数据库是什么?存储数据和管理数据。
数据库有哪些类型?关系型数据库和非关系型数据库.数据间关系紧密/松散.
常用的关系型数据库有?Oracle/MySQL/SQLServer/Access/DB2.
常用的非关系型数据库?MongoDB/Redis/Solr/ElasticSearch/Hive/HBas.
什么是CRUD操作?新增Create、检索Retrieve、修改Update、删除Delete.
结构化查询语言SQL有哪些?DDL,DML,DQL,DCL(grant/deny/revoke),TCL(commit/savepoint/rollback),指针控制语言CCL(Cursor Control Language)用于对表单独行的操作,DECLARE CURSOR,FETCH INTO和UPDATE WHERe CURRENT。
数据库常用操作有哪些?create/alter/drop/show/desc/insert/update/delete/select
create database dbname;database/use dbname;show databases;
数据库表名和字段名命名规则是怎样的?$_,保留字,字母开头,30字符,Oracle大写/MySQL小写,_隔开.
一个汉字占几个字节?在utf8下占3个字节,GBK2个字节.
char和vachar的区别?char定长,最多2000个字符,查询快浪费空间;vachar边长,最多4000个字符,查询慢节省空间.Oracle为varchar2。int默认长度11，char默认长度1，varchar必须指定长度；
2.数字：tinyint,int整数类型；float,double小数类型；decimal,numeric表示精确的整数数字;
numeric/decimal(n,m)：也可以表示小数,表示总共n位,其中可以有m位小数；
3.日期：date年月日；time时分秒；datetime包含年月日和时分秒；
timestamp时间戳，不是日期，而是从1970年1月1日到指定日期的毫秒数；
4.图片：blob二进制数据，可以存放图片、声音，容量4g。
数据库庞大，备份缓慢，迁移时间过久，价值不大。
目前主流只存储其访问路径，文件则存放在磁盘上。
#字段约束
1.主键约束(primary key )：添加了主键约束的列，就是主键，主键的特点是唯一且不能为空。
通常情况下，每张表都会有主键。联合主键：多个字段；
2.主键自增策略（auto_increment）：当主键为数值类型时，可以设置主键自增策略，方便维护。
数据库在表中保存一个变量值AUTO_INCREMENT，需要时获取一个值，作为主键值插入到表中。
AUTO_INCREMENT初始值为1，而且每次用完值都会自增1。
3.非空约束：not null；不能为空，可以重复。
4.唯一约束：unique;唯一（不能重复），可以为空。
#基础函数：as/lower/upder/length(column),substr,concat，replace，ifnull；
SUBSTr(字段名,n)：[n,尾]截取字符串，字母汉字一样；
SUBSTr(column,n,length) :从第n个字符截取指定长度字符；
CONCAt(column,str1,str2,...):拼接字符串；
REPLACE(字段,'s','str') :替换字段中的字符串；
IFNULL(字段,数据) ：字段为空时，换位指定数据；
#对小数的处理：round-四舍五入，ceil-向上，floor-向下；
round(字段)：四舍五入取整；round（字段，n）：保留n位小数；
#对日期的处理：now(),year/month/day(date)，hour/minute/second(now());
now()：年与日 时分秒；curdate()：年与日；curtime()：时分秒；
#UUID()：返回uuid：a08528ca-741c-11ea-a9a1-005056c00001
#转义字符：'作为sql语句符号，内容中出现单撇就会乱套，进行转义即可；
'ab'cd'; -- 数据中有单引号时,用一个转义变成普通字符
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SQL的执行顺序：
(1) FROM [left_table] 选择表
(2) ON
(3)
(4) WHERe
(5) GROUP BY
(6) AGG_FUNC(column or expression),... 聚合
(7) HAVINg
(8) SELECt (9) DISTINCT column,... 选择字段、去重
(9) ORDER BY
(10) LIMIT count OFFSET count; 分页
#条件查询
-- 执行顺序：from-where-group by-having-select
#distinct：去除重复的记录行；
#where：只能使用表的别名;不能使用列别名;不能出现聚合函数；比having效率高；
SELECT * FROM dept WHERe 1=1;
-- and/between and/in/not in;is null/is not null;
-- like+通配符：%（0到n个字符），_（1个字符）；
-- limit:limit n-返回前n条；limit m,n-从第m-1条开始展示n条记录;
