1.简述关系型与非关系型数据库的区别？
关系型数据库是依据关系模型来创建的数据库，所谓关系模型就是“一对一”、“一对多”、“对多对”等。常见的关系型数据库有Oracle、MySQL、SQL Server等。非关系型数据库主要基于“非关系型模型”，其中非关系型模型有：列模型、键值对模型、文档类模型。比如redis属于键值对模型。 MongoDB属于文档模型
关系型数据库的优点：
- 易于维护：都是使用表结构，格式一致。
- 使用方便：SQL语言通用，可用于复杂查询。
- 复杂操作：支持SQL，可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询。
关系型数据库的缺点：
- 读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写。
- 固定的表结构，灵活度稍欠。
- 高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。
非关系型数据库的优点：
- 格式灵活：存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等，使用灵活，应用场景广泛，而关系型数据库则只支持基础类型
- 速度快：nosql可使用硬盘或者随机存储器作为载体，关系型数据库只能使用硬盘。
- 成本低：nosql数据库部署简单，基本都是开源软件。
非关系型数据库的缺点：
- 不提供sql支持，学习和使用成本较高
- 不支持事物
- 数据结构相对复杂，复杂查询方面稍欠
2.简述为什么需要使用索引？
优点
通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。可以加快数据的检索速度，是创建索引的主要原因。减少磁盘IO，可以直接定位。通过使用索引，可以在查询过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能
缺点：
创建索引和维护索引需要耗费时间，时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占用物理空间，特别是聚簇索引，需要较大的空间。 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。
3.简述数据库索引采用B+树不采用B树的原因？
- B+树更便于遍历：由于B+树的数据都存储在叶子结点中，分支结点均为索引，方便扫库，只需要扫一遍叶子结点即可，但是B树因为其分支结点同样存储着数据，我们要找到具体的数据，需要进行一次中序遍历按序来扫，所以B+树更加适合在区间查询的情况，所以通常B+树用于数据库索引。
- B+树的磁盘读写代价更低：B+树在内部节点上不包含数据信息，因此在内存页中能够存放更多的key。 数据存放的更加紧密，具有更好的空间局部性。因此访问叶子节点上关联的数据也具有更好的缓存命中率。
- B+树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。
- B+树更适合基于范围的查询 ：B树在提高了IO性能的同时并没有解决元素遍历的效率低下的问题，正是为了解决这个问题，B+树应用而生。B+树只需要去遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历。而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作或者说效率太低。
4.简述MySQL索引有哪些类型？
- 普通索引：最基本的索引，没有任何限制。
- 唯一索引：索引列的值必须唯一，但可以有空值。可以创建组合索引，则列值的组合必须唯一。
- 主键索引：是特殊的唯一索引，不可以有空值，且表中只存在一个该值。
- 组合索引：多列值组成一个索引，用于组合搜索，效率高于索引合并。
- 全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索。
5.简述什么是聚簇索引及其优缺点？
聚簇索引并不是单独的索引类型，而是一种数据存储方式。
B+树索引分为聚簇索引和非聚簇索引，主键索引就是聚簇索引的一种，非聚簇索引有复合索引、前缀索引、唯一索引。
在innodb存储引擎中，表数据本身就是按B+树组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚簇索引的叶子节点成为数据页。
Innodb通过主键聚集数据，如果没有定义主键，innodb会选择非空的唯一索引代替。如果没有这样的索引，innodb会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。
非聚簇索引又称为辅助索引，InnoDB访问数据需要两次查找，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。通过辅助索引首先找到的是主键值，再通过主键值找到数据行的数据页，找到数据页对应数据行。
Innodb辅助索引的叶子节点并不包含行记录的全部数据，叶子节点除了包含键值外，还包含了相应行数据的聚簇索引键。一张表可有多个二级索引。
优点：
数据访问更快，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非聚簇索引更快。聚簇索引对于主键的排序查找和范围查找速度非常快。
缺点：
插入速度严重依赖于插入顺序，按照主键的顺序插入是最快的方式，否则将会出现页分裂，严重影响性能。因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键。更新主键的代价很高，因为将会导致被更新的行移动。因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为不可更新。二级索引访问要两次索引查找，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据。
6.简述InnoDB与MyISAM实现索引方式的区别？
首先两者都是用的是B+树索引，但二者的实现方式不同。
对于主键索引，InnoDB中叶子节点保存了完整的数据记录，而MyISAM中索引文件与数据文件是分离的，叶子节点上的索引文件仅保存了数据记录的地址.
