1. 主鍵外來鍵

主 鍵：

資料庫表中對儲存資料物件予以唯一和完整標識的資料列或屬性的組合。一個資料列只能有一個主鍵，且主鍵的取值不能缺失，即不能為空值（Null）。

外 鍵：

在一個表中存在的另一個表的主鍵稱此表的外來鍵。

2.資料庫事務的四個特性及含義

資料庫事務transanction正確執行的四個基本要素。ACID,原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔離性(Isolation)、永續性(Durability)。
原子性:整個事務中的所有操作，要麼全部完成，要麼全部不完成，不可能停滯在中間某個環節。事務在執行過程中發生錯誤，會被回滾（Rollback）到事務開始前的狀態，就像這個事務從來沒有執行過一樣。
一致性:在事務開始之前和事務結束以後，資料庫的完整性約束沒有被破壞。
隔離性:隔離狀態執行事務，使它們好像是系統在給定時間內執行的唯一操作。如果有兩個事務，執行在相同的時間內，執行 相同的功能，事務的隔離性將確保每一事務在系統中認為只有該事務在使用系統。這種屬性有時稱為序列化，為了防止事務操作間的混淆，必須序列化或序列化請 求，使得在同一時間僅有一個請求用於同一資料。
永續性:在事務完成以後，該事務所對資料庫所作的更改便持久的儲存在資料庫之中，並不會被回滾。

3.檢視的作用，檢視可以更改麼？

檢視是虛擬的表，與包含資料的表不一樣，檢視只包含使用時動態檢索資料的查詢；不包含任何列或資料。使用檢視可以簡化複雜的sql操作，隱藏具體的細節，保護資料；檢視建立後，可以使用與表相同的方式利用它們。
檢視不能被索引，也不能有關聯的觸發器或預設值，如果檢視本身內有order by 則對檢視再次order by將被覆蓋。
建立檢視：create view XXX as XXXXXXXXXXXXXX;
對於某些檢視比如未使用聯結子查詢分組聚集函式Distinct Union等，是可以對其更新的，對檢視的更新將對基表進行更新；但是檢視主要用於簡化檢索，保護資料，並不用於更新，而且大部分檢視都不可以更新。

4.drop,delete與truncate的區別

drop直接刪掉表 truncate刪除表中資料，再插入時自增長id又從1開始 delete刪除表中資料，可以加where字句。

（1） DELETE語句執行刪除的過程是每次從表中刪除一行，並且同時將該行的刪除操作作為事務記錄在日誌中儲存以便進行進行回滾操作。TRUNCATE TABLE 則一次性地從表中刪除所有的資料並不把單獨的刪除操作記錄記入日誌儲存，刪除行是不能恢復的。並且在刪除的過程中不會啟用與表有關的刪除觸發器。執行速度快。

（2） 表和索引所佔空間。當表被TRUNCATE 後，這個表和索引所佔用的空間會恢復到初始大小，而DELETE操作不會減少表或索引所佔用的空間。drop語句將表所佔用的空間全釋放掉。

（3） 一般而言，drop > truncate > delete

（4） 應用範圍。TRUNCATE 只能對TABLE；DELETE可以是table和view

（5） TRUNCATE 和DELETE只刪除資料，而DROP則刪除整個表（結構和資料）。

（6） truncate與不帶where的delete ：只刪除資料，而不刪除表的結構（定義）drop語句將刪除表的結構被依賴的約束（constrain),觸發器（trigger)索引（index);依賴於該表的儲存過程/函式將被保留，但其狀態會變為：invalid。

（7） delete語句為DML（data maintain Language),這個操作會被放到 rollback segment中,事務提交後才生效。如果有相應的 tigger,執行的時候將被觸發。

（8） truncate、drop是DLL（data define language),操作立即生效，原資料不放到 rollback segment中，不能回滾

（9） 在沒有備份情況下，謹慎使用 drop 與 truncate。要刪除部分資料行採用delete且注意結合where來約束影響範圍。回滾段要足夠大。要刪除表用drop;若想保留表而將表中資料刪除，如果於事務無關，用truncate即可實現。如果和事務有關，或老師想觸發trigger,還是用delete。