-- order by：desc/asc;字母表,日期,汉字utf8中对应的数字；
#聚合aggregation:根据一列统计结果;count/max/min/sum/avg;
-- count(1)比count(*)高效；count不能统计null；
#分组group:对查询的结果进行分组统计;group by分组,having过滤结果;
-- 查询中出现非聚合列必须按照非聚合列分组;
#UNIOn合并重复内容；union all 不合并重复内容
#MySQL注释： #单行注释 -- 单行注释
修改中文编码格式：
alter table tbName convert to character set utf8;
解决中文乱码：set names gbk;
create database dbname charset utf8;
#主键、外键、唯一索引的区别？现今弱化关系型数据库；
Primary Key 主键约束，唯一且不为空，自动创建唯一索引；
Foreign Key 外键约束，引用另一表的字段内容；
Unique Index 唯一索引，唯一值但不是主键；
数据库提供了丰富的约束检查；数据库会进行检查，违反约束会报错，操作失败。
#drop、delete和truncate之间的区别？
drop删除库/表的数据和结构定义；
delete只删除表的数据；truncate删除表数据和定义；
delete不会自增值清零；truncate自增主键会重头开始计数；
delete可以指定where条件；tuncate删除所有记录；
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#数据库事务(Database Transaction)：作为单个逻辑单元执行一系列操作。
将一堆的SQL语句绑定在一起执行，要么都执行成功，要么都执行失败。
在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务；
事务用来管理DML 语句的： insert、update、delete；
#事务4个特性ACID：
原子性Atomicity：多条SQL看做一个原子，全成功或者全失败；
一致性Consistency：在事务前后，数据库的完整性没有被破坏；
隔离性/独立性Isolation：防止多个事务并发执行而导致数据不一致；
持久性Durability：对数据库的操作影响是持久生效的；
#事务的隔离级别：从上到下，安全性变好，性能变差；
读未提交（Read uncommitted）：安全性最差,可能发生并发数据问题,性能最好；
读提交（read committed） ：Oracle默认的隔离级别；
确保同一事务的多个实例在并发读取数据时，会看到同样的数据行；
可重复读（repeatable read）：MySQL默认的隔离级别,安全性较好,性能一般；
串行化（Serializable）：表级锁,读写都加锁,效率低下,安全性高,不能并发；
#MySQL每执行一条SQL语句，都是一个单独的事务。
如果需要在一个事务中包含多条SQL语句，那么需要手动开启事务和结束事务。
开启事务：start transaction；
结束事务：commit（提交事务）或rollback（回滚事务）。
#表设计特点：表名都以s结束，标识复数；
字段多以表的首字母作为开头，标识出是哪个表的字段；
表的关系分为四种：一对一，一对多，多对一，多对多；
#约束constraints：check/not null/unique/default/primary key/foreign key;
外键约束：子表添加数据时，主键值必须取自主表；主表删除数据时，子表不能有相关记录；
#索引：排好序的快速查找的数据结构，提高查询效率；
额外的存储空间，满足特定查找算法，以某种方式指向数据；
索引本身占用存储空间，往往以索引文件的形式存放在磁盘中；
目前大多数索引都采用BTree树方式构建；
#分类：单值，唯一，复合；
单值索引：只包括一个列；
唯一索引：只有一个列，索引列的值唯一，允许有空值；主键会自动创建唯一索引；
复合索引：一个索引包括多列；遵循最左特性，否则索引失效；
查看索引：show index from tb_name;
创建单值索引：create index 索引名 on 表名(字段名);
创建唯一索引：create unique index 索引名 on 表名(字段名)；
创建复合索引：create index 索引名 on 表名（字段名1，字段名2）；
alter table 表名 add index 索引名(字段名);
使用索引：按照索引列去查；EXPLAIN：possible_keys用到的索引；
删除索引：alter table 表名 drop index 索引名;
#索引扫描类型：
ALL 全表扫描，没有优化，最慢的方式；
index 索引全扫描，其次慢的方式；
range 索引范围扫描，常用语<，<=，>=，between等操作；
ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出现在关联查询中；
eq_ref 类似ref，区别在于使用的是唯一索引，使用主键的关联查询；
const/system 单条记录，系统会把匹配行中的其他列作为常数处理，如主键或唯一索引查询，system是const的特殊情况；
