如果大家遇到过上述类似的问题，说明需要指标库这样的一套指标管理工具来规范指标的定义与维护。
分页 方式1： select * from table order by id limit m, n; 该语句的意思为，查询m+n条记录，去掉前m条，返回后n条记录。无疑该查询能够实现分页功能 但是如果m的值越大，查询的性能会越低（越后面的页数，查询性能越低），因为MySQL同样需要扫描过m+n条记录。 方式2： select * from table where id > #max_id# order by id limit n; 该查询每次会返回n条记录，却无需像方式1扫描过m条记录，在大数据
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
在真实的业务中生成唯一数是常见的功能，也是面试必考题。今天说说在面试过程中面试官在问这个问题时最想得到怎样的答案。
1、 表级锁： 开销小， 加锁快 ； 不会出现死锁 ； 锁定粒度大 ， 发生锁冲突的概率最 高， 并发度最低。
关于之前有人提到的Python如何操控MySQL，其实很简单，以pymysql的库为例。
BDB、HEAP、ISAM、MERGE、MyISAM、InnoDB以及Gemeni，总共7种Mysql表类型
（1）表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最 高，并发度最低。
规范化模型分层、数据流向和主题划分，从而降低研发成本，增强指标复用性，并提高业务的支撑能力。
一般情况下我们创建的表对应一组存储文件，使用MyISAM存储引擎时是一个.MYI和.MYD文件，使用Innodb存储引擎时是一个.ibd和.frm（表结构）文件。
其他面试题类型汇总： Java校招极大几率出的面试题（含答案）—-汇总 几率大的网络安全面试题（含答案） 几率大的多线程面试题（含答案） 几率大的源码底层原理，杂食面试题（含答案） 几率大的Redis面试题（含答案） 几率大的linux命令面试题（含答案） 几率大的杂乱+操作系统面试题（含答案） 几率大的SSM框架面试题（含答案） 几率大的数据库（MySQL）面试题（含答案） 几率大的JVM面试题（含答案） 几率大的现场手撕算法面试题（含答案） 临时抱佛脚必备系列（含答案） 注：知识还在积累中，不能保证每个回答都满足各种等级的高手们，若发现有问题的话，本人会尽快完善。 ｡◕‿◕｡
在日常生活中，随机数实际上经常遇到，想丢骰子，抓阄，还有抽签。呵呵，非常简单就可以实现。那么在做程序设计，真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api，这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息，如内存，电压，物理信号等等，它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了，废话我就不说了。呵呵。
提示：使用哪一种引擎要根据需要灵活选择，一个数据库中多个表可以使用不同的引擎以满足各种性能和实际需求。使用合适的存储引擎将会提高整个数据库的性能。
mysql基本架构组成：客户端，Server层和存储引擎层。其中，只有Server层和存储引擎层是属于Mysql。
原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
一、基本概念 ---- 1.主键、外键、超键、候选键 超键：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键。一个属性可以为作为一个超键，多个属性组合在一起也可以作为一个超键。超键包含候选键和主键。 候选键：是最小超键，即没有冗余元素的超键。 主键：数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。 外键：在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键。 2.为什么用自增列作为主键 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY
介绍了为什么MySQL使用B+TREE 而 MongoDB使用B-TREE
一、MySQL基础知识 MySQL 是一个真正的多用户、多线程 SQL 数据库服务器。 SQL（结构化查询语言）是世界上最流行的和标准化的数据库语言。MySQL 主要目标是快速、健壮和易用。 数据库库管理系统（DBMS）的功能：数据定义、数据库操作、数据库运行管理、数据组织，存储和管理、数据库的简历和维护、其他功能。 DBMS一般分为3类：关系数据库系统（RDMS）、面向对象数据库系统（OODMS）和对象关系数据库系统（ORDMS）。 数据库的三级模式和两级映射（保证数据库中的数据具有较高的逻辑独立性和物理
无论是做PHP开发还是做JAVA开发甚至前端开发，只要是开发，面试的时候都必考数据库。为什么前端也要考数据库？因为数据库课程是计算机的基础课程，同样的基础课程还有操作系统，数据结构。只要写代码就永远跳不出这三门基础课。
答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access 等。
这里把自己学的mysql数据库的知识总结一下，当是给自己复习一遍，也是方便以后查询
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序个规则。
NO ACTION：在父表进行更新/删除时，首先检查记录是否存在外键，存在则不允许删除/更新。（与RESTRICT行为一致）
Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
在如今的电商项目中，随着业务系统的数据量日益增大，数据存储能力逐渐成为影响系统性能的瓶颈。而关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来，我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样，而且字段类型要“相容”（一致）；union和union all的区别是,union会自动去重，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
将数据看做一个二维表格，数据可以通过行号+列号唯一确定，其数据结构类似 Excel 表；
作者丨butterfly100，原文地址：https://dwz.cn/f2lwUKQF
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘I/O也很可能出现压力，会导致很多问题。
1.常见的关系型数据库管理系统产品有？ 答：Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、Access等。 2.SQL语言包括哪几部分？每部分都有哪些操作关键字？ 答：SQL语言包括数据定义(DDL)、数据操纵(DML),数据控制(DCL)和数据查询（DQL）四个部分。 数据定义：Create Table,Alter Table,Drop Table, Craete/Drop Index等 数据操纵：Select ,insert,update,delete, 数
一般大家对数据库事务的了解可能停留在事务的ACID特性以及事务4种不同的隔离级别层面上，而对于事务 4 种不同隔离级别如何实现了解相对较少。
当数据库中多个事务并发存取同一数据的时候，若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。MySQL锁机制的基本工作原理就是，事务在修改数据库之前，需要先获得相应的锁，获得锁的事务才可以修改数据；在该事务操作期间，这部分的数据是锁定，其他事务如果需要修改数据，需要等待当前事务提交或回滚后释放锁。
最近在做一个批量数据导入到MySQL数据库的功能，从批量导入就可以知道，这样的数据在插入数据库之前是不会进行重复判断的，因此只有在全部数据导入进去以后在执行一条语句进行删除，保证数据唯一性。
1. 如何设计一个高并发的系统 ① 数据库的优化，包括合理的事务隔离级别、SQL语句优化、索引的优化 ② 使用缓存，尽量减少数据库 IO ③ 分布式数据库、分布式缓存 ④ 服务器的负载均衡 2. 锁的优化策略 ① 读写分离 ② 分段加锁 ③ 减少锁持有的时间 ④ 多个线程尽量以相同的顺序去获取资源 等等，这些都不是绝对原则，都要根据情况，比如不能将锁的粒度过于细化，不然可能会出现线程的加锁和释放次数过多，反而效率不如一次加一把大锁。这部分跟面试官谈了很久 3. 索引的底层实现原理和优化 B+树，经过优化
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在容量、性能、可用性和运维成本这三方面难于满足海量数据场景。在单库单表数据量超过一定容量水位的情况下，索引树层级增加，磁盘 IO 也很可能出现压力，会导致很多问题。
在MySQL中，ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是确保数据准确性和可靠性的四大支柱。这些原则共同构成了事务管理的基石，保障了我们的数据不仅仅是存储的，更是安全、准确、可靠的。本文将带你深入浅出地探索MySQL中的ACID原则，揭示它们如何共同作用，确保数据库的健康运行。
在数据库中对表中的数据进行限制，保证数据的正确性、有效性和完整性。一个表如果添加了约束，不正确的数据将无法插入到表中。约束在创建表的时候添加比较合适。
truncate和不带where子句的delete,以及drop都会删除表内的数据
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