1.MySQL 主键与索引的联系与区别
主键是为了标识数据库记录唯一性，不允许记录重复，且键值不能为空，主键也是一个特殊索引。
数据表中只允许有一个主键，但是可以有多个索引。
使用主键会数据库会自动创建主索引，也可以在非主键上创建索引，方便查询效率。
索引可以提高查询速度，它就相当于字典的目录，可以通过它很快查询到想要的结果，而不需要进行全表扫描。
主键索引外索引的值可以为空。
主键也可以由多个字段组成，组成复合主键，同时主键肯定也是唯一索引。
唯一索引则表示该索引值唯一，可以由一个或几个字段组成，一个表可以有多个唯一索引。
2.数据库索引是怎么回事？用的啥数据结构 为什么B+树比B树更合适
一个索引是存储的表中一个特定列的值数据结构（最常见的是B-Tree）。索引是在表的列上创建。所以，要记住的关键点是索引包含一个表中列的值，并且这些值存储在一个数据结构中。请记住记住这一点：索引是一种数据结构 。
什么样的数据结构可以作为索引？
B-Tree 是最常用的用于索引的数据结构。因为它们是时间复杂度低， 查找、删除、插入操作都可以可以在对数时间内完成。另外一个重要原因存储在B-Tree中的数据是有序的。数据库管理系统（RDBMS）通常决定索引应该用哪些数据结构。但是，在某些情况下，你在创建索引时可以指定索引要使用的数据结构。
当我们利用索引查询的时候，不可能把整个索引全部加载到内存，只能逐一加载每个磁盘页，磁盘页对应索引树的节点。那么Mysql衡量查询效率的标准就是磁盘IO次数。如果我们利用二叉树作为索引结构，那么磁盘的IO次数和索引树的高度是相关的。
那么为了提高查询效率，就需要减少磁盘IO数。为了减少磁盘IO的次数，就需要尽量降低树的高度，需要把原来“瘦高”的树结构变的“矮胖”，树的每层的分叉越多越好，因此B树正好符合我们的要求，这也是B-树的特征之一。
B树 B树的节点为关键字和相应的数据（索引等）
B+树 B+树是B树的一个变形，非叶子节点只保存索引，不保存实际的数据，数据都保存在叶子节点中，B+树的叶子节点为链表，链表放数据，非叶子节点是索引。
对比
1.B树和B+树同样适用于高度越低，查询越快。
2.B树查找节点，B+树只需要查询所有节点（索引），B树查询索引和数据。虽然可能第一个就找到，但在极端情况下，需要全查询索引和数据，不如B+树稳定。
3.B+树和B树比，B+树的硬盘空间更少，io的读写代价更低。因为B+树节点只有索引，占位更少。在查询的情况下硬盘指针移动更低
哈希表索引是怎么工作的？
哈希表是另外一种你可能看到用作索引的数据结构-这些索引通常被称为哈希索引。使用哈希索引的原因是，在寻找值时哈希表效率极高。所以，如果使用哈希索引，对于比较字符串是否相等的查询能够极快的检索出的值。例如之前我们讨论过的这个查询(SELECT * FROM Employee WHERE Employee_Name = ‘Jesus’) 就可以受益于创建在Employee_Name 列上的哈希索引。哈系索引的工作方式是将列的值作为索引的键值（key），和键值相对应实际的值（value）是指向该表中相应行的指针。因为哈希表基本上可以看作是关联数组，一个典型的数据项就像“Jesus => 0x28939″，而0x28939是对内存中表中包含Jesus这一行的引用。在哈系索引的中查询一个像“Jesus”这样的值，并得到对应行的在内存中的引用，明显要比扫描全表获得值为“Jesus”的行的方式快很多。
哈希索引的缺点
哈希表是无顺的数据结构，对于很多类型的查询语句哈希索引都无能为力。举例来说，假如你想要找出所有小于40岁的员工。你怎么使用使用哈希索引进行查询？这不可行，因为哈希表只适合查询键值对-也就是说查询相等的查询（例：like “WHERE name = ‘Jesus’）。哈希表的键值映射也暗示其键的存储是无序的。这就是为什么哈希索引通常不是数据库索引的默认数据结构-因为在作为索引的数据结构时，其不像B-Tree那么灵活
3.创建索引的注意事项
索引可以提高数据的访问速度，但同时也增加了插入、更新和删除操作的处理时间，解决此问题就是分析应用程序的业务处理、数据使用，为经常被用作查询条件、或者被要求排序的字段建立索引。索引是建立在数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。
创建规则：
1、表的主键、外键必须有索引；
2、数据量超过300的表应该有索引；
3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；
4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；
5、索引应该建在选择性高的字段上；
