计算机考研复试面试常问问题 数据库篇

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此系列一共有8篇：编程语言篇|数据结构篇|操作系统篇|组成原理篇|计算机网络篇|数据库篇|软件工程篇|计算机专业英语篇(还未全部完成,敬请期待,你们的支持和关注是我最大的动力!)

个人整理，不可用于商业用途，转载请注明出处。

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章节导读:

文章目录

• 计算机考研复试面试常问问题 数据库篇
• 1.事务
• 2.并发一致性问题
• 3.封锁
• 4.关系数据库设计理论
• 5.ER 图
• 6.索引

1.事务

概念：事务指的是满足 ACID 特性的一组操作，可以通过 Commit 提交一个事务，也可以使用 Rollback 进行回滚。

ACID特性：
（1）原子性 (Atomicity)：事务被视为不可分割的最小单元，事务的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚。回滚可以用回滚日志来实现，回滚日志记录着事务所执行的修改操作，在回滚时反向执行这些修改操作即可。

（2）一致性 (Consistency)：数据库在事务执行前后都保持一致性状态。在一致性状态下，所有事务对一个数据的读取结果都是相同的。

（3）隔离性 (Isolation)：一个事务所做的修改在最终提交以前，对其它事务是不可见的。

（4）持久性 (Durability)：一旦事务提交，则其所做的修改将会永远保存到数据库中。即使系统发生崩溃，事务执行的结果也不能丢失。

使用重做日志来保证持久性。

事务的 ACID 特性概念简单，但不是很好理解，主要是因为这几个特性不是一种平级关系：
只有满足一致性，事务的执行结果才是正确的。
在无并发的情况下，事务串行执行，隔离性一定能够满足。此时只要能满足原子性，就一定能满足一致性。
在并发的情况下，多个事务并行执行，事务不仅要满足原子性，还需要满足隔离性，才能满足一致性。事务满足持久性是为了能应对数据库崩溃的情况。

2.并发一致性问题

丢失数据

丢失数据：T1T_1T1​ 和 T2T_2T2​ 两个事务都对一个数据进行修改，T1T_1T1​ 先修改，T2T_2T2​ 随后修改，T2T_2T2​ 的修改覆盖了 T1T_1T1​ 的修改。简记为

同时修改

。

读脏数据

读脏数据：T1T_1T1​ 对一个数据做了修改，T2T_2T2​ 读取这一个数据。若 T1T_1T1​ 执行 ROLLBACK 操作，则 T2T_2T2​ 读取的结果和第一次的结果不一样。简记为

读取失败的修改

。最简单的场景是修改完成后，紧接着查询检验结果。

不可重复读

不可重复读：T2T_2T2​ 读取一个数据，T1T_1T1​ 对该数据做了修改。如果 T2T_2T2​ 再次读取这个数据，此时读取的结果和第一次读取的结果不同。简记为

读时修改

，重复读取的结果不一样。

幻影读

幻影读：T1T_1T1​ 读取某个范围的数据，T2T_2T2​ 在这个范围内插入新的数据，T1T_1T1​ 再次读取这个范围的数据，此时读取的结果和和第一次读取的结果不同。简记为

读时插入

，重复读取的结果不一样。

解决方案

在并发环境下，事务的隔离性很难保证，因此会出现很多并发一致性问题。产生并发不一致性问题的主要原因是破坏了事务的隔离性。解决方法是通过

并发控制

来保证隔离性。并发控制可以通过

封锁

来实现，但是封锁操作需要用户自己控制，相当复杂。数据库管理系统提供了事务的

隔离级别

，让用户以一种更轻松的方式处理并发一致性问题。

3.封锁

封锁粒度
MySQL 中提供了两种封锁粒度：

行级锁

以及

表级锁

。

应尽量只锁定需要修改的那部分数据，而不是所有的资源。锁定的数据量越少，发生锁争用的可能就越小，系统的并发程度就越高。但是加锁需要消耗资源，锁的各种操作 (包括获取锁、释放锁、以及检查锁状态) 都会增加系统开销。因此封锁粒度越小，系统开销就越大。为此，我们在选择封锁粒度时，需在