（10） Truncate table 表名 速度快,而且效率高,因為:
truncate table 在功能上與不帶 WHERE 子句的 DELETE 語句相同：二者均刪除表中的全部行。但 TRUNCATE TABLE 比 DELETE 速度快，且使用的系統和事務日誌資源少。DELETE 語句每次刪除一行，並在事務日誌中為所刪除的每行記錄一項。TRUNCATE TABLE 通過釋放儲存表資料所用的資料頁來刪除資料，並且只在事務日誌中記錄頁的釋放。

（11） TRUNCATE TABLE 刪除表中的所有行，但表結構及其列、約束、索引等保持不變。新行標識所用的計數值重置為該列的種子。如果想保留標識計數值，請改用 DELETE。如果要刪除表定義及其資料，請使用 DROP TABLE 語句。

（12） 對於由 FOREIGN KEY 約束引用的表，不能使用 TRUNCATE TABLE，而應使用不帶 WHERE 子句的 DELETE 語句。由於 TRUNCATE TABLE 不記錄在日誌中，所以它不能啟用觸發器。

5.索引的工作原理及其種類

資料庫索引，是資料庫管理系統中一個排序的資料結構，以協助快速查詢、更新資料庫表中資料。索引的實現通常使用B樹及其變種B+樹。

在資料之外，資料庫系統還維護著滿足特定查詢演算法的資料結構，這些資料結構以某種方式引用（指向）資料，這樣就可以在這些資料結構上實現高階查詢演算法。這種資料結構，就是索引。

為表設定索引要付出代價的：一是增加了資料庫的儲存空間，二是在插入和修改資料時要花費較多的時間(因為索引也要隨之變動)。

建立索引可以大大提高系統的效能。

第一，通過建立唯一性索引，可以保證資料庫表中每一行資料的唯一性。

第二，可以大大加快資料的檢索速度，這也是建立索引的最主要的原因。

第三，可以加速表和表之間的連線，特別是在實現資料的參考完整性方面特別有意義。

第四，在使用分組和排序子句進行資料檢索時，同樣可以顯著減少查詢中分組和排序的時間。

第五，通過使用索引，可以在查詢的過程中，使用優化隱藏器，提高系統的效能。

也許會有人要問：增加索引有如此多的優點，為什麼不對錶中的每一個列建立一個索引呢？因為，增加索引也有許多不利的方面。

第一，建立索引和維護索引要耗費時間，這種時間隨著資料量的增加而增加。

第二，索引需要佔物理空間，除了資料表佔資料空間之外，每一個索引還要佔一定的物理空間，如果要建立聚簇索引，那麼需要的空間就會更大。

第三，當對錶中的資料進行增加、刪除和修改的時候，索引也要動態的維護，這樣就降低了資料的維護速度。

索引是建立在資料庫表中的某些列的上面。在建立索引的時候，應該考慮在哪些列上可以建立索引，在哪些列上不能建立索引。一般來說，應該在這些列上建立索引：在經常需要搜尋的列上，可以加快搜尋的速度；在作為主鍵的列上，強制該列的唯一性和組織表中資料的排列結構；在經常用在連線的列上，這些列主要是一些外來鍵，可以加快連線的速度；在經常需要根據範圍進行搜尋的列上建立索引，因為索引已經排序，其指定的範圍是連續的；在經常需要排序的列上建立索引，因為索引已經排序，這樣查詢可以利用索引的排序，加快排序查詢時間；在經常使用在WHERE子句中的列上面建立索引，加快條件的判斷速度。

同樣，對於有些列不應該建立索引。一般來說，不應該建立索引的的這些列具有下列特點：

第一，對於那些在查詢中很少使用或者參考的列不應該建立索引。這是因為，既然這些列很少使用到，因此有索引或者無索引，並不能提高查詢速度。相反，由於增加了索引，反而降低了系統的維護速度和增大了空間需求。

第二，對於那些只有很少資料值的列也不應該增加索引。這是因為，由於這些列的取值很少，例如人事表的性別列，在查詢的結果中，結果集的資料行佔了表中資料行的很大比例，即需要在表中搜尋的資料行的比例很大。增加索引，並不能明顯加快檢索速度。

