面试篇——mysql

背景：在面试过程中发现很多公司对sql查询有要求，虽然不高，但是简单常见的sql查询必须熟练的掌握，否则一面都无法通过，痛定思痛，必须要深入了解下！！！

注释符号

面试题1 查询没有成绩的学生信息

参考下面的连接建表：

https://cloud.tencent.com/developer/article/1070155

select a.SID , a.Sname
from Student a left join sc b
on a.SID = b.SID where  ISNULL(b.score) =1
group by a.SID , a.Sname
order by a.SID

# isnull作为函数参数
-- isnull作为函数参数
/*
isnull作为函数参数
*/
select a.SID , a.Sname, ISNULL(b.score) =1
from Student a left join sc b
on a.SID = b.SID 
group by a.SID , a.Sname
order by a.SID

 PS：如果ISNULL为1 就表示查询出所有有成绩的学生信息。上面三种注释方式都可以；

MySql 里的IFNULL、NULLIF和ISNULL用法

创建一个表，并设置联合主键

数据库B树和B+树理解

重温数据结构：理解 B 树、B+ 树特点及使用场景

为什么 B+ 树比 B 树更适合应用于数据库索引？

1. B+树更加适应磁盘的特性，相比B树减少了I/O读写的次数。由于索引文件很大因此索引文件存储在磁盘上，B+树的非叶子结点只存关键字不存数据，因而单个页可以存储更多的关键字，即一次性读入内存的需要查找的关键字也就越多，磁盘的随机I/O读取次数相对就减少了。

2. B+树的查询效率相比B树更加稳定，由于数据只存在在叶子结点上，所以查找效率固定为O(log n)。

3. B+树叶子结点之间用链表有序连接，所以扫描全部数据只需扫描一遍叶子结点，利于扫库和范围查询；B树由于非叶子结点也存数据，所以只能通过中序遍历按序来扫。也就是说，对于范围查询和有序遍历而言，B+树的效率更高。

B+tree性质：

1.）n棵子tree的节点包含n个关键字，不用来保存数据而是保存数据的索引。

2.）所有的叶子结点中包含了全部关键字的信息，及指向含这些关键字记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。

3.）所有的非终端结点可以看成是索引部分，结点中仅含其子树中的最大（或最小）关键字。

4.）B+ 树中，数据对象的插入和删除仅在叶节点上进行。

5.）B+树有2个头指针，一个是树的根节点，一个是最小关键码的叶节点

索引的基本原理

索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录。如果没有索引，一般来说执行查询时遍历整张表。

索引的原理很简单，就是把无序的数据变成有序的查询

1、把创建了索引的列的内容进行排序

2、对排序结果生成倒排表

3、在倒排表内容上拼上数据地址链

4、在查询的时候，先拿到倒排表内容，再取出数据地址链，从而拿到具体数据

MySQL数据类型格式及长度

char：定长，效率高，一般用于固定长度的表单提交数据存储  ；例如：身份证号，手机号，电话，密码等

varchar：不定长，效率偏低

CHAR和VARCHAR最大的不同就是一个是固定长度，一个是可变长度。由于是可变长度，因此实际存储的时候是实际字符串再加上一个记录 字符串长度的字节(如果超过255则需要两个字节)。如果分配给CHAR或VARCHAR列的值超过列的最大长度，则对值进行裁剪以使其适合。如果被裁掉 的字符不是空格，则会产生一条警告。如果裁剪非空格字符，则会造成错误(而不是警告)并通过使用严格SQL模式禁用值的插入。

关于int的解释：

Mysql 中定义字段后的数据的用处： int(1)和int(10)似乎没有什么差别，都表示最大四个字节的整型数据。 例如定义一个名字为test的表: DROP TABLE IF EXISTS `test`;
CREATE TABLE `test` (
  `id` int(1) NOT NULL,
  `ids` int(10) default NULL,
  `c` char(1) default NULL,
  `cs` varchar(2) default NULL,
  PRIMARY KEY  (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ----------------------------
-- Records
-- ----------------------------
INSERT INTO `test` VALUES ('1', '1', 'a', 'aa');
INSERT INTO `test` VALUES ('10', '10', 'a', 'aa');
INSERT INTO `test` VALUES ('2147483647', '2147483647', 'a', 'aa');
可以发现：   无论是int(1)还是int(10)都最大存取2147483647 （二进制31个1，因为正负取值），可见最大存取4个字节，即int的最大字节数。   varchar(1)最大存取一个字符，varchar(2)最大存取两个字符。  

联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式

联合索引在B+树上的存储结构及数据查找方式 我们看，联合索引是首先使用多列索引的第一列构建的索引树，用上面idx_t1_bcd(b,c,d)的例子就是优先使用b列构建，当b列值相等时再以c列排序，若c列的值也相等则以d列排序。我们可以取出索引树的叶子节点看一下。 理解了联合索引的结构，也就理解了为什么联合索引要满足最左匹配原则