锁开销

和

并发程度

之间做一个

权衡

。

封锁类型

（1）读写锁
排它锁 (Exclusive)，简写为

X 锁

，又称

写锁

。

共享锁 (Shared)，简写为

S 锁

，又称

读锁

。

有以下两个规定：
一个事务对数据对象 A 加了 X 锁，就可以对 A 进行读取和更新。加锁期间其它事务不能对 A 加任何锁。

一个事务对数据对象 A 加了 S 锁，可以对 A 进行读取操作，但是不能进行更新操作。加锁期间其它事务能对 A 加 S 锁，但是不能加 X 锁。

（2）意向锁
使用意向锁 (Intention Locks)，可以更容易地支持多粒度封锁，使得行锁和表锁能够共存。
在存在行级锁和表级锁的情况下，事务 T 想要对表 A 加 X 锁，就需要先检测是否有其它事务对表 A 或者表 A 中的任意一行加了锁，那么就需要对表 A 的每一行都检测一次，这是非常耗时的。

意向锁在原来的 X/S 锁之上引入了 IX / IS，IX / IS 都是

表级别的锁

，用来表示一个事务稍后会对表中的某个数据行上加 X 锁或 S 锁。整理可得以下两个规定：

一个事务在获得某个数据行对象的 S 锁之前，必须先获得表的 IS 锁或者更强的锁；
一个事务在获得某个数据行对象的 X 锁之前，必须先获得表的 IX 锁。

封锁协议

三级封锁协议

一级封锁协议

：事务 T 要修改数据 A 时必须加 X 锁，直到 T 结束才释放锁。

防止同时修改

,可解决

丢失修改

问题，因不能同时有两个事务对同一个数据进行修改，那么事务的修改就不会被覆盖。

二级封锁协议

：在一级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，读取完马上释放 S 锁。

防止修改时读取

,可解决

丢失修改

和

读脏数据

问题，因为一个事务在对数据 A 进行修改，根据 1 级封锁协议，会加 X 锁，那么就不能再加 S 锁了，也就是不会读入数据。

三级封锁协议

：在二级的基础上，要求读取数据 A 时必须加 S 锁，直到事务结束了才能释放 S 锁。

防止读取时修改

,可解决

丢失修改

和

读脏数据

问题，还进一步防止了

不可重复读

的问题，因为读 A 时，其它事务不能对 A 加 X 锁，从而避免了在读的期间数据发生改变。

两段锁协议
两段锁协议是指每个事务的执行可以分为两个阶段：生长阶段 (加锁阶段) 和衰退阶段 (解锁阶段)。
两段封锁法可以这样来实现：

事务开始后就处于加锁阶段，一直到执行 ROLLBACK 和 COMMIT 之前都是加锁阶段。
ROLLBACK 和 COMMIT 使事务进入解锁阶段，即在 ROLLBACK 和 COMMIT 模块中 DBMS 释放所有封锁。

4.关系数据库设计理论

函数依赖

• 记 A→BA \to BA→B 表示 A 函数决定 B，也可以说 B 函数依赖于 A。
• 若 {A1，A2，...，An}\{A_1，A_2，... ，A_n\}{A1​，A2​，...，An​} 是关系的一个或多个属性的集合，该集合函数决定了关系的其它所>有属性并且是

  最小的

  ，那么该集合就称为

  键码

  。
• 对于 A→BA \to BA→B，如果能找到 A 的真子集 A′A'A′，使得 A′→BA' \to BA′→B，那么 A→BA \to BA→B 就是

  部分函数>依赖

  ，否则就是

  完全函数依赖

  。
• 对于 A→BA \to BA→B，B→CB \to CB→C，则 A→CA \to CA→C 是一个

  传递函数依赖

  。

异常

• 如表所示，展示了学生课程关系的函数依赖为 {Sno, Cname} -> {Sname, Sdept, Mname, Grade}，键码为 {Sno, Cname}。也就是说，确定学生和课程后就能确定其它信息。

不符合范式的关系，会产生很多异常，主要有以下四种异常：

冗余数据

：例如

学生-2

出现了两次。

修改异常

：修改了一个记录中的信息，但是另一个记录中相同的信息却没有被修改。

删除异常

：删除一个信息，那么也会丢失其它信息。例如删除了

课程-1

需要删除第一>行和第三行，那么 学生-1 的信息就会丢失。

插入异常

：例如想要插入一个学生的信息，如果这个学生还没选课，那么就无法插入。

范式

范式理论是为了解决以上提到四种异常。高级别范式的依赖于低级别的范式，1NF 是最低级别的范式。

第一范式 (1NF)

