mysql引擎：

执行查询时，若要查询的数据很多，假设要查询1000 万条，用什么方法提升效率？答案：1）从数据库方面：建立索引、分区、尽量使用固定长度的字段、限制字段长度2）从数据库IO 方面：增加缓冲区3）在sql 语句方面：优化sql 语句，减少比较次数、限制返回的条目数4）在java 方面，如果是反复使用的查询，使用preparedStatement。

数据库连接池的工作机制？答案：J2ee 服务器启动时会建立一定数量的链接，并一直维护不少于此数目的池连接。客户端程序需要连接时，池驱动程序就会返回一个未使用的池连接并将其标记为忙。若当前没有空闲连接，池驱动程序就建立一定数量的连接，新建连接的数量由配置参数决定。当使用的池连接调用完成后，池驱动程序将此连接标记为空闲，其他调用就可以使用这个连接。

1.innodb：更新密集型，支持事务，自动灾难恢复，行级锁，外键约束。

2.Mylsam：选择密集型，插入密集型，不支持事务。

3.memory：存储介质是内存。

4.merge：一组Mylsam表组合。

mysq 索引使用的是B+的数据结构

索引：用于提高数据访问速度的数据库对象。

优点：1）索引可以避免全表扫描；2）对于非聚集索引，有些查询甚至可以不访问数据项；3）聚集索引可以避免数据插入操作集中于表的最后一个数据页；4）一些情况下，索引还可以避免排序。

虽然索引可以提高查询速度，但是他们也会导致数据库更新数据的性能下降，因为大部分数据更新时需要同时更新索引。

聚集索引：数据按索引顺序存储，叶子节点存储真实的数据行，不再有另外单独的数据页。在一张表上只能创建一个聚集索引，因为真实数据的物理顺序只能有1 种，若一张表没有聚集索引，则他被称为堆集，这样表的数据行无特定的顺序，所有新行将被添加到表的末尾。

非聚集索引与聚集索引的区别：

1）叶子节点并非数据节点

2）叶子节点为每一个真正的数据行存储一个“键-指针”对

3）叶子节点中还存储了一个指针偏移量，根据页指针及指针偏移可以定位到具体的数据行。

4）在除叶节点外的其他索引节点，存储的是类似内容，只不过是指向下一级索引页。

数据库事务ACID。

聚集索引的叶节点是数据节点，而非聚集索引的叶节点仍然是索引节点，只不过有一个指针指向对应数据块。

有索引就一定快？NO

Mysql 使用B+树。

索引：1）可以避免全表扫描。2）若一个表没有聚集索引，则这样表中的数据没有特定的顺序，all 新行将被添加到表的末尾。3）聚集索引是一种稀疏索引，数据页上一页的索引

页存储的是页指针，不是行指针。对于非聚集索引，则是密集索引，数据页的上一级索引为为每一个每一个数据行存储一条索引记录。

定义一个对象的过程：加载类，分配对象大小，默认初始化（方法），把对象按程序员的意愿进行初始化。Myisam：不支持事务行级锁和外键约束。所以当执行insert 和update 时，执行写操作时，要锁定整个表，所以效率低。但是它保存了表的行数，执行select count(*) from table 时，不需要全表扫描，而是直接读取保存的值。所以若读操作远远多于写操作，并且不需要事务，myisam 是首选。

Innodb：支持事务、行级锁和外键，mysql  运行时，Innodb  会在内存中建立缓冲池，用于缓冲数据和索引。不保存表的行数，执行select count(*) from table 时要全表扫描。写不锁定全表，高效并发时效率高。

联合索引：两个或多个列上的索引被称为联合索引。复合索引的结构与电话薄类似，人名由姓和名构成，电话薄首先按姓氏进行排序，对于同一个姓氏按名字来排序，若您知道姓，电话薄将非常有用，若您知道姓和名，则电话薄更为有用，但若你不知道姓，只知道名字，电话薄将没有用处。所以创建复合索引时，要仔细考虑列的顺序。对索引中所有列执行搜索，

or 仅对前几列执行搜索，复合索引十分有效；但若仅对后面的列进行搜索时，复合索引则没用。

mysql 每次查询，只能用一个索引。

若我们创建了（A，B，C）的复合索引，那么其实相当于创建了（A，B，C）、（A，B）、

（A）三个索引，这被称为最佳左前缀特性。因此，我们在创建复合索引时，应将最常用的放在最左边。

怎么判断一个mysql 中select 语句是否使用了索引，可以在select 语句前加上explain，比如explain select * from tablename;返回的一列中，若列名为key 的那列为null，则没有使用索引，若不为null，则返回实际使用的索引名。让select 强制使用索引的语法：select * from tablename from index(index_name)；