6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；
7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替
8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；
9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；
创建索引需要注意的地方：
1. 限制表上的索引数目。对一个存在大量更新操作的表，所建索引的数目一般不要超过3个，最多不要超过5个。索引虽说提高了访问速度，但太多索引会影响数据的更新操作。
2. 避免在取值朝一个方向增长的字段（例如：日期类型的字段）上，建立索引；对复合索引，避免将这种类型的字段放置在最前面
3. 对复合索引，按照字段在查询条件中出现的频度建立索引
4. 删除不再使用，或者很少被使用的索引。
4.MYSQL事务特性和实现原理
ACID表示原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）。一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：
原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性
是利用Innodb的undo log。undo log名为回滚日志，是实现原子性的关键，当事务回滚时能够撤销所有已经成功执行的sql语句，他需要记录你要回滚的相应日志信息。
一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
数据库通过原子性、隔离性、持久性来保证一致性
隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）
利用的是锁和MVCC机制。MVCC,即多版本并发控制(Multi Version Concurrency Control),一个行记录数据有多个版本对快照数据，这些快照数据在undo log中。如果一个事务读取的行正在做DELELE或者UPDATE操作，读取操作不会等行上的锁释放，而是读取该行的快照版本。
持久性（durability）
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。持久性是个有占模糊的概念，因为实际上持久性也分很多不同的级别。有些持久性策略能够提供非常强的安全保障，而有些则未必，而且不可能有能做到100%的持久性保证的策略。）
是利用Innodb的redo log。当做数据修改的时候，不仅在内存中操作，还会在redo log中记录这次操作。当事务提交的时候，会将redo log日志进行刷盘(redo log一部分在内存中，一部分在磁盘上)。当数据库宕机重启的时候，会将redo log中的内容恢复到数据库中，再根据undo log和binlog内容决定回滚数据还是提交数据。redo log体积小，刷盘快。redo log是一直往末尾进行追加，属于顺序IO。效率显然比随机IO来的快
5.redis的原理和优点
redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hashs（哈希类型）
这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的.
在此基础上，redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步.
Redis的优点:
性能极高 – Redis能支持超过 100K+ 每秒的读写频率。
丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
原子 – Redis的所有操作都是原子性的，同时Redis还支持对几个操作全并后的原子性执行。
丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
6.Mysql中的锁机制
Mysql用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。这些锁统称为悲观锁
MySQL的锁机制比较简单，其最 显著的特点是不同的存储引擎支持不同的锁机制。比如，MyISAM和MEMORY存储引擎采用的是表级锁（table-level locking）；BDB存储引擎采用的是页面锁（page-level locking），但也支持表级锁；InnoDB存储引擎既支持行级锁（row-level locking），也支持表级锁，但默认情况下是采用行级锁。
