为什么要使用数据库？
数据保存在内存
优点： 存取速度快 缺点： 数据不能永久保存
数据保存在文件
优点： 数据永久保存 缺点：1）速度比内存操作慢，频繁的IO操作。2）查询数据不方便
数据保存在数据库
1）数据永久保存
2）使用SQL语句，查询方便效率高。
3）管理数据方便
什么是SQL？
结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种数据库查询语言。
作用：用于存取数据、查询、更新和管理关系数据库系统。
什么是MySQL?
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件之一。在Java企业级开发中非常常用，因为 MySQL 是开源免费的，并且方便扩展。
数据库三大范式是什么？
第一范式：每个列都不可以再拆分。
第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键，而不能是依赖于主键的一部分。
第三范式：在第二范式的基础上，非主键列只依赖于主键，不依赖于其他非主键。
在设计数据库结构的时候，要尽量遵守三范式，如果不遵守，必须有足够的理由。比如性能。事实上我们经常会为了性能而妥协数据库的设计。
mysql有关权限的表都有哪几个？
MySQL服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问，权限表存放在mysql数据库里，由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user，db，table_priv，columns_priv和host。下面分别介绍一下这些表的结构和内容：
user权限表：记录允许连接到服务器的用户帐号信息，里面的权限是全局级的。
db权限表：记录各个帐号在各个数据库上的操作权限。
table_priv权限表：记录数据表级的操作权限。
columns_priv权限表：记录数据列级的操作权限。
host权限表：配合db权限表对给定主机上数据库级操作权限作更细致的控制。这个权限表不受GRANT和REVOKE语句的影响。
MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？
有三种格式，statement，row和mixed。
statement模式下，每一条会修改数据的sql都会记录在binlog中。不需要记录每一行的变化，减少了binlog日志量，节约了IO，提高性能。由于sql的执行是有上下文的，因此在保存的时候需要保存相关的信息，同时还有一些使用了函数之类的语句无法被记录复制。
row级别下，不记录sql语句上下文相关信息，仅保存哪条记录被修改。记录单元为每一行的改动，基本是可以全部记下来但是由于很多操作，会导致大量行的改动(比如alter table)，因此这种模式的文件保存的信息太多，日志量太大。
mixed，一种折中的方案，普通操作使用statement记录，当无法使用statement的时候使用row。
此外，新版的MySQL中对row级别也做了一些优化，当表结构发生变化的时候，会记录语句而不是逐行记录。
mysql有哪些数据类型？
分类 类型名称 说明
整数类型 tinyInt 很小的整数(8位二进制)
smallint 小的整数(16位二进制)
mediumint 中等大小的整数(24位二进制)
int(integer) 普通大小的整数(32位二进制)
小数类型 float 单精度浮点数
double 双精度浮点数
decimal(m,d) 压缩严格的定点数
日期类型 year YYYY 1901~2155
time HH:MM:SS -838:59:59~838:59:59
date YYYY-MM-DD 1000-01-01~9999-12-3
datetime YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01
00:00:00~ 9999-12-31 23:59:59
timestamp YYYY-MM-DD HH:MM:SS 19700101
00:00:01 UTC~2038-01-19 03:14:07UTC
文本、二进制类型 CHAr(M) M为0~255之间的整数
VARCHAr(M) M为0~65535之间的整数
TINYBLOB 允许长度0~255字节
BLOB 允许长度0~65535字节
MEDIUMBLOB 允许长度0~167772150字节
LonGBLOB 允许长度0~4294967295字节
TINYTEXT 允许长度0~255字节
TEXT 允许长度0~65535字节
MEDIUMTEXT 允许长度0~167772150字节
LonGTEXT 允许长度0~4294967295字节
VARBINARY(M) 允许长度0~M个字节的变长字节字符串
BINARY(M) 允许长度0~M个字节的定长字节字符串
1、整数类型，包括TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT，分别表示1字节、2字节、3字节、4字节、8字节整数。任何整数类型都可以加上UNSIGNED属性，表示数据是无符号的，即非负整数。
长度：整数类型可以被指定长度，例如：INT(11)表示长度为11的INT类型。长度在大多数场景是没有意义的，它不会限制值的合法范围，只会影响显示字符的个数，而且需要和UNSIGNED ZEROFILL属性配合使用才有意义。