属性不可分。即数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

第二范式 (2NF)

每个非主属性完全函数依赖于键码。可以通过分解来满足 2NF。

分解前:

以下学生课程关系中，{Sno, Cname} 为键码，有如下函数依赖：

• Sno -> Sname, Sdept
• Sdept -> Mname
• Sno, Cname-> Grade

函数依赖状况分析：
Grade 完全函数依赖于键码，它没有任何冗余数据，每个学生的每门课都有特定的成绩。

Sname, Sdept 和 Mname 都部分依赖于键码，当一个学生选修了多门课时，这些数据就会出现多次，造成大量冗余数据。

分解后:

关系-1：

• 有以下函数依赖：
  - Sno -> Sname, Sdept
  - Sdept -> Mname

• 关系-2：

• 有以下函数依赖： Sno, Cname →\to→ Grade

第三范式 (3NF)

• 非主属性不传递函数依赖于键码。简而言之，第三范式就是属性不依赖于其它非主属性。

• 上面的 关系-1 中存在以下传递函数依赖：Sno →\to→ Sdept →\to→ Mname。

分解后

• 关系-1.1：

• 关系-1.2：

巴斯-科德范式（BCNF）

Boyce-Codd Normal Form（巴斯-科德范式）
在3NF基础上，任何非主属性不能对主键子集依赖（在3NF基础上消除对主码子集的依赖）
巴斯-科德范式（BCNF）是第三范式（3NF）的一个子集，即满足巴斯-科德范式（BCNF）必须满>足第三范式（3NF）。通常情况下，巴斯-科德范式被认为没有新的设计规范加入，只是对第二范式与第三范式中设计规范要求更强，因而被认为是修正第三范式，也就是说，它事实上是对第三范式的修正，使数据库冗余度更小。这也是BCNF不被称为第四范式的原因。某些书上，根据范式要求的递增性将其称之为第四范式是不规范，也是更让人不容易理解的地方。而真正的第四范式，则是在设计规范中添加了对多值及依赖的要求。

5.ER 图

实体关系图 (Entity-Relationship，E-R)，有三个组成部分：实体、属性、联系。用来进行关系型数据库系统的概念设计。

• 实体

  ：用矩形表示，矩形框内写明实体名.

• 属性

  ：用椭圆形表示，并用无向边将其与相应的实体连接起来。

• 联系

  ：用菱形表示，菱形框内写明联系名，并用无向边分别与有关实体连接起来，同时在无向>边旁标上联系的类型（1…1，1…* 或 *…*）就是指存在的三种关系 (一对一、一对多或多对多)。

• ER 模型转换为关系模式的原则：

• 一对一

  ：遇到一对一关系的话，在两个实体任选一个添加另一个实体的主键即可。

• 一对多

  ：遇到一对多关系的话，在多端添加另一端的主键。

• 多对多

  ：遇到多对多关系的话，我们需要将联系转换为实体，然后在该实体上加上另外两个实体的主键，作为联系实体的主键，然后再加上该联系自身带的属性即可。

6.索引

索引的数据结构

B-Tree (平衡树, Balance Tree)：也称为

多路平衡查找树

，并且所有叶子节点位于同一层。

B+Tree：它不仅具有 B-Tree 的平衡性，并且可通过

顺序访问指针

来提高

区间查询

的性能。

在 B+Tree 中，一个节点中的 key 从左到右非递减排列，若某个指针的 keyikey_ikeyi​ 左右相邻分别是 keyi−1key_{i-1}keyi−1​ 和 keyi+1key_{i+1}keyi+1​，且不为 null，则该指针指向节点的所有 key 满足 keyi−1≤keyi≤keyi+1key_{i-1} \leq key_i \leq key_{i+1}keyi−1​≤keyi​≤keyi+1​。

B+Tree 与 B-Tree 最大区别是，B+Tree 的非叶子结点不保存数据，只用于索引，所有数据都保存在叶子结点中。而且叶子结点间按照从小到大顺序链接起来。

