数据库创建索引的缺点？
缺点：
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，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，这样就降低了数据的维护速度。
552.有两张表；请用SQL查询，所有的客户订单日期最新的前五条订单记录。（分别注明MySQL. Oracle写法）
客户信息表(c CUSTOM)有以下字段：
id、name、mobile
客户订单表(C_ORDER)有以下字段：
id、custom_id、commodity、count、order _date
Mysql:
Select * from c_order order by order_date desc limit 0,5;
Oracle:
Select o.*,rownum n
from c_order order by order_date desc where n<6;
关于HQL与SQL,以下哪些说法正确？（）
| A. | HQL与SQL没什么差别 |
| B. | HQL面向对象，而SQL操纵关系数据库 |
| C. | 在 HQL 与 SQL 中，都包含 select,insert,update,delete 语句 |
| D. | HQL仅用于査询数据，不支持insert,update和delete语句 |
答案：BC |
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下面是学生表（student）的结构说明
| 字段名称 | 字段解释 | 字段类型 | 字段长度 | 约束 |
| s_id | 学号 | 字符 | 10 | PK |
| s_name | 学生姓名 | 字符 | 50 | Not null |
| s_age | 学生年龄 | 数值 | 3 | Not null |
| s-sex | 学生性别 | 字符（男：1女：0） | 1 | Not null |
下面是教师表（Teacher ）的结构说明
| 字段名称 | 字段解释 | 字段类型 | 字段长度 | 约束 |
| t_id | 教师编号 | 字符 | 10 | PK |
| t_name | 教师名字 | 字符 | 50 | Not null |
下面是课程表（Course）的结构说明
| 字段名称 | 字段解释 | 字段类型 | 字段长度 | 约束 |
| c_id | 课程编号 | 字符 | 10 | PK |
| c_name | 课程名字 | 字符 | 50 | Not null |
| t_id | 教师编号 | 字符 | 10 | Not null |
下面是成绩表（SC）的结构说明
| 字段名称 | 字段解释 | 字段类型 | 字段长度 | 约束 |
| s_id | 学号 | 字符 | 10 | PK |
| c_id | 课程编号 | 字符 | 10 | Not null |
| score | 成绩 | 数值 | 3 | Not null |
1、查询“001”课程比“002”课程成绩高的所有学生的学号；
select a.s_id from (select s_id,score from SC where C_ID='001') a,(select s_id,score
from SC where C_ID='002') b
where a.score>b.score and a.s_id=b.s_id;
2、查询平均成绩大于60分的同学的学号和平均成绩；
select S_ID,avg(score)
from sc
group by S_ID having avg(score) >60;
3、查询所有同学的学号、姓名、选课数、总成绩；
select Student.S_ID,Student.Sname,count(SC.C_ID),sum(score)
from Student left Outer join SC on Student.S_ID=SC.S_ID
group by Student.S_ID,Sname
4、查询姓“李”的老师的个数；
select count(distinct(Tname))
from Teacher
where Tname like '李%';
5、查询没学过“叶平”老师课的同学的学号、姓名；
select Student.S_ID,Student.Sname
from Student
where S_ID not in (select distinct( SC.S_ID) from SC,Course,Teacher where SC.C_ID=Course.C_ID and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname='叶平');
6、查询学过“001”并且也学过编号“002”课程的同学的学号、姓名；
elect Student.S_ID,Student.Sname from Student,SC where Student.S_ID=SC.S_ID and SC.C_ID='001'and exists( Select * from SC as SC_2 where SC_2.S_ID=SC.S_ID and SC_2.C_ID='002');
7、查询学过“叶平”老师所教的所有课的同学的学号、姓名；
select S_ID,Sname
from Student
where S_ID in (select S_ID from SC ,Course ,Teacher where SC.C_ID=Course.C_ID and Teacher.T#=Course.T# and Teacher.Tname='叶平' group by S_ID having count(SC.C_ID)=(select count(C_ID) from Course,Teacher where Teacher.T#=Course.T# and Tname='叶平'));
8、查询课程编号“002”的成绩比课程编号“001”课程低的所有同学的学号、姓名；
Select S_ID,Sname from (select Student.S_ID,Student.Sname,score ,(select score from SC SC_2 where SC_2.S_ID=Student.S_ID and SC_2.C_ID='002') score2
from Student,SC where Student.S_ID=SC.S_ID and C_ID='001') S_2 where score2 < score;
9、查询所有课程成绩小于60分的同学的学号、姓名；
select S_ID,Sname
from Student
where S_ID not in (select S.S_ID from Student AS S,SC where S.S_ID=SC.S_ID and score>60);
10、查询没有学全所有课的同学的学号、姓名；
select Student.S_ID,Student.Sname
from Student,SC