第三，對於那些定義為text, image和bit資料型別的列不應該增加索引。這是因為，這些列的資料量要麼相當大，要麼取值很少。

第四，當修改效能遠遠大於檢索效能時，不應該建立索引。這是因為，修改效能和檢索效能是互相矛盾的。當增加索引時，會提高檢索效能，但是會降低修改效能。當減少索引時，會提高修改效能，降低檢索效能。因此，當修改效能遠遠大於檢索效能時，不應該建立索引。

根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中建立三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。

唯一索引

唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。

當現有資料中存在重複的鍵值時，大多數資料庫不允許將新建立的唯一索引與表一起儲存。資料庫還可能防止新增將在表中建立重複鍵值的新資料。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上建立了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。 主鍵索引 資料庫表經常有一列或列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。 在資料庫關係圖中為表定義主鍵將自動建立主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定型別。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對資料的快速訪問。 聚集索引 在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的資料訪問速度。

區域性性原理與磁碟預讀

由於儲存介質的特性，磁碟本身存取就比主存慢很多，再加上機械運動耗費，磁碟的存取速度往往是主存的幾百分分之一，因此為了提高效率，要儘量減少磁碟I/O。為了達到這個目的，磁碟往往不是嚴格按需讀取，而是每次都會預讀，即使只需要一個位元組，磁碟也會從這個位置開始，順序向後讀取一定長度的資料放入記憶體。這樣做的理論依據是電腦科學中著名的區域性性原理：當一個資料被用到時，其附近的資料也通常會馬上被使用。程式執行期間所需要的資料通常比較集中。

由於磁碟順序讀取的效率很高（不需要尋道時間，只需很少的旋轉時間），因此對於具有區域性性的程式來說，預讀可以提高I/O效率。

預讀的長度一般為頁（page）的整倍數。頁是計算機管理儲存器的邏輯塊，硬體及作業系統往往將主存和磁碟儲存區分割為連續的大小相等的塊，每個儲存塊稱為一頁（在許多作業系統中，頁得大小通常為4k），主存和磁碟以頁為單位交換資料。當程式要讀取的資料不在主存中時，會觸發一個缺頁異常，此時系統會向磁碟發出讀盤訊號，磁碟會找到資料的起始位置並向後連續讀取一頁或幾頁載入記憶體中，然後異常返回，程式繼續執行。

B-/+Tree索引的效能分析

到這裡終於可以分析B-/+Tree索引的效能了。

上文說過一般使用磁碟I/O次數評價索引結構的優劣。先從B-Tree分析，根據B-Tree的定義，可知檢索一次最多需要訪問h個節點。資料庫系統的設計者巧妙利用了磁碟預讀原理，將一個節點的大小設為等於一個頁，這樣每個節點只需要一次I/O就可以完全載入。為了達到這個目的，在實際實現B-Tree還需要使用如下技巧：

每次新建節點時，直接申請一個頁的空間，這樣就保證一個節點物理上也儲存在一個頁裡，加之計算機儲存分配都是按頁對齊的，就實現了一個node只需一次I/O。

B-Tree中一次檢索最多需要h-1次I/O（根節點常駐記憶體），漸進複雜度為O(h)=O(logdN)。一般實際應用中，出度d是非常大的數字，通常超過100，因此h非常小（通常不超過3）。

而紅黑樹這種結構，h明顯要深的多。由於邏輯上很近的節點（父子）物理上可能很遠，無法利用區域性性，所以紅黑樹的I/O漸進複雜度也為O(h)，效率明顯比B-Tree差很多。

綜上所述，用B-Tree作為索引結構效率是非常高的。

6.連線的種類

查詢分析器中執行：
--建表table1,table2：
create table table1(id int,name varchar(10))
create table table2(id int,score int)
insert into table1 select 1,'lee'
insert into table1 select 2,'zhang'
insert into table1 select 4,'wang'
insert into table2 select 1,90
insert into table2 select 2,100
insert into table2 select 3,70
如表
-------------------------------------------------
table1 | table2 |
-------------------------------------------------
id name |id score |
1 lee |1 90|
2 zhang| 2 100|
4 wang| 3 70|
-------------------------------------------------