索引（B-树，B+树），一般来说，应该在这些列上加索引：1）经常需要搜索的列，加快搜索速度2）第作为主键的列，强制该列的唯一性3）在经常用在连接的列上，这些列主要是外键，可以加快连接速度4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，指定的范围是连续的5）在经常需要排序的列上。

唯一索引：不允许其中任何两行有相同的值。

主键索引：为表定义主键自动创建主键索引，是唯一索引的特定类型：

聚集索引：b-树中一次检索最多需要h-1 次io（根节点常驻内存，h 为树的高度），一般用磁盘io 来评价索引的优劣，b 树中一个节点对应一页，所以一个node 只要一次io。

下列事件索引会失效：1）条件中有or，即使其中有条件带索引也不会使用（要想使用

or 又想让索引生效，只能将or 条件中每个列加上索引）2）like 查询，以%开头3）若列类型为字符串，则一定要在条件中将数据用引号引起来，否则不使用索引4）若mysql 估计使用全表扫描要比索引快，则不使用索引5）对索引进行运算导致索引列失效6）使用内部函数导致索引失效，这样应当创建基于函数的索引7）b-树，is null 不会用，is not null 会用。

Group by：使用Group by 的两个要素。1）出现在select 后面的字段，要么是聚集函数中的，要么是Group by 中的；2）要筛选结果，可以先用where，再用Group by 或先用Group

by 再用where

sql 优化：1)对查询进行优化，要尽量避免全表扫描。在where 或order by 的列上加索引。2）尽量避免在where 子语句中有where num is null，这样不用索引，要全表扫描，可用0 代替null。3）避免在where 中用<>or!=,因为要全表扫描。4）尽量避免在where 中用

or，因为若一个字段有索引，一个没有，则要全表扫描。5）like”%abc%”，全表扫描。6）避免在where 子语句中对字段进行函数操作，因为要全表扫描。7）使用复合索引时，必须用到该索引的第一个字段，否则索引不被使用。

Select * from tablename orderby liename limit m,n (从m+1 条开始，取n 条数据)。

a 表

b 表

A 的id 和b 的parent_id 关联

1）内连接

Select a.*,b.*from a inner join b on a.id=b. parent_id;

结果为： 1 张三 1 23 1

2 李四 2 34 2

2）左外链接（左表all 元素都有）

Select a.*,b.*from a left join b on a.id=b. parent_id;

结果为： 1 张三 1 23 1

2 李四 2 34 2

3 王五 null

3）右外链接（右表all 元素都有）

Select a.*,b.*from a right join b on a.id=b. parent_id;

结果为： 1 张三1231

2 李四2342

Null3342

4）完全链接（返回左边和右表中所有行，若某行在另外一个表中无匹配，则另一表的选择列表列包含空值）

Select a.*,b.*from a full join b on a.id=b. parent_id;

结果为： 1 张三1 23 1

2 李四2 34 2

Null3 34 2

3 王五null

Not in 的例子：

Select emp_no from emplyees where emp_no not in (select emp_no from dept_manager).

Sql 的不等为<>

Mysql 分页查询：客户端通过传递start（页码），limit（每页显示的条数）两个参数去分页查询数据库中的数据。Limit m，n 从m+1 条开始，取n 条。1）查询第一条到第十条的是：select * from table limit 0,10;对应的就是第一页的数据。2）查询第10 条到第20 条的是：select * from table limit 10,10;对应的就是第二页的数据。3）查询第20 条到第30 条的是：select * from table limit 20,10;对应的就是第三页的数据。总结：select * from table limit （页数-1）*每页条数, 每页条数;

事务隔离级别就是对事物并发控制的等级。串行化：所有事务一个接一个的串行执行。可重复读：所有被select 获取的数据都不能被修改，这样就可以避免一个事务前后读取数据不一致的情况。读已提交：被读取的数据可以被其他事务修改。读未提交：允许其他事务看到没提交的数据。脏读：事务没提交，提前读取，就是当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没提交到数据库，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。