对于辅助索引，InnoDB中辅助索引会对主键进行存储，查找时，先通过辅助索引的B+树在叶子节点获取对应的主键，然后使用主键在主索引B+树上检索操作，最终得到行数据；MyISAM中要求主索引是唯一的，而辅助索引可以是重复的，主索引与辅助索引没有任何区别，因此，MyISAM中索引检索的算法为首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址，读取相应数据记录。
7.简述什么是聚簇索引与非聚簇索引？
- 聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。
- 非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行MyISAM通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因。
8.主键索引是聚集索引还是非聚集索引？
聚集索引决定了数据库的物理存储结构，而主键只是确定表格逻辑组织方式。这两者是不一样的
在InnoDB下主键索引是聚集索引，在MyISAM下主键索引是非聚集索引。
9.简述InnoDB为什么使用自增id作为主键？
MySQL底层使用是使用数据页为单位来存储数据的，一个数据页大小默认为16K，当数据页满了，就会申请新的数据页进行存储数据。
如果主键为自增 id 的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。
如果主键是非自增 id，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。当往一个快满或已满的数据页中插入数据时，新插入的数据会将数据页写满，mysql 需要申请新的数据页，并且把上个数据页中的部分数据挪到新的数据页上。这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率。
10.简述为什么主键越小越好？
主键占用空间越大，每个页存储的主键个数越少，路树就越少，B+树的深度会边长，导致IO次数会变多。 辅助索引的叶子节点上保存的是主键 id 的值，如果主键 id 占空间较大的话，那将会成倍增加 mysql 空间占用大小。
11.简述数据库执行查询请求的过程？
客户端请求：建立TCP连接。 使用连接器进行连接管理：此时服务端会对客户端发来数据携带的主机信息、用户名、密码等信息进行验证，如果认证失败就会拒绝连接。（连接器） 注： 当客户端连接服务端进程后，服务端进程会为其创建进程专门用于交互，当断开连接后，服务端不会立即进行销毁，而是会进行缓存，用于下次新的连接，这样可以不用频繁的创建和销毁线程，节省开销。 缓存查询：服务端会对之前的请求结果进行缓存，若存在缓存直接返回，否则继续执行下一步。维护缓存的代价较大，因此在8.0版本后已删除缓存。 语法解析：由于目前为止还未对文本解析，此时会对文本进行词法分析、语法分析、语义分析等过程，真正开始解析。（分析器） 查询优化：主要对执行的sql优化选择最优的执行方案。（优化器） 存储引擎：执行时会先看用户是否有执行权限，有才去使用这个引擎提供的接口。然后去引擎层获取数据返回，若开启查询缓存则会缓存查询结果。（执行器）
12.简述脏读、幻读、不可重复读的定义？
脏读：指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种数据还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据还没有提交那么另外一个事务读取到的这个数据我们称之为脏数据。 不可重复读：指在一个事务内，多次读同一数据。在这个事务还没有执行结束，另外一个事务也访问该同一数据，那么在第一个事务中的两次读取数据之间，由于第二个事务的修改第一个事务两次读到的数据可能是不一样的，这样就发生了在一个事务内两次连续读到的数据是不一样的，这种情况被称为是不可重复读。 幻读：一个事务先后读取一个范围的记录，但两次读取的纪录数不同，我们称之为幻象读。（两次执行同一条 select 语句会出现不同的结果，第二次读会增加一数据行，并没有说这两次执行是在同一个事务中）