表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。
行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。
页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发度一般
从上述特点可见，很难笼统地说哪种锁更好，只能就具体应用的特点来说哪种锁更合适！仅从锁的角度 来说：表级锁更适合于以查询为主，只有少量按索引条件更新数据的应用，如Web应用；而行级锁则更适合于有大量按索引条件并发更新少量不同数据，同时又有 并发查询的应用，如一些在线事务处理（OLTP）系统。
7.ABC联合索引生效问题
对于复合索引：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index （a,b,c）。 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找 .当最左侧字段是常量引用时，索引就十分有效。
以下是一些例子：
select * from myTest where a=3 and b=5 and c=4; ---- abc顺序 abc三个索引都在where条件里面用到了，而且都发挥了作用 select * from myTest where c=4 and b=6 and a=3; where里面的条件顺序在查询之前会被mysql自动优化，效果跟上一句一样 select * from myTest where a=3 and c=7; a用到索引，b没有用，所以c是没有用到索引效果的（b没有使用到，所以索引达不到 c ，所以c未使用索引） select * from myTest where a=3 and b>7 and c=3; ---- b范围值，断点，阻塞了c的索引 a用到了，b也用到了，c没有用到，这个地方b是范围值，也算断点，只不过自身用到了索引 select * from myTest where b=3 and c=4; — 联合索引必须按照顺序使用，并且需要全部使用 因为a索引没有使用，所以这里 bc都没有用上索引效果 select * from myTest where a>4 and b=7 and c=9; a用到了 b没有使用，c没有使用（a用了范围所以，相当于断点，之后的b，c都没有用到索引） select * from myTest where a=3 order by b; a用到了索引，b在结果排序中也用到了索引的效果，a下面任意一段的b是排好序的 select * from myTest where a=3 order by c; a用到了索引，但是这个地方c没有发挥排序效果，因为中间断点了，使用 explain 可以看到 filesort select * from mytable where b=3 order by a; b没有用到索引，排序中a也没有发挥索引效果
以下条件会导致索引失效：
1.不在索引列上做任何操作（计算、函数、（自动or手动）类型转换），会导致索引失效而转向全表扫描
2.存储引擎不能使用索引范围条件右边的列（例如 只用到b ， c）
3.尽量使用覆盖索引（只访问索引的查询（索引列和查询列一致）），减少select ***
4.mysql在使用不等于（！=或者<>）的时候**无法使用索引会导致全表扫描
5.is null,is not null也无法使用索引
6.ike以通配符开头（’%abc…’）mysql索引失效会变成全表扫描的操作。问题：解决like‘%字符串%’时索引不被使用的方法
8.数据库事务隔离级别
一般的数据库，都包括以下四种隔离级别：
读未提交（Read Uncommitted）
读提交（Read Committed）
可重复读（Repeated Read）
串行化（Serializable）
事务没有隔离存在的问题：
脏读：事务A添加了数据库但是没有提交事务，事务B也可以查询到
不可重复读： 事务A修改数据库，导致事务B两次的查询结果不一样。不可重复读的重点是修改: 同样的条件, 你读取过的数据, 再次读取出来发现值不一样了
幻读：事务A新增或删除数据库，导致事务B两次的查询结果不一样。幻读的重点在于新增或者删除 (数据条数变化)。同样的条件, 第1次和第2次读出来的记录数不一样
(1).读未提交（Read Uncommitted）
读未提交，就是可以读到未提交的内容。因此，在这种隔离级别下，查询是不会加锁的，也由于查询的不加锁，所以这种隔离级别的一致性是最差的，可能会产生“脏读”、“不可重复读”、“幻读”。如无特殊情况，基本是不会使用这种隔离级别的。