以下均在查詢分析器中執行
一、外連線
1.概念：包括左向外聯接、右向外聯接或完整外部聯接

2.左連線：left join 或 left outer join
(1)左向外聯接的結果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不僅僅是聯接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中沒有匹配行，則在相關聯的結果集行中右表的所有選擇列表列均為空值(null)。
(2)sql 語句
select * from table1 left join table2 on table1.id=table2.id
-------------結果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
------------------------------
註釋：包含table1的所有子句，根據指定條件返回table2相應的欄位，不符合的以null顯示

3.右連線：right join 或 right outer join
(1)右向外聯接是左向外聯接的反向聯接。將返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中沒有匹配行，則將為左表返回空值。
(2)sql 語句
select * from table1 right join table2 on table1.id=table2.id
-------------結果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
NULLNULL370
------------------------------
註釋：包含table2的所有子句，根據指定條件返回table1相應的欄位，不符合的以null顯示

4.完整外部聯接:full join 或 full outer join
(1)完整外部聯接返回左表和右表中的所有行。當某行在另一個表中沒有匹配行時，則另一個表的選擇列表列包含空值。如果表之間有匹配行，則整個結果集行包含基表的資料值。
(2)sql 語句
select * from table1 full join table2 on table1.id=table2.id
-------------結果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
4wangNULLNULL
NULLNULL370
------------------------------
註釋：返回左右連線的和（見上左、右連線）

二、內連線
1.概念：內聯接是用比較運算子比較要聯接列的值的聯接

2.內連線：join 或 inner join

3.sql 語句
select * from table1 join table2 on table1.id=table2.id
-------------結果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang2100
------------------------------
註釋：只返回符合條件的table1和table2的列

4.等價（與下列執行效果相同）
A:select a.*,b.* from table1 a,table2 b where a.id=b.id
B:select * from table1 cross join table2 where table1.id=table2.id (注：cross join後加條件只能用where,不能用on)

三、交叉連線(完全)

1.概念：沒有 WHERE 子句的交叉聯接將產生聯接所涉及的表的笛卡爾積。第一個表的行數乘以第二個表的行數等於笛卡爾積結果集的大小。（table1和table2交叉連線產生3*3=9條記錄）

2.交叉連線：cross join (不帶條件where...)

3.sql語句
select * from table1 cross join table2
-------------結果-------------
idnameidscore
------------------------------
1lee190
2zhang190
4wang190
1lee2100
2zhang2100
4wang2100
1lee370
2zhang370
4wang370
------------------------------
註釋：返回3*3=9條記錄，即笛卡爾積

4.等價（與下列執行效果相同）
A:select * from table1,table2

7.資料庫正規化

1 第一正規化（1NF）

在任何一個關聯式資料庫中，第一正規化（1NF）是對關係模式的基本要求，不滿足第一正規化（1NF）的資料庫就不是關聯式資料庫。
所謂第一正規化（1NF）是指資料庫表的每一列都是不可分割的基本資料項，同一列中不能有多個值，即實體中的某個屬性不能有多個值或者不能有重複的屬性。如果出現重複的屬性，就可能需要定義一個新的實體，新的實體由重複的屬性構成，新實體與原實體之間為一對多關係。在第一正規化（1NF）中表的每一行只包含一個例項的資訊。簡而言之，第一正規化就是無重複的列。

2 第二正規化（2NF）

第二正規化（2NF）是在第一正規化（1NF）的基礎上建立起來的，即滿足第二正規化（2NF）必須先滿足第一正規化（1NF）。第二正規化（2NF）要求資料庫表中的每個例項或行必須可以被惟一地區分。為實現區分通常需要為表加上一個列，以儲存各個例項的惟一標識。這個惟一屬性列被稱為主關鍵字或主鍵、主碼。
第二正規化（2NF）要求實體的屬性完全依賴於主關鍵字。所謂完全依賴是指不能存在僅依賴主關鍵字一部分的屬性，如果存在，那麼這個屬性和主關鍵字的這一部分應該分離出來形成一個新的實體，新實體與原實體之間是一對多的關係。為實現區分通常需要為表加上一個列，以儲存各個例項的惟一標識。簡而言之，第二正規化就是非主屬性非部分依賴於主關鍵字。