数据库要复习的地方：1）隔离级别；2）索引；3）范式[1NF：属性不可分；2NF：非主键属性完全依赖于主键属性；3NF：非主键属性之间无传递依赖；4NF：主键属性之间无传递依赖]；4）引擎。 

左连接on 和where——on and 是在生成临时表时使用的条件，不管on 中条件是否为真，都会返回左表中的记录。2）where 是临时表生成好后，再对临时表进行过滤的条件，这时已经没有了left join 的含义（必须返回左表记录），条件不为真的就全部过滤掉。on 后的条件用来生成临时表，where 条件用来对临时表关联。

Inner join：不管对左表或右表进行筛选，on and 和on where 都会对生成的临时表进行过滤。

索引的缺点：1）创建和维护索引要耗费时间。2）索引需要占用物理空间，除了数据表占数据空间以外，每一个索引还要占物理空间。3）当对表中数据进行增加、删除和修改时，索引也要动态维护，这样就降低了数据的维护速度。

Hibernate 1+N 问题：1）一对多（）：在1 的这方，通过一条sql 查到1 个对象，由于关联的存在，那么又需要将这n 个对象关联的集合取出。因为集合数量为n，还要发n 条sql，于是本来的一条sql 变为n+1 条。2）多对一（many-to-one），在多的这方通过一条sql 查到了n 个对象，由于关联的存在，也会将这n 个对象对应的一方的对象取出，所以本来一条sql 变为n+1 条。3）iterator 查询时，一定先去缓存中找（1 条sql 查集合，只查

id），在没命中时，会再按id 到库中逐一查找，产生1+n 条sql。解决办法：1）lazy-true：懒加载，不立即查询关联对象，只有当需要关联对象（访问其属性，非id 字段）时才会发生查询动作。2）使用二级缓存：二级缓存的应用不怕1+n 问题，因为即使第一次查询很慢

（未命中），以后查询直接缓存命中也是很快的，刚好利用了1+n。

Load() VS get()  1 ）若找不到符合条件的记录，get  返回null ，而load  抛

ObjectNotFoundException。2）load 返回实体的代理类，get 返回实体类。3）load 可利用二级缓存和内部缓存的现有数据。Get 只用内部缓存，若没有发现对应数据，将跳过二级缓存，直接调用sql 进行查找。4）当我们使用session.load 方法来加载一个对象时，此时不会发sql 语句，当前得到的只是一个代理对象。这个代理对象只保存了实体对象的id 值。当我们要使用这个对象，得到其他属性时，这时才发sql 语句，从数据库中去查我们的对象。对于get：当我们使用session.get 方法来得到一个对象时，不管我们使不使用这个对象，此时都会发

sql 语句去数据库里查。5）Load 可能抛出LazyInitializationException，在还没有发出sql 语句去数据库查实体对象时，当前对象为代理对象（只有id），但关了session，再使用该对象就报异常。

范式1NF：第一范式：强调列的原子性，列不能再分为其他几列，属性不可分。2NF：首先是1NF，另外包含两个部分，1）一个表必须有主键2）没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分3NF:首先是2NF，非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖，即不能存在非主键A 依赖于非主键b,非主键b 依赖于主键的情况，消除传递依赖。

存储过程 VS 函数 都是为了重复执行 sql 语句的集合 他们的区别：1）写法上：存储过程的参数列表可以有输入参数，输出参数，输入输出参数，函数的参数列表只有输入参数。

2）返回值：存储过程的返回值，可以有多个值，函数只能有1 个。3）调用方式：存储过程

1.exec<过程名> 2.execute<过程名> 3.在sql 语句中直接调用函数：在sql 语句中直接调用。

游标用于定位结果集的行，通过判断全局变量@@FETCH_STATUS，可以判断游标是否到达了最后，通常此变量不等于0 表示出错or 到了最后。

事前触发器运行于出发事件之前，事后触发器运行于出发事件之后。语句级触发器：触发器只会在相应的语句执行前or 执行后执行一次，行级触发器：该语句影响了几行，就要执行几次触发器。

Select e.last_name,e.first_name ,d.dept_no from employees e,dept_emp d where e.emp_no=d.enp_no and dept_no is not null.（给列取别名）。