(2).读提交（Read Committed）
大部分数据库采用的默认隔离级别。一个事务的更新操作结果只有在该事务提交之后，另一个事务才可以的读取到同一笔数据更新后的结果。
那为什么“读提交”同“读未提交”一样，都没有查询加锁，但是却能够避免脏读呢？
这就要说道另一个机制“快照（snapshot）”，而这种既能保证一致性又不加锁的读也被称为“快照读（Snapshot Read）”
假设没有“快照读”，那么当一个更新的事务没有提交时，另一个对更新数据进行查询的事务会因为无法查询而被阻塞，这种情况下，并发能力就相当的差。
而“快照读”就可以完成高并发的查询，不过，“读提交”只能避免“脏读”，并不能避免“不可重复读”和“幻读”。
(3).可重复读(Repeated Read)
可重复读，就是专门针对“不可重复读”这种情况而制定的隔离级别，自然，它就可以有效的避免“不可重复读”。mysql的默认级别。整个事务过程中，对同一笔数据的读取结果是相同的，不管其他事务是否在对共享数据进行更新，也不管更新提交与否。
在这个级别下，普通的查询同样是使用的“快照读”，但是，和“读提交”不同的是，当事务启动时，就不允许进行“修改操作（Update）”了，而“不可重复读”恰恰是因为两次读取之间进行了数据的修改，因此，“可重复读”能够有效的避免“不可重复读”，但却避免不了“幻读”，因为幻读是由于“插入或者删除操作（Insert or Delete）”而产生的。
(4).串行化（Serializable）
这是数据库最高的隔离级别，这种级别下，事务“串行化顺序执行”，也就是一个一个排队执行。
这种级别下，“脏读”、“不可重复读”、“幻读”都可以被避免，但是执行效率奇差，性能开销也最大，所以基本没人会用。
9.Mysql之drop、delete、truncate的区别
一、不同点
1.truncate table 和 delete只删除记录不删除表的结构，drop语句将删除表的结构依赖的约束(constrain)，触发器(trigger),索引(index);
语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain)，触发器(trigger)，索引(index);依赖于该表的存储过程/函数将保留，但是变为invalid状态
2.truncate之后的自增字段从头开始计数了，而delete的仍保留原来的最在数值。
二、总结：
1.在速度上，一般来说，drop> truncate > delete。
2.在使用drop和truncate时一定要注意，虽然可以恢复，但为了减少麻烦，还是要慎重。
3.如果想删除部分数据用delete，注意带上where子句，回滚段要足够大；
如果想删除表，当然用drop；
如果想保留表而将所有数据删除，如果和事务无关，用truncate即可；
如果和事务有关，或者想触发trigger，还是用delete
如果是整理表内部的碎片，可以用truncate跟上reuse stroage，再重新导入/插入数据
10.Mysql之存储引擎
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。
InnoDB存储引擎
InnoDB是事务型数据库的首选引擎，通过上图也看到了，InnoDB是目前MYSQL的默认事务型引擎，是目前最重要、使用最广泛的存储引擎。支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。InnoDB主要特性有：
1、InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事物安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句中提供一个类似Oracle的非锁定读。这些功能增加了多用户部署和性能。在SQL查询中，可以自由地将InnoDB类型的表和其他MySQL的表类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合
2、InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据库引擎锁不能匹敌的
3、InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。InnoDB将它的表和索引在一个逻辑表空间中，表空间可以包含数个文件（或原始磁盘文件）。这与MyISAM表不同，比如在MyISAM表中每个表被存放在分离的文件中。InnoDB表可以是任何尺寸，即使在文件尺寸被限制为2GB的操作系统上
