[大数据]软件开发相关面经6——数据库篇

1、事务隔离性的实现——常见的并发控制技术

乐观并发控制:对于并发执行可能冲突的操作,假定其不会真的冲突,允许并发执行,直到真正发生冲突时才去解决冲突,比如让事务回滚。
悲观并发控制:对于并发执行可能冲突的操作,假定其必定发生冲突,通过让事务等待(锁)或者中止(时间戳排序)的方式使并行的操作串行执行。

2、数据库的范式

第一范式(确保每列保持原子性)
第一范式是最基本的范式。如果数据库表中的所有字段值都是不可分解的原子值，就说明该数据库表满足了第一范式。
比如 学生 选课（包括很多课程） 就不符合第一范式
第二范式(确保表中的每列都和主键相关)
在满足第一范式的前提下，（主要针对联合主键而言）第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键的所有成员直接相关，由整个主键才能唯一确定，而不能只与主键的某一部分相关或者不相关。
比如一张学生信息表，由主键（学号）可以唯一确定一个学生的姓名，班级，年龄等信息。但是主键 （学号，班级） 与列 姓名，班主任，教室 就不符合第二范式，因为班主任跟部分主键（班级）是依赖关系
第三范式(确保非主键的列没有传递依赖)
在满足第二范式的前提下，第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，而不能间接相关。非主键的列不能确定其他列，列与列之间不能出现传递依赖。
比如一张学生信息表，主键是（学号）列包括 姓名，班级，班主任 就不符合第三范式，因为非主键的列中 班主任 依赖于 班级
BCNF范式（确保主键之间没有传递依赖）
主键有可能是由多个属性组合成的复合主键，那么多个主键之间不能有传递依赖。也就是复合主键之间谁也不能决定谁，相互之间没有关系。

3、数据的锁的种类，加锁的方式

以MYSQL为例，
按照类型来分有乐观锁和悲观锁
根据粒度来分有行级锁，页级锁，表级锁（粒度一个比一个大） （仅BDB，Berkeley Database支持页级锁）
根据作用来分有共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。

4、什么是共享锁和排他锁

共享锁是读操作的时候创建的锁，一个事务对数据加上共享锁之后，其他事务只能对数据再加共享锁，不能进行写操作直到释放所有共享锁。
如果事务T对数据A加上共享锁后，则其他事务只能对A再加共享锁，不能加排他锁。获准共享锁的事务只能读数据，不能修改数据。
排他锁是写操作时创建的锁，事务对数据加上排他锁之后其他任何事务都不能对数据加任何的锁（即其他事务不能再访问该数据）。排他锁又称写锁、独占锁，如果事务T对数据A加上排他锁后，则其他事务不能再对A加任何类型的封锁。获准排他锁的事务既能读数据，又能修改数据。
参考：https://blog.csdn.net/qq_42743933/article/details/81236658

5、数据库高并发的解决方案

1. 在web服务框架中加入缓存。在服务器与数据库层之间加入缓存层，将高频访问的数据存入缓存中，减少数据库的读取负担。
2. 增加数据库索引。提高查询速度。（不过索引太多会导致速度变慢，并且数据库的写入会导致索引的更新，也会导致速度变慢）
3. 主从读写分离，让主服务器负责写，从服务器负责读。
4. 将数据库进行拆分，使得数据库的表尽可能小，提高查询的速度。
5. 使用分布式架构，分散计算压力。

6、乐观锁与悲观锁解释一下

一般的数据库都会支持并发操作，在并发操作中为了避免数据冲突，所以需要对数据上锁，乐观锁和悲观锁就是两种不同的上锁方式。
悲观锁假设数据在并发操作中一定会发生冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁住。而乐观锁则假设数据一般情况下不会发生冲突，所以在数据提交更新的时候，才会检测数据是否有冲突。

7、乐观锁与悲观锁是怎么实现的

悲观锁有行级锁和表级锁两种形式。行级锁对正在使用的单条数据进行锁定，事务完成后释放该行数据，而表级锁则对整张表进行锁定，事务正在对该表进行访问的时候不允许其他事务并行访问。
悲观锁要求在整个过程中一直与数据库有一条连接，因为上一个事务完成后才能让下一个事务执行，这个过程是串行的。
乐观锁有三种常用的实现形式：
一种是在执行事务时把整个数据都拷贝到应用中，在数据更新提交的时候比较数据库中的数据与新数据，如果两个数据一摸一样则表示没有冲突可以直接提交，如果有冲突就要交给业务逻辑去解
决。
一种是使用版本戳来对数据进行标记，数据每发生一次修改，版本号就增加1。某条数据在提交的时候，如果数据库中的版本号与自己的一致，就说明数据没有发生修改，否则就认为是过期数据需
要处理。
最后一种采用时间戳对数据最后修改的时间进行标记。与上一种类似。