前言：前面介绍了Java、JVM相关方面的题目，该篇介绍数据库方面相关的题目，这里数据库为MySql，因为笔者或朋友在面试过程中都是涉及MySql的相关知识点。
数据库篇
在数据库题目中，由于现在大部分公司都是使用MySql作为数据库，因此笔者及其朋友所遇到的问题也都是MySql相关的知识点。
1）MySql中索引的基本定义，优劣势，以及索引优化。
索引是帮助Mysql高效获取数据的数据结构，因此，索引的本质就是数据结构，索引的目的在于提高查询效率，可类比字典。
索引：排好序的快速查找的数据结构。
用途：排序 + 快速查找。注意，是两种功能。
数据库除了存储数据本身之外，还维护着一个满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这样就可以在这些数据结构的基础上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
MySql索引通常是指B+树索引。
索引优势：
类似书籍的目录，提高数据检索的效率，降低数据库的 IO 成本（因为数据最终是存储在磁盘上的）。
通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低了 CPU 的消耗（因为排好序，查询速度增加）。
索引劣势：
索引也是一张表，保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录，所以索引列也是要占用磁盘空间的。
虽然提高了查询速度，但是会降低更新速度（因为数据更新后，需要重新对索引排序），如 INSERT、UPDATE、DELETE 操作。
哪些情况适合建索引：
①主键自动建立唯一索引。
②频繁作为查询条件的字段应该创建索引。
③查询中与其它表关联的字段，外键关系建立索引。
④查询中排序的字段，排序字段若通过索引去访问将大大提高排序速度。
⑤查询中统计或者分组字段。
哪些情况不适合建索引：
①频繁更新的字段。
②Where 条件中用不到的字段。
③表记录太少。
④经常增删改的表。
⑤散列太小的字段，如性别、国籍。
索引优化就是为了尽可能的利用索引来提高查询的效率，所以保证索引不失效，并且创建正确的索引与高效的sql语句，就是对索引的优化，因此关于优化直接看下个题目：索引的失效。
2）哪些情况下索引失效。
索引优化和索引失效是相对应的，我们优化索引的目的就是为了让索引不失效，发生下列情况索引会失效：
①对于使用NOT NULL修饰的字段，使用IS NULL和 IS NOT NULL，会导致索引失效，进行全表扫描。
②键值较少的列。因为键值较少，如果加上索引，还需要对索引进行维护，本来记录就少，所以直接查询效率更高。
③LIKE以%开头会导致索引失效。如果右边加上%，索引不会失效，但是在实际生产环境中，如果只在右边加%，对于模糊查询不够用。解决方式：使用索引覆盖：查询字段和条件字段都在索引列上时，索引才会生效。
④使用范围后（如字段>1）会使索引失效（存储引擎不能使用索引中范围条件右边的列）。所以如果存在范围查询的字段，就不要建立索引。
⑤对于两张表，如果基于主键的查询，是可以用索引的，因为主键本身就有索引，对于左右连接来说，左连接，左表肯定是All，本来就要查询出左表的结果，所以右表建立索引，而右连接相反，左表建立索引。
⑥不要在索引列上做任何操作（计算、函数和类型转换），会导致索引失效，另外在字符串查询不加单引号，也会导致索引失效。
⑦最左前缀法则：查询从索引列的最左开始（头部），如果没有头部，则会使用全表扫描，并且中间不能间断，如只有头部和尾部，则只使用头部索引。火车头不能少，中间车厢不能断。
⑧使用不等于的时候会使索引失效，导致全表扫描。
⑨尽量使用覆盖索引：索引列和查询列一致。
⑩OR连接会使索引失效，导致全表扫描。
⑪Order By 要尽量使用 Index 排序，避免 Filesort 排序。
3）MySql调优项目经历或者相关策略。
是否需要添加索引，在哪些字段上添加索引，在sql语句中，索引列是否用上，主要使用Explain对sql语句进行分析。
这里对Explain进行简单介绍：
使用 Explain 关键字可以模拟优化器执行 Sql 查询语句，从而知道 Mysql 是如何处理 Sql 的。
执行Explain会产生一个信息表，表中有如下关键字：
①id：select查询的序列号，表示查询中执行select子句或操作表的顺序。值越大越先执行，值相同，从上到下依次执行。
②select_type:有6种取值SIMPLE、PRIMARY、SUBQUERY、DERIVED、UNION、UNION RESULT，其值具体解释，参考：https://yq.aliyun.com/articles/61934