4、InnoDB支持外键完整性约束，存储表中的数据时，每张表的存储都按主键顺序存放，如果没有显示在表定义时指定主键，InnoDB会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键
5、InnoDB被用在众多需要高性能的大型数据库站点上
InnoDB不创建目录，使用InnoDB时，MySQL将在MySQL数据目录下创建一个名为ibdata1的10MB大小的自动扩展数据文件，以及两个名为ib_logfile0和ib_logfile1的5MB大小的日志文件。
场景：由于其支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。
MyISAM存储引擎
MyISAM基于ISAM存储引擎，并对其进行扩展。它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM拥有较高的插入、查询速度，但不支持事物和外键。
MyISAM主要特性有：
1、大文件（达到63位文件长度）在支持大文件的文件系统和操作系统上被支持
2、当把删除和更新及插入操作混合使用的时候，动态尺寸的行产生更少碎片。这要通过合并相邻被删除的块，以及若下一个块被删除，就扩展到下一块自动完成
3、每个MyISAM表最大索引数是64，这可以通过重新编译来改变。每个索引最大的列数是16
4、最大的键长度是1000字节，这也可以通过编译来改变，对于键长度超过250字节的情况，一个超过1024字节的键将被用上
5、BLOB和TEXT列可以被索引，支持FULLTEXT类型的索引，而InnoDB不支持这种类型的索引
6、NULL被允许在索引的列中，这个值占每个键的0~1个字节
7、所有数字键值以高字节优先被存储以允许一个更高的索引压缩
8、每个MyISAM类型的表都有一个AUTO_INCREMENT的内部列，当INSERT和UPDATE操作的时候该列被更新，同时AUTO_INCREMENT列将被刷新。所以说，MyISAM类型表的AUTO_INCREMENT列更新比InnoDB类型的AUTO_INCREMENT更快
9、可以把数据文件和索引文件放在不同目录
10、每个字符列可以有不同的字符集
11、有VARCHAR的表可以固定或动态记录长度
12、VARCHAR和CHAR列可以多达64KB
存储格式：
1、静态表（默认）：字段都是非变长的（每个记录都是固定长度的）。存储非常迅速、容易缓存，出现故障容易恢复；占用空间通常比动态表多。
2、动态表：占用的空间相对较少，但是频繁的更新删除记录会产生碎片，需要定期执行optimize table或myisamchk -r命令来改善性能，而且出现故障的时候恢复比较困难。
3、压缩表：使用myisampack工具创建，占用非常小的磁盘空间。因为每个记录是被单独压缩的，所以只有非常小的访问开支。
静态表的数据在存储的时候会按照列的宽度定义补足空格，在返回数据给应用之前去掉这些空格。如果需要保存的内容后面本来就有空格，在返回结果的时候也会被去掉。（其实是数据类型char的行为，动态表中若有这个数据类型也同样会有这个问题）
使用MyISAM引擎创建数据库，将产生3个文件。文件的名字以表名字开始，扩展名之处文件类型：frm文件存储表定义、数据文件的扩展名为.MYD（MYData）、索引文件的扩展名时.MYI（MYIndex）。
场景：如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。
MERGE存储引擎
MERGE存储引擎是一组MyISAM表的组合，这些MyISAM表结构必须完全相同，尽管其使用不如其它引擎突出，但是在某些情况下非常有用。说白了，Merge表就是几个相同MyISAM表的聚合器；Merge表中并没有数据，对Merge类型的表可以进行查询、更新、删除操作，这些操作实际上是对内部的MyISAM表进行操作。
场景：对于服务器日志这种信息，一般常用的存储策略是将数据分成很多表，每个名称与特定的时间端相关。例如：可以用12个相同的表来存储服务器日志数据，每个表用对应各个月份的名字来命名。当有必要基于所有12个日志表的数据来生成报表，这意味着需要编写并更新多表查询，以反映这些表中的信息。与其编写这些可能出现错误的查询，不如将这些表合并起来使用一条查询，之后再删除Merge表，而不影响原来的数据，删除Merge表只是删除Merge表的定义，对内部的表没有任何影响。
MEMORY存储引擎
MEMORY存储引擎将表中的数据存储到内存中，未查询和引用其他表数据提供快速访问。MEMORY主要特性有：
1、MEMORY表的每个表可以有多达32个索引，每个索引16列，以及500字节的最大键长度
2、MEMORY存储引擎执行HASH和BTREE缩影
3、可以在一个MEMORY表中有非唯一键值
4、MEMORY表使用一个固定的记录长度格式
