[大数据] Mysql面试题

CONCAT(A, B)：连接两个字符串值以创建单个字符串输出。
FORMAT(X, D)：格式化数字 X 到 D 有效数字。
CURRDATE()：CURRTIME()：返回当前日期或时间。
NOW（）：将当前日期和时间作为一个值返回。
MONTH（）：DAY（），YEAR（），WEEK（），WEEKDAY（）：从日期值中提取给定数据。
HOUR（）：MINUTE（），SECOND（）：从时间值中提取给定数据。
DATEDIFF（A，B）：确定两个日期之间的差异，通常用于计算年龄
SUBTIMES（A，B）：确定两次之间的差异。
FROMDAYS（INT）：将整数天数转换为日期值。

10.myisamchk是用来做什么的？

压缩 MyISAM 表

11.列设置为AUTO INCREMENT时，如果在表中达到最大值，会发生什么情况？

它会停止递增，任何进一步的插入都将产生错误，因为密钥已被使用

12.什么情况下设置了索引但无法使用？

以“%”开头的 LIKE 语句
OR 语句前后没有同时使用索引
数据类型出现隐式转化（如 varchar 不加单引号的话可能会自动转换为 int 型）

13.SQL注入漏洞产生的原因？如何防止？

原因：不注意规范书写sql语句和对特殊字符进行过滤，导致客户端可以通过全局变量POST和GET 提交一些sql语句正常执行。

防止SQL注入的方式：

sql预编译（preparedstatement）

使用正则表达式进行过滤

在jsp中对sql输入进行过滤

利用工具进行sql注入检测

在mybatis中使用#{}占位符

14.什么是存储过程？用什么来调用？

存储过程是一个预编译的 SQL 语句，就是说只需创建一次，以后在该程序中就可以调用多次。

可以用一个命令对象来调用存储过程。

15.什么情况下不宜建立索引？

对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不宜建立索引。

16.为数据表建立索引的原则有哪些？

在频繁使用的、用以缩小查询范围的字段上建立索引。

在频繁使用的、需要排序的字段上建立索引

适合索引的列是出现在where子句中的列

不要过度索引

使用短索引，如果对长字符串列进行索引，应该指定一个前缀长度

17.索引对数据库系统的负面影响是什么？

创建索引和维护索引需要耗费时间
索引需要占用物理空间
索引也要维护

18.什么是视图？

是一种虚拟的表，具有和物理表相同的功能，对视图的修改不影响基本表。

19.视图的优点？

视图能够简化用户的操作
视图使用户能以多种角度看待同一数据；
视图为数据库提供逻辑独立性；
视图能够对机密数据提供安全保护。

20.mysql有关权限的表都有哪几个

user，db，table_priv，columns_priv

用户信息，各个账号操作权限，表操作权限，列操作权限

21.什么是索引？

索引是一种数据结构。数据库索引，是一个排序的数据结构，可快速查询、更新数据库表中数据。

22.索引有哪几种类型？

主键索引

唯一索引

普通索引

全文索引

23.索引的数据结构

在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等

InnoDB存储引擎的默认索引实现为：B+树索引

对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快

?B+tree性质：?

1.）n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。

2.）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身自小而大顺序链接。

3.）所有的非终端结点可以看成是索引部分

4.）B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
?

24.什么是最左前缀原则？

mysql会一直向右匹配直到遇到范围查询(>、<、between、like)就停止匹配

25.B树和B+树的区别

在B树中，你可以将键和值存放在内部节点和叶子节点；但在B+树中，内部节点都是键，没有值，叶子节点同时存放键和值。
B+树的叶子节点有一条链相连，而B树的叶子节点各自独立。

26.使用B树的好处

B树可以在内部节点同时存储键和值，把频繁访问的数据放在靠近根节点的地方可提高热点数据的查询效率。

27.使用B+树的好处

B+树的内部节点只存放键，不存放值，一次读取，可以在内存页中获取更多的键，有利于更快地缩小查找范围。

B+树的叶节点由一条链相连，因此，当需要进行一次全数据遍历的时候，B+树只需要使用O(logN)时间找到最小的一个节点，然后通过链进行O(N)的顺序遍历即可。而B树则需要对树的每一层进行遍历需要花费更多的时间

28.Hash索引和B+树有什么区别

hash索引底层就是hash表，进行查找时，调用一次hash函数就可以获取到相应的键值，之后进行回表查询获得实际数据。

B+树底层实现是多路平衡查找树。对于每一次的查询都是从根节点出发，查找到叶子节点方可以获得所查键值，然后根据查询判断是否需要回表查询数据。

那么可以看出他们有以下的不同：

hash索引进行等值查询更快(一般情况下)，但是却无法进行范围查询。

b+树可以，他是二叉查找树
hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配。
hash索引任何时候都避免不了回表查询数据
hash索引虽然在等值查询上较快，但是不稳定，而B+树的查询效率比较稳
因此，在大多数情况下，直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度。而不需要使用hash索引。

29.数据库为什么使用B+树而不是B树

B树只适合随机检索，而B+树同时支持随机检索和顺序检索；
B+树空间利用率更高，可减少I/O次数，磁盘读写代价更低。
B+树的查询效率更加稳定。B树搜索有可能会在非叶子结点结束，越靠近根节点的记录查找时间越短，只要找到关键字即可确定记录的存在，其性能等价于在关键字全集内做一次二分查找。
B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历，而B树不支持这样的操作。
增删文件（节点）时，效率更高。