1 知识点汇总2 知识点详解关系型数据库Oracle功能强大,缺点贵MySQL互联网行业中最流行的数据库MariaDBMySQL的分支,由开源社区维
1 知识点汇总
2 知识点详解
关系型数据库
- Oracle
- 功能强大,缺点贵
- MySQL
- 互联网行业中最流行的数据库
- MariaDB
- MySQL的分支,由开源社区维护
- PostgreSQL
- 类似于Oracle的多进程模型,可支持高并发的应用场景,几乎支持所有SQL标准,适合严格的企业应用场景
NoSQL(Not Only SQL)
- Redis
- 适用于数据变化快,数据大小可预测的场景
- MongoDB
- 基于分布式文件存储的数据库
- 将数据存储为一个文档,数据结构由键值对组成
- 适用于表结构不明确,数据结构不断发生变化的场景
- 不适合有事务和复杂查询的场景
- Hbase
- 是在hdfs(Hadoop Distributed File System hadoop分布式文件系统)中分布式面向列的数据库,类似于Google的Bigtable
- 可提供快速随机访问海量结构化数据,在表中由行排序,一个表中有多个列族,每个列族有任意数量的列
- 依赖于hdfs,可以实现海量数据的可靠存储,适用于数据量大,写多读少,不需要复杂查询的场景
- Cassandra
- 高可靠大规模分布式存储系统
- 支持分布是的结构化K-V存储
- 以高可用为主要目标
- 适合写多场景,简单查询,不适合数据统计
- Pika
- 提供大容量类Redis的存储服务
- 兼容Redis的五种数据结构的大部分命令
- 使用磁盘存储,解决Redis存储成本问题
NewSQL
- TiDB
- 开源分布式关系型数据库
- 几乎完全兼容MySQL
- 支持水平弹性扩展,ACID事务,标准SQL,MySQL语法和MySQL协议
- 具有数据强一致性的高可用性
- 既适合在线事务处理,也适合在线分析处理
- OceanBase
- 蚂蚁金服所有,满足金融级数据可靠性以及数据一致性要求的数据库系统
- 以商业化不再开源
数据库范式
范式级别越高,对数据表要求的越严格
- 第一范式(最低)
- 要求表中的字段不可再拆分
- 第二范式
- 在满足第一范式的基础上,要求每条记录由主键唯一区分,记录中的所有属性都依赖与主键
- 第三范式
- 在满足第二范式的基础上,要求所有属性直接依赖于主键,不允许间接依赖
- 巴斯-科德范式(一般满足至此即可)
- 在满足第三范式的基础上,要求联合主键的各字段之间互不依赖
事务分类
- 扁平事务:所有操作都在同一层次(日常使用最多).缺点:不能提交事物的某一部分
- 带保存点的扁平事务:在事务中插入保存点,失败回滚时,可回滚至任意保存点,而不是回滚整个事务
- 链事务:可看作上一事务的变种,事务提交时会将上下文隐式传递给下一个事务,事务失败时,回滚至最近的事务
- 嵌套事务:由上层事务和子事务组成,类似树形结构.顶层事务负责逻辑处理,子事务负责具体操作.子事务提交后需等待上层事务提交才算完成,若上层事务回滚,则所有子事务回滚
- 分布式事务:分布式环境中的扁平化事务
- XA规范:保证强一致性的刚性事务方案
- 两段式提交
- 需要事务协调者保证,事务参与者都完成第一阶段的事务准备阶段.当都准备完成则通知事务参与者进行下一阶段事务.(类似于Java中的countdownlatch和cyclicbarruer)
- 在一个进程发生故障时,会有较长时间的阻塞
- 三段式提交
- 增加PreCommit环节,减少两段式提交中的阻塞时间
- TCC:满足最终一致性的柔性事务方案
- 对每个操作都注册确认和补偿操作
- try阶段:检测业务系统,预留资源
- confirm阶段:确认提交
- cancel阶段:业务执行错误时执行回滚,释放预留资源
- 消息事务:消息一致性方案
- 将本地操作与消息发送封装在一个事务中,保证本地操作与消息发送要么都成功,要么都失败
- 下游应用收到收到消息执行对应操作
MySQL
索引
可大幅增加数据库的查询性能,适合读多写少的场景
代价:需要额外空间保存索引,插入更新删除时,由于更新索引增加额外的开销
- 索引类型
- 唯一索引
- 索引列中的值唯一,允许出现空值
- 主键索引
- 特殊的唯一索引不允许出现空值
- 普通索引
- 索引列中的值不唯一
- 联合索引
- 多个列按顺序组成索引,相同列不同顺序为不同索引
- 全文索引
- 只能在char varchar text等类型使用
- 索引实现
- B-Tree
- 最常用
- R-Tree
- 用于处理多维数据的数据结构,可对地理数据进行空间索引
- Hash
- 效率比B-Tree高,不支持范围查找,排序等功能
- FullText
- 适用于全文索引
MySQL调优
- 表结构与索引
- 分库分表,读写分离
- 为字段选择合适的数据类型
- 将字段多的表分拣成多个表,增加中间表
- 混合范式与反范式,适当冗余
- 为查询创建必要索引,但避免滥用
- 尽可能地是以哦那个NOT NULL
- SQL语句优化
- 寻找最需要优化的语句:分析慢查询日志
- 使用频繁或效率最低的
- 利用查询工具:explain,profile
- 避免使用SELECT *, 只取需要的列
- 尽可能使用prepared statements
- 使用索引扫描来排序
- MySQL参数优化
- 硬件及系统配置
从1到4优化成本增加,优化效果降低
考察点
- 了解数据库的基本原理,数据库的特点
- 理解数据库事务的ACID特性和隔离级别
- 掌握常用的MySQL语句和常用函数
- 了解MySQL数据库不同引擎多的特点以及不同类型的索引实现
3 面试题整理
- 数据库查询速度慢，如何优化？
- 什么情况会导致索引失效？
- 数据库事务有哪些特征？事务的隔离级别有哪几种？
- 如何对 SQL 语句进行优化？