B-Tree/B+Tree 的增删改查：

查找操作

：首先在

根节点

进行

二分查找

，找到一个 key 所在的指针，然后递归地在指针所指向的节点进行查找。直到查找到叶子节点，然后在

叶子节点

上进行

二分查找

，找出 key 所对应的 data。

二分查找要求表有序，正好 B-Tree 和 B+Tree 结点中的 key 从左到右非递减有序排列。

增删操作

：会破坏平衡树的平衡性，因此在插入删除操作之后，需要对树进行一个分裂、合并、旋转等操作来维护平衡性。

MySQL 索引

索引，在 MySQL 也称为键 (Key)，是

存储引擎

快速找到记录的一种

数据结构

。相当于图书的目录，可根据目录中的页码快速找到所需的内容。

索引结构类型

（1）B+Tree 索引

• B+Tree 索引是大多数 MySQL 存储引擎的默认索引类型。
• 因为 B+ Tree 的

  有序性

  ，因此可用于

  部分查找

  、

  范围查找

  、

  排序

  和

  分组

  。
• 适用于全键值、键值范围和键前缀查找，其中键前缀查找只适用于最左前缀查找。若不是按照索引列的顺序进行查找，则无法使用索引。

（2）Hash 索引

• Hash 索引能以 O(1) 时间进行查找，但是失去了有序性。因此无法用于排序与分组，无法用于部分查找和范围查找，只支持

  精确查找

  。

  Hash 索引仅满足

  =

  ，

  IN

  和

  <=>

  查询，不能使用范围查询。因为 Hash 索引比较的是 Hash 运算后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤。

（3）全文索引

• 全文索引使用倒排索引实现，它记录着关键词到其所在文档的映射。

（4）空间数据索引

• 空间数据索引会从所有维度来索引数据，可以有效地使用任意维度来进行组合查询。
• 必须使用 GIS 相关的函数来维护数据。

索引的优点缺点

优点

• 大大减少了服务器需要扫描的数据行数。

• 避免服务器进行排序和分组操作，以避免创建

  临时表

  。

  B+Tree 索引是有序的，可以用于 ORDER BY 和 GROUP BY 操作。临时表主要是在排序和分组过程中创建，不需要排序和分组，也就不需要创建临时表。

• 将

  随机 I/O

  变为

  顺序 I/O

  。

  B+Tree 索引是有序的，会将相邻的数据都存储在一起。

缺点

• 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 SELECT 的效率，但同时也降低了 INSERT 及 UPDATE 的效率，因为 INSERT 或 UPDATE 时有可能会

  重建索引

  。

索引的设计原则

从索引的优、缺点考虑索引的设计原则。

• 忌过度索引

  ：索引需要额外的磁盘空间，而且会降低写操作的性能。 在修改表内容时，索引会进行更新甚至重构，索引列越多花销时间越长。为此优化检索性能，只保持需要的索引即可。
• 经常用在

  排列

  、

  分组

  和

  范围搜索

  的列适合创建索引，因为索引是有序的。
• 经常出现在

  WHERE

  子句的列，或是

  JOIN

  连接子句中指定的列适合创建索引。

使用短索引

索引的优化策略

• 独立的列

  ：在进行查询时，索引列不能是

  表达式

  的一部分，也不能是

  函数参数

  ，否则无法使用索引。

• 多列索引

  ：在需要使用多个列作为条件进行查询时，使用多列索引比使用多个单列索引性能更好。

• 索引列的顺序

  ：让选择性最强的索引列放在前面。

• 前缀索引

  ：对于 BLOB、TEXT 和 VARCHAR 类型的列，必须使用前缀索引，只索引开始的部分字符。前缀长度的选取需要根据索引选择性来确定。

• 覆盖索引

  ：索引包含所有需要查询的字段的值。具有以下优点：
  索引通常远小于数据行的大小，只读取索引能大大减少数据访问量。
• 一些存储引擎（例如 MyISAM）在内存中只缓存索引，而数据依赖于操作系统来缓存。因此，只访问索引可以不使用系统调用（通常比较费时）。

索引的使用场景

• 对于

  非常小的表

  ：大部分情况下简单的

  全表扫描

  比建立索引更高效；
• 对于

  中大型的表

  ：

  建立索引

  非常有效；
• 对于

  特大型的表

  ：建立和维护索引的代价将会随之增长。这种情况下，需要用到一种技术可以直接区分出需要查询的一组数据，而不是一条记录一条记录地匹配。例如可以使用

  分区技术

  。

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