例子，假定类型设定为INT(5)，属性为UNSIGNED ZEROFILL，如果用户插入的数据为12的话，那么数据库实际存储数据为00012。
2、实数类型，包括FLOAT、DOUBLE、DECIMAL。
DECIMAL可以用于存储比BIGINT还大的整型，能存储精确的小数。
而FLOAT和DOUBLE是有取值范围的，并支持使用标准的浮点进行近似计算。
计算时FLOAT和DOUBLE相比DECIMAL效率更高一些，DECIMAL你可以理解成是用字符串进行处理。
3、字符串类型，包括VARCHAR、CHAR、TEXT、BLOB
VARCHAR用于存储可变长字符串，它比定长类型更节省空间。
VARCHAR使用额外1或2个字节存储字符串长度。列长度小于255字节时，使用1字节表示，否则使用2字节表示。
VARCHAR存储的内容超出设置的长度时，内容会被截断。
CHAR是定长的，根据定义的字符串长度分配足够的空间。
CHAR会根据需要使用空格进行填充方便比较。
CHAR适合存储很短的字符串，或者所有值都接近同一个长度。
CHAR存储的内容超出设置的长度时，内容同样会被截断。
使用策略：
对于经常变更的数据来说，CHAR比VARCHAR更好，因为CHAR不容易产生碎片。
对于非常短的列，CHAR比VARCHAR在存储空间上更有效率。
使用时要注意只分配需要的空间，更长的列排序时会消耗更多内存。
尽量避免使用TEXT/BLOB类型，查询时会使用临时表，导致严重的性能开销。
4、枚举类型（ENUM），把不重复的数据存储为一个预定义的集合。
有时可以使用ENUM代替常用的字符串类型。
ENUM存储非常紧凑，会把列表值压缩到一个或两个字节。
ENUM在内部存储时，其实存的是整数。
尽量避免使用数字作为ENUM枚举的常量，因为容易混乱。
排序是按照内部存储的整数
5、日期和时间类型，尽量使用timestamp，空间效率高于datetime，
用整数保存时间戳通常不方便处理。
如果需要存储微妙，可以使用bigint存储。
看到这里，这道真题是不是就比较容易回答了。
MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别？
存储引擎Storage engine：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
常用的存储引擎有以下：
Innodb引擎：Innodb引擎提供了对数据库ACID事务的支持。并且还提供了行级锁和外键的约束。它的设计的目标就是处理大数据容量的数据库系统。
MyIASM引擎(原本Mysql的默认引擎)：不提供事务的支持，也不支持行级锁和外键。
MEMORY引擎：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。
MyISAM与InnoDB区别
InnoDB索引是聚簇索引，MyISAM索引是非聚簇索引。
InnoDB的主键索引的叶子节点存储着行数据，因此主键索引非常高效。
MyISAM索引的叶子节点存储的是行数据地址，需要再寻址一次才能得到数据。
InnoDB非主键索引的叶子节点存储的是主键和其他带索引的列数据，因此查询时做到覆盖索引会非常高效。
InnoDB引擎的4大特性
插入缓冲（insert buffer)
二次写(double write)
自适应哈希索引(ahi)
预读(read ahead)
存储引擎选择
如果没有特别的需求，使用默认的Innodb即可。
MyISAM：以读写插入为主的应用程序，比如博客系统、新闻门户网站。
Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。
什么是索引？
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
索引是一种数据结构。数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
更通俗的说，索引就相当于目录。为了方便查找书中的内容，通过对内容建立索引形成目录。索引是一个文件，它是要占据物理空间的。
索引有哪些优缺点？
索引的优点
可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
索引的缺点
时间方面：创建索引和维护索引要耗费时间，具体地，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，会降低增/改/删的执行效率；
空间方面：索引需要占物理空间。
索引使用场景（重点）
where
order by
当我们使用order by将查询结果按照某个字段排序时，如果该字段没有建立索引，那么执行计划会将查询出的所有数据使用外部排序（将数据从硬盘分批读取到内存使用内部排序，最后合并排序结果），这个操作是很影响性能的，因为需要将查询涉及到的所有数据从磁盘中读到内存（如果单条数据过大或者数据量过多都会降低效率），更无论读到内存之后的排序了。
但是如果我们对该字段建立索引alter table 表名 add index(字段名)，那么由于索引本身是有序的，因此直接按照索引的顺序和映射关系逐条取出数据即可。而且如果分页的，那么只用取出索引表某个范围内的索引对应的数据，而不用像上述那取出所有数据进行排序再返回某个范围内的数据。（从磁盘取数据是最影响性能的）
join
对语句匹配关系（）涉及的字段建立索引能够提高效率
索引覆盖