5、MEMORY不支持BLOB或TEXT列
6、MEMORY支持AUTO_INCREMENT列和对可包含NULL值的列的索引
7、MEMORY表在所由客户端之间共享（就像其他任何非TEMPORARY表）
8、MEMORY表内存被存储在内存中，内存是MEMORY表和服务器在查询处理时的空闲中，创建的内部表共享
9、当不再需要MEMORY表的内容时，要释放被MEMORY表使用的内存，应该执行DELETE FROM或TRUNCATE TABLE，或者删除整个表（使用DROP TABLE）
MEMORY存储引擎默认使用哈希（HASH）索引，其速度比使用B+Tree型要快，但也可以使用B树型索引。由于这种存储引擎所存储的数据保存在内存中，所以其保存的数据具有不稳定性，比如如果mysqld进程发生异常、重启或计算机关机等等都会造成这些数据的消失，所以这种存储引擎中的表的生命周期很短，一般只使用一次。现在mongodb、redis等NOSQL数据库愈发流行，MEMORY存储引擎的使用场景越来越少。
场景：如果需要该数据库中一个用于查询的临时表。
ARCHIVE存储引擎
Archive是归档的意思，在归档之后很多的高级功能就不再支持了，仅仅支持最基本的插入和查询两种功能。在MySQL 5.5版以前，Archive是不支持索引，但是在MySQL 5.5以后的版本中就开始支持索引了。Archive拥有很好的压缩机制，它使用zlib压缩库，在记录被请求时会实时压缩，所以它经常被用来当做仓库使用。
场景：由于高压缩和快速插入的特点Archive非常适合作为日志表的存储引擎，但是前提是不经常对该表进行查询操作。
11.常见的关系型数据库和非关系型数据库
关系型数据库：采用了关系模型来组织数据的数据库
非关系型数据库：用于存储那些类型不固定的，也没有什么规律的数据。
| 数据库 类型 | 特性 | 优点 | 缺点 |
| 关系型数据库 SQLite、Oracle、mysql | 1、关系型数据库，是指采用了关系模型来组织 数据的数据库； 2、关系型数据库的最大特点就是事务的一致性； 3、简单来说，关系模型指的就是二维表格模型， 而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。 | 1. 用的都是表结构，比较容易理解 2. 使用的是通用的SQL语言 3. 减少了数据的冗余和数据不一致的情况发生 4. 可以进行表或者多个表之间的复杂查询 | 1. 固定的表结构，灵活性欠缺 2. 为了维持表结构而牺牲了读写性能 3. 高并发读写能力较差 |
| 非关系型数据库 MongoDb、redis、HBase | 1、使用键值对存储数据； 2、分布式； 3、一般不支持ACID特性； 4、非关系型数据库严格上不是一种数据库，应该是一种数据结构化存储方法的集合。 | 1. 格式灵活，数据类型多种多样，可以是键对值，甚至是文档，图片，应用场景广泛，但是关系型数据库只支持原有的数据类型 2. 由于是非关系型，数据没有耦合性，容易扩展 3. 无须通过sql层的解析，读写能力较高 4. 成本低，nosql数据库部署简单，基本都是开源软件 | 1. 不提供sql支持，学习成本高 2. 无事务支持 3. 由于数据类型灵活，也导致了数据结构相对复杂，在复杂查询方面比较麻烦 |
12. Mysql的索引比较
普通索引：最基本的索引，没有任何限制
唯一索引：与"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。
主键索引：主键索引（主索引）是唯一索引的特定类型。表中创建主键时自动创建的索引 。一个表只能建立一个主索引。不允许有空值。
全文索引：仅可用于 MyISAM 表，针对较大的数据，生成全文索引很耗时好空间。
组合索引：为了更多的提高mysql效率可建立组合索引，遵循”最左前缀“原则。
聚集索引：聚集索引的作用对象是一张表数据的物理地址，聚集索引使得数据按照物理地址顺序的存储在存储介质中，数据的物理地址也是连续的，因此聚集索引是查询速度最快的索引，其查询原理是二分法。
非聚集索引：非聚集索引定义的原则往往是基于业务逻辑。非聚集索引在物理地址上不相邻，更像是一个数据字典索引。非聚集索引速度比聚集索引慢，但是一个表中非聚集可以建立多个。
聚集索引和非聚集索引的区别：
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表中记录的物理顺序和索引的排列顺序是否一致。
1.聚集索引表中记录的物理顺序与键值的索引顺序相同。
1）聚集索引的表中记录的物理顺序与索引的排列顺序一致
优点：查询速度快，因为一旦具有第一个索引值的记录被找到，具有连续索引值的记录也一定物理的紧跟其后。