3 第三正規化（3NF）

滿足第三正規化（3NF）必須先滿足第二正規化（2NF）。簡而言之，第三正規化（3NF）要求一個資料庫表中不包含已在其它表中已包含的非主關鍵字資訊。例如，存在一個部門資訊表，其中每個部門有部門編號（dept_id）、部門名稱、部門簡介等資訊。那麼在員工資訊表中列出部門編號後就不能再將部門名稱、部門簡介等與部門有關的資訊再加入員工資訊表中。如果不存在部門資訊表，則根據第三正規化（3NF）也應該構建它，否則就會有大量的資料冗餘。簡而言之，第三正規化就是屬性不依賴於其它非主屬性。（我的理解是消除冗餘）

8.資料庫優化的思路

這個我借鑑了慕課上關於資料庫優化的課程。

1.SQL語句優化

1）應儘量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
2）應儘量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設定預設值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0
3）很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇
4）用Where子句替換HAVING 子句 因為HAVING 只會在檢索出所有記錄之後才對結果集進行過濾

2.索引優化

看上文索引

3.資料庫結構優化

1）正規化優化： 比如消除冗餘（節省空間。。） 2）反正規化優化：比如適當加冗餘等（減少join） 3）拆分表： 分割槽將資料在物理上分隔開，不同分割槽的資料可以制定儲存在處於不同磁碟上的資料檔案裡。這樣，當對這個表進行查詢時，只需要在表分割槽中進行掃描，而不必進行全表掃描，明顯縮短了查詢時間，另外處於不同磁碟的分割槽也將對這個表的資料傳輸分散在不同的磁碟I/O，一個精心設定的分割槽可以將資料傳輸對磁碟I/O競爭均勻地分散開。對資料量大的時時表可採取此方法。可按月自動建表分割槽。
4）拆分其實又分垂直拆分和水平拆分： 案例： 簡單購物系統暫設涉及如下表： 1.產品表（資料量10w，穩定） 2.訂單表（資料量200w，且有增長趨勢） 3.使用者表 （資料量100w，且有增長趨勢） 以mysql為例講述下水平拆分和垂直拆分，mysql能容忍的數量級在百萬靜態資料可以到千萬 垂直拆分：解決問題：表與表之間的io競爭 不解決問題：單表中資料量增長出現的壓力 方案： 把產品表和使用者表放到一個server上 訂單表單獨放到一個server上 水平拆分： 解決問題：單表中資料量增長出現的壓力 不解決問題：表與表之間的io爭奪
方案： 使用者表通過性別拆分為男使用者表和女使用者表 訂單表通過已完成和完成中拆分為已完成訂單和未完成訂單 產品表 未完成訂單放一個server上 已完成訂單表盒男使用者表放一個server上 女使用者表放一個server上(女的愛購物 哈哈)

4.伺服器硬體優化

這個麼多花錢咯！

9.儲存過程與觸發器的區別

觸發器與儲存過程非常相似，觸發器也是SQL語句集，兩者唯一的區別是觸發器不能用EXECUTE語句呼叫，而是在使用者執行Transact-SQL語句時自動觸發（啟用）執行。觸發器是在一個修改了指定表中的資料時執行的儲存過程。通常通過建立觸發器來強制實現不同表中的邏輯相關資料的引用完整性和一致性。由於使用者不能繞過觸發器，所以可以用它來強制實施複雜的業務規則，以確保資料的完整性。觸發器不同於儲存過程，觸發器主要是通過事件執行觸發而被執行的，而儲存過程可以通過儲存過程名稱名字而直接呼叫。當對某一表進行諸如UPDATE、INSERT、DELETE這些操作時，SQLSERVER就會自動執行觸發器所定義的SQL語句，從而確保對資料的處理必須符合這些SQL語句所定義的規則。