出处: https://www.cnblogs.com/lizhengtao/p/9990972.html

1、MySQL常见数据库引擎及比较？

InnoDB：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高(比如银行)，要求实现并发控制(比如售票)，那选择InnoDB有很大的优势。如果需要频繁的更新、删除操作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交(commit)和回滚(rollback)。

MyISAM：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低，也可以使用。

Memory：将所有数据保存在RAM中，在需要快速查找引用和其他类似数据的环境下，可提供极快的访问。

注意：

同一个数据库也可以使用多种存储引擎的表。如果一个表要求比较高的事务处理，可以选择InnoDB。这个数据库中可以将查询要求比较高的表选择MyISAM存储。如果该

数据库需要一个用于查询的临时表，可以选择MEMORY存储引擎。

2、简述数据三大范式？

第一范式(确保每列保持原子性)

数据表中的每一列(每个字段)，必须是不可拆分的最小单元。

第二范式(确保表中的每列都和主键相关)

第二范式需要确保数据库表中的每一列都和主键相关，而不能只与主键的某一部分相关(主要针对联合主键而言)。也就是说在一个数据库表中，一个表中只能保存一种数据，不可以把多种数据保存在同一张数据库表中。

第三范式(确保每列都和主键列直接相关,而不是间接相关)

表中每一列只与主键直接相关而不是间接相关(每一列只能依赖于主键)

3、简述触发器、函数、视图、存储过程？

触发器：触发器是一个特殊的存储过程，它是MySQL在insert、update、delete的时候自动执行的代码块

函数：MySQL中提供了许多内置函数，还可以自定义函数(需要sql逻辑处理)

视图：视图是由查询结果形成的一张虚拟表，是表通过某种运算得到的一个投影

存储过程：把一段代码封装起来，当要执行这一段代码的时候，可以通过调用该存储过程来实现(经过第一次编译后再次调用不需要再次编译，比一个个执行sql语句效率高)

4、数据库优化方案？

5、char和varchar的区别？

char类型：定长不可变

存入字符长度大于设置长度时，会报错；存入字符长度小于设置长度时，用空格填充剩余长度，浪费空间，但是存取速度快。

varchar类型：可变

不使用空格填充，在真实数据前加1-2Bytes作前缀，用来表示真实数据的字节数，节省空间，存取速度较慢。

6、简述MySQL的执行计划？

# explain +SQL语句

# SQL在数据库中执行时的表现情况,通常用于SQL性能分析,优化等场景。'explain select * from rbac_userinfo where id=1;'

7、1000w条数据，使用limit offset 分页时，为什么越往后翻越慢？如何解决？

8、redis和memcached比较？

1.存储容量：

memcached超过内存比例会抹掉前面的数据，而redis会存储在磁盘

2.支持数据类型：

memcached只支持string；

redis支持更多;如：hash、list、集合、有序集合

3.持久化：

redis支持数据持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，memcached无

4.主从：

即master-slave模式的数据备份(主从)。

5.特性

Redis在很多方面具备数据库的特征，或者说就是一个数据库系统，Memcached只是简单的K/V缓存

9、redis中数据库默认是多少个db 及作用？

#redis默认有16个db，db0~db15(可以通过配置文件支持更多，无上限)

#并且每个数据库的数据是隔离的不能共享

#可以随时使用SELECT命令更换数据库：redis> SELECT 1# 注意：

多个数据库之间并不是完全隔离的

比如FLUSHALL命令可以清空一个Redis实例中所有数据库中的数据。

10、如果redis中的某个列表中的数据量非常大，如果实现循环显示每一个值？

按 Ctrl+C 复制代码

# 通过scan_iter分片取，减少内存压力

scan_iter(match=None, count=None)增量式迭代获取redis里匹配的的值

# match，匹配指定key

# count，每次分片最少获取个数

r = redis.Redis(connection_pool=pool)

for key in r.scan_iter(match='PREFIX_*', count=100000):

print(key)

按 Ctrl+C 复制代码

11、redis如何实现主从复制？以及数据同步机制？

实现主从复制：

'创建6379和6380配置文件'

redis.conf：6379为默认配置文件，作为Master服务配置；

redis_6380.conf：6380为同步配置，作为Slave服务配置；

'配置slaveof同步指令'

在Slave对应的conf配置文件中，添加以下内容：

slaveof 127.0.0.1 6379

数据同步步骤：

(1)Slave服务器连接到Master服务器.