缺点：对表进行修改速度较慢，这是为了保持表中的记录的物理顺序与索引的顺序一致，而把记录插入到数据页的相应位置，必须在数据页中进行数据重排，降低了执行速度。在插入新记录时数据文件为了维持 B+Tree 的特性而频繁的分裂调整，十分低效。
使用聚集索引的场合为：
A.某列包含了小数目的不同值。
B.排序和范围查找。
2） 非聚集索引的记录的物理顺序和索引的顺序不一致
使用非聚集索引的场合为：
a.此列包含了大数目的不同值；
b.频繁更新的列
2.一个表只能有一个聚集索引。一个表中可以拥有多个非聚集索引
3.聚集索引和非聚集索引都采用了 B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用中的记录在叶子层包含一个指向表数据页中的指针的方式。非聚集索引的存储结构与前面是一样的，不同的是在叶子结点的数据部分存的不再是具体的数据，而数据的聚集索引的key。所以通过非聚集索引查找的过程是先找到该索引key对应的聚集索引的key，然后再拿聚集索引的key到主键索引树上查找对应的数据，这个过程称为回表！
4.非聚集索引添加记录时，不会引起数据顺序的重组。
主键索引和唯一索引的区别：
(1) 对于主键/unique constraint ， oracle/sql server/mysql等都会自动建立唯一索引；
(2) 主键不一定只包含一个字段，所以在主键的其中一个字段建唯一索引还是有必要的；
(3) 主键可作外键，唯一索引不可；
(4) 主键不可为空，唯一索引可；
(5) 主键可是多个字段的组合；
(6) 主键索引一定是唯一索引， 唯一索引不是主键索引
(7) 主键可以与外键 构成 参照完整性约束， 防止数据不一致
13.等值查询和范围查询
等值查询索引结构 hash比较好
范围查询-- b+树
14.union和union all的区别
UNION用的比较多union all是直接连接，取到得是所有值，记录可能有重复 union 是取唯一值，记录没有重复
1、UNION 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION [SQL 语句 2] 2、UNION ALL 的语法如下： [SQL 语句 1] UNION ALL [SQL 语句 2] 效率： UNION和UNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个，但这两者从使用和效率上来说都有所不同。 1、对重复结果的处理：UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录，Union All不会去除重复记录。 2、对排序的处理：Union将会按照字段的顺序进行排序；UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。 从效率上说，UNION ALL 要比UNION快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复数据且不需要排序时的话，那么就使用UNION ALL。
15.回表查询
InnoDB聚集索引的叶子节点存储行记录，因此InnoDB必须要有且只有一个聚集索引。
而innodb普通索引的叶子节点存储主键值，普通索引因为无法直接定位行记录，其查询过程在通常情况下是需要扫描两遍索引树的。第一遍先通过普通索引定位到主键值id=5，然后第二遍再通过聚集索引定位到具体行记录。这就是所谓的回表查询，即先定位主键值，再根据主键值定位行记录，性能相对于只扫描一遍聚集索引树的性能要低一些。
索引覆盖
索引覆盖是一种避免回表查询的优化策略。具体的做法就是将要查询的数据作为索引列建立普通索引（可以是单列索引，也可以一个索引语句定义所有要查询的列，即联合索引），这样的话就可以直接返回索引中的的数据，不需要再通过聚集索引去定位行记录，避免了回表的情况发生。
覆盖索引的优点
1.索引条目通常远小于数据行的大小，因为覆盖索引只需要读取索引，极大地减少了数据的访问量。
2.索引是按照列值顺序存储的，对于IO密集的范围查找会比随机从磁盘读取每一行数据的IO小很多。
3.一些存储引擎比如MyISAM在内存中只缓存索引，数据则依赖操作系统来缓存，因此要访问数据的话需要一次系统调用，使用覆盖索引则避免了这一点。
4.由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB引擎下的数据库表特别有用。因为InnoDB的二级索引在叶子节点中保存了行的主键值，如果二级索引能够覆盖查询，就避免了对主键索引的二次查询。
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