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关系的三个范式是什么?

第一范式(1NF):用来确保每列的原子性,要求每列都是不可再分的最小数据单元
概括:表中的每一列都是不可分割的最小原子值,且每一行都是唯一的。
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第二范式(2NF):在第一范式的基础上更进一层,要求表中的每列都和主键相关,即要求实体的唯一性。如果一个表满足第一范式(每一列都是不可再分的数据单元),并且除了主键以外的其它列全部都依赖于该主键,那么该表满足第二范式。
概括:满足 1NF,且所有非主键列完全依赖于主键。
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第三范式(3NF):在第二范式的基础上更进一层,第三范式确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关,即限制列的冗余性。如果一个关系满足第二范式(表中的每列都和主键相关),且除了主键以外的其他列都依赖于主键列,列和列之间不存在依赖关系,则满足第三范式。
概括:满足 2NF,且所有非主键之间不存在传递依赖。
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MySQL 中 char 和 varchar 的区别是什么?

一句话概括:CHAR固定长度的字符串类型,适合存储长度固定的数据,存储空间固定;VARCHAR可变长度的字符串类型,适合存储长度不固定的数据,存储空间根据实际内容动态分配。

具体来说:

  • CHAR 字段的最大长度为 255 字符,而 VARCHAR 字段的最大长度为 65535 字符。【如果定义 CHAR(10),无论存储的字符串长度是多少,MySQL 都会分配 10 个字符的存储空间,如果实际存储的字符串小于定义长度,MySQL 会用空格填充;而对于 VARCHAR(10),实际存储的字符串长度是多少,MySQL 就分配多少空间(额外需要 1 ~ 2 个字节存储字符串的长度信息),不会用空格填充剩余空间】
  • 补充:VARCHAR(10) 最多只能存储 10 个字符。如果尝试存储长度大于 10 的字符串,MySQL 会根据 SQL 模式决定是报错(严格模式)还是截断数据(非严格模式)。在 MySQL 中,VARCHAR(10) 中的 10 是必须指定的,不能忽略。VARCHAR 是一种可变长度的字符串类型,但它需要一个明确的最大长度限制,以便 MySQL 知道该字段最多可以存储多少字符。
  • CHAR 类型如果存的数据量小于最大长度,剩余的空间会使用空格填充,因此可能会浪费空间,所以 CHAR 类型适合存储长度固定的数据,这样不会浪费空间,效率还比 VARCHAR 略高;VARCHAR 类型如果存到数据量小于最大长度,剩余的空间会留给别的数据使用,所以 VARCHAR 类型适合存储长度不固定的数据,这样虽然没有 CHAR 存储效率高,但至少不会浪费空间。【CHAR 的存储效率高,但是可能浪费空间;VARCHAR 的存储效率不如 CHAR,但不会浪费空间;CHAR 适合存储定长数据,VARCHAR 适合存储变长数据】
  • CHAR 类型的查找效率高,VARCHAR 类型的查找效率低。【由于 CHAR 是固定长度,MySQL 在读取数据时可以直接计算出每一行的偏移量,访问速度更快,故 CHAR 不需要额外的计算来解析字符串的实际长度;而由于 VARCHAR 是可变长度,MySQL 在读取数据时需要先解析长度信息,然后再访问实际数据,这种额外的解析步骤会增加 CPU 开销,尤其是在处理大量数据时。】

SQL 如何实现模糊查询?

在 SQL 中,模糊查询通常使用 LIKE 关键字来实现。LIKE 允许你使用通配符来匹配符合特定模式的数据。LIKE 用于在 WHERE 子句中进行模糊匹配,它支持两种通配符:

  • %:匹配任意数量的字符(包括零个字符);
  • _:匹配单个字符。
    例如:
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '张%';
SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%example.com';
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%小%';
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '_三';

join 和 left join 的区别?

JOIN 返回两个表匹配的行,LEFT JOIN 返回左表所有行(右表无匹配时补 NULL),RIGHT JOIN 返回右表所有行(左表无匹配时补 NULL)。
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SELECT users.name, orders.amount
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

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SELECT users.name, orders.amount
FROM users
LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

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SELECT 的执行过程?

SELECT 的执行过程包括 SQL 解析(包括词法分析和语法分析,如果 SQL 语句不对就会直接报错)、查询缓存(MySQL 8.0 之前,MySQL 8.0 之后不再包括查询缓存这一步)、查询优化、执行计划、数据读取和结果返回。

UPDATE 的执行过程?

UPDATE 的执行过程包括语法解析、查询优化、执行计划、数据读取、修改数据、事务处理(记录 Undo Log 和 Redo Log)以及结果返回。

COUNT 性能比较?

COUNT(*) 是最快的,因为 MySQL 对其进行了特殊优化;COUNT(1) 性能与 COUNT(*) 几乎相同;COUNT(column_name) 性能较差,尤其是列没有索引时(如果列有索引,MySQL 可以使用索引来加速统计,否则,MySQL 需要扫描整个表来统计非 NULL 值的数量,性能较差);COUNT(DISTINCT column_name) 性能最差,因为需要去重并统计不同值的数量。

补充:索引

在 MySQL 中,COUNT(column_name) 的性能与列的索引密切相关。这里的“索引”指的是数据库表中为某一列(或多列)创建的索引结构,用于加速数据的查找和统计操作。

什么是索引?

索引是一种数据结构,用于快速定位表中的特定数据。类似于书籍的目录,索引可以帮助数据库快速找到满足条件的行,而不需要扫描整个表。常见的索引类型包括:

  • B-Tree 索引:适用于等值查询和范围查询。
  • 哈希索引:适用于等值查询,但不支持范围查询。
  • 全文索引:适用于文本搜索。

索引的工作原理

  • B-Tree 索引是一种平衡树结构,支持快速查找、插入和删除操作。
  • 对于覆盖索引,当索引包含了查询所需的所有列,MySQL 可以直接从索引中获取数据,而不需要回表访问数据行。

优化建议

为常用的列创建索引可以提升查询性能,例如:

CREATE INDEX idx_email ON users (email);

drop、truncate 和 delete 的区别?

DROP 删除整个表(包括表结构和数据),操作不可逆;TRUNCATE 删除表中的所有数据但保留表结构,操作不可逆且性能较快;DELETE 删除表中的部分或全部数据但保留表结构操作可回滚但性能较慢
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示例:

使用 DROP:

DROP TABLE users;

使用 TRUNCATE:

TRUNCATE TABLE users;

使用 DELETE:

DELETE FROM users WHERE id = 1;
DELETE FROM users;

MySQL 会出现死锁吗?怎么检测死锁?

MySQL 的 InnoDB 存储引擎可能会发生死锁,通常是由于多个事务相互等待锁资源导致的(事物 A 持有锁 1 并等待锁 2,而事物 B 持有锁 2 等待锁 1)。InnoDB 会自动检测死锁并回滚其中一个事务。可以通过错误日志、SHOW ENGINE INNODB STATUS 和 Performance Schema 来检测死锁。避免死锁的方法包括按顺序访问资源、减少事务长度和使用索引。

http://www.dtcms.com/wzjs/832609.html

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