where Student.S_ID=SC.S_ID group by Student.S_ID,Student.Sname having count(C_ID) <(select count(C_ID) from Course);
11、查询至少有一门课与学号为“1001”的同学所学相同的同学的学号和姓名；
select distinct S_ID,Sname from Student,SC where Student.S_ID=SC.S_ID and SC.C_ID in (select C_ID from SC where S_ID='1001');
12、查询至少学过学号为“001”同学所有一门课的其他同学学号和姓名；
select distinct SC.S_ID,Sname
from Student,SC
where Student.S_ID=SC.S_ID and C_ID in (select C_ID from SC where S_ID='001');
555.为管理岗位业务培训信息，有如下3个表：
S（S#,SN,SD,SA)，其中S#，SN,SD,SA分别代表学号、学员姓名、所属单位、学员年龄。 C (C#,CN )，其中C#,CN分别代表课程编号、课程名称
SC(S#,C#，G)，其中S#,C#，G分别代表学号、所选修的课程编号、学习成绩
请使用2种标准SQL语句査洵选修课程名称为“税收基础”的学员学号和姓名，并说明其优缺点 。
SQL92标准：
SELECT SN,SD FROM S
WHERE [S#] IN(
SELECT [S#] FROM C,SC
WHERE C.[C#]=SC.[C#]
AND CN=N'税收基础')
SQL99标准：
elect s.s#,s.sn from s
join sc on s.s#=sc.s#
join c on sc.c#=c.c#
where c.cn='税收基础'
优点：
SQL99将连接条件和过滤条件分开，显得代码清晰。
SQL92书写简单易于理解。
缺点：
SQL92连接条件和过滤条件都写在一起，不利于查看。
SQL99书写相对麻烦不易于理解。
用Java怎么实现有每天有1亿条记录的DB储存？MySQL上亿记录数据量的数据库如何设计？
1.这么大数据量首先建议 使用大数据的DB，可以用spring batch 来做类似这样的处理。定量向DB存储数据。如果需要定时，可以考虑 quartz。
Mysql数据库设计:
1.读写分离；
2.纵向横向拆分库、表。
MySQL的基本功能中包括replication（复制）功能。所谓replication，就是确定master以及与之同步的slave服务器，再加上slave将master中写入的内容polling过来更新自身内容的功能。这样slave就是master的replica（复制品）。这样就可以准备多台内容相同的服务器。
通过master和salve的replication，准备好多台服务器之后，让应用程序服务器通过负载均衡器去处理查询slave。这样就能将查询分散到多台服务器上。
应用程序实现上应该只把select等读取之类的查询发送给负载均衡器，而更新应当直接发送给master。要是在slave上执行更新操作，slave和master的内容就无法同步。MySQL会检测到master和slave之间内容差异，并停止replication，这回导致系统故障。Slave可以采用LVS（linux系统自带的负载均衡器）实现查询的负载均衡。
使用MySQL的replication是利用的冗余化，实现冗余化需要实现的最小服务器数量是4台，三台slave和一台master，slave为什么是需要三台呢，比如一台slave死机了，现在需要修复再次上线，那么意味着你必须停止一台slave来复制MySQL的数据，如果只有两台slave，一台坏了，你就必须停止服务，如果有三台，坏了一台，你复制数据时停止一台，还有一台可以运维。
对于数据的处理是能放入到内存中就尽量放入到内存中如果不能放入到内存中，可以利用MySQL的Partitioning。
Partitioning就是表分割也就是讲A表和B表放在不同的服务器上。简单来说，Partitioning就是充分利用局部性进行分割，提高缓存利用效率，从而实现Partitioning的效果。其中最重要的一点就是以Partitioning为前提设计的系统将表分割开，用RDBMS的方式的话，对于一对多的关系经常使用JOIN查询将两张表连接起来。但是如果将表分割开了之后，也就是两张表不在同一个数据库，不在同一个服务器上怎样使用JOIN操作，这里需要注意的是如果是用where in操作不是省了一些麻烦了嘛。
557.Mysql的引擎有哪些？支持事物么？DB储存引擎有哪些？
MySQL有多种存储引擎，每种存储引擎有各自的优缺点，可以择优选择使用：
MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB(BerkeleyDB)、EXAMPLE、FEDERATED、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE。
MySQL支持数个存储引擎作为对不同表的类型的处理器。MySQL存储引擎包括处理事务安全表的引擎和处理非事务安全表的引擎。
· MyISAM管理非事务表。它提供高速存储和检索，以及全文搜索能力。MyISAM在所有MySQL配置里被支持，它是默认的存储引擎，除非你配置MySQL默认使用另外一个引擎。
· MEMORY存储引擎提供“内存中”表。MERGE存储引擎允许集合将被处理同样的MyISAM表作为一个单独的表。就像MyISAM一样，MEMORY和MERGE存储引擎处理非事务表，这两个引擎也都被默认包含在MySQL中。
注释：MEMORY存储引擎正式地被确定为HEAP引擎。
· InnoDB和BDB存储引擎提供事务安全表。BDB被包含在为支持它的操作系统发布的MySQL-Max二进制分发版里。InnoDB也默认被包括在所 有MySQL 5.1二进制分发版里，你可以按照喜好通过配置MySQL来允许或禁止任一引擎。
· EXAMPLE存储引擎是一个“存根”引擎，它不做什么。你可以用这个引擎创建表，但没有数据被存储于其中或从其中检索。这个引擎的目的是服务，在 MySQL源代码中的一个例子，它演示说明如何开始编写新存储引擎。同样，它的主要兴趣是对开发者。
· NDB Cluster是被MySQL Cluster用来实现分割到多台计算机上的表的存储引擎。它在MySQL-Max 5.1二进制分发版里提供。这个存储引擎当前只被Linux, Solaris, 和Mac OS X 支持。在未来的MySQL分发版中，我们想要添加其它平台对这个引擎的支持，包括Windows。
· ARCHIVE存储引擎被用来无索引地，非常小地覆盖存储的大量数据。
· CSV存储引擎把数据以逗号分隔的格式存储在文本文件中。
· BLACKHOLE存储引擎接受但不存储数据，并且检索总是返回一个空集。
· FEDERATED存储引擎把数据存在远程数据库中。在MySQL 5.1中，它只和MySQL一起工作，使用MySQL C Client API。在未来的分发版中，我们想要让它使用其它驱动器或客户端连接方法连接到另外的数据源。