(2)Slave服务器发送同步(SYCN)命令.

(3)Master服务器备份数据库到文件.

(4)Master服务器把备份文件传输给Slave服务器.

(5)Slave服务器把备份文件数据导入到数据库中.

12、如何实现redis集群？

基于【分片】来完成。

- 集群是将你的数据拆分到多个Redis实例的过程

- 可以使用很多电脑的内存总和来支持更大的数据库。

- 没有分片，你就被局限于单机能支持的内存容量。

redis将所有能放置数据的地方创建了 16384 个哈希槽。

如果设置集群的话，就可以为每个实例分配哈希槽：

- 192.168.1.20【0-5000】

- 192.168.1.21【5001-10000】

- 192.168.1.22【10001-16384】

以后想要在redis中写值时：set k1 123

- 将k1通过crc16的算法转换成一个数字，然后再将该数字和16384求余，

- 如果得到的余数 3000，那么就将该值写入到 192.168.1.20 实例中。

集群方案：

- redis cluster：官方提供的集群方案。

- codis：豌豆荚技术团队。

- tweproxy：Twiter技术团队。

13、MySQL 里有 2000w 数据，redis 中只存 20w 的数据，如何保证 redis 中都是热点数据？

限定Redis占用的内存，根据自身数据淘汰策略，淘汰冷数据，把热数据加载到内存。计算一下 20W 数据大约占用的内存，然后设置一下Redis内存限制即可。

14、什么是codis及作用？

Codis 是一个分布式 Redis 解决方案, 对于上层的应用来说,

连接到 Codis-Proxy(redis代理服务)和连接原生的 Redis-Server 没有明显的区别,

上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用, Codis 底层会处理请求的转发, 不停机的数据迁移等工作,

所有后边的一切事情, 对于前面的客户端来说是透明的, 可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务.

15、什么是twemproxy及作用？

什么是Twemproxy

是Twtter开源的一个 Redis 和 Memcache 代理服务器，

主要用于管理 Redis 和 Memcached 集群，减少与Cache服务器直接连接的数量。

他的后端是多台REDIS或memcached所以也可以被称为分布式中间件。

作用：

通过代理的方式减少缓存服务器的连接数。

自动在多台缓存服务器间共享数据。

通过配置的方式禁用失败的结点。

运行在多个实例上，客户端可以连接到首个可用的代理服务器。

支持请求的流式与批处理，因而能够降低来回的消耗。

16、写代码实现redis事务操作

importredis

pool= redis.ConnectionPool(host='10.211.55.4', port=6379)

conn= redis.Redis(connection_pool=pool)#pipe = r.pipeline(transaction=False)

pipe = conn.pipeline(transaction=True)#开始事务

pipe.multi()

pipe.set('name', 'zgc')

pipe.set('role', 'haha')

pipe.lpush('roless', 'haha')#提交

pipe.execute()'注意'：咨询是否当前分布式redis是否支持事务

17、什么是一致性哈希？python中是否有相应的模块？

一致性哈希

一致性hash算法(DHT)可以通过减少影响范围的方式，解决增减服务器导致的数据散列问题，从而解决了分布式环境下负载均衡问题；

如果存在热点数据，可以通过增添节点的方式，对热点区间进行划分，将压力分配至其他服务器，重新达到负载均衡的状态。模块：hash_ring