程序员必须掌握的Java数据库面试题及答案

程序员必须掌握的Java数据库面试题及答案

长沙达内教育      2022-05-02 14:28:01     12

程序员必须掌握的Java数据库面试题及答案,  为什么用自增列作为主键  1、如果我们定义了主键(PRIMARYKEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。  如果没有显式定义

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  为什么用自增列作为主键


  1、如果我们定义了主键(PRIMARYKEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引。


  如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引。


  如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID作为隐含的聚集索引(ROWID随着行记录的写入而主键递增,这个ROWID不像ORACLE的ROWID那样可引用,是隐含的)。


  2、数据记录本身被存于主索引(一颗B+Tree)的叶子节点上,这就要求同一个叶子节点内(大小为一个内存页或磁盘页)的各条数据记录按主键顺序存放


  因此每当有一条新的记录插入时,MySQL会根据其主键将其插入适当的节点和位置,如果页面达到装载因子(InnoDB默认为15/16),则开辟一个新的页(节点)


  3、如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页


  4、如果使用非自增主键(如果身份证号或学号等),由于每次插入主键的值近似于随机,因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置


  此时MySQL不得不为了将新记录插到合适位置而移动数据,甚至目标页面可能已经被回写到磁盘上而从缓存中清掉,此时又要从磁盘上读回来,这增加了很多开销


  同时频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片,得到了不够紧凑的索引结构,后续不得不通过OPTIMIZETABLE来重建表并优化填充页面。


  为什么使用数据索引能提高效率


  数据索引的存储是有序的


  在有序的情况下,通过索引查询一个数据是无需遍历索引记录的


  极端情况下,数据索引的查询效率为二分法查询效率,趋近于log2(N)


  B+树索引和哈希索引的区别


  B+树是一个平衡的多叉树,从根节点到每个叶子节点的高度差值不超过1,而且同层级的节点间有指针相互链接,是有序的,如下图:


  哈希索引就是采用一定的哈希算法,把键值换算成新的哈希值,检索时不需要类似B+树那样从根节点到叶子节点逐级查找,只需一次哈希算法即可,是无序的。


  哈希索引的优势:


  等值查询,哈希索引具有绝对优势(前提是:没有大量重复键值,如果大量重复键值时,哈希索引的效率很低,因为存在所谓的哈希碰撞问题。)


  为什么说B+比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引?


  1、B+的磁盘读写代价更低。


  B+的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针,因此其内部结点相对B树更小。


  如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多。一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多。相对来说IO读写次数也就降低了。


  2、B+-tree的查询效率更加稳定。


  由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。所有关键字查询的路径长度相同,导致每一个数据的查询效率相当。


  MySQL联合索引


  1、联合索引是两个或更多个列上的索引。


  对于联合索引: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keyindex(a,b,c).可以支持a、a,b、a,b,c3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。


  2、利用索引中的附加列,您可以缩小搜索的范围,但使用一个具有两列的索引不同于使用两个单独的索引。


  复合索引的结构与电话簿类似,人名由姓和名构成,电话簿首先按姓氏对进行排序,然后按名字对有相同姓氏的人进行排序。


  如果您知道姓,电话簿将非常有用;如果您知道姓和名,电话簿则更为有用,但如果您只知道名不知道姓,电话簿将没有用处。



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