③table:显示当前行sql是对哪张表进行操作的。
④type：指访问类型，非常重要，根据type可推断sql语句的优劣。其取值从最好到最差依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > all，通常需保证到range级别，最好能达到ref级别。
#1.const：表示通过索引一次就找到了，用于比较主键索引或者唯一性索引。如将主键置于 Where 条件中，Mysql 就能将该查询转换为一个常量。
#2.system：表示只有一行数据，是const的特例，生产中基本不会出现，可忽略。
#3.eq_ref：唯一性索引扫描。对于每个索引表中只有一条记录与之匹配。常见于主键或唯一索引扫描。
#4.ref：非唯一性索引扫描，返回匹配某个单独值的所有行。对于 eq_ref & ref 的总结：都会使用索引，但使用索引进行检索后的结果不同，前者的结果是唯一的，而后者的结果不唯一。所以，前者通常用于主键或唯一性索引扫描，而后者通常用于非唯一性索引扫描（有多行记录）。
#5.range：只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行；Key 列显示使用了哪个索引；一般就是在 Where 条件中出现了 between, <, >, in 等查询；它比全索引扫描要好，因为它开始于索引的某一点、且结束于另一点，而不用全索引扫描.
#6.index：全索引扫描，只遍历索引树，index和all 都是全表扫描，但是 index 是从索引中读取，而 All 是从磁盘中读取。
#7.All：全表扫描，磁盘扫描。
⑤possible_keys：显示理论上有可能应用在这张表中的索引，一个或多个。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，但不一定被实际使用。
⑥key：实际使用的索引。如果为 Null，则未使用索引。查询中若使用了覆盖索引，则该索引只出现在 Key 列表中（即不会出现在 possible_keys 列中）。
⑦key_len：表示索引中使用的字节数，可通过该值计算查询中使用的索引长度。在不损失精确性的情况下，长度越短越好。显示的值为索引字段的最大可能长度，并非实际使用长度，即 key_len 是根据表定义计算而得，不是通过表内检索出的。
⑧ref：显示索引的哪一列被使用了，如果索引被使用则是一个常数。表示哪些列或常量被用于查找索引列上的值。
⑨rows：根据表统计信息及索引选用情况，大致估算出查询到结果时所需要读取的行数（要跑多少行）。值越小越好（值越小说明查询越精准）。
⑩Extra
会出现的值包括：
#1.Using filesort：说明 Mysql 会对数据使用一个外部的索引排序，而不是按照表内的索引顺序进行排序；Mysql 中无法利用索引完成的排序操作称为“文件排序”。因此出现该值，表示sql语句比较“烂”了，则需要进行sql语句的优化。
#2.Using Temporary：使用了临时表保存中间结果，Mysql 在查询结果排序时使用临时表，常见于 ORDER BY 和 GROUP BY。出现该值，则表明sql非常“烂”了，急需优化。
#3.Using Where：表明索引被用来执行索引键值的查找。
#4.Using Index：表示相应的 SELECT 操作中使用了覆盖索引，避免访问了表的数据行，效率可以。
总结：
type、key、ref、Extra，这四个字段比较重要，sql语句的“烂”的程度，通过这几个字段体现。
type：取值从最好到最差依次是：system > const > eq_ref > ref > range > index > all，查询时至少保证在range，最好达到ref。
key：实际使用的索引，如果为NULL，则表示未使用索引。
ref：显示那一列索引被使用了。
Extra：最好是Using Index、Using Where，一定不能是Using Temporary、Using filesort。
5）MySql的事务隔离级别，不可重复读、脏读、幻读。
MySql的事务隔离级别有4个，隔离等级从低到高依次为Read uncommitted （读取未提交内容）、Read committed（读取提交内容） 、Repeatable read（可重复读） 、Serializable （串行），这四个级别可以逐个解决脏读 、不可重复读 、幻读这几类问题，其中Repeatable read是MySql事务的默认隔离级别。
从表中可以看出Serializable隔离等级最高，可以避免一切并发问题，但是效率低。
