数据库基础

Posted 2020-08-08 wrencai

 数据库基础问题汇总

1.并发事务之间相互影响的类型？

脏读：一个事务读取了另一个事务尚未提交的数据。

不可重复读：同一个事物中前后两次相同的查询，结果不一样。

幻读：一个事务中多次进行相同范围的查询，结果不一样。

eg1 幻读：事务T1第一次查询select count(*) from people where age < 10得到了10，然后另一个事务T2此时插入了一条age=9的记录，然后T1再次执行age<10的查询时，结果等于11，两次结果不同，产生了幻读。

 

2. SQL92标准定义的四种事务隔离级别？

Read Uncommitted：未提交读，容许：脏读、不可重复读、幻读

Read Committed：已提交读，不容许：脏读；容许：不可重复读、幻读

Repeatable Read：可重复读，不容许：脏读、不可重复读；容许：幻读

Serializable：串行化，不容许：脏读、不可重复读、幻读

 

 

3.Oracle支持的事务隔离级别？

Read Committed：（默认级别）语句级数据一致性，不能保证事务级数据一致性。

Serializable：能保证事务级数据一致性

read-only-mode：事务只能看到事务执行前已经提交的数据，且不能执行insert/update/delete语句。

 

4.Oracle如何实现并发访问的数据一致性？

利用“多版本一致性模型（Multiversion Consistency Model）”、各种锁和事务来共同实现。

参考：http://blog.csdn.net/gufeng672/article/details/7489679

多版本一致性模型：本质上是给每个查询约定了一个时间时间点，查询只能看到那个时间点的数据库数据，那个时间点之后数据库的修改对它是不可见的。

Oracle中强制实现“语句级读一致性”和在Serializable模式下的“事务级读一致性”。

语句级读一致性：通过保证单一查询（是单一查询而不是事务）的结果来自DML语句开始执行的时间点的所有数据，DML语句执行之后数据库的数据变化对该语句是不可见的。

事务级读一致性：事务只能看到事务执行前已经提交的数据，和事务内部通过Insert、Update、Delete语句对数据的修改。

 

5.Oracle数据库中的锁？

有各种锁，如DML锁（数据锁）、DDL锁（字典锁）等，平时主要讲的数数据锁。

DML锁又分为TM锁（表锁）、TX锁（行锁/事务锁），TX锁只有排他锁，TM锁有多种类型：S锁（共享锁）、X锁（排他锁）、SS锁（行共享锁）、SX锁（行排他锁）、SRX锁。

参考：http://blog.csdn.net/liqfyiyi/article/details/7371723

 

 

6.SQL语句执行顺序？

参考：http://www.cnblogs.com/qanholas/archive/2010/10/24/1859924.html

参考：http://www.tuicool.com/articles/fERNv2

(8)SELECT (9)DISTINCT  (11)<Top Num> <select list>

(1)FROM [left_table]

(3)<join_type> JOIN <right_table>

(2)ON <join_condition>

(4)WHERE <where_condition>

(5)GROUP BY <group_by_list>

(6)WITH <CUBE | RollUP>

(7)HAVING <having_condition>

(10)ORDER BY <order_by_list>

逻辑查询处理阶段简介

1.FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积（Cartesian product)(交叉联接），生成虚拟表VT1

2.ON：对VT1应用ON筛选器。只有那些使<join_condition>为真的行才被插入VT2。

3.OUTER(JOIN)：如果指定了OUTER JOIN（相对于CROSS JOIN 或(INNER JOIN),保留表（preserved table：左外部联接把左表标记为保留表，右外部联接把右表标记为保留表，完全外部联接把两个表都标记为保留表）中未找到匹配的行将作为外部行添加到 VT2,生成VT3.如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1到步骤3，直到处理完所有的表为止。

4.WHERE：对VT3应用WHERE筛选器。只有使<where_condition>为true的行才被插入VT4.

5.GROUP BY：按GROUP BY子句中的列列表对VT4中的行分组，生成VT5.

6.CUBE|ROLLUP：把超组(Suppergroups)插入VT5,生成VT6.

7.HAVING：对VT6应用HAVING筛选器。只有使<having_condition>为true的组才会被插入VT7.

8.SELECT：处理SELECT列表，产生VT8.

9.DISTINCT：将重复的行从VT8中移除，产生VT9.

10.ORDER BY：将VT9中的行按ORDER BY 子句中的列列表排序，生成游标（VC10).

11.TOP：从VC10的开始处选择指定数量或比例的行，生成表VT11,并返回调用者。

 

 

7.连接查询有哪几种？

内连接（等值连接）

左外连接/右外连接

交叉连接

 

 

8.where和having子句区别？

where是行级别筛选，having是组级别筛选，它们后面接的条件语法一样，这意味着用在where后面的语句，一般都可以用在having后（having中的字段必须出现在group by中吗？）。

 

9.having可以在没有group by的查询中使用吗？结果会怎样？

 

 

9.SQL中的派生表？

派生表就是子查询产生的虚表。

from (select * from t1)

 

 

10.SQL窗口函数/分析函数能做什么？

窗口函数用来指定聚集函数的计算范围，可以在不使用group by情况下，来指定每个聚集函数的作用范围。使用了group by子句后，select中能够操作的字段就会受限，而是用窗口函数则不会收影响。当然，有些情况下，可以先通过group by来做子查询，外部套用其它查询也能实现窗口函数的功能。事实上窗口函数能够提供更容易理解的SQL语句，同时窗口函数性能应该也更容易被DBMS优化。

参考：http://blog.csdn.net/mfkpie/article/details/16364513

“聚合函数over()”

“聚合函数over(partition by 字段)” 按照字段分区后来进行聚合函数计算

“聚合函数 over(order by 字段 [计算范围描述])”

范围描述格式：

[(range|rows)

  between

   (unbounded preceding|NUM preceding|current row)

  and

   (current row|unbounded follwing| NUM following)

]

 

11.执行计划解读？

每条sql语句都会被解析成执行计划，然后再执行。执行计划实际上是一个树状结构，每个节点表示一个操作，每个父操作都有一个或者多个子操作，调用时，从上往下依次调用，数据返回时，从下往上，子操作的数据返回给父操作，依次往上返回执行。

每个操作可能需要谓词条件（比如where中提供的查询条件限制）。

谓词条件：条件谓词、过滤谓词。要理解两种谓词的差别。

条件谓词：用来定位从物理对象上定位符合条件的数据，然后读取。

过滤谓词：过滤谓词操作的数据是已经从物理存储上读取了的数据。

 

对象访问方式：表访问、索引访问、固态表访问、物化视图访问

表访问：

TABLE ACCESS ( FULL )

TABLE ACCESS ( BY INDEX ROWID )从（全局分区）索引中获得rowid

TABLE ACCESS ( BY LOCAL INDEX ROWID ) 本地分区索引获得roid

TABLE ACCESS ( BY GLOBAL INDEX ROWID )

TABLE ACCESS ( BY USER ROWID )

 

LOAD AS SELECT