null MySQL不访问任何表或索引，直接返回结果；
#为何索引快？
索引表排序了，tree结构，类似二分查找；索引表小；
先到事先排序好的索引表中检索查询，找到其主键后，就直接定位到记录所在位置，然后直接返回这条数据。
#索引的优点和缺点
1.优点：优化数据库查询；事先对数据进行了排序，提高了检索速度；
主键会自动创建索引；每个字段都可以被索引；
2.缺点:索引也是一张表，本身也要占用空间；
该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录；
索引表中的数据是重复的，浪费空间；
对数据的增、删、改的操作需要更新索引表信息，影响更新效率；
业务变化，需要消耗时间去更新索引；
#视图view：缓存QL语句的执行结果，当做表来用；
好处：简化了SQL，相同SQL只需写一次；
屏蔽了业务表的复杂性；可以被共享；
坏处：SQL无法被优化；
创建视图：create view 视图名 as SQL语句；
使用视图：select * from 视图名；
#表关联：多表查询：阿里规范中禁止3张表以上的联查。
1.笛卡尔积(Cartesian product)，又称直积。没有实际的业务意义。
select * from 表1，表2，表3；通过逗号连接表名，得到数据为两表数据之积；
描述表之间的关系：where 表名.字段名=表名.字段名；
多表查询都是先生成笛卡尔积（构建一个大大的结果集），再进行数据的筛选过滤。
构建过程，使用的内存资源，过滤时的判断，都是既耗费资源，又浪费时间。
2.连接查询：内连接 inner join；左（外）连接 left join；右（外）连接 right join；
select * from 表1 join 表2 on 表1.字段=表2.字段 where 条件；
INNER JOIN：两边都对应有记录的才展示，其他去掉
LEFT/RIGHT JOIN：左/右边表中的数据都出现，右/左边没有数据以NULL填充；
3.子查询/嵌套查询：嵌入在其他select语句中的select语句；
把查询结果作为查询条件；执行效率低慎用；
单行子查询 =；多行子查询 in；
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#中文乱码问题：设置客户端字符集和服务器端相同。
mysql和客户端工具都有习惯的默认编码设置;
Mysql数据库默认字符集是lantin1，也就是网页中ISO8859-1，是英文字符集，不支持存放中文。
创建库时，指定字符集：create database 库名 charset utf8/gbk;
sqlYog客户端执行：set names utf8/gbk;
show variables like 'collation_%';show variables like 'character_set%';
修改数据库的编码：alter database 数据库名 character set utf8;
修改表的编码：ALTER TABLE 表名 ConVERT TO CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
修改配置文件字符集编码：my.ini 配置文件，修改如下：
[mysql] default-character-set=utf8
[client] default-character-set=utf8
[mysqld] default-character-set=utf8 character_set_server=utf8
init_connect='SET NAMES utf8'
#char和varchar有什么区别？
char为定长字符串，char(n)，n最大为255；字符长度不足用空格补齐；
varchar为不定长字符串，varchar(n)，n最大长度为65535；使用字符实际长度；
#datetime和timestamp有什么区别？
date是年与日，time是时分秒；
datetime年月日时分秒，存储和显示是一样的；
timestamp时间戳，存储是从1970年1月1日到指定日期的毫秒数；
Count(*), Count(1) 和Count(字段)的区别：
1.执行结果：
count（1）和count（*）执行效果没有区别，都不会去过滤空值；
count(字段) 统计该字段在表中出现的次数，不统计字段为null 的记录；
2.执行效率：
count(主键列名)效率优于count(1)；count(1)效率优于count(非主键列名) ；
如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于 count（*）；
如果表只有一个字段，则count（*）最优。
3.原理
count(1)，相当于表中有一个固定值1的字段；
count(*)，自动会优化指定到某一个字段，多了一个翻译的动作，比count(1)效率稍微低一些；
#索引失效
1.查询条件中没有复合索引中最左边的字段；
2.模糊查询时，通配符%和_最左的情况；
3.字符串怪现象：索引为字符串，使用数字匹配；NAME=123；
不加单引号时，是字符串跟数字的比较，会做隐式的类型转换为数值类型再做比较；
4.使用or可能会使索引失效，从而全表扫描；
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