脏读：A事务更新一份数据，但事务未提交，B事务在此时读取了同一份数据，由于某些原因，A事务发生了回滚操作，则B事务拿着失效的数据去做操作就会发生错误。脏读通俗来说就是读错了，读错了。
不可重复读：对于不可重复读的解释很多资料说得非常模糊，这里给出一个比较清晰的解释。A事务两次读取同一数据，在A事务还没有结束时，B事务也访问该同一数据，并进行了修改。那么在A事务中的两次读数据之间，由于B事务的修改，A事务两次读到的的数据可能是不一样的。这样就发生了在一个事务内两次读到的数据是不一样的，因此称为是不可重复读。（即在重复对数据进行读取的时候，不能得到相同的数据内容，感觉这个不可重复读翻译很不好理解，个人的理解方式：不可重复读，那重复读会出现什么情况呢，重复读出现数据不一致的情况，所以还是不要重复读——>不可重复读）
例如，一个编辑人员两次读取同一文档，但在两次读取之间，作者重写了该文档。当编辑人员第二次读取文档时，文档已更改，则编辑第二次读取的文档与第一次就不一致了。
幻读：通俗来讲读取到的数据像产生幻觉一样。是指当事务不是独立执行时发生的一种现象。事务A在两次查询的过程中（比如查询结果8列），事务B对该表进行了插入、删除操作（增加或减少了2列），从而事务A第二次查询的结果发生了变化，两次查询的数据不一样，感觉产生了“幻觉”一样。
虚读：通俗来讲读取的数据不同。A事务在两次查询的过程中（查询结果一列），B事务对数据进行了修改，从而使A事务第二次查询的结果不一样。
脏读的事务未提交，虚读与幻读事务已经提交。
Read uncommitted（读未提交内容）
在该级别下，A事务对一行数据修改的过程中，不允许B事务对该行数据进行修改，但允许B事务对该行数据进行读操作。 因此本级别下，不会出现更新丢失（i++问题），但会出现脏读（A修改时，发生了回滚）、不可重复读（B两次读取时，A修改了数据），幻读（幻读是不可重复读的一种情况）。
Read committed（读提交内容）
在该级别下，未提交的写事务不允许其他事务访问该行，因此不会出现脏读；但是读取数据的事务允许其他事务的访问该行数据，因此会出现不可重复读的情况。A读取数据，B紧接着A更改了数据，并提交了事务，A再次读取数据时，发现数据已经改变。出现不可重复读和幻读想象。
Repeatable read（可重复读）
在该级别下，读事务时禁止写事务（读写互斥），A在读取数据时数据为100，事务提交后，紧接着B对数据修改为200，当A再次读取时，发现数据不一样，出现幻读。
Serialiazble read（串行）
隔离级别最高，避免一切并发问题，但效率低，生产中基本不用。
6）delete 与 truncate 区别，分别适用于哪种场景。
delete与truncate都是做删除操作，但是两者间还是有一定区别：
①truncate删除速度快，没有日志记录，数据不可恢复。释放表或索引的空间
②delete删除速度慢，因为删除中会产生日志记录，数据可恢复。不会释放表或索引的空间。
③应用场景这个不好说，delete可恢复，truncate不可恢复，只有根据具体需求进行选择了。
7）MySql中主从复制，集群。
MySql提供主从复制的功能，基础是二进制日志文件。
关于集群方面，功力不深，需要更进一步的了解，才能很好的回答该问题。
参考：
https://www.cnblogs.com/gl-developer/p/6170423.html
8）B+树、为什么使用 B+树、B+树优缺点
关于B+树，笔者并不是特别的了解。放上一链接：https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July/blob/master/ebook/zh/03.02.md
为什么使用B+树？
①B+树支持区间查询，而B树不支持。
②B+树方便扫库，它直接从叶子节点出发，就可以进行扫描，而B树需进行中序遍历（LDR）。
③B+树磁盘读写代价更低。
缺点：
①当查找数据在非叶子节点时，B+树会走一条根到叶子节点的路径。
参考：
https://www.cnblogs.com/tiancai/p/9024351.html
http://darrenzhu.iteye.com/blog/2050082
9）MySql存储引擎MyISAM和InnoDB的区别。
①MyISAM不支持外键，InnoDB支持外键。
②MyISAM不支持事务，InnoDB支持事务。
③MyISAM是表锁，InnoDB是行锁。
④MyISAM支持全文索引，InnoDB不支持。
⑤MyISAM的查询速度比InnoDB快。
参考：
https://www.cnblogs.com/changna1314/p/6878900.html
by Shawn Chen，于2018.6月，开始找工作途中......