如果要查询的字段都建立过索引，那么引擎会直接在索引表中查询而不会访问原始数据（否则只要有一个字段没有建立索引就会做全表扫描），这叫索引覆盖。因此我们需要尽可能的在select后只写必要的查询字段，以增加索引覆盖的几率。
这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引，因为优先使用索引的优势就在于其体积小。
索引有哪几种类型？
主键索引: 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键。
唯一索引: 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。
可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引
可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索引
普通索引: 基本的索引类型，没有唯一性的限制，允许为NULL值。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column);创建普通索引
可以通过ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3);创建组合索引
全文索引： 是目前搜索引擎使用的一种关键技术。
可以通过ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);创建全文索引
索引的数据结构（b树，hash）
索引的数据结构和具体存储引擎的实现有关，在MySQL中使用较多的索引有Hash索引，B+树索引等，而我们经常使用的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，因此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；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
1）B树索引
mysql通过存储引擎取数据，基本上90%的人用的就是InnoDB了，按照实现方式分，InnoDB的索引类型目前只有两种：BTREE（B树）索引和HASH索引。B树索引是Mysql数据库中使用最频繁的索引类型，基本所有存储引擎都支持BTree索引。通常我们说的索引不出意外指的就是（B树）索引（实际是用B+树实现的，因为在查看表索引时，mysql一律打印BTREE，所以简称为B树索引）
主键索引区:PI(关联保存的时数据的地址)按主键查询,
普通索引区:si(关联的id的地址,然后再到达上面的地址)。所以按主键查询,速度最快
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，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。
3.）所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。
4.）B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。
5.）B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点。
2）哈希索引
简要说下，类似于数据结构中简单实现的HASH表（散列表）一样，当我们在mysql中用哈希索引时，主要就是通过Hash算法（常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。当然这只是简略模拟图。
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。
索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询
把创建了索引的列的内容进行排序
对排序结果生成倒排表
在倒排表内容上拼上数据地址链
在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据
索引算法有哪些？
索引算法有 BTree算法和Hash算法
BTree算法
BTree是最常用的mysql数据库索引算法，也是mysql默认的算法。因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上，而且还可以用于like操作符，只要它的查询条件是一个不以通配符开头的常量， 例如：
Hash算法
Hash Hash索引只能用于对等比较，例如=,<=>（相当于=）操作符。由于是一次定位数据，不像BTree索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次IO访问，所以检索效率远高于BTree索引。
索引设计的原则？
适合索引的列是出现在where子句中的列，或者连接子句中指定的列
基数较小的类，索引效果较差，没有必要在此列建立索引
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，这样能够节省大量索引空间
不要过度索引。索引需要额外的磁盘空间，并降低写操作的性能。在修改表内容的时候，索引会进行更新甚至重构，索引列越多，这个时间就会越长。所以只保持需要的索引有利于查询即可。
创建索引的原则（重中之重）
索引虽好，但也不是无限制的使用，最好